英伟达

• 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。

  雷峰网

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  04/01 17:19

  GTC LPU

  
• 英伟达 Alpamayo：基于推理的自动驾驶大模型设计与量产部署全解析

  英伟达在GTC 2026上介绍了其开源的Alpamayo VLA模型，这是一个100亿参数的端到端、基于推理的视觉语言动作模型。Alpamayo通过多阶段训练流程，包括通用推理、轨迹预训练、监督微调和强化学习，提升了模型的推理能力和准确性。此外，Alpamayo还解决了具身不一致和前沿探索等问题。在量产部署方面，英伟达提出了多任务产品功能和模式专家架构，以及生产级别的数据流水线和实时部署技术，确保模型能够在真实车辆环境中高效运行。最新发布的Alpamayo 1.5模型增加了导航和语言对话控制辅助驾驶等功能，进一步提升了其灵活性和可控性。

  Vehicle

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  03/27 10:00

  自动驾驶 VLA

  
• 国产芯片错过「组团反杀」英伟达机会，或因死磕自研互联协议

  超节点互联协议生态的碎片化严重制约其规模化部署，成为制约算力基础设施发展的核心瓶颈。尽管英伟达和谷歌凭借封闭协议建立了强大的技术壁垒，但随着市场的成熟和技术的进步，开放统一的互联协议已成为发展趋势。 国内芯片厂商普遍缺乏自研互联协议的能力，过度追求封闭协议可能导致技术冗余和生态割裂。相比之下，接入开放生态并通过与其他厂商合作，可以更好地利用现有技术和资源，提高市场竞争力。 未来，随着超节点技术的普及和市场规模的增长，封闭与开放的博弈将趋于平衡，开放统一的协议将成为主流趋势，从而推动整个行业的协同发展和技术创新。

  雷峰网

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  03/26 16:49

  算力 超节点

  
• 文末有彩蛋 | AI 满足未来的金融需求

  NVIDIA 推出 “AI 改变行业未来” 系列文章，邀你一起见证科技力量。本周带来第四期 “AI 改变行业未来” 之金融服务。 智能技术正在推动全球创新，改变经济基础架构。借助 NVIDIA 的 AI 技术（包括深度学习、机器学习和自然语言处理等），金融机构可以加强风险管理，改善数据支持的决策和安全性，并提升客户体验。 打造 AI 驱动的银行 隐私计算全栈技术与基础设施提供商星云 Clustar

  NVIDIA英伟达

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  03/25 21:55

  AI CPU
• 什么是Token？黄仁勋一场演讲念叨70次

  英伟达GTC大会上的黄仁勋强调Token的重要性，将其比作AI时代的“新大宗商品”。Token不仅是AI处理信息的基本单元，也是衡量AI产业渗透率与国家竞争力的核心指标。Token的应用从AI模型处理信息扩展至网络安全认证和区块链资产交易。黄仁勋认为，AI产业正从“训练”转向“推理”，核心指标由DAU转变为TPD，推动商业模式从卖软件向卖Token转变。在中国市场，Token经济引发爆发式增长，市场需求远超算力供给弹性，导致云厂商涨价。同时，中国开始战略部署算力与能源平衡，推动绿色智算基地建设。Token的演变反映了计算文明从数据处理走向智能涌现的趋势，成为中国AI时代的基础度量衡和核心生产资料。

  制造前沿

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  03/25 09:38

  Token

  
• 英伟达算力跃迁，谁能破解 “五层蛋糕” 的散热瓶颈？

  英伟达GTC 2026大会上，黄仁勋提出AI算力“五层蛋糕”架构，强调散热效率是决定算力上限的关键。金刚石散热凭借卓越的热导率和物理特性，成为破解散热瓶颈的终极方案，推动算力革命。随着技术突破和产业落地，金刚石散热将在“五层蛋糕”全架构中发挥重要作用，成为算力时代的必要基础。

  未来产链

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  03/25 09:27

  算力 金刚石
• Supermicro推出基于NVIDIA Vera Rubin平台的系统产品组合

  Super Micro Computer, Inc.（NASDAQ：SMCI）作为云端计算、AI/机器学习、存储和5G/边缘领域的全方位IT解决方案供应商，宣布推出基于NVIDIA Vera Rubin平台的系统产品组合。许多数据中心正转型为AI工厂，规模化智能计算、代理式推理、长上下文AI，以及混合专家模型（Mixture-of-Experts，MoE）等类型的工作负载，也使市场对新型计算与存储

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  03/23 11:09

  处理器 NVIDIA

  
• 英伟达携手Qnity，加码AI时代半导体材料与先进封装

  英伟达与Qnity Electronics宣布建立战略合作，共同推进半导体先进材料开发及AI/HPC先进封装技术。双方将利用英伟达的开源工具提升材料建模与仿真效率，缩短开发周期并加速成果落地。此次合作旨在解决AI芯片面临的信号完整性、可靠性及可制造性问题，助力半导体产业技术创新。

  DT半导体

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  03/23 10:37

  先进封装 半导体材料
• GTC 2026引爆AI算力新浪潮，芯联集成如何为万亿AI算力注入能源动力

  全球科技圈瞩目的英伟达GTC 2026大会落下帷幕。 英伟达CEO黄仁勋发布了Vera Rubin AI工厂平台、Feynman下一代芯片架构、超高功率算力芯片，同时宣布了一个预测：2025年至2027年，全球AI算力市场规模将累计突破1万亿美元大关。 这意味着AI产业正式进入“工业化、基建化”新阶段。 算力的尽头是电力。在AI时代，电力设施和能源成本已经成为制约其高速发展的核心要素。算力与电力的

