90%的AI芯片开源项目都是无效投入，关键看需求是否匹配_CPU

1. 黄仁勋可能真的开始疯狂自救了，AI算力的游戏规则变了！对中国来说，这反而是一个窗口期。#红衣聊AI #黄仁勋 #英伟达 #芯片 #大有学问

2. 这次春节AI大战，国产模型与国产芯片第一次，双向奔赴！ #春节世界观察 #新年囤点专业货 #燃起来了大国重器 #大咖观察 #红衣聊AI

3. 芯片大咖访谈：英伟达最怕的不是AMD，而是华为，中国是半导体供应链最全的国家#AI #芯片 #半导体 #英伟达 #黄仁勋

4. 17000 token/s，比B200快48倍！Taalas AI 芯片能否颠覆英伟达GPU？

5. AI春节档最强杀手锏来了！千问3.5除夕强势亮相，开源SOTA、性价比之王

6. 24 人团队研发新芯片每秒 17000 个 token，将对 AI 芯片市场带来哪些影响？

7. “短缺终将导致过剩”，a16z安德森2026年展望：AI芯片将迎来产能爆发与价格崩塌

8. 在这个开源「从夯到拉」榜单，我终于明白中国 AI 为什么能逆袭

9. #DeepSeek是AI进程重大转折点#朱啸虎将DeepSeek誉为AI进程的重大转折点，绝非夸大其词。在国际巨头垄断闭源模型的当下，它以坚定的开源姿态，为人类AI发展规避了“少数掌控”的风险，更撑起了中国AI生态的自主脊梁。DeepSeek的颠覆性，始于技术与生态的双重突破。V3.2系列凭借稀疏注意力架构等创新，在性能比肩GPT-5的同时，将API成本大幅降低，更实现国产芯片首日适配，打破了硬件依赖枷锁。其开源模式激活了全产业链，从云服务商到垂直行业，从开发者社区到芯片厂商，形成协同创新的生态闭环。这不仅是技术的胜利，更是发展理念的革新。它以普惠性打破垄断壁垒，用低成本赋能万千企业，让中国AI在全球竞争中站稳脚跟。DeepSeek的崛起，印证了开源是技术进步的核心动力，更预示着AI文明将走向更开放、更安全的未来。#秒懂热点就用智搜# deepseek是ai进程重大转折点

10. 芯片最难的一关，中国刚刚有了新突破！ #大有学问 #红衣聊AI #芯片 #科技创梦

11. #阿里发布新型CPU ##AI大战卷完内存卷CPU##阿里达摩院发布玄铁C950#不出意外的话，今天开源CPU圈要炸锅了！阿里达摩院在2026 RV生态大会甩出最强开源架构CPU C950，直接刷开源架构性能天花板！！可能很多人不懂为啥我会这么说，先了解一下RISC-V是啥！你可以把它理解成芯片界免费开源的“通用语言”，所有厂商都能自由用它设计芯片。而在它之前，芯片只有x86和Arm两种“母语”，想用就要看别人脸色！它的出现在我看来就是理想主义者种下的用来打破这种封闭状态的种子，等种子慢慢发芽成长，最终成为一种健康的开源生态！以前提起RISC-V总被贴上“低端小芯片”标签，这次玄铁C950直接打破偏见，性能可以直接硬刚Arm V2 CPU，彻底撕掉RISC-V的低功耗标签！更绝的是它天生为AI而生，自带原生AI加速引擎，能直接跑通Deepseek-v3 671b满血版和Qwen3最强开源版，开源芯片首次搞定千亿参数大模型，直接打通AI算力新路径！从2010年伯克利教授的一个开源理想，到如今英伟达、高通、谷歌都重仓布局CPU，有一群中国人在主导开源精神，这比任何商业成功都更令人动容。

