物理AI，正在成為英特爾發力AI的重點。近日，英特爾宣布任命Alex Katouzian領導新成立的客戶端計算與物理AI事業部，直接向公司首席執行官陳立武匯報。此前，在2026年第一季度財報電話會議上，陳立武也表示，“物理AI是一個巨大的市場……對我們來說是一個機遇”，同時他也強調，“物理AI能從CPU中獲益良多，因為CPU在性能功耗比上具有獨特的優勢”。所謂物理AI，指的是AI與物理系統的結合，讓物理載體能夠自主地與現實世界互動并進行回應。雖然已經成為業界的“當紅炸子雞”，但毋庸諱言，要想實現大規模商業
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英特爾 AI
為深度聚焦新一代高端FPGA與PSoC、人工智能和新一代存儲技術三大核心方向，擬成立集成電路工程技術融合創新中心。5月12日，復旦微電發布公告稱，為深度聚焦新一代高端FPGA與PSoC、人工智能和新一代存儲技術三大核心方向，公司擬與復旦大學、國盛投資簽署三方協議，共建“復旦大學集成電路工程技術融合創新中心”一期項目，實現在技術創新、人才培養和成果轉化等方面的合作共贏。此次合作期限為協議生效后60個月（5年），復旦微電將向技術中心提供不超過10億元合作經費，涵蓋項目啟動費、研發經費等，資金納入公司年度研發預
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復旦微電 FPGA PSoC AI
更高的高帶寬內存（HBM）堆疊與更密的硅通孔（TSV）節距正在影響 AI 模塊良率。解決方案是將測試在制造流程中進一步左移(更前端工藝)，但這種遷移也伴隨著成本上升。HBM 是 AI 系統的核心組件，隨著需要處理與存儲的數據量持續增長，AI 系統對內存的需求近乎無限。過去十年，HBM 堆疊的裸片從 2 層增至 12 層，很快將達到 16 層。與此同時，AI 數據中心內多裸片封裝中的 HBM 堆疊數量也從 4 組增至 8 組。如今，HBM 裸片成本已接近 AI 芯片總成本的一半。因此在最終測試中發現內存堆疊
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HBM 測試 AI 芯片良率
大多數企業仍在使用AI 時代之前設計的舊無線網絡， successive Wi-Fi 世代才剛剛開始彌補這一差距。企業 Wi-Fi 跟不上 AI 時代思科上月發布的《企業無線現狀報告》揭示：企業雄心勃勃的 AI 計劃，與老舊 Wi-Fi 基礎設施之間存在巨大鴻溝。目前28%企業已在運行 AI 工作負載，預計到 2027 年將超過75%針對無線網絡的AI 驅動網絡攻擊正在增加最主流標準仍是Wi-Fi 5（802.11ac），占比43%只有不到20%企業升級到 2020 年后發布的新 Wi-Fi 標準Wi-F
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AI Wi-Fi
兩名知情人士于周日向路透社透露，隨著人工智能芯片廠商 Cerebras Systems 的股票需求持續攀升，公司最早將于周一上調首次公開募股（IPO）的發行價與發行規模。擬將IPO 發行價區間從原先的115–125 美元 / 股上調至150–160 美元 / 股。擬將發行股份數從2800 萬股增至3000 萬股。按新價格區間上限計算，融資規模約48 億美元，高于原計劃的35 億美元；最終定價前數字仍可能調整。此次上調源于 AI 普及浪潮推動高性能芯片需求激增，半導體成為科技供應鏈關鍵瓶頸。Cerebras
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AI Cerebras IPO
盡管AI在諸多領域實現了爆發式增長，但受半導體行業復雜特性的影響，其在該領域的發展更為循序漸進。不過，2026年將成為關鍵的一年，因為AI驅動的工作流程將從概念階段走向部署階段。這不僅會帶來技術層面的挑戰與機遇，也將凸顯出智能設計自動化下一發展階段不可或缺的人才需求。基于這一背景，本文梳理了本年度值得關注的幾大行業趨勢：提示詞工程師興起2026年，提示詞工程師這一職業將迎來快速發展。這類從業者將通過自然語言與電子設計自動化（EDA）工具進行交互，而非依賴傳統的圖形用戶界面（GUI）工作流程。未來，行業將轉
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AI 工程軟件 是德科技 202604
