近日,有网友对王思聪在2021年组装的一套总价约102万元的高端电脑进行了二手行情盘点。结果显示,这套配置如今的二手价竟然高达129万元——不仅没亏钱,反而涨了27万元。更夸张的是,仅内存和SSD就涨价超过百万元!
深耕闪存赛道多年的长江存储,在2026年第二季度实现历史性跨越,出货量份额达到14%,首次超越老牌厂商铠侠,跻身全球前三!
在当前“百镜大战”的竞争态势下,续航与通信性能的平衡已成为AI眼镜及边缘AI设备发展的核心瓶颈。由于传统Wi-Fi芯片主要针对电脑和手机设计,其高功耗痛点导致许多AI眼镜无法在佩戴状态下实现Wi-Fi长连接。
在高速接口芯片领域,长期存在着自主可控程度低、外围设计复杂以及存量产品替换门槛高的核心痛点。
随着具身智能时代的加速到来,人形机器人对执行器的性能、实时性与集成度提出了前所未有的严苛要求。尤其在灵巧手与精密关节等空间受限的应用场景中,如何在保持极高动态响应能力的同时,解决多芯片协作带来的线束冗余、协同延迟及体积瓶颈,已成为制约行业规模化落地的核心难题。
近日,PI宣布了一项足以改写功率半导体产业格局的技术突破——其旗下PowiGaN™氮化镓(GaN)技术额定电压已升级至2200V,大幅超越了目前所有商用GaN技术的电压等级。
AI智算中心高速发展,服务器集群的规模与复杂度不断攀升,对底层硬件的远程运维、实时状态监控以及供应链的自主可控提出了前所未有的严苛要求。作为保障数据中心7×24小时稳定运行的“贴身管家”,BMC(机板管理芯片)正从传统的小众赛道跃升为算力基础设施的核心基石。
在智能视觉设备向AI眼镜、智能安防等多元场景渗透的当下,终端应用正面临着一系列难以逾越的痛点:穿戴设备深陷“高画质与长续航”的博弈,安防监控在极暗环境下往往画质大打折扣,而传统嵌入式开发的高门槛更是让产品量产周期被无限拉长。面对这些行业困境,全志V861芯片应运而生,它基于RISC-V架构,以算力与功耗优化为核心,精准击破了上述应用瓶颈。
“算法越来越复杂,空间却越来越小”,这已成为机器人关节伺服设计者的普遍共识。从PID到自适应算法的跨越,从传统走线到中空结构的变革,每一步技术进步都在考验主控芯片的承载上限。业界亟需一颗兼具强劲算力、高带宽控制与高集成特性的“心脏”来打破僵局。先楫半导体(HPMicro)正式发布了专为机器人领域打造的HPM53M1,旨在精准解决算力缺口与PCB尺寸压力,助力机器人关节性能实现质的飞跃。
随着全球车规法规的放开,电子后视镜(CMS)正加速取代传统物理镜,但“高成本、高延迟、启动慢”始终是行业普及的拦路虎。ESWIN推出EAI8800解决了电子后视镜的这些痛点。它凭借自研RISC-V单芯片方案取代传统多芯片,无需外挂昂贵DDR,大幅降低BOM成本;实现20ms极低延迟与0.5s快速出图,确保驾驶安全。其高集成、低功耗特性,有力推动了CMS的规模化量产普及。
过去几年,AI的热潮几乎被云端垄断。动辄数百T甚至上千T的算力芯片价格高昂、体积庞大,让绝大多数工业场景望而却步。机器人要拼接多颗芯片才能完成感知、控制和导航,物联网企业数字化转型完成后却卡在智能化升级的门槛前,安防、医疗、工厂等垂直行业明明有真实需求,却因为成本和复杂度迟迟无法落地。
在人形机器人加速走向实用化的今天,运动控制与边缘智能的实时性、可靠性与自主可控,已成为整个行业最核心的瓶颈之一。传统方案往往依赖通用CPU外挂独立AI加速卡,不仅带来通信延迟、功耗与系统复杂度上升,更在供应链安全与本地大模型部署效率上面临天然短板。尤其在具身智能场景中,毫秒级响应与高可靠运控缺一不可,任何环节的割裂都可能成为量产落地的障碍。
AI服务器上,峰值算力并不等于有效算力。当前国内多数数据中心的算力利用率不足40%,背后存在三道难以逾越的“墙”:内存墙导致CPU与加速卡之间数据反复搬运、延迟飙升,算力空转;传输墙使多组件协作拖累吞吐效率,带宽瓶颈将实际产出压制;成本墙则因额外加速卡叠加硬件、供电、散热、适配与运维开支,使总拥有成本(TCO)上升。
2026年8月13日,第五届滴水湖中国RISC-V产业论坛在上海召开。本次会议由中国(上海)自由贸易试验区临港新片区管委会指导,由芯原微电子(上海)股份有限公司和上海开放处理器产业创新中心(SOPIC)主办。
8月10日,英伟达宣布与阿波罗(Apollo)、贝莱德(BlackRock)、黑石(Blackstone)、博枫(Brookfield)、高盛(Goldman Sachs)、KKR六家全球顶级金融机构达成战略合作,共同建立独立的算力融资平台,目标是在长期内撬动超过5000亿美元的第三方资本,用于AI基础设施建设。