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刚刚，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever的创企Safe Superintelligence（SSI）宣布和英伟达建立长期战略合作伙伴关系。英伟达将大量投资SSI，使其算力规模未来12个月内增长10倍。
AMD 有机会打破英伟达 CUDA 的护城河吗？
刚刚，英伟达创始人黄仁勋发出了自己人生第一条推特：在老黄的第一篇帖子中，他分享了一封英伟达签署的信函《开放权重与美国 AI 领导力》，阐述为什么开源模型很重要。他表示，人工智能将改变每个行业，赋能每个公司，并由每个国家构建。开源模型加强安全性和网络安全，加速创新和传播，并实现主权。
刚刚，在年度AMD Advancing AI大会上，AMD董事会主席兼CEO苏姿丰博士连放大招，发布AMD最强AI芯片Instinct MI455X GPU、“最强智能体CPU”Venice、“最强机架级AI基础设施”Heilos，还有一款专为机器人设计的Ryzen芯片。
一段原本为英伟达 CUDA 设计的计算程序，几乎无需修改内核代码，就直接跑在了一台搭载 M3 Pro 的苹果设备上。
就在最近，英伟达亲自下场，发布了一篇名为《AI Model Co-Design: Hardware-Friendly LLM Design》的技术博客。整篇文章洋洋洒洒，其实就想点醒行业一件事：别光顾着堆算力了，来看看你们是怎么把顶级显卡逼成“磨洋工”的吧。
7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）在上海世博、张江、西岸“三地四馆”同步启幕。
“芯片的定价权越强，模型和应用公司的成本刚性就越难消解。” 当下，仅豆包一家大模型的日均Token调用量就已突破180万亿；国家数据局的统计显示，全国日均调用量在今年3月已超过140万亿——无论从哪个口径衡量，这都是一条两年内从“近乎为零”飙涨超千倍的曲线。
过去，大家围着国产芯片问的是，峰值算力多少？制程多少纳米？和英伟达相比差多少？ 走到清微智能的展位前，你会发现一件有意思的事：这里摆的不只是芯片。可重构芯片、4K超节点、RAISA软件栈、行业应用，被放在一起呈现——像是在回答所有国产芯片厂商都绕不开的问题：
时至今日，全球大模型格局已成定数，还有必要耗费巨资从零开始训练一个新模型吗？