商業與技術洞察公司Gartner發布了2026年及未來數據和分析(D&A)重要預測。人工智能(AI)預計將對數據和分析全領域產生影響,包括領導力、治理體系、人才需求、市場動態、語境需求及非文本模型。Gartner杰出研究副總裁Rita Sallam表示:“數據與AI的發展速度如此迅猛,每一年都如同邁入科幻小說的新篇章。2026年,人類、機器與組織智能的邊界將不斷模糊。企業以前所未有的方式依賴數據,AI系統不僅是輔助工具,更是協同工作的‘合作伙伴’。這些預測將為領導者提供一張應對未來機遇與挑戰的藍圖
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Gartner AI 市場分析報告
核心要點功耗與散熱成為首要設計考量,而非僅作為優化項硬件架構需從零開始設計硬件、軟件、模型協同開發必不可少邊緣 AI 功耗:核心設計要素邊緣端部署 AI,并非簡單縮小云端方案,也不是對現有微控制器 / 微處理器做小幅擴展,而是硬件、軟件、模型協同開發的系統性問題。當前絕大多數 AI 研發資源集中在大型數據中心的訓練環節,功耗因總量巨大而備受關注,推動了半導體與 EDA 行業最前沿的散熱、封裝技術研發。但在邊緣端 —— 將訓練好的模型轉化為具備實用價值的終端設備 —— 情況截然不同。在邊緣端,功耗依然關鍵,
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邊緣端 AI 功耗設計
3月12日,中科曙光宣布實現國產高端原生RDMA技術重大突破,正式發布首款全棧自研400G無損高速網絡——scaleFabric。該產品基于原生RDMA架構,從底層的112G SerDes IP、硬件設備到上層的管理軟件實現100%自主研發,填補了國內數據中心高速網絡領域的空白,以比肩國際頂尖同類產品的性能表現,為超大規模智算集群鋪就了一條高帶寬、低時延、真無損、超可靠的“算力大動脈”。 高端智算互聯待破局隨著AI大模型訓練與高通量推理計算需求持續擴大,萬卡級乃至更大規模
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AI 中科曙光 高速互聯
根據TrendForce(集邦科技)最新晶圓代工產業研究,2025年第四季先進制程持續受惠于AI server GPU、Google TPU供不應求,加上智慧手機新品驅動手機主晶片投片,出貨表現亮眼。 成熟制程部分,server、edge AI的電源管理訂單維持8寸高產能利用率,甚至醞釀漲價,加上12寸產能利用率大致持平,推升該季度全球前十大晶圓代工廠合計產值季增2.6%,為近463億美元。總結2025全年前十大晶圓代工業者合計產值為1,695億美元左右,年增26.3%,創下新高。 展望2026年,即便上
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AI 晶圓代工 TrendForce
3月13日,埃隆·馬斯克 (Elon Musk) 旗下的人工智能 (AI) 初創公司xAI,其聯合創始人離職潮仍在持續。據知情人士透露,戴子航已于本周早些時候離開xAI。他在X平臺個人資料中的xAI認證標識也已消失。與此同時,內部人士稱,張國棟已向同事透露,他計劃在未來幾天內離職。目前,他的X資料上仍保留著xAI的認證標識。在此之前,xAI的多位聯合創始人已相繼出走,包括托比·波倫 (Toby Pohlen)、吉米·巴 (Jimmy Ba,華裔)、吳宇懷和楊格
,他們均于今年1月以來相繼離職。隨著戴子航
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AI
英偉達CEO黃仁勛罕見發布個人署名文章《AI是個五層蛋糕》。他指出,AI不是單一模型或應用,而是一個正在形成的“五層蛋糕”基礎設施體系 —— 能源、芯片、基礎設施、模型、應用,還需數萬億美元建設。以下為全文:人工智能是當今塑造世界最強大的力量之一。它不是一個應用,也不是單一模型,而是如同電力和互聯網一般的關鍵基礎設施。人工智能的運行依托于切實的硬件、能源與經濟規律。它消耗原材料,并將其大規模轉化為智能產出。每一家企業都將應用它,每一個國家都將構建它。若要理解人工智能為何以此種態勢演進,我們需要回歸「第一性
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英偉達 黃仁勛 AI
HyperLight、聯華電子以及其旗下子公司聯穎光電于今(12)日共同宣布三方展開策略性合作,在6吋及8吋晶圓上量產HyperLight的TFLN(Thin-Film Lithium Niobate,鈮酸鋰薄膜) Chiplet?平臺。此次合作象征TFLN光子技術商業化的重要里程碑,將為AI與云端基礎設施的大規模布建提供關鍵制造能量。TFLN Chiplet?平臺自設計之初即以支援AI基礎設施規模化量產為目標,整合了短距離IMDD(Intensity Modulation Direct Det
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聯華電子 HyperLight 聯穎光電 光互聯 AI TFLN
隨著人工智能在整個電子市場中的重要性不斷提升,英偉達的 GPU 與數據中心處理器已成為市場主流。為推動開發者開展創新研發,英偉達推出了 Jetson AGX Orin 開發套件。這是一套可用于量產的 AI 開發平臺,包含 Jetson AGX Orin 64GB 模塊、散熱片與載板。該套件讓工程師能夠基于 Jetson Orin 開發 AI 設計原型、AI 機器人及其他自主設備。以下是對該開發板的部分深度拆解內容。規格總結64GB 移動 LPDDR5X 內存2048 核心英偉達安培架構 GPU,含 64
