AMD回应NVIDIA入局：RTX Spark虽好，我们新旗舰更强
快科技6月4日讯，老舅推出重磅新品，作为“表外甥”的AMD自然要客套几句。当然，在商业寒暄之外，核心目的还是推广自家产品。 在COMPUTEX2026大会上，NVIDIA推出的RTX Spark无疑是消费级AIPC市场最受瞩目的新品。面对强劲对手的加入，AMD高管团队在受访时，既表达了欢迎之意，也清晰展示了自家产品的竞争实力。 AMD客户端业务高级副总裁兼总经理RahulTikoo直言：“很高兴NVIDIA最终加入这场角逐，过去近两年我们几乎是该领域的独行者，而大内存对智能体AI负载日益重要。” 他认为，
AI 芯片格局重塑：英伟达霸权面临挑战
2026 年 5 月，一份台积电 3nm 产能分配清单在行业内悄然流传。最引人瞩目的并非英伟达那依旧庞大的订单量——尽管它仍是头号客户——而是紧随其后的众多名字。AMD、Google、亚马逊、微软、Meta 以及多家中国企业，纷纷为自家 AI 芯片锁定了产能。过往三年，英伟达在 AI 芯片市场的份额曾高达九成以上。然而到了 2026 年，局势正悄然逆转。这并非因为英伟达实力衰退，而是“追赶者已经逼近”。AMD 的 MI400 于 2026 年初问世后表现惊艳。尽管单卡算力尚逊于英伟达 B200，但凭借更具
深耕显卡三十载，英伟达携新芯重塑个人电脑
「十五至二十年前，我们构想出了手机；如今，我们拥有了一个更卓越的创意，名为个人电脑。」 此言出自黄仁勋。六月一日，在台北，他伫立于名为 RTX Spark 的全新芯片旁，将 PC 的地位提升至与手机比肩，甚至更为崇高。 须知，过往三十春秋，英伟达售予用户的始终是那张显卡——需将其插入他人组装的电脑之中。而此次，局势逆转，它意图直接向用户出售整台计算机。 更为罕见的是，黄仁勋并非孤身前来。Acer、Asus、Dell、Gigabyte、HP、Lenovo、Microsoft、MSI——这八家常年在市场上激烈
YY 集团押注英伟达 Blackwell 架构，提速垂直人力 AI 布局
YY Group Holding 于周二正式披露，公司已战略性地部署了基于英伟达 Blackwell 架构的高性能本地计算设施，该设施核心搭载英伟达 GeForce RTX 5090 GPU。这套专属算力系统将全力支撑公司内部针对垂直行业劳动力 AI 模型的开发、微调及加速落地。 YY Group 首席执行官 Mike Fu 指出：“真正的劳动力 AI 绝非简单的通用自动化 API 封装，而是需要依托高保真运营数据进行训练，并由专用硬件驱动的垂直领域模型。通过将英伟达专属的 Tensor Core 算力直
OpenAI计划开源调度软件，打破英伟达软件生态壁垒
OpenAI 的算力主管萨钦・卡蒂在接受访谈时提到，他们正在考虑开源一款能够适配多种芯片的调度工具。这一举动可能会打破英伟达目前赖以生存的软件核心优势。 本次对话的参与方包括专栏作家、Amp 创始人安杰尼・米达，以及来自 SemiAnalysis 机构的半导体数据中心行业专家杰雷米・埃利亚乌・翁蒂韦罗斯。 访谈主要讨论了 AI 企业如何跨品牌服务器芯片以及跨云服务商部署算力的问题。OpenAI、Anthropic 和 Meta 都不愿在核心算力上过度依赖单一供应商，因为单一厂商无法满足他们巨大的算力需求。
AI驱动的经管研究实践：本科AI开发环境简易搭建指南
面向大模型与 Agent 学习的入门准备当前主流的大模型与 Agent 开发资源，其代码仓库与软件包分发节点多部署于境外服务器。国内网络环境下，若直接使用默认配置，常会遇到下载中断、速度过慢或连接超时等问题。一套稳定的本地开发环境，是后续学习 LangChain、LlamaIndex、Oll111111111111a 等工具的前提。本文提供的路径均基于国内可正常访问的服务，无需借助任何非常规网络手段。大模型项目依赖复杂，不同项目对 PyTorch、CUDA、Transformers 等库的版本要求各异。A
面壁智能推出AI自研训练框架ForgeTrain：国产AI基础设施的新突破
2026年5月底，国内AI企业面壁智能推出了一款名为ForgeTrain的预训练框架。若仅是又一款训练工具，或许不会引发太多关注。但ForgeTrain的独特之处在于：它是一款完全由AI自主生成的生产级框架。AI辅助编程早已不稀奇。然而，让AI编写用于训练AI的预训练框架，且该框架在生产环境中的性能已超越英伟达的Megatron——这就截然不同了。ForgeTrain的工作原理如下：面壁智能团队在GitHub上运营着一个持续更新的Specification-as-Code代码库，其中使用YAML和Pyth
黄仁勋坦言华为取代NVIDIA
