#AI計算
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Cerebras 聯合創始人兼 CEO最新深度對話全文：挑戰輝達的底層邏輯與硬體創業的殘酷真相

Cerebras Systems CEO Andrew Feldman 與 Benchmark General Partner Eric Vishria 在 Uncapped with Jack Altman 頻道的進行了專訪。 Andrew Feldman講述的Cerebras 的故事，是用架構級顛覆、全鏈條掌控、路由器式決策和極致韌性，在輝達主導的 AI 計算世界中撕開一道 100 倍性能優勢的口子。 核心結論 這場對話的核心邏輯可歸納為： 挑戰輝達必須架構級顛覆，性能目標100倍起步，漸進改良沒有意義。
Cerebras 聯合創始人兼 CEO最新深度對話全文：挑戰輝達的底層邏輯與硬體創業的殘酷真相
科技#Cerebras#AI計算#硬體架構
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《華爾街日報》：華為計畫成為“中國的輝達”，不僅要造出超強晶片，還要打組合拳，讓晶片、記憶體、光通訊等組合成龐大強勁的系統

輝達靠GPU和CUDA建立起AI時代最強大的算力生態。在中國，華為公司正搭建另一套體系。 《華爾街日報》9月18日報導稱，華為正在加快開發輝達AI計算系統的替代方案，並稱華為試圖成為“中國的輝達”。 報導稱，華為的辦法並不只是造出性能更強的晶片，而是打“系統戰”，把晶片、互聯、光通訊、記憶體和軟體組合成一個龐大的計算系統。 新晶片呈現“華為思路”：提高效率、晶片叢集
《華爾街日報》：華為計畫成為“中國的輝達”，不僅要造出超強晶片，還要打組合拳，讓晶片、記憶體、光通訊等組合成龐大強勁的系統
科技#華為#中國的輝達#AI計算系統
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科技脈動 Asia Pacific: 該投資於那個 AI 瓶頸？

主要觀點 AI計算是確信度最高的投資賽道，優於記憶體和網絡AI計算（GPU/CPU/ASIC、台積電及上下游組件）正處於強勁的出貨量增長和盈利上行周期。相比之下，記憶體行業雖基本面強勁但已進入周期後段，定價權趨弱；網絡領域機會顯著但光互聯替代銅互聯的過程比預期更漸進。 隨著Astra GPT-6等前沿模型提升推理能力和互操作性，AI工作負載的經濟可行性擴大，將需求焦點從「需要多少基礎設施」轉向「規模化交付智能的實體約束」。因此，投資者應偏好處於推理應用周期中、受益於產能受限、單機價值量提升或製造複雜度上升的公司，如輝達、台積電、ABF載板和MLCC供應商。 模擬晶片提供具吸引力的早周期分散化機會在AI之外，全球模擬晶片行業經歷三年低谷後出現管道庫存精簡、價格趨穩及成熟製程緊張等改善跡象，標誌著上行周期啓動。意法半導體、恩智浦和瑞薩電子等公司受益於工業需求改善和補庫階段，為投資組合提供了與高估值AI類股避險的早周期配置選擇。
科技#AI計算#Astra GPT-6#台積電
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輝達宣佈：史上最大海外直接投資

台北時間周一晚間，全球算力龍頭輝達與晶片設計公司聯發科宣佈深化長期合作關係，共同建構下一代（基於輝達生態體系的）AI計算平台。 （來源：輝達官網） 作為“全球股王”談合作的標配，輝達同時宣佈已斥資35億美元購買聯發科發行的可轉債。據統計，這筆交易是輝達迄今為止在美國以外地區最大的一筆直接投資。這筆聯發科史上最大海外可轉債發行總額為39億美元，Alphabet也參與投資，但未披露具體金額。 公告顯示，兩家知名晶片公司正在三大領域展開合作。
輝達宣佈：史上最大海外直接投資
台股#輝達#聯發科#AI計算平台
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【COMPUTEX 2026】黃仁勳親臨現場！COMPUTEX 2026終極前瞻：AI計算統治一切？

6月2日，COMPUTEX 2026（台北電腦展）就要在台灣正式開展了。作為亞太地區最具影響力的電腦產業盛會，COMPUTEX 自 1981 年創辦以來，已經伴隨全球 PC 行業走過了 45 個年頭。 在過去這 45 年裡，COMPUTEX 見證了 PC 從大頭顯示器到輕薄本、從單核到多核的數次更迭。雷科技（ID：leitech）多年來持續關注報導這一大會，我們預測，主題為“一起AI”的COMPUTEX 2026 將成為這項展會創辦以來，全球關注度、含「金」量最高的一屆。關鍵點在於，這一屆“台北電腦展”主角將不再是“電腦”，而是“計算”，AI時代COMPUTEX將全面升級成AI計算大展，“台北電腦展”或許更應改名為“台北計算展”。 圖片來源：COMPUTEX 就在 COMPUTEX 2026 開展前今天，戴爾科技、惠普（以及HPE，慧與科技，即惠普企業服務）、聯想三大AI計算基建巨頭市值均實現了史無前例的暴漲，其中聯想在上周實現了市值翻倍，戴爾科技3個月上漲三倍……雖然這些數字和我們消費者並無直接關係，但在雷科技看來，這也從行業的角度證明了 2026 年是全球 PC 與伺服器當之無愧的產業大年。
【COMPUTEX 2026】黃仁勳親臨現場！COMPUTEX 2026終極前瞻：AI計算統治一切？
科技#台北電腦展#COMPUTEX#AI計算
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國內首顆！完成流片！

北海永星電子有限公司（永星科技）是國家級高新技術企業，長期深耕於航天、航空、通訊等高端領域。公司以解決高端晶片“卡脖子”問題為己任，其投資建設的銀河晶片產業園，致力於成為國內領先的宇航級晶片與高端元器件研發製造基地，產品已廣泛應用於多項國家重大工程及商業航天項目，是推動中國商業航天產業自主創新發展的重要力量。國內首顆！永星科技高性能宇航級抗輻照晶片流片成功，破局商業航天“芯”瓶頸！北京，2026年4月18日 —— 國內商業航天關鍵核心器件迎來重大突破。北海永星電子有限公司（以下簡稱“永星科技”）今日正式宣佈，其研發的高性能宇航級抗輻照數字訊號處理器（DSP）已成功完成流片。這是國內首顆將高速衛星通訊基帶處理與星上人工智慧（AI）計算能力整合於一體的抗輻照系統級晶片（SoC），旨在解決中國大規模低軌衛星星座建設中對高算力、低功耗、高可靠性的迫切需求，為中國商業航天提供了低成本、高可靠的國產“芯”選擇。 (芯榜)
