《“小快轻准”数字化产品和服务培育指引(2026年版)》发布

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研究机构Omdia最新发布的预测显示,全球卫星物联网连接数有望从2023年的770万跃升至2035年的1.977亿,复合年增长率高达31%。
当前,智能技术正加速重塑全球发展格局,算力、数据、模型等领域的竞争日趋激烈。构建自主可控的人工智能能力体系,已成为各国抢抓时代机遇的共同选择。“主权人工智能”理念正是在这一背景下提出的。
未来AI基础设施的重要竞争并不只是围绕大型数据中心展开,边缘侧的推理能力同样将成为AI产业规模化落地的重要基础设施。
8月20日,SK海力士宣布在国际学术期刊《自然·电子学》(Nature Electronics)发表共封装光学(CPO)研究论文,系统阐述面向未来AI基础设施的互连技术路线图,这是该公司首次在该级别期刊公开其AI互联架构蓝图。
在AI基础设施讨论中,GPU和TPU常占据焦点,但CPU的作用正悄然回归。Arm与谷歌专家指出,随着AI从聊天机器人演进为自主智能体,CPU作为"空中交通管制员"承担着编排调度、数据准备、语义搜索和向量数据库等核心任务。
当AI生成的内容大量涌入互联网,再被下一代AI模型抓取训练时,会发生什么?一个越来越棘手的问题是模型坍缩——如果用AI生成的二手数据反复迭代训练,模型会逐渐偏离真实世界的分布,失去对罕见事件的理解能力。
一边是中国AI跑通了可复制的生产系统,一边是中国整车集团集体把命运押注于AI。这本该是一场完美的双向奔赴,但当我们把视线落到2026年上半年的车市成绩单上,却发现故事的另一面远没有这种理所当然的美感。
从视频通话到调节智能恒温器,每一次数字交互都取决于数据的处理位置。这一选择日益演变为两种相互竞争的架构之间的较量:边缘计算与云计算。
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