三季度科技圈重要事件一览:科技巨头财报密集发布,存储大会与Hot Chips 2026接力登场
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SemiAnalysis:AMD股价若涨至600至700美元,Meta与OpenAI的GPU资本成本或降至零
BlockBeats 消息,8 月 4 日,半导体与 AI 独立研究机构 SemiAnalysis 发文表示,AMD 于去年末及今年初分别与 Meta、OpenAI 达成协议,向两家公司提供与业绩挂钩的认股权证。相关权证将根据最多 6GW AMD Instinct GPU 的采购及部署进度归属,同时还取决于 AMD 股价能否跨越多个门槛,最高门槛为 600 美元。 AMD 股价已由 2026 年初约 200 美元升至目前约 500 至 600 美元。假设与股价相关的权证归属大致呈线性变化,且 6GW 容量全部完成部署,Meta 与 OpenAI 每颗 GPU 的小时资本成本将分别由约 2.15 美元和 2.50 美元,降至约 1.60 美元和 1.75 美元。 SemiAnalysis 表示,若 AMD 股价升至 600 至 700 美元区间,两家公司仅就 GPU 而言的资本成本可能实际降至零。若 AMD 持续改善软件栈、获得更多大型客户订单,并推动股价升至 1000 美元以上,则包括服务器设备、网络及 CPU 在内的整个集群资本成本,理论上也可能降至接近零。
英伟达详解下一代AI专用Vera CPU,向AMD和英特尔发起挑战
BlockBeats 消息,7 月 21 日,英伟达因其图形处理器(GPU)——即 AI 核心芯片——的需求极其旺盛而成为全球市值最高的公司。如今,英伟达已开始销售其专为 AI 设计的中央处理器(CPU)——Vera,并发布了新信息,以便潜在客户全面评估该芯片。 英伟达发布了其数据中心 CPU Vera 的新信息,包括规格参数以及潜在客户全面评估该芯片所需的基准测试和架构信息。英伟达代表表示,Vera 芯片已于 6 月交付给 OpenAI、Anthropic 和 SpaceX 等客户。进军 CPU 领域,为英伟达在 AI 服务器市场开辟了与 AMD 和英特尔竞争的新战场。 点击下方原文链接,加入动察 Beating · 飞书 AI 新闻渠道,7×24 小时不间断监测全球 AI 热点与新闻。
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)
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。
上海:围绕高性能计算芯片(GPU/NPU)、量子芯片(QPU)、高速光互连(CPO)、高带宽内存(HBM)及异构服务器等核心环节 推动自主芯片与主流大模型深度融合
火星财经消息,上海市经济和信息化委员会印发《上海市软件和信息服务业发展“十五五”规划》。其中提到,攻坚下一代模型架构,推动基于状态空间模型、循环神经网络变体、液态神经网络等非Transformer架构的多技术路线探索。加快布局物理智能、世界模型、量子智能、类脑智能等前沿基础模型技术体系。攻关超大规模智能算力集群组网技术,围绕高性能计算芯片(GPU/NPU)、量子芯片(QPU)、高速光互连(CPO)、高带宽内存(HBM)及异构服务器等核心环节,提升智算硬件的供给能力,推动自主芯片与主流大模型深度融合。聚焦新型存储检索、数模协同等,突破高精度异构处理、原生多模态融合及动态价值对齐等关键技术,建设覆盖语料全生命周期的自动化复杂推理。(财联社)
高盛:英伟达下一代Vera Rubin超级芯片中存储成本占BOM约62%
火星财经消息,8 月 10 日,高盛最新报告确认,英伟达下一代「Vera Rubin」超级芯片的物料清单(BOM)中,存储组件成本预计占据约 62% 的比例。 据 ZeroHedge 援引高盛分析称,在 Vera Rubin 平台中,CPU 侧的 SOCAMM2 内存模块成本占比明显高于 GPU 侧的 HBM4 高带宽内存。 高盛此前在 5 月已指出,随着 AI 基础设施需求持续增长,存储器正在成为 AI 服务器硬件成本结构中的关键组成部分。此次报告进一步凸显了 AI 芯片供应链中存储环节的重要性,尤其是面向下一代 AI 计算平台的高性能内存需求正在快速提升。