國內首顆！完成流片！
科技#永星科技#DSP#AI計算能力
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百兆規模！輝達最新Rubin平台AI計算架構及產業鏈深度剖析！2026

前言：AI算力產業的時代拐點與Rubin平台的戰略意義1.1 全球AI算力產業發展現狀與趨勢進入2026年，全球人工智慧產業已從技術探索期邁入規模化應用的關鍵階段，而算力作為AI產業的核心基礎設施，正迎來爆發式增長的黃金周期。根據IDC最新發佈的《全球人工智慧算力發展白皮書》資料顯示，2025年全球AI算力市場規模已突破60兆元，預計到2026年底將達到120兆元，正式邁入百兆規模時代。這一增長背後，一方面是大模型參數規模持續擴大，從千億級向兆級跨越，對算力的需求呈指數級增長；另一方面，AI應用場景從網際網路領域向金融、醫療、製造、自動駕駛等傳統行業深度滲透，催生了多元化的算力需求。在這一產業背景下，算力供給能力成為制約AI產業發展的核心瓶頸。傳統計算架構由於存在資料傳輸延遲高、能效比低、協同調度能力弱等問題，已難以滿足新一代AI任務的需求。行業迫切需要一款具備高性能、低成本、高可靠性的一體化計算平台，來破解算力供給難題，推動AI應用的規模化普及。輝達作為全球AI算力領域的領軍企業，此前推出的Blackwell平台已在全球範圍內獲得廣泛應用，而2026年1月6日在CES 2026展會上正式推出並宣佈全面量產的Rubin平台，憑藉其顛覆性的架構設計和性能突破，被業內視為開啟百兆級AI算力時代的關鍵引擎。1.2 Rubin平台的推出背景與戰略定位輝達CEO黃仁勳在Rubin平台發佈會上強調：“AI計算正從少數巨頭的專屬資源走向全民普惠，Rubin平台的使命就是通過技術創新，大幅降低AI算力的使用成本，讓每一家企業、每一個科研機構都能享受到頂尖AI算力帶來的創新紅利。” 這一定位背後，是輝達對AI產業發展趨勢的深刻洞察。從產業競爭格局來看，隨著亞馬遜、Google、微軟等雲廠商加速佈局自研AI晶片，以及寒武紀、壁仞科技等國內企業的崛起，全球AI算力市場的競爭日趨激烈。輝達需要通過持續的技術迭代，鞏固其在高端AI算力領域的領先地位。從技術發展邏輯來看，此前的Blackwell平台雖然實現了算力的大幅提升，但在MoE（混合專家模型）訓練效率、推理成本控制等方面仍有最佳化空間。Rubin平台正是在這一背景下應運而生，通過6款全新晶片的協同設計，實現了性能與成本的雙重突破，旨在進一步擴大輝達在AI算力領域的市場份額，推動全球AI產業進入規模化普及階段。結合華安證券2026年1月12日發佈的行業周報資料顯示，Rubin平台推出後，全球四大雲巨頭亞馬遜AWS、Google雲、微軟Azure和甲骨文雲已確認將於2026年率先部署基於Vera Rubin的實例，CoreWeave、Lambda等專業AI算力服務廠商也將同步跟進。這一市場反響充分印證了Rubin平台的行業認可度，也預示著其將在全球AI算力市場中佔據重要地位。一、深度拆解輝達Rubin平台AI計算架構與核心技術2.1 Rubin平台整體架構設計：一體化協同計算的創新突破與傳統計算平台“晶片堆疊”的設計思路不同，Rubin平台採用了“全端協同最佳化”的架構理念，由6款全新晶片組成一個有機的整體，分別承擔計算、互連、儲存、網路等核心功能，通過深度協同實現了整體性能的躍升。Rubin平台由6款全新晶片組成：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink6交換機、ConnectX-9SuperNIC、BlueField-4DPU及Spectrum-6乙太網路交換機，協同設計整合為AI超級電腦，可以大幅縮短AI訓練時間並降低推理Token生成成本。Rubin平台五項關鍵技術深度融合，實現性能提升和成本降低雙重突破：1）新一代NVLink互連技術建構起高速資料傳輸通道，確保多晶片協同工作時的低延遲與高頻寬；2）第三代Transformer引擎針對AI任務最佳化，大幅提升模型訓練與推理效率；3）機密計算技術為敏感AI資料提供全流程安全防護，滿足金融、醫療等行業的合規需求；4）RAS引擎（可靠性、可用性與可維護性引擎）保障平台在7x24小時高負載運行下的穩定表現；5）專為代理推理設計的Vera CPU。從架構邏輯來看，Rubin平台建構了“三層協同架構”：底層為硬體基礎層，由6款核心晶片組成，負責提供基礎的計算、儲存和網路資源；中間層為協同調度層，通過輝達自研的CUDA-X AI軟體棧，實現對各硬體資源的高效調度和協同工作；頂層為應用適配層，針對不同的AI應用場景，提供專用的演算法庫和工具集，確保平台能夠快速適配各類AI任務。這種架構設計的核心優勢在於，打破了傳統硬體之間的“資料孤島”，實現了資料在各元件之間的高效流轉，大幅提升了整體計算效率。根據輝達公佈的官方資料，Rubin平台的訓練性能達到前代Blackwell平台的3.5倍，運行軟體性能提升5倍，推理每Token生成成本相比Blackwell平台可降低10倍，且在訓練MoE模型時所需的GPU數量減少至原來的四分之一。這些性能指標的提升，正是得益於其一體化協同架構的創新設計。2.2 核心元件解析：各晶片的功能定位與技術優勢2.2.1 Rubin GPU：AI計算的核心引擎Rubin GPU是整個平台的核心計算元件，專為新一代AI任務進行了深度最佳化。該GPU採用了輝達最新的Ada Lovelace-Next架構，搭載了第三代Transformer引擎，能夠大幅提升大模型訓練和推理的效率。與Blackwell GPU相比，Rubin GPU的CUDA核心數量增加了50%，張量核心性能提升了70%，在處理FP16、BF16等高精度計算任務時，表現出更為卓越的性能。值得注意的是，Rubin GPU針對MoE模型進行了專門的硬體最佳化。MoE模型作為當前大模型發展的主流方向，通過將模型分為多個“專家”模組，僅在處理特定任務時啟動部分專家，能夠在提升模型性能的同時，降低計算成本。但傳統GPU在處理MoE模型時，存在專家調度效率低、資料傳輸延遲高等問題。