Andy730_AI基础设施产业日报(20260619)
目录AMD强调坚守FP64计算，将发MI430X芯片亚马逊商谈直销Trainium芯片，切入第三方数据中心领域Cerebras于Cerebras Inference上线Gemma 4，推理速率突破1500词元/秒三星推进美泰勒晶圆厂设备进场，拟2027年量产2纳米工艺Kioxia发布CD9P-R固态硬盘评测，4K随机读取延迟仅30微秒阿里云日本启用第五座数据中心，强化海外AI基建版图Meta携手Crusoe达成1.6GW产能合约，发力德州与密苏里州数据中心建设Google DeepMind推出AI控制路线
研究机构：受AI基建拉动，2026年全球存储芯片市场预估达9750亿美元
市场调研机构Counterpoint Research于周五发布报告指出，受人工智能基建投入持续攀升的拉动，2026年全球存储芯片市场总额有望触及1500万亿韩元（折合约9750亿美元），较去年360万亿韩元的规模跃升约3.2倍。 此番高速扩张主要源于服务器内存组件（涵盖DRAM及NAND闪存）需求的猛烈攀升，因各大科技企业，特别是北美地区的科技巨头，正不断加码对AI基础设施的资本投入。 预估本年度服务器内存组件将占据内存整体营收的56%，相较2025年的37%显著提升，其份额有史以来首度跨越半数门槛。
炸裂,全新AI无损放大利器Pro1.3来袭,内置40G智能模型！
两只山羊后期加油站关注并回复“大礼包”即可获得独家摄影后期大礼包哟！相信很多小伙伴也都知道，像素图是由若干个像素点组成的，放大后会模糊失真。如果要实现图片无损放大，就需要弥补图像放大后缺失的细节。这对程序的计算分析能力要求，是非常高的。今天带来一款全新AI图片无损放大增强神器使用全新的logo十亿像素AI无损放大神器G_Pro1.3.0中文版(上期推送版本是1.2.0)含40G模型包升级第3代恢复模型+第3代超高清人像面部恢复支持WIN/MACAI更新为G_Pro使用新的logo旧版图标全新图标速度提高5
Python智能科研：机器学习与深度学习全栈技术、可解释AI及前沿应用实战
直播课AI-Python机器学习与深度学习核心架构、可解释AI及前沿技术应用暨融合经典ML集成方法、CNN与U-Net视觉网络、Transformer注意力机制、扩散模型、SHAP分析方法与Hermes Agent科研自动化高级研修班直播时间：7月18日-19日、25日-26日【提供全部资料及回放】前言当前，科学研究正经历由人工智能驱动的深刻范式变革。随着观测技术精密化、数值模拟复杂化与计算基础设施规模化，高校与科研院所的研究者普遍面临三重挑战：海量异构数据的清洗分析耗时费力，传统方式难以应对数据指数级增
AI内容架构第三课：SCQA叙事模型，精准对接检索意图，提升AI引用采纳率
本文将先用「年轻人聚会选火锅店」生活化案例拆解SCQA逻辑，再落地到GEO图文创作实操，降低理解门槛，全程清晰易懂。 S Situation 情景 在GEO内容创作体系中，我们已经系统学习两套适配大模型采信的写作框架：FABE证据说理结构、PREP结论先行结构。前者依靠完整证据链拉高内容权威评分，后者把核心观点前置，减少AI摘要解析成本，分别适配评测说理、干货结论类科普内容。 绝大多数做技术干货、行业科普的创作者，都会用结构化文案优化内容，希望提升文章在检索、AI问答场景的曝光与引用概率。 C Compl
亚马逊欲向外部出售自研AI芯片，剑指英伟达霸权
亚马逊(244.39, 6.89, 2.90%)正与多家企业磋商，计划将其定制的人工智能芯片出售给其他公司的数据中心，这一举措将显著加剧对英伟达市场主导地位的冲击。 亚马逊人工智能业务主管Peter DeSantis透露，这家全球领先的云计算巨头已开启相关洽谈，但并未公开具体客户名单。 他在巴黎受访时称：“我们认为人工智能基础设施正处于快速变革期，我们一直在探索服务更多客户的新途径。” 受此消息提振，亚马逊股价在周四盘中一度攀升1.8%，最高触及241.82美元。 自2020年推出的AI加速芯片Train
OpenAI重磅挖角：谷歌顶尖AI科学家沙泽尔转投阵营
OpenAI 于周三向公司内部员工宣布，谷歌(365.385, 3.29, 0.91%)DeepMind 研究员诺阿姆・沙泽尔已正式入职，其过往的研究为生成式 AI 的崛起打下了坚实的技术基础。 沙泽尔曾在 2021 年离开谷歌，参与创建了聊天机器人初创企业 Character.AI；到了 2024 年，谷歌耗资 27 亿美元将该 AI 初创公司收入囊中，沙泽尔也因此回归谷歌 DeepMind 人工智能团队。随后他出任了谷歌核心大模型 Gemini 的技术主管，在全新一代模型的预训练等关键早期研发阶段发挥
AI与Python深度学习实战：融合Transformer、扩散模型及Hermes科研自动化
