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英伟达营收逼近千亿美元大关，黄仁勋回应架构延期传闻
文章围绕英伟达营收逼近千亿美元、黄仁勋否认Rubin Ultra延期传闻展开，解析其在AI算力、GPU竞争、客户结构变化、CPU业务扩张及资本回购预期上的最新进展，并指出未来增长关键在于供电、网络与散热等交付能力提升。
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字节跳动加大量采购国产芯片，国产算力有望迈入供需两旺格局
文章围绕字节跳动加码采购国产AI芯片展开，分析国内大模型迭代、智算中心建设和云厂商扩张带来的算力需求增长，指出国产芯片供应释放有望推动算力行业进入供需两旺新阶段，并梳理沐曦股份、海光信息等相关受益企业。
AI算力双主线趋势形成，国产CPU或迎价值重估
文章分析了AI时代算力格局的再平衡，指出GPU主导地位受到挑战，CPU因在高精度计算、复杂逻辑处理和成熟生态方面的优势，价值被重新评估。国产中科曙光推出百核级通用计算平台，推动从'可用'到'好用'的进阶，强调GPU与CPU协同互补的'超智融合'模式，为产业和科研领域提供新视角。
字节跳动拟采购5万颗AI芯片，助力国产GPU阵营发展
字节跳动计划向国产厂商天数智芯采购5万颗AI芯片，用于支持旗下AI聊天机器人“豆包”的推理任务，加速构建自主算力体系。此举标志着国产GPU在高性能AI应用中取得商用突破，并提升天数智芯在产业链中的地位，体现了国内科技企业对算力基础设施自主可控的战略重视。
算力网建设加速 光通信等多个板块景气度上升
算力网建设加速，带动光通信、GPU、服务器等全产业链景气度全面外溢。郑州超智融合算力集群已链接超300万CPU核和20万GPU卡，东数西算八大枢纽建设密集启动，我国智能算力规模达1882EFLOPS。文章详解算力网如何实现统一调度、异构资源互联，推动Token等新价值载体普及，助力AI普惠服务与硬件高端化转型。
英特尔锐炫™ Pro B70 GPU亮相第九届大视听实践教学创新研讨会，探索AI创作新范式
英特尔锐炫™ Pro B70 GPU亮相MPTS2026，展现专业算力革新。大显存+367 TOPS AI算力+Xe媒体引擎，助力4K/8K超高清创作与本地AIGC。联想ThinkStation P5/P7/PX全系列工作站协同蓝戟Arc Pro B70，解决高校算力瓶颈，支持影视特效、数字人、虚拟制片等创新教学场景，实现数据安全与产教共生。
龙芯中科拟募资23亿元加码芯片研发涉及信息化芯片、CPU、GPU
龙芯中科计划通过定增募资23亿元，用于信息化芯片、CPU和GPU的研发项目。这笔资金将支持公司加速产品迭代，提升在芯片领域的竞争力，并推动自主生态体系建设。项目包括基于先进工艺的芯片研发，旨在优化性能、功耗和成本，满足下游多场景需求。
华尔街评论英伟达财报：机遇不止于GPU AI支出周期仍处早期阶段
英伟达最新财报业绩超预期，营收和每股收益均高于市场预估，数据中心业务创新高。华尔街分析师普遍看好其前景，认为AI支出周期仍处早期阶段，机遇不止于GPU，扩展到CPU和系统领域。尽管股价短期波动，但长期增长潜力被强调，预计AI基建支出将持续加速。
英特尔全新AI推理GPU硬件谍照全球曝光：搭载巨量显存
英特尔全新AI推理GPU“Crescent Island”的PCB谍照近日全球曝光，揭示了其硬件细节。该GPU采用PCIe Gen5+设计，配备20颗LPDDR5X内存焊盘，支持高达160GB超大显存，供电方案扎实。面向风冷服务器市场，基于Xe3P微架构，支持FP8和MXFP4等高级数据类型，预计2026年下半年出样，为AI推理算力市场带来高效硬件选择。
大脑计算效率比GPU高100万倍
本文基于Unconventional AI创始人Naveen Rao的演讲，深入探讨了大脑计算效率比GPU高100万倍的原因，通过对比全人类大脑与AI系统的能耗差异，揭示了当前冯·诺依曼架构的能源效率低下问题。文章强调从物理第一性原理出发，模仿大脑的非线性动力学，重新设计计算机以突破物理极限，为AI发展提供更高效的计算解决方案。
AMD预测代理式AI时代 CPU或将超越GPU崛起
AMD首席执行官苏姿丰在2026年第一季度财报电话会议中表示，随着代理式人工智能的兴起，数据中心对CPU的需求正迅速增长。传统AI配置中CPU与GPU比例为一对多，但代理式AI下智能体依赖CPU进行状态更新和任务协调，导致比例接近1:1，未来CPU数量可能超过GPU。这一变化使CPU成为AI系统的核心，AMD的CPU已大量售予AI实验室和云服务商，揭示了AI基础设施设计的新趋势。
罗氏联手英伟达扩大合作 创新药企部署最大规模GPU AI制药进入验证阶段
罗氏与英伟达宣布扩大合作，部署超过3500个英伟达Blackwell GPU，创下制药公司最大GPU部署规模。这一合作将加速AI在药物发现、开发、制造和诊断等领域的应用，显著提升研发效率。文章还探讨了AI制药行业的快速发展和广阔前景，预计2026年市场规模将达29.9亿美元。
英伟达发布Rubin加速平台 3nm工艺集成3360亿晶体管 算力提升五倍
英伟达在GTC2026大会上正式发布代号Vera Rubin的下一代AI加速平台，采用3nm工艺集成3360亿晶体管，算力跃升至Blackwell的5倍，每瓦性能提升10倍。平台搭载六芯协同架构与288GB HBM4内存，推动混合专家模型训练效率革新，并将于2026年下半年交付云巨头。未来还将推出算力达15ExaFLOPS的Rubin Ultra，全面构建从地面到轨道的AI基础设施生态。
英特尔 CEO 陈立武宣布进军GPU生产 布局AI算力市场
英特尔CEO陈立武在思科AI峰会上宣布公司正式进军GPU市场，旨在挑战英伟达在AI算力领域的统治地位。英特尔正组建顶尖工程团队，由前Arm高管凯沃尔克·凯奇奇安领导，并聘请了资深架构师埃里克·德默斯，专注于AI模型训练与推理的GPU研发，以应对存储瓶颈并利用先进封装技术提供差异化解决方案。
AI迈入智能体时代，CPU如何成为算力核心
文章探讨了AI进入Agent时代后，CPU在算力体系中的重要性日益凸显。随着智能体驱动的强化学习成为主流，CPU在处理工具调用、高并发调度和长上下文推理等环节中的瓶颈问题逐渐暴露，甚至成为系统吞吐的关键限制因素。英伟达等巨头已开始加大对CPU的投入，而英特尔和AMD的服务器CPU产能也出现供不应求的局面。文章从技术、市场和投资角度分析了CPU如何从“冷板凳”站上“算力C位”，并指出其在大规模AI工厂中的核心价值。
