AI芯片
百度昆仑芯已向港交所提交上市申请
在新年伊始，百度旗下的昆仑芯科技股份有限公司传出重磅消息，已向港交所提交上市申请，准备冲刺 IPO。 这一公告令百度股价应声上涨，市场反应热烈。 昆仑芯自2021年起独立运作，如今已成为国内第二大出货量的 AI 芯片制造商。
消息称 Anthropic 将直接从博通采购近 100 万颗谷歌 TPU v7 AI 芯片
AI在线 1 月 4 日消息，半导体与 AI 行业研究分析公司 SemiAnalysis 北京时间昨日表示，AI 企业 Anthropic 将直接从博通采购近 100 万颗 TPU v7p "Ironwood" AI 芯片，本地部署在其控制的数据中心中。 换句话说，博通将直接向 Anthropic 供应基于 TPU v7p 的机架级 AI 系统，“绕过”TPU 芯片的另一开发参与方谷歌。 不过谷歌预计仍可从 Anthropic 同博通的交易中取得 IP 授权收入。
消息称百度分拆昆仑芯秘密赴港IPO，估值达30亿美元
百度旗下高性能 AI 芯片子公司昆仑芯（Kunlunxin）已于1月1日秘密向香港联交所提交 IPO 申请。 此次分拆上市后，昆仑芯将继续保留在百度体系内。 据路透社消息，昆仑芯在最近一轮融资中的估值约为 30亿美元，尽管最终募资规模尚未尘埃落定，但其资本动作已引发市场高度关注。
中昊芯英 CEO 杨龚轶凡：第二代 TPU 芯片计划 2026 年正式推向市场
AI在线 12 月 30 日消息，国内 TPU AI 芯片企业中昊芯英创始人兼 CEO 杨龚轶凡近日在接受《科创板日报》专访时表示，该企业的第二代 TPU 芯片已进入测试阶段，计划于明年正式推向市场。 中昊芯英在 2023 年实现了首代 TPU 产品的落地，其未来产品迭代周期将基本维持在 1~1.5 年，以持续提升技术竞争力与市场响应速度。 杨龚轶凡认为，目前推理端的 AI 算力需求大有增长空间，有望逐步超越训练成为算力市场最主要的增长动力。
对标TPU、发力推理端:英伟达闪电集成Groq技术重塑AI工厂架构
英伟达（NVIDIA）近日斥资约200亿美元，获得了 AI 芯片初创公司 Groq 的技术非独家授权。 尽管 Groq 仍保持独立运营，但其创始人 Jonathan Ross 等核心团队已加入英伟达，这笔交易被外界视为一次旨在规避监管审查的“变相收购”，其交易金额高达 Groq 此前估值的三倍。 战略防御:围堵谷歌 TPU 威胁英伟达此举的核心目标是应对谷歌张量处理单元（TPU）日益严峻的挑战。
英伟达重拳出击！非独家授权Groq芯片技术，并高调挖角其CEO，AI芯片格局或将重塑
全球AI芯片霸主英伟达（NVIDIA）正以惊人动作巩固其技术护城河。 据CNBC与TechCrunch综合报道，英伟达已与AI芯片挑战者Groq达成一项非独家技术授权协议，并同步聘请Groq创始人兼CEO Jonathan Ross、总裁Sunny Madra及其他核心团队成员。 尽管英伟达澄清“并非收购Groq公司”，但CNBC援引消息人士称，相关资产交易金额或高达 200 亿美元——若属实，将成为英伟达史上最大一笔技术并购。
AI 芯片短缺引发智能手机价格飙涨，2026年售价或上涨近7%
近日，Counterpoint 发布的最新研究报告显示，由于 AI 芯片短缺，预计到2026年，智能手机的平均售价将上涨6.9%。 这一涨幅几乎是之前预测的3.6% 涨幅的两倍。 同时，报告还指出，未来一年智能手机销量将下降约2.1%。
Mythic 融资 1.25 亿美元，力图以超高能效 AI 芯片挑战 NVIDIA
Mythic 是一家位于加利福尼亚帕洛阿尔托的 AI 芯片公司，近日成功筹集 1.25 亿美元的资金，计划开发模拟处理单元（APU），其能效将比现有的 GPU 提高多达 100 倍。 这轮融资由深科技风险投资公司 DCVC 主导，资金将用于推动 Mythic 的产品开发、软件完善及商业规模扩展。 除了 DCVC，众多投资者包括 NEA、Atreides、Future Ventures、Softbank KR、S3 Ventures、Linse Capital、One Madison Group 和 Catapult，以及本田汽车和洛克希德・马丁也参与了此次融资。
Tenstorrent 裁员 7.5%！重心转向个人开发者，AI 芯片发展计划调整
知名 AI 芯片企业 Tenstorrent 宣布进行了一轮裁员，裁员规模达到7.5%，员工总数降至约1000人。 这一举措由首席执行官 Jim Keller 主导，他在接受 EETimes 采访时表示，此次裁员是针对整个公司层面的调整，并不是集中在某个特定部门。 Keller 指出，裁员的主要原因在于员工的技能、心态和团队匹配度，而并非出于财务方面的压力。
DEEPX 发布 DX-H1 V-NPU：单芯 30W 可处理数百路 AI 视频流
