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ull演进至Wormhole。Grayskull采用12nm工艺、120个Tensix核心，FP16精度下单卡算力达83TFLOPS，配备LPDDR4显存；Wormhole同样基于12nm工艺，核心数升级至128个，FP16精度下单卡算力提升至488TFLOPS，配备GDDR6显存，并支持多卡以太网直连，数据无需经过主机CPU即可在芯片间传输，可支撑更大规模推理集群。 ▲Tenstorrent CEO Jim Keller 融资历程方面，据该公司官网披露，Tenstorrent从2017年至今完成多轮融资。2021年5月其C轮融资超2亿美元（约合人民币13.4亿元），富达领投，投后估值10亿美元（约合人民币66.8亿元），Tenstorrent跻身独角兽。 2024年12月，Tenstorrent完成超6.93亿美元（约合人民币46.3亿元）D轮融资，由三星证券和AFW Partners领投，现代汽车集团、三星催化剂基金、富达、贝索斯探险、LG电子等参投。 产品和业务层面，Tenstorrent同时布局硬件系统、软件栈和IP授权三条线。 硬件方面，该公司已推出基于Tensix AI核心

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近英伟达的算力服务从业者秦宇还关注到RTX PRO 5500支持MIG（Multi-Instance GPU，多实例GPU）功能，这也是他眼中RTX PRO 5500相较于RTX PRO 6000D的一项重要优势。根据官方介绍，拥有RTX PRO 6000D同等显存容量的RTX PRO 5500，可以通过MIG划分出两个各含42GB显存的计算板块，不同的AI推理任务可以在同一张GPU上独立运行，提高了算力资源利用率。而RTX PRO 5500 84GB的显存容量，本身也有着不小的吸引力。夏寅卿观察到，大显存专业GPU的行情今年明显升温。以RTX PRO 6000服务器版为例，其渠道价格在去年年底经历一轮下跌后，已从今年年初的6万元至7万元涨至18万元至19万元。市场对大显存的渴求甚至催生了民间改装生意——9月深圳曾传出32GB显存的RTX 5090被“魔改”为96GB版本的消息。在夏寅卿看来，这与此前尚未充分释放的终端需求开始爆发有关。随着具身智能、智能驾驶等应用的发展，以及大模型部署需求的增加，部分场景已经走向商业闭环。但终端需求再旺盛、业务再怎么闭环，采购成本仍是绕不开的一笔账。目

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容易。 周博表示，中型服务商议价能力弱，上游拿货成本说涨就涨，下游又有大厂云服务商压价。他说：“成本端的冲击会更致命。”他不敢把涨价全部转出去，因此企业的利润经常被两头挤。 算力价格波动传到使用端，变成另一种账。 一家大模型公司算力基础设施负责人告诉经济观察报，他们现在采用自购显卡和外部租赁显卡混合的方式：核心训练集群自购一部分卡，作为长期基础盘；模型调优、推理业务、临时实验和突发扩容，更多依靠外部租赁。租赁算力占比在四成上下浮动。 过去一年，外部算力租金波动明显。高端训练卡的价格从前两年高位回落，但一遇到货源紧张，或者大客户集中下单，报价又会反弹。推理卡的供给更充足，租金价格下行更明显。 这位负责人说，如果遇到租金单边上涨的情况，租赁算力的成本变化可能直接影响项目毛利3到5个百分点。模型上线后，会持续消耗推理算力。如果显卡租金突然抬升，面向客户的服务价格又不能同步上调，利润将很快被压薄。 他们已经在用实体办法避险。该公司会提前和头部算力运营商签一年到两年的长协，锁定基础算力规模和单价。同时留出一部分弹性额度，应对临时扩容。金融衍生品也被摆上内部会议桌，但还没有进入执行环节。该公司和期

