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。
