黄仁勋说，英伟达的芯片是行业通用标准，换个租户照样能用。
据悉，HBF 有望结合 HBM 级别的读取带宽，并实现 HBM 8-16 倍的容量，帮助 AI 领域解决“内存墙”问题。
供应链表示，台积电 SoIC 可将 SoC 切分成小芯片，支持 Chip-on-Wafer（CoW）和 Wafer-on-Wafer（WoW），通过晶粒垂直堆叠缩短信号传输距离，提高带宽并降低延迟和功耗。
英伟达数据中心基础设施副总裁弗拉基米尔·特洛伊在接受媒体采访时表示，800V直流能打开大规模AI所需的算力性能和功率密度，借助OCP，给AI工厂一条能落地的路，而不只是一张未来愿景。
一家毛利率65%的公司，为什么不赚钱？
美银测算，AMD EPYC 9965（Turin，192核）在智能体AI工作负载中的机架级性能是英伟达Vera的2.37倍，而Venice（256核）有望将这一优势扩大至3.30倍。
此外，玻色量子通过举办校园量子竞赛、成立科研基金、企业合作等多种方式并行推进场景探索，本质上是在产业链不成熟时，只能客户往后退半步，我们往前走半步。
近乎完全空白的市场缺口直接给了国产AI芯片绝佳的发力窗口期，最近这段时间华为、摩尔线程等多家国产GPU厂商都在快速迭代产品、扩大交付规模，对应的市场占比稳步提升，正在一步步接替此前英伟达留下的海量市场份额。
当商业航天不断降低进入轨道的门槛，而 AI 又以前所未有的速度吞噬能源与基础设施，一个过去听起来近乎科幻的问题开始具备现实意义：未来支撑 AI 的下一代数据中心，是否还必须建在地球上？
分析指出，AI代理在执行任务时往往需要调用比以往更多的云端资源，进而对CPU形成持续性需求。
不过计算能力只是第一步，大模型推理的真正瓶颈在于内存带宽，模型参数需要频繁在计算单元和内存之间搬运。
可以成为持续生产大模型Token的“工厂”
同时，该机构表示，鉴于LPDDR5X内存芯片的供给短缺预计延续至2027年，英伟达已决定将Vera Rubin超级芯片模组的SOCAMM内存模组容量减半。
以单芯片200亿参数计算，仅需50颗加速器即可支撑万亿参数级别的大模型，而AMD拥有机架级计算平台与内部系统设计团队，足以承接这一需求。
在数据路径上，cuFile 依托 DMA（直接内存访问），可将 NVMe（非易失性内存高速接口）硬盘等存储设备中的数据直接送入 GPU 内存。
SpaceX股价上演了一次“先鼓掌、再算账”
IT之家 8 月 4 日消息，科技媒体 Tom's Hardware 昨日（8 月 3 日）发布博文，报道称全球最小 GPU 芯片 TinyGPU v2.0 通过实机测试。
MiniMax H3由上海AI公司稀宇科技推出，可生成最长15秒、2K分辨率并带原生立体声的视频，被业内视为开源视频生成的新选择。
KIOXIA GP1 固态硬盘是一款突破性产品，它将催生一种全新的、领先的人工智能内存拓扑结构，并展现了铠侠对推进人工智能发展的持续承诺。
需要说明的是，TinyGPU v2.0并非为了与现代主流显卡竞争，而是为了验证微型ASIC架构在极低功耗和极小面积下的图形计算能力。
作为连接硬件算力与上层应用生态的核心枢纽，MXMACA 软件栈全链路覆盖底层驱动、用户态接口、MXCC 编译器、算子深度适配及主流训练 / 推理框架对接，原生兼容国际主流生态，适配 PyTorch、TensorFlow、vLLM 与 SGLang 等 40 余种主流 AI 框架，支持 500+ AI 模型稳定运行，大幅缩短传统模型适配周期。
这其实也解释了RadixArk从SGLang孵化出来进行融资的时候，机构投资人方面，英伟达、AMD、联发科、Databricks等AI硬件与系统层的主要玩家几乎全部到齐，个人投资者的名单更是一个比一个重磅，…
摩尔线程宣布完成Kimi K3适配：MTT S5000国产GPU支撑2.8万亿参数大模型
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