Rubin GPU通過引入專用的MoE調度單元，實現了專家模組的快速啟動和切換，將MoE模型的訓練效率提升了3倍以上，這也是其訓練MoE模型所需GPU數量大幅減少的關鍵原因。2.2.2 Vera CPU：專為代理推理設計的高效處理器Vera CPU是輝達首款專為AI代理推理設計的CPU，打破了傳統CPU在AI計算中“輔助角色”的定位，成為AI任務的核心處理器之一。隨著AI代理技術的發展，AI系統需要具備更強的自主決策和任務調度能力，這對CPU的平行處理能力、低延遲響應能力提出了更高的要求。Vera CPU採用了ARM架構，擁有64個核心，支援超線程技術，最大快取容量達到256MB。與傳統x86 CPU相比，Vera CPU的能效比提升了2倍，在處理多工平行推理時，延遲降低了30%以上。此外，Vera CPU還整合了專用的AI加速單元，能夠直接處理部分輕量級的AI推理任務，減少了對GPU的依賴，進一步提升了整個平台的協同計算效率。2.2.3 NVLink 6交換機：高速互連的“資料高速公路”在大規模AI計算中，多晶片之間的資料傳輸效率是制約整體性能的關鍵因素。Rubin平台搭載的NVLink 6交換機，是輝達新一代的高速互連技術，實現了晶片之間的低延遲、高頻寬資料傳輸。根據官方資料，NVLink 6的單鏈路頻寬達到1.6TB/s，是上一代NVLink 5的2倍，單個交換機最多可連接32個GPU，形成一個高速互連的計算叢集。NVLink 6採用了全新的互連協議，支援自適應路由和錯誤恢復功能，能夠在保證資料傳輸速度的同時，提升傳輸的可靠性。此外，NVLink 6還實現了與PCIe 5.0的相容，能夠與傳統的儲存和網路裝置進行高效對接，進一步擴大了平台的相容性和應用範圍。通過NVLink 6交換機，Rubin平台建構了一個高效的“資料高速公路”，確保了多晶片協同工作時的資料流暢通，為大規模平行計算提供了堅實的支撐。2.2.4 ConnectX-9 SuperNIC：智能網路的核心元件ConnectX-9 SuperNIC是一款高性能的智能網路介面卡，專為AI計算場景進行了最佳化。該網路卡支援200Gb/s的乙太網路速率，整合了專用的AI加速引擎，能夠對網路資料進行即時的處理和分析，減少了CPU和GPU的網路處理負擔。在AI訓練場景中，大量的資料需要在計算節點之間進行傳輸和同步，ConnectX-9 SuperNIC通過支援RDMA（遠端直接記憶體訪問）技術，實現了資料在不同節點記憶體之間的直接傳輸，無需經過CPU的中轉，將資料傳輸延遲降低了50%以上。此外，該網路卡還支援網路虛擬化技術，能夠將物理網路資源劃分為多個虛擬網路，為不同的AI任務提供隔離的網路環境，提升了網路資源的利用率和安全性。2.2.5 BlueField-4 DPU：資料處理的“專用引擎”BlueField-4 DPU（資料處理單元）是Rubin平台中負責資料儲存和處理的核心元件，能夠承擔傳統CPU的部分資料處理任務，提升整體計算效率。該DPU整合了ARM架構的處理器核心和專用的資料處理引擎，支援對儲存資料的即時加密、壓縮和格式轉換，能夠大幅提升資料處理的效率。在AI計算場景中，大量的訓練資料需要從儲存裝置中讀取並進行預處理，這一過程往往會佔用大量的CPU資源。BlueField-4 DPU通過將資料預處理任務從CPU解除安裝到DPU，能夠將CPU的佔用率降低40%以上，讓CPU能夠專注於核心的計算任務。此外，BlueField-4 DPU還支援儲存虛擬化技術，能夠對不同類型的儲存裝置進行統一管理，提升了儲存資源的利用率和可擴展性。2.2.6 Spectrum-6乙太網路交換機：高速網路的“骨幹支撐”Spectrum-6乙太網路交換機是Rubin平台的網路骨幹元件，支援100Gb/s和200Gb/s的乙太網路速率，能夠為大規模的AI計算叢集提供高速、穩定的網路連線。該交換機採用了全新的晶片架構，支援高密度連接埠設計，單個交換機最多可提供64個200Gb/s連接埠，能夠滿足大規模計算叢集的網路需求。Spectrum-6乙太網路交換機還支援先進的流量控制技術，能夠根據不同AI任務的網路需求，動態調整網路頻寬分配，確保關鍵任務的網路資源供應。此外，該交換機還整合了網路安全功能，支援對網路流量的即時監控和威脅檢測，能夠有效防範網路攻擊，保障AI計算叢集的網路安全。2.3 五大關鍵技術：Rubin平台性能突破的核心驅動力Rubin平台之所以能夠實現性能與成本的雙重突破，關鍵在於五大核心技術的深度融合。這五大技術相互協同，共同建構了Rubin平台的技術壁壘。2.3.1 新一代NVLink互連技術：打破資料傳輸瓶頸如前文所述，新一代NVLink互連技術是Rubin平台的核心技術之一。該技術通過提升資料傳輸頻寬和降低延遲，實現了多晶片之間的高效協同。與上一代技術相比，NVLink 6不僅在硬體性能上實現了躍升，還通過軟體層面的最佳化，實現了對多晶片叢集的高效管理。例如，輝達推出的NVLink Fabric Manager軟體，能夠即時監控多晶片之間的資料傳輸狀態，動態調整傳輸路徑，確保資料傳輸的高效和穩定。在實際應用場景中，新一代NVLink互連技術的優勢尤為明顯。以訓練千億參數的大模型為例，採用NVLink 6互連技術的Rubin平台，能夠將資料同步時間縮短60%以上，大幅提升了訓練效率。同時，由於資料傳輸延遲的降低，平台能夠支援更大規模的晶片叢集，進一步提升了整體計算能力。2.3.2 第三代Transformer引擎：AI任務的高效加速器第三代Transformer引擎是Rubin GPU的核心技術，專為Transformer架構的AI模型進行了深度最佳化。Transformer架構是當前大模型的主流架構，廣泛應用於自然語言處理、電腦視覺等領域。第三代Transformer引擎通過硬體層面的創新，實現了對Transformer模型中關鍵運算的加速。具體來看，第三代Transformer引擎最佳化了矩陣乘法和softmax運算的硬體實現方式，將這兩種運算的效率提升了50%以上。同時，該引擎還支援混合精度計算，能夠在保證計算精度的前提下，採用更低精度的資料格式進行運算，進一步提升了計算效率和能效比。在處理自然語言處理任務時，採用第三代Transformer引擎的Rubin GPU，能夠將推理速度提升3倍以上，推理成本降低70%以上。2.3.3 機密計算技術：敏感資料的全流程安全防護隨著AI應用在金融、醫療等敏感行業的滲透，資料安全問題日益凸顯。Rubin平台搭載的機密計算技術，能夠為敏感AI資料提供全流程的安全防護，滿足行業合規需求。