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nvidia ai enterprise 文章 最新資訊

2027 年 ASIC 將迎來繁榮？云服務(wù)提供商試圖通過定制芯片超越英偉達(dá)

  • 英偉達(dá)目前在 AI 芯片領(lǐng)域仍處于領(lǐng)先地位，但其最近在全球 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的推動(dòng)可能反映出對硬件增長放緩的擔(dān)憂——云服務(wù)提供商加速 ASIC 開發(fā)可能成為嚴(yán)重挑戰(zhàn)者。根據(jù)商業(yè)時(shí)報(bào)的報(bào)道，隨著谷歌、微軟和 Meta 加大內(nèi)部 ASIC 開發(fā)力度，英偉達(dá)在 AI 加速器市場的統(tǒng)治地位可能在 2027 年迎來轉(zhuǎn)折點(diǎn)。值得注意的是，像 Alchip 和 TSMC 附屬的 GUC 這樣的臺灣 ASIC 公司正乘著需求增長的浪潮，與 AWS 和微軟合作進(jìn)行定制芯片設(shè)計(jì)，正如報(bào)告中所強(qiáng)調(diào)的那樣。以下是云巨頭及其關(guān)鍵設(shè)計(jì)
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越來越多的員工在使用人工智能，但企業(yè)仍然難以使其變得有用

  • GenAI 在工作場所的使用正在飛速發(fā)展。蓋洛普和 Salesforce AI 研究發(fā)布了兩份新報(bào)告，描繪了組織及其員工適應(yīng)這一技術(shù)轉(zhuǎn)變時(shí)日益增長的熱情和持續(xù)的挑戰(zhàn)。這些研究共同揭示了一個(gè)核心主題：雖然 AI 比以往任何時(shí)候都更廣泛地被接受，但其在承諾與實(shí)際表現(xiàn)之間的差距仍然是企業(yè)和員工共同面臨的一個(gè)重大障礙。蓋洛普最新的研究發(fā)現(xiàn)，過去兩年中，美國員工使用 AI 的頻率幾乎翻了一番。2023 年，只有 21%的工人報(bào)告稱每年至少使用幾次 AI；到 2025 年，這一數(shù)字飆升至 40%。頻繁使用——定義為每
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Nordic Semi 收購 TinyML 資產(chǎn)以推動(dòng)嵌入式人工智能路線圖

  • 北歐半導(dǎo)體公司以未公開的金額收購了美國微型機(jī)器學(xué)習(xí)工具開發(fā)商 Neuton.ai 的資產(chǎn)，以增強(qiáng)其嵌入式人工智能路線圖，該路線圖還包括今年晚些時(shí)候推出的帶有硬件加速器的無線芯片。Neuton.ai 開發(fā)了一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的工具鏈，該工具鏈接收訓(xùn)練數(shù)據(jù)以提供緊湊的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通常小于 5K 字節(jié)，可以在嵌入式微控制器核心上運(yùn)行，因此是微型機(jī)器學(xué)習(xí)。該交易包括加利福尼亞州普萊森特恩的 13 名工程師和知識產(chǎn)權(quán)。“這是一項(xiàng)技術(shù)收購。我們收購了資產(chǎn)、知識產(chǎn)權(quán)和人員。我們認(rèn)為這對于我們服務(wù)的所有終端市場都適用，”北歐
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黃仁勛如何理解任正非最新采訪

  • 英偉達(dá)CEO黃仁勛在巴黎VivaTech科技展期間接受采訪時(shí)，對華為創(chuàng)始人任正非此前接受人民日報(bào)專訪的講話表達(dá)了他的觀點(diǎn)
  • 關(guān)鍵字： 黃仁勛  任正非  華為  英偉達(dá)  AI  

排擠、內(nèi)訌 到底是什么讓Apple AI 起大早，趕晚集？

  • 今年的WWDC 2025看完了，相信有不少觀眾看完之后的反應(yīng)都是：“啊？就這？”去年開始畫的Apple Intelligent大餅，一直到今年WWDC大餅還是沒徹底烙好。甚至，更有Apple 員工爆料稱，去年WWDC上演示的Apple Intelligent功能，只有全新的Siri喚醒動(dòng)畫特效是真正做出來的，其他大部分效果更是連文件夾都沒有新建完成。全世界都看到Apple的AI做不好了，但沒人知道到底發(fā)生了什么。  知名Apple分析師 Mark Gurman 在外媒發(fā)出一篇長文，題為
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三星在 NVIDIA的12-Hi HBM3E驗(yàn)證中再次失誤，重新測試定于9月進(jìn)行

