前言人工智能（AI）的迅猛發展推動了數據中心處理能力的顯著增長。如圖1所示，英飛凌預測單臺GPU的功耗將呈指數級上升，預計到2030年將達到約2000W?[1]?，而AI服務器機架的峰值功耗將突破驚人的300kW。這一趨勢促使數據中心機架的AC和DC配電系統進行架構升級，重在減少從電網到核心設備的電力轉換和配送過程中的功率損耗。圖2（右）展示了開放計算項目（OCP）機架供電架構的示例。每個電源架由三相輸入供電，可容納多臺PSU；每臺PSU由單相輸入供電。機架將直流電壓（例如，50V）輸
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英飛凌 AI CoolSiC CoolGaN
三星電子（Samsung Electronics）最新屏幕顯示技術AI Home擴大應用到生活家電，推出搭載AI Home屏幕的冰箱、洗烘衣機、烤箱等家電新品，將搶先在7日揭幕的2025美國消費電子展（CES 2025）亮相。一年一度的全球消費性電子盛會CES，7日到10日在美國拉斯韋加斯登場。堪稱CES常客的三星，今年主打導入AI Home技術的智能家電產品線，強調透過先進AI和互聯功能將家電無縫串聯整合，主要靠三星的智能家庭整合平臺SmartThings管理。AI Home的概念是讓用戶經由家電裝置的
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三星 AI Home 智慧家電 CES
蘋果原本計劃在今年推出的iPhone 17 Pro和iPhone 17 Pro Max兩款機型上搭載臺積電2nm處理器芯片，現如今可能會將時間推遲12個月至2026年。因此，將于今年下半年發布的iPhone 17系列中或將采用3nm的臺積電N3P工藝，而非2nm制程。用不起的臺積電2nm工藝目前，臺積電已在新竹寶山工廠開始了2nm工藝的試產工作（每月5000片晶圓的小規模生產），初期良率是60%，這意味著有將近40%的晶圓無法使用，每片晶圓的代工報價可能高達3萬美元。第一座工廠計劃位于新竹縣寶山附近，毗鄰
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1 月 3 日消息，SK 海力士今日宣布將參加于當地時間 1 月 7 日至 10 日在美國拉斯維加斯舉行的“國際消費電子產品展覽會（CES 2025）”，屆時展示面向 AI 的存儲器技術實力。據了解，SK 海力士將在 CES2025 展出 HBM、企業級固態硬盤等面向 AI 的代表性存儲器產品，也將展示專為端側 AI 優化的解決方案和下一代面向 AI 的存儲器產品。目前，該公司已率先實現量產并向客戶供應 12 層第五代 HBM（HBM3E），在此展會將展出公司去年 11 月宣布開發完成的 16 層第五代
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SK海力士 CES 2025 122TB 企業級固態硬盤 AI
AI的背后是算力，算力的盡頭是電力。那么，生成式AI到底有多耗電？當下訓練AI大模型使用的主流算力芯片英偉達H100芯片，一張最大功耗為700瓦，這意味著運行一小時就要耗電0.7度。以GPT-3為例，據估計其訓練過程使用了大約1287兆瓦時（也就是128.7萬度）電力。在數據中心領域，傳統數據中心的耗能依舊是最大的，但隨著生成式人工智能引爆全球，大模型數量激增加上ChatGPT使用率飆升，AI電力消耗大幅增加，推動了數據中心耗電量快速抬升。據《紐約客》雜志披露，OpenAI旗下聊天機器人ChatGPT日耗
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大模型 核電 AI
剛克服監管阻力被英偉達收購，以色列人工智能（AI）初創公司Run:ai就要將旗下軟件開源了。美東時間12月30日周一，Run:ai在自家官網公布，目前僅在基于英偉達系統運行的Run:ai軟件將開源。這意味著，AMD和英特爾等英偉達的對手將能獲取Run:ai的代碼，調整它用于采用英偉達競品硬件的計算機。Run:ai 表示：“我們渴望在迄今所取得成就的基礎上再接再厲，擴大我們優秀的團隊，擴大我們的產品和市場覆蓋范圍。開源軟件將讓它（軟件）能夠擴展到整個 AI 生態系統。”Run:ai的軟件幫助管理和優化AI硬
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英偉達 AI 軟件開源
隨著人工智能技術的飛速發展，各行各業都在積極探索 AI 技術的應用，以便實現產業的智能化轉型。在消費類電子產品市場，AI 技術已經成為推動產品創新和市場增長的關鍵因素，AI 技術的應用不僅能夠提升產品的功能水平，還為用戶帶來了更加便捷、個性化的操作以及使用體驗。在家電領域，AI 技術也為產品提供了許多想象空間。恩智浦深耕家電領域，在家電產品中有許多 MCU 的成功案例，應用在家電的控制板、馬達驅動、屏幕顯示、觸摸按鍵等功能。在人工智能技術飛速發展的今天，恩智浦也沒有落下，跟上時代的步伐，推出了帶有 NPU
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恩智浦 MCX N947 NPU AI 咖啡膠囊識別