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00你可能也喜欢这些文章国内当学徒，海外标高价：物理AI出海，为什么越讲效率越危险?9月：2026中国AI大模型平台排行榜Altman提出AI发展的三条“终局之路”：从国际监管到“一家独霸”国模Agent第一，MiniMax爆改Flash战力，全时段大肥鱼谷价AI算力中心背后，一场价值千亿的"制冷战争"这届AI，把电信诈骗犯逼疯了扣非亏7.6亿，同比翻番，科大讯飞要靠AI赚钱还要等突发，DeepSeek重磅开源核心推理引擎算力租金剧烈震荡，AI也要买“保险”晓曦资深作者 看你所看的行业观察发表文章952篇 最近内容半年四轮亿元级融资后，欧拉万象想把家庭机器人带向哪里？2小时前AI试摆、一次搞定送装拆旧——我们试了试天猫买大件的新体验昨天万亿AI产业，别只盯着机器人昨天阅读更多内容，狠戳这里选靠谱AI，看真实评测查看36氪AI测评官方交流社区加入咨询项目审核和入驻联系36氪项目推荐订阅号关注 36氪欧洲站36氪欧洲站36氪欧洲站Ai产品日报网络谣言信息举报入口热门推荐 推送和解读前沿、有料的科技创投资讯 一级市场金融信息和系统服务提供商 聚焦全球优秀创业者，项目融资率接近97%，领跑行业

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论0/1000你可能也喜欢这些文章国内当学徒，海外标高价：物理AI出海，为什么越讲效率越危险?9月：2026中国AI大模型平台排行榜国模Agent第一，MiniMax爆改Flash战力，全时段大肥鱼谷价AI算力中心背后，一场价值千亿的"制冷战争"这届AI，把电信诈骗犯逼疯了扣非亏7.6亿，同比翻番，科大讯飞要靠AI赚钱还要等突发，DeepSeek重磅开源核心推理引擎半年四轮亿元级融资后，欧拉万象想把家庭机器人带向哪里？算力租金剧烈震荡，AI也要买“保险”36氪的朋友们特邀作者 TA没有写简介，但内敛也是一种表达发表文章51070篇 最近内容汇源集团启用新品牌，线上旗舰店1L果汁12.9元/瓶1小时前主动ETF开始明牌，基金经理要被“抄作业”了？1小时前大行秋招新变化，这类岗位变香了1小时前阅读更多内容，狠戳这里选靠谱AI，看真实评测查看36氪AI测评官方交流社区加入咨询项目审核和入驻联系36氪项目推荐订阅号关注 36氪欧洲站36氪欧洲站36氪欧洲站Ai产品日报网络谣言信息举报入口热门推荐 推送和解读前沿、有料的科技创投资讯 一级市场金融信息和系统服务提供商 聚焦全球优秀创业者，项目融资

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28核总性能达99.8倍。 二是面向Agentic负载做优化。通用计算、矩阵加速、内存带宽与软件协同一体化之后，C950在四类Agentic负载上较主流架构平均领先约1.11倍，综合AI性能提升10%以上；跑Qwen3.8-Flash-Next达到43 token/秒，DeepSeek V4-Flash达到38 token/秒。 这里需要留意：RISC-V做推理的优势不在堆集群，而在“通推一体”。Agentic任务先跑一段通用负载、再交给AI、再返回处理，把两者放进同一颗处理器，延迟更低、成本更优，还能本地部署；超大模型的集群式计算仍是GPU的地盘。30B以下模型与Agent协同，才是C950这类“通用核+AI扩展”最清晰的位置。 服务器与Agentic AI是正面战场，车规和具身智能是新战线。峰会上发布的E908A，是首款同时达到ASIL-B和ASIL-D的RISC-V CPU，单点安全度量（SPFM）在业内首次超过90%，性能较当代同类竞品领先约20%，面向安全岛、域控、车载网关。 孟建熠说，车规的门槛从来不只是一颗核。它有一整套软硬件研发与验证体系，产品要过流程认证，还要在十几种

