AI产业新格局：推理计算需求激增，基础设施投资成关键
近期持续关注AI领域的最新动态，越来越清晰地认识到2026年的行业逻辑已经发生根本性转变：此前业界聚焦于训练算力，而如今推理需求的爆发才是真正的主导趋势，AI基础设施的投资实力直接决定了未来三年的行业竞争态势。最具说服力的迹象是tokens调用量的急剧增长，OpenRouter全平台周调用量在4个月内激增4.2倍，从6.42万亿飙升至27万亿。模型层面已形成明确的双寡头竞争格局，Anthropic凭借编程能力的绝对领先地位，年化收入在4个月内从90亿美元跃升至300亿美元，创下了软件行业增长的最快纪录，其
华勤技术获253家机构调研，数据中心与机器人业务成增长新引擎
华勤技术近日获253家机构密集调研，尽管数据源自四月，但其中蕴含的新增价值依然具有时效性。近期，英伟达携手微软，计划共同研发AI PC，有望开启个人电脑产业的新篇章。华勤技术方面，其与客户联合开发的AI PC产品已实现大规模量产交付，且与英伟达等核心厂商维持着紧密的生态协作关系。公开资料显示，华勤技术是全球领先的智能产品平台企业，业务涵盖智能手机、平板、笔记本、智能穿戴及数据中心产品等，产品服务网络遍及全球百多个国家和地区。除AI PC外，机构调研的重头戏集中在数据中心、超节点及机器人三大板块，具体焦点如
华为女掌门何庭波：381款芯片重构半导体新法则
自1965年提出的摩尔定律，正逐渐面临失效的挑战。 英伟达CEO黄仁勋、台积电创始人张忠谋、OpenAI创始人阿尔特(13.210, -0.51, -3.72%)曼等人，都曾公开质疑摩尔定律的可持续性。如今，这一阵营中加入了一位华为女性高管的身影。 5月25日，华为半导体业务部总裁何庭波透露，基于过去六年研发381款芯片的实践经验，她提出了一项全新理论——韬（τ）定律。 该消息引发市场强烈反响，A股半导体板块当日全线上涨。华虹公司(236.680, -12.97, -5.20%)、中芯国际(139.910
AI 浪潮下手机的未来：架构变革已启航
近些年来，手机产业绞尽脑汁，试图通过各种手段让设备焕发新机。然而，面对 2026 年中国用户平均换机周期拉长至 42 个月的现状，智能手机市场仿佛陷入了昔日功能机时代的停滞困境：外观翻新、花样繁多，却难以触及本质变革。但恰恰在此时，手机品类迎来了重生契机。正如当年从电阻屏、实体按键跃迁至电容屏与多点触控，手机的下一轮进化将再次始于交互模式的革新。01手机正演变为情景感知节点这种变革路径并不陌生。从 iPhone 4s 内置 Siri，到如今涌现的豆包手机、Robot Phone，都在引导用户从手动操作转向
昇腾鲲鹏技术革新，开发者规模突破415万
新浪科技讯 5 月 26 日上午报道，在近期举办的鲲鹏昇腾开发者大会 2026 上，多项涉及昇腾与鲲鹏的创新成果正式亮相，内容囊括超节点架构的革新、软件生态的开源开放以及易用性的持续优化等。 聚焦 AI 计算范畴，昇腾超节点与 Agent 负载具有天然契合度，正引领算力基建的新模式。华为公司 Fellow、半导体首席科学家廖恒在题为《面向 Agentic AI 时代的昇腾超节点最佳实践》的演讲中指出：昇腾始终遵循从“芯片架构到系统架构，再到集群与软件架构”的深度协同策略，不断迭代硬件实力、优化 CANN
液冷AI开放联盟2026研讨会在郑州举行
超聚变探索者大会2026于2026年5月20日至21日在郑州顺利召开。5月19日，超聚变联合产业链上下游伙伴，成功举办了新型AI基础设施创新暨液冷AI开放联盟2026年度研讨会。高校学者、产业智库专家、芯片制造商、互联网公司及行业伙伴等嘉宾汇聚一堂，就新一代AI基础设施的演进路径与主流技术展开了深度探讨。会议伊始，超聚变算力事业部总裁唐启明发表开场致辞。他指出，聚焦新一代AI基础设施与超节点发展，超聚变将不断增加技术与产品研发投入，联合产业链各方共同构建繁荣生态。他强调，当前产业正处于加速腾飞的关键期，
国产AI芯片三巨头竞逐算力基础竞争
在美国芯片出口限制加剧的环境下，中国的AI芯片行业迎来了战略机遇期。据国际数据公司（IDC）2026年4月发布的《2025年度中国云端AI加速器市场报告》指出，2025年国内AI加速卡出货量达400万张，其中国产厂商出货165万张，市场份额升至41%，而英伟达出货220万张，占比55%。在这一快速发展的国产市场中，华为昇腾、阿里平头哥和百度昆仑芯组成核心“三强”阵营。自2026年上半年以来，这三家企业相继发布新一代芯片产品和超节点方案，中国AI算力基础的竞争正加速推进。华为昇腾：以一年一代、算力翻倍的节奏
智能客户管理新方案|AI赋能招商跟进:精准触达客户,既高效又贴心
