国家超算互联网用户突破170万
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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)
腾讯芯片负责人高剑林离职创业，瞄准RISC-V高性能AI CPU赛道
火星财经消息，8 月 22 日，据 MaxForAI 披露，腾讯芯片研发核心负责人高剑林近期已离开腾讯并开启创业，计划围绕高性能 AI 服务器和 Agentic AI（智能体 AI）方向，研发基于 RISC-V 架构的高性能 CPU。 高剑林被认为是腾讯自研芯片体系早期核心推动者之一。资料显示，他于 2013 年在腾讯内部组建 FPGA 硬件团队，2018 年开始布局 AI 芯片研发，2020 年成立蓬莱实验室，并推动腾讯多款 AI 芯片研发及数据中心部署。 此次创业方向聚焦 CPU，而非当前竞争激烈的 AI GPU 市场。报道称，高剑林认为，随着 Agentic AI 快速发展，AI 推理过程将涉及模型调用、工具执行、搜索、数据库交互以及大量任务调度，CPU 将在 AI 系统中承担更加重要的调度和控制角色。 据报道，高剑林此前在腾讯期间已涉及 RISC-V 相关研发，并参与芯片架构、验证、后端等多个技术方向。其新公司计划基于开放指令集 RISC-V 打造高性能服务器 CPU，以切入 AI 基础设施市场。 目前，高剑林新公司名称、融资情况及具体产品发布时间尚未公开。市场关注其是否会成为中国 AI 芯片领域又一家瞄准服务器 CPU 和智能体基础设施的新兴力量。
英伟达：多GPU UMAP可在8分钟处理870GB向量数据，最高提速74倍
BlockBeats 消息，8 月 19 日，英伟达发布技术博客称，其 cuML 与 cuVS 新增多 GPU UMAP 能力，可将大规模向量数据的降维处理分布至多张 GPU 上执行，在保持嵌入质量的同时显著缩短运行时间。 英伟达表示，在配备 8 张 H100 GPU 的 DGX 系统上，对包含 1.06 亿个向量的 MIRACL 数据集进行测试时，数据规模约 870GB，cuML 多 GPU UMAP 可在 8 分钟内完成端到端处理，相较预计的 CPU 实现速度最高提升 74 倍；此前 CPU 方案即使使用 2TB 内存也无法完成全量处理。 该方案通过将数据划分为多个集群，在不同 GPU 上并行构建局部 k 近邻（kNN）图，再合并为全局图，从而突破单 GPU 显存限制。英伟达称，该技术可将此前需要数小时甚至数天处理的数百 GB 级 UMAP 任务压缩至数分钟。
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）