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  03/23 10:13

  数据中心 英伟达

  
• 联合达索/西门子/PTC等五大工业软件巨头！NVIDIA超重磅布局工业！

  NVIDIA携手Cadence、达索系统、PTC、西门子、新思科技五大工业软件巨头，共同推进工业AI全面提速。通过CUDA-X、Omniverse等技术，加速设计仿真、数字孪生、MES/APS、工程研发、高端制造全流程，重塑全球设计、工程与制造模式。

  智能制造之家

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  03/23 09:50

  智能制造 工业AI

  
• 撕开英伟达的算力围城

  Cerebras通过推出具有90万AI内核和44GB片上SRAM的WSE-3芯片，挑战英伟达在AI领域的主导地位。尽管Cerebras在推理性能和成本上有明显优势，但其专有的编译器和较高的能耗使其在商业推广上面临挑战。此外，Cerebras还需应对客户集中度风险和产能扩张的压力。与此同时，SambaNova也提出了类似的解决方案，但在资本市场上遭遇了不同的命运。

  半导体产业纵横

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  03/23 09:39

  算力

  
• 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。

  Vehicle

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  03/23 09:31

  自动驾驶 L4级自动驾驶

  
• 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。

  智能计算芯世界

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  03/20 17:16

  GTC LPU

  
• 英伟达发布LPU芯片！AI推理等来「加速器」，GPU不再是唯一答案?

  英伟达发布全新Vera Rubin平台，重点展示LPU（Language Processing Unit）芯片，强调其在大模型推理中的高效性和低延迟特性。LPU采用SRAM方案，显著提升AI推理速度，适用于多任务场景下的实时交互。国产厂商如平头哥和昆仑芯也在探索类似技术路径，力求突破现有局限，提升本土AI算力市场竞争力。

  雷科技

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  03/20 11:39

  AI推理 LPU
• 芯片架构师视角解读英伟达 CES 2026 Rubin 超算架构的跨级跃迁

  英伟达发布Vera Rubin平台，由六款专为AI超级计算机设计的芯片组成，包括Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和NVIDIA Spectrum-6以太网交换机。这些芯片协同工作，显著提升了算力和存储能力，并降低了推理和训练的成本。此外，平台还引入了新的硬件架构和技术，如无缆互联和AI原生存储，进一步推动了AI基础设施的发展。

  芯科技圈

  4168

  03/19 10:34

  超级计算机
• 存储巨头们的下一代火力交锋，HBM4与高性能SSD大放异彩

  在近日举办的英伟达GTC 2026大会上，英伟达CEO黄仁勋宣告AI已全面进入“推理时代”，并发布了包括Vera Rubin超级芯片、Groq 3 LPU（语言处理单元）、Feynman架构等在内的多项重磅成果。

  全球半导体观察

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  03/19 09:20

  SSD HBM4
• 英伟达多元产品线分攻AI训练与推理需求，以应对CSP自研ASIC规模升级

  在大型云端服务供应商(CSP)加大自研芯片力道的情况下，NVIDIA（英伟达）在GTC 2026大会改为着重各领域的AI推理应用落地，有别于以往专注云端AI训练市场。通过推动GPU、CPU以及LPU等多元产品轴线分攻AI训练、AI推理需求，并借由Rack整合方案带动供应链成长。 TrendForce集邦咨询表示，随着以Google（谷歌）、Amazon（亚马逊）等CSP为首的自研芯片态势扩大，预估

  与非网编辑

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  03/19 07:17

  NVIDIA LPU

  
• 比亚迪、吉利、五十铃和日产采用 NVIDIA DRIVE Hyperion 开发L4级自动驾驶汽车

  随着 NVIDIA L4 级硬件升级，领先的汽车制造商和出行服务提供商正基于 NVIDIA 的端到端辅助驾驶汽车平台进行开发 NVIDIA 宣布其 NVIDIA DRIVE Hyperion™ 平台的采用规模正持续扩大，全球汽车制造商比亚迪、吉利、五十铃和日产，以及领先的出行服务提供商都在采用该平台。这反映了行业在安全、可规模化的辅助驾驶汽车开发方面正加速发展。 这些合作伙伴采用由 NVIDIA

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  788

  03/18 16:23

  NVIDIA 辅助驾驶

  
• 双剑合璧！GPU+LPU 重构 AI 推理底层逻辑——GTC2026深度解析

  英伟达在GTC2026推出了一系列革新性AI计算架构和技术，包括Vera Rubin POD、Rubin GPU、Groq 3 LPU和Dynamo软件栈。Vera Rubin POD是一个七芯片协同的超级计算工厂，提供了高达60 Exaflops的AI计算能力和10 PB/s的纵向扩展带宽。Rubin GPU专为推理时代的预填充与训练设计，采用先进的3纳米制程工艺，提供50 PFLOPS的算力。Groq 3 LPU则是专门为低延迟的Token自回归解码设计，采用SRAM作为工作内存，提供高达80 TB/s的片上SRAM带宽。AFD架构将注意力与前馈网络解耦，提高了推理效率。Dynamo软件栈则提供了智能的KV缓存感知路由和多层次存储卸载方案，进一步优化了系统的性能和效率。这些技术共同构建了一个全新的AI推理基础设施，标志着英伟达在AI计算领域的重大突破。

  歪睿老哥

  3855

  03/18 14:33

  GPU AI推理
• 刚刚，黄仁勋又让整个硅谷睡不着了

  英伟达GTC 2026发布会：推出Vera Rubin平台，全面投产七款芯片；宣布至少1万亿美元需求订单；介绍Token分层定价体系；发布开源项目NemoClaw。

  半导体产业纵横

  405

  03/18 14:06

  GTC

  

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