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美国人工智能初创公司 OpenAI 近日对外发布声明，否认了媒体有关其计划采用谷歌自研芯片的报道。这一声明是在媒体两天前的相关消息引发广泛关注后发布的。OpenAI 的一位发言人在周日表示，尽管该公司正在对谷歌的张量处理单元（TPU）进行早期测试，但目前并没有大规模使用这些芯片的打算。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney在人工智能领域，实验室测试各种芯片的情况十分普遍，但要实现新硬件的大规模应用通常需要较长时间。此外，这也涉及到不同的架构和软件支

腾讯正式发布并开源混元大模型家族的新成员——混元-A13B模型。该模型采用基于专家混合（MoE）架构，总参数规模达800亿，激活参数为130亿，在保持顶尖开源模型效果的同时，大幅降低了推理延迟与计算开销，为个人开发者和中小企业提供了更具性价比的AI解决方案。

据媒体报道，韩联社援引韩国科技部向总统国政规划委员会报告的计划称，韩国政府将在未来 5 年内在人工智能领域投入16. 1 万亿韩元。保障 5 万颗GPU安全供应，打造AI数据中心。支持人工智能模型的开发，使其对所有公民开放。

最近，华为通过其新推出的 “昇腾 + Pangu Ultra MoE” 系统展示了一个令人惊叹的突破:一个近万亿参数的 MoE 大模型在短短2秒内就能理解并解答一道高等数学题。而这一切都在没有使用 GPU 的情况下实现，显示出华为在自主可控的国产算力和模型训练方面的强大能力。在技术层面，华为的团队成功提升了训练系统的整体性能，通过智能选择并行策略和优化计算通信，大幅提高了集群的训练效率。在其技术报告中，华为详尽披露了在 CloudMatrix384超节点上进行的多项技术创新，包括改进的通信机

秘塔 AI 搜索推出了全新的 “极速” 模型，标志着其在人工智能搜索技术上的重大突破。通过创新的技术手段，秘塔 AI 搜索的响应速度达到了令人惊叹的400tokens / 秒，确保大部分问题在2秒内就能得到答案。这一进步不仅提升了用户体验，也显著提高了信息获取的效率。此次 “极速” 模型的实现得益于多项先进技术的应用。秘塔 AI 团队在 GPU 上进行了 kernel fusion 的优化，同时在 CPU 上实施了动态编译优化。这些技术的结合使得单张 H800GPU 的性能得到了最大化的发挥。用户在使用过程中可以

近日，秘塔AI搜索正式推出全新“极速”模型，为用户带来更高效、精准的搜索体验。 秘塔AI搜索团队通过在GPU上进行kernel fusion技术，以及在CPU上实施动态编译优化策略，成功在单张H800GPU上实现了最高400tokens/秒的响应速度，大部分问题能在2秒内给出答案。

NVIDIA在台北COMPUTEX2025大会上正式发布全新GeForce GPU系列，引发全球科技圈热议。NVIDIA首席执行官黄仁勋在主题演讲中表示:“你在这里看到的都不是艺术，只是恰好很美而已”，强调新GPU通过人工智能与实时模拟的融合，为游戏玩家、内容创作者和AI开发者带来前所未有的视觉与性能体验。AIbase综合最新动态，深入解析这一突破性发布的技术亮点及其对AI与游戏生态的深远影响。全新GeForce GPU:AI与模拟的极致融合全新GeForce GPU系列（暂未公布具体型号，业界推测为RTX50系列）基于NVIDIA最新架构，

在当今科技行业，AI（人工智能）正迅速崛起，许多巨头公司都在大谈特谈拥有万亿参数的 AI 模型，这些模型通常需要耗费巨资搭建庞大的 GPU 集群。然而，Fastino 却走了一条不同的道路，利用成本低廉的游戏 GPU 进行 AI 模型训练，并成功获得了由 Khosla Ventures 领投的1750万美元融资。这一创新的方式使得 Fastino 能够在资源有限的情况下，实现高效的 AI 模型开发。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyFastino 的理念在于优化 AI 训练的资源使用，特别是在当前全球经济不确定性加剧

工智能公司Anthropic向白宫发出呼吁，要求进一步加强针对人工智能扩散的出口管制。这些出口管制自今年五月中旬起，将限制或禁止将高端 GPU 及加速器出售给中国及部分国家。Anthropic表示，现有的出口管制措施仍不足以遏制走私芯片流入中国，从而推动其人工智能的持续进步。Anthropic在一份简报中指出，中国在一月份发布的免费大型语言模型（LLM）已经在某些基准测试中超越了美国公司的模型，这让许多西方人工智能公司感到担忧。针对美国政府发布的三层次出口管制方案，Anthropic希望

去中心化 GPU 云计算提供商 Aethir 今日宣布推出一项名为“AI Unbundled”的行业联盟，旨在推动 Web3人工智能生态系统的发展。该计划汇集了包括0G Labs、Biconomy、Polyhedra、Oasis Protocol Foundation、ChainGPT、IoTeX、iExec、Geodnet、Flock.io、Alpha Neural AI、DeAgent AI 和 OORT 在内的顶级去中心化基础设施提供商、区块链网络和投资公司。Aethir 表示，AI Unbundled 的成立是其提供端到端基础设施、促进全行业协作和加速人工智能应用落地的重要一步。随着大型语言模型、生成式 AI 和人工智能代理的快速发展，AI 模型

Intel近日宣布，其专为本地生成式AI设计的AI Playground软件正式开源，为Intel Arc GPU用户提供了一个强大的AI模型运行平台。据AIbase了解，AI Playground支持多种图像、视频生成模型以及大型语言模型（LLMs），通过优化本地计算资源，显著降低了AI应用的硬件门槛。项目已在GitHub发布，吸引了全球开发者与AI爱好者的广泛关注，标志着Intel在开源AI生态中的重要布局。核心功能:多模态AI模型一站式支持AI Playground作为一款用户友好的“AI中心”，集成了丰富的生成式AI功能，涵盖图像生成、图像风格化