网络直播开播日期：7月18日至19日、25日至26日【提供全套课件、源码及永久回看】导语课程纲要认证与学时参与途径直击真实科研痛点，打造由Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes四大"AI学者"构成的可循环、可移植科研协同团队实操特训班开播日期：6月26日至29日依托claude code与codex双AI协作进行论文撰写及质量把控：涵盖"数据分析→初稿生成→交叉评审"全链路开播日期：7月25日至26日依托AI-R进行因果推断：结合潜在结果与结构因
智能时代文件架构搭建指南
AI时代文件结构如何构建 - [Tools] 别再乱建文件夹了，学习这套方法让你的文件自己「动」起来 你的文件夹，有这些问题吗？ - 找文件要点几十次鼠标，层层点进去才发现放错了 - 僵尸文件夹越积越多，建了就没再打开过 - 想找东西只能靠 Ctrl+F，但搜不出来"没想起来关键词"的内容 - PDF论文/资料/合同/扫描件、Excel报表、项目截图,这些文件AI怎么搜？ - 三个月后，你会有几十个文件夹，10个叫「其他」，10个叫「杂项」，10 个叫「临时」 要记住 —— 在 AI 时代，一个好的文件结
AI独狼红利见顶，多智能体时代开启
大家好，我是python大大，一位热衷于AI探索的实践者。我会不断将正在或将要发生的AI趋势，为大家拆解剖析，并真正理解并应用于现实工作生活中。今天我从星球「AI 养虾集中营」挖掘出了一份极具价值的硬核资料。花了几小时整理、复盘，结合我这段时间在AI Agent开发一线的实战思考，打包成这篇深度长文分享给各位。目前大众对AI的认知仍停留在“问答”层面——ChatGPT、Claude、Gemini，本质上都是个超级问答机。但我要泼一盆冷水：如果还死磕Prompt，可能要落后了。硅谷目前的叙事已经彻底变了。下
AI-Python机器学习深度学习实战培训：CNN/Transformer/扩散模型、SHAP解释与Hermes智能体自动化
线上直播直播时间：7月18日-19日、25日-26日【提供全部资料、代码及长期回放】前言课程大纲✦•✦✦联系小编，了解详情✦课程特色及授课方式授课方式：网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）课程特色：1、原理深入浅出的讲解；2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；证书学时及发票事宜
2026大模型落地实战：RAG、MCP与智能体高级研修
当前人工智能正从参数竞赛转向产业深度落地，2026年的大模型行业早已超越"拼参数、比算力"的初级阶段：越来越多开发者与技术管理者开始追问——如何将大模型能力转化为可运行的生产服务？如何应对私有知识更新、工具标准化调用、复杂任务自主决策等真实挑战？从2025到2026，大模型迭代速度远超预期：GPT系列快速演进至5.5版，开源阵营Qwen-Coder-Next与Kimi K2相继突破闭源垄断，检索增强生成（RAG）已成落地标配，模型上下文协议（MCP）破解长期存在的工具调用难题，多智能体协作
AI审计实操指南：手把手搭建【审计智能体】：AI驱动内部审计应用
关于开展“AI驱动企业内部审计实战”培训班的通知各有关单位：伴随大语言模型技术的迅猛发展，内部审计正面临从“数字化”迈向“数智化+AI智能体”的重大变革。传统工具已无法高效处理海量非结构化数据及日趋隐蔽的违规行为。如何借助AI技术重塑审计模式，完成从“人工排查疑点”到“AI智能预警”的升级，已成为审计领域的共同课题。尤其在数据安全与隐私保护压力加剧的背景下，企业不仅要善用公共大模型和互联网资源，更迫切需要掌握本地化部署与私有知识库RAG搭建，以及审计工作流与技能包以增强核心审计能力，在保障数据不出域的前提
苹果智能引爆存储需求
客观而言，若苹果的Siri及各项AI功能体验实现跃升，凭借其庞大的全球用户基数，对存储市场的拉动效应将极其惊人，届时供需失衡的局面将愈发严峻。针对苹果AI升级如何刺激存储需求，归结为四大关键点：1. 会否催化存储需求？必然，且为结构性提速。苹果AI将单台设备的DRAM自8GB提升至12GB以上，以2.5至2.7亿部的全球销量计算，这标志着移动端DRAM容量的阶梯式跨越，并会倒逼安卓阵营竞相追随。2. 催化的规模多大？在基准预测下，单凭苹果AI这一要素，2027年将带来约10.8亿GB的增量，约占全球DRA
客服如何靠AI证书突破职业瓶颈
客服人的职业困局：简历上写‘精通大模型’，为何难筑竞争力？ 💡 近期招聘市场出现明显趋势：大量客服与运营岗位求职者在简历中添加‘熟练使用 ChatGPT/Kimi 等大模型’的标签。但这种浅层工具操作能力，仅能应对‘帮我润色话术’等零散任务，难以构建真正可持续的职业壁垒。 在智能客服与企业知识库落地的真实场景中，企业愿支付高薪的，是‘系统性业务拆解能力’。例如：如何将碎片化产品文档转化为结构化 RAG（检索增强生成）知识库？如何设计支持复杂意图识别的 AI Agent 路由系统？ 当‘会写提示词’沦为通用