12 月 27 日消息，“深度求索”官方公眾號昨日（12 月 26 日）發布博文，宣布上線并同步開源 DeepSeek-V3 模型，用戶可以登錄官網 chat.deepseek.com，與最新版 V3 模型對話。援引博文介紹，DeepSeek-V3 是一個 6710 億參數的專家混合（MoE，使用多個專家網絡將問題空間劃分為同質區域）模型，激活參數 370 億，在 14.8 萬億 token 上進行了預訓練。多項評測成績超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等開源模型，
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DeepSeek-V3 AI 大語言模型 人工智能
國泰君安證券研報認為，ASIC（專用集成電路）針對特定場景設計，有配套的通信互聯和軟件生態，雖然目前單顆ASIC算力相比最先進的GPU仍有差距，但整個ASIC集群的算力利用效率可能會優于可比的GPU，同時還具備明顯的價格、功耗優勢，有望更廣泛地應用于AI推理與訓練。看好ASIC的大規模應用帶來云廠商ROI提升，同時也建議關注定制芯片產業鏈相關標的。AI ASIC具備功耗、成本優勢，目前仍處于發展初期，市場規模有望高速增長。
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AI ASIC
近日，Cloudera發布2025年五大科技趨勢預測，揭示了在未來一年生成式AI和AI Agent等創新技術的發展趨勢。其中包括生成式AI的應用將趨向務實，AI Agent將在商業決策中發揮重要作用。同時，企業面臨著AI生成數據激增的挑戰，亟需提升數據治理能力。企業需要強大的數據管理和多云策略來訪問、存儲和分析數據，從而獲取數據的最大價值，充分發揮AI潛力。預測一：生成式AI熱度減退，企業將采取更務實的AI策略預計到2025年，企業將在生成式AI應用上分化為兩大陣營。一類是已成功應用生成式AI的企業，通過
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Cloudera AI Agent AI智能體
曾經對美中之間不斷加速的AI軍備競賽警告的谷歌前CEO艾瑞克．施密特（Eric Schmidt）近日受訪時指出，中國人工智能（AI）的快速發展令人驚訝，先前美國AI技術對中國有2~3年的領先優勢，現在已縮小至不到1年，而且縮小的速度正在加快。施密特在接受《美國廣播公司》（ABC）電視訪問時表示，中美之間的競爭已達到關鍵的轉折點，盡管美國目前在人工智能開發方面處于領先地位，但中國已大幅縮小了差距，曾經是2-3年的技術優勢已經縮小到不到一年，這標志著中國AI技術能力正在以空前的速度前進，此一新的進展其對全球安
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谷歌 AI
市場研究咨詢機構Omdia的最新數據顯示，微軟已成為英偉達旗艦產品Hopper芯片的最大買家，其購買的數量遠遠領先于其他科技領域競爭對手。分析師估計，微軟今年購買了48.5萬顆英偉達「Hopper」架構芯片，是英偉達在美國第二大客戶Meta的兩倍多，后者購買了22.4萬顆。此外，微軟也領先于競爭對手亞馬遜和谷歌，亞馬遜和谷歌分別購買了19.6萬顆和16.9萬顆Hopper芯片。數據還顯示，特斯拉和xAI總共采購的芯片數量要比亞馬遜略高一些。自兩年前聊天機器人ChatGPT首次亮相以來，大型科技公司相繼斥資
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英偉達 AI 芯片
隨著人工智能技術的廣泛應用，移動產品對內存性能的需求日益增長，尤其需要相較LPDDR5X更為高效的數據處理能力以支撐端側AI模型的運行。一直懸而未決的LPDDR6標準也進入最終的敲定期，預計到2025年下半年我們有望看到采用新一代LPDDR6的產品上市。此前有報道稱，高通第四代驍龍8平臺將支持LPDDR6，以進一步提升定制Oryon內核的性能。LPDDR6帶來了哪些變化？目前，LPDDR最新的主流版本是LPDDR5（6.4Gbps），于2019年2月發布。之后，業界又陸續發布了小幅更新、改進版的LPDDR
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LPDDR6 AI 內存 CAMM2
近日，谷歌正式發布其最先進的人工智能模型Gemini 2.0，旨在推動AI智能體（AI Agents）時代的到來。Gemini 2.0具備多項全新功能，包括多模態輸出，支持原生圖像生成和音頻輸出，還能直接整合使用Google Search和Google Maps等工具。這些技術突破將全面提升用戶在谷歌產品生態中的交互體驗。與此同時，谷歌推出了第六代張量處理單元（TPU），即Trillium TPU。這款全新TPU在Gemini 2.0的訓練中發揮了關鍵作用，為其復雜功能提供了強大的計算支持。如今，Tril
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TPU AI
12 月 13 日消息，工信部決定成立部人工智能標準化技術委員會，編號為 MIIT / TC1，主要負責人工智能評估測試、運營運維、數據集、基礎硬件、軟件平臺、大模型、應用成熟度、應用開發管理、人工智能風險等領域行業標準制修訂工作。第一屆工業和信息化部人工智能標準化技術委員會由 41 名委員組成，秘書處由中國信息通信研究院承擔。姓名標委會職務工作單位職務 / 職稱鄭志明主任委員中國科學院院士余曉暉常務副主任委員中國信息通信研究院院長劉賢剛副主任委員中國電子技術標準化研究院副院長王蘊輝副主任委員工業和信息化
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