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AI 数据中心的电力需求正在激增——一次万亿参数模型的训练需要消耗数千兆瓦时的电力，这相当于数千户家庭一年的用电量。为了解决这一困境，科技巨头们纷纷将目光投向了核能。

微软与 Constellation Energy 签署了长期购电协议，计划重启 Three Mile Island 核电站的部分机组。谷歌则投资了多家小型模块化核反应堆（SMR）初创公司。亚马逊也在弗吉尼亚州购买了核能驱动的数据中心园区。

小型核反应堆被认为是最适合数据中心的能源方案——占地面积小、输出稳定、零碳排放。

然而，SMR 的商用部署仍面临监管审批和公众接受度等挑战，大规模应用预计在 2030 年前后。

🔗 原文链接：Bloomberg

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算力竞争的终局可能是能源竞争。

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AMD 的下一代 AI 加速器 Instinct MI400 的最新路线图被曝光，展示了 AMD 在 AI 基础设施领域的雄心。

MI400 将采用激进的 chiplet 设计：由 4 个计算芯粒和 2 个 I/O 芯粒组成，通过 AMD 的 Infinity Architecture 4.0 互联。每个计算芯粒集成最新的 CDNA 5 架构计算单元。

显存方面，MI400 将搭载 HBM4，总容量将达到 384GB，带宽超过 8TB/s。相比 MI300X 的 192GB HBM3，这是一个巨大的飞跃。

AMD 还透露了其统一的 AI 互连计划 UBI，旨在通过开放标准让 MI400 与 NVIDIA 和 Intel 的加速器协同工作。

MI400 预计在 2026 年下半年发布。

🔗 原文链接：Tom’s Hardware

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有竞争才有进步。AMD让NVIDIA不敢懈怠。

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Anthropic 推出了其最新的大语言模型 Claude 4，这是 Claude 系列迄今为止最具野心的一次升级。Claude 4 在长文档推理、代码生成和安全性方面全面超越了 GPT-4。

Claude 4 最引人注目的能力是其超长上下文处理能力。在 200K token 上下文窗口下，Claude 4 的信息检索准确率达到了 99%。这意味着它可以在一整本书或整个大型代码库中找到任何细节信息。

在代码生成方面，Claude 4 引入了『主动调试』功能：生成的代码会自动进行静态分析和单元测试，如果发现 bug 会自我修复后再输出最终结果。

安全性仍然是 Anthropic 的核心差异化优势。Claude 4 使用了宪法 AI 的增强版本，在拒绝有害请求的同时，保持了对合法复杂问题的深度回答能力。

🔗 原文链接：Anthropic Blog

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『安全优先』策略正获得市场认可。

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共封装光学（CPO）技术取得了重要突破。多家厂商联合宣布，新一代的 CPO 硅光集成方案实现了功耗降低 50%、带宽密度提升 3 倍的里程碑式进展。

CPO 技术的核心思想是将光学引擎直接与交换芯片或 GPU 封装在同一基板上，取代传统的可插拔光模块。这种设计消除了高速电信号在 PCB 上传输的信号损耗，也省去了光模块外壳、连接器等不必要的功耗。

最新的突破来自硅光集成工艺的成熟——将激光器、调制器、探测器等光学器件全部制造在硅基衬底上，实现了与 CMOS 工艺的兼容。这意味着 CPO 引擎可以用传统芯片代工厂生产。

业界预计，CPO 将在 2026-2027 年开始在超大规模数据中心中规模部署，成为 1.6T 和 3.2T 时代的主流互联方案。

🔗 原文链接：Ars Technica

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CPO 是光通信行业的『iPhone 时刻』。

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DeepSeek 发布了其最新的 MoE（混合专家）大语言模型，以其极低的推理成本和接近 GPT-4 的性能水平引发了业界关注。

该模型采用了 DeepSeekMoE 架构——在总参数 671B 中，每个 token 仅激活 37B 参数。这种设计使得推理成本仅为 GPT-4 的十分之一，同时保持接近 GPT-4 的性能水平。

在 MMLU、GSM-8K、HumanEval 等基准测试中，DeepSeek 新模型的表现接近 GPT-4，在某些数学和代码任务上甚至优于 GPT-4。

DeepSeek 的『低成本高性能』路线证明了，巧妙的架构设计可以在不依赖天量算力的情况下实现领先性能。

🔗 原文链接：InfoQ

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成本革命比参数竞赛更能改变产业格局。

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GitHub 宣布 Copilot 全面升级，引入了全新的 Agent 模式。这一模式让 Copilot 从『代码补全工具』进化为『自主编程助手』。

