Llama 4国产适配实测：性能差距、成本对比与迁移指南
昇腾910D跑Llama 4 70B首字延迟2.3秒，是A100的3倍。单卡吞吐达A100的83%，但集群通信和算子适配仍是短板。自建集群和调用API成本差距悬殊：日均百万请求，自研年运维17万，API要365万。文中还
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关键词：国产芯片
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H20禁令一年后：国产芯片参数亮眼，但迁移才是真门槛
英伟达H20被禁一年，国产芯片迅速补位。华为昇腾单卡推理吞吐2300 Tokens/s超越H100，平头哥真武810E性能对标H20，寒武纪思元590达A100级。但纸面参数不等于落地效果，算子支持与迁移适配才是真正的门
阅读全文英伟达Blackwell Ultra发布：数据中心算力焦虑缓解了吗？
英伟达Blackwell Ultra在2026年Computex上发布，FP8算力20 PFLOPS，但交付要等到2027年Q1。这导致云厂商陷入买旧还是等新的两难。在空窗期，华为昇腾910C等国产芯片开始填补算力缺口。
阅读全文拒绝数据出境：BoCoder如何让金融政务代码AI在内网跑起来
金融政务代码生成卡在合规门槛，一行SQL写错就可能引发千万级交易差错。江苏博云推出的BoCoder通过云原生私有化部署，让模型运行在客户内网，在国产硬件适配与全栈上下文理解之间，为高敏感场景寻找效率与安全的平衡点。
阅读全文H200停产后，国产芯片谁能扛训练？
英伟达H200在2026年Q2停产，出口管制升级让卡价涨到15万以上。华为昇腾910C、寒武纪思元590、海光DCU——三者谁能在训练任务中真正替代H200？我们基于千卡集群实测数据、迁移成本和总拥有成本给出了具体判断。
阅读全文2026夏季高温推高算力能耗，液冷服务器成数据中心标配了吗
2026年6月全球多地遭遇极端高温，AI算力需求激增导致数据中心散热压力骤增。本文结合昇腾910C与海光DCU等国产芯片集群实测数据，分析风冷与浸没式液冷的成本效益，探讨PUE优化背后的基建策略，为开发者提供硬件选型参考
阅读全文昇腾910C vs 海光DCU：128卡集群实测，算清适配这笔账
2026年二季度，国产芯片在头部云厂商招标中占比升至35%。我们对东部某云厂商的128卡集群进行实测：昇腾910C在PyTorch适配和稳定性上优势明显，自定义算子迁移仅改21行代码；海光DCU K100虽时租低55%，
阅读全文国产芯片订单翻倍，但真正的麻烦刚换了一茬
2026年二季度三大运营商和两家头部云厂商的招标数据显示，国产AI芯片在大规模集群训练中的占比从2025年的不足20%升至接近35%。硬件不再是主要卡点，集群稳定性和软件适配问题浮上台面；供应链深处的先进封装与HBM瓶颈
阅读全文2026视频AI：从生成画面到控制物理世界
2026年视频AI的重心转向物理规律模拟。世界模型让AI不仅能生成视频，还能通过Video-to-Control技术指导机器人和智驾系统。尽管芯擎、黑芝麻等国产芯片提供硬件支撑，但高昂算力和数据污染仍是主要瓶颈。
阅读全文2026车展现场：芯擎与黑芝麻如何把英伟达挤出C位？
2026年6月未来汽车AI技术展上，国产芯片不再边缘化。芯擎“龍鹰一号”和黑芝麻“华山二号”凭借7nm制程，在算力与成本上正面硬刚高通与英伟达。从单域到中央计算，国产方案正以更低BOM成本和更稳供应链，加速渗透主流车型。
阅读全文端侧AI芯片怎么选：先想清功耗、模型和耐心
选型别只看TOPS算力。这篇文章从功耗约束、模型特性和开发工具链三个实际角度出发，结合寒武纪、地平线、瑞芯微等国产芯片案例，梳理出一套务实的选型框架，帮你避开纸面性能的坑。
阅读全文具身智能‘降本’进入深水区：2026下半年仿真数据合成、硬件成本与强化学习优化最新进展
2026年下半年，具身智能的商业化进程将核心矛盾聚焦于‘降本’。本文深度剖析三大关键突破：仿真数据合成技术如何摆脱对昂贵真实数据的依赖、国产芯片与开源硬件设计如何驱动硬件成本下降、以及强化学习算法在样本效率与泛化能力上的
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