該技術基於硬體層面的加密機制，能夠在資料儲存、傳輸和計算過程中進行即時加密，確保資料不被洩露或篡改。具體來說，機密計算技術通過建構“可信執行環境”（TEE），將AI任務的計算過程限制在安全的硬體區域內。在可信執行環境中，資料和程式碼均以加密形式存在，只有經過授權的程序才能訪問。同時，該技術還支援遠端認證功能，能夠確保計算節點的硬體和軟體環境的安全性。在金融行業的AI風控場景中，機密計算技術能夠有效保護使用者的金融資料安全，避免資料洩露帶來的風險；在醫療行業的AI診斷場景中，該技術能夠保護患者的隱私資料，符合醫療資料安全的相關法規。2.3.4 RAS引擎：高負載運行下的穩定保障RAS引擎（可靠性、可用性與可維護性引擎）是Rubin平台保障穩定運行的核心技術。AI計算任務往往需要長時間的高負載運行，對平台的穩定性提出了極高的要求。RAS引擎通過硬體層面的故障檢測、錯誤糾正和冗餘設計，能夠有效提昇平台的可靠性和可用性。具體來看，RAS引擎能夠即時監控平台各元件的運行狀態，包括CPU、GPU的溫度、電壓、負載等參數，一旦發現異常，能夠及時發出告警並採取相應的措施。例如，當某個GPU出現故障時，RAS引擎能夠自動將該GPU上的任務遷移到其他正常的GPU上，確保任務的持續運行。同時，該引擎還支援錯誤糾正碼（ECC）技術，能夠自動檢測並糾正記憶體中的資料錯誤，提升資料儲存的可靠性。通過RAS引擎，Rubin平台能夠實現7x24小時的高負載穩定運行，滿足大規模AI計算任務的需求。2.3.5 代理推理專用最佳化技術：AI代理的高效支撐隨著AI代理技術的發展，AI系統需要具備更強的自主決策和任務執行能力。Rubin平台通過Vera CPU和專用的代理推理最佳化技術，為AI代理的高效運行提供了堅實的支撐。該技術能夠最佳化AI代理的任務調度邏輯，提升代理的決策效率和響應速度。具體來說，代理推理專用最佳化技術通過建構專用的任務調度模型，能夠根據任務的優先順序和資源需求，動態分配計算、儲存和網路資源。同時，該技術還支援多代理協同工作，能夠實現多個AI代理之間的高效通訊和協作。在智能客服場景中，採用該技術的AI代理能夠快速響應使用者的需求，精準處理使用者的問題；在自動駕駛場景中，AI代理能夠即時分析路況，做出快速、精準的決策，保障行駛安全。2.4 Rubin平台與前代平台及競品的對比分析為了更清晰地展現Rubin平台的優勢，我們將其與輝達前代Blackwell平台以及市場上的主要競品進行對比分析。2.4.1 與Blackwell平台的對比從性能指標來看，Rubin平台的訓練性能達到Blackwell平台的3.5倍，運行軟體性能提升5倍，推理每Token生成成本降低10倍。在核心技術方面，Rubin平台採用了新一代的NVLink 6互連技術、第三代Transformer引擎等，而Blackwell平台採用的是NVLink 5互連技術和第二代Transformer引擎。此外，Rubin平台新增了專為代理推理設計的Vera CPU，進一步拓展了平台的應用場景。從應用場景來看，Blackwell平台主要面向大規模大模型訓練場景，而Rubin平台不僅在大模型訓練方面表現更優，還在推理場景和AI代理場景中具備顯著優勢。例如，在推理場景中，Rubin平台的低成本優勢能夠推動AI應用的規模化普及；在AI代理場景中，Vera CPU的加入能夠提升AI代理的運行效率。2.4.2 與市場主要競品的對比當前市場上的主要競品包括亞馬遜的Trainium晶片、Google的TPU v5、寒武紀的思元590等。與這些競品相比，Rubin平台具有以下優勢：一是性能優勢。Rubin平台的訓練性能和推理效率均領先於市場上的主要競品。例如，與GoogleTPU v5相比，Rubin平台的訓練性能提升2.8倍，推理效率提升3.2倍。二是架構優勢。Rubin平台採用了一體化協同架構，由6款核心晶片協同工作，而競品大多採用單一晶片或簡單的晶片堆疊設計，協同效率較低。三是生態優勢。輝達擁有完善的CUDA-X AI軟體生態，能夠為Rubin平台提供豐富的演算法庫和工具集，而競品的軟體生態相對薄弱，難以滿足多樣化的AI應用需求。四是成本優勢。Rubin平台通過技術創新，大幅降低了推理成本，相比競品，其推理每Token生成成本降低了50%以上。當然，Rubin平台也存在一定的挑戰。例如，其硬體成本相對較高，對於中小企業來說，初期投入較大；此外，平台的部分技術處於領先地位，相關的人才儲備相對不足，可能會影響平台的推廣和應用。二、全產業鏈解析Rubin平台帶動的百兆AI算力生態Rubin平台的推出，不僅自身具備強大的性能優勢，還將帶動整個AI算力產業鏈的發展。AI算力產業鏈涵蓋上游核心硬體、中游算力服務、下游應用場景等多個環節，Rubin平台將通過技術溢出效應，為產業鏈各環節帶來新的發展機遇。3.1 上游核心硬體環節：晶片、零部件與材料的機遇上游核心硬體環節是AI算力產業鏈的基礎，主要包括晶片設計、晶圓製造、封裝測試、零部件（如光模組、PCB、散熱器等）和材料（如光刻膠、靶材等）。Rubin平台的大規模量產，將大幅拉動上游核心硬體的需求。3.1.1 晶片設計與製造Rubin平台的6款核心晶片均由輝達自主設計，採用台積電的先進製程工藝（3nm製程）。隨著Rubin平台的大規模量產，台積電的3nm產能將得到充分釋放，同時也將帶動相關晶片設計工具廠商的發展。例如，Synopsys、Cadence等晶片設計EDA工具廠商，將為輝達的晶片設計提供技術支撐。此外，國內的晶片設計廠商也將受益於Rubin平台的技術溢出效應，通過學習和借鑑輝達的晶片設計理念，提升自身的技術水平。3.1.2 封裝測試Rubin平台的晶片採用了先進的CoWoS封裝技術，這種封裝技術能夠實現晶片的高密度整合，提升晶片的性能和可靠性。隨著Rubin平台的量產，CoWoS封裝的需求將大幅增長，帶動封裝測試廠商的發展。例如，日月光、ASE、長電科技等封裝測試廠商，將為Rubin平台的晶片提供封裝測試服務。此外，封裝測試所需的相關裝置和材料，如封裝基板、鍵合絲等，也將迎來新的發展機遇。3.1.3 零部件Rubin平台的大規模部署，將帶動光模組、PCB、散熱器等零部件的需求。光模組方面，Rubin平台的ConnectX-9 SuperNIC和Spectrum-6乙太網路交換機均需要高速光模組的支撐，200Gb/s及以上速率的光模組需求將大幅增長，受益廠商包括中際旭創、新易盛、天孚通訊等。