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OpenAI 推出了与 Broadcom 合作打造的定制推理芯片 Jalapeño，标志着科技巨头在减少对英伟达依赖方面迈出了重要一步。
孙宇晨近期表示虚拟AI红利将尽，未来三年主线是物理AI，并已投资10亿美元。过去他的预测（英伟达、存储赛道）均获得巨大涨幅。
个人感悟：获取更多算力只会暴露对算力的进一步需求，反映了人工智能和科技领域中永不满足的需求。
在人工智能驱动的存储芯片短缺背景下，美光科技（Micron）表现强劲，报告创纪录的季度营收以及与Anthropic的战略合作，而消费者则面临价格上涨压力。
高通正通过多起收购积极扩张AI业务，包括收购Modular（Mojo编程语言和MAX推理框架的创建者）以及可能收购Tenstorrent，这表明其正大力挑战Nvidia的CUDA生态系统。
OpenAI 宣布了其首款定制AI推理芯片 Jalapeño，该芯片是与Broadcom合作开发的，旨在减少对Nvidia GPU的依赖，预计在2026年底前部署。
推测带微型摄像头的耳机（由智能手机供电）是智能体AI的理想硬件形态，与智能眼镜不同，它提供了隐蔽性和自然交互。
宣布一款服务器配置，搭载4块Nvidia V100 GPU和128GB Tesla内存，面向AI大模型工作负载。
一份关于本地AI硬件在内存容量、带宽和软件栈方面的详细比较，涵盖GPU、Apple Silicon、AMD、Intel、Tenstorrent等，重点关注AI推理中哪些瓶颈最关键。
本文用产业链思维深度分析了HBM（高带宽内存）的关键技术、核心厂商（SK海力士、三星、美光）以及先进封装工艺（CoWoS、CoPoS），指出了相关投资机会。
Google研究人员发表了一篇论文，总结了从TPU v2到Ironwood的TPU超级计算机的演进，详细介绍了架构稳定性、规模、弹性、能效以及八年间3600倍的性能提升。
一条推文讨论了硬件如何桥接人工智能与物理世界，并链接到一份关于物理智能的指南。
在一条推文中，Sarah Hooker 指出 GPU 并不适合现实世界数据的长尾分布，并建议需要替代性 AI 硬件。
探讨人脑（15瓦）与AI硬件（实时模拟需数十亿瓦）之间巨大的能效差距，重点介绍旨在缩小这一差距的神经形态计算方案，如自旋忆阻器、相变材料和超级图灵AI。
伯恩斯坦研报预测 Agentic AI 时代将推动 CPU 在数据中心角色逆转，服务器 CPU 可寻址市场2030年或达2230亿美元，看好海光信息、Arm等标的。
一条推文声称，仅需4679美元，NVIDIA DGX Spark就能运行本地大语言模型，替代虚拟助手和员工，突出了其性价比。
讨论运行 Qwen 3.6 模型的最便宜硬件选项，比较 RTX 3090 和 Tesla V100 GPU，并详细列出约 2000 美元系统的成本构成。
NVIDIA 宣布推出第三代 DGX Spark AI 超级计算机。