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# AI芯片

关于「AI芯片」的技术文章、设计资料与工程师讨论,持续更新。

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芯擎科技汪凯:用百万智能车检验的车规芯,驱动端侧智能新纪元

芯擎科技汪凯:用百万智能车检验的车规芯,驱动端侧智能新纪元

2026年5月21日至5月22日,中国汽车工程学会主办的智能网联汽车技术年会(CICV)在上海召开。芯擎科技创始人兼CEO汪凯博士在主论坛上发表主题演讲。作为中国高端芯片的代表,芯擎科技正在将车规芯片领域的技术和市场优势,从智能汽车领域延伸至更广泛的端侧智能领域,成为工业机器人、具身智能和智能家居等场景的核心算力平台。 (芯擎科技创始人兼CEO 汪凯博士) “同源共链”:车规芯片向端侧智能的能力迁

特朗普自曝入股英特尔内幕:“该死,我应该多要一点的。”

特朗普自曝入股英特尔内幕:“该死,我应该多要一点的。”

[ ](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MDgwOTU1Mw==&mid=2247483979&idx=1&sn=53468fc311c93757e6d958e17bed9bfb&scene=21#wechat_redirect) 5月19日消息,美国总统特朗普近日在接受《财富》杂志专访时,罕见地披露了美国政府入股芯片巨头

SK集团押注玻璃基板,与台积电、群创组“封装铁三角”

在全球人工智能(AI)算力需求持续爆发的背景下,半导体先进封装技术正迎来关键变革。 近日,韩国SK集团(SK海力士的实际控制方)宣布了一项重磅投资计划,拟通过旗下材料企业SKC配股募集1.17万亿韩元(约合人民币53亿元),其中约5896亿韩元(约合人民币27亿元)将专项投入其美国子公司Absolix,用于未来三年半导体封装用玻璃基板的量产计划。 这不仅仅是一张“玻璃板”,而是对面板级封装(Pan

AI芯片史上最大IPO诞生,首日暴涨68%

AI芯片史上最大IPO诞生,首日暴涨68%

当地时间5月14日晚,AI芯片制造商Cerebras Systems在纳斯达克正式挂牌交易。此次IPO发行价为每股185美元,上市首日开盘价即达350美元,较发行价高出89%;盘中一度飙升108.83%至386.34美元并触发熔断机制;最终收盘报311.07美元,涨幅68.15%。 据报道,Cerebras此次共发行3000万股,计入超额配售股后募资总额高达55.5亿美元。这不仅使其成为2026

昆仑芯冲刺科创板,“双线作战”

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5 月 7 日,中国证监会网上办事服务平台公示信息显示,昆仑芯(北京)科技股份有限公司已在北京证监局完成科创板上市辅导备案,辅导机构为中金公司。这意味着,这家从百度体系内孵化、深耕 AI 芯片十余年的国产算力企业,正式开启 A 股资本市场征程,与今年 1 月递交港交所主板上市申请的动作形成呼应,A+H 两地上市的路径逐渐清晰。 昆仑芯的前身,是百度智能芯片及架构部。2011 年,为支撑自身搜索

国产AI芯片老二,冲刺"A+H"两地上市

国产AI芯片老二,冲刺"A+H"两地上市

证监会官网显示,昆仑芯(北京)科技股份有限公司于2026年5月7日正式启动科创板上市辅导,中国国际金融担任辅导机构。这是继2026年1月公司以保密形式向港交所递交主板上市申请后,资本运作的又一关键步骤,标志着其"A+H"两地上市计划全面铺开。 百度控股57.67%,估值或处行业头部区间 辅导备案报告显示,昆仑芯成立于2011年6月10日,注册资本41,237.1134万元,法定代表人为欧阳剑。公

数亿元C轮落地!国产车载AI芯片龙头再获资本认可

2026 年 5 月 6 日,国内领先的 AI 芯片企业欧冶半导体正式宣布完成数亿元人民币 C 轮融资。本轮融资阵容强大,由国投招商、投控基石管理的深圳市 "20+8" 新能源汽车基金、南山战新投、彬复资本联合参与,充分体现了资本市场对其技术实力与市场前景的高度认可。此次融资将为欧冶半导体的技术深耕、量产落地与市场扩张注入强劲动力。 欧冶半导体成立于 2021 年,由创始团队与国投招商共同发起设立

黑芝麻智能加入理想星环OS开源生态,共建智能汽车底层技术底座

黑芝麻智能加入理想星环OS开源生态,双方将围绕开源共建展开深度合作,携手推动智能汽车底层技术的开放协同与产业创新。 4月26日,黑芝麻智能正式宣布加入理想星环OS开源生态。双方将围绕开源共建展开深度合作,基于黑芝麻智能全系列芯片平台,对星环OS进行深度适配与性能优化,携手推动智能汽车底层技术的开放协同与产业创新,加速整车操作系统的规模化落地。  理想星环OS是理想汽车自研的面向AI智能化的整车操作

AI 时代芯片设计“新解”,Arm 订阅模式打破前期壁垒

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人工智能从云端向端侧的深度渗透,正推动芯片设计行业迎来前所未有的变革期。智能汽车、智能家居、工业机器人、可穿戴设备等端侧智能设备的爆发式增长,催生了海量的芯片设计需求,却也让行业面临着设计复杂度飙升、前期成本高企、研发风险难控、商务流程繁琐等一系列挑战。对于各类企业而言,想要在 AI 浪潮中抢占芯片创新的先机,不仅需要顶尖的技术支撑,更要在成本控制、风险管理和开发效率之间找到精准的平衡点。 0