https://www.neican.ai/tags/%E5%AD%98%E7%AE%97%E4%B8%80%E4%BD%93/ Recent content in 存算一体 on AI内参 Hugo zh-cn Tue, 14 Jul 2026 19:33:14 +0800 https://www.neican.ai/newspaper/2026-07-14-07-14-ai-/ Tue, 14 Jul 2026 19:33:14 +0800 https://www.neican.ai/newspaper/2026-07-14-07-14-ai-/ Medusa-3用纯自监督+自博弈达到GPT-4o-mini水平，人类反馈不再是必需；美国通过《前沿AI责任法案》要求100B以上模型备案训练数据；中国信通院首次定义智能体自主决策权伦理红线；台积电2nm良率卡壳，谷歌转向存算一体。 https://www.neican.ai/insights/article-20260708084011771-1/ Wed, 08 Jul 2026 08:40:11 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20260708084011771-1/ 算力已从单纯的技术工具升级为与水电并列的“国家基础设施”，通过存算一体与算电协同实现战略突围。中国正通过“算力网”将分散的算力资源集约化，构建起支撑智能文明发展的核心操作系统。 https://www.neican.ai/insights/2026ai-20260622214013642-7/ Mon, 22 Jun 2026 21:40:13 +0800 https://www.neican.ai/insights/2026ai-20260622214013642-7/ 2026年端侧AI竞争已从单纯的模型参数竞赛升级为软硬协同的系统工程，核心驱动力在于通过低比特量化和端云协同实现智能密度的最大化，从而让AI真正融入各类智能终端场景。 https://www.neican.ai/newspaper/2026-06-11-06-11-ai-/ Thu, 11 Jun 2026 19:29:37 +0800 https://www.neican.ai/newspaper/2026-06-11-06-11-ai-/ AI产业的无限游戏，已经从“我能造多强”演进到“我能用多便宜、多方便”。算力成本在触底，模型能力在趋同，监管利剑在悬停。谁是最后的赢家？不是最强芯片或模型的发明者，而是那个能用最低成本、最快速度、最合规的方式让AI真正普及的人。 https://www.neican.ai/insights/agent-pc-20260608174004887-1/ Mon, 08 Jun 2026 17:40:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/agent-pc-20260608174004887-1/ 文章深度探讨了Agent PC作为个人计算中枢的演变，分析了端侧算力如何通过存算一体等技术重塑Token经济学，并指出其将作为“数字自备油田”为AI应用落地与隐私保护提供关键基础设施。 https://www.neican.ai/insights/article-20251210114004850-0/ Wed, 10 Dec 2025 11:40:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20251210114004850-0/ 面对云端大模型的高延迟、高成本与隐私挑战，科技界正经历一场向“端侧AI”的价值回归，旨在将万亿参数“暴力瘦身”植入微小芯片。通过知识蒸馏、极致量化等算法创新及存算一体、dNPU等硬件架构变革，构建一个去中心化、实时、私密的“云-边-端”协同智能新范式，预示着一个由嵌入式智能驱动的万物互联时代。 https://www.neican.ai/insights/article-20251201111005165-0/ Mon, 01 Dec 2025 11:10:05 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20251201111005165-0/ 后摩智能以其存算一体芯片M50，正打破传统架构在端边AI算力上的“存储墙”与“功耗墙”瓶颈，预示着端侧计算将迎来从控制优先到AI优先的范式迁移。这项技术不仅为AI PC、智能办公等场景提供高效、低功耗的本地AI能力，更将成为具身智能机器人“最强大脑”的核心基石，从而重构产业生态并加速AI的普及与普惠化进程。 https://www.neican.ai/insights/article-20251117181004728-0/ Mon, 17 Nov 2025 18:10:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20251117181004728-0/ 香港大学等团队在《自然·通讯》发表了一项颠覆性研究，通过利用忆阻器构建硬件原生自适应模数转换器（ADC），成功解决了存算一体（CIM）AI芯片面临的能耗与面积瓶颈，使芯片功耗锐减57.2%。这项创新不仅大幅提升了AI硬件效率，更为边缘AI、可持续计算以及未来计算范式带来了深远影响，甚至以哲学性的方式将硬件缺陷转化为性能优势。 https://www.neican.ai/insights/article-20250804024006969-0/ Mon, 04 Aug 2025 02:40:06 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20250804024006969-0/ 随着多模态AI模型和后摩尔定律时代的到来，传统计算架构已难以满足AI对算力、能效和带宽的极致需求，正经历从云端到云边端一体化、从通用计算到存算一体等专用芯片的深层重构。这场变革不仅推动算力成本下降和AI普惠，更重塑了芯片、硬件、软件和应用全产业链的商业模式与竞争格局，加速了具身智能和边缘AI的落地。 https://www.neican.ai/insights/article-20250707211005522-0/ Mon, 07 Jul 2025 21:10:05 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20250707211005522-0/ 随着AI应用对数据实时性的严苛要求，传统的存储架构正成为制约其大规模部署的关键瓶颈。以威联通和NVIDIA为代表的解决方案正通过将高性能计算与存储深度融合于边缘侧，有效解决了AI推理的延迟与带宽挑战，驱动企业级AI进入一个全新的实时、高效且更具商业价值的部署时代。 https://www.neican.ai/insights/article-20250707141006040-0/ Mon, 07 Jul 2025 14:10:06 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20250707141006040-0/ 「光本位科技」在AI算力瓶颈日益凸显之际，凭借其独特的硅光相变存算一体光计算技术，成功在半年内获得两轮由国资领投的战略融资。此举不仅为公司技术商业化注入强大动力，更彰显了中国在全球AI芯片赛道上实现“换道超车”的雄心，有望为AI大模型带来革命性的算力效率提升，从而重塑产业竞争格局。