17:56shao__meng@shao__meng精选在华为开发者大会HDC 2026上,余承东宣布开源盘古模型全面升级,推出openPangu 2.0版本。该版本在性能、效率等方面进行了优化,具体改进细节尚未公布。余承东强调团队将保持领先,持续追赶行业前沿。AI模型openPangu华为盘古开源模型推荐理由:华为开源盘古2.0来了原文
12:38Dylan Patel (SemiAnalysis)@dylan522p该分析报告对 DeepSeek 推理系统在多种硬件平台上的性能进行了详细评估,包括 NVIDIA GB200 NVL72、Blackwell、AMD MI355X 以及华为的芯片。报告还提供了过去 44 天内每日性能随时间变化的追踪数据。这些数据对于理解不同硬件在 AI 推理任务中的实际表现和稳定性具有重要参考价值,尤其适合关注硬件选型和性能优化的 AI 工程师。行业DeepSeek推理性能GB200 NVL72BlackwellAMD MI355X华为硬件对比10 个信源在谈推荐理由:这份 44 天的性能追踪数据对做 AI 推理部署的团队很有价值,能直观对比 NVIDIA、AMD 和华为硬件的实际表现,建议点开看具体趋势。原文
09:30rohanpaul_ai@rohanpaul_ai72°中国正在筹备一项价值2950亿美元的国家级AI基础设施计划,旨在将数据中心、电信运营商和国产芯片整合成一个由国家支持的统一计算网络。中国移动和中国电信等国有企业将运营该系统的绝大部分,使AI基础设施更像铁路、电网或电信网络,而非普通的私有云扩展。该计划要求至少80%的技术(包括AI芯片)依赖华为等本土供应商。这标志着中国在AI领域加速自主可控,减少对外部技术的依赖。行业AI基础设施国产芯片华为中国移动政策推荐理由:这项计划将重塑全球AI基础设施格局,关注中国科技政策的读者值得深入了解其对芯片、云计算和电信行业的深远影响。原文
21:08PolymarketMoney@PolymarketMoney据报道,中国正在制定一项为期五年、总额约2950亿美元的计划,旨在构建全国性AI数据中心网络。该计划要求80%以上的关键技术来自华为等本土供应商,以减少对英伟达(NVDA)和AMD等外国芯片的依赖。此举将加速中国AI基础设施自主化,并可能重塑全球半导体供应链格局。行业AI数据中心国产替代华为英伟达半导体供应链推荐理由:这项2950亿美元的计划将深刻影响全球AI芯片市场,关注国产替代的投资者和AI基础设施从业者值得深入了解。原文
17:06rohanpaul_ai@rohanpaul_ai华为董事长徐直军表示,美国芯片管制反而推动了中国半导体产业链的真正成长。华为提出的Tau Scaling Law将目标从“缩小晶体管”转向“加速信号传输”,因为现代芯片的瓶颈在于长导线和时序缓冲器而非晶体管本身。通过LogicFolding 3D堆叠技术,华为声称到2031年可实现接近1.4nm的密度,并减少50%以上的冗余缓冲器。尽管中国在良率、功耗、工具和全球生产规模上仍有差距,但这一进展展示了制裁如何迫使企业找到新的突破路径。行业华为芯片制裁Tau Scaling LawLogicFolding半导体自主推荐理由:华为用Tau Scaling Law和LogicFolding绕开EUV光刻机限制,做芯片设计的工程师和关注半导体自主化的读者值得一看——这不仅是技术路线,更是制裁下的生存策略。原文
06:13rohanpaul_ai@rohanpaul_ai本期新闻简报涵盖多项AI与芯片领域重要进展:华为公布芯片设计新突破,有望缩小与台积电、英特尔的差距;阿里巴巴与南京大学联合论文提出通过选择性稀疏注意力机制,使标准LLM高效处理超长上下文;深度分析DeepSeek的真正优势不在于廉价聊天机器人,而在于将硬件稀缺转化为策略的架构创新;Meta、斯坦福与伊利诺伊大学联合调研论文主张AI智能体在代码作为主要工作层时表现更佳;Anthropic联合创始人警告AI导致的失业将引发历史性道德危机;xAI向SuperGrok和X Premium+用户推出终端原生智能体“Grok Build”。行业华为芯片设计长上下文DeepSeek智能体Grok BuildAI失业10 个信源在谈推荐理由:芯片开发者、长上下文研究者、智能体实践者都能从中找到硬核洞察——华为的突破可能重塑竞争格局,阿里论文直接解决长文本推理痛点,DeepSeek的架构思路值得借鉴。建议花5分钟扫读,挑与自身领域相关的深度内容细看。原文