1. 关键时间点难以把握，全凭记忆苦苦支撑2. 对话内容千篇一律，只会反复询问 "想好了吗"3. 资源投入不均衡，潜在客户被遗忘1. 智能推送跟进内容：分阶段、定制化，温和不唐突添加微信后 24 小时：自动发送破冰自我介绍和客户可能关注的资料，例如 "X 总您好，我是 XX 园区的小夏。了解到您从事机械加工行业，我整理了一份《机械加工行业厂房选址注意事项》，您可以先了解一下，有任何疑问随时联系我。"带看后 3 天：自动发送回访信息，回应客户带看时的疑虑，例如 "X 总您好，关于昨天带您看的那套 2000
AI工作流：从奶茶流水线到任务拆解
今天继续学 AI。老实说，刚看到Coze、扣子、AI 工作流、节点、连线、可视化工作流这些词的时候，我还是有点头疼。昨天刚勉强把Token、API、RAG这些词翻译成人话，今天又来一波新的词。我当时的感觉就是：怎么学 AI 像在不断解锁新黑话？但既然已经开始学了，也不能看到几个词就撤退。于是我还是硬着头皮把今天的内容学了一遍。结果学完之后，我发现：这件事好像没有我一开始想得那么神秘。所谓 AI 工作流，大概就是：把一个任务拆成几个步骤，然后让 AI 或其他工具按照顺序帮你做完。这么一说，它就不像什么高深技
阿里推出真武芯片超节点服务器，支持大规模AI并发处理
新浪科技讯 5月20日上午消息，在2026阿里云峰会上，阿里发布基于平头哥新一代AI芯片真武M890的128卡超节点服务器，搭载互联芯片ICN Switch 1.0，通信时延低至百纳秒级，可让128张AI芯片组成一台计算机，满足Agentic时代的并发推理和大模型训练需求。责任编辑：江钰涵新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。
AI 服务器电源产业深度解析：市场格局、技术趋势与供应链洞察
AI 服务器电源专家深度对话国产 AI 服务器超级节点目前的交付进度怎样？与 2025 年下半年相比有何不同？国产 AI 服务器超级节点计划于 2026 年启动小批量交付，整体步入稳健起步期，这与 2025 年下半年几乎无规模化产出的状况形成鲜明对比。目前，国内核心采购方主要为阿里和字节两家互联网巨头，两者的机柜硬件配置策略差异显著：阿里采用单机柜 128 卡搭配 3.3kW 电源架构，每台机柜配置 8 个电源模组，共计 96 颗 3.3 千瓦模块；字节曾规划多种方案，最终基于产品成熟度选定 72 卡机柜
净利暴涨555%！A股“超节点”赛道爆发，5股业绩翻倍
文丨李壮 编辑丨承承 “超节点”算力集群为人工智能应用的快速落地提供了关键支撑，相关龙头企业的业绩也随之大幅上涨。 随着2025年年报及2026年一季度财报季的结束，以超节点（SuperNode）为代表的国产算力产业链展现出卓越业绩。其中，上游核心器件环节率先实现全面高速增长，而中游整机集成环节的盈利格局正经历重塑。 财报数据表明，超节点产业链的利润增长趋势已初现端倪。一方面，寒武纪(1209.000, -51.58, -4.09%)等上游芯片及光互联厂商依托极高的技术壁垒，实现了业绩翻倍；另一方面，紫光
国产二艘邮轮“爱达·花城号”正式启航海试
新华社上海5月16日电（记者张璟怡）5月16日清晨，第二艘国产大型邮轮“爱达·花城号”驶离中船集团外高桥造船5号码头，开启为期12天的试航。 这标志着“爱达·花城号”继3月20日顺利出坞后的又一关键生产里程碑，也是该船在正式交付前的最后重要节点。 此前，首艘国产大型邮轮“爱达·魔都号”分两阶段完成了全部出海试航任务。此次“爱达·花城号”优化了测试流程，将两次试航合并为一次进行，上海外高桥造船组织了来自12个国家共937人的工程技术团队参与本次试航。团队将严格遵循试航计划，开展涵盖推进、侧推、减摇鳍、电站、
AI算力新趋势：超节点OEM成关键增长点
字节跳动：2026 年 AI 资本开支上调至超 2000 亿元阿里：未来三年 AI 基建投入从 3800 亿提至4800 亿腾讯：2026 年资本开支大幅加码三家合计：2026 年预计逼近6000 亿元，同比大增70%H100 一年期租价半年涨近40%按需租赁（On-Demand）全面售罄NVIDIA B300 服务器国内成交价逼近700 万 / 台，近乎翻倍算力租赁2026 年 Q1 市场规模680 亿元，同比 + 62%，多家公司业绩暴增国产芯片推理场景更适配、成本更低，头部模型主动弱化单一生态依赖，
AI产品经理需要把握的关键技术节点
AI产品经理需要把握的关键技术节点与传统软件产品经理相比，AI产品经理的核心差异在于必须精准识别并善用技术节点——那些技术性能实现质变的关键时刻。错过一个节点，产品方向可能迅速被淘汰；判断失误，则会导致资源错配。首个重要节点是“从不可用跨越到可用”。以语音识别技术为例，2016年前后准确率从80%飙升至95%以上，虽然仅提升15个百分点，却是“食之无味”与“实用工具”的分界线。产品经理需要认识到：用户对技术缺陷的容忍度极低，准确率低于90%意味着每十次交互就可能出现一两次彻底失败，产品难以培养用户习惯。节