超低功耗無線物聯網連接領域的全球領先企業 Nordic Semiconductor近日宣布收購邊緣設備全自動 TinyML 解決方案先驅 Neuton.AI 的知識產權和核心技術資產。此次收購將 Nordic 業界領先的 nRF54L 系列超低功耗無線 SoC 與 Neuton 革命性的神經網絡框架相結合，開啟邊緣機器學習的新紀元，即使是資源受限的設備也能擁有可擴展的高性能人工智能 (AI)。Nordic Semiconductor首席執行官兼總裁Vegard Wollan表示：“這是嵌入式計算能力和效率
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Nordic Neuton.AI 邊緣AI
近日，致力于亞太地區市場的國際領先半導體元器件分銷商—大聯大控股宣布，其旗下詮鼎推出基于新突思（Synaptics）SL1680嵌入式處理器的機器視覺AI Hub方案。圖示1-大聯大詮鼎基于Synaptics產品的機器視覺AI Hub方案的展示板圖在傳統安防系統中，許多攝像頭并不具備AI功能。因此，在面對追蹤、數據統計等復雜任務時，這些設備仍高度依賴人工操作，不僅耗費大量人力成本，且在效率與準確性上存在明顯短板。在此背景下，大聯大詮鼎基于Synaptics SL1680嵌入式處理器推出機器視覺AI Hub
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大聯大詮鼎 Synaptics 機器視覺 AI Hub
2025年第一季因新一代AI產品在組裝環節遭遇挑戰，以及北美地區長期累積的庫存仍待消化等負面因素，主要客戶皆大幅縮減訂單規模，enterprise SSD平均售價因此顯著下滑近20%，導致前五大enterprise SSD品牌廠第一季營收皆呈現季減。TrendForce最新調查顯示，第二季逐漸改善，隨著NVIDIA新一代芯片出貨持續擴大，北美地區AI基礎建設的布建需求跟著成長，加上中國大陸云端服務廠（CSP）業者不斷提高其數據中心的儲存容量，皆為enterprise SSD市場注入新動能，預計第二季整體營
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AI SSD
根據彭博社，白宮加密貨幣和人工智能負責人大衛·薩克斯表示，中國在半導體設計方面最多落后美國兩年，并且越來越擅長規避美國的出口管制。薩克斯警告說，美國應該關注華為迅速縮小與全球競爭對手的差距，并引用了 DeepSeek 最近突破的人工智能模型作為證據，表明中國盡管受到限制，但仍在不斷進步。正如彭博社補充的那樣，他指出在 DeepSeek 推出之前，人們普遍認為中國落后了好幾年——但 DeepSeek 的崛起表明，現在差距可能只有幾個月。他還批評了拜登政府的人工智能擴散規則——特朗普政府上個月已撤銷該規則——
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AI 智能計算 大語言模型
美國和日本的研究人員已經確定了筆記本電腦和智能助手（如 Google Home）中使用的 MEMS 麥克風存在安全風險。這些 MEMS 設備存在一個漏洞，即甚至可以隔著墻壁檢測到電磁輻射，使用 AI 重建麥克風拾取的聲音。佛羅里達大學和日本電氣通信大學的研究人員還確定了解決設計缺陷的多種方法，并表示他們已經與制造商分享了他們的工作，以尋求未來的潛在修復方法，并建議將擴頻時鐘作為防御措施。研究人員測試了意法半導體的 MP34DT01-M、樓氏電子 SPM0405（現在是 Synaptics 的一部分）、TD
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AI MEMS 麥克風 拾取聲音
英偉達目前在 AI 芯片領域仍處于領先地位，但其最近在全球 AI 基礎設施的推動可能反映出對硬件增長放緩的擔憂——云服務提供商加速 ASIC 開發可能成為嚴重挑戰者。根據商業時報的報道，隨著谷歌、微軟和 Meta 加大內部 ASIC 開發力度，英偉達在 AI 加速器市場的統治地位可能在 2027 年迎來轉折點。值得注意的是，像 Alchip 和 TSMC 附屬的 GUC 這樣的臺灣 ASIC 公司正乘著需求增長的浪潮，與 AWS 和微軟合作進行定制芯片設計，正如報告中所強調的那樣。以下是云巨頭及其關鍵設計
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云服務器 ASIC AI
GenAI 在工作場所的使用正在飛速發展。蓋洛普和 Salesforce AI 研究發布了兩份新報告，描繪了組織及其員工適應這一技術轉變時日益增長的熱情和持續的挑戰。這些研究共同揭示了一個核心主題：雖然 AI 比以往任何時候都更廣泛地被接受，但其在承諾與實際表現之間的差距仍然是企業和員工共同面臨的一個重大障礙。蓋洛普最新的研究發現，過去兩年中，美國員工使用 AI 的頻率幾乎翻了一番。2023 年，只有 21%的工人報告稱每年至少使用幾次 AI；到 2025 年，這一數字飆升至 40%。頻繁使用——定義為每
