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
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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。