消息称MacBook Neo 2拟搭载A19 Pro芯片和12GB内存
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比特币硬分叉链BIP-110已确定BLAKE2b为新POW算法，可使用普通CPU/GPU挖矿
Odaily星球日报讯 Luke Dashjr 已利用随机的方式确定 BLAKE2b 将作为 BIP-110 链的新 POW 算法，替代比特币目前使用的 SHA-256d 算法。与 SHA-256d 相比，BLAKE2b 更适合使用通用 CPU/GPU 进行挖矿，更偏 CPU 友好，可降低现有比特币 ASIC 矿机的优势。 此前消息，Luke Dashjr 计划将于 9 月 1 日正式实现 BIP-110 硬分叉，使其成为一条独立区块链，并产生区别于比特币的新代币，Luke Dashjr 已被比特币 BIP 编辑团队撤销了比特币 BIP 编辑权限。
AMD年度旗舰AI大会来袭 瑞银：CPU/GPU技术路线是重头戏
火星财经消息,AMD年度旗舰AI大会“Advancing AI 2026”将于当地时间7月22日至23日在美国旧金山举行。瑞银发布前瞻报告称，此次活动可能更侧重于展示技术而非公布客户或财务信息，预计AMD将公布数据中心CPU(包含Venice、Verano)与GPU(MI450x以及MI500)技术路线的最新进展;嵌入式、游戏显卡业务也会同步更新相关信息。瑞银予AMD“买入”评级，目标价从670美元上调至700美元。(财联社)
日本启动「Noetra」国产AI项目：英伟达供应2.75万颗Rubin GPU，索尼软银等44家企业团体参与
火星财经消息，7 月 17 日，日本国产多模态基础模型研发项目「Noetra」于 7 月 16 日正式启动，核心企业为索尼集团、软银、NEC 和本田，共计 44 家企业和团体出资参与，涵盖制造、金融、物流、通信等广泛行业，产业技术综合研究所及 Preferred Networks 等机构的工程师也将加入研发。该项目属于经济产业省推进的「面向 AI 机器人与物理 AI 的多模态基础模型开发事业」（英伟达官方称之为 FRONTia Project），旨在打造用于制造现场和机器人等物理 AI 场景的日本国产基础模型，而非仅仅增加一个日语对话 AI。 硬件层面，Noetra 将与英伟达合作构建配备约 2.75 万颗最新 Rubin GPU 及 1.375 万颗 Vera CPU 的计算平台，采用 NVIDIA Vera Rubin NVL72 机架与 DSX 平台架构，设计电力容量 140 兆瓦，计划 2027 年 4 月动工、2028 年 6 月投产，届时将成为日本规模最大的 AI 算力基础设施。 研发路线分三阶段推进：2026 年度起开发以 AI 智能体与自然语言处理为核心的推理基础模型；2028 年度实现文本、图像、视频与音频无缝融合的全模态基础模型；2030 年度实现理解空间与物理属性的真实世界原生 AI，最终应用于制造、物流、医疗及通信等领域。
蚂蚁开源Ling-3.0-tiny：79亿参数，M4Pro本地跑到90Token/s
据动察 Beating 监测，蚂蚁百灵正式开放 Ling-3.0-tiny 权重，提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本，Hugging Face 页面标注为 MIT 许可。模型共有 79 亿参数，每个 Token 只激活 13 亿，主要面向本地部署和 Agent 场景。 Ling-3.0-tiny 有 128 个路由专家，每个 Token 只选择其中 8 个，再加 1 个所有 Token 都会使用的共享专家。注意力部分采用 3:1 的 KDA 与 MLA 混合架构，也就是每 3 层 Kimi Delta Attention 后接 1 层 MLA。 官方称 FP8 版在 M4 Pro MacBook 上可达到约 86–90 Token/s；DGX Spark 上约为 100–105 Token/s。
伯恩斯坦：将台积电目标价上调至3300元新台币，CPU或成新驱动力
火星财经消息 8月11日，伯恩斯坦分析师发布研究报告称，随着今年早些时候代理AI的兴起，CPU市场有望加速增长，并可能成为台积电新的增长驱动力。分析师预计台积电CPU相关营收将在2027年达到300亿美元区间上端，占其总营收的10%-20%区间中部。因此，就芯片营收贡献而言，到2027年，CPU可能与包括GPU和ASIC在内的AI加速器同样重要。伯恩斯坦将台积电目标价从2,780元新台币上调至3,300元新台币，并指出与同行相比其估值仍然便宜。（广角观察）
亚马逊AWS要求工程师削减CPU资源浪费，以缓解云计算容量压力
Odaily星球日报讯 亚马逊云服务（AWS）近期要求工程团队减少服务器 CPU 资源浪费，以确保未来能够满足客户对 EC2 云服务器服务持续增长的容量需求。 据知情人士透露，AWS 管理层于 5 月与工程师召开会议时表示，公司需要尽可能节省计算资源，包括运行在中央处理器（CPU）上的服务器容量，以及长期供不应求的 AI 芯片计算资源。 消息人士称，AWS 目前正面临云计算容量紧张问题，尤其是在 AI 基础设施需求快速增长背景下，企业客户对计算资源的争夺加剧。公司希望通过优化现有基础设施利用率，释放更多可用容量。 此次内部要求反映出大型云服务商正面临 AI 浪潮带来的算力压力。随着生成式 AI 应用扩张，云厂商不仅需要大量 GPU 等 AI 加速芯片，也需要额外 CPU、存储和网络资源支撑整体计算负载。 AWS 作为全球最大的云计算服务商之一，近年来持续扩大数据中心投资，但 AI 业务快速增长使行业整体进入“算力紧缺”阶段。分析人士认为，提高现有服务器利用效率，已成为云厂商在新增基础设施建设之外的重要应对措施。（The Information）