  • 隨著美光（爭奪 NVIDIA HBM 訂單的主要競爭對手）宣布已交付其第一批 12 層 HBM4 樣品，據(jù)報(bào)道，三星在 6 月份第三次嘗試通過 NVIDIA 的 HBM3E 12 層驗(yàn)證時(shí)跌跌撞撞。據(jù)《商業(yè)郵報(bào)》援引證券分析師的話稱，該公司現(xiàn)在的目標(biāo)是在 9 月進(jìn)行重新測試。盡管 Deal Site 此前表示，三星的 12 層 HBM3E 已在 5 月通過了 NVIDIA 的裸片認(rèn)證，但該產(chǎn)品仍需要進(jìn)行全封裝驗(yàn)證。另一方面，SR Times 表示，三星自去年下半年以來一直在提
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AI網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)或?qū)⑦M(jìn)入“無交換機(jī)”時(shí)代

  • 在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展正在重塑各個(gè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施，其中包括支撐AI運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以交換機(jī)為核心，構(gòu)建了層級化的數(shù)據(jù)傳輸路徑。然而，隨著AI大模型訓(xùn)練規(guī)模的爆炸性增長，這種傳統(tǒng)架構(gòu)正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。大模型訓(xùn)練帶來了超密集的GPU/GPU通信需求。以目前主流的大語言模型為例，訓(xùn)練過程中需要在數(shù)千甚至上萬張GPU之間頻繁交換海量數(shù)據(jù)。這些GPU之間的通信不再是傳統(tǒng)意義上的“服務(wù)器間通信”，而更像是“芯片間通信”。在這種情況下，數(shù)據(jù)中心已不再是簡單的“服務(wù)器的
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英偉達(dá)CSO：美國AI禁令讓中國搶走大量AI研發(fā)人才

  • 美國芯片制造商英偉達(dá)（NVIDIA）的首席科學(xué)家（CSO）比爾·戴利（Bill Dally）指出，美國對中國實(shí)施的人工智能（AI）技術(shù)相關(guān)的出口限制措施，反倒讓中國獲得很大的發(fā)展空間。他透露，美國禁止向中國出口包括英偉達(dá)H20在內(nèi)的高性能計(jì)算芯片后，原本為英偉達(dá)編寫程序的大量中國高端AI研究人才，如今大多在為華為工作。Dally他強(qiáng)調(diào)，雖然目前美國在AI硬件領(lǐng)域仍占有技術(shù)優(yōu)勢，但中國正通過人才儲備和國家戰(zhàn)略支持快速縮小差距。他直言：“如果不是美國的管制措施，華為不可能這么快崛起?！庇ミ_(dá)首席科學(xué)家Bill
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AI PC新突破 端側(cè)首次支持128K上下文窗口 實(shí)現(xiàn)2.2倍推理優(yōu)化

  • 端側(cè)AI里程碑：面壁大模型+英特爾酷睿Ultra首日協(xié)同優(yōu)化效率提升220%；面壁智能端側(cè)大模型首日上線，英特爾工程師聯(lián)合優(yōu)化實(shí)現(xiàn)2.2倍推理效率躍升；AI PC時(shí)代加速：面壁智能端側(cè)大模型適配酷睿Ultra，效率提升220%；推理速率提升2.2倍！面壁推出MiniCPM 4.0系列LLM模型，英特爾助力帶來端側(cè)性能體驗(yàn)；英特爾銳炫B60聯(lián)合面壁MiniCPM 4.0，端側(cè)首次支持高達(dá)128K上下文窗口
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小米汽車業(yè)務(wù)虧損收窄，預(yù)計(jì)下半年實(shí)現(xiàn)盈利

  • 小米創(chuàng)始人雷軍在小米投資者大會上表示，汽車業(yè)務(wù)虧損正在逐步收窄，預(yù)計(jì)將在今年第三到第四季度實(shí)現(xiàn)盈利。根據(jù)小米發(fā)布的一季報(bào)顯示，今年第一季度，智能電動(dòng)汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務(wù)分部的營收為186億元，虧損5億元。其中，智能電動(dòng)汽車業(yè)務(wù)收入為181億元，占智能電動(dòng)汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務(wù)總營收的比例超97%，該項(xiàng)業(yè)務(wù)的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%，經(jīng)營虧損5億元。在旗下第二款電動(dòng)車YU7的智駕研發(fā)投入上，小米的總預(yù)算為35億元，雷軍稱該投入在行業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先水平。最新推出的小
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臺積電2nm良率曝光

