1、云厂商自研专用芯片为什么先从推理场景切入？

　　云厂商自研AI芯片几乎不约而同地从推理场景切入，核心原因在于推理负载更可控——相比训练任务对极致算力和通用性的苛刻要求，推理场景对芯片的定制化容忍度更高、成本摊薄路径更清晰。一、推理场景的天然适配性负载特征稳定：推理任务的计算图在模型部署后基本固定，不像训练阶段需要频繁调整并行策略和算子组合，专用芯片可以针对固定的模型结构做深度优化。成本敏感度更高：推理是模型上线后的日常开销，调用量随用户规模线性增长，云厂商有足够动力用自研芯片替代外购GPU来压低单位成本。生态门槛相对低：训练侧高度依赖CUDA生态和框架兼容性，推理侧则可以通过编译器适配把主流模型跑通，软件栈的迁移成本小得多。

2、唱衰中国AI，美媒逻辑太荒唐

　　【环球时报记者 张蔚蓝 陈子帅 环球时报特约记者 文远】美媒借着英伟达首席执行官黄仁勋辞职，又翻出“中国成最大输家”的陈词滥调。美国彭博社12日的一篇文章展现了极为荒唐的逻辑：由于中国AI企业的技术优势都是靠“走私美国芯片”和“蒸馏美国技术”实现的，所以作为美国对华芯片限制的“漏洞”、硅谷开源模式最有力的倡导者之一，黄仁勋辞职后，中美AI合作的希望“被彻底浇灭”，中国将被孤立在世界的“另一边”。13日接受《环球时报》记者采访的中国专家表示，黄仁勋的离职凸显美国日益将科技与经贸问题政治化的趋势，且这一趋势正侵蚀企业的独立性和基于市场的决策机制。

3、英伟达如何通过NIM微服务应对专用芯片的竞争？

　　一、通用性防守的底层机制CUDA生态兜底：CUDA生态的完善保障了硬件可用性，长期被视为抵御ASIC阵营冲击的围墙。可编程性留出迭代空间：英伟达高管伊恩·巴克认为，通用GPU的可编程性让模型能持续优化，性能提升多倍并降低成本。ASIC的固化代价：为单一模型定制ASIC虽有效率，但模型及实现方式会被固化在硅片中，后续优化空间受限。二、专用芯片的进攻路线谷歌TPU外销：谷歌TPU已拥有近100家客户，并计划2026年部署10吉瓦Ironwood TPU、2027年部署5吉瓦下一代TPU。

4、深耕光电 智造提质

　　转自：贵州日报 位于清镇市的贵州南凡半导体科技有限公司是一家集研发、生产、销售于一体的综合性高新技术企业。该企业主营LED健康灯具、智能照明产品，同时生产适配手机、监控、车载领域的8英寸14纳米摄像头芯片，面向国内外中高端市场供货。图为工人在生产线上作业。

5、奢侈品鉴定有哪些高科技方法？

　　奢侈品鉴定目前最实用的高科技组合是NFC芯片读取加实验室仪器比对——2021年后生产的LV等品牌新款内置NFC芯片，手机贴近包身即可读取首次激活信息，几分钟完成初筛；存疑商品再送中检集团等具备CMA/CNAS资质的机构做材质光谱与工艺数据库比对，报告可直接作为司法证据。