23:18rohanpaul_ai@rohanpaul_ai76°华为提出名为「LogicFolding」的芯片设计新思路,通过将数字、模拟和存储电路垂直堆叠,缩短信号传输距离,从而减少延迟。其核心理念是「τ scaling」——不再只追求晶体管尺寸缩小,而是关注时间损耗。LogicFolding 将关键路径折叠到另一有源层,缩短导线、降低寄生延迟、收紧时钟偏差,无需改变工艺节点即可提升频率。这并非简单的 3D 封装,而是将拓扑结构作为新的缩放工具,为后光刻时代的芯片性能提升提供了新路径。行业华为LogicFolding芯片设计3D堆叠τ scaling推荐理由:当制程微缩越来越难,华为用拓扑重构芯片内部布局,做芯片架构和先进封装的人值得关注这一思路——它可能改变我们对芯片性能提升的衡量方式。原文
16:35rohanpaul_ai@rohanpaul_ai72°华为提出Tau Scaling概念,在先进光刻机受限的情况下,通过优化布局、封装、数据移动和架构来提升性能。制裁迫使中国在内存与逻辑、封装与架构、芯片设计与集群设计、硬件与工作负载行为等多个边界进行协同优化。这一突破展示了在缺乏EUV工具时,如何通过系统级创新延续性能提升。AI产品华为Tau Scaling芯片架构制裁系统优化推荐理由:华为的Tau Scaling思路给受制于先进工艺的芯片团队提供了新路径——当制程红利见顶,架构和系统级优化才是真正的突破口,做芯片设计或系统集成的开发者值得关注。原文
19:20rohanpaul_ai@rohanpaul_ai精选76°华为发布了一种名为 LogicFolding 的新型芯片设计方法,旨在通过减少信号传输延迟来提升性能,而非单纯追求晶体管尺寸缩小。该方法引入“τ scaling”概念,将芯片性能瓶颈从晶体管大小转向时间延迟的优化。LogicFolding 通过垂直堆叠有源电路层并用混合键合连接,缩短关键路径,降低延迟和能耗。这一突破有望帮助华为在芯片制造领域缩小与台积电的差距。AI模型华为LogicFolding芯片设计τ scaling半导体推荐理由:芯片设计从业者和关注半导体竞争格局的读者值得关注——LogicFolding 提出了从“缩小晶体管”到“减少时间浪费”的新范式,可能改变行业对性能提升的衡量标准。建议点开了解具体技术细节。原文
17:57rohanpaul_ai@rohanpaul_ai精选英伟达CEO黄仁勋在Fox Business采访中表示,美国对华芯片出口管制并不能阻止中国在AI领域的发展。他指出,华为的崛起证明制裁反而成为产业刺激,市场缺口促使本土供应商成熟、规模化并走向出口。黄仁勋认为,真正的竞争不再是单纯拥有最快加速器,而是谁定义智能的操作层:芯片、能源、基础设施、模型、应用及标准。他警告,长期风险可能是美国技术被排除在它希望影响的系统之外。行业芯片封锁华为NvidiaAI竞争产业政策1 个信源在谈推荐理由:黄仁勋的这番表态打破了芯片封锁的简单叙事,做AI基础设施或关注地缘科技博弈的人值得细读,看完会对中美AI竞争格局有更深理解。原文
15:52rohanpaul_ai@rohanpaul_ai精选76°华为在美国制裁压力下提出 Tau Scaling 定律,通过缩短信号传输延迟而非单纯缩小晶体管尺寸来提升芯片性能。其核心技术 LogicFolding 通过折叠逻辑块、缩短关键线路来降低电阻和寄生电容,实现更快的信号切换。华为声称已用此思路量产 381 款芯片,下一代麒麟手机芯片将首次全面验证 Tau Scaling。目标是在 2031 年达到 1.4nm 级密度,接近台积电和英特尔 2029 年的节点规划。这一突破可能改变芯片制造的游戏规则,绕开对先进光刻机的依赖。行业华为芯片设计Tau Scaling半导体制裁推荐理由:华为用 Tau Scaling 绕开光刻机限制,做芯片设计或关注半导体自主化的开发者值得了解——这可能改变未来芯片性能提升的路径。原文
19:05rohanpaul_ai@rohanpaul_ai精选70°华为推出122.88TB AI SSD,采用Die-on-Board封装技术,将NAND芯片直接焊在电路板上,而非依赖三星400+层3D NAND。该方案通过提高板级密度实现高容量,但面临散热和信号问题。未来计划推出245TB版本。此举表明出口管制迫使创新转向封装而非芯片本身。行业大模型存储华为出口管制封装技术推荐理由:华为用封装技术绕过芯片限制原文