AI 编程与芯片周刊 | 2026 年 5 月第 8 期
AI 编程与芯片周刊 | 2026 年 5 月第 8 期过去一周，半导体界接连发生两起看似独立、实则紧密关联的事件：一方面，英伟达 Q1 财报再破纪录——营收达 816 亿美元，数据中心业务 752 亿，同比增长 92%，黄仁勋宣布下半年将量产 Vera Rubin，继续沿着“更小制程、更强算力”的传统摩尔定律路径加速；另一方面，华为海思总裁何庭波在上海 IEEE 国际电路与系统研讨会上提出了一个全新概念——“τ（韬）缩放定律”，并明确表示“摩尔定律已不再是海思的遵循准则”，同时承诺 2026 年冬季将带
墨芯 AI 斩获近 10 亿 C 轮，引领国产稀疏计算新风向
今日，作为国内 AI 推理算力领域的领军者，墨芯人工智能正式宣告完成接近 10 亿元人民币的 C 轮融资，此举成为近期国产 AI 芯片行业中规模最为宏大的融资案例之一。本轮投资由深创投、岩山科技、大湾区共同家园、力鼎资本及蕴盛资本等产业资本与市场机构共同领投，凯旋创投、创享投资、盛景嘉成等既有股东继续追加投入。这种“国资 + 产业 + 财务”的多元化股东架构，为墨芯的技术迭代升级与商业化进程奠定了坚实基础。此次募集的资金将主要投入到新一代 SparsePrime®AI 通用推理计算卡的量产与市场推广中，同
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
中美AI新战局：效率革命超越算力博弈
建议阅读时长：5分钟过往最核心的AI事实：受限于算力瓶颈的中国AI，正通过新路径实现弯道超车。【作者郑重说明】本文为行业深度前瞻分析，2025年内容均为公开可溯源真实产业事件；企业自测数据仅作行业参考。过去两年，业界普遍达成一个共识：谁的芯片储备多、谁的算力性能强，谁就能主宰AI竞赛。2025年初，美国再次升级对华芯片禁令，英伟达H100及Blackwell高端芯片全面受限。刹那间，“中国AI已至极限”的论调甚嚣尘上。然而短短一年，局势彻底逆转。DeepSeek-R1的强势突围，强力打破了硅谷“堆砌算力定
李立功：飞腾CPU出货超1300万片
新浪科技讯 5月28日上午消息，2026世界智能产业博览会今日于天津举办，中国电子党组书记、董事长李立功出席开幕式并分享指出，人工智能的迅猛发展，带来了多样的产业需求，要破解人工智能算法瓶颈，需要从硬件的单一图片转向系统优化。 据李立功介绍，目前中国电子已构建了涵盖终端芯片、基础软件等在内的先进计算产业体系，飞腾系列CPU累计出货量已突破1300万片，连续10次位列中国民营基础设施单位第一，达梦数据(254.500, 4.51, 1.80%)同样多年连续位于国产数据库市场占有率第一。（文猛） 责任编辑：江
面壁智能开源ForgeTrain：全球首款AI自研生产级训练框架
AI能否独立编写出真正达到生产标准的大型软件，甚至是大模型训练框架？面壁智能给出了肯定的回答：完全可以。今日，由中关村科学城公司投资的面壁智能携手清华大学及OpenBMB开源社区，正式推出了ForgeTrain。这是全球第一款完全由AI代码生成、无需人工介入的生产级大模型训练框架。它并非实验性的原型机，而是一套能够直接投入商用、创造实际价值的「AI引擎」。在英伟达H100 GPU环境下，ForgeTrain的训练效率比英伟达自研且业界通用的Megatron框架高出10%。这意味着在相同任务场景下，可直接节
国产AI芯片逆袭：昇腾950PR性能超英伟达且成本仅三分之一
一、技术突破与场景契合国产推理算力正实现从“可用”向“划算”的关键跨越。华为昇腾950PR芯片FP4算力高达1.56 PFLOPS，是英伟达特供版H20的2.87倍，单卡售价约7万元，仅为H200的三分之一（依据DeepSeek V4技术报告）。5月20日，黄仁勋受访坦言英伟达已将中国AI芯片市场“拱手相让”，摩根士丹利预测2026年英伟达在华市占率将跌至8%，而国产芯片整体份额将突破60%。这一突破精准契合三大政企高频场景：智能客服与政务问答的在线推理文档审核与知识检索的RAG服务金融风控与合规审查的实
AI 自训模型问世！面壁小钢炮成本降一成，性能碾压同尺寸竞品
面壁智能最新一代“小钢炮”正式亮相。5 月 25 日，面壁智能携手清华大学及 OpenBMB 开源社区，共同推出了 MiniCPM5-1B。该模型仅含 1B（10 亿）参数，却在权威评测榜 Artificial Analysis（AA）上斩获 17.9 分的高分，一举超越所有参数量在 2B 以下的模型，即便是参数翻倍的 Qwen3.5-2B 也甘拜下风。更小却更强，这再次印证了面壁曾发表于 Nature 的密度定律：大模型的智能密度大约每 3.5 个月就能翻一番。面壁“小钢炮”系列模型向来以参数小巧、能量