Agent 模式下，Copilot 能够理解整个代码库的架构和上下文，而不仅仅关注当前打开的文件。它可以自主地进行多文件重构、检测并修复 bug、编写单元测试，甚至提交 Pull Request。

在实际测试中，Agent 模式成功修复了开源项目中 78% 的已知 bug，平均每个修复耗时不到 3 分钟。

GitHub CEO 表示，Agent 模式代表了 AI 辅助编程的下一个时代——AI 不仅仅是工具，而是团队的协作成员。

🔗 原文链接：GitHub Blog

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Agent模式意味着 AI 从『补全代码』进化到『维护代码库』。

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Google 正式发布了 Gemini 2.5 Pro，这是其迄今为止最强大的大语言模型。该模型最大的亮点在于支持高达 100 万个 token 的超长上下文窗口。

这意味着 Gemini 2.5 Pro 能够一次性处理超过 3 本《战争与和平》体量的文本，或是一整个大型软件项目的全部源代码。对于开发者来说，这意味着可以将整个代码库作为上下文输入，AI 助手在理解全局架构后给出更精准的建议。

除了长上下文能力，Gemini 2.5 Pro 还引入了一个全新的推理增强机制：Chain-of-Thought 2.0。该机制让模型在面对复杂问题时，能够在内部生成多条推理路径，然后自动选择最优解，而非仅依赖单一的逻辑链。

Google 表示，Gemini 2.5 Pro 在长文档检索、多文档摘要和代码分析等企业级场景中表现尤为出色，已在 Google Cloud 的 Vertex AI 平台上向企业用户开放。

🔗 原文链接：Google AI Blog

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大上下文窗口意味着『遗忘』问题的终结。

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IEEE 正式发布了 LPO（线性可插拔光模块）标准，标志着这一新型光模块技术迈入了标准化、产业化的新阶段。

LPO 与传统光模块最大的区别在于，它去掉了 DSP 芯片。在短距离（500m 以内）互联场景中，电信号在光纤中传输后的失真相对较小，可以直接用模拟电路进行补偿。

去掉 DSP 带来两个明显的好处：成本降低约 30%，功耗降低约 50%。对于拥有数万个光模块的超大规模数据中心来说，这意味着每年节省的电费和硬件采购成本可达数千万美元。

LPO 标准定义了 400G 和 800G 两种速率等级，覆盖了数据中心内部互联等主流场景。

🔗 原文链接：LightCounting

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LPO和CPO互补：短距用LPO省钱，长距高性能用CPO。

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Meta 正式发布了 Llama 4 开源大模型系列，包含 8B、70B 和 405B 三个参数量级版本，均采用开放权重许可。这一发布被认为是开源 AI 对抗闭源模型的重要里程碑。

Llama 4 最大的变化是全面支持多模态输入——文本、图像、音频均可作为输入。Meta 在训练数据中加入了大量的图文对数据，使得模型在视觉理解和多模态推理方面有了显著提升。

在企业级部署方面，Llama 4 引入了多项优化：支持 4-bit 量化后部署在单张消费级 GPU 上（8B 版本只需 6GB 显存），支持 vLLM 和 TensorRT-LLM 等主流推理框架，以及新增了 Function Calling 原生能力。

目前，Llama 4 模型已经在 Hugging Face、AWS SageMaker、Google Cloud 等多个平台上线，社区反响热烈。

🔗 原文链接：Meta AI

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当整个开源社区站在同一个肩膀上时，创新速度呈指数级增长。

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NVIDIA 正式宣布其 Blackwell Ultra GPU 进入量产阶段。这是 Blackwell 架构的增强版本，也是 NVIDIA 迄今为止性能最强的 AI 训练/推理芯片。

Blackwell Ultra 集成了超过 2080 亿个晶体管，采用台积电 4NP 定制工艺。其核心创新在于第二代 Transformer Engine 和 FP4 精度计算支持。在 FP4 精度下，Blackwell Ultra 的推理吞吐量相比 Hopper H100 的 FP8 模式提升了 30 倍。