12. Google 今天发布了 Gemma 4，这是他们迄今最强的开源模型家族，脱胎于 Gemini 3 的同一套研究成果。最大的变化是许可证。之前的 Gemma 用的是 Google 自家的许可协议，限制不少。这次 Gemma 4 全系列换成了 Apache 2.0 开源协议，商用、修改、分发都没障碍。对企业和独立开发者来说，这意味着可以放心把模型嵌入自己的产品，不用再反复研究条款里的灰色地带。Gemma 4 提供四个尺寸：31B Dense、26B MoE（混合专家架构）、E4B 和 E2B。其中 31B 在 Arena AI 开源模型文本排行榜上排第三，26B 排第六，Google 称它们的表现超过了体量大 20 倍的模型。大模型支持 256K 上下文窗口，可以一次性喂入长文档或整个代码仓库。有意思的是端侧能力。E2B 和 E4B 两个小模型是 Google 和 Pixel 团队、高通、联发科联合开发的，能跑在手机、树莓派、Jetson Nano 上，延迟接近零。小模型还额外支持音频输入和语音理解。想在手机上跑一个能看图、听话、还能离线写代码的本地 AI 智能体，现在有了一个不错的开箱即用选项。31B 模型不做量化的情况下，可以装进单张 80GB 的 H100 显卡。全系列原生支持函数调用和结构化 JSON 输出，直接面向 AI Agent 开发场景。目前已经可以在 Google AI Studio、Hugging Face、Kaggle、Ollama 等平台获取模型权重。Gemma 系列自发布以来累计下载量已超过 4 亿次，社区创建了超过 10 万个变体。Google 显然想用开源生态绑住开发者。不过在 Arena AI 开源排行榜上，目前前列位置大量被中国开源模型占据，Gemma 4 的 31B 排第三，能守住多久是个问号。宝玉xp的微博视频

13. 中国正凭借开源生态与应用优势，在发展潜力上实现对美国的赶超。全球前十开源 AI 模型均源自中国，64% 的市场份额远超美国的 30%，中国已构建全球领先的开源生态。中国开源模型在可定制化、安全可控、部署灵活等五大维度形成显著优势，打破了美国闭源模型的技术垄断，80% 的美国 AI 创新企业已在使用中国开源模型。这种技术民主化趋势，让 AI 从奢侈品变为基础设施，彻底重构行业竞争逻辑。AI Agent 将成为拉开价值差距的核心力量，而中国正抢占这一赛道。中国的这类企业已将 15% 的 AI 预算投向 Agent 技术，实现 1.7 倍于行业平均的营收增长。中国庞大的制造业与服务业场景，为 AI Agent 提供了丰富的训练数据，形成数据飞轮效应。美国虽在顶尖闭源模型与算力芯片上仍有优势，但中国通过开源降维与硬件绑定的生态战略，在重塑竞争规则。中国掌控的硬件供应链与应用场景成为核心壁垒，是中国 AI 长期发展的底蕴。#科技先锋官##AI创造营##AI生活指南#

14. 【AI前沿】AI前沿动态：GLM-4.6V开源、AutoGLM 2.0与RealGen，设计师与开发者的新工具

15. AI芯片2025：巨头血拼，权力鼎革

16. M5 Max芯片MacBook Pro上手：终极生产力

17. 如何让学生用AI？我们学的“验证能力”—— Karpathy谈AI与教育，我来谈「验证是个什么东西」

18. #阿里发布自研AI芯片# 阿里发布自研AI芯片真武810E，该芯片已投入实际使用，服务于科研计算、自动驾驶模型训练、平台内容推荐等多个常规场景，也有不少行业客户在实际业务中采用。从行业层面来看，这款芯片的推出，进一步完善了阿里在云、大模型与芯片领域的布局，也为国产AI算力的发展，提供了一种新的可行选择#有点东西#

19. 马斯克祝贺 @Tesla_AI 芯片设计团队成功流片 AI5！AI6、Dojo3 和其他激动人心的芯片正在开发中。流片（Taping Out）：在芯片行业，这是从“纯设计阶段”转向“实际制造”的关键节点。团队把最终的电路设计图（包括数亿/数十亿晶体管布局）正式发送给晶圆厂（如三星或台积电），开始制作第一批真实的硅片样品（engineering samples）。在此之前，一切都在电脑仿真中；流片后，才能拿到实体芯片进行真实测试、验证bug，并可能小幅修改后再次流片。这标志着设计已足够成熟，值得投入数千万美元启动制造，相当于“从蓝图到实物”。- AI5是什么：Tesla自研的下一代AI推理/训练芯片（接替当前的AI4）。它主要优化用于边缘计算（车载FSD自动驾驶、Optimus人形机器人），但也可用于数据中心训练。马斯克此前描述：单颗AI5的有效算力约为当前双SoC AI4的5倍；软件硬件深度协同优化，能“远超其重量级表现”

