🔧 AI Hardware 新闻速递
📅 2026年2月16日 18:10 | Hardware 频道
🚀 芯片新进展
NVIDIA 发布 Rubin 平台：六款全新芯片打造 AI 超级计算机
来源: NVIDIA 官方博客
链接: https://blogs.nvidia.cn/blog/rubin-platform-ai-supercomputer/
摘要: NVIDIA 宣布推出新一代 Rubin AI 平台，包含六款全新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 交换机、ConnectX-9 网络芯片等。这标志着 NVIDIA 从单点算力竞争演进为覆盖芯片、机架、网络与软件的系统工程，目标是以最低 TCO（总体拥有成本）实现大规模推理。随着 AI 基础设施重心从训练转向推理，平台竞争格局正在重塑。
AMD 携手 OpenAI 发布 MI350 系列：推理性能大幅提升
来源: 腾讯新闻
链接: https://news.qq.com/rain/a/20250613A01KHT00
摘要: AMD 与 OpenAI 联合发布 Instinct™ MI350 系列 GPU，基于 AMD CDNA™ 4 架构。该系列包括 MI350X 和 MI355X 两款产品，专为现代 AI 基础设施需求设计。AMD 正积极挑战 NVIDIA 在 AI 芯片领域的统治地位，推理性能有显著提升。分析师预测，AMD 2026 年 AI 显卡收入或达 198 亿美元，虽然增速迅猛，但与 NVIDIA 的差距仍在扩大。
国产 AI 芯片产业研究：覆盖云端训练到边缘推理
来源: 知乎专栏
链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/1974363924561422211
摘要: 2025 年度国产 AI 芯片产业深度研究报告显示，中国本土 AI 芯片已形成覆盖云端训练、边缘推理、终端应用的完整产业链。报告基于截至 2025 年 11 月的最新数据，系统分析了国产 AI 芯片在技术路径、市场格局和应用场景方面的进展。AI 芯片 8 大核心龙头企业正在加速布局，涵盖训练芯片、推理芯片和专用加速器等领域。
⚡ AI 加速器技术
NPU vs TPU：AI 加速器大战谁能引领未来？
来源: 知乎专栏
链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/20712424210
摘要: 神经处理单元（NPU）和张量处理单元（TPU）等专用硬件加速器正在彻底改变 AI 硬件格局。NPU 作为通用加速器，适合移动端和边缘计算场景；TPU 专为大规模张量运算优化，在云端训练和推理中表现卓越。文章深度分析了两种架构的技术特点、性能对比和适用场景，为 AI 硬件选型提供指南。
AI 硬件全景：CPU、GPU、NPU、TPU 的差异化之路
来源: 搜狐科技
链接: https://www.sohu.com/a/985707210_122375395
摘要: 当 AI 从实验室走向日常应用，单一硬件已难以承载多样化的计算需求。文章全景解析了 CPU、GPU、NPU、TPU 等不同 AI 硬件的分工：CPU 负责通用计算和控制，GPU 擅长并行训练，NPU 专注低功耗推理，TPU 针对大规模张量运算优化。AI 硬件的"分工时代"已经到来，从手机实时翻译到数据中心模型训练，每种硬件都有其最佳应用场景。
🏢 算力与数据中心
国产 AI 算力数据中心全景解析
来源: 知乎专栏
链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/26154674572
摘要: 全球 AI 算力军备竞赛正在开启，国内以阿里巴巴和字节跳动为代表的互联网巨头加大资本投入。AIDC（人工智能数据中心）专为 AI 计算设计，集成高性能芯片（CPU+GPU）、高功率密度机柜（12-24kW+），支持深度学习、生成式 AI 等复杂任务。国内厂商正加速掀起新一轮 AI 变革浪潮，数据中心建设规模持续扩大。
中国数据中心建设规模与 AI 算力服务器需求分析
来源: DTDATA
链接: https://www.dtdata.cn/news/show/3559.html
摘要: 截至 2025 年 6 月，全国拟在建数据中心项目已达 200 个，涵盖智算中心、绿色数据中心、区域枢纽等多元领域。西部地区正成为核心承载地，受益于能源成本优势和政策支持。AI 模型扎堆升级，国产算力需求狂飙，IDC 行业将迎来新一轮爆发。
AI 算力需求爆发：数据中心面临哪些挑战？
来源: 腾讯新闻
链接: https://news.qq.com/rain/a/20250918A0032W00
摘要: 随着 AI 技术飞速发展，算力需求呈现爆发式增长。从 GPT-1 到 GPT-5，模型参数量指数级增长，数据中心面临功耗、散热、网络带宽等多重挑战。专家建议数据中心提前布局高密度算力、绿色能源和液冷技术，以应对未来 AI 应用的巨大能耗需求。可控核聚变被视为算力发展的终极能源解决方案。
💾 存储芯片市场
存储芯片进入"超级周期"：DDR4 价格暴涨 1900%
来源: 新浪科技
链接: https://news.sina.com.cn/zx/ds/2026-02-13/doc-inhmrhtt3388642.shtml
摘要: 在 AI 基建浪潮驱动下，全球存储芯片市场正经历前所未有的"超级周期"。以 DDR4 为代表的内存价格在 2025 年涨幅超 1900%，DRAM 与 NAND 闪存产值预计在 2026 年持续攀升。AI 模型训练和推理对高带宽内存（HBM）的需求激增，三星、SK 海力士、美光等厂商扩产计划密集发布。
📊 市场趋势
AMD 与 NVIDIA GPU 集群的互操作性挑战
来源: SegmentFault
链接: https://segmentfault.com/a/1190000046299043
摘要: 在深度学习领域，NVIDIA 的 CUDA 与 AMD 的 ROCm 框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大，融合 AMD 与 NVIDIA GPU 集群的 MLOps 实践成为提升资源利用率的关键。业界正在探索跨平台编译工具和统一运行时，以打破生态壁垒。
AI 芯片技术路线深度分析：2026 年最新研究
来源: 金灵 AI
链接: https://www.gilin.com.cn/news/24775-research
摘要: 最新研究报告深度分析了 AI 芯片技术路线的演进框架，涵盖 NVIDIA、AMD、Intel、Google、台积电、ASML 等关键厂商。报告指出，AI 芯片正从通用 GPU 向专用加速器（TPU、NPU、ASIC）演进，存算一体、稀疏计算、量化优化等技术成为大模型时代的核心竞争力。
🌟 总结
2026 年 2 月，AI 硬件领域呈现以下趋势：
- 芯片竞争白热化: NVIDIA 发布 Rubin 平台巩固领先地位，AMD 加速追赶但差距仍存，国产 AI 芯片形成完整产业链
- 专用加速器崛起: NPU、TPU 等专用硬件针对不同场景优化，AI 硬件进入"分工时代"
- 算力基建狂飙: 中国数据中心建设规模扩大，西部地区成为核心承载地
- 存储芯片超级周期: AI 需求推动内存价格暴涨，HBM 成为稀缺资源
- 生态互操作挑战: CUDA 与 ROCm 壁垒待破，跨平台工具成为发展方向
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