在训练性能方面，得益于新的 NVLink 5.0 互连技术（单向带宽 1.8TB/s），大规模的模型并行训练效率得到了显著提升。NVIDIA 官方数据显示，在 1 万卡集群上，训练一个 1 万亿参数的 MoE 模型的时间相比 H100 缩短了 4 倍。

首批 Blackwell Ultra 产品预计在 Q3 开始向云服务商交付。

🔗 原文链接：Wired

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从 Hopper 到 Blackwell Ultra，每一次迭代都在拉大差距。

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OpenAI 近日发布了其下一代旗舰模型 GPT-5 的预览版本，这是自 GPT-4 发布以来最大规模的一次能力跃升。

据 OpenAI 官方博客介绍，GPT-5 在多个关键维度上实现了质的突破：在数学推理方面，模型在 MATH 和 GSM-8K 等高等数学基准测试中取得了接近专家水平的成绩，能够处理复杂的多步代数、微积分和概率问题。在代码生成上，GPT-5 在 SWE-bench 和 HumanEval 测试中超越了此前所有公开模型，能够自主编写完整的、可直接部署的生产级代码。

多模态理解能力也是 GPT-5 的核心亮点。模型不再局限于文本和简单图片，而是能够深度理解图表、流程图、电路原理图和 3D 模型等多种技术文档格式。这对于工程师和科研人员来说是一个极大的生产力提升工具。

目前该预览版已面向部分开发者开放 API 测试，正式版预计在 Q3 全面上线。

🔗 原文链接：OpenAI Blog

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GPT-5 的意义不在于参数更多，而在于它真正开始『理解』问题了。

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OpenAI 正式推出了 ChatGPT Pro 企业版，这是面向企业客户的全功能 AI 平台。

ChatGPT Pro 集成了多项高级功能：Agent 模式（可自主执行多步骤任务）、联网搜索引擎（获取实时信息）、高级数据分析（处理 Excel/CSV 文件并生成可视化图表），以及安全的企业级数据隔离。

企业版还提供了自定义 AI 助手功能——企业可以上传内部知识库文件，让 AI 助手基于企业专属数据回答问题。所有对话数据在企业内部处理，不会用于模型训练。

定价方面，ChatGPT Pro 企业版为每位用户每月 60 美元。

🔗 原文链接：The Verge

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企业级AI这个市场会诞生下一个千亿级公司。

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SK 海力士宣布其下一代 HBM4 高带宽内存已提前进入量产阶段，产能超预期，2026 年的供应量将翻倍增长。

HBM4 是 HBM3E 的下一代产品，单个堆叠的带宽提升至 2TB/s 以上，容量可达 64GB（16-Hi 堆叠）。这是 AI 芯片万亿参数模型训练的关键支撑技术。

SK 海力士目前在全球 HBM 市场份额超过 50%，是 NVIDIA 的主要 HBM 供应商。HBM4 的提前量产将进一步巩固其市场领先地位。

HBM 产能的扩张直接决定了 AI 芯片出货量的上限——没有足够的内存带宽和容量，再强的计算芯片也无法发挥性能。

🔗 原文链接：AnandTech

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HBM产能决定AI芯片出货量的上限。

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阿里巴巴发布了通义千问 3.0（Qwen 3.0），这是其迄今为止最强大的大语言模型系列。

通义千问 3.0 提供了三个版本：Qwen-3-72B、Qwen-3-180B 和 Qwen-3-720B。其中 720B 版本在 MMLU、GSM-8K、HumanEval 等多个权威基准测试中达到了 GPT-4 级别的水平。

最大亮点是，三个版本全部以 Apache 2.0 许可证开源。这意味着任何开发者都可以免费下载、商用，甚至基于它进行二次开发。这一举动在全球 AI 社区引起了广泛关注。

通义千问 3.0 还支持多模态输入（图片、文档、表格），并在中文理解方面表现尤其出色。

🔗 原文链接：机器之心

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中国大模型从追赶进入并跑阶段。

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博通（Broadcom）发布了其最新的 7nm 制程 800G 光模块 DSP 芯片，型号 BCM87400。这是目前业界功耗最低的 800G PAM4 DSP 解决方案。

该芯片采用 7nm FinFET 工艺，相比上一代 16nm 方案，功耗降低了约 40%。在 800G 传输速率下，单通道功耗仅为 0.5W，这使得数据中心运营商可以在不升级散热基础设施的情况下，直接过渡到 800G 互联。

