芯片半导体

 英伟达在GTC 2026推出完整物理AI生态，从DRIVE Hyperion自动驾驶平台到GR00T人形机器人模型，从数据工厂蓝图到5G边缘AI基础设施，用算力革命解决数据瓶颈，引领万亿级机器人产业变革。 在GTC 2026上黄仁勋穿着他那件标志性的皮夹

在英伟达GTC 2026大会上，黄仁勋展示了AI产业从单纯卖芯片到构建全球AI基础设施的巨大转变。从Blackwell订单暴涨、Vera Rubin平台发布，到Groq LPU推理架构、DLSS 5渲染革命以及企业智能体生态，整个AI产业的底层格局正在重写。

老黄掏出了 Rust 的“显卡加速卡”，CUDA 编程终于不用再写 C 了！ Nvidia 官方发布了 CUDA-oxide，一套让 Rust 代码直接编译成 GPU 程序的新工具。本文详细拆解它的工作原理、安全设计思路与独特的编译流程，用通俗案例

深度求索发布V4模型，性能接近美国顶尖产品但价格便宜很多，开源免费让美国企业面临艰难选择，要么跟进降价要么失去市场。 深度求索公司悄悄发布了他们的V4模型。这家伙完全开源，权重随便下载，性能直接对标美国最顶级的模型。但是价格呢？只有人家的零头。这比他们上次

别被CUDA骗了！英伟达赢华为的真正底牌是时间窗口！时间差决定胜负，系统能力放大时间差。英伟达靠时间领先和软件生态锁定优势，华为用整机交付和集群补偿追赶，胜负取决于谁更快完成系统闭环。 时间差决定胜负，系统能力放大时间差<

马斯克宣布七天内启动Terafab项目，目标建成全球最大2纳米芯片厂，但特斯拉零半导体制造经验、芯片团队流失殆尽，英伟达CEO黄仁勋警告此计划几乎不可能实现。 特斯拉要建全世界最大的芯片工厂了，马斯克放话七天之内启动"Terafab Project"，要在

DeepSeek V4论文讲清算力、带宽、互联、存储四者必须同步增长。英伟达提前布局FP4、HBM4与专用存储层，实现硬件与模型精准匹配。 DeepSeek V4论文把一件事讲透了：模型算力、显存带宽、互联带宽、存储分层这四件事必须同步长大，谁慢谁就拖后腿

算力怪兽Cerebras上市：快是真快，但别急着喊“显卡杀手”！Cerebras即将上市，其全定制芯片架构（晶圆级芯片）虽快但复杂。本文分析其技术优势、与OpenAI的独特算力交易、对G42的客户依赖，以及决定其能否规模化盈利的真正风险。 Cere

 谷歌向看似竞争对手的Anthropic投资400亿美元，本质是用现金和芯片换订单与股权，上演一场“投资你，然后你花钱租我服务器”的闭环游戏，背后是对算力霸权而非模型霸权的终极押注。 这钱到底给不给得出门右转就回家

氧化镓这种新材料，能彻底改变电源效率。日本Novel Crystal公司从2026年3月开始发送150毫米（6英寸）的氧化镓样品，计划2029年用“无贵金属坩埚”的DG方法大规模生产。它的效率远超碳化硅和氮化镓，能大幅降低能源损耗，是未来高电压、大功率场景（如AI数据中心、高铁）的关键。</

121 ExaFlops算力也救不了Gemini的死亡循环： 谷歌第八代TPU芯片深度解析：121 ExaFlops算力怪兽背后的硬件野心与软件困局 谷歌发布第八代TPU两款专用芯片TPU 8t和TPU 8i，训练芯片单个超级计算单元扩展至9600颗芯片、

在如今高功率人工智能机架时代，将 48V/800V 电源转换为 Vcor​​e = 0.8V 面临着诸多挑战。本文将探讨以下内容：物理定律为何限制了电源传输（就像它限制了铜互连一样）；电压转换架构及其权衡取舍；以及近期和长期影响。 AI数据中心用电量暴增，

TrendForce报告指出英伟达Vera Rubin可能引入GPU直接管理存储，使AI服务器内存变成HBM加HBF加SSD的三层结构，利好闪存厂商和英伟达生态，长期或影响HBM议价权。 先给你整明白这篇文章到底在说啥</

Midjourney 承认因使用谷歌 TPU 导致研究进度倒退一年，团队后悔没有坚持用英伟达芯片。切换硬件带来的软件兼容性问题和调试困难是主因，这证明了英伟达 CUDA 生态的巨大优势。 硬换芯片的代价：Midjourney 白干一

芯片不再输给算力，开始输给封装结构！先进封装已经从后端组装变为系统性能核心变量。材料、工艺与热机械行为共同决定稳定量产能力。封装尺寸扩大、结构变薄、异构集成增强直接放大翘曲、应力和对准误差。行业进入多变量耦合阶段，每个优化都带来新代价。摩尔定律延续路径正从晶体管转向封装，但封装本身的极限已经

Cerebras CFO官宣内部跑通GPT-5.5并将公测，X和Reddit技术社区炸锅。有人兴奋算速度账，有人冷静质疑SRAM存储极限，还有人翻出CUDA生态老问题。这篇文章带你逛一遍评论区，看看工程师们到底在吵什么。 财务老大一张嘴，技术社区跑