根據商業與技術洞察公司Gartner的調研，僅有五分之一的數據和分析（D&A）或人工智能（AI）領導者，擔心成本不確定性將會限制AI價值實現。Gartner于2025年11月至12月對353位數據和分析及AI領導者進行調研。結果顯示，僅44%的企業落實了財務防護機制或AI財務運營實踐。Gartner研究副總裁Adam Ronthal表示：“盡管企業AI部署落實率已從2024年的五分之二提升至如今的五分之四，數據和分析領導者仍需厘清思路并聚焦投資回報率（ROI），才能更好地實現企業日益增長的AI目標
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Gartner AI 市場分析報告
外媒報道稱，美國國防部副部長Steve Feinberg在3月9日致五角大樓領導層的一封機密信件中表示，Palantir的AI系統正式確立為美軍的「記錄項目」（Program of Record）。五角大樓決定，從今年9月本財年結束起，Palantir AI將全面嵌入美軍各軍種。也就是說，Palantir的Maven人工智能系統正式成為美軍跨軍種的核心操作系統。這一決定就意味著，戰爭的算法不再是輔助工具而是靈魂。Palantir的武器目標識別技術，將在美國軍方中獲得長期、穩定的應用。Feinberg在信中
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AI Palantir Maven Anthropic Claude
在 2026 年英偉達 GTC 大會上，英偉達 CEO 黃仁勛（Jensen Huang）發布了首款專為 AI 推理設計的芯片 ——Groq 3 語言處理單元（LPU）。該芯片融合了英偉達去年圣誕夜以 200 億美元收購初創公司 Groq 獲得的知識產權，將與 Vera Rubin GPU 協同工作，加速 AI 推理 workload。推理時代的拐點黃仁勛在大會上表示：“AI 終于能夠進行生產性工作，推理的拐點已經到來。AI 現在必須思考，而思考需要推理；AI 現在必須行動，而行動同樣需要推理。”訓練與推
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英偉達 Groq 3 LPU AI 推理
專注于人工智能芯片銅基互連技術研發的初創企業Kandou AI 公司完成了 2.25 億美元的融資。據彭博社今日報道，本輪融資后該公司的估值達到 4 億美元。投資方包括兩家上市的芯片開發軟件供應商 —— 新思科技（Synopsys）、楷登電子（Cadence Design Systems），此外還有半導體設計企業 AIchip 科技有限公司、軟銀集團以及專注于半導體領域的投資基金 Maverick Silicon。人工智能計算集群中的圖形處理器（GPU）需要持續相互交換數據以協同工作，這類數據傳輸通常通過
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芯片互連 Kandou AI 融資
ITECH艾德克斯于近日正式發布全新IT8100A/E系列高速大功率直流電子負載，為AI服務器電源、新能源直流充電裝置，GPU供電源及燃料電池等高動態大功率測試應用提供全方位解決方案。IT8100A/E系列高速大功率直流電子負載以突破性的功率密度、并機規模和高動態響應性能，重新定義了耗能型電子負載的性能邊界。五大核心性能躍遷，重構耗能型負載性能邊界? 面向高密度測試平臺，顯著提升單位空間測試能力 3U 機架即可實現 7.2kW，37U 機柜最高可達 86.4kW，在有限實驗室空間內實現更高功率部署，特別適
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AI 直流電子負載 新能源
上周五，英偉達股價下跌 3.1%，收于 172.70 美元，此前該公司與亞馬遜云服務達成全新合作的消息曾推動股價上漲，此次下跌也回吐了全部漲幅，這一合作再度凸顯出市場對其 AI 芯片的旺盛需求。此次下跌使英偉達市值降至約 4.53 萬億美元。英偉達依舊是判斷 AI 數據中心巨額資金投入能否持續的風向標。但上周五的市場表現表明，即便有重磅利好消息，也可能被其他因素蓋過風頭 —— 油價飆升、市場對加息的擔憂重燃，而這一切均由美以與伊朗的沖突引發，令華爾街陷入恐慌。亞馬遜云服務承諾在 2027 年前采購 100
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亞馬遜 英偉達 AI 交易
全球AI基礎建設需求爆發，帶動半導體供應鏈全面進入「成本重估」階段。 從晶圓代工、封裝測試一路延伸至IC設計與被動元件，2026年初掀起新一波漲價潮，產業鏈呈現「全面性通膨擴散」，供應鏈報價同步上修，半導體正式進入結構性漲價循環。業界分析，此波通脹起點來自晶圓代工報價上調，并快速向封測與IC設計端傳導。 隨AIASIC、GPU與HPC需求持續放量，先進與成熟制程同步調漲的情況罕見出現，顯示價格不再由單一產品或景氣主導，而是由整體算力需求帶動的系統性上修。據了解，臺積電自今年起將連續四年調漲報價，世界先進預
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AI 半導體 通膨
TI 的 800 VDC 電源架構最大限度地提高了整個電源路徑的轉換效率和功率密度，助力 AI 數據中心實現更高擴展性與可靠性。新聞亮點：● TI 與 NVIDIA 合作，為下一代 AI 數據中心開發了完整的 800 VDC 電源解決方案。● 作為此次合作的一部分，TI 展示了一種從 800V 到處理器供電僅需兩級轉換的電源架構。● TI在 NVIDIA GTC 2026 上展示了該 800 VDC 電源解決方案。中國上海（2026 年 3 月 20 日） – 德州儀器 (TI)（納斯達克代碼：TXN）近
