中电港加速布局具身智能，NVIDIA Jetson机器人开发专场圆满落幕
当前，具身智能正由技术探索迈向产业化验证，机器人产业的竞争也从单一器件性能，延伸至算力、感知、控制、模型和供应链服务等系统能力。面对这一变化，中电港将人形机器人作为重点布局方向，以元器件分销为基础，协同设计链服务、产业数据和智慧仓储等业务板块，持续完善面向机器人产业的综合服务能力。 作为中电港在线下推进机器人布局的重要实践，**7月17日，“算力驭动，虚实一体：NVIDIA Jetson赋能机器人
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GPU 相关常见术语
本文介绍了GPU 相关常见术语。 CPU像总经理，GPU像几万个熟练工人；CUDA 像管理这些工人的操作手册，HBM 像高速仓库，NVLink 像工厂之间的专用高铁。AI 模型越大、Token 调用越多，对 GPU、显存、互联、电力和散热的要求就越高。 你可以把 GPU 理解成：一座有成千上万个“小工人”的计算工厂，特别擅长同时处理大量重复计算，所以非常适合 AI、图形渲染、科学计算和大模型训练。
摩尔定律真的失效了吗？为什么先进封装成了新的性能杠杆？
摩尔定律未死，但已从“晶体管缩小”的线性红利转为“系统集成”的复合竞争。AI时代，芯片性能瓶颈从算力转向数据搬运与互联效率，先进封装成为连接GPU、HBM与Chiplet的关键杠杆，推动产业从“堆晶体管”进入“搭系统”的新阶段。 过去几十年，半导体行业有一个近乎信仰级的规律：摩尔定律。 简单说，就是芯片上的晶体管数量会周期性增加，芯片性能不断提升，单位计算成本不断下降。这个规律支撑了 PC、智能手
别吹 PPT 了！到底谁能把 AI 落地到桌面？
最近的摩尔线程发布会上，摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中是这么形容AI时代遭遇的算力挑战的：“很少有人能准确预测下个月token的需求量是多少。”回看2024-2026年初这短短2年时间，中国的日均token消耗量就上涨了1800倍，2025年中日均token消耗量30万亿，二道了2026年初仅OpenClaw这一个应用的日均token消耗就达到了140万亿... 在智能体AI的时代背景下
Vera 正式登场：NVIDIA 首款专为智能体打造的 CPU，现已入驻顶尖 AI 实验室
Ian Buck 亲自将首批 NVIDIA Vera CPU 系统交付至 Anthropic、OpenAI、Oracle Cloud Infrastructure 以及 SpaceXAI，标志着智能体专用 CPU 从发布迈向投产。 代理式 AI 从一开始就需要一种全新的 CPU。NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在今年 3 月于圣何塞举行的 GTC 上给出了答案 —— 独立的 Vera CP
从“缩小晶体管”到“压缩时间”？解读华为“τ定律”
在传统摩尔定律逐渐失效的背景下，半导体行业正在寻找新的性能增长路径。在2026年IEEE ISCAS大会上，华为提出“τ(时间)微缩”方法，将性能优化从“几何尺寸”转向“时间压缩”，并以工程实践加以验证(通过近6年设计并量产的381款芯片)。 在ISCAS 2026的keynote演讲中，华为半导体总裁何庭波女士开口的开场白是：“过去6年我经常会被问到：在手机、AI这些高度竞争的行业里，你们是如何
全球首款！台积电2nm工艺量产CPU，AMD得先手
AMD 的EPYC Venice CPU 已进入量产阶段，成为首款采用台积电 2nm 工艺技术实现量产里程碑的高性能计算产品。 人工智能的蓬勃发展正以前所未有的速度推动CPU市场增长。高性能CPU的需求量巨大，而作为高性能计算领域的领导者，AMD刚刚实现了基于Zen 6核心架构的下一代EPYC Venice CPU的量产。此次量产得益于台积电先进的2nm制程工艺。 展望未来，AMD计划在台积电亚利
NVIDIA 发布 2027 财年第一季度财务报告
季度收入创下 816 亿美元的纪录，较去年同期增长 85% 数据中心季度收入创下 752 亿美元的纪录，较去年同期增长 92% NVIDIA 宣布新增 800 亿美元股票回购授权，季度现金分红从每股 0.01 美元增至每股 0.25 美元 NVIDIA 今日宣布，截至 2026 年 4 月 26 日的第一季度收入为 816 亿美元，较上一季度增长 20%，较去年同期增长 85%。
NVIDIA 与 Google Cloud 共同助力新一代 AI 开发者
超 10 万名开发者已加入这两家公司的联合开发者社区，利用 NVIDIA 和 Google Cloud 的技术、学习路径和动手实验室来构建下一代 AI。 在今年的 Google I/O 大会上，NVIDIA 和 Google Cloud 正助力其联合开发者社区中超 10 万名开发者加速创新。该社区提供精选的学习路径、动手实验室和相关活动，帮助他们使用 Google Cloud 上的全栈 NVID
NVIDIA 招聘 | 加入深度学习计算团队，推动 AI 未来
NVIDIA Deep Learning Compute（深度学习计算）是一支专注于“算法-软件-硬件”协同设计的 AI 加速团队，以“让 AI 更快、更省、更具扩展性”为使命。从模型创新、软件研发到芯片微架构，从底层算子优化到端到端系统落地，我们的目标是实现全栈技术贯通，持续驱动 GPU 架构迭代演进。团队现开放多个核心技术岗位，期待您的加入。 深度学习计算性能优化架构团队 团队介绍 我们专注于