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I模型运行在GPU上。但要完成工作，它们需要CPU。 Burazin还区分了Daytona所构建的业务与CoreWeave、Nebius等“新云”提供商。这些新云旨在训练和运行AI模型。它们正在建设的数据中心塞满了图形处理器（GPU），也就是为运行AI模型而优化的计算机芯片。但要运行虚拟机，数据中心需要大量传统的中央处理器（CPU），以运行各种不同的软件。“推理云是智能体思考的地方，而我们的云是智能体工作的地方，”Burazin说。 “我们内部多少认为，在可预见的未来，花在CPU上的钱很可能会高于花在GPU上的钱，”他说，“这在今天看来有点反直觉。” 需求如此之大，以至于他预测即将出现CPU短缺。“我坚信会出现CPU紧缺，”他说。“如果我们想保持这种增长轨迹，我们所需的CPU机器数量目前实际上并不存在。” 芯片制造商也看到了同样的趋势。在AMD 5月的第一季度财报电话会议上，CEO苏姿丰表示，智能体AI正在增加对服务器CPU的需求。AMD将服务器CPU市场增长预测从每年约18%上调至超过35%，到2030年将达到超过1200亿美元。芯片设计公司Arm估计，智能体AI数据中心每吉瓦可能需

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号“财联社”，作者：潇湘，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。+12 好文章，需要你的鼓励36氪的朋友们特邀作者0收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章DeepSeek全面开源推理框架：兼容英伟达、华为昇腾芯片，单集群日吞吐155万亿Token，每卡每小时收入38美元集中兑现，全面爆发：城市NOA进入「轻舟时刻」解气，35万个AI专骗骗子，陪聊装傻套情报，让电诈白干17年抢在Anthropic敲钟前：OpenAI冲刺300亿美元融资，估值剑指1.4万亿国产 AI 性价比王者要换人了吗？MiniMax 来真的港科大团队：让Agent找回长对话中“失联的记忆”Anthropic谷歌字节腾讯入场，科技巨头为何集体涌向AI制药？美团做了个大众点评版的Skill平台DeepSkill，收录超37万个技能工具智谱的困惑：海外口碑极佳的GLM，为何在国内大众眼里输给了DeepSeek和豆包？36氪的朋友们特邀作者 TA

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ruclub），作者：医药多巴胺，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。+14 好文章，需要你的鼓励格隆汇特邀作者0收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章DeepSeek全面开源推理框架：兼容英伟达、华为昇腾芯片，单集群日吞吐155万亿Token，每卡每小时收入38美元集中兑现，全面爆发：城市NOA进入「轻舟时刻」解气，35万个AI专骗骗子，陪聊装傻套情报，让电诈白干17年抢在Anthropic敲钟前：OpenAI冲刺300亿美元融资，估值剑指1.4万亿国产 AI 性价比王者要换人了吗？MiniMax 来真的港科大团队：让Agent找回长对话中“失联的记忆”Anthropic谷歌字节腾讯入场，科技巨头为何集体涌向AI制药？美团做了个大众点评版的Skill平台DeepSkill，收录超37万个技能工具智谱的困惑：海外口碑极佳的GLM，为何在国内大众眼里输给了DeepSeek和豆包？格隆汇特邀作者 TA没有写简

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理器架构，以及特斯拉全自动驾驶芯片，是硅谷少有的“打过几代硬仗”的芯片架构师。在AI芯片赛道，Jim Keller的名字本身就是一张募资名片。 更关键的是窗口期。据此前报道，2026年早些时候，英特尔与高通都曾对Tenstorrent表达过收购意向，但公司最终选择独立融资、继续保持股权独立。公告标题里的一句话点出了当下的需求侧变化：芯片设计商、“主权玩家”和推理平台，都在转向“拥有自己的AI算力”。 与此同时，DeepSeek等开放权重模型的崛起，让推理侧需求快速外溢；视频生成这类新负载又对算力提出了不同于训练的要求。Tenstorrent选择把资源压在开放权重模型与视频生成上，正是想承接这部分被英伟达传统定价体系覆盖不全的需求。 悖论与隐忧：62亿估值背后的现实账本 然而热闹之下，账本并不轻松。成立于2016年的Tenstorrent已是一家“十年老店”，但出货规模与英伟达仍不在同一量级；62亿美元估值对应的，是尚未被大规模商用数据验证的增长预期。 推理赛道格外拥挤。Groq、Cerebras、SambaNova、AMD MI系列都在争夺同一批客户；CUDA生态多年积累的迁移惯性，也