BCM87400 还原生支持 CPO 架构，能够与硅光引擎直接对接，省去了传统可插拔模块中的电-光转换损耗。博通表示，该芯片已开始向主要客户送样，预计 2025 年下半年实现量产。

在 AI 大模型训练集群中，光模块的数量通常与 GPU 数量成正比——万卡集群需要数万个 800G 光模块。功耗每降低一个百分点，每年节省的电费都以百万美元计。

🔗 原文链接：LightCounting

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AI 算力集群增长使光模块需求爆发。800G 只是过渡。

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Google 宣布将 Gemini Nano 深度集成到 Android 16 系统中，这意味着所有 Android 应用都可以直接调用端侧 AI 能力，无需联网。

Gemini Nano 是 Google 专门为移动端设备优化的小型语言模型，参数量仅 1.8B，但通过知识蒸馏技术，在文本摘要、智能回复、内容改写等常见端侧场景中性能接近大模型水平。

Android 16 引入了全新的 AI SDK，开发者可以通过简单的 API 调用将 AI 能力集成到自己的应用中。所有处理均在设备本地完成，用户隐私得到充分保护。

Google 强调这将彻底改变移动设备的交互方式——从『触控优先』走向『AI 优先』。

🔗 原文链接：The Verge

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当手机上每个App都自带AI时，交互方式将彻底改变。

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硅谷 AI 人才争夺战已经进入白热化阶段。据多家招聘平台数据，顶级 AI 研究员的年薪（含股票）已突破 200 万美元。

OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 等一线 AI 实验室之间的挖角战尤为激烈。据报道，Anthropic 为从 OpenAI 挖来的核心研究员开出了高达 300 万美元的包裹。

不仅是大公司，AI 初创公司也在疯狂抢夺人才。一家刚获得融资的 AI 代理初创公司，为一名应届博士开出了 80 万美元的年薪。

AI 人才争夺战的背后是更深层的逻辑：在 AI 领域，一个人的能力可以撬动数亿美元的价值。

🔗 原文链接：TechCrunch

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人才才是AI竞争中最稀缺的资源。

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多家硅光芯片厂商宣布其产品进入量产阶段，这标志着硅光子技术正式从实验室走向大规模商业化。

硅光芯片利用成熟的 CMOS 制造工艺来生产光学器件，将原本需要手工精密组装的光学系统集成到一颗芯片上。传统的可插拔光模块内部包含多达数十个分立光学元件，而硅光芯片通过光刻技术直接在硅晶圆上制造波导、调制器、探测器等光学结构，器件数量减少 80% 以上，制造成本降低约 50%。

目前已有多家光模块厂商推出了基于硅光的 800G DR8/FR8 模块产品，并获得了主要云服务商的批量订单。

硅光子被认为是实现 CPO 大规模商用的关键技术路径。

🔗 原文链接：Ars Technica

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硅光子是光模块界的『摩尔定律』。

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华为正式发布了昇腾 910C AI 加速芯片，这是华为在 AI 芯片领域的最新力作。据华为官方数据，昇腾 910C 的性能已经达到甚至超越了 NVIDIA H100 的水平。

昇腾 910C 采用了先进的 7nm+ 制程工艺，集成了达芬奇架构的升级版计算核心。在 FP8 精度下，其 AI 算力达到 630 TFLOPS，与 H100 的 660 TFLOPS 相当。

华为还配套发布了 CANN 8.0 软件栈和 MindSpore 3.0 框架，大幅降低了昇腾芯片的开发门槛。同时，华为通过昇腾生态计划，支持 PyTorch、TensorFlow 等主流框架在昇腾平台上运行。

昇腾 910C 的量产意味着在出口管制背景下，中国 AI 产业有了国产替代的高性能芯片选择。

🔗 原文链接：36氪

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在出口管制背景下，国产替代是必由之路。

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华为正式发布『星河 AI 网络』方案，这是一套面向超大规模 AI 训练集群的全栈网络解决方案。

该方案的核心是华为自研的星闪交换机，支持 512×800G 端口配置，单机架交换容量达到 409.6Tbps。配合华为自研的拥塞控制算法和自适应路由技术，星河 AI 网络能够支持超过 10 万卡的集群无阻塞通信。

