<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AI芯片 on AI 实战派 · 从技术到赚钱</title><link>https://guijiagi.com/categories/ai%E8%8A%AF%E7%89%87/</link><description>Recent content in AI芯片 on AI 实战派 · 从技术到赚钱</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><copyright>本站内容采用 CC BY-NC-SA 4.0 国际许可协议授权</copyright><lastBuildDate>Wed, 07 Oct 2026 12:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://guijiagi.com/categories/ai%E8%8A%AF%E7%89%87/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>HBM成为芯片新战场：内存带宽决定AI胜负手</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-hbm-memory-chip-battlefield/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 12:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-hbm-memory-chip-battlefield/</guid><description>从HBM3到HBM4E：高带宽内存正在成为AI芯片最关键的供应链瓶颈。谁能锁定HBM产能，谁就锁定了下一代AI芯片的出货能力。</description></item><item><title>国产AI芯片的CUDA难题：生态比算力更难攻克</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-chinese-ai-chip-cuda-ecosystem/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 12:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-chinese-ai-chip-cuda-ecosystem/</guid><description>国产芯片的算力差距在缩小，但CUDA生态的锁定效应依然坚固。开发者迁移成本、框架适配、工具链成熟度——生态之战才是真正的持久战。</description></item><item><title>美国查获3亿美元英伟达GPU走私案：算力黑市的冰山一角</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-gpu-smuggling-case-3-billion/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 12:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-gpu-smuggling-case-3-billion/</guid><description>美国查获一起3亿美元英伟达GPU走私案。出口管制催生了算力黑市，而黑市的存在本身，说明算力已经是战略物资。</description></item><item><title>韩国FuriosaAI发布第三代推理加速器：2nm工艺+32倍性能跃升，挑战英伟达</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-furiosaai-third-gen-inference-accelerator/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-furiosaai-third-gen-inference-accelerator/</guid><description>韩国AI芯片公司FuriosaAI与博通合作推出第三代推理加速器：2nm计算die、12个HBM4E堆栈、PCIe Gen7，计算与内存带宽提升32倍。</description></item><item><title>博通牵头600亿美元AI芯片融资：算力资本大洗牌开始</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-broadcom-60-billion-ai-chip-funding/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-broadcom-60-billion-ai-chip-funding/</guid><description>博通牵头600亿美元AI芯片专项融资，规模超过大多数独角兽公司估值。AI芯片从技术竞赛进入资本集团战，巨头们开始用资金规模锁定算力版图。</description></item><item><title>OpenAI与博通联合开发10吉瓦AI加速器：把算力做成水电</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-openai-broadcom-10gw-ai-accelerator/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 08:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-openai-broadcom-10gw-ai-accelerator/</guid><description>OpenAI与博通宣布战略合作，联合开发10吉瓦算力的定制AI加速器，计划2026年下半年启动、2029年底完成。这标志AI芯片从GPU军备竞赛走向定制基础设施时代。</description></item><item><title>OpenAI自研芯片Jalapeño：推理延迟比英伟达低3.6倍，芯片战争进入下半场</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-openai-jalapeno-inference-chip-latency/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 08:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-openai-jalapeno-inference-chip-latency/</guid><description>OpenAI首款定制推理芯片Jalapeño正式亮相，自研基准InferenceX显示延迟比英伟达GPU低3.6倍。AI芯片的竞争，从训练性能转向推理效率。</description></item><item><title>谷歌Suncatcher卫星入轨：把TPU送进太空，AI基础设施要上天</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-google-suncatcher-satellite-space-tpu-ai/</link><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 08:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-07-google-suncatcher-satellite-space-tpu-ai/</guid><description>谷歌原型卫星Suncatcher搭载4枚TPU芯片随SpaceX「运输者-18」任务入轨，研究在太空部署AI基础设施。