Agent时代CPU重回C位，英特尔数据中心不再只卖芯片
CPU与GPU的使用比例正在翻倍甚至三倍增长，最终会接近1:1。 柳絮纷飞的四月中旬，Kevork Kechichian从北京开启了加入英特尔之后的首次中国行。 与他接手英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部（DCG）总经理时相比，这家半导体巨头的状态，已经发生变化。 9个月前，Kevork Kechichian加入英特尔时，公司股价仍在24美元左右徘徊。如今，这一数字已升至65美元附近，市值回到近
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垄断半壁江山！AI 带飞 HBM，行业直接放弃统一标准
随着人工智能(AI)驱动的数据呈指数级增长，高带宽内存(HBM)的应用也随之激增。 然而，HBM仍属高端内存，技术实现难度颇高。由于英伟达(NVIDIA)在GPU开发上步伐迅猛，相关标准难以跟上——这意味着，若HBM想继续搭乘GPU和加速器普及的快车，定制化至关重要。 Dell’Oro集团2025年6月发布的一份报告显示，持续的AI发展推动服务器和存储组件市场在2025年第一季度同比增长62%，
摩尔线程，实现扭亏
4月26日晚间，国产GPU龙头摩尔线程（688795.SH）披露上市以来首份年报及一季报，向市场交出了一份颇具分量的成绩单。 财报显示，2026年第一季度，摩尔线程实现营收7.38亿元，同比增长155.35%；归母净利润2935.92万元，同比增加1.42亿元，实现同比扭亏为盈；归母扣非净利润亏损0.54亿元，亏损同比收窄60.10%。 这是摩尔线程自2025年12月5日登陆科创板以来，首次在单
重磅！国产GPU里程碑！全球第四！砺算7G100通过WHQL认证
4月26日，据微软官方认证公示信息显示，砺算科技自研高性能图形GPU 7G100系列正式完成微软WHQL（Windows Hardware Quality Labs，Windows硬件质量实验室）全维度合规认证。至此，砺算科技成为国内首家、全球第四家通过该项严苛认证的GPU设计企业，与英伟达、AMD、英特尔三大全球图形算力巨头并列第一梯队。 此次认证落地，并非单一产品技术参数的常规达标，而是国产通
一文彻底看懂AI-RAN
最近这两年，网上关于AI-RAN的讨论很多。 有人认为，AI-RAN是大势所向，代表了通信架构的未来演进方向。 也有人认为，AI-RAN就是一个噱头，是某些厂商的一厢情愿，肯定不会成功。 那么，到底什么是AI-RAN？它背后的技术逻辑是什么？它究竟会不会颠覆整个通信行业呢？ 什么是AI-RAN AI-RAN，即人工智能无线接入网（Artificial Intelligence - Radio Ac
又一GPU厂商启动IPO！
4月20日，国产GPU厂商象帝先计算技术（重庆）有限公司（以下简称“象帝先”）通过官方微信公众号宣布，近日已与国内头部券商中信建投证券股份有限公司（以下简称“中信建投证券”）正式签署财务顾问协议，全面启动IPO上市前各项准备工作。 作为国内资本市场的头部券商，中信建投证券在半导体、集成电路等硬科技领域积累了丰富的辅导与保荐经验，此次双方携手，既是象帝先对上市工作的高度重视，也是对中信建投证券专业能
快讯：杭州GPU独角兽曦望再获超10亿融资落地
36氪获悉，浙江杭州GPU创企曦望近日宣布完成新一轮超10亿元融资，这也是2026年AI产业迈入“推理落地、智能体普及”时代后，国内GPU赛道诞生的最大单笔融资之一。 据悉，本轮融资由多家产业方战投、地方国资及头部财务机构共同参与，杭州资本为投资方代表，其表示看好曦望“All-in推理”的战略前瞻性及技术与商业化能力。融资资金将主要用于新一代S3推理GPU的规模化量产交付、全栈软件生态建设，以及
GPU和LPU，谁才是AI“最优解”？读完这篇你也能说清。
