工信部等五部门联合印发《工业产品绿色设计指南(2026年版)》

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专家指出,企业不应将token使用量作为生产力指标,而应聚焦业务成果。当前AI项目面临内存短缺、成本飙升等挑战,咨询公司建议企业明确目标后再部署AI,经指导的项目成功率可从15%提升至50%。
Omdia大幅上调了其2026年半导体营收预期,增幅达62.7%,再次反映出DRAM和NAND闪存市场前所未有的增长,而持续的需求和预计将持续到年底的供应短缺是推动这一增长的主要因素。
根据机构 Gartner(高德纳)本月 22 日的最新一期预测,全球数据中心系统支出在 2026 年将达 7879.90 亿美元(IT之家注:现汇率约合 5.39 万亿元人民币),连续第二年增速超过 50%。
工业自动化以及向“工业4.0”和“工业5.0”时代的转型,正以前所未有的力量重塑着全球工业版图。
工业AI的竞争逻辑,正在发生根本变化。不再是谁拥有最大的通用模型,而是谁能够把模型嵌进工艺、嵌进设备、嵌进供应链;不再是谁做出单点最优解,而是谁能够把一个行业中反复出现的问题,抽象成可复制的模块,并通过产业网络快速放大。
数据库和分析厂商正借助大型语言模型(LLM)重燃"自然语言转SQL"的梦想。AWS、Snowflake、MongoDB等巨头相继推出Text-to-SQL工具,旨在让业务用户无需掌握SQL即可查询数据。然而,多伦多大学教授Nick Koudas指出,当前系统准确率仅约80%,存在生成语法正确但语义错误查询的风险。
词元是人工智能大模型处理文本、代码、图像描述等信息的基本单元,如一个汉字、一个标点、一个词汇片段。随着词元调用规模的持续快速增长,围绕词元计量、调用、核算和价值转化而形成的一种经济新形态——“词元经济”正在加速成形。
随着AI计算需求的持续爆发,CPU市场正掀起新一轮涨价潮。ODM业者指出,自今年3月起,消费性、服务器CPU价格分别有5%~10%及10%~20%之涨幅,这一行情不仅表明了产能吃紧,更显示出AI基础建设扩张对核心运算元件的强劲拉货能力。
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