回顾过去两年,大模型技术突飞猛进,从ChatGPT到Gemini、Claude,全球科技公司纷纷在参数量、推理速度和生成质量上展开军备竞赛。但随着技术逐渐趋于同质化,AI的下一步竞争,不再是“谁的模型更强”,而是“谁真正拥有用户”。
在技术方面,智能眼镜厂商除了硬件要实现减重、续航和显示三者的平衡,还要构建起一个AI能力生态。技术优化难在基础技术上的突破,软硬件协同难在利益的分配。
端侧AI技术以其强大的本地数据处理能力和智能决策能力,在消费电子领域展现出的无与伦比的优势,这种技术优势不仅满足了消费者对于即时性、隐私性和便捷性的多重需求,还激发了消费市场对于智能设备的全新期待,满足了消费市场的智能变革需求。
2025年1月,DeepSeek 从中国闪亮登场,挑战 OpenAI 及美国巨头。其通过优化 KV 缓存、采用 MoE 策略及强化学习,提升硬件与能源效率,为大语言模型领域开辟新路径。
AI服务器是专为人工智能工作负载设计和优化的高性能计算系统,其核心作用是为机器学习、深度学习、大模型训练与推理等任务提供强大的算力支撑和高效的资源管理。
本质上,人工智能手机和电脑都属于新一代智能终端,与传统智能终端存在着显著的代际区别。传统智能终端的智能化通常体现在由中央处理器(CPU)或图形处理器(GPU)支撑的多功能任务处理上。
当前,智能终端已经深深融入生活、学习、工作的各个场景,在带来惊喜和便利的同时,也暴露出一系列风险隐患,如不注意防范,甚至可能危害国家安全。
据称,这项28纳米制程技术将使基于SPARC架构的Elbrus处理器的开发商MCST能够构建性能符合俄罗斯公司预期的CPU。然而,一些人认为,Elbrus生态系统必须先发展完善,才能真正采用此类处理器。
2025年的智能终端市场,既是技术爆发的窗口期,也是市场格局重塑的分水岭。无论是硬件厂商的务实深耕,还是软件巨头的生态野心,最终胜出者仍需回归服务用户需求的本质。
全球IT市场研究和咨询公司Gartner预测,2025年全球生成式人工智能(GenAI)支出将达到6440亿美元,较2024年增长76.4%。这一显著增长主要得益于硬件领域的投资,其中80%的GenAI支出将用于硬件,包括服务器、智能手机和个人电脑等。
Omdia 的分析师认为,在有效垄断 AI 训练基础设施市场后,Nvidia 目前正致力于涉足企业的其他领域:“在硬件领域,他们将颠覆个人电脑(台式机和笔记本电脑)、工作站和存储,并在服务器和网络领域掀起革命。”
3D光电子芯片有哪些创新呢?它将基于光的数据迁移技术和CMOS电子技术相结合,大幅提升了能效和带宽。如果该技术真的可以大规模应用,当我们传输数据时速度会更快,能耗也会更低;它将给自动驾驶汽车、超大型AI模型及其他技术带来深远影响。