在 AI 集群中，网络往往是瓶颈。华为的解决方案在网络层面做了大量优化，包括梯度压缩、流水线并行优化和集合通信加速。据华为测试数据，在大规模分布式训练场景下，星河 AI 网络能将训练效率提升 30% 以上。

该方案已在国内多个智算中心项目中中标。

🔗 原文链接：36氪

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算力集群短板从GPU转向了互联网络。

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苹果开始在数据中心内部署自研的 AI 加速芯片，标志着这家科技巨头正式加入『去 NVIDIA 化』的行列。

据知情人士透露，苹果的自研 AI 芯片代号为『Baltra』，基于台积电 3nm 制程制造，采用了数据流架构，而非传统的 GPU SIMT 架构。这种架构在处理 Transformers 等张量运算密集任务时，能效比相比 NVIDIA H100 提升了约 40%。

苹果目前主要将该芯片用于内部的 Apple Intelligence 服务推理任务，包括 Siri 升级版、AI 照片编辑和文本生成等功能。

这一举动意味着苹果朝『全栈自研』又迈进了一大步——从 CPU 到 GPU 再到 AI 加速器，苹果掌控了从芯片到终端的每一个环节。

🔗 原文链接：TechCrunch

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『去NVIDIA化』趋势在加速。

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三星电子宣布其最新的 GDDR7 显存速率达到了创纪录的 40Gbps，这比当前主流的 GDDR6X（24Gbps）提升了超过 60%。

GDDR7 采用了全新的 PAM3 编码方式，相比传统 NRZ 编码，每个时钟周期可传输更多数据。三星还引入了创新的能效优化技术，在 40Gbps 速率下功耗仅与 24Gbps 的 GDDR6X 相当。

对于 AI 推理场景来说，GDDR7 的性价比远优于 HBM。一张搭载 32GB GDDR7 的推理卡，成本仅为同等容量 HBM 方案的一半。

三星计划在 2025 年下半年开始量产 GDDR7 显存。

🔗 原文链接：AnandTech

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推理场景占AI总算力80%+，高性价比GDDR方案可能更受欢迎。

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台积电宣布其 N3（3nm）制程良率已突破 90% 大关，达到了成熟量产的标准。这标志着 3nm 技术从『能用』进入了『好用』阶段。

良率的提升意味着成本的快速下降。据行业分析师估算，90% 良率下的 3nm 晶圆成本相比 80% 良率时将下降约 20%-30%。这对于中小批量应用（如光模块 DSP 芯片）来说尤其利好。

高速光模块 DSP 和 CPO 光引擎将成为最早受益的细分领域之一。3nm 制程能够将 DSP 芯片的功耗进一步降低 30% 以上。台积电的客户包括博通、Marvell 等光模块 DSP 主力厂商。

此外，3nm 良率突破也意味着苹果、AMD、NVIDIA 等大客户的下一代产品将获得更稳定的产能保障。

🔗 原文链接：半导体行业观察

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制程迭代是半导体永恒主题。

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台积电宣布 2025 年 CoWoS 先进封装产能将实现翻倍增长，这是缓解 AI 芯片供应链瓶颈的关键举措。

CoWoS 是将 GPU/NPU 芯粒与 HBM 堆叠内存通过硅中介层紧密封装在一起的关键技术。目前 NVIDIA 的 H100/B200/B300、AMD 的 MI300X 等主流 AI 芯片都严重依赖 CoWoS 封装。

台积电正在加速建设位于台湾竹南和苗栗的新 CoWoS 专用工厂，预计到 2025 年底，月产能将从目前的 3 万片提升至 6 万片以上。

CoWoS 产能的扩张直接决定了 AI 芯片的出货量上限。

🔗 原文链接：半导体行业观察

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先进封装是半导体『新战场』。

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特斯拉正式宣布其自研的 Dojo 超级计算机全面投产，这是特斯拉在 AI 基础设施领域的重大里程碑。

Dojo 超算搭载了特斯拉自研的 D1 芯片集群，专为视觉模型的训练而设计。Dojo 的训练效率相比同等规模的 NVIDIA GPU 集群提升了约 5 倍，这意味着训练一个版本的全自动驾驶（FSD）模型所需的时间从原来的数周缩短至数天。