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Research Company、Maverick Silicon、Morgan Stanley、Protagonist、Sandisk、T. Rowe Price、Tether Investments、Troluce Capital、Virtu Financial和XTX Markets。 Tenstorrent将此次融资描述为芯片设计公司、主权参与者以及推理平台寻求自主掌控其AI算力的一次行动。 资金用途与产品栈 根据公告，Tenstorrent将利用这笔资金大规模部署其Galaxy服务器，继续在大语言模型和视频生成领域服务开放权重模型，并推进其向自行设计芯片的客户授权的AI和CPU知识产权。 The company sells AI compute at every level of the stack, from a single card or workstation to racks, superclusters, and custom IP. Tenstorrent said its open-source software stack lets developers r

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域取得突破，利用 theCUBEai.com 神经网络帮助技术公司做出数据驱动的决策，并始终站在行业对话的前沿。 最新报道 Eka Robotics 以 14.5 亿美元估值融资 1.5 亿美元，开发可感知力的机械手 OpenAI 收购 Orchestra Bio，将 AI 智能体引入药物研发 DeepSeek 开源 DeepInfer，这是其生产服务背后的推理框架 Inception 称 Mercury 3 以最高 8 倍的速度击败 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 Otter.ai 为其 AI 会议助手融资 3.2 亿美元 戴尔面向 CFO 的 AI 策略手册：先为 token 做预算，再追求速度 最新报道 Eka Robotics 以 14.5 亿美元估值融资 1.5 亿美元，开发可感知力的机械手 新兴技术 - 作者：DUNCAN RILEY . 53 秒前 OpenAI 收购 Orchestra Bio，将 AI 智能体引入药物研发 AI - 作者：DUNCAN RILEY . 34 分钟前 DeepSeek 开源 DeepInfer，这是其生产服务背

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TOL等智能飞行器和核心零部件的研发制造，另一家正式成立低空智联产品线。 ①物理AI“训练数据”存在刚性供给缺口，真实物理数据与软件AI数据获取逻辑完全不同，相关厂商具备行业独占性；②除机器人以外的物理AI应用方向，流程工业有望成为物理AI优先落地场景，这个细分环节卡位AI决策与机器执行的桥梁；③这个行业或是物理AI产业链中具备预期差的新增方向，受益训练端和推理端同步增长的算力需求。 【公告全知道】碳化硅+先进封装+第三代半导体+金刚石+AI眼镜！公司Q3净利润环比增长超44倍 ①碳化硅+先进封装+第三代半导体+金刚石+AI眼镜！这家公司Q3净利润环比增长超44倍，12英寸碳化硅衬底产品已获得头部客户订单并实现交付；②磷化铟+光纤+第三代半导体+商业航天！这家公司Q3净利润同比增长超26倍；③人形机器人+锂电池+储能+宁德时代+华为！公司拟5亿元投建机器人智能电关节项目。 相关阅读 财联社 史正丞 2026-10-20 21:08 ①科技板块周二再度承压，CoreWeave、美光、闪迪等明星题材股盘前集体走弱； ②高通CEO预告将展开全球裁员； ③Sea掌门人称金融业务可能独立上市；

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它们过去曾经遇到过的内容。值得注意的是，此类数据库不会包含有害材料本身，而只包含可用于识别该材料的哈希标识符和URL。” 最高法院承认，通过Sahyog门户，“在正确方向上已经取得了一些进展”，该门户旨在“简化和自动化包括CSEAM在内的非法内容的举报和移除流程”。它进一步补充说，Sahyog门户可以成为“构建哈希与URL列表数据库的自然基础”。 最高法院的推理是： “我们之所以这样说，是因为一个仅负责转交个人举报和下架通知的通用门户，与一个汇集所有经确认属于CSEAM材料的哈希标识符和URL的门户之间，存在明显区别。前者仅在每一起CSEAM事件被举报时才对其采取行动。而后者确保此类材料一经识别，便能在所有平台上被持续检测和移除，无需等待再次被举报。”——最高法院 为建设和运行该国家数据库所概述的标准操作程序（SOP）： 最高法院概述了以下SOP： 收集所有用户或平台与CSAM/CSEAM内容相关的投诉和举报。 对内容进行核实，不得仅因内容被标记为CSEAM便以机械方式更新数据库。然而，法院并未明确识别CSAM/CSEAM内容的具体流程/标准。 由人工对相关系统标记的内容进行评估。 哈