  • 在技術(shù)驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)業(yè)中，半導(dǎo)體行業(yè)始終走在全球科技變革的最前沿。2024年，臺積電（TSMC）正式啟動(dòng)2nm制程（N2）試產(chǎn)，每片晶圓的代工報(bào)價(jià)高達(dá)3萬美元，再次引發(fā)行業(yè)廣泛關(guān)注。最新數(shù)據(jù)顯示，得益于存儲芯片領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)化，臺積電2nm制程自去年7月在新竹寶山晶圓廠風(fēng)險(xiǎn)試產(chǎn)以來，良率從去年底的60%快速攀升至當(dāng)前的90%（256Mb SRAM）。從3nm節(jié)點(diǎn)的初期投產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)看，良率爬坡是一大挑戰(zhàn)。但憑借3nm節(jié)點(diǎn)200萬片晶圓的量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，將2nm工藝開發(fā)周期壓縮至18個(gè)月，良率僅用9個(gè)月便從30%提升至60%，
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普林斯頓大學(xué)用AI進(jìn)行無線芯片設(shè)計(jì)

  • 為無線應(yīng)用進(jìn)行設(shè)計(jì)并非易事。頻率越高，信號的行為就越奇怪 - 您需要一位經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師來控制芯片的開發(fā)?；蛘吣褂?AI！普林斯頓是人工智能驅(qū)動(dòng)的射頻集成電路設(shè)計(jì)支持（AIDRFIC）的三個(gè)研發(fā)快速啟動(dòng)項(xiàng)目之一。Keysight Technologies 和德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校 （University of Texas at Austin） 獲得了其他項(xiàng)目。獲得能夠跟上對無線應(yīng)用日益增長的需求的熟練工程師是很困難的。該項(xiàng)目將使用 AI 的 LLM 和 ML 功能來設(shè)計(jì)芯片?！皫资陙恚瑢?dǎo)致技術(shù)突破的基
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Nvidia將Ada和SPARK引入無人駕駛汽車

  • AdaCore 和 Nvidia 為安全關(guān)鍵型汽車軟件中的 Ada 和 SPARK 編程語言開發(fā)了開源參考流程，特別是對于無人駕駛汽車。該流程支持在 Nvidia DriveOS作系統(tǒng)之上更快地開發(fā) ISO26262 軟件。Nvidia 使用 SPARK 開發(fā)了具有 7m 行代碼的 DriveOS，以及基于其 DRIVE AGX 的硬件上的應(yīng)用程序的認(rèn)證流程。AGX-Orin 芯片基于 Ampere GPU 架構(gòu)和 ARM Cortex A78AE 內(nèi)核，被沃爾沃、梅賽德斯-奔馳、捷豹路虎、通用汽車、極氪
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初創(chuàng)公司的模擬AI承諾為PC提供強(qiáng)大功能

  • Naveen Verma?在普林斯頓大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室就像一個(gè)博物館，展示了工程師們試圖通過使用模擬現(xiàn)象而不是數(shù)字計(jì)算來提高 AI 超高效的所有方法。一個(gè)工作臺上是有史以來最節(jié)能的基于磁記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)。在另一個(gè)位置，您會發(fā)現(xiàn)一個(gè)基于電阻存儲器的芯片，它可以計(jì)算迄今為止任何模擬 AI?系統(tǒng)中最大的數(shù)字矩陣。Verma 表示，兩者都沒有商業(yè)前景。不那么仁慈的是，他實(shí)驗(yàn)室的這一部分是一個(gè)墓地。多年來，Analog AI?一直吸引著芯片架構(gòu)師的想象力。它結(jié)合了兩個(gè)關(guān)鍵概念，這兩個(gè)概念
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AI可以以人類的方式學(xué)習(xí)語言

  • Chalmers 研究人員深入研究了學(xué)習(xí)語言需要什么 - 人類和 AI 的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)AI 代理之間的交流游戲?qū)W習(xí)了如何學(xué)習(xí)新語言以及如何理解人類如何學(xué)習(xí)語言。兩個(gè)代理必須相互討論發(fā)送和接收的顏色。在發(fā)送端，他的顏色由一個(gè)品種表示，接收代理的任務(wù)是找到屬于該品種的相應(yīng)顏色。Chalmers 研究人員的結(jié)論是：自主學(xué)習(xí)語言的 AI 系統(tǒng)會開發(fā)出一種結(jié)構(gòu)與人類語言相同的語言。正如我們?nèi)祟愊蚯皫状藢W(xué)習(xí)一樣，AI 模型在利用年長親屬的知識時(shí)會變得更好。查爾姆斯理工大學(xué)和瑞典哥德堡大學(xué)的一項(xiàng)研究證明了這一點(diǎn)，該研究探
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