前英特尔首席执行官帕特・盖尔辛格（Pat Gelsinger）近日在英伟达2025年 GPU 技术大会的《Acquired》播客中表示，英伟达的人工智能(AI)图形处理器(GPU)定价策略过高，难以支持大规模的 AI 推理任务。盖尔辛格指出，推理是部署 AI 模型的关键环节，当前行业的发展趋势应该更关注推理，而英伟达的技术在成本效益上难以满足这一需求。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney他提到，英伟达用于 AI 训练的处理器价格高达现实所需的10，000倍之多。虽然盖尔辛格承认早期生成式 AI 的快速

美团首席执行官王兴详细阐述了公司对于人工智能（AI）领域的战略规划。王兴透露，美团在过去一年中，将确保GPU资源供应作为首要工作，并已投入巨额资金用于AI基础设施建设。他进一步表示，美团计划在2025年进一步加大对AI关键基础设施的投资，以强化其在这一领域的布局。

在即将召开的年度开发者大会上，英伟达首席执行官黄仁勋将展示公司最新的人工智能（AI）和量子计算芯片。这次大会将在加州圣荷西的 SAP 中心举行，预计将吸引大量观众。行业观察人士普遍认为，黄仁勋会重点介绍英伟达最新的 Blackwell 系列图形处理单元(GPU)，以及即将推出的新产品。近年来，AI 的迅猛发展推动了英伟达股价的飙升，然而，因中国企业 DeepSeek 的崛起，股价在年初经历了急剧下跌。尽管如此，英伟达的股票在经历了3月份的低谷后，最近有所回升。今年以来，该股票仍然

《苏州市加快发展AI芯片产业的若干措施（征求意见稿）》公开征求意见。其中提到，做强骨干核心企业。聚焦GPU通用型芯片、ASIC专用型芯片、FPGA半定制化芯片、存算一体芯片、硅光芯片等重点方向，加大招商力度，加快引育一批带动性强的优质项目、头部企业，对重点项目在空间保障、场地建设、人才引进等方面予以综合支持。推动AI芯片企业通过兼并重组等方式提升资源整合能力，向产业链上下游布局拓展业务，对优质AI芯片企业开展并购重组，鼓励县级市（区）对企业实施兼并重组

深度计算领域再添利器!摩尔线程今日重磅宣布，正式开源MT-MegatronLM与MT-TransformerEngine两大AI框架，这一举措将为国产计算基础设施注入强劲动力。这两大框架通过深度融合FP8混合训练策略和高性能算子库，成功在国产全功能GPU上实现混合并行训练和推理，大幅提升了大模型训练的效率与稳定性。摩尔线程此次开源的MT-MegatronLM框架专为全功能GPU打造，支持dense模型、多模态模型及MoE（混合专家）模型的高效训练，满足了当前AI领域多样化的训练需求。而MT-TransformerEngine则主攻Transformer模型的训

在中国人工智能领域的不断演进中，李开复创办的 AI 公司 “零一万物” 于2025年3月17日宣布推出其全新的万智企业大模型一站式平台。该平台旨在为企业提供定制化的 DeepSeek 部署解决方案，助力企业高效应用大模型技术。万智企业大模型一站式平台预装了多款高性能 GPU，如昇腾等，内置 DeepSeek 全系列模型，灵活支持前沿的 AI 模型架构，满足企业在搜索和数据处理上的需求。李开复指出，该平台的 AI 搜索产品准确性高达88%，有效减少了大模型的幻觉问题，显著提升了信息检索的准确性和

一直以来，高性能AI模型都是少数巨头的“奢侈品”，动辄需要堆砌如山的GPU，让不少中小企业只能望洋兴叹。但现在，一股清流来了!Cohere 公司重磅推出了其最新的AI模型 Command A，这款拥有1110亿参数的大家伙，竟然只需要两块GPU就能高效运转，而且号称能为企业节省高达50%的部署成本!这简直是在高昂的AI门槛上凿开了一扇经济实惠的窗户，让人不禁想问:难道企业级AI也要开始走“平替”路线了吗?“小身材，大能量”:两块GPU也能驱动百亿级模型长期以来，高性能LLM与高昂的硬件需求几乎画

在人工智能革命的浪潮中，没有哪家公司比英伟达更具优势。自从两年多前 ChatGPT 引爆市场以来，这家高性能 GPU 巨头的收入、盈利能力和现金储备一路飙升，其股价也随之水涨船高。凭借日益增长的财富，英伟达正积极扩大其在人工智能领域的投资版图，尤其是在初创企业方面。根据 PitchBook 的数据，英伟达在2024年显著加大了风险投资力度，参与了49轮人工智能公司的融资，相较2023年的34轮大幅增长。更令人瞩目的是，这一数字远超此前四年（2019-2022年）的总和，那四年间英伟达仅投资了

社交媒体巨头Meta正面临着前所未有的AI基础设施成本压力，预计仅AI相关支出就将飙升至惊人的650亿美元，整体年度总支出更是可能高达1190亿美元!面对如此天文数字的账单，这家科技巨头终于坐不住了，毅然走上了自研AI芯片的道路，并已在这一领域取得了显著进展。最新的报告显示，Meta即将启动小规模的自研芯片部署，这一举动预示着，Meta将逐步摆脱对英伟达及其昂贵GPU的依赖，以此来降低训练人工智能模型的巨额成本。Meta 并非一时冲动才做出自研芯片的决定，实际上，他们曾一度搁