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英伟达RubinCPX是GPU设计新的思路，采用了解耦推理的方式，把长上下文处理和生成任务拆分开来，还搭配大容量GDDR7显存打造了新的GPU。这种设计考虑到了算力和内存需求的差异，能给百万Token推理、长视频生成以及复杂软件开发...

下一个“寒王”即将年底登场，摩尔线程等3家公司梳理。主打领域：全功能GPU核心引擎，自研MUSA架构，MUSA全栈系统软件。自研KUAE计算集群，零中断容错技术。核心技术和产品：摩尔线程已经又多款算力芯片量产，其中3大产品在市场中竞争力颇强，包括：1.桌面级图形显卡MTTS80：是首个公开发售且率先支持DX12的国产游戏显卡，可流畅运行《黑神话：悟空》等3A游戏。云端渲染卡MTTS3000：可为AI推理、云游戏、云渲染、视频云、数字孪生、数字内容创作等场景提供通用智算能力支持。2.智算加速卡MTTS4000：训推兼顾，基于自研MTLink技术，可支持多卡互联和千卡集群基础设施建设，支持千亿参数大模型训练。3.旗舰级GPU加速服务器MCCXD800X2：专为大语言及多模态大模型、科学计算和物理仿真等前沿领域打造。上市路径：摩尔线程已于2024年11月12日在完成A股上市辅导备案登记，正式启动IPO进程。2025年6月18日完成IPO辅导验收，6月30日科创板首发申请获得受理。2025年7月17日，摩尔线程IPO申请进入上交所问询环节，首轮问询已于8月初完成。预计摩尔线程最快可能在2025年10月进入申购发行阶段。主打领域：自主架构与指令集，混合精度计算，软件栈技术。核心技术和产品：1.曦思N系列：曦思N100于2022年1月流片，2023年4月量产，主要应用于AI推理市场。此外，还有采用HBM3显存的曦思N300，专为云端推理而生。2.曦云C系列：曦云C500在2024年2月量产，曦云C600则在2025世界人工智能大会上正式亮相，该芯片集成大容量存储与多精度混合算力，搭载HBM3e显存，性能强劲，全面对标国际旗舰GPU产品。上市路径：沐曦集成已于2025年1月完成上市辅导备案。6月23日已经完成上市辅导工作。6月30日，沐曦向上交所递交了上市申请，拟在科创板挂牌上市。预计最快将于2025年11月-12月正式上市。主打领域：自主芯片架构与指令集，多精度计算技术，软硬件协同设计，光互连技术。核心技术和产品：1.云燧T20是基于邃思2.0芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能训练加速卡，具有模型覆盖面广、性能强、软件生态开放等特点，可支持多种人工智能训练场景。云燧T21是基于OCP（开放计算项目）OAM（开放加速模组）标准设计、兼容OCPOAI标准（开放加速器基础设施）的高性能人工智能训练加速模组，同样基于邃思2.0芯片打造。2.推理加速卡：燧原S60是面向数据中心大规模部署的新一代人工智能推理加速卡，满足大语言模型、搜广推及传统模型的需求，具有模型覆盖面广、易用性强、易迁移易部署等特点。云燧i20是基于邃思2.5芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能推理加速卡，具有高性能高能效、模型覆盖面广、易部署易运维等特点。上市路径：燧原科技已于2024年8月26日完成上市辅导备案，辅导机构为中金公司。2025年6月23日，燧原科技完成上市辅导工作。最快将于2025年12月上市，最晚可能于2026年6月实现上市。摩尔线程概念股全梳理：4、东华软件：更猛，签了三年50万片GPU采购单，还一起在盐城建国产算力基地，把AI大模型塞进医疗、金融系统里跑。

一个有趣的参数，iPhone 17的A19芯片CPU提升50%，GPU提升2.1倍，结果仔细一看，对比的是iPhone 13，苹果这语言艺术Very good，对比iPhone 16性能提升可能不到10%。当然，今年苹果17的升级点还是很大的，比如屏幕刷新率升级至...

9月12日热门板块前瞻：-算力与人工智能板块：英伟达发布专用GPU提升AI推理运算效率，OpenAI收入将大幅增长，甲骨文云业务积压订单超4500亿美元，反映算力需求旺盛。工业富联、东山精密2连板，海光信息20CM涨停，该板块短期催化强劲，资金关注度高。-新能源与绿色产业板块：金风科技拟约189.2亿元投建风电制氢氨醇项目，我国在新能源领域持续投入和政策支持，风电、氢能等绿色能源项目符合国家“双碳”战略方向，有望受到市场关注。-半导体与国产芯片板块：政策扶持国产替代，存储芯片涨价周期启动，设备招标回暖。工信部推进高端算力芯片攻关，台积电8月营收同比增33.8%，国产芯片领域持续发酵，相关个股值得关注。-消费与旅游板块：中秋国庆双节临近，旅游平台数据显示出游相关内容搜索量有所上升，高端白酒、免税消费等业绩预期强化，消费与旅游板块有望迎来上涨机会。-机器人产业链板块：政策部署“人工智能+”场景落地，机器人产业化加速，特斯拉供应链订单落地预期升温，减速器、传感器、电机等相关个股有望受益。

