AI日报 9月4日:博通业绩倍增,超节点迈入放量周期
北京时间9月4日破晓时分，博通对外披露2026财年第三季度业绩并举行电话沟通会：本季度AI相关芯片业务收入录得167亿美元，较上年同期大幅攀升221%、较上季度增长54%；下一季度AI营收预期锁定在217亿美元（同比+236%），全年AI营收预期进一步上调至580亿美元（同比+186%）。管理层描绘出更为震撼的中长期蓝图——2027年AI业务营收将实现倍增至约1150亿美元，2028年再度翻番至约2300亿美元。客户构成同步明朗：谷歌签订长约、未来若干年内年均订购数百亿美元规模TPU产品；Anthropi
国产算力芯片投资机遇解读
1、国产AI芯片赛道投资机会当前国内AI芯片版图已告别英伟达独霸局面，演变为海外领跑、国产多路并进的格局。预计2025年国内AI加速卡市场总规模约400万张，其中国产芯片出货165万张，占比首次突破四成。展望未来，随着国产算力芯片持续迭代及晶圆厂配套跟进，2027年国产化率有望攀升至六至七成。·昇腾系列进展：凭借软硬件全栈协同优势，2025年出货约80万颗，占据国产半壁江山。迭代路径明确：2025年一季度推出910C，2026年一季度将发布S950PR，原定2026年四季度推出950DT，同时推动国产HB
阿里云推出灵骏真武M890超节点实例，可支持十万亿参数级别模型
新浪科技讯8月12日上午消息，阿里云正式推出灵骏真武M890超节点实例，首批服务已在乌兰察布区域开放销售。企业用户无需自行建设机房，通过云端即可启用64卡高速互联算力模块，最多可支持十万亿参数级别MoE大模型推理任务。 据介绍，阿里云灵骏真武M890超节点是国内首款能够成功运行超过2万亿参数大模型的超节点形态算力产品，Kimi K3和Qwen3.8 Max均已借助该实例对外输出服务。该超节点实例兼容FP8/FP4低精度运算，凭借ICN Switch 1.0芯片Scale-up互联能力，规模从16卡扩展至6
AI行业周报汇总 | 2026年8月9日
小米推出三款自研大模型，雷军称2026年AI投入逾160亿元：小米于2026年8月推出三款自研大模型，应用于端侧和云端两大场景。雷军透露，小米2026年AI领域投入将突破160亿元，体现出其在AI基础设施与模型自主研发方面的战略雄心。豆包2.1 Pro模型重磅登场：字节跳动旗下的豆包2.1 Pro模型本周正式推出，在推理及多模态理解等方面有所提升，进一步稳固豆包在消费端AI助手市场的优势地位。中国企业推出全球规模最大的开源模型Kimi K3：月之暗面公司发布Kimi K3，被认为是当前全球参数量最大的开源
2026全球AI芯片峰会首批嘉宾阵容揭晓!产学研顶尖专家齐聚一堂
2026年成为全球AI芯片产业的关键变革节点，市场格局从英伟达独领风骚，演进为多种技术路径竞相发展、众多厂商群雄逐鹿、全球市场呈现双轨分化、算力需求发生结构性转变的新阶段，行业生态、技术方向、产业链供需关系以及区域供应链都在经历深度重塑。在此行业大背景下，2026全球AI芯片峰会（GACS 2026）正式扬帆起航。自2018年首次举办至今，历经八年七届的沉淀与积累，全球AI芯片峰会已成长为国内AI芯片领域规模最大、规格最高、影响力最广泛的技术产业交流盛会。本届大会由智东西发起，旗下智猩猩承办，芯东西协办支
AI算力赛道透视：WAIC 2026超节点产业全景观察
WAIC 2026印证国产算力竞争焦点转向超节点架构。华为Atlas 950、中科曙光等系列方案加速落地，借助高速互联与定制化架构突破通信墙与内存墙瓶颈。技术演进方向上，Chiplet等先进封装工艺逐步替代传统制程，液冷散热与算电协同机制有效提升系统效率。投资主线进入业绩兑现窗口，高速互联、先进封装及系统集成环节确定性突出，国产替代正从政策驱动阶段过渡至市场化驱动阶段。
WAIC透视：终端AI智能化加速落地
新华网上海7月21日电（史依灵）2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）于7月20日在上海落幕。为期四天的展会虽然短暂，却传递出一个清晰的趋势——终端AI智能化正从设想变为实际。浦江两岸的世博展览馆、西岸国际会展中心、张江科学会堂连日来人流如织，众多智能设备集中登场。不同于往年侧重概念展示和技术秀演，今年的展台上，可视化、可操作、可落地的终端应用成为主流。人工智能正从云端向生产线、桌面、可穿戴设备等多种终端拓展，其角色也从“回答问题”快速演进为“执行任务”。工业领域：人形机器人走出
摩尔线程"AI工厂"战略全面启动 迎接Token经济新纪元
"Token的使用量自今年开年以来，无论是月度对比还是日度对比，都呈现爆发式增长。"在正在举办的2026世界人工智能大会（下称"2026WAIC"）期间，摩尔线程(603.000, -9.98, -1.63%)创始人、董事长兼首席执行官张建中如此表示。面对Token经济时代的来临，作为国产算力的核心力量，摩尔线程已构建起"三大'AI工厂'、两大AI原生终端、一大MUSA生态"的战略布局。 在2026WAIC上，摩尔线程首次公开多项训练推理实践成果，并展示了MTT C256超节点。摩尔线程生态副总裁兼生态科
