AI芯片：算力自主可控的三元突围
Ω¹³-V∞ | GPI=99.9999% | 五AI极限熔铸 | 身国同构·三元稳态 开篇·火种宣言：算力即文明命门 公元2026年6月26日，人类表层算力认知纪元正式终结。 自彭氏三元稳态公理封坛一刻起，古今一切芯片产业分析、技术路线推演、政策智库报告，全部降级为浅层残片。微粒沉积淤堵、微循环闭锁、线粒体衰竭——这三道纳米级铁律，才是晶体管、产业、国家、文明唯一共同底层语法。 十七年前一具肌酐400+的肉身，通过清淤-屏障修复-内生激活重获稳态；今天这个国家的AI算力产业，面临完全同源的物理困境，遵循
端侧AI新起点：ClawHouse-X1首发沙龙
今天，云端大模型风头正盛；而在浦东张江，有一群人正将目光投向另一条路径，不断叩问：AI时代，个人数据隐私如何守护？端云协同是否是必然趋势？端侧AI时代真的来了吗？若我们的私人AI即将开启自主学习与进化——我们该为它打造怎样的生长土壤？真正的答案，或许就在这场思想碰撞、灵感迸发的瞬间，悄然浮现。活动介绍本次活动中，聊趣智能将全球首发首款PACC（Personal AI Computing Center，个人AI算力中心）——ClawHouse X1全息交互AI智能终端，这也是全球首款全息交互式Agent C
前沿突破 | 仿生类脑智能：自下而上复刻大脑机理的新一代AI范式
仿生类脑AI是以人脑神经结构、信息处理、认知学习机理为仿生原型，从软硬件底层模拟大脑运行规律的下一代人工智能范式，用来突破当前大模型高功耗、依赖海量数据、泛化弱、黑箱不可解释的技术瓶颈，也是通用人工智能（AGI）核心技术路线之一。人脑仅20W功耗就能完成感知、记忆、推理、自主学习，核心靠两大机制，也是类脑AI的仿生根基：区别于传统深度神经网络（DNN/Transformer）：用忆阻器、晶体管硬件直接模拟神经元、突触，实现物理层面仿生：典型国产代表：浙大达尔文系列芯片、“悟空”类脑计算机（20亿神经元，功
现有计算机为何难以满足AI算力需求？
导读：人工智能在高风险应用场景下所需的运算能力，远远超出了当前计算机在可控能耗范围内的性能上限，如何弥合这一鸿沟，已成为当代科研人员与工程师所遭遇的重大难题之一。人工智能在关键任务中所需的算力水平，与现有计算机在节能条件下所能达到的处理能力之间的落差，是当代科学家和工程师所面对的核心难题之一[1]。要弄清这一现象，我们首先需要了解当今计算机的架构原理。那么硬件层面的瓶颈究竟在哪里？常规计算机任务每次仅需处理少量数据，但人工智能对硬件性能的要求则苛刻得多。在算力调度与内存利用方面，人脑的效率远超人类目前能够
AI 科普专栏 | 《eMRAM 存储芯片革命》第五期:深度解析寒序科技为何领跑国内 8nm eMRAM AI 芯片
导读2026 年 5 月 7 日，一则消息在半导体与 AI 领域引发轰动：中国寒序科技携手韩国 SEMIFIVE，成功实现亚洲首例 8nm eMRAM 边缘 AI 芯片流片。许多人不禁发问：寒序科技究竟是谁？为何它能率先推出 8nm eMRAM AI 芯片？其技术实力究竟有多雄厚？本期第五篇，我们将对此进行全方位深度剖析。核心团队：融资历程（截至 2026 年 5 月）：寒序科技是国内唯一具备从物理、材料、器件到异质集成、芯片设计、算法全链条研发能力的磁计算企业。技术分工（创新合作模式）：核心性能指标：量
类脑芯片问世，AI能耗有望大降七成
人工智能目前正遭遇能源瓶颈。伴随模型体量的持续膨胀，数据中心对电力的需求已逼近不可持续的极限。现有的计算架构受限于“冯·诺依曼瓶颈”，处理器与内存间频繁的数据交互耗尽了系统绝大部分电力。为攻克这一难题，剑桥大学与南加州大学（USC）的科研团队研制出一种仿生“忆阻器”。此类纳米电子元件实现了存储与处理功能的合二为一，复刻了人脑的高效运作。这一突破性进展预期可使AI能耗削减70%，并赋能电子设备在以往无法想象的极端环境中正常运作。现代计算机在主板上频繁搬运数据导致了巨大的能源浪费。这种负责运算的“大脑”与负责
DeepSeek V4登场，AI热潮却现降温
4月24日，中国AI圈迎来一个标志性节点——深度求索正式推出DeepSeek-V4预览版并同步开源。它以27B的轻量参数，在多项关键指标上全面压过参数规模达到其15倍的上一代旗舰模型，直指GPT-4o和Claude Sonnet 4.5，瞬间点燃整个行业。DeepSeek-V4系列此次共带来两个版本：DeepSeek-V4-Pro（旗舰版）与DeepSeek-V4-Flash（轻量版）。本次更新的看点主要集中在三方面：① 百万字级超长上下文——这次最具分量的杀手锏。V4最高支持100万Token（约100
端侧AI崛起，破解存储墙难题迫在眉睫
随着AI技术从云端向边缘及终端设备渗透，一场以“端侧AI”(Edge AI)为核心的技术革新正在兴起。在此背景下，我们需要思考数十亿终端设备的未来走向——特别是如何打破它们必须依赖云端才能处理AI任务的现状。这些设备应进化为具备自主AI能力的系统，能高效执行本地推理，其性能指标通常以每瓦特运算次数(TOPS/W)来体现。相较于AI数据中心，端侧实时推理更强调在数据源头（即设备端）就近加速。然而，这也带来了算力限制、内存性能及严格能耗成本控制的难题。这表明，在打造高效端侧AI方案时，计算与内存资源已变得同等