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省认为，随着人工智能应用发展，3nm先进逻辑芯片将成为支撑AI产业的重要基础。在日本建立先进制程生产能力，有助于增强本土半导体制造能力，提升供应链韧性，并强化经济安全保障。 AI需求推动3nm扩产，日本成为先进制造布局的重要一环 台积电选择将3nm引入日本，与AI芯片需求增长密切相关。3nm工艺可用于高性能计算、智能手机和AI服务器等应用。随着AI模型训练、推理以及数据中心建设持续推进，市场对先进逻辑芯片的需求不断增加，台积电也在扩大先进制程的生产能力。 台积电公布的第三季度财报显示，公司当季营收为14942.4亿新台币，约合467.2亿美元，同比增长50.9%；净利润为7630.6亿新台币，同比增长68.7%。从工艺收入结构看，3nm制程贡献了晶圆收入的33%，5nm占28%，2nm占8%。7nm及更先进制程合计贡献了晶圆收入的79%。先进制程已经成为台积电业务的重要支撑，AI需求也在持续影响公司的产能规划。 这种扩产并不局限于日本。报道称，台积电计划在台湾台南新建一座3nm工厂，预计于2028年上半年开始生产。台积电首席执行官魏哲家表示，强劲的客户需求推动了新的投资决定。结合美国亚

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Anthropic 正在研究 AI 智能体如何代表用户进行谈判。据《金融时报》报道，该公司正与律所磋商，为 AI 智能体制定公平的谈判规范，这些智能体将负责讨价还价、处理投诉或争取更优的合同报价。Anthropic 已在实验中表明，更强的模型能谈成更划算的交易，而这可能加剧社会不平等。 这并非全新领域。Anthropic 已在招聘“概念推理研究员”（Conceptual Reasoning Fellows），专门面向律师。这些研究员将用四个月时间，在法律、哲学、认知科学、经济学和政治学等高度依赖判断的领域测试 Claude，薪酬为 10 万至 16.7 万美元。 这一举措源于一个数据难题。在数学和代码领域，改进 AI 模型相对容易，因为可验证的数据充足或易于生成。而在人文学科，这类数据并不存在，部分原因是正确与错误的答案很少泾渭分明。Anthropic 需要能够构建测试用例和评估体系的专家，以增强 Claude 在这些领域的能力。Anthropic 技术团队成员 Justin Curl 研究法律、制度与 AI，他认为在法律领域，“界定质量是出了名的难”。

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级和人工智能服务器订单规模已达到创纪录的950亿美元。然而，尽管市场需求强劲增长，公司能否将这些订单顺利转化为实际收入，很大程度上取决于是否能够获得足够的内存芯片供应。 近年来，生成式人工智能的迅猛发展以及超大规模数据中心对算力的需求激增，使先进内存产品成为市场争抢的核心资源。现代AI服务器高度依赖HBM与高性能GPU、AI加速器协同工作，以提供大模型训练和推理所需的计算能力。正因如此，内存短缺一方面推动了戴尔AI业务的快速增长，另一方面也成为限制其交付能力的最大障碍。 据《华尔街日报》报道，迈克尔·戴尔认为，内存供应受限的问题甚至可能持续长达四年时间。由于新建半导体工厂从规划到全面投产通常需要数年时间，目前业内预计不少新增产能要到2029年或2030年才能充分释放。在此之前，市场供需失衡状况仍将持续存在。 为了降低供应紧张带来的风险，戴尔近年来采取了一套相对谨慎的运营策略。面对历史最高规模的950亿美元AI服务器积压订单，公司努力避免因提前囤积过多零部件而占用大量营运资金。 戴尔采用精简库存模式，根据最终组装计划安排DRAM采购时间，仅在接近生产阶段时才采购所需内存，以减少库存积压风