Dojo 的全面投产使特斯拉摆脱了对 NVIDIA GPU 供应的依赖。特斯拉计划在北美和欧洲的多个数据中心扩建 Dojo 集群。

CEO 埃隆·马斯克表示，Dojo 是实现 L4/L5 级全自动驾驶的关键基础设施。

🔗 原文链接：TechCrunch

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Dojo成败在于能否帮特斯拉实现L4/L5。

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微软宣布推出新一代 Azure AI 超级计算机，这是一个由超过 100 万个 GPU 连接而成的超大规模 AI 训练集群，基于最新的 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 架构。

该集群采用了微软自研的 Azure Boost DPU 和定制化的光互连网络架构，实现了跨 10 万卡级别的无阻塞通信。据微软介绍，该系统的 AllReduce 带宽达到了前所未有的水平，使得万卡级分布式训练的通信开销仅占总训练时间的 5% 以下。

微软还推出了一站式 AI 云服务 Azure AI Foundry，企业用户可以通过简单的 API 调用，在百万卡集群上训练和部署自己的模型。

微软表示，该超级计算机已开始为部分战略客户提供服务，并计划在 2026 年内向所有 Azure 用户开放。

🔗 原文链接：The Verge

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云计算巨头在 AI 基础设施上的军备竞赛已经白热化。

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NVIDIA 与台积电宣布合作开发下一代 1.6T 光模块解决方案，目标是满足 2026 年及以后 AI 超级集群对超高带宽互联的需求。

1.6T 光模块是目前 800G 模块速率的两倍，代表了光通信行业的最前沿技术。该方案将结合台积电的 3nm 制程光模块 DSP 芯片和先进的硅光子技术。

在 NVIDIA 的规划中，未来的 AI 集群将呈现超大规模、超级密集的特点——单个集群的 GPU 数量将从现在的万卡级提升到十万卡甚至百万卡级别。

1.6T 光模块预计将在 2026 年下半年完成原型验证，2027 年开始规模部署。

🔗 原文链接：Wired

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光模块迭代速度被AI需求拉到『一年一代』。

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智能算力调度平台市场在过去一年中增长了 300%，这反映了 AI 算力资源管理的巨大需求。

随着 AI 集群规模的不断扩大，如何高效调度和利用每一块 GPU 成为了关键挑战。智能算力调度平台能够根据任务优先级、数据位置和 GPU 负载情况，实时优化训练任务的分配。

在跨集群互联方面，光互联技术成为关键基础设施。通过高速光模块连接多个数据中心，调度平台可以将分布在多个地理位置的 GPU 资源抽象为一台『超级计算机』。

这一领域被称为『GPU 版的 Uber』——让每一块闲置的 GPU 都能被充分利用。

🔗 原文链接：LightCounting

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算力调度的本质是『GPU版Uber』。

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中国科研团队成功研制了全球首条 T 比特级空芯光纤，并实现了超过 100km 的传输距离，创造了新的世界纪录。

空芯光纤与传统光纤最大的区别在于，光信号不是在玻璃中传输，而是在一个中空的纤芯中传输。由于避开了玻璃材料的色散和非线性效应，空芯光纤的理论传输速率可以比传统光纤高出数个数量级。

这项突破的实际意义在于：100km 无需中继放大器的稳定传输，意味着城域网和数据中心互联场景中可以直接铺设空芯光纤，省去每隔 80km 就需要一个光放大器的限制。

该成果由中国工程院团队主导完成，采用了全新的反谐振空芯结构设计。

🔗 原文链接：InfoQ China

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空芯光纤是中国在光通信领域从跟跑到领跑的代表性突破。

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中国科研团队在硅基量子点激光器领域取得了重大突破，成功实现了可在标准 CMOS 工艺中集成的硅基激光器。

长期以来，硅基光子集成面临一个核心难题：硅本身不能直接发光。传统方案需要在硅芯片上外延生长 III-V 族化合物半导体材料作为激光器，但这种方法成本高、良率低。

量子点激光器通过在硅衬底上自组装纳米级的 InAs/GaAs 量子点结构来实现发光。量子点的三维量子限域效应使得其在硅基上的发光效率接近传统 III-V 族激光器。

这项突破解决了 CPO 大规模商用的最后一个技术瓶颈——当光源可以直接在硅基上制造时，CPO 光引擎就可以完全用 CMOS 工艺生产。

🔗 原文链接：半导体行业观察

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光源集成到硅基是 CPO 大规模商用的前提。

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