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CANN Bench是一个开放基准测试，用于评估在华为Ascend NPU上由AI生成的算子内核，涵盖53个运算符和1060个测试用例，覆盖多种精度格式和难度等级。
推荐李博杰（华为天才少年）的AI Agent实践书，内容基于实际教学和代码实践，注重实战。
美光工程师质疑华为提出的“韬定律”并非革命性突破，认为其仅是对先进封装等既有技术的重新包装，并批评国内半导体领域频繁出现的“小作文”和“沸腾”叙事缺乏实质意义。
中国企业越来越多地将AI加速器预算分配给华为和Hygon等国内供应商，在中美紧张局势下减少对英伟达的依赖。彭博社一项调查显示，未来一年内46%的支出将用于国内产品，高于之前的30%。
高盛发布报告称中国未来5年AI数据中心投资将达2万亿RMB，但国产芯片在算力成本上反而比进口更贵，华为与英伟达差距显著，中美AI算力大战刚刚开始。
美团的长颈鹿实验室（LongCat Lab）如何利用华为的910C AI芯片和CloudMatrix超级集群训练出长颈鹿2.0（LongCat 2.0）模型的分析，展现了中国AI生态系统如何克服美国出口管制。文章强调了美团向AI驱动的超级生活应用的战略转型，以及华为在AI工厂基础设施方面的创新。
华为开源OpenPangu-2.0-Flash，这是一个总参数量92B、活跃参数量6B的MoE模型，支持512K上下文，并附带推理代码和训练操作。
讨论了中国开源AI模型在华为芯片上优化并抢占市场份额的风险，而美国在数据中心建设方面滞后，Aravind Srinivas和Xiaoyin Qu强调了这一点。
华为新闻发布会宣布盘古大模型将重新出山，计划于6月20日开源权重，号称可能超越Claude和GPT成为世界第一。
华为宣布推出 openPangu 2.0，这是一个开源大模型，总参数量 505B，稀疏比 28:1，针对昇腾计算和鸿蒙进行了优化，核心组件将于 6 月 30 日起逐步开源。
据报道，中国计划五年内投资2950亿美元建设AI数据中心，优先考虑华为等国内供应商，以减少对英伟达等美国芯片制造商的依赖。
华为已开源其CANN软件工具包，以与Nvidia的CUDA竞争，而DeepSeek V4在华为昇腾芯片上显示出显著的推理性能提升。
华为宣布了一项新的芯片设计突破，声称到2031年将实现相当于1.4纳米的性能，并将其进展归因于美国的出口管制，而Nvidia的CEO则承认将中国AI芯片市场让给了华为。
华为推出Tau缩放定律，这是一种绕过美国制裁的芯片架构变通方案，旨在到2031年实现相当于1.4纳米工艺的晶体管密度，标志着中国半导体自给自足迈出重要一步，并改变了与华盛顿的技术竞争格局。
黄仁勋回应华为韬定律，称该定律对华为是突破，但台积电10年前已深耕相关技术，并明确表示华为是竞争对手。
Huawei讨论了LogicFolding技术，该技术压缩电路设计中相邻触发器之间的传播时间，缩短关键路径并使芯片运行更快。该公司预计其高端芯片到2031年将实现相当于14 Å（1.4纳米）工艺的晶体管密度。
挪威国家图书馆正在使用2 PB的华为OceanStor Dorado闪存存储构建一个主权挪威LLM，用于其AI训练数据管道，以满足对本地语言模型的需求。
黄仁勋回应了一个关于向华为出售芯片的问题，他解释说，由于华为的崛起，对英伟达芯片的出口管制不会阻止中国在AI领域的进步。