PCB方面，由於Rubin平台的晶片整合度高，對PCB的性能要求也更高，高多層、高密度的PCB需求將增加，受益廠商包括深南電路、滬電股份、生益科技等。散熱器方面，Rubin平台的高負載運行需要高效的散熱解決方案，液冷散熱器的需求將增長，受益廠商包括曙光數創、高瀾股份、英維克等。3.1.4 材料晶片製造和封裝測試所需的材料，如光刻膠、靶材、拋光液等，也將隨著Rubin平台的量產而需求增長。光刻膠方面，台積電3nm製程需要使用先進的EUV光刻膠，受益廠商包括東京應化、信越化學、南大光電等。靶材方面，晶片製造所需的銅靶、鋁靶、鈦靶等需求將增加，受益廠商包括江豐電子、有研新材、阿石創等。拋光液方面，晶片製造過程中的晶圓拋光需要使用高性能的拋光液，受益廠商包括安集科技、鼎龍股份等。3.2中游算力服務環節雲廠商與算力租賃的爆發中游算力服務環節是連接上游硬體和下游應用的橋樑，主要包括雲廠商的算力實例服務、專業算力租賃服務、算力調度平台等。Rubin平台的推出，將為中游算力服務環節帶來新的發展機遇。3.2.1 雲廠商的算力實例服務如華安證券行業周報所述，亞馬遜AWS、Google雲、微軟Azure和甲骨文雲四大雲巨頭已確認將於2026年率先部署基於Vera Rubin的實例。這些雲廠商將通過Rubin平台的高性能和低成本優勢，推出更具競爭力的算力服務產品。例如，亞馬遜AWS可能會推出基於Rubin平台的P4d實例，針對大規模大模型訓練和推理場景；微軟Azure可能會推出NDm v5實例，滿足企業客戶的AI算力需求。隨著雲廠商部署基於Rubin平台的算力實例，企業客戶將能夠以更低的成本獲取頂尖的AI算力，這將進一步推動AI應用的規模化普及。同時，雲廠商的算力服務收入也將迎來大幅增長，根據摩根士丹利的預測，2026年全球雲廠商的AI算力服務收入將達到30兆元，其中基於Rubin平台的算力服務收入將佔比超過40%。3.2.2 專業算力租賃服務除了雲廠商，CoreWeave、Lambda、Nebius和Nscale等專業AI算力租賃廠商也將跟進部署Rubin平台。這些專業廠商主要面向AI創業公司、中小企業和科研機構，為其提供靈活的算力租賃服務。與雲廠商相比，專業算力租賃廠商的服務更加專注於AI場景，能夠提供更個性化的解決方案。Rubin平台的低成本優勢將使專業算力租賃廠商能夠降低服務價格，吸引更多的客戶。例如，CoreWeave可能會推出基於Rubin平台的算力租賃套餐，價格相比基於Blackwell平台的套餐降低50%以上。這將為AI創業公司和中小企業提供更多的創新機會，推動AI技術的創新和應用。3.2.3 算力調度平台隨著AI算力需求的增長，算力調度平台的重要性日益凸顯。算力調度平台能夠實現對分散算力資源的整合和調度，提升算力資源的利用率。Rubin平台的推出，將對算力調度平台提出更高的要求，同時也將推動算力調度平台的發展。國內的算力調度平台廠商如平行科技、優刻得等，將需要針對Rubin平台的特性進行技術最佳化，實現對基於Rubin平台的算力資源的高效調度。同時，算力調度平台還將與雲廠商和專業算力租賃廠商合作，建構多元化的算力資源池，為客戶提供一站式的算力服務。3.3 下游應用場景環節AI應用的規模化普及下游應用場景環節是AI算力產業鏈的終端，涵蓋網際網路、金融、醫療、製造、自動駕駛、教育、環保等多個領域。Rubin平台通過降低算力成本，將推動這些領域AI應用的規模化普及。3.3.1 網際網路領域：大模型應用的深化網際網路領域是AI應用的先行領域，也是算力需求的主要來源之一。Rubin平台的推出，將推動網際網路領域大模型應用的深化。例如，在自然語言處理領域，基於Rubin平台的大模型能夠實現更精準的語音識別、機器翻譯、文字生成等功能；在電腦視覺領域，大模型能夠實現更高效的圖像識別、視訊分析、目標檢測等功能。國內的網際網路企業如百度、阿里、騰訊等，將利用Rubin平台的算力優勢，進一步提升其大模型的性能和應用體驗。例如，百度的文心一言大模型可能會基於Rubin平台進行訓練和推理，提升模型的響應速度和生成質量；阿里的通義千問大模型可能會拓展更多的應用場景，如智能辦公、智能創作等。3.3.2 金融領域：智能風控與個性化服務的升級金融領域是AI應用的重要場景，Rubin平台的機密計算技術能夠滿足金融領域的資料安全需求，推動智能風控、個性化服務等應用的升級。在智能風控場景中，基於Rubin平台的AI模型能夠即時分析使用者的交易資料，精準識別風險交易，降低金融機構的風險損失；在個性化服務場景中，AI模型能夠根據使用者的需求和偏好，提供個性化的金融產品推薦和服務。國內的金融IT企業如同花順、恆生電子、東方財富等，將受益於Rubin平台的推出。例如，同花順可能會基於Rubin平台最佳化其智能投顧產品，提升產品的精準度和使用者體驗；恆生電子可能會推出基於Rubin平台的智能風控解決方案，為金融機構提供更高效的風險防控服務。3.3.3 醫療領域：AI診斷與藥物研發的突破醫療領域的AI應用能夠提升醫療服務的效率和質量，Rubin平台的高性能和低成本優勢將推動醫療領域AI應用的突破。在AI診斷場景中，基於Rubin平台的AI模型能夠快速分析醫學影像，精準識別疾病，輔助醫生做出診斷；在藥物研發場景中，AI模型能夠模擬藥物分子的相互作用，縮短藥物研發周期，降低研發成本。國內的醫療AI企業如推想科技、鷹瞳科技、藥明康德等，將利用Rubin平台的算力優勢，提升其產品的性能和競爭力。例如，推想科技的肺部AI診斷產品可能會基於Rubin平台進行最佳化，提升診斷的精準率和速度；藥明康德可能會利用Rubin平台加速藥物研發處理程序，推出更多的創新藥物。3.3.4 製造領域：工業質檢與智能生產的普及製造領域的AI應用能夠提升生產效率和產品質量，Rubin平台的推出將推動工業質檢、智能生產等應用的普及。在工業質檢場景中，基於Rubin平台的AI模型能夠即時檢測產品的缺陷，提高質檢的效率和精準率；在智能生產場景中，AI模型能夠最佳化生產流程，實現生產資源的合理配置。國內的工業軟體企業如用友網路、鼎捷數智、賽意資訊等，將受益於Rubin平台的推出。例如，用友網路可能會基於Rubin平台最佳化其工業網際網路平台，為製造企業提供更高效的智能生產解決方案；鼎捷數智可能會推出基於Rubin平台的工業質檢產品，幫助製造企業提升產品質量。3.3.5 自動駕駛領域：高階自動駕駛的落地自動駕駛領域對算力的需求極高，Rubin平台的高性能和低延遲優勢將推動高階自動駕駛的落地。