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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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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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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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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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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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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工業和信息化部網絡安全威脅和漏洞信息共享平臺監測發現，OpenClaw在默認或不當配置下存在較高安全風險，極易引發網絡攻擊、信息泄露等嚴重問題。近期，“賽博龍蝦” —— 一款名為OpenClaw的開源AI智能體，發布僅四個多月便創造了最快登頂GitHub星標榜的歷史，超越Linux成為GitHub平臺上最受歡迎的開源項目。而過去兩周，小紅書、抖音、B站上，出現了大量“OpenClaw安裝教程”相關的帖子，甚至還有付費上門安裝的服務。在深圳騰訊大廈門口出現排隊安裝熱潮，連馬化騰都直呼“沒有想到會這么火”。“
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OpenClaw 開源 AI
新聞速覽： 新款處理器能在相同的緊湊封裝尺寸下，以至多 2 倍的 CPU 核心數量和更高的 AI 吞吐量實現下一代工業和機器人解決方案。 從工業自動化到移動機器人和醫學成像，各類嵌入式開發人員都可借助 AMD ROCm?——一款業經驗證的開源軟件棧，為邊緣應用加速 AI 部署。 工廠自動化、移動機器人中的物理 AI 以及其他 AI 驅動的邊緣應用正在快速演進，并推動著對于能在始終在線環境里提供實時 AI 處理、確定性能與長期可靠性的計算
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2026年3月9日 – 提供超豐富半導體和電子元器件?的業界知名新品引入 (NPI) 代理商貿澤電子 (Mouser Electronics) 推出內容豐富的邊緣計算資源中心，為工程師提供業界新動態。邊緣計算正在重塑數字智能與物理世界的交互方式，將計算處理推近數據生成源頭，降低對云優先架構的依賴。為實現低延遲并確保連接中斷時仍能可靠工作，部分系統直接在設備上運行實時應用，將數據留在本地而非通過云端處理。隨著系統規模擴展，區塊鏈技術正逐漸成為邊緣端的關鍵信任層，提供安全的設備身份認證、防篡改數據記錄、去中心
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邊緣計算 本地部署 貿澤電子 AI
隨著AI采用不斷加速，AI廠商開始越來越頻繁地公開token消耗數據，作為衡量市場發展勢頭和領導力的速記指標，這種現象與日益流行的基于消費的模型定價模式密切相關。Token和額度逐漸成為計費單位，因此越來越多的企業機構將其誤認為是衡量AI能力的指標。在中國市場，激進的免費使用、平臺級AI整合以及面向消費者規模的部署，進一步推動了token增長，但同時也使消耗量與經濟信號之間的偏離不斷加劇。Token消耗正在被越來越多的AI廠商視作反映AI規模、采用度和市場領導力的信號，但這一指標并不能有效體現業務價值、效
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