产业动态
RTX Spark亮出45—80W，Arm AI PC还卡在哪
RTX Spark给出20核Arm CPU、6144个CUDA核心、128GB统一内存和45—80W功耗，N1、N1X也在推进。规格表更漂亮了，但智能体常驻之后，CPU调度、内存带宽和持续散热仍会决定AI PC的续航与响
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关键词：功耗
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前沿研究
R1开源后，手机跑30B模型先撞上散热墙
24GB内存的骁龙8 Gen 5旗舰机，已经能本地运行INT4量化的Qwen-32B：首字2.1秒，起步约8 tokens/s。持续推理后，机身升至46°C、速度掉到3 tokens/s，12分钟耗电23%。30B上手机
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前沿研究
Arm v10样片实测：SME2把Prefill提速3.2倍
Arm v10工程样片测试中，SME2让Llama-3-3B 4-bit版Prefill速度较v9提升3.2倍，首字延迟由约1.2秒降至400毫秒以内；Decoding加速约1.4倍，10B模型持续运行仍受发热和功耗约束
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前沿研究
端侧AI模型续航测试：3B参数跑在手机上，一天几充
2026年7月实测显示，端侧3B模型日均待机耗电约1.5%-2%，重度Agent调用下续航减半。量化、剪枝等轻量化方案虽降低峰值功耗，但需配合NPU调度优化才能解决发热焦虑。本文拆解vivo蓝心、小米澎湃等主流模型的功耗
阅读全文昇腾910D对比B200：这笔推理成本账还缺什么
公开素材尚不足以算出910D与B200的可信成本差值。采购价、实测吞吐、整机功耗和迁移工时缺一不可。更稳妥的办法，是把这些投入统一折算到每百万有效输出Token，再判断国产方案能否摊平适配成本。
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前沿研究
Arm v10 架构在端侧AI的实测：手机运行 10B 模型还发烫吗
2026年7月实测表明，手机运行10B参数模型已从「不能跑」跨到「可以跑」，但发烫问题并未消失。得益于NPU调度、稀疏激活与指令集优化，持续推理功耗降至4.8W，温度约45℃；但Agent场景连续调用仍会堆积热量。文章引
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前沿研究
工业质检不只拼算力，RISC-V方案能替代哪些GPU节点
高温、粉尘、密闭机箱和连续运行，会让风扇与功耗先于 TOPS 成为工业质检的瓶颈。RISC-V 并非天然比 GPU 省电，但配合定制 NPU、RVV 和量化模型，它有机会在任务固定的边缘节点上，用够用的算力换取更简单的散
阅读全文B200、昇腾910C与RISC-V，争的不是同一笔订单
把三者放进同一张峰值算力榜，采购很容易算错。B200的门槛在CUDA迁移成本，昇腾910C要过算子与集群交付关，RISC-V则应在内存、功耗和散热受限的端侧设备上实测。
阅读全文2026下半年AI手机战，端侧大模型先过续航关
在本站 Llama 3.2 7B 连续生成 512 tokens 的测试中，FP8 功耗较 INT4 高约 20%-30%。端侧助手要常驻，峰值 TOPS 还说明不了续航；原生加速、端云分工和散热更值得看。
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AI 实操指南
RISC-V开发板跑通7B模型：4.4 token/s怎么来的
玄铁 C950-AI 上的 Llama-3.2 7B 经 Q4_K_M 量化后约 3.8GB，MNN 实测生成速度 4.4 token/s、平均功耗 10.5W。长文本会被 KV Cache 拖慢，持续运行还会遇到 85
阅读全文华为昇腾910D工业质检实测：11.2毫秒只是第一关
华南某电子元器件厂在5条SMT产线上连续测试72小时：昇腾910D平均推理延迟11.2毫秒，缺陷检出率99.4%。真正影响落地预算的，还有365W峰值功耗、整机配套和CANN算子迁移。
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前沿研究
RISC-V 芯片跑通 LLM：从边缘传感器到车载座舱的实时响应
分析 RISC-V 架构如何通过自定义指令集和向量扩展（RVV）优化量化 LLM 部署，探讨其在车载座舱和工业传感器场景中解决功耗发热痛点、实现毫秒级响应的工程路径。
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