本文介绍了GPU和LPU的区别与各自适用场景。 众所周知，AI芯片领域，英伟达GPU一家独大，但最近有个新选手跳出来叫板——LPU，专门做大语言模型处理（LLM）的新架构。 这玩意到底是黑科技还是炒概念？今天咱就硬核拆解，谁才是AI的最优解，看完你就懂了。 核心结论先给你撂这：GPU仍是全能扛把子，LPU是LLM推理领域的专门杀手，如果你只做大语言模型推理，LPU现在已经比GPU更强。但是做LLM
英伟达加速拥抱光芯片
如果你觉得英伟达的GB200机架式系统已经够庞大了，那么CEO黄仁勋的野心才刚刚开始。在上个月的GTC大会上，这家全球市值最高的公司公布了计划，拟利用光子互连技术，在2028年前将超过一千个GPU集成到一个巨型系统中。 该公司并未坐等供应链的稳定。过去一个月，这家GPU巨头已向Marvell、Coherent和Lumentum等光学和互连技术公司投资数十亿美元，为这些系统的广泛部署做好准备。 黄仁
别卷GPU了，CPU才是AI当下核心瓶颈
在AI狂飙的这些年里，行业几乎被一条逻辑主导：算力决定上限，而GPU就是算力的核心。 不过，进入2026年，这套逻辑开始变动：模型推理不再是唯一瓶颈，系统性能越来越取决于执行与调度能力。GPU依然重要，但决定AI“能不能跑起来”的关键，正逐渐转向长期被忽视的CPU。 美国当地时间4月9日，谷歌与英特尔达成多年协议，在全球AI数据中心规模部署英特尔的“Xeon至强处理器”，正是为了破解这个瓶颈。英特
细节披露！走私170亿GPU，超微电脑多名高管在美被捕
美国当地时间3月19日（本周四），美国服务器巨头超微电脑（Super Micro Computer Inc.）联合创始人廖益贤（Yih-Shyan “Wally” Liaw）在美国被捕，一同落网的还有该公司外包商孙廷伟（Ting-Wei “Willy” Sun），而超微电脑中国台湾地区销售总经理张瑞沧（Ruei-Tsang “Steven” Chang）目前仍处于在逃状态。纽约南区联邦检察官办公室
AI Infra 基础知识 - NVLink 入门
NVLink是一种专有系统互连硬件，可促进多个 Nvidia GPU 和支持CPU之间的一致数据和控制传输。 概述 NVLink 于 2014 年初发布，旨在作为 PCI Express 的替代解决方案，具有更高的带宽和附加功能（例如共享内存），专门设计用于与 Nvidia 自己的多 GPU 系统的 GPU ISA 兼容。在推出 NVLink 和 Pascal（例如Kepler）之
对于2026年芯片行业的预测
去年，代表英国和爱尔兰授权分销商的电子元件供应网络（ecsn）报告称，其成员对2025年的前景“极其谨慎”。由于贸易问题和客户内部库存水平高企，客户需求难以判断。 其对 2026 年的预测与全球贸易问题类似，例如贸易关税、汽车制造业下滑、欧洲经济增长放缓以及中国经济增长速度放缓，所有这些都造成了不确定性。 ecsn的市场分析师奥布里·邓福德（如图）表示，有迹象表明，内部库存正在被消耗以降低库存
一个70000亿美元的芯片机会
人工智能 (AI) 正通过前所未有的硬件驱动型投资超级周期重塑全球技术格局。到 2030 年，用于 AI 优化数据中心的资本支出 (CapEx) 预计将超过 7 万亿美元，这一规模是以往任何计算转型都无法比拟的。这一激增反映了两大结构性转变的融合：生成式 AI 模型的产业化以及能够训练和服务万亿参数系统的超大规模计算园区的物理建设。仅超大规模数据中心运营商就占了其中的 3200 多亿美元，亚马逊投
液冷产业信息更新
前段时间液冷的β行情一直不在，我们虽然一直在跟踪，但写的也比较少了。 星球中今天更新了一些液冷的产业信息，有兴趣的朋友可以到星球查看具体的数据。 今晚还有个关于kcxy的段子非常火，这是某个卖方今晚发出来的，但我还没有验证，后面验证到了会在星球讲。 GPU价值的反直觉现象 OpenAI与Anthropic的战略分歧 大型科技公司的算力军备竞赛 ASML——AI时代的终极瓶颈 EUV光刻机为何
摩尔线程GPU助力数字孪生：本土算力推动行业创新
本文介绍了由中国互联网协会数字孪生技术应用工作委员会组织的“阆风同行，名企探营”活动，深入探讨了摩尔线程基于MUSA架构的全功能GPU在数字孪生领域的应用。