AI在线 12 月 14 日消息，韩国边缘 AI 半导体企业 DEEPX（迪普爱思）本月 10 发布了 DX-H1 芯片。 这款获得 CES 2026 创新奖的 V-NPU（视觉神经网络处理单元）仅需 30W 功耗即可处理数百路 AI 视频流。 DX-H1 集成了多通道引擎和专用 NPU 架构，可在单芯片上处理输入、预处理、AI 推理、重编码的整个流程。
Rivian 自研 AI 芯片将取代英伟达，助力新车型实现自动驾驶
美国电动汽车制造商 Rivian 近期宣布了一项重大进展，推出了自研的人工智能芯片、新一代车载电脑及相关 AI 模型。 公司计划在未来的车型中取代目前使用的英伟达芯片系统，以提供更强大的自动驾驶功能支持。 即将上市的 R2款 SUV 将成为首款搭载这款名为 Rivian Autonomy Processor1（RAP1）芯片的车型，并将配备全新的激光雷达传感器。
Rivian大胆追赶特斯拉:自研AI芯片发力四级自动驾驶
周四，电动汽车制造商Rivian在其位于硅谷的办公室举行"人工智能与自动驾驶"活动，宣布正在设计自己的AI芯片以实现完全自动驾驶。 这一虽然姗姗来迟但颇为大胆的举措，旨在追赶在该技术上研发时间更长的特斯拉和其他汽车制造商。 Rivian在活动上推出了自己的专有硅芯片，以及一系列即将推出的自动驾驶功能。
Rivian 发布自研 5nm 智驾处理器 RAP1：双芯模块 INT8 稀疏算力 1600 TOPS
AI在线 12 月 12 日消息，美国“造车新势力”Rivian 在当地时间 11 日举行的其首届自动驾驶与人工智能日活动上宣布推出其自研智驾处理器 RAP1。 RAP1 采用台积电 5nm 制程工艺，每颗芯片的神经引擎具备 800 TOPS 的 INT8 稀疏算力。 在 Rivian 的第三代自主计算机 ACM3 上，两颗 RAP1 间使用 RivLink 低延迟互联，整体算力翻倍，每秒可处理 50 亿像素。
英伟达CFO反驳"AI泡沫"论:新芯片用于新增算力，领先优势"绝对没有"缩小
当地时间12月2日，英伟达首席财务官科莱特·克雷斯在瑞银全球科技与人工智能大会上强势回应"AI泡沫"质疑，强调全球正处于AI基础设施转型的"早期阶段"，公司领先优势稳固。 新芯片非替换而是新增:算力持续叠加针对市场关于"AI泡沫"的担忧，克雷斯给出关键数据支撑:目前交付的大多数英伟达全新AI芯片都被用于增加新的数据中心基础设施，而不是替换现有装机量。 这意味着全球AI算力正在不断叠加增长，而非简单的设备更新换代。
百万 TPU 外销计划曝光！谷歌 2027 年欲把 AI 芯片卖给 Meta，云收入或暴增 130 亿美元
摩根士丹利最新研报透露，谷歌已制定 TPU 对外销售路线图：到 2027 年出货 100 万颗，其中 50 万颗即可为公司云业务带来约 130 亿美元增量收入，占谷歌整体云收入 11%，并推升每股收益（EPS）约 3%。 消息传出后，Alphabet 股价一个月累涨近 20%，跑赢同期纳指。 内部人士证实，谷歌正在调整 TPU 商业模式，从“自用加速器”转向“对外创收平台”，首批重点客户包括 Meta——后者正评估数十亿美元采购订单，用于新建 AI 数据中心。
英伟达：祝贺谷歌TPU成功，但GPU领先一代
西风 发自 凹非寺. 量子位 | 公众号 QbitAI一听到谷歌要抢走10%的年收入，英伟达罕见地慌了。 紧急发声，一边客套恭喜谷歌的AI进展，一边明晃晃强调自己的核心地位：我们为谷歌的成就感到欣喜，他们在AI领域取得长足进步，而我们始终是谷歌可靠的供应伙伴。
Gemini 3 震撼发布，TPU 异军突起：英伟达股价单日跌超 7%，市值蒸发超 20%
据财联社消息，11月25日美股早盘，英伟达股价大幅走低，日内一度跌超7%报169.55美元，较上月录得的历史高位回落了逾20%。 英伟达的合作伙伴、服务器制造商超微电脑跌3.2%，承诺购买英伟达系统的甲骨文跌2%，数据中心运营商CoreWeave跌3.7%——英伟达持有该公司6%的股份。 分析认为，投资者将这一轮下跌，归因于市场对谷歌母公司Alphabet自研AI芯片——张量处理单元（TPU）的强烈兴趣。
微软借OpenAI芯片技术“弯道超车”！自研AI芯片迈出关键一步，Satya Nadella亲曝合作细节
近日，CEO Satya Nadella 在最新一期播客中罕见披露:微软已获得对OpenAI定制AI芯片研发成果的深度接入权限，并将以此为基础，加速推进自身AI芯片项目。 这一战略不仅凸显微软“站在巨人肩膀上创新”的务实路径，更标志着其在摆脱英伟达依赖、构建全栈AI基础设施的道路上迈出关键一步。 “先落地，再超越”:微软的芯片突围策略Nadella明确表示，微软并非简单复用OpenAI的设计，而是采取“先实现、再扩展”的两阶段策略:第一阶段:将OpenAI在系统级芯片（SoC）架构、内存带宽优化与能效比设计上的成果，直接应用于微软自研芯片的初期验证与工程实现;第二阶段:在此基础上，结合Azure云服务、Copilot生态与企业级AI负载的独特需求，进行深度定制化创新。
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