太空算力为何成为下一代AI竞赛的新战场？</description></item><item><title>AI PC芯片大战：端侧智能的硬件军备竞赛</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-ai-pc/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-ai-pc/</guid><description>骁龙X系列：NPU性能领先 Windows on ARM生态 M系列：统一内存优势 本地大模型运行体验好 华为：昇腾NPU+鸿蒙 其他：跟随布局</description></item><item><title>EDA工具国产化：芯片设计的基石之战</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-eda-tools/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-eda-tools/</guid><description>芯片设计离不开EDA工具 全球三巨头垄断（Synopsys、Cadence、Siemens） 断供影响芯片设计全流程 华大九天：模拟电路领先 概伦电子：器件建模 广立微：良率提升</description></item><item><title>HBM内存大战：AI芯片的隐形王者</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-memory-hbm/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-memory-hbm/</guid><description>GPU算力再强，带宽不够等于白搭 HBM是AI训练性能的关键瓶颈 供不应求，价格飙升 SK海力士：市占第一，技术领先 三星：追赶中，良率提升 美光：加速扩产</description></item><item><title>NPU处理器：手机与PC的AI心脏</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-neural-processing/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-neural-processing/</guid><description>专为神经网络计算设计的处理器 与CPU、GPU协同工作 决定端侧AI性能上限 TOPS（每秒万亿次运算） 能效比（每瓦性能） 内存带宽 高通：Hexagon NPU 苹果：Neural Engine 华为：昇腾NPU 英特尔：AI Boost</description></item><item><title>边缘AI芯片：百亿设备的智能终端</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-edge-computing/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-edge-computing/</guid><description>云端推理时延高、成本高 隐私数据不出本地 端侧模型能力提升 智能识别本地化 视频分析边缘部署 高通、联发科 华为海思 瑞芯微、地平线（国产）</description></item><item><title>华为昇腾生态深度解析：从芯片到算力网络</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-huawei-ascend/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-huawei-ascend/</guid><description>昇腾910系列：训练 昇腾310系列：推理 昇腾920：新一代训练芯片 CANN计算架构 MindSpore框架 MindIE推理引擎 昇腾云服务 智算中心 算力网络调度</description></item><item><title>量子计算芯片2026：从实验室走向商用的临界点</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-quantum-2026/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-quantum-2026/</guid><description>量子比特数量突破（千比特级） 量子纠错取得里程碑 云量子服务商业化 超导（谷歌、IBM、中科大） 离子阱（Quantinuum） 光量子（中国团队领先） 中性原子（初创公司）</description></item><item><title>台积电与AI芯片：先进制程的算力心脏</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-foundry-tsmc/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-foundry-tsmc/</guid><description>全球AI芯片代工绝对龙头 3nm/2nm制程领先 CoWoS封装垄断 5nm/3nm：AI芯片主力产能 2nm：2026年量产 CoWoS：持续扩产</description></item><item><title>先进封装：AI芯片的新战场</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-advanced-packaging/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-advanced-packaging/</guid><description>制程逼近物理极限，封装成为性能突破口 AI芯片需要集成更多HBM Chiplet成为算力扩展主流方案 英伟达GPU标配 产能紧张，供不应求</description></item><item><title>液冷散热：AI算力的散热革命</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-cooling-liquid/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-cooling-liquid/</guid><description>AI芯片功耗：从300W到1000W+ 风冷达到物理极限 数据中心PUE要求趋严 液冷服务器 冷却液材料 管路与CDU设备 AI数据中心液冷渗透率快速提升，产业链公司迎来订单爆发。</description></item><item><title>英伟达B300深度解析：推理时代的算力之王</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-nvidia-b300/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-nvidia-b300/</guid><description>推理性能：较H100提升约4倍 内存带宽：翻倍增长 能效比：显著提升 专为推理优化 显存容量升级 互联技术改进 推理成本大幅下降 Agent类应用爆发基础 云厂商采购转向</description></item><item><title>中国AI芯片2026年Q4：国产替代进入深水区</title><link>https://guijiagi.com/posts/2026-10-05-ai-chip-china-2026-q4/</link><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 09:00:00 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