根據華安證券行業周報資訊，聯想車計算與韓國SWM合作的L4級自動駕駛計程車平台基於NVIDIA DRIVE AGX Thor晶片，而Rubin平台的推出將進一步提升自動駕駛系統的算力和效率。國內的自動駕駛企業如小鵬汽車、理想汽車、蔚來汽車等，以及自動駕駛解決方案提供商如Mobileye、小馬智行等，將利用Rubin平台的算力優勢，提升自動駕駛系統的性能。例如，小鵬汽車的XNGP自動駕駛系統可能會基於Rubin平台進行升級，實現更複雜路況下的自動駕駛；小馬智行可能會推出基於Rubin平台的L4級自動駕駛解決方案，加速自動駕駛的商業化落地。3.3.6 教育與環保領域：公益應用的拓展除了商業領域，Rubin平台還將推動AI在教育、環保等公益領域的應用拓展。在教育領域，基於Rubin平台的AI模型能夠實現個性化教學，為學生提供定製化的學習方案；在環保領域，AI模型能夠即時監測環境資料，預測環境變化，為環境保護提供決策支援。國內的教育科技企業如好未來、新東方等，可能會基於Rubin平台最佳化其線上教育產品，提升教學效果；環保科技企業如聚光科技、先河環保等，可能會利用Rubin平台的算力優勢，提升環境監測和分析的效率。三、AI應用普及分析Rubin平台驅動的產業變革4.1 AI應用普及的核心驅動力：成本降低與性能提升Rubin平台對AI應用普及的核心驅動作用，源於其在成本降低和性能提升方面的雙重突破。一方面，推理每Token生成成本相比Blackwell平台降低10倍，這將大幅降低AI應用的營運成本，使更多的企業和機構能夠負擔得起AI技術的應用；另一方面，訓練性能提升3.5倍，運行軟體性能提升5倍，這將提升AI應用的體驗和效率，拓展AI應用的場景範圍。以智能客服場景為例，此前基於Blackwell平台的AI客服系統，由於推理成本較高，僅大型企業能夠應用。Rubin平台推出後，推理成本降低10倍，中小企業也能夠部署AI客服系統，實現客戶服務的自動化。同時，性能的提升使AI客服能夠更準確地理解使用者的需求，提供更優質的服務，進一步推動智能客服的普及。再以藥物研發場景為例，傳統藥物研發周期長達10年以上，成本高達數十億美元。基於Rubin平台的AI模型能夠大幅縮短藥物研發周期，降低研發成本。例如，利用Rubin平台訓練的藥物研發模型，能夠在幾個月內完成傳統方法需要數年的藥物篩選工作，研發成本降低50%以上。這將推動更多的製藥企業採用AI技術，加速藥物研發處理程序，為人類健康帶來更多的福祉。4.2 不同行業AI應用普及的路徑與節奏由於不同行業的數位化水平、算力需求和合規要求存在差異，Rubin平台驅動的AI應用普及將呈現不同的路徑和節奏。4.2.1 網際網路行業：快速普及，深度滲透網際網路行業的數位化水平高，算力需求旺盛，且對新技術的接受度高。Rubin平台推出後，網際網路行業將成為AI應用普及的先行領域，實現快速普及和深度滲透。預計在2026年，網際網路行業的AI應用滲透率將達到80%以上，涵蓋內容推薦、智能客服、語音識別、圖像分析等多個場景。4.2.2 金融與醫療行業：穩步推進，合規優先金融和醫療行業對資料安全和合規要求較高，雖然Rubin平台的機密計算技術能夠滿足其合規需求，但由於行業特性，AI應用普及將穩步推進。預計在2026-2027年，金融行業的AI應用滲透率將達到60%以上，主要集中在智能風控、個性化服務等場景；醫療行業的AI應用滲透率將達到50%以上，主要集中在AI診斷、藥物研發等場景。4.2.3 製造與自動駕駛行業：逐步落地，場景拓展製造和自動駕駛行業的AI應用需要與實體經濟深度融合，涉及到硬體裝置的升級和流程的改造，普及節奏相對較慢。預計在2027-2028年，製造行業的AI應用滲透率將達到50%以上，主要集中在工業質檢、智能生產等場景；自動駕駛行業的L4級自動駕駛將實現規模化落地，滲透率達到30%以上。4.2.4 教育與環保行業：公益引領，逐步推廣教育和環保行業的AI應用更多地體現公益屬性，需要政府和社會的推動。預計在2028年以後，隨著算力成本的進一步降低和技術的成熟，教育和環保行業的AI應用將逐步推廣，滲透率將達到40%以上。4.3 AI應用普及帶來的社會與經濟影響Rubin平台驅動的AI應用普及，將對社會和經濟產生深遠的影響。4.3.1 經濟影響：推動產業升級，促進經濟增長AI應用的規模化普及將推動各行業的產業升級，提升生產效率和產品質量。根據麥肯錫的預測，到2030年，AI技術將為全球經濟貢獻13兆美元的價值。Rubin平台作為推動AI應用普及的關鍵引擎，將在其中發揮重要作用。例如，在製造行業，AI應用能夠提升生產效率20-30%；在金融行業，智能風控能夠降低風險損失15-20%。同時，AI應用的普及還將催生新的產業和商業模式，創造新的就業機會。例如，AI算力服務、AI諮詢服務等新興產業將迎來快速發展；AI訓練師、AI維運工程師等新職業將不斷湧現。4.3.2 社會影響：提升生活質量，促進社會進步AI應用的普及將提升人們的生活質量，為社會進步帶來新的動力。在醫療領域，AI診斷能夠提高疾病的早期診斷率，降低死亡率；在教育領域，個性化教學能夠滿足不同學生的學習需求，提升教育質量；在環保領域，AI監測能夠及時發現環境問題，推動環境保護。此外，AI應用還將推動社會治理的智能化升級。例如，在城市管理領域，AI技術能夠實現交通流量的智能調度、公共安全的即時監測，提升城市管理效率；在政務服務領域，AI技術能夠實現政務流程的簡化和最佳化，提升政務服務水平。四、國內外AI算力基礎設施及應用相關標的梳理基於前文的產業鏈分析，我們梳理了國內外AI算力基礎設施及應用相關的核心標的，涵蓋上游核心硬體、中游算力服務、下游應用場景等多個環節，為投資者提供參考。5.1 國內相關標的5.1.1 上游核心硬體環節1. 晶片設計：寒武紀（688256）、壁仞科技（未上市）、沐曦積體電路（未上市）。寒武紀是國內AI晶片設計的領軍企業，其思元系列晶片在國內市場具有較高的知名度和市場份額，能夠為國內企業提供AI算力支撐。2. 晶圓製造：中芯國際（688981）。中芯國際是國內規模最大、技術最先進的晶圓製造企業，雖然目前的製程工藝與台積電存在差距，但隨著技術的不斷進步，將逐步滿足國內部分AI晶片的製造需求。3. 封裝測試：長電科技（600584）、通富微電（002156）、華天科技（002185）。長電科技是國內封裝測試行業的龍頭企業，具備先進的CoWoS封裝技術能力，能夠為AI晶片提供封裝測試服務。