各大存儲器企業正專注于1c DRAM量產的新投資和轉換投資。主要內存公司正在加快對 1c（第 6 代 10nm 級）DRAM 的投資。三星電子從今年上半年開始建設量產線，據報道，SK海力士正在討論其近期轉型投資的具體計劃。美光本月還獲得了日本政府的補貼，用于其新的 1c DRAM 設施。1c DRAM是各大內存公司計劃在今年下半年量產的下一代DRAM。三星電子已決定在其 HBM1（第 4 代高帶寬內存）中主動采用 6c DRAM。SK海力士和美光計劃在包括服務器在內的通用DRAM中使用1c DRAM。三星
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專家在座：半導體工程坐下來討論了對 3D-IC 的初步嘗試以及早期采用者將遇到的問題，西門子 EDA 產品管理高級總監 John Ferguson;Mick Posner，Cadence 計算解決方案事業部 IP 解決方案小芯片高級產品組總監;莫維盧斯的莫·費薩爾;是德科技新機會業務經理 Chris Mueth 和新思科技 3D-IC 編譯器平臺產品管理高級總監 Amlendu Shekhar Choubey。從左到右：是德科技的 Mueth;Synopsys 的
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3D-IC設計
2025年9月23日，杭州微珩科技有限公司（簡稱“微珩科技”）宣布完成數千萬Pre-A輪融資，投資方包括A股上市公司迎豐股份和納斯達克上市公司Nano Labs。 此次融資將助力微珩科技在端側AI推理芯片和高帶寬內存領域的研發，進一步鞏固其在AI硬件產業的技術布局，并圍繞兩大市場空白布局：(1) 端側大模型原生支持與高效內存調度，(2)端側HBM模組標準與產業鏈協同。 微珩科技是一家專注于AI芯片和系統方案設計的高科技企業。 公司致力于研發基于高帶寬內存的端側AI推理芯片以及
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AI 微珩科技 融資
存儲巨頭們正準備在 AI 熱潮引發的短缺背景下再次提價。在三星和美光之后，SK 海力士——雖然尚未正式宣布——據 SeDaily 和 Business Korea 報道，正與客戶協商根據市場條件調整價格。在三大巨頭中，美光是第一個宣布提價的，據 EE Times China9 月 12 日報道，美光最初已通知渠道合作伙伴，DRAM 的價格將上漲 20%-30%，提價不僅涉及消費級和工業級存儲，還包括汽車電子，后者的價格漲幅可能達到 70%。行業消息來源還表
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生成式人工智能模型遠非完美，但這并沒有阻止企業甚至政府賦予這些機器人重要任務。但是當人工智能變壞時會發生什么？谷歌 DeepMind 的研究人員花費大量時間思考生成式人工智能系統如何成為威脅，并在該公司的前沿安全框架中詳細介紹了這一切。DeepMind 最近發布了該框架的 3.0 版，以探索人工智能可能偏離軌道的更多方式，包括模型可以忽略用戶關閉它們的嘗試的可能性。DeepMind 的安全框架基于所謂的“關鍵能力級別”（CCL）。這些本質上是風險評估標準，旨在衡量人工智能模型的能力并定義其行為在
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DeepMind AI 安全報告 “錯位”AI
據韓媒報道，被韓媒譽為“HBM之父”的韓國科學技術院（KAIST）電氣工程系教授金仲浩表示，高帶寬閃存（HBF）有望成為下一代AI時代的關鍵存儲技術，并將與HBM并行發展，共同推動各大芯片廠商的性能增長。HBF的設計理念與HBM類似，都利用硅通孔（TSV）連接多層堆疊芯片。不同的是，HBM以DRAM為核心，而HBF則利用NAND閃存進行堆疊，具有“更高容量、更劃算”的優勢。Kim Joung-ho指出，雖然NAND比DRAM慢，但其容量通常大10倍以上。有效地堆疊數百層甚至數千層，可以滿足AI模型的海量存
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9月16日，據路透社引述兩名知情人士稱，英偉達（Nvidia）專為中國市場量身定制的最新AI芯片RTX 6000D自推出以來市場反應冷淡，阿里巴巴、騰訊、字節跳動等一些中國主要科技企業目前均選擇暫不下單。英偉達發言人對此回應稱："市場競爭激烈，我們始終致力于提供力所能及的最優產品。"阿里巴巴、騰訊和字節跳動均沒有回應置評請求。中國廠商對英偉達的態度變得更為謹慎RTX 6000D是英偉達為了填補H20在今年4月被禁后的空缺而推出的另一款產品，其采用英偉達Blackwell構架GPU，搭配
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為青春加點“AI”：英特爾攜手微軟、京東助力高校學子開啟智能學習新方式；生態聚力，AI進校園：英特爾聯合微軟、京東推動PC智能化普及；從體驗者到未來創造者——英特爾攜手生態伙伴共推高校加速邁入AI PC時代；不只是電腦，更是AI伙伴：英特爾AI PC校園體驗日讓AI觸手可及
