2026年，端侧AI迎来了真正的爆发之年。AI手机、AI PC、AI眼镜、AI汽车——几乎所有智能设备都在将AI推理能力从云端迁移到本地。据IDC数据，2026年全球端侧AI芯片出货量预计超过30亿颗，端侧AI市场规模突破800亿美元。驱动这一爆发的核心动力是小模型的成熟——曾经只有千亿参数大模型才
2026-07-06
2026年，国产AI算力芯片迎来了关键的突破期。在美国持续升级出口管制的大背景下，华为昇腾、寒武纪、海光信息等国产芯片厂商通过架构创新和生态建设，正在走出一条从「替代」到「引领」的跨越之路。据IDC数据，2026年Q1国产AI芯片在国内市场的份额已提升至35%，较2024年翻了一番。 {{ima
2026-07-06
算力是AI时代的"石油"，芯片是开采石油的"钻机" 2026年，AI芯片市场的竞争进入前所未有的白热化阶段。NVIDIA虽仍占主导，但"一家独大"的格局正在被打破——AMD、Intel、以及众多AI芯片创业公司正在各细分赛道上发起猛攻。 训练芯片：NVIDIA的护城河与挑战者 NVIDIA在2
2026-06-24
后摩尔时代的AI芯片新路径 随着AI模型规模的持续膨胀，传统的冯·诺依曼架构和通用GPU正在面临严峻的挑战。一方面，芯片制程工艺逐渐逼近物理极限，摩尔定律的放缓使得单纯依靠晶体管微缩来提升性能变得越来越困难。另一方面，AI计算中频繁的数据搬移操作消耗了大量的能量和时间——这就是著名的“存储墙”问题。
2026-06-23
AI芯片王者没有停下脚步——NVIDIA在GTC 2026上投下两颗"核弹" 2026年6月，NVIDIA在台北GTC大会上发布了两个重磅产品，再次改写了AI计算的硬件格局：面向数据中心Agentic AI的Vera Rubin计算平台，以及面向PC边缘AI的RTX SPARK ARM芯片。这两款产
2026-06-17
算力焦点从训练转向推理2026年，AI算力的需求结构发生了根本性转变。英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026上明确指出：“AI行业的算力瓶颈正在从模型训练转向推理。”这一判断正在重塑整个AI硬件产业的方向——芯片设计不再只为了训练更大的模型，而是要支撑数亿用户每天使用AI Agent进行实时推理。推理
2026-06-15
算力：AI时代的石油在人工智能的飞速发展中，芯片算力是最核心的瓶颈之一。每一次AI模型的突破背后，都是算力基础设施的量级跃升。从训练GPT-4到运行推理模型，GPU芯片的需求呈现指数级增长。2025年，全球AI芯片市场达到空前的规模，而围绕着谁来提供算力的竞争格局正在发生微妙变化。根据斯坦福HAI的
2026-06-11
算力是AI时代的"石油"，芯片是开采石油的"钻机" 2026年，AI芯片市场的竞争进入前所未有的白热化阶段。NVIDIA虽仍占主导，但"一家独大"的格局正在被打破——AMD、Intel、以及众多AI芯片创业公司正在各细分赛道上发起猛攻。 训练芯片：NVIDIA的护城河与挑战者 NVIDIA在2
2026-06-10
算力是AI时代的"石油"，而芯片是开采石油的"钻机" 2026年，AI芯片市场的竞争进入了前所未有的白热化阶段。NVIDIA虽然仍占据主导地位，但曾经"一家独大"的格局正在被打破——AMD、Intel、以及众多AI芯片创业公司正在各个细分赛道上发起猛攻。 训练芯片：NVIDIA的护城河与挑战
2026-06-09
2026年，国产AI芯片正在完成一次关键跨越——从"推理"走向"训练"。美国出口管制的持续加码反而加速了国产替代进程。今年以来，一批基于国产芯片训练的AI大模型密集落地，标志着国产算力在训练场景的实战能力得到验证。国产芯片训练突破2026年1月，智谱联合华为开源新一代图像生成模型GLM-Image，
2026-06-08