面对全球芯片生态格局加速演变，我国在开源架构领域持续发力。近日，新一代开源芯片与操作系统研发正式启动，多项关键成果同步发布，为构建自主可控算力体系提供有力支撑。
算力，正成为AI时代最稀缺的“硬通货”，目前全链价格不断攀升！
今天（14日），我国最大规模科学智能计算集群在位于郑州的国家超算互联网核心节点投入使用。这标志着我国在人工智能驱动科学研究算力基础设施领域实现关键突破，将助力我国抢占人工智能产业应用制高点。
当下，全球电子信息产业正经历一场由AI算力爆发引发的供应链剧烈震荡。作为“电子产品之母”的印制电路板（PCB），是所有电子设备不可或缺的核心基础部件，其产业链如今正陷入前所未有的供应紧张局面。
2026年3月，政府工作报告中，明确提到了要“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”，这是算电协同首次被写入国家战略中。而所谓的算电协同，就是将算力负荷与电力供给动态匹配，储能则是实现算电协同的核心硬件。
太空算力相当于要把原来地面的数据中心“搬”到太空去，打破传统“卫星采集数据—地面处理分析”的模式局限，让卫星能够在天上完成数据采集、处理、存储与输出等。
存算一体的核心逻辑很简洁：将计算单元之中，使数据在直接嵌入存储阵列存储位置即可完成计算。这个理念看似简单，却是芯片架构层面的范式级创新。
AI大模型参数规模持续增长，单卡算力与显存的物理上限，正倒逼AI训练集群规模持续扩容。在这场AI算力军备竞赛中，网络性能早已成为决定集群算力释放效率的关键。对于超大参数规模的AI模型而言，更高的网络带宽，能够直接大幅压缩模型训练的完成周期。
在超大规模算力中心的成本结构里，电费在整体TCO 中占比很低，对总成本影响有限。真正的大头，是你根本绕不开的那块GPU。
算力出海其实是“境外数据入关”，是境外数据进入中国进行“加工”之后再出国，还需要相关的政策配合。
光子计算因速度快、能效高，被视为人工智能（AI）算力破局的关键，但其训练过程长期依赖传统数字计算机，难以应对芯片制造带来的个体差异。
大模型时代，GPU站在台前；到了Agentic AI时代，CPU的重要性正在重新上升。而比CPU更值得重新估值的，可能是CPU背后的那套架构。