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英偉達周二宣布計劃在英國各地部署數萬個人工智能 GPU，作為該國成為人工智能領域更大參與者的努力的一部分。該公司表示，它正在與 Microsoft 和 CoreWeave 以及 Nscale 和 OpenAI 等公司合作，這些公司正在建立自己的 Stargate UK 數據中心。此舉是英偉達首席執行官黃仁勛所說的主權人工智能的一部分，即在各個國家/地區構建并為其謀福利的人工智能。該公司已經在法國和阿拉伯聯合酋長國推出了類似的努力。黃仁勛在一份聲明中表示：“英國正在為人工智能工業革命建設基礎設施——推進科學
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想象一下，一輛車輛以每小時 54 公里的速度巡航，大約相當于一個物體以每秒 30 幀的速度每幀移動 0.5 米的速度（0.5×30×3.6=54 公里/小時）。安裝在車頂上的是一個緊湊的高性能視覺系統，圍繞 Raspberry Pi 5 板和 Hailo-8L AI 加速器構建。這種實時設置可以檢測前方物體并估計它們與車輛的距離。當物體進入預定義的安全區域時，系統可以立即發出警告或啟動緊急制動，從而增強態勢感知和反應時間。該系統使用 Raspberry Pi 5 上的 AI 加速器 HAT 構建，作為生產
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隨著全球數據中心部署的加速，云巨頭正將其需求從訓練 AI 轉向推理 AI，推動了對大容量內存需求的持續增長，并導致內存供應緊張從 DRAM 轉向 NAND。供應鏈消息人士透露，在上周閃迪將 NAND 價格上調 10%之后，美光也通知客戶將暫停所有產品的價格一周。行業內部人士報告稱，美光將從今天開始停止向分銷商和 OEM/ODM 制造商報價，涵蓋 DRAM 和 NAND 產品，甚至不愿意討論明年的長期合同。供應鏈消息人士表示，在審查客戶 FCST（需求預測）后，美光發現將面臨嚴重的供應短缺，促使公司緊急暫停
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根據 The Elec 的報道，KAIST 教授金正浩指出，HBF（高帶寬閃存）——像 HBM 一樣堆疊的 NAND 閃存——可能成為 AI 未來的決定性因素。正如報道解釋的那樣，HBF 在結構上與 HBM 相似，芯片堆疊并通過硅通孔（TSV）連接。關鍵的區別在于 HBF 使用 NAND 閃存代替了 DRAM。AI 瓶頸主要受限于內存帶寬報告指出，金（Kim）強調當前 AI 受限于內存帶寬和容量。他解釋說，今天的基于 Transformer 的模型可以處理高達 100 萬個 token
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檢索增強生成 （RAG） 和表增強生成 （TAG） 都是提高人工智能 （AI） 利用外部數據生成準確且相關信息的能力的技術。其他選擇包括檢索增強微調 （RAFT） 和檢索中心生成 （RCG）。了解何時使用 RAG、TAG、RAFT 和 RCG 對于成功和高效的 AI 實施至關重要。所有這些都專注于提高大型語言模型 （LLM） 的性能。LLM 根據可能過時或不完整的訓練數據生成響應。RAG、TAG、RAFT 和 RCG 是解決這些限制的方法。RAG 專注于從文檔和網頁等非結構化數據源檢索和合并信息。TAG
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臺積電（臺積電）昨天表示，為先進封裝設備開發本地化供應鏈對于跟上客戶日益縮短的新型人工智能（AI）芯片上市周期至關重要。臺積電先進封裝技術與服務副總裁何軍在臺北舉辦的 3D IC 全球高峰會上表示，在 AI 革命的推動下，客戶正在將產品升級速度加快到幾乎每年，與過去兩到三年的開發節奏相比。他說，這些縮短的周期給芯片制造商帶來了沉重壓力，因為從芯片設計到批量生產的整個過程現在必須壓縮到一年內。他說，這需要臺積電在短短三個季度內將產量從零提高到峰值水平，將實現大批量生產所需的時間縮短 30%，并引用了該公司過
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隨著 ChatGPT 等人工智能應用的爆發式增長，全球對算力的需求正以指數級態勢攀升。然而，人工智能的發展不僅依賴于性能強勁的計算芯片，更離不開高性能內存的協同配合。傳統內存已難以滿足 AI 芯片對數據傳輸速度的要求，而高帶寬內存（HBM）憑借創新的堆疊設計，成功攻克了帶寬瓶頸、功耗過高以及容量限制這三大關鍵難題，為 AI 應用的高效運行提供了重要支撐。但如今，傳統 HBM 已經受限，3D DRAM 能夠提供更高帶寬。同時還能進一步優化功耗表現，全球的存儲廠商也普遍將 3D
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