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  • 从英伟达GTC大会,看见国产芯片的差距与机遇
    英伟达GTC大会透露AI行业新趋势:大模型转向推理主导;推出“AI工厂”概念,提供全面芯片与系统解决方案;强调系统整合能力的重要性,并呼吁国内芯片企业注重生态构建与市场需求导向。
  • 引入LPU的英伟达,是在补强,还是在拆自己的护城河?
    GTC 2026落幕,英伟达宣布与AWS达成大规模芯片采购协议,预计2027年前完成交付。黄仁勋在会上提及的万亿美元营收目标正逐渐变为现实。值得注意的是,Groq芯片首次进入AWS数据中心,引发业界关注。三位半导体与AI算力领域专家讨论了LPU背后的经济与物理瓶颈,以及英伟达在推理时代的策略。他们认为,尽管LPU带来了变革,但其价值还需进一步评估。此外,英伟达持续加码整机柜算力,意图巩固客户心智地位。在软件方面,英伟达推出了NemoClaw软件栈,配套开源模型,展示了其在软件方面的领先地位。最后,几位嘉宾对未来国产算力产业链的发展提出了见解,强调了强链主的重要性以及对顶尖人才的重视。
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    04/01 17:19
    引入LPU的英伟达,是在补强,还是在拆自己的护城河?
  • 自动驾驶L4的安卓套件:GTC 2026吴新宙介绍的英伟达Drive Hyperion
    英伟达在GTC 2026上展示了其最新的L4自动驾驶参考软硬件解决方案,包括基于Drive Hyperion的统一参考架构,核心计算平台AGX Thor,以及标准化的传感器套件。此外,还介绍了双ECU协同工作架构和统一软件安全基础Haloes。英伟达的战略合作伙伴包括多家全球领先的主机厂,预计在未来几年内实现L4自动驾驶技术的商业化部署。
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  • GTC 2026 演讲精华:从LPU、Feynman、再到OpenClaw、NemoClaw
    英伟达GTC 2026大会展示了四大核心技术:LPU推理芯片、OpenClaw智能体生态系统、NemoClaw安全框架和Feynman前瞻架构。LPU解决了算力效率问题,OpenClaw定义了AI智能体的新范式,NemoClaw增强了安全性,而Feynman架构则着眼于未来的物理AI和通用人工智能。这些技术共同推动AI从训练竞赛迈向推理普惠,从数字生成走向物理交互。
    GTC 2026 演讲精华:从LPU、Feynman、再到OpenClaw、NemoClaw
  • 黄仁勋GTC 2026:SaaS已死,软件定义汽车还是按Token收费?
    GTC 2026展示了英伟达推动AI迈向“下半场”的宏伟蓝图,从单纯数字生成转向具备行动力的智能体(Agentic AI),并在汽车、机器人等领域落地。英伟达发布了Vera Rubin超级计算平台、融合Groq技术的芯片、OpenClaw与NemoClaw等新产品,强调AI计算基础设施需求巨大。此外,英伟达推出Alpamayo大模型,赋予汽车“思考和解释”能力,并通过Cosmos、Isaac Lab和Newton引擎生成大量合成数据训练AI。英伟达还宣布多家车企加入Robotaxi平台,预示着智能辅助驾驶/自动驾驶将成为汽车行业的重要发展方向。
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