快科技5月21日消息，这一天，终究还是来了。 NVIDIA首席执行官黄仁勋在CNBC的专访中首次明确表示，NVIDIA已基本将中国AI芯片市场让渡给华为。这一发言，意味着全球AI算力格局出现重大结构性变化，也表明国产AI软硬件生态系统已具备全面替代美国技术的实力。 NVIDIA最新财报显示，公司单季收入高达816.2亿美元，同比增长85%，并宣布启动800亿美元的股票回购计划，同时提高股息，其全球业务增长依然强劲。 但在中国市场，黄仁勋表示：“华为非常强大，他们刚刚经历了创纪录的一年，未来一年可能表现更佳
AI 之父黄仁勋的传奇之路
黄仁勋（Jensen Huang），1963 年出生于中国台湾，拥有美国国籍，作为英伟达（NVIDIA）的创始人及首席执行官，被世人尊称为“AI 教父”。回顾其早年创业历程，他 16 岁便跳级进入俄勒冈州立大学深造，随后取得斯坦福大学硕士学位。1993 年 2 月 17 日，正值其 30 岁寿辰之际，他与两位工程师在某餐厅携手创立英伟达，誓要打造 3D 图形芯片。在公司初创的至暗时刻，征程异常坎坷，首款产品 NV1 因技术路径失误而遭遇惨败，资金链多次告急，企业几度面临破产边缘。黄仁勋亲自前往日本，向客户
华农惠源 AI 生态：GPU 算力霸主英伟达
英伟达（NVIDIA），这家源自美国的科技巨头成立于 1993 年，总部坐落于加州圣克拉拉，由黄仁勋联手克里斯·马拉科夫斯基及柯蒂斯·普里姆共同创办。起初公司深耕图形芯片设计，随着技术迭代与业务拓展，已转型为提供全栈计算能力的人工智能领军者，专注于 CPU、DPU、GPU 及 AI 软件的研发，为建筑施工、金融理财、科研探索、智能制造及汽车工业等多个领域提供强有力的计算方案支持。1999 年，英伟达首创图形处理器（GPU），极大地促进了 PC 游戏产业的繁荣，重塑了计算机图形技术标准。2006 年，推出并
黄仁勋表态要断供：结果是加速对手崛起
黄仁勋近期的表现确实有点“前后切换”。5月4日，在洛杉矶米尔肯研究所全球峰会上，他穿着一贯标志性的黑色皮衣开口称：“中国绝不能拿到英伟达最先进的AI芯片，美国必须在AI赛道持续做到‘第一、最多、最好’。”但就在数周之前，这位英伟达CEO却又在另一场公开访谈里为中国市场辩护，甚至表示“芯片又不是浓缩铀”，认为限制不该那么严。如此反复的表态与立场，读来只让人觉得可笑。到了2025年底，特朗普政府批准英伟达向中国供货H200芯片，不过附带条件：向美国上缴25%的销售收入。美国的策略算得很细：只让上一代产品流入市
昇腾DeepSeek合体：对美双杀
2026年4月，中国AI赛道迎来两件影响深远的节点事件。这两件事不只是重塑国内AI安全的格局，也在全球范围的技术博弈中留下了关键注脚。4月24日，DeepSeek-V4预览版正式亮相，同时华为宣布，昇腾超节点全系列产品全面适配DeepSeek，从训练到推理实现全流程的国产硬件支撑。我在意的核心在于：DeepSeek-V4与华为昇腾芯片实现全面“合体”。自此，中国大模型的基础不再紧扣美国英伟达的CUDA路线，而是落在自有的CANN体系之上，这也正是让美国及英伟达CEO黄仁勋感到不安的关键。就在短短三天后，4
中国AI实力直追美国
2026年4月，中国AI赛道迎来两项影响深远的进展。这两件事不仅进一步重塑了中国AI安全的整体格局，也让全球AI竞争版图多出浓墨重彩的一笔。4月24日，DeepSeek-V4预览版正式对外发布；同一时间，华为同步宣布，昇腾超节点全系列产品已全面适配DeepSeek，并实现从训练到推理的国产硬件全流程支撑。自此，中国大模型的发展根基不再依赖美国英伟达的CUDA架构，而是更紧密地落在中国自主的CANN体系之上。这也正是让美国及英伟达CEO黄仁勋感到不安的关键原因。4月27日，国家发改委发布正式公示，叫停美国M
揭秘AI巨头：OpenAI与英伟达的真实面貌
AI已成为全球热议的焦点。然而，鲜有人深究，被奉为圭臬的两位AI巨头——OpenAI与英伟达，其崛起之路究竟如何？一尊名为OpenAI，另一尊则唤作英伟达。OpenAI凭借ChatGPT一飞冲天，其估值已突破九千亿美元大关，创始人山姆·奥特曼更是被誉为“乔布斯转世”。英伟达则在AI芯片领域占据主导地位，其市值一度飙升至5.05万亿美元，与2025年德国的GDP相当，使得黄仁勋成为硅谷的风云人物。这两家公司，一个掌控算法，一个主导算力，联手向世界宣告：AI的未来由我们垄断，你们只需乖乖付费排队。但我们是否曾
AI版鸿蒙突围：DeepSeek改写规则
今天我们不谈跑分，不谈排名，只聚焦一件事：DeepSeek 已经开始支持华为昇腾了。但在展开前，我想先抛出三个真正关键的问题：第一个问题：DeepSeek 适配昇腾，到底说明了什么？CUDA 统治 AI 已经二十年，全球开发者几乎都被困在这套生态里。DeepSeek 第一个站出来说“我可以跑在昇腾上”——这意味着什么？第二个问题：为什么偏偏是现在？过去二十年里，无数人都想撼动 CUDA 的主导地位，最后都以失败告终。为什么 DeepSeek 会选择在这个时间点入场？第三个问题：如果成功了，对美国意味着什么