20. 面向AI芯片VPD(垂直供电)封装技术方案的全景解析 | APEC2026前瞻技术洞察

21. 阿里自研AI芯片亮相，由通义实验室、阿里云、平头哥组成的“通云哥”体系，有哪些信息值得关注？

22. 中国有哪些做的好的开源项目呢？

23. 如何看待「80% 的 AI 创业公司都在用中国开源模型」的现象？

24. 【苹果晒 M5 芯片 AI 性能：相比 M4 文本生成提速 27%，图像生成快 3.8 倍】苹果机器学习研究博客于 11 月 19 日发布博文，公布了 M5 芯片的最新性能数据，重点展示了其在运行本地大语言模型（LLM）方面的显著优势。此次性能评估的核心平台是苹果此前推出的 MLX，这是一个专为 Apple Silicon 设计的开源机器学习框架，它利用统一内存架构，让模型能够在 CPU 和 GPU 之间高效运行。苹果晒 M5 芯片 AI 性能：相比 M4 文本生成提速 27%，图像生成快 3.8 倍

25. OPPO Find X9系列305固件尝鲜推送相机优化丹霞色彩还原镜头的效果表现，提升部分场景的色彩表现优化视频效果，提升 4K 规格下的预览清晰度以及部分焦段的成像清晰度提升增距镜拍摄体验，画面更自然，对焦更精准提升相机稳定性和流畅性通信与互联提升无线连接稳定性和兼容性提升蜂窝网络稳定性和兼容性系统优化系统稳定性与流畅性

26. 【AI人工智能】题库:纯公益分享【就业+考研】笔试+面试必会【小白从小学Python,C,Java】 [太阳]知识点名称 AI中自监督学习 [太阳]知识点讲解自监督学习（Self-Supervised Learning）是一类表征学习方法，通常在无人工标注数据上，通过设计预训练任务从数据中自动生成监督信号（如掩码预测、对比学习等）来学习表示。常见预训练任务包括掩码语言建模（BERT）、对比学习（SimCLR）、旋转预测等。它是现代大模型预训练的核心，能从海量无标签数据中提取强大特征。举例：BERT在预训练时随机掩盖15%单词，让模型预测被掩盖的词，从而学习上下文表示；对比学习则通过数据增强生成正负样本对，拉近正样本距离、推远负样本，实现无标签表示学习。 [太阳]例题（单选题）自监督学习的核心特点是什么？ A选项：通过预训练任务从数据生成监督信号预训练 B选项：必须使用大量人工标注数据 C选项：仅适用于监督分类任务 D选项：实时在线更新模型参数 [太阳]答案与题解答案、题解：见评论区 [太阳]温馨期待期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：lxy #AI创造营# [握手] #科技风向标# http://t.cn/AXcT54sn