人工智能可能被攻击！造成大模型混乱！人工智能已经融入了我们现代生活中。从诊断医院疾病到阻止银行欺诈交易，人工智能已为人类提供服务。但是，如果这些机器被网络攻击，会怎么样呢？分析认为，一种曾经被认为只影响传统处理器的内存攻击，未来也会破坏推动当今人工智能革命的图形处理单元（GPU）的稳定。该漏洞源于一种名为Rowhammer的攻击。多年来，安全研究人员已经知道，通过反复敲击（快速访问）特定的存储单元行，它们可能会在相邻的单元中引起电干扰。这些干扰反过来又是翻转位：代表0和1的微观数据单位。即使是一个翻转位也可以以绕过软件防御的方式重写信息，为操纵或接管系统打开大门。直到最近，Rowhammer还被认为是中央处理器（CPU）的问题，配备高速图形双倍数据速率（GDDR）存储器的GPU也不能幸免。GDDR内存因其快速传输大量数据的能力而备受推崇，是驱动游戏和机器学习的图形卡的标准配置。然而，如果落入坏人之手，这种力量也可能是它的致命弱点。人工智能的灾难性脑损伤该团队证明，对GPU进行精心执行的Rowhammer式攻击可以摧毁AI模型。通过在神经网络权重的指数中翻转一个比特，他们将模型的准确率从可观的80%降低到灾难性的0.1%。这种崩溃描述为人工智能的“灾难性脑损伤”。经过训练的人工智能系统，如果在硬件层面受到损害，可能会突然变得无用，甚至危险。其影响远远超出了学术界的好奇心。医院、金融机构和政府越来越依赖GPU驱动的人工智能。如果攻击者能够悄悄地破坏这些模型，后果可能会波及整个行业，暴露曾经被认为强大的系统中的漏洞。AI技术危害AI发展风险人工智能脆弱性

iPhone17ProMax/A19Pro首个跑分出来了，主频4.26GHz，目前单核3895/多核9746，预计最高落地4000/10000。升级最大是GPU，目前GB6跑分45657，前代跑分33428，同比提升36.5％。Tips：骁龙8E5目前4.0GHz低频工程机的多核就能跑11515，预计量产4000/12000，能不能干翻果果？！[滑稽笑]​​​

通过GPU与工业设计软件的深度融合，数字孪生模型的实时交互体验得到了显著提升，为工业设计人员提供了更加直观、高效的设计验证工具。此外，象帝先R1900的并行计算优势，在数字孪生的复杂仿真计算中发挥了关键作用。它能够快速...

【中国科学家搞出大事情，那是啥？】今天已经证实，中国科学院院自动化所等单位的科学家一起，搞出了全球首款类脑脉冲大模型“瞬悉”1.0，还在国产GPU算力平台完成了全流程训练和推理，70亿参数版本大模型都开源了，760亿参数版本的测试网址也开放了！这有啥用呢？现在主流的Transformer模型，处理超长内容又慢又费钱，“瞬悉”1.0就不一样，它模仿大脑神经元工作，数据用得少，效率却超高，在法律、医疗这些需要处理超长文本、数据的领域，那优势可太大了。这意味着以后咱们处理复杂文件、分析海量医疗数据啥的，速度更快、成本更低。而且，这是全流程国产化的，对咱们国家的人工智能发展，那可是里程碑式的进步，下一代神经形态计算理论和芯片设计，估计也要被它带着往前大跨一步！必须给中国科学家点赞！

【美国要求高端GPU严禁出口：英伟达发声明坚决反对】美国参议院要求包括要求美国人工智能处理器开发商优先满足国内高性能人工智能处理器的订单，然后再将其供应给海外买家，并明确要求禁止出口最高端的人工智能GPU。立法者将该提案称为“2025年国家人工智能保障获取与创新法案”（GAINAIAct），其目标是确保美国“小型企业、初创企业和大学”能够先于其他国家的客户获得AMD、英伟达等公司的最新人工智能GPU。然而，一旦该法案正式生效，将对美国企业造成沉重打击。对于这样的行为，英伟达发表声明，对《人工智能增益法案》（GAINAI法案）表示担忧，认为该法案将限制全球先进芯片的竞争，并对美国的经济领导地位产生负面影响，其影响类似于《人工智能扩散规则》。英伟达发言人指出：“我们绝不会为了服务世界其他地区而剥夺美国客户的权利。这项拟议的法案试图解决一个并不存在的问题，它将限制全球范围内任何使用主流计算芯片的行业的竞争。”若该法案最终获得通过，将实施新的贸易限制措施，要求出口商在运输超过一定性能上限的硅片时必须获得许可和批准。法案明确写道，美国和商务部的政策应拒绝颁发总处理能力为4,800或以上的最强大人工智能芯片的出口许可，并限制向外国实体出口先进的人工智能芯片，只要美国实体正在等待且无法获得相同的芯片。上一财年占英伟达收入13%来自中国大陆，英伟达希望能够在中国大陆销售更多的AI芯片，以获取更多的收入。但是，美国政府则希望限制先进AI芯片的对华出口。英伟达和其他对控制措施的批评者都曾表示，最好让中国公司继续使用英伟达的AI芯片——这些芯片与英伟达的软件工具配合使用——这样开发人员就不会完全转向华为。

这轮融资主要用于购买数万块英伟达GPU扩大其云基础设施，而购买的GPU将抵押，如果Lambda无法偿还债务，债权人则有权获得这些GPU。能这么做是因为与英伟达签订了协议。债务融资的好处是能够快速获取大量资本，同时保持股权完整...