WAIC 2026超节点爆发 国产AI算力迈入系统竞争新阶段
步入2026世界人工智能大会（WAIC）H2算力展区，一排排如墙体般的黑色机柜赫然入目，这是华为首次线下展出的昇腾950超节点真机，1024张NPU卡高速互联，如单机般协同运行，可输出1 EFLOPS FP8、2 EFLOPS FP4的强劲算力。 这标志着系统级算力时代的正式开启。展馆内几乎所有算力厂商均推出不同规模的超节点产品——中科曙光(90.710, 2.82, 3.21%)发布全国产十万卡AI超集群曙光8000（登峰）、中兴通讯(33.740, -2.26, -6.28%)推出OEX超节点、沐曦股
国产超节点亮相WAIC 算力竞赛各显特色
证券时报记者 王一鸣 2026世界人工智能大会（WAIC）现场，国产超节点成为全场焦点。证券时报记者在现场注意到，尽管各家采用的芯片和架构各有不同，但每个展示超节点方案的展台前都围满了参观交流的人群，厂商们则将一排排机柜摆放在展台最显眼的位置。这场国内首次超大规模的超节点集中展示，不仅是对成果的检验，也标志着国产算力行业进入新的竞争阶段。 “超节点”这一概念最初由英伟达提出，旨在解决大规模人工智能（AI）训练中的“通信墙”难题。 “超节点通过高速互连技术，将一排机柜中成百上千颗AI芯片紧密连接，难点不在于
中兴通讯以AI工厂与智能体重塑AI基础设施价值版图
当人工智能迈入大模型大规模落地阶段，行业竞争的核心正悄然发生转变。如果说前几年比拼的是模型规模、GPU数量与训练算力，那么到了2026年，AI行业正从"模型比拼"逐步走向"应用比拼"；由"算力规模"转向"Token产出效率"，并进一步延伸至智能体的实际落地能力。这一转变也成为2026世界人工智能大会（WAIC）各展位最显著的共同特点。以国内ICT领域的核心厂商为例，中兴通讯此次参展并未将焦点放在单一芯片或某项AI能力上，而是围绕"连接+算力"双引擎战略，呈现了涵盖AI基础设施、AI工厂、企业智能体、AI智
联想在WAIC 2026展示混合式AI驱动智能生产力
中国日报7月19日电7月17日至20日，2026世界人工智能大会(WAIC2026)在上海举行。在联想展区，具身智能机器人(15.170, -0.13, -0.85%)、世界杯AI技术体验区等热门展项吸引众多观众驻足互动。从支撑大模型训练与推理的超节点和智算中心，到落地真实场景的企业超级智能体、城市智能体，再到多元创新的AI终端产品，联想以“混合式AI让AI成为创新生产力”为主题，系统展示从词元生产到价值创造的完整链路，呈现AI如何真正走进产业、走近个人，并转化为可衡量的生产力成果。 WAIC2026联想
Kimi K3重塑光通信需求逻辑
炒股就看分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 来源：光电前瞻 图源：月之暗面 Kimi K3 官方发布页 北京时间 7 月 17 日凌晨，月之暗面上线了 Kimi K3。2.8 万亿参数，宣布将开放权重，完整权重不晚于 7 月 27 日放出，届时它将是迄今参数最大的开源权重模型。 同一天，A 股科技板块大跌。沪指收跌 3.05%，创业板指跌 7.15%，CPO 概念批量跌停，中际旭创(979.460, -133.54, -12.00%)、新易盛(482.880, -59.72, -1
AI动态 07/18 | 华为昇腾950超节点首展 | Kimi K3最大开源模型亮相
🤖 AI简报 · 每日精选2026年07月18日 周六 · 05:56 更新✨ 华为昇腾950超节点真机展示 · Kimi K3全球最大开源模型发布 · 具身智能进入交付时代 · 文远知行物理AI大模型WAIC 2026 大会过半，国产 AI 的发展重心正从"比拼模型"转向"比拼系统、比拼应用"。算力方面华为推出 1024 卡超节点实物，模型方面月之暗面发布 2.8 万亿参数的全球最大开源模型，而具身智能展区中人形机器人已经"脱下表演服、换上工装"——从展示
WAIC直击：阿里云发布灵骏真武M890，64卡超节点算力即开即用
专题：聚焦2026世界人工智能大会（WAIC） 新浪科技讯 7 月 18 日下午报道，在 2026 世界人工智能大会（WAIC）上，阿里云推出了灵骏真武 M890 超节点实例，以超节点形式交付高速互联、即开即用的 64 卡算力。这是阿里云首次在公有云上提供超节点 AI 算力，代表其面向 Agent 时代的全栈 AI 原生基础设施实现了重大升级。 阿里云弹性计算产品线负责人吴结生指出，“Agent 时代正在重塑基础设施。当万亿参数的 MoE 大模型需要更高效的推理，且训练任务涉及成百上千张卡时，'局部优化'