27. 博0，导师给了一个比较复杂的github项目让我学习，请教各位大神应该按什么顺序开始啃呢？

28. #AI# 国产算力芯片再传好消息！近日，华为发布了全新的 Atlas 350，搭载昇腾 950PR 芯片，定位为大模型推理旗舰卡，主打 Prefill 阶段与推荐业务场景，与英伟达 H100比有什么优劣势？H100 作为 Hopper 架构旗舰，是全球 AI 训练与推理的标杆产品，两者在定位、架构与生态上存在显著差异，以下从核心参数、优劣势与适用场景进行一下分析，大家可以有更深入的了解：华为 Atlas 350 优势●低精度推理性能突出：FP4 算力专为大模型 Prefill 阶段设计，在该场景下性能可达 H100 的 1.8 倍，多模态生成速度提升 60%●内存访问优化：内存访问颗粒度从 512 字节优化至 128 字节，小算子访存效率提升 4 倍，特别适配推荐系统等高并发场景●国产自主可控：无出口限制，适配国内 AI 生态（盘古大模型、MindSpore 框架），供应链安全有保障●超节点扩展能力：2TB/s 互联带宽支持最大 192 颗芯片全互连，满足 MoE 模型专家并行需求●价格优势：成本约为 H100 的 60%-70%，适合大规模部署英伟达 H100 优势●生态垄断地位：CUDA 生态 + TensorRT 优化，适配全球 90%+AI 框架与应用，开发工具链成熟●全场景覆盖：从千亿参数模型训练到边缘推理，产品线完整，无需更换硬件平台●通用计算能力：FP8/FP16/FP32 全精度性能均衡，尤其在训练场景下领先 Atlas 350 约 40%●软件工具链：调试、优化工具丰富，支持多实例 GPU（MIG）等高级特性，开发效率高●全球兼容性：适配国际主流云服务平台与企业级软件，无迁移成本各自短板华为 Atlas 350：生态成熟度不足，适配非国产框架需额外开发；训练能力弱于 H100，不适合大规模模型训练；功耗效率在通用场景下低于 H100英伟达 H100：受美国出口管制，国内企业采购受限；价格昂贵（约 25 万元 / 卡）；FP4 精度支持不足，在 Prefill 等特定推理场景性能不如 Atlas 350适用场景：优先选择 Atlas 350 的场景●国内大模型推理（特别是 Prefill 阶段），如文心一言、通义千问等国产模型部署●互联网推荐业务（如电商、短视频推荐系统），小算子密集型计算需求高●追求国产可控与供应链安全，避免外部制裁风险的企业●超大规模集群部署，需要高互联带宽与内存容量的场景优先选择 H100 的场景●全球部署的 AI 应用，需要兼容国际生态与框架●大规模模型训练（如 GPT-4 级千亿参数模型），对 FP8/FP16 算力要求高科研机构与高校，需要丰富的开发工具与全球技术支持●边缘计算与嵌入式场景，需要 MIG 等灵活部署特性

29. 游戏开发AI-Native之路（一）：原型驱动开发 PDD

30. 老黄秘密武器曝光：AI一夜设计芯片，顶人类顶级工程师10个月！

31. 全球首家车企论文入选ISCA 2026工业分区！理想汽车自研的马赫100芯片凭借创新的“周密编排数据流架构”，实现了AI推理性能的突破。其单颗算力达1280 TOPS，有效算力达行业标杆产品的3倍，为智能汽车提供了更高性能、更高效的AI计算方案。理想汽车始终坚持技术开放共享，相关代码已开源，论文也将随会议公开发表，与行业共同进步。🚀#理想芯片拿下世界冠军级认证##理想马赫100芯片#

32. NVIDIA cuVSLAM重磅开源：CUDA全栈加速视觉SLAM，多目/惯导/RGBD全支持，边缘端实时定位建图天花板

33. 如何看待字节跳动也开始做AI芯片？

34. github.com/C4KEW4LK/rpi_usb_ip_display/开源硬件，一个带一块微型屏幕的usb设备，插到树莓派上后会自动显示树莓派的ip地址和主机名。原理大概是模拟了一个键盘（USB HID）在电脑上按下 Ctrl+Alt+T 打开终端，输入命令查询主机名和 IP 地址，最后通过 USB 虚拟串口（CDC）把查询到的结果传回来。#科技先锋官#

35. 培训机构称用 AI 赋能学习，家长花两万四后投诉说小孩没进步还染上网瘾，是咋回事？这种智能教育靠谱吗？

36. 1月29日，阿里首次主动证实了自研AI芯片PPU的存在——此次披露的PPU芯片被命名为真武810E。真武810E采取了GPGPU（General-Purpose computing on GPU，通用并行计算架构）的技术路线。它更接近英伟达GPU（图形处理器）的路径，而非华为昇腾、寒武纪等专用ASIC芯片的路径。国际市场调研机构IDC数据显示，2025上半年国产AI芯片市场，华为昇腾市场份额位居国内第一，阿里平头哥市场份额位居国内第二。#AI芯片##芯片##华为##英伟达##阿里巴巴#

