人工智能的经济效益也在不断提升。特定模型的成本每年下降4倍（Anthropic）到10倍（OpenAI）。这是计算能力和算法改进的共同作用。这意味着到2030年，当今模型的运行成本将降至千分之一到十万分之一。
马来西亚进军集成电路设计领域是一项大胆而必要的举措，彰显了其雄心壮志，以及提升其在全球半导体行业地位的愿望。但仅有雄心壮志是不够的。如果不解决根深蒂固的结构性问题，该国就有可能面临失败的风险。未来几年将是马来西亚能否打破下游魔咒的关键时期。
在AI领域“掉队”的苹果，终于正式进入“大型服务器集群 Gen AI 游戏”。无论是科技巨头（如苹果、谷歌、Meta）还是初创公司，都在依赖NVIDIA的GPU来加速其AI战略。AI 领域的垄断巨头正享受着属于他们的高光时刻。
汽车智能化的浪潮势不可挡，传统ECU架构因硬件冗余、通信效率低等缺陷逐渐被淘汰，电子电气架构从分布式向集中式演进，取而代之的是高性能CPU、GPU所支持的中央计算单元。
据悉，英伟达RTX 5070 Ti、5090 D和5090显卡存在ROP（光栅操作流水线，也叫渲染输出单元）缺失的情况，这直接导致了至少4%的性能下降。考虑到英伟达官方承认的这一数据，此次问题的影响不容小觑。
GPU规格和用量降下来了，大模型价格也便宜了，这对于产业界来说是一个好消息，对于尖端GPU厂商来说，则带有一些不确定性。
OpenAI 正在通过开发第一代内部人工智能硅片来满足其芯片供应，以推进减少对 Nvidia 依赖的计划。ChatGPT 制造商将在未来几个月内完成其首款内部芯片的设计，并计划将其送至台湾半导体制造公司进行制造，消息人士向路透社透露。而这个将第一个设计送入芯片工厂的过程称为“流片”。
然而，不容忽视的是，尽管DeepSeek的成本大大低于传统大厂，但其能够取得如此突破的背后，依然离不开GPU这一关键硬件的强力支持。随着AI竞争日益激烈，尤其是训练和推理市场的不断扩展，算力仍将是决定胜负的关键，GPU的作用依然无法被忽视。
在过去半个月的时间里，GPU领域遭遇了两大主要挑战。首先，美国政府出台了新的禁令措施，对GPU的发展构成了直接限制。其次，ASIC等定制芯片的迅速崛起，给GPU市场带来了显著的冲击与竞争压力。
据Tomshardware引述TF International Securities 分析师Ming-Chi Kuo的报道，因为市场对 Nvidia 尖端Blackwell双芯片设计的需求正在超过 Nvidia 的低端单芯片设计所以这家市值万亿美元的 GPU 制造巨头已经更新了其Blackwell 架构路线图，优先考虑采用 CoWoS-L 封装的双芯片设计。
随着芯片算力的持续提升，AI Agent在智能手机上的应用逐渐成为常态。通过手机底层系统级AI，AI Agent将在人机交互和意图识别方面取得显著进步，能够更加精准地理解用户需求，主动完成任务，并成为用户高度定制化的私人助理。这一趋势将成为品牌维护用户群体的核心护城河。
2022年下半年以来，随着ChatGPT的爆火，在加速计算和生成式AI的带动下，算力需求陡增。直到如今，生成式AI依然处于科技界的“顶流”位置，全球高科技公司纷纷涌入AI领域开展“军备竞赛”。
