前Databricks AI掌门人计划将AI推理电费削减千倍
原作者： Russell Brandom导读Russell Brandom 这篇 TechCrunch 报道表面上写的是 Unconventional AI 想用全新的 oscillator-based computing 架构，把 AI inference 的功耗降到传统方案的千分之一。对 Lets TrAI 读者更重要的是，这家公司押注的不是“再做一颗更快的芯片”，而是从计算架构层重写 AI 推理的能耗约束。如果这条路成立，未来 AI 基础设施的竞争焦点就不只是模型能力和 GPU 供给，而是谁能把每一
英伟达联手伙伴布局家庭AI计算中心
目前，人工智能在家庭领域的应用需求不断上升，终端设备的AI计算能力缺口日益明显，计算资源开始向消费者端拓展，行业内出现了新的硬件趋势。据HackerNews报道，英伟达的合作伙伴正准备发布面向消费者的家庭AI计算中心，该产品基于英伟达消费级Blackwell架构图形处理器构建，通过多卡组合形成小型计算单元，能够满足个人开发者和微型团队进行本地化AI推理及小规模模型训练的需要。与传统的大型集中式数据中心不同，这类家庭计算节点可以利用住宅空闲空间进行布置，让用户自主管理计算资源，既实现了低延迟操作，又能充分利
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
美光业绩暗藏 AI 变局密码：未来十年，由虚入实
昨夜，美光科技发布了一份创纪录的季度业绩。2026 财年第三财季，公司营收高达 415 亿美元，同比激增 346%，Non-GAAP 综合毛利率跃升至 84.9%，连续第五个季度刷新收入纪录。然而相较夺目的财务数据，财报电话会议上一则被普遍忽视的观点，更令整个科技界深思：AI 驱动的存储需求远不止于数据中心，未来将向移动终端、个人电脑、消费电子、智能汽车、工业制造、机器人等全域渗透，其中人形机器人与高阶智能驾驶将引爆持续数十年的存储需求扩张。美光提供了一组鲜明的参照：L2 + 及以上智能驾驶车型的内存与存
拒绝扎堆计算机，理性规划未来专业
今年，物理类考生的家庭大多将目光投向新工科领域。孩子们深信这是通往高薪的捷径，家长们也觉得若不报考这些专业，便辜负了孩子的高分。今天，君志想和大家理性探讨这一现象。希望大家在报考热潮中，能与孩子共同反思：挤进这条赛道，真的适合我们的孩子吗？今年的咨询让我深切体会到了这种“垄断式”的热度。无论是高分段考生，还是特控线附近的学生，主流选择惊人地相似：人工智能、计算机、软件工程、电子工程、自动化。麦可思研究院的就业蓝皮书连续多年将这些领域列为高薪榜首。信息安全、微电子、软件工程专业的毕业生月收入稳居前十。在百度
志愿填报指南|计算机与AI专业怎么选？看完这篇就懂了
高考时节如期而至，眼下众多考生正忙于填报志愿，不少同学向笔者咨询计算机与人工智能专业的发展前景。在当今AI迅猛发展的大背景下，计算机专业是否正在重蹈土木专业的覆辙？是否还值得填报？先给出结论：计算机确实正在朝着土木方向发展，但尚未完全成为第二个土木。软件工程、网络工程等传统计算机方向确实前景堪忧，但计算机科学与技术这类依赖技术积累的专业仍存希望。人工智能虽是大热门领域，但专业特性并不能确保研究生毕业后一定能分享AI快速发展的红利。在正式介绍这两个专业之前，我们需要先澄清一个认知误区：人工智能本质上是研究生
信息时代专业抉择指南：计算机、AI、具身智能怎么选
本文探讨两个核心问题：一是信息大类专业的基本格局与内在关联，二是专业选择时应当考量的因素，力求做到客观准确。一、信息大类专业全景解析以下内容聚焦于我相对了解的信息大类专业方向，也是近年来备受瞩目、热度不减的学科领域。由于专业之间关系错综复杂，仅靠网络上的零散介绍难以形成系统认知，因此需要从宏观视角来把握这些专业的整体脉络与相互联系。考虑到计算机科学技术是大众最容易接触和感知的领域，同时也是整个IT行业的根基，我们可以以计算机科学技术为核心，逐步向外延伸，从而勾勒出信息大类的完整图景。理解这个图谱时，建议以
甲骨文大裁员2.1万：AI转型阵痛
Oracle's total workforce declined 13%, or about 21,000 employees, in fiscal 2026, as the cloud computing giant continued restructuring its business, partly driven by the adoption of AI across its operations.2026财年，甲骨文整体人员缩减13%，约合2.1万人，这家云巨头正持续优化业务架构，其