ST携手英伟达推出全新12V/6V架构，扩容800V数据中心电源产品
12V和6V解决方案完善了意法半导体已有的800VDC转50V转换级解决方案未覆盖的电压区间，并在英伟达GTC 2026大会上亮相 现在，意法半导体拥有完整的800VDC配电链路的全链方案组合，能够满足千兆瓦级计算基础设施的电力需求 这些解决方案融合了意法半导体的功率、模拟和混合信号技术，并在芯片和封装级采用定制化设计 近日，意法半导体（ST）宣布扩展其800VDC功率转换解决方案
2026 NVIDIA 创业企业展示·成都站：解码“龙虾”自主智能体落地实践
成都是中西部地区科技创新与产业升级的重要承载地，也是连接国内与全球科技产业资源的关键枢纽之一。5 月 15 日，由 NVIDIA 主办的“2026 NVIDIA 创业企业展示·成都站”成功举办。 成都站汇聚了 NVIDIA 技术专家、行业领袖、资深投资人、以及优秀创业企业，共同探讨 AI 浪潮下的技术突破、应用演进与商业化路径。来自 AI 领域的头部企业、优质初创企业，以及银行、券商、投资机构等
NVIDIA CEO 黄仁勋在戴尔科技全球峰会上表示：“需求正迎来抛物线式增长，完全是抛物线式的”
本周一，黄仁勋与戴尔 CEO Michael Dell 共同登台，发布了 Dell AI Factory with NVIDIA 的最新更新 —— 旨在为自主智能体提供从桌面工作站到数据中心机架的全栈平台。 借助 NVIDIA Vera Rubin 平台，代理式 AI 推理的每 Token 成本降低至原来的十分之一。运行在 NVIDIA Vera 的智能体沙盒，相比于在传统 CPU 上的运行速度
AI时代，测试测量行业该如何顺势破局？
在 AI 重构科技产业当下，测试测量行业正迎来一次深刻的技术跃迁。在 NI Connect 首日的主题演讲中，NI 高管团队与来自Amentum、NVIDIA等企业的行业专家齐聚一堂，共同探讨了 AI 如何重塑测试的边界。 正值 NI 成立 50 周年与 LabVIEW 诞生 40 周年的重要里程碑，NI 提出了未来演进方案：通过将开放的软件、模块化硬件、互联的数据以及繁荣的生态系统深度整合，NI
网申即将收官！NVIDIA 2026 暑期实习最后上车机会
暑假将至，NVIDIA 2026 暑期实习网申现已进入最后冲刺阶段！ 作为 AI 计算和 GPU 技术的引领者，我们正在寻找对技术充满热情的你，与全球领先的团队一起用前沿科技探索更多可能。 核心岗位仍有少量名额。还在观望的同学，不妨登上这趟通往未来的“末班车”！ 几个数据快速了解 NVIDIA NVIDIA 作为 AI 和加速计算领域的全球领导者，为全球的 AI 基础设施注入动力，持续推动着各行各
AI 公司最怕的不是训练贵，而是每次回答都在烧钱
AI产品越受欢迎，公司越焦虑——推理成本像屋顶漏水，持续消耗算力。vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp三个开源项目分别从云端调度、硬件优化和本地部署入手，试图把“每token成本”降下来，让AI从烧钱走向赚钱。 你有没有发现一个很奇怪的现象。 AI产品越受欢迎，公司反而越焦虑。 传统软件公司最喜欢的一种模式叫规模效应。 一个SaaS产品开发出来之后，新增用户的边际成本很低。用户越
手机 + 汽车 + 眼镜协同干活？
引言：MDDC天玑开发者大会上，联发科提出智能设备要更主动地提供服务——这是个美好的愿景。手机要“更主动”地服务于人，现在还欠缺什么? 后摩尔时代，于芯片制造可能意味着异构集成、先进封装、chiplet等技术趋势;于软件而言大概就是专用和加速计算了。一旦涉及到加速计算，则构建生态、投入软件，就成为芯片企业不得不做的事，包括传统的AP SoC芯片企业。如果SoC还覆盖更多应用场景，那么生态培养的重
NVIDIA 与 SAP 为专业智能体构建信任基石
从财务和采购到供应链和制造，专业 AI 智能体正在深入企业系统，并在其中进行业务决策、访问数据和大规模运行工作流。 在 SAP Sapphire 2026 大会上 —— NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋通过视频形式，参与了 SAP 首席执行官 Christian Klein 的主题演讲 —— 宣布 SAP 与 NVIDIA 将扩大合作，以帮助企业在具备安全性和治理控制的条件下运行专业智能体。
拆开一台人形机器人，从头到脚，它到底由哪些部分构成？
这几年，人形机器人产业大爆发。就拿咱们国内来说，宇树科技、智元机器人、众擎机器人、优必选和傅利叶智能，随便一数就是一大串，当然还有很多其它的公司，这里就不一一罗列了。说实话，我翻了这些公司的公开资料，发现一个有意思的现象——大家的硬件方案越来越像，真正拼的还是算法和落地场景。 有粉丝朋友希望我出一期机器人的科普，说网上的信息虽然很多，但知识点比较零散，还是比较喜欢看我写的科普文章。我没做过机器
NVIDIA CEO 黄仁勋告诉毕业生：“你们的职业生涯始于 AI 变革的开端”
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在向卡内基梅隆大学 2026 届毕业生发表毕业演讲时表示：“我无法想象还有哪个时刻比现在更适合开启你们的人生事业。” NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）第 128 届毕业典礼上发表了主题演讲，他告诉毕业生：“你们正处在一个非凡的时代。一个全新产业正在诞生。科学与探索的新时代正在开启。”