4. 光模組：中際旭創（300308）、新易盛（300502）、天孚通訊（300394）。中際旭創是全球光模組行業的領軍企業，其200Gb/s及以上速率的光模組產品能夠滿足Rubin平台的網路需求。5. PCB：深南電路（002916）、滬電股份（002463）、生益科技（600183）。深南電路是國內高多層、高密度PCB的龍頭企業，能夠為AI晶片和伺服器提供高品質的PCB產品。6. 散熱器：曙光數創（872808）、高瀾股份（300499）、英維克（002837）。曙光數創是國內液冷散熱器的領軍企業，其液冷解決方案能夠滿足AI伺服器的高散熱需求。7. 材料：江豐電子（300666）、有研新材（600206）、安集科技（688019）。江豐電子是國內高純濺射靶材的龍頭企業，其產品能夠滿足晶片製造的需求。5.1.2 中游算力服務環節1. 雲廠商：阿里雲（阿里巴巴，9988.HK）、騰訊雲（騰訊控股，0700.HK）、百度智能雲（百度集團，9888.HK）。國內三大雲廠商均在積極佈局AI算力服務，將逐步部署基於Rubin平台的算力實例，為國內企業提供AI算力服務。2. 專業算力租賃：平行科技（839493）、優刻得（688158）。平行科技是國內專業的算力調度和租賃服務提供商，能夠為AI創業公司和中小企業提供靈活的算力租賃服務。3. 算力基礎設施：中科曙光（603019）、浪潮資訊（000977）、紫光股份（000938）。中科曙光是國內高性能計算領域的領軍企業，其超級電腦產品能夠為AI計算提供強大的算力支撐。5.1.3 下游應用場景環節1. 網際網路領域：百度集團（9888.HK）、阿里巴巴（9988.HK）、騰訊控股（0700.HK）。國內三大網際網路巨頭均在積極推進大模型的研發和應用，將利用Rubin平台的算力優勢，提升大模型的性能和應用體驗。2. 金融領域：同花順（300033）、恆生電子（600570）、東方財富（300059）。同花順是國內金融資訊服務領域的龍頭企業，其智能投顧產品將受益於Rubin平台的推出，提升產品的精準度和使用者體驗。3. 醫療領域：推想科技（688212）、鷹瞳科技（688297）、藥明康德（603259）。推想科技是國內醫療AI領域的領軍企業，其肺部AI診斷產品將基於Rubin平台進行最佳化，提升診斷的精準率和速度。4. 製造領域：用友網路（600588）、鼎捷數智（300378）、賽意資訊（300687）。用友網路是國內工業軟體領域的龍頭企業，其工業網際網路平台將基於Rubin平台最佳化，為製造企業提供更高效的智能生產解決方案。5. 自動駕駛領域：小鵬汽車（XPEV.US）、理想汽車（LI.US）、蔚來汽車（NIO.US）、小馬智行（未上市）。國內的自動駕駛企業將利用Rubin平台的算力優勢，提升自動駕駛系統的性能，加速高階自動駕駛的落地。6. 其他領域：金山辦公（688111）、焦點科技（002315）、阜博集團（3738.HK）。金山辦公的辦公軟體產品將融入AI功能，提升使用者的辦公效率；焦點科技的跨境電商平台將利用AI技術提昇平台的營運效率和使用者體驗。5.2 國外相關標的5.2.1 上游核心硬體環節1. 晶片設計：輝達（NVDA.US）、AMD（AMD.US）、英特爾（INTC.US）。輝達是全球AI晶片設計的領軍企業，Rubin平台的推出將進一步鞏固其市場地位；AMD和英特爾也在積極佈局AI晶片領域，與輝達形成競爭。2. 晶圓製造：台積電（TSM.US）、三星電子（SSNLF.OTCMKTS）。台積電是全球最先進的晶圓製造企業，Rubin平台的晶片採用台積電的3nm製程工藝；三星電子也在積極推進先進製程工藝的研發，與台積電形成競爭。3. 封裝測試：日月光（ASE.US）、安靠（AMKR.US）。日月光是全球封裝測試行業的龍頭企業，具備先進的CoWoS封裝技術能力，為Rubin平台的晶片提供封裝測試服務。4. 光模組：Finisar（FNSR.US）、Lumentum（LITE.US）。Finisar是全球光模組行業的領軍企業，其高速光模組產品能夠滿足Rubin平台的網路需求。5.2.2 中游算力服務環節1. 雲廠商：亞馬遜（AMZN.US）、Google（GOOGL.US）、微軟（MSFT.US）、甲骨文（ORCL.US）。全球四大雲巨頭已確認部署基於Rubin平台的算力實例，將為全球使用者提供頂尖的AI算力服務。2. 專業算力租賃：CoreWeave（未上市）、Lambda（未上市）。CoreWeave是全球專業AI算力租賃領域的領軍企業，將部署基於Rubin平台的算力資源，為客戶提供低成本的算力租賃服務。5.2.3 下游應用場景環節1. 網際網路領域：Meta（META.US）、Google（GOOGL.US）、微軟（MSFT.US）。這些網際網路巨頭均在積極推進大模型的研發和應用，將利用Rubin平台的算力優勢，提升大模型的性能和應用體驗。2. 金融領域：摩根大通（JPM.US）、高盛（GS.US）、花旗集團（C.US）。這些國際金融巨頭將利用Rubin平台的算力優勢，最佳化其智能風控和個性化服務系統。3. 醫療領域：強生（JNJ.US）、輝瑞（PFE.US）、默克（MRK.US）。這些國際製藥巨頭將利用Rubin平台加速藥物研發處理程序，推出更多的創新藥物。4. 自動駕駛領域：特斯拉（TSLA.US）、通用汽車（GM.US）、福特汽車（F.US）。這些國際汽車企業將利用Rubin平台的算力優勢，提升自動駕駛系統的性能，加速高階自動駕駛的落地。五、未來展望展望未來，Rubin平台將成為推動全球AI算力產業發展的核心引擎，帶動百兆規模AI算力生態的建構。在技術層面，輝達將持續最佳化Rubin平台的性能，推出更先進的技術和產品，進一步提昇平台的競爭力；在產業鏈層面，Rubin平台將帶動上游核心硬體、中游算力服務、下游應用場景等多個環節的協同發展，形成完善的AI算力產業生態；在應用層面，AI應用將實現規模化普及，滲透到社會經濟的各個領域，推動產業升級和社會進步。對於國內企業來說，應抓住Rubin平台帶來的發展機遇，加強技術研發，提升自身的核心競爭力。在硬體領域，加快先進製程工藝的研發，突破關鍵零部件和材料的技術瓶頸；在軟體領域，建構完善的AI軟體生態，提升對Rubin平台的適配能力；在應用領域，積極探索AI技術在各行業的應用場景，推動AI應用的規模化普及。同時，政府應加強政策支援，完善相關法律法規，為AI算力產業的發展創造良好的環境。總之，Rubin平台的推出標誌著AI算力產業進入了新的發展階段，百兆規模的AI算力生態正在加速形成。在這一過程中，企業、政府和社會各界應加強合作，共同推動AI算力產業的健康發展，為全球經濟和社會的進步做出更大的貢獻。 (AI雲原生智能算力架構)