推理时代下的产业链变革与投资机遇
过去三年，AI行业的核心叙事是"训练更大的模型"。从GPT-3到GPT-4，从Llama到Gemini，行业竞争围绕着参数规模、训练数据和GPU集群展开。Scaling Law（规模定律）是所有讨论的起点和终点。但2025年下半年开始，一个微妙而深刻的变化正在发生：行业关注的焦点，正从"训练"转向"推理"。这不仅仅是一个技术路线的调整，而是整个AI产业链的价值重构。Agent（智能体）的出现，成为这一转变的核心驱动力——它让AI从"回答问题"
智能时代工程教育新路径：复杂工程问题教学创新与认证实践
人工智能正在深刻改变工程问题的本质特征，新版工程教育认证标准对计算机类专业人才培养也提出了全新要求。本分论坛邀请产学研领域资深专家，围绕工程教育认证核心主线，深入探讨标准与AI技术的融合之道及教学改革方向，共同探索智能时代工程人才培养的新模式。FCES 20262026年7月27日至29日，第十届CCF未来计算机教育峰会（FCES 2026）将在重庆召开，大会以“未来教育：颠覆还是改良？”为核心议题。大会期间将举办《智能时代计算机类专业复杂工程问题探究》分论坛，论坛聚焦AI背景下计算机类专业复杂工程问题的
Leo：专为机械设计打造的AI助手
Leo 的定位非常明确：它并非取代 SolidWorks、NX、Creo 等建模工具，而是为机械与 CAD 工程师量身打造的工程智能助手。它专注解决以下几类核心需求：工程问答 可直接询问材料特性、结构设计、制造工艺、行业标准、计算公式或装配难题。关键在于，它专为机械工程场景优化，非通用聊天机器人。基于 CAD/装配提问 可围绕当前 CAD 模型、装配关系或现场问题提问，获得贴合实际设计语境的精准建议。工程计算 Leo Chat 支持基础数值运算与分析，能自动查找公式、输入参数、执行计算并标注来源，适用于初
AI时代唯一稳赢的资产：存储
AI时代最核心的问题，不是谁能胜出，而是无论谁胜出，都离不开它。因此，市场正在重新评估存储的价值——这不是非理性狂热，恰恰是面对AI引发的前所未有的不确定性时，资本主动寻找最坚实锚点的理性决策。五年后、十年后，世界会变成什么样？无人知晓。AI带来的变革远超互联网、智能手机乃至工业革命初期，因为它首次动摇了人类社会的根基：劳动、收入与消费。于是，投资者面临一个更紧迫的现实问题：在AI重塑一切的不确定时代，谁拥有最高级别的确定性？谁最不可能被颠覆？过去两百年现代经济学，建立在一个简单而稳定的循环上：人类劳动
广州理工学院讯飞人工智能产业学院热忱欢迎您的到来
科大讯飞人工智能产业学院热忱欢迎您的到来!广州理工学院是经教育部审批通过的全日制普通本科高校。学校创办于2000年；2006年成为独立院校、开展本科教育；2020年经教育部批准转设更名为广州理工学院。学校坐落于粤港澳大湾区和珠江三角洲核心区域，现有广州市白云区、广州市增城区、惠州市博罗县三个校区。是广东省民办高校首批硕士学位授予立项建设单位（全省8所）和首批招收联合培养硕士研究生单位（全省3所），是广东省民办高校年检优秀单位（全省2所）。学校连续五年党委抓基层党建考核被广东省委教育工委评为“好”，连续四年
甲骨文遭遇25年最惨周跌幅，AI豪赌引发资金链焦虑
甲骨文(148.53, -3.93, -2.58%)公司刚刚在华尔街度过了表现最为惨淡的一周，外界对这家软件巨头的债务压力及其在人工智能领域"押上全部身家"式的投入能否换来回报的担忧正不断升温。 该股本周狂泻19%，连续五个交易日每日跌幅均超过2.6%。这是自2001年8月互联网泡沫破灭最惨烈阶段暴跌20%以来的最大单周跌幅纪录。 近九个月对甲骨文的股东来说可谓煎熬。去年9月，受市场对AI客户热情萌芽的推动，公司市值一度攀升至9000亿美元的高点，此后股价已累计缩水约55%。症结在于，为兑现其AI基础设施
人脑与AI智能本质差异深度解析
摘要 随着超级计算机、大模型AI与量子计算技术不断演进，数字系统理论算力迅猛提升，催生出‘AI算力碾压人脑’的片面观点。本文融合神经生理数据、睡眠梦境神经活动、超算仿真实验与量子计算原理，从运算架构、算力规模、能效比、智能模式、创造与意识五大层面，系统对比碳基人脑与硅基AI的核心差异。研究发现：AI在高精度数值计算与标准化任务中优势显著，而人脑凭借模拟并行神经网络、超低能耗、原生主观意识与无监督自演化机制，在通用智能、情感共鸣、即兴创作与混沌环境适应方面具备AI无法复制的底层能力；即便拥有无限算力的经典超