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数据中心最大瓶颈，转移到芯片内部在超大规模数据中心，限制因素不再是能够部署多少加速器，而是能够有效输送、分配和利用多少能源。在许多环境中，容量上限并非由芯片密度决定，而是由系统和设施能够承受的功率决定。

以假乱真的秘密：PBR 贴图家族全解析学会驾驭它们，你便掌握了那门迷人的技艺——不是去粉饰虚假，而是去还原真实。

英澳加新联合发布：AI如何改变网络防御人工智能正在快速改变网络安全环境。一方面，攻击者开始利用AI提高网络攻击的速度和规模；另一方面，防御方也可以利用AI加强风险判断、威胁检测、事件响应和恢复。

2026年AI技术发展的7大趋势进入2026年，AI开始进一步嵌入业务流程、基础设施和生产运营，影响企业如何处理数据、配置算力、管理网络以及衡量技术投入。

下一代半导体，哪些黑科技值得押注？纵观半导体产业的发展趋势，后摩尔时代的竞争，早已不是单一制程的比拼，而是材料、架构、形态、逻辑的全方位革新。

RISC-V为什么越来越需要"标准答案"？规范由自然语言和形式化描述共同构成，不同团队在微架构上做出不同权衡，可能导致同一指令在不同芯片上执行结果不一致，威胁兼容性与系统稳定性。

2030年前AI数据中心的6大趋势进入2030年前，AI数据中心将继续向大型化、高密度化、液冷化和智能化发展。相比单纯增加服务器数量，如何让算力、电力、网络和散热形成高效协同，将成为下一阶段数据中心建设的关键。

中国信通院标准所发布《量子计算发展态势研究报告（2026年）》量子计算基于量子比特，利用量子叠加、量子纠缠等量子物理特性赋能高效并行运算，有望为复杂计算问题求解提供指数级运算加速，成为未来算力跨越式突破的重要方向。

芯片圈：制程、堆叠、新材料，三条赛道卷疯了为了突破性能、功耗、成本的不可能三角，全球芯片产业彻底分化，扎堆涌入三条核心赛道——先进制程微缩、三维立体堆叠、颠覆性新材料替代。

数据中心半导体，五年冲刺1.5万亿美元数据中心半导体行业的“系统级竞争”时代已然来临。

机器学习十大真实应用场景：从预测走向行动机器学习早已走出推荐引擎的范畴，AI 系统已经深入到真实的业务流程之中。

机器学习如何与物联网结合，变革工作中的远程协作人工智能热潮已对多个高科技行业产生了变革性影响，而它与物联网(IoT)设备的融合，更有望从根本上改变我们在远程办公环境中与同事协作的方式。

中国信通院牵头的智能体系列行业标准发布6项标准分别从智能体的基础能力、开发平台、服务应用、多智能体协同、代理型系统和数据分析场景等方面明确要求，形成相互支撑、各有侧重的标准布局，为智能体研发、建设、评估与选型提供依据，进一步完善智能体标准体系。

2027汽车UI动效趋势：从数字材质到智能界面2027汽车UI动效的核心，不是“让界面动得更多”，而是让信息在正确的时间、以正确的方式被理解。从数字材质到空间交互，从AI状态到注意力管理，动效正在从视觉包装转向认知工具。

AI正在变得无形：智能设备进入隐性智能时代人工智能正在进入智能设备发展的新阶段。过去，AI往往以独立应用、语音助手或聊天界面的形式出现，用户需要主动输入指令才能获得服务。如今，越来越多设备开始将AI能力直接嵌入硬件、操作系统和传感器之中。

活动预告 | Imagination将亮相全球AI芯片峰会Imagination中国区技术支持总监艾克已确认出席2026全球AI芯片峰会，将带来演讲《碎片计算的终结：融合与智能边缘的下一个十年》。

全球人工智能市场规模与发展趋势（2025-2035）人工智能市场的增长已经不再只是模型数量增加或应用数量扩张，而是逐渐转向基础设施、企业软件、行业解决方案和智能化服务共同增长的新阶段。

2026综合算力全景分析报告在前期研究基础上升级综合算力矩阵体系5.0，首次采用“坐标矩阵”形式，从算力、存力、运力、环境四大维度，对全国31个省级行政区开展量化分析，全景展现我国区域综合算力发展格局。

芯片预期，3.2万亿尽管预计2027年将有更多产能进入市场，但由于人工智能基础设施部署持续推高内存消耗，预计供需状况仍将保持紧张。

汽车制造智能化：7大AI应用解析未来汽车工厂的竞争重点，也可能从单纯追求自动化程度，进一步转向数据连接能力、生产柔性、预测能力和持续优化能力。AI、工业机器人、计算机视觉、预测性维护、数字孪生等技术将共同构成这一体系的重要基础。