https://www.neican.ai/tags/%E8%BD%AF%E7%A1%AC%E4%BB%B6%E5%8D%8F%E5%90%8C/ Recent content in 软硬件协同 on AI内参 Hugo zh-cn Wed, 03 Jun 2026 09:40:03 +0800 https://www.neican.ai/insights/deepseek--20260603094003647-0/ Wed, 03 Jun 2026 09:40:03 +0800 https://www.neican.ai/insights/deepseek--20260603094003647-0/ DeepSeek 通过创新的架构设计消解了 AI 推理对昂贵显存的极端依赖，其“软硬件协同”模式标志着 AI 产业竞争正从单纯的算力堆砌转向高效的系统工程竞争，为实现大规模 AI 应用落地提供了成本最优解。 https://www.neican.ai/insights/article-20251013091004692-0/ Mon, 13 Oct 2025 09:10:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20251013091004692-0/ 全球AI竞争正从单一技术比拼转向软硬件深度协同的生态体系较量，以OpenAI-英伟达-Oracle为代表的西方联盟和中国自主可控的模芯生态构建，正形成两大竞争路径。未来3-5年，算力集群与系统级优化将决定AI生态的胜负，地缘政治因素将持续推动AI技术和供应链的区域化与分流，重塑全球数字文明格局。 https://www.neican.ai/insights/article-20250908094004605-0/ Mon, 08 Sep 2025 09:40:04 +0800 https://www.neican.ai/insights/article-20250908094004605-0/ 随着AI模型规模激增，传统GPU的能耗和延迟瓶颈日益显著。洛桑联邦理工学院在《Nature》发布的综述揭示，“物理神经网络”（PNNs）利用光、电等物理系统进行模拟计算，有望实现千百倍的能效提升，成为大规模AI训练与推理的新范式。尽管面临噪声和软硬件协同等挑战，PNNs的出现预示着AI计算将摆脱数字桎梏，迈向一个与物理世界深度融合的多元化未来。 https://www.neican.ai/insights/ue8m0-fp8ai-20250822114005672-1/ Fri, 22 Aug 2025 11:40:05 +0800 https://www.neican.ai/insights/ue8m0-fp8ai-20250822114005672-1/ DeepSeek V3.1的UE8M0 FP8参数精度，是中国AI大模型为适配国产芯片而做出的关键创新，象征着国内AI产业正从依赖外部标准转向软硬件深度协同的自主发展之路。此举不仅是技术上的大胆取舍，更是地缘科技竞争背景下，中国寻求算力主权和独立生态布局的战略宣言，预示着全球AI格局的多元化演进。