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有封锁的一次性邮箱，最终发布了三个版本的恶意包，并利用一个安装了该包的系统泄露的凭据，访问了一家真实安全厂商的数据库。 Anthropic表示，有15个系统安装了这个包。 关键在于它的思维链。模型反复表示自己处在模拟环境里，但环境里有明显的“真实互联网”的证据。 即使Anthropic修改提示词后，模型依然动手。 Anthropic据此提出了两个概念：偏向性推理（biased reasoning，即倾向于忽略或曲解“自己在真实互联网上”的证据）和鲁莽（recklessness，即为了完成任务不惜采取有害行动）。 10月9日，Anthropic的“非预期行为”报告表示，现在模型不会再用如此暴力的方法获取数据了。 现在模型只会使用SQL或命令注入在第三方服务器上运行命令，读取网站发给浏览器的配置文件、拿到访问token来获取本该付费的数据，用短网址服务绕过工具对网址长度的限制。 OpenAI和Anthropic的Agent遇到阻碍，倾向于直接攻击阻碍本身：改编码绕过限制、利用服务器漏洞、拿token、上传恶意包。 腾讯这批Agent的主要招数，是绕着墙走：换个浏览器、换个中转站、换个缓存页

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围绕VAR的各种疑问。 陈述指称，田柯宇负责的内部VAR文生图项目存在展示成果造假的问题。 陈述称，2024年8月，攻击事件的内部调查结束后，团队在复盘中发现，此前部署在公司内部Discord 上、供同事每天测试的VAR文生图模型，并不是田柯宇声称正在训练的VAR T2I模型，而是当时已经开源的文生图模型PixArt。 为了避免同事和开源模型对比，田柯宇还在推理流程里加了一项处理：无论用户输入什么，系统都会自动在前面添加一个“City”前缀，再送入模型。整个推理流程被打包成二进制文件，交给工程师同事部署。 测试人员此前就注意到，生成图像的背景里常出现城市（city）建筑的轮廓，一直找不到原因。 陈述还称，真正的VAR T2I模型，被他的直属负责人重新检查后，发现训练状态和loss（损失值，可以粗略理解为模型训练时的“错误程度”）表现存在严重问题，远没有达到此前展示的效果，团队后来不得不重新开展相关研发，形成了Infinity项目。 因此陈述认为，田柯宇获得NeurIPS 2024最佳论文的VAR中，存在严重的造假注水。 03 在这场争论的同时，田柯宇的新公司，已经完成了融资。 10月7

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将其内部模型生成的数学研究成果一次性上传至GitHub代码仓库，初版共722份手稿，涉及代数、理论计算机科学、数理逻辑、组合、数论等方向，包含约372组研究结果。 ▲OpenAI关于数学研究成果发布的推文，图源：X 次日，其中3份因符号错误被撤回，14份被修订，最终保留719份。据该仓库更新日志，这批成果中只有约42%的顶层结论通过了Lean形式化验证，公开推理过程的手稿仅10份。 数学界的批评随之而来。《自然》（Nature）杂志10月7日报道称，牛津大学数学家乌苏拉·马丁（Ursula Martin）将这种做法形容为“把一份尚未整理完善的初稿直接甩给同行，要求他们帮忙做完核查”；哥伦比亚大学数学家迈克尔·哈里斯（Michael Harris）同样对发布方式提出质疑。 ▲部分数学家提出批评，图源：Nature 同日，人类数学协会（Association for Human Mathematics）发表声明，公开呼吁数学家停止与OpenAI合作，陶哲轩随后在个人博客转发了这份声明。 面对批评，OpenAI开始调整沟通方式。 10月6日，OpenAI在当天发布的官文中声称参考了普林斯顿高

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