DeepSeek正進行首輪融資，金額高達500億元人民幣，其中創始人梁文鋒個人或出資200億。若順利完成將刷新中國AI公司融資紀錄，其估值也將飆升至515億美元，重塑全球大模型產業格局。更值得關注的是，DeepSeek V4.1或于6月登場，主打MCP協議適配與多模態能力。而大洋彼岸OpenAI發布GPT-5.5系列的同時，Anthropic年化收入已突破440億美元。在多模態理解、長程智能體、商業營收等維度上，DeepSeek與頂尖對手仍存在差距。這筆融資將如何縮短追趕距離，又將把中國AI引向何方？商業
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AI DeepSeek OpenAI Anthropic 大語言模型
新聞重點Arm Performix 是一款面向現代代理式開發工作流程的免費性能分析工具套件，作為同類產品中的首創之作，為開發者與 AI 智能體開辟了全新的性能工具品類。憑借清晰、深入的性能分析，開發者與 AI 智能體均可使用 Arm Performix 來理解、分析并優化基于 Arm 云平臺運行的應用程序。Arm Performix 已獲得微軟、MongoDB、Redis 及 SAP 等生態伙伴的支持。 依托 Arm Neoverse 平臺芯片的強勁發展勢頭，包括近期發布的 Arm? AGI C
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Arm Performix AI 可擴展性能
人工智能正以遠超監管規則的速度滲透整個半導體生態，IP 盜竊、安全漏洞風險急劇上升，且缺乏有效防范手段。從嵌入 EDA 流程的基礎模型，到影響設計、驗證與物理實現的智能體系統，AI 正在重塑芯片開發方式與風險引入路徑。盡管業界普遍認同 AI 治理的必要性，但現有舉措碎片化、解讀不統一、重意圖而輕可衡量結果。簡單說：當前治理嚴重不足，傳統監管方式已落后，且難以追上創新步伐。一、AI 治理：缺失的 “護欄”Dana Neustadter（新思科技）：“AI 治理需要指導原則、法規、政策與框架流程，引導負責任的
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無防護 構建 AI 半導體生態 標準分裂 IP 泄露 運行時保障危機
芯片廠商正開始采用 AI 來管理從各類 “監測面板” 中采集的數據。這些面板大多已嵌入芯片與系統內部，用于監控從溫度梯度、電壓驟降等一切運行狀態。這些監測面板通常由 CPU、MCU 等處理器控制，多數情況下對用戶不可見，但對追蹤不同功能模塊、傳感器與 I/O 產生的底層數據變化至關重要。它們可按需觸發告警，并在毫秒級內完成自動調節。例如：某個處理器核溫度過高時，可將數據遷移到其他處理單元以平衡負載、降低發熱；若 HBM 的某條數據通道因電遷移出現阻塞或速率過低，信號可自動切換到其他通道。在過去，這些功能都
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AI 監控 監測面板
芯片架構師在設計高效 AI 處理器時，必須應對多重因素，其中最突出的就是快速迭代的 AI 模型。《半導體工程》邀請多位專家展開討論，以下為訪談精華。邊緣端目前有哪些類型的智能體？Steven Woo（Rambus）：當前邊緣智能體主要分為感知、推理，機器人還會包含規劃與執行。這些任務通常在同一設備上并發運行，關鍵不只是推理，而是系統觀察、決策、響應的速度。這迫使設計師重新思考內存層級、互聯與安全邊界。智能體是整個系統協同工作，而不只是框圖里的一個神經網絡。Sharad Chole（Expedera）：必須
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AI 芯片設計 EDA
人工智能創新的發展勢頭勢不可擋，如今卻撞上了一道難以逾越的壁壘 —— 不是監管政策，也不是電網供電，而是硬件算力產能短缺。自人工智能浪潮興起以來，GPU 資源爭奪就已白熱化，需求始終遠超供給。如今智能體 AI 正從前沿實驗快速變成企業競爭的剛需，各大企業為推進 AI 轉型，對算力的需求進一步激增。受此影響，本就居高不下的 GPU 價格再度飆升。據 Ornn GPU 算力租賃價格指數顯示，過去兩個月 GPU 租賃成本漲幅達48%。這還只是基準漲幅，其價格走勢如同股票般波動劇烈，讓企業與硬件中間商難以核算、制
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智能體 AI 硬件算力瓶頸
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