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Nvidia Jetson AGX Orin 開發套件 AI 開發
商業與技術洞察公司Gartner預測,到 2030 年,中國 80%的本地 AI基礎設施將采用本土研發的AI芯片,而目前這一比例僅為20% 。Gartner研究總監金瑋表示:“美國政府對高性能AI加速器和先進半導體制造技術實施出口限制,推動了中國自主AI芯片的研發。作為回應,中國政府在本地 AI基礎設施投資中強制要求實現自給自足, 為國內 AI芯片供應商創造了龐大、受保護且較為穩定的市場。”中國半導體企業已具備替代全球領先廠商的 AI芯片設計能力。中國 AI芯片企業采用了與算法高度契合的芯片架構( AAS
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Gartner AI
隨著中國企業希望從人工智能(AI)試點階段邁向真正能用于生產環境、以決策為核心的AI系統,中國CIO對Palantir的關注度逐漸升溫。Palantir常被視為一個標桿,企業通過將工程團隊深入嵌入業務,通過統一語義層,實現數據、分析和運營的整合。與此同時,大規模機器學習和基礎模型的發展,進一步印證了AI發展中的一個長期洞察,即依靠數據和算力實現擴展的系統,始終優于依賴人工設計知識結構的系統。目前,許多中國首席信息官(CIO)將Palantir視為企業AI平臺的參考標桿。然而,在中國碎片化和以項目為主導的I
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AI Gartner 企業轉型
TI 的實時控制、傳感與電源產品組合結合 NVIDIA 技術,推動更安全的人形機器人開發進程TI 的實時控制、傳感與電源技術與 NVIDIA AI 基礎設施相結合,使人形機器人能夠在復雜環境中安全、高效地運行。新聞亮點:· TI 與 NVIDIA 正展開合作,加速人形機器人從仿真到在現實世界安全部署的進程。· 作為此次合作的一部分,TI 將其毫米波雷達技術與 NVIDIA Jetson Thor 平臺及 NVIDIA Holoscan 平臺相結合,助力物理 AI 應用實現低延遲 3D 感知與安全感知能力。
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TI NVIDIA 機器人 AI 英偉達
全球工業物聯網與嵌入式計算領域供應商研華科技(Advantech)宣布,其邊緣產品線正式引入AMD EPYC嵌入式4005系列處理器,進一步拓展高性能邊緣計算布局。該處理器平臺采用服務器級架構,最高可達16核,并提供長期供貨保障。相較同類競品 CPU,其性能提升高達 1.44 倍,可為工業自動化、機器視覺、機器人、醫學影像及邊緣人工智能等領域,提供穩定可靠、可靈活擴展的計算支持。基于這一高效能架構,研華科技重磅推出緊湊型邊緣人工智能高性能計算系統AIR-420,以及Micro-ATX工業主板AIMB-52
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高性能邊緣計算 研華 AI 工業
受 AI 熱潮推動,如今熱銷的計算硬件不只有顯卡和 NAND 閃存。AMD 與英特爾高管均指出,X64 CPU 需求大幅上漲—— 這一方面源于整體 AI 算力基礎設施的大規模建設,更直接的原因則是AI 推理與智能體 AI(Agentic AI)負載的快速普及。在此之前,GPU 一直是 AI 領域無可爭議的硬件主角。憑借強大的并行計算能力,GPU 能夠承擔現代神經網絡所需的繁重運算,尤其在模型訓練階段,擁有數千個核心的 GPU 可以高效完成將訓練數據轉化為權重參數所需的并行矩陣乘法。英偉達占據了數據中心市場
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過去一年,如果你關注通信行業的新聞,大概很難躲過「AI-RAN」這個詞。英偉達和軟銀牽頭成立的 AI-RAN 聯盟,T-Mobile 西雅圖的實驗室測試,Indosat 在印尼完成的 AI 通話演示——一連串的動態似乎在傳遞一個信號:GPU 即將大規模進入基站,AI 正在從「網絡上層」下沉到「無線底層」。但如果你有機會和運營商的朋友聊一聊,會發現他們的態度遠沒有發布會舞臺上那么激動。興奮是有的,但更多的是審慎、觀望,甚至是一絲不易察覺的疑慮:基站里真的需要塞進一塊 GPU 嗎?這筆賬到
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GPU AI-RAN
在過去三年里,AI服務器市場的敘事邏輯高度單一:誰擁有更多的GPU,誰就掌握了通往通用人工智能(AGI)的鑰匙。然而,隨著AI應用從簡單的聊天機器人升級為能自動執行復雜流程的代理AI(Agentic AI),數據中心的底層算力需求正在發生本質性的劇變。匯豐證券在最新發布的深度行業報告中指出,一個“算力再平衡”的時代已經開啟,CPU正重新成為AI數據中心的決策樞紐。早期的AI模型主要依賴大規模GPU進行并行計算,但代理AI的工作流則完全不同,涉及大量的邏輯分支、任務同步和多線程處理。代理AI不僅需要輸出內容
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代理AI Agentic AI CPU GPU
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