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标签:AI 硬件×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
10:40
10:40Ate-a-Pi@svpino
NVIDIA 与微软合作推出两款新设备:DGX Station 搭载 GB300 超级芯片,最高 748GB 内存;RTX Spark 笔记本拥有 1 petaflop AI 性能和 128GB 统一内存。这些硬件配置极为强大,面向 AI 开发者和研究人员。DGX Station 适合本地训练大型模型,而 RTX Spark 则提供便携的高性能 AI 计算能力。此举将推动边缘 AI 和本地部署的普及。
AI产品NVIDIA微软DGX StationRTX SparkAI 硬件

推荐理由:AI 开发者和研究人员终于有了本地高性能计算的新选择——DGX Station 适合模型训练,RTX Spark 适合便携推理,建议关注具体规格和价格。
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6月8日
09:00
09:00rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
精选76°
SK hynix 与 NVIDIA 宣布建立多年存储合作伙伴关系,共同开发用于下一代 AI 工厂的芯片。合作涵盖 NVIDIA Vera Rubin AI 超级计算机、Vera CPU、RTX Spark 驱动的 PC 和 Jetson Thor 平台的内存。SK hynix 将利用 NVIDIA 的 CUDA-X、PhysicsNeMo、Omniverse 等工具加速芯片设计、半导体仿真和工厂数字孪生。这一合作标志着存储芯片设计不再滞后于 GPU,而是需要提前数年进行协同设计和制造规划。同时,AI 技术也被引入芯片制造本身,用于加速半导体物理、光刻等工程流程。
行业NVIDIASK hynixAI 硬件存储芯片数字孪生

推荐理由:AI 硬件供应链正在重构,存储与计算芯片的协同设计成为关键。做 AI 基础设施、芯片设计或半导体制造的团队,值得关注这一合作如何改变未来 AI 工厂的构建方式。
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5月25日
17:38
17:38AI Will@FinanceYF5
DeepSeek 放弃编程套餐、多模态等热门方向,坚持开源策略,看似自废武功,实则意在构建一个 10 万亿美元的中国 AI 硬件生态。它不追求短期几亿美元的生意,而是通过开源降低门槛,吸引更多硬件厂商和开发者加入,形成以中国为核心的 AI 硬件产业链。这一战略若成功,将重塑全球 AI 硬件格局,让中国在 AI 基础设施层面占据主导地位。
行业DeepSeek开源AI 硬件中国 AI 生态战略分析

推荐理由:做 AI 硬件或关注中国 AI 生态的开发者,DeepSeek 的开源战略可能改变你的技术选型和商业机会,值得深入理解其背后的逻辑。
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5月14日
13:37
13:37Jeff Dean@JeffDean
Google 首席科学家 Jeff Dean 在 Cloud Next 上与 Amin Vahdat 及 AcquiredFM 主持人讨论了新发布的 TPU v8t 和 v8i 芯片。这些芯片专为 AI 训练和推理优化,性能大幅提升。Jeff Dean 在推文中分享了个人兴奋点,并附上博客文章链接。该发布标志着 Google 在 AI 硬件领域的持续投入,对云服务和 AI 开发者意义重大。
AI产品TPUGoogleAI 硬件Cloud Next芯片

推荐理由:Google 新一代 TPU 发布,AI 训练和推理性能再升级,做大规模模型训练或云服务的团队值得关注,看看 Jeff Dean 最兴奋的点是什么。
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