申万宏源重申买入：范式智能API与Agent AI爆发式增长
立足香港，放眼世界。新浪财经全球资本峰会金曜奖投票启动！挖掘最具价值的资本力量，你的一票，至关重要 点击投票 申万宏源(2.7, 0.04, 1.50%)公布研报指出，范式智能（06682）目前营收及各项业务进展均符合预期，维持2026至2028年营收预测分别为102亿、154亿及202亿元；同时维持2026至2028年归母净利润（非调整）预测为0.77亿、4.55亿及9.00亿元。鉴于公司尚处初期投入阶段，扩大市占率比盈利更为关键，该行采用市销率（PS）进行估值。参照可比公司2026年平均PS估值，给予
华为Mate 90将搭载麒麟9050 Pro：国产最强芯9月问世
在电气电子工程师学会（IEEE）举办的2026年国际电路系统研讨会上，华为何庭波公开透露，计划于2026年秋季推出的新一代麒麟芯片，将首次采用业内领先的逻辑折叠技术，使整机性能较前代实现突破性飞跃。 据了解，“麒麟2026”标志着逻辑折叠技术在消费级旗舰芯片上的首次成功量产。该芯片基于全新的自由逻辑设计理念，将传统单层架构升级为双层堆叠结构，直接推动晶体管密度等关键指标实现跨越式增长。 关于麒麟2026的命名，数码博主超维界指出这可能并非最终定名，这款旗舰芯片的真实名称应为麒麟9050系列，并将于9月发布
华为韬定律解析：芯片新纪元是否开启
作者 | 第一财经李娜 2026年，一项源自中国企业的法则，正在全球半导体领域掀起“震撼”。 当西方业界仍在争论“摩尔定律是否终结”之际，华为技术有限公司董事、半导体业务部总裁何庭波，在国际电路系统研讨会（ISCAS 2026）上提出了全新的技术演进方向——“韬（τ）定律”。 在芯片产业中，传统技术演进的核心逻辑是将晶体管不断缩小，但这条路正面临物理和经济的双重极限。华为此次发布的定律则将焦点从传统的“几何空间缩微”（缩小晶体管）转向“时间缩微”（缩短信号传输时间），借助逻辑折叠等技术，推动半导体与电子系
A股两大主线强势封板，688347与688981刷新纪录
关注金麒麟分析师研报，专业、权威、及时、全面，助您发现潜在投资热点！ 5月25日，A股市场整体大涨，上证指数逼近1%，创业板指涨幅超2%，科创综指飙升逾3%，半导体、电力等板块掀起涨停热潮。 具体情况看，两市主要指数盘中震荡上行，午后加速冲高，创业板指与科创综指表现尤为强劲。收盘时，沪指上涨0.96%报4152.57点，深证成指涨1.66%，创业板指涨2.1%，科创综指涨3.52%，沪深北三市总成交额约3.23万亿元，较前一日增加超3000亿元。 两市板块分化明显，石油、汽车、医药等板块回调；半导体板块爆
AI产业链深度解析：光模块、液冷、电力与芯片，谁是核心“铲子股”？
各位好！上一回我们探讨了全球股市的AI大机遇，最后留了个悬念：在光模块、液冷、电力设备及国产芯片这四大板块中，谁的确定性更高？今日便来填补这个空白。提及AI，众人首先想到的往往是英伟达。这自然没错，AI的训练与推理皆离不开GPU，英伟达确是本轮AI浪潮中最耀眼的“卖铲人”。然而，英伟达光芒太盛，致使许多人忽视了其身后那条漫长的供应链。事实上，AI并非仅关乎一张显卡或一个大模型。AI更像是建造一座超级工厂：既需芯片，也需服务器、光通信、散热系统、电力设施、数据中心及软件应用。缺了任一环节，整座工厂都无法顺畅
AI智能体浪潮下：被忽视的CPU算力新机遇
若您喜爱本文，请设为“星标”。点击顶部蓝字“研值与财华”→右上角“...”→选择“设为星标⭐”。洞察底层逻辑，助力深度成长，欢迎关注研值与财华。AI正从单轮对话助手全面进化为自主智能体，算力重心从“大规模并行计算”转向“复杂任务调度计算”。这不仅是全球算力景气的被动反映，更是国产CPU从政策驱动迈向市场驱动的关键投资窗口。本文将从产业逻辑、全球格局、受益赛道等维度，梳理AI智能体时代CPU的核心逻辑。仅供研究参考。一、产业底层逻辑CPU成为AI智能体新算力瓶颈！1.认知颠覆：智能体任务，重构算力需求传统A
AI产业化破局：从技术秀场到商业实战
「硬科技十八罗汉」· 人工智能篇导语：2025年，中国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，企业数量超过6200家。从这一年开始，AI叙事发生了根本性转折——国产大模型从“参数竞赛”转向“落地竞赛”，具身智能从“实验室炫技”走向“工厂实操”，AI算力从“训练为王”切换到“推理称霸”。2026年，中国AI正式进入“应用元年”。本期「硬科技十八罗汉」，我们聚焦人工智能赛道，从大模型商业化、具身智能、AI算力三条主线出发，深度拆解AI产业从“能思考”到“能实干”的商业化跨越。关键词一：万亿规模根据工信部数据，2