37. 【AI学习】OpenClaw是什么？25万+星标登顶GitHub的开源AI助手详解

38. 2026年2月AI行业三件大事：开源、人才与技术基建

39. 【AI学习】OpenClaw怎么一键部署？扣子3分钟零门槛搭建教程

40. 学习AI最有效的方法不是花钱买课！而是用AI学习AI（零基础篇）

41. Momenta：将与上汽大众、芯片合作伙伴一起深度协同，一颗Thor级别的芯片。上汽大众宣布ID.ERA 9X全球首发搭载Momenta R7强化学习世界模型，不是让AI模仿“人类怎么开”，让AI自己探索“车该怎么开”#大众9X首发MomentaR7世界模型#

42. NVIDIA狂飙，国产AI芯片扎堆上市，利用资本力量上演群狼围攻

43. 大摩：中国AI芯片供应商，谁将胜出？

44. 告别云端依赖，AI 进入“边缘计算”时代

45. 中国速度：AI 正在“点亮”新型电力系统和Arm 架构：边缘 AI 的隐形心脏

46. 亚马逊部署Cerebras芯片，看重其“极速推理解决方案”

47. 科技巨头集体押注自研芯，AI芯片战场正加速向推理端迁移

48. 81倍市盈率的ARM豪赌AI芯片：华尔街已将"完美执行"定价入内，容错空间几乎为零

49. 自研才是终极底气！ #大咖观察 #红衣聊AI #谷歌 #芯片

50. 【张捷财经】美国的AI泡沫与中国的开源超越#热点观点# #张捷财经# #中国开源AI模型市场首超美国# 中美 AI 发展呈现鲜明路线差异，美国大模型路线陷泡沫争议，中国开源小模型则实现突破。据麻省理工学院与开源企业研究，中国开源 AI 模型下载份额达 17.1%，首超美国的 15.8%，DeepSeek、阿里千问占主导。中国因美国算力芯片限制，走 “农村包围城市” 之路，深耕本地化、专业化小模型，依托领先的 5G 等通讯技术，形成全民参与的开源生态，科大讯飞等模型表现突出。美国巨头如 OpenAI 坚持封闭策略控技术获利，但大模型成本高、适用场景少，成本难回收，引发泡沫焦虑。未来竞争或延伸至军事领域，但经济层面美国路线已显困境。张捷观察-谁是谁非任评说的微博视频

51. #阿里发布新型CPU ##AI大战卷完内存卷CPU##阿里达摩院发布玄铁C950#现在才看明白：AI卷完内存卷CPU，本质是旧的游戏规则被掀桌子了。过去高端芯片底层，就是X86、ARM两家闭源垄断，给钱也不让你随便改，规则全人家定。AI来了之后要灵活、要定制、要降成本，老路子走不通，大家才扎堆往开源跑。这次阿里玄铁C950把事儿说透了：开源RISC-V不仅能做小芯片，现在性能已经追平顶级服务器CPU，还能原生跑千亿大模型。原来少数人攥着的东西，现在靠全球协作也能做到世界第一。这不是内卷，是芯片圈的“开源逆袭”。

52. 想做出逼真的AI语音合成，很多人只能依赖在线API：隐私全泄露，费用居高不下。NeuTTS 把顶级语音能力带到本地设备，提供开源免费的超拟真TTS解决方案。不仅有最佳尺寸比的真实语音，还支持3秒即克隆音色，手机笔记本树莓派全都能跑，英语/西班牙/德/法多语种支持。GitHub：github.com/neuphonic/neutts主要功能：- 超拟真语音合成：小模型大自然度，像真人说话；- 3秒即时声音克隆：短音频样本快速复刻音色；- 全本地离线运行：隐私安全，不上传数据；- 轻量高效部署：GGUF量化，手机/嵌入式设备实时生成；- 多语种支持：英语、西班牙语、德语、法语（模型相关）；- 流式生成+水印：实时播放，输出可追溯更负责。支持 pip install neutts 一键安装，Python代码几行搞定，适合开发者、App嵌入和语音应用。#AI##开源##TTS##语音合成#