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北歐半導體公司以未公開的金額收購了美國微型機器學習工具開發商 Neuton.ai 的資產，以增強其嵌入式人工智能路線圖，該路線圖還包括今年晚些時候推出的帶有硬件加速器的無線芯片。Neuton.ai 開發了一個基于網絡的工具鏈，該工具鏈接收訓練數據以提供緊湊的機器學習模型，通常小于 5K 字節，可以在嵌入式微控制器核心上運行，因此是微型機器學習。該交易包括加利福尼亞州普萊森特恩的 13 名工程師和知識產權?！斑@是一項技術收購。我們收購了資產、知識產權和人員。我們認為這對于我們服務的所有終端市場都適用，”北歐
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英偉達CEO黃仁勛在巴黎VivaTech科技展期間接受采訪時，對華為創始人任正非此前接受人民日報專訪的講話表達了他的觀點
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黃仁勛 任正非 華為 英偉達 AI
今年的WWDC 2025看完了，相信有不少觀眾看完之后的反應都是：“??？就這？”去年開始畫的Apple Intelligent大餅，一直到今年WWDC大餅還是沒徹底烙好。甚至，更有Apple 員工爆料稱，去年WWDC上演示的Apple Intelligent功能，只有全新的Siri喚醒動畫特效是真正做出來的，其他大部分效果更是連文件夾都沒有新建完成。全世界都看到Apple的AI做不好了，但沒人知道到底發生了什么。 知名Apple分析師 Mark Gurman 在外媒發出一篇長文，題為
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Apple AI Siri
在當今數字化時代，人工智能（AI）技術的飛速發展正在重塑各個領域的基礎設施，其中包括支撐AI運行的網絡架構。傳統的數據中心網絡架構以交換機為核心，構建了層級化的數據傳輸路徑。然而，隨著AI大模型訓練規模的爆炸性增長，這種傳統架構正面臨前所未有的挑戰。大模型訓練帶來了超密集的GPU/GPU通信需求。以目前主流的大語言模型為例，訓練過程中需要在數千甚至上萬張GPU之間頻繁交換海量數據。這些GPU之間的通信不再是傳統意義上的“服務器間通信”，而更像是“芯片間通信”。在這種情況下，數據中心已不再是簡單的“服務器的
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AI 網絡 架構 交換機
美國芯片制造商英偉達（NVIDIA）的首席科學家（CSO）比爾·戴利（Bill Dally）指出，美國對中國實施的人工智能（AI）技術相關的出口限制措施，反倒讓中國獲得很大的發展空間。他透露，美國禁止向中國出口包括英偉達H20在內的高性能計算芯片后，原本為英偉達編寫程序的大量中國高端AI研究人才，如今大多在為華為工作。Dally他強調，雖然目前美國在AI硬件領域仍占有技術優勢，但中國正通過人才儲備和國家戰略支持快速縮小差距。他直言：“如果不是美國的管制措施，華為不可能這么快崛起。”英偉達首席科學家Bill
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英偉達 AI
端側AI里程碑：面壁大模型+英特爾酷睿Ultra首日協同優化效率提升220%；面壁智能端側大模型首日上線，英特爾工程師聯合優化實現2.2倍推理效率躍升；AI PC時代加速：面壁智能端側大模型適配酷睿Ultra，效率提升220%；推理速率提升2.2倍！面壁推出MiniCPM 4.0系列LLM模型，英特爾助力帶來端側性能體驗；英特爾銳炫B60聯合面壁MiniCPM 4.0，端側首次支持高達128K上下文窗口
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小米創始人雷軍在小米投資者大會上表示，汽車業務虧損正在逐步收窄，預計將在今年第三到第四季度實現盈利。根據小米發布的一季報顯示，今年第一季度，智能電動汽車及AI等創新業務分部的營收為186億元，虧損5億元。其中，智能電動汽車業務收入為181億元，占智能電動汽車及AI等創新業務總營收的比例超97%，該項業務的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%，經營虧損5億元。在旗下第二款電動車YU7的智駕研發投入上，小米的總預算為35億元，雷軍稱該投入在行業內處于領先水平。最新推出的小
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小米 智能電動汽車 AI YU7 輔助駕駛
在技術驅動型產業中，半導體行業始終走在全球科技變革的最前沿。2024年，臺積電（TSMC）正式啟動2nm制程（N2）試產，每片晶圓的代工報價高達3萬美元，再次引發行業廣泛關注。最新數據顯示，得益于存儲芯片領域的技術優化，臺積電2nm制程自去年7月在新竹寶山晶圓廠風險試產以來，良率從去年底的60%快速攀升至當前的90%（256Mb SRAM）。從3nm節點的初期投產經驗看，良率爬坡是一大挑戰。但憑借3nm節點200萬片晶圓的量產經驗，將2nm工藝開發周期壓縮至18個月，良率僅用9個月便從30%提升至60%，
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