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英特爾AI計算王炸來了！Clearwater Forest年內上線：288核心、18A工藝

在 AI 晶片領域，英特爾始終站在行業前列。日前，英特爾在一年一度的 Intel Technology Tour（ITT）上，正式發佈了全新的 18A 製程工藝，在 RibbonFET 環繞柵極電晶體和 PowerVia 背面供電設計的支援下，18A 製程工藝能有效提高晶片的穩定性並降低功耗。圖片來源：英特爾而在技術落地方面，英特爾也在 ITT 上發佈了基於 18A 製程工藝、代號為 Panther Lake 的第三代酷睿 Ultra 處理器。同時也提前給大家預覽了基於同一工藝的 Clearwater Forest 至強 6+ 處理器，其面向資料中心場景驅動新一代AI伺服器。雷科技受邀親臨美國·亞利桑那州現場參加此次活動，關於Panther Lake雷科技已輸出專題內容解析，本文我們將聚焦Clearwater Forest 至強 6+ 這一強大的新一代處理器。18A工藝加持，全 E 核方案太吸睛不同於面向消費者和邊緣計算的 Panther Lake，至強處理器在上一代就已經實現了全 E-Core 或全 P-Core的架構（Sierra Forest、Granite Rapids）。此次預覽的 Clearwater Forest 遵循的是 Sierra Forest 的全 E 核方案，最多支援 288 個 E-Core，預計今年內可以上市；全 P-Core 方案則為 Diamond Rapids，最快可能 2026 年登場。具體來說，Clearwater Forest 是一款由多種不同工藝的 Die 疊加封裝起來的處理器：288 個 E-Core 由 12 個 18A 製程工藝的 Compute tile 提供；3 個 Active base tile 和 2 個 I/O tile 分別採用 Intel 3 和 Intel 7 製程工藝，和上一代 Granite Rapids AP 架構保持一致。另外，Clearwater Forest 也採用了 Foveros Direct 3D 技術。圖片來源：英特爾配置方面，Compute Die 中的 E-Core 採用了架構，L2 快取最高可以給到 288MB，記憶體最高支援 12 通道 DDR5，速率達 8000MT/s。作為伺服器 CPU，至強的 IO 性能也不差：Clearwater Forest 最高支援 96 條 PCIe 5.0 通道、64 條 CXL 2.0 通道、6 條 UPI 2.0 互聯鏈路，其中每路速度最高能達到 25GT/s。圖片來源：英特爾得益於 RibbonFET 環繞柵極電晶體和 PowerVia 背面供電設計，Clearwater Forest 的最高 TDP 僅為 500W。同時，Clearwater Forest 也採用 1-2 Socket，有不錯的相容性。更適應 AI 計算需求的伺服器處理器可能有人覺得奇怪，對於筆記本裡的消費級晶片，我們討論供電、散熱和能耗固然重要。但對於一直插著電，可能還泡在海水裡散熱的大型伺服器來說，我們為什麼還要討論這些「小家子氣」的事情呢？但其實，在雷科技看來，Clearwater Forest 在功耗、散熱、整合度方面的提升，才是英特爾未來改變整個 AI 產業運轉方式的「抓手」。圖片來源：英特爾當前 AI 行業的算力供需關係已經被大模型徹底改變，模型訓練和推理的規模正急劇擴張；相對應的，資料中心的電力與空間成本也水漲船高。在這種背景下，Clearwater Forest 的高能效比，能在相同的功耗和機櫃條件下，部署更高密度的算力叢集，同時推動資料中心的結構性升級。畢竟全 E-Core 的架構天然適合高平行、輕量推理、預處理等任務，只要與 GPU 的分工協作，可以顯著提升整體叢集的利用效率，讓有限的資源發揮出最大效能。其次，對 AI 服務供應商而言，Clearwater Forest 的出現意味著企業可以重新思考算力調度與成本控制的方式。在過去的服務架構中，GPU 往往被用於幾乎所有階段的計算，包括一些並不需要超強浮點能力的環節，比如資料載入、小模型推理、邏輯判斷等，這實際上造成了算力的浪費。但 Clearwater Forest 的加入可以釋放 GPU 的壓力，將寶貴的算力調度到真正的多載運算上。這不僅能降低硬體與能耗成本，也能讓推理叢集在同樣資源下服務更多使用者。圖片來源：英特爾對最終的 AI 消費者來說，Clearwater Forest 的技術升級，也將轉化為更快的響應、更穩定的呼叫和更可負擔的價格，讓更多的企業可以在自己的產品中用上 AI，並最終回饋到你我這樣的消費者身上。AI 時代，英特爾再度站在舞台中央當然了，就目前 AI 行業的發展勢態來說，GPU 仍是支撐 AI 的核心，但這並不意味著 CPU 就被 AI 時代排除在外。在 ITT 後的媒體採訪環節，英特爾就明確表示：CPU 在每一個 AI 系統裡面都有重要的作用。面對未來越來越複雜的異構算力結構，英特爾想要打造一個「中間層」，將 CPU、GPU、加速器等底層資源的差異遮蔽起來，讓上層開發者只需要面對統一的介面和標準。圖片來源：英特爾而 Clearwater Forest 的高密度 E 核和高能效設計，也恰好承擔起了「中間層」的角色：讓 GPU 專注於高強度浮點計算，CPU 則接管資料搬運、任務調度等環節，從而提升整體算力的利用效率。圖片來源：雷科技可以肯定的是，在 18A 製程工藝的推動下，Panther Lake、Clearwater Forest 和 Diamond Rapids 將成為 AI 時代的轉折點，用全新的資源調度理念重塑 AI 計算的模式，從消費者和服務商入手，共同加速 AI 技術的普及。 (雷科技)
英特爾AI計算王炸來了！Clearwater Forest年內上線：288核心、18A工藝
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