53. 【国产开源大模型全球下载量突破100亿次，#中国AI开源全球领跑#】据全球最大AI开源社区Hugging Face最新发布的2026年春季生态报告，过去一年，该平台41%的大模型下载量来自中国研发模型——中国已跃升为全球开源大模型供给最活跃、增长最快的地区之一，国产开源大模型全球累计下载量正式突破100亿次。与此同时，我国人工智能专利申请量全球占比达60%，已成为全球AI专利最大拥有国。目前全国AI企业数量超过6200家，2025年人工智能核心产业规模突破1.2万亿元。近期国内多家科技企业密集完成开源大模型迭代升级，覆盖技术降本、工业级应用、专项能力突破及端侧适配等多条主线。#国产开源大模型下载量破100亿#

54. 抖音前沿科技30X30｜采访AI超级个体 Gemini 3发布后，这5个开发者给自己的人生装上了外挂。 27年程序员老兵：用AI写出多部长篇小说，一边敲代码一边圆武侠梦；硬核奶爸：手搓本地AI操作系统，把私教装进孩子口袋； AI安全研究员：把AI变成科研副驾，打破思维墙；有效加速主义者：打造AI全自动分身，让AI替自己看新闻处理琐事；全栈讲师：降低新手学习门槛，把技术文档自动变成PPT；本期视频，产品君连线5位GDE谷歌开发者专家，带你拆解AI时代的超级个体，听听他们给普通人的真诚建议。 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #Google

55. Gemma4对高通是巨大利好谷歌新出的Gemma4大模型，就是给高通量身定做的“赚钱神器”，对高通来说，完完全全是天上掉馅饼的大好事。以前的AI大模型又大又笨，只能在服务器上跑，手机根本带不动。而Gemma4是轻量化小模型，专门能在手机、汽车这些终端设备上离线运行，不用靠网络，反应还快，这刚好戳中了高通的核心优势。高通靠骁龙芯片吃饭，芯片里的NPU就是专门跑AI的，Gemma4一出来，刚好能把高通芯片的AI能力彻底发挥出来。以后安卓手机、平板、智能汽车，想装本地AI、用离线智能功能，就必须靠高通的芯片，别家芯片优化跟不上，根本跑不动Gemma4。这就意味着，高通的芯片会变得更值钱，手机厂商、车企抢着买，不光销量能涨，芯片还能卖更高的价格，利润直接往上翻。而且Gemma4是开源的，无数开发者会围着它做应用，用的人越多，高通芯片的地位就越稳，直接甩开竞争对手，在安卓AI芯片领域一家独大。更关键的是，不光手机，智能汽车、智能家居这些领域，Gemma4都能适配，高通的芯片能顺着这个风口，打进更多市场，赚更多钱。说白了，Gemma4就是给高通送了一把打开AI市场的金钥匙，以后不管是业绩还是行业地位，都能往上冲一大截，说是巨大利好一点不夸张。#谷歌发布gemma4开源大模型#

56. 国产最强AI芯片可能已上市，美国慌了，批准英伟达H200卖给中国

57. 英伟达扩张AI版图，Groq三星AI芯片订单或增长70%至1.5万片

58. 谷歌今年砸1900亿搞AI云与TPU，直接硬刚英伟达，算力基建大战彻底白热化哎。以前靠显卡垄断，现在巨头自研芯片+自建集群，产业链彻底重构。算力不再是瓶颈，成本持续下降，企业AI部署门槛暴跌。对我们开发者，算力自由真的来了，不用再抢卡、被高价卡脖子，你看好吗？

59. Meta加码英伟达：未来数年部署数百万颗芯片，首次采用Grace CPU

60. 如果搞不懂ROI，千万别做快手AI带货

61. #微博声浪计划##听见微博# 阿里平头哥推出真武810E芯片，性能比肩英伟达H20，功耗低150W，训练成本降超30%。该芯片已部署万卡集群，支撑400家企业。阿里通云哥战略形成技术三角，推动国产AI芯片规模化商用，但仍面临工具链、制程等挑战。科技星辰说的微博音频

62. 谷歌论文，干崩存储？#谷歌 #存储芯片 #Google #Deepseek #AI推理

63. #阿里发布性能比肩英伟达H20的芯片#阿里推出的“真武810E”AI芯片，不仅性能强劲，还通过与云计算和大模型的结合，帮助企业降低了算力成本，直接把AI算力的门槛拉低。不用承担高额成本，也能用上顶尖算力，AI创业、转型都更轻松了

