谷歌Pixel 11因PowerVR GPU不达标难玩《原神》，官方正与米哈游合作修复
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AI服务器因内存暴涨涨价超15%，定价权握在三家内存厂商手中。
内存墙指的是负责计算的半导体器件速度不断提升，但存储数据的内存却无法跟上其速度而导致的瓶颈。
英伟达公司的一些最大客户已被告知，由于内存芯片成本飙升，其AI芯片的服务器价格将上涨超过15%。
尽管这块显卡最终拍出了 57,450 美元（现汇率约合 38.7 万元人民币）的高价，但这一成交价仍远低于目前公开拍卖中可能最昂贵的黄仁勋相关物品。
此前传闻里提及的英伟达Groq 3 LPU芯片，采用三星4nm工艺制造，芯片本身配置了512MB片上SRAM，没有搭载主流AI旗舰芯片常用的HBM高带宽内存，走的是完全不同的技术路线。
摩尔线程构建以全功能GPU为根基的夸娥智算集群，从万卡向十万卡持续扩展，并以此构建贯通训练、推理、智能体的一体化AI工厂，包括模型训练工厂、词元生产工厂和智能体生产工厂。
国产GPU集群化显优势 摩尔线程布局十万卡智算集群 黄仁勋力挺中国AI算力
海光信息依托该协议构建纵向扩展与横向组网体系，为AI Agent在互联网、金融、生物医药、智能制造等场景的高并发推理与私有化部署提供全栈算力底座。
实际上，华为、阿里、摩尔线程等国内国产芯片厂商，现在都在全力推进面向不同场景的大算力国产GPU智算集群落地，这种集群化组网的路线，刚好能充分发挥国内的基建优势，避开单颗芯片制程的短期短板，快速补上具身智能和大模型产业的算力缺口。
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。
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