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TI NVIDIA AI 數據中心
從通用計算轉向 AI 專用硬件，其核心驅動力是深度學習模型特有的計算與能耗需求。隨著模型規模擴展至萬億級參數，傳統架構面臨內存墻困境：在存儲器與處理單元之間搬運數據所消耗的能量，已遠超計算本身的能耗。本文梳理了當前用于解決這類瓶頸的設計策略，覆蓋從數據中心脈動陣列到功耗受限的邊緣端加速器等各類場景。問：標準 CPU 與 GPU 架構為何無法滿足 AI 負載需求？答：中央處理器（CPU）受限于面向通用任務設計的窄位寬向量處理單元與復雜緩存層次結構，在高并發 AI 運算中會產生顯著延遲。圖形處理器（GPU）雖
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AI 硬件設計 內存墻
芯片廠商正越來越多地采用基于人工智能的工具，對用于各類邊緣場景的半導體進行驗證，這些場景包括機器人、無人機、自動駕駛汽車等實體 AI。但他們對這類技術仍持謹慎態度，會限制 AI 的執行范圍，并在必要時依靠人工干預檢查 AI 的運行結果。這些實體 AI 系統與大、小語言模型、計算機視覺模型、視覺?語言?動作模型等相連。在許多場景下，人們會使用 AI 工具監控這些模型，對海量數據集進行篩選以發現異常。從功能安全與網絡安全角度看，由 AI 工具監督連接了小語言模型與大語言模型的實體 AI 設備，看似形成了一個危
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AI/ML工具 物理AI 安全
3月17日，日本互聯網巨頭樂天集團發布大模型Rakuten AI 3.0，并將其定義為在日本經濟產業省與新能源產業技術綜合開發機構（NEDO）推動的GENIAC項目框架下開發的“日本國內最大規模高性能AI模型”。然后發布當天，這款日本最強大模型就“翻車”了。截至目前，樂天集團沒有任何公開回應。根據樂天的官方新聞稿，Rakuten AI 3.0是"基于開源社區最優秀的模型，結合樂天獨自的高品質雙語數據、技術力和研究成果開發"的，對Deepseek只字未提。不過，模型上線后不久，技術社區很
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AI DeepSeek Rakuten
專注于引入新品的全球電子元器件和工業自動化產品授權代理商貿澤電子 (Mouser Electronics) 即日起開售Altera全新Agilex? 5 FPGA和SoC產品。Agilex 5系列FPGA和SoC產品可廣泛應用于需要高性能、低功耗、小規格及高邏輯密度的應用，涵蓋無線與有線通信、視頻與廣播設備、工業、測試測量、數據中心、醫療等應用場景。 Altera Agilex 5 FPGA和SoC系列產品在FPGA架構中融入了采用AI張量模塊的增強型DSP，可提供高效的AI與DSP處理能力。此
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貿澤電子 工業 AI 醫療 數據中心 Altera Agilex 5 FPGA SoC
作為移動通信行業的領先解決方案提供商，羅德與施瓦茨（以下簡稱“R&S”）將在2026年巴塞羅那世界移動 通信大會（以下簡稱“MWC 2026”）上全面展示其產品組合，致力于使從5G到6G的新興網絡技術具備可測量性 與高可靠性，以滿足實際部署需求。 R&S邀請全球與會者蒞臨MWC 2026 R&S展臺，與專家面對面交流，共同探索下一代無線通信技術的創新解決方 案。R&S將以“暢連無限，創新賦能”為主題，于2026年3月2日至5日在Fira Gran Via會展中心5
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羅德與施瓦茨 MWC 2026 6G 無線通訊 AI
生成式AI在工作中的應用帶來了一個奇特的悖論。據估計，2025年下半年，全球有16%的人在不同場景下使用過生成式AI（https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2025）。但我們大多數人仍在摸索：它究竟能為工作創造什么實際價值，而且也不清楚同事們是如何使用它的。生成式AI對一類職業的影響尤為巨大：網絡安全專家。它既能大幅增強攻
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AI IEEE
Qt 集團宣布推出 Axivion for CUDA，該工具已加入英偉達 Halos AI 系統檢測實驗室，用于機器人與自動駕駛車輛的自動化安全檢測。適用于英偉達 CUDA 的 Qt 集團安全軟件工具該工具依據英偉達規范與行業標準，對 GPU/CPU 代碼提供持續分析，并生成 Halos 審核驗收所需的文檔。Qt 集團表示，該工具還能提前發現問題，從而減少重新設計、加快產品上市速度，并降低召回風險 —— 召回事件會對企業造成經濟與聲譽雙重損失。這家芬蘭企業是英偉達檢測實驗室的最新合作伙伴。該實驗室獲得美國
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AI 檢測工具 機器人 安全認證? Qt CUDA
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