64. #我国AI专利申请量全球占比达60%#【#国产开源大模型下载量破100亿次#】近期，国内多家科技企业都密集完成开源大模型的迭代升级。记者梳理发现，本轮国产开源大模型迭代，覆盖了技术降本、工业级应用、专项能力突破、端侧适配等多个核心方向，实现了多维度的技术升级。全球最大的AI开源社区Hugging Face发布的2026年春季全球开源AI生态报告显示，过去一年，该平台上41%的大模型下载量来自中国研发的模型，中国已成为全球开源大模型供给最活跃、增长最快的地区之一。数据显示，国产开源大模型全球累计下载量突破100亿次，我国已成为全球人工智能专利最大拥有国，专利申请量全球占比达60%。目前，我国AI企业数量已超过6200家，2025年人工智能核心产业规模超过1.2万亿元。#国产开源大模型密集迭代升级# 央视财经的微博视频

65. 英伟达“腹背受敌”：Anthropic要造AI芯片，亚马逊要卖芯片

66. 特斯拉AI芯片里程碑！马斯克官宣AI5成功流片，双芯性能对标Blackwell

67. AI for Chip 实战干货!人工智能赋能芯片设计_ai for ic

68. 国产AI芯片，疯狂秀肌肉

69. 百元级主板的AI：树莓派本地运行谷歌Gemma 4

70. Google放大招：Gemma 4彻底开源，树莓派都能跑AI！万亿市场的游戏规则要变天了

71. 上海棣山科技2nm高端AI GPU研发进展.原型验证工作正有序开展、稳步落地

72. 以小胜大！Google 最强小模型刚刚发布，手机也能跑

73. 【解密Jetson Thor系列2】开放生态重构AI推理边界——零日支持、7倍性能飞跃与机器人革命

74. 破2nm制程！棣山科技AI GPU 进入原型验证国产高端算力再提速

75. Deepseek V4开源发布，国产AI芯片谁受益？

76. 【AI开源雷达】GitHub 热榜 AI 项目：Gemma 4 边缘推理实战

77. 开源代码推荐：jetson-inference一站式深度学习开发和部署

78. 边缘 AI 芯片深度观察：从拼算力到拼能效，AI 真正落地的主战场正在终端

79. 上海棣山科技披露2nm AI GPU最新进展：原型验证关键阶段，达国际前沿设计水平

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84. 研报解读 | 聊聊2025年AI芯片那些事儿

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86. 爆火出圈！OpenClaw龙虾AI × NVIDIA Jetson，凭三大优势霸榜端侧智能圈

87. 一口气看完了200+企业的300多个AI案例，我发现了什么？

88. 树莓派5 × ARM架构：75美元解锁边缘AI，免费领《树莓派汇编器》实战指南 - 哔哩哔哩

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92. 边缘AI爆发：芯片必须突破的5大核心要求

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95. 开放模型点燃 AI 热潮，NVIDIA Jetson 赋能 AI 在边缘端落地

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97. AI芯片应用开发：我用国产芯片做边缘计算，月入1.8万

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100. 无人机 AI 边缘计算实战：Jetson、树莓派与国产盒子部署全解析

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102. ‌主流AI芯片的软件生态与迁移成本差异对比

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105. AI芯片（51）

106. 国产AI芯片2026训练落地元年

107. AI边缘计算设备：品类、市场格局与发展机遇 - 哔哩哔哩

108. 边缘AI芯片：在手机和IoT设备上跑大模型

109. 云端AI不仅贵，还可能是个坑？

110. 视程空间将GPT-OSS边缘AI引入NVIDIA Jetson

111. 边缘AI会死吗？一个技术创业者的深夜思考

112. 2026年4月6日 AI 日报：端侧爆发与太空算力破局

113. 开源宝藏第86期——普通CPU流畅跑100B模型的开源方案开源项目bitnet，可支持普通CPU运行100B大模型，本地部署流畅、安装简单，能实现x86芯片提速2倍起步、ARM芯片性能提升5倍，且省电70%，适合对本地AI部署感兴趣的用户了解 #本地化部署 #大模型 #开源项目 #AI #开源

114. 🔥 全球主流AI算力芯片全景解析：NVIDIA/AMD/Intel/华为谁更胜一筹？

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