<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>芯片 on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E8%8A%AF%E7%89%87/</link><description>Recent content in 芯片 on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Thu, 24 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E8%8A%AF%E7%89%87/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>真武是系统，不只是芯片：平头哥算力峰会上的超节点方法论</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-24-yunqi2026-yunmo-zhenwu-ai-chip/</link><pubDate>Thu, 24 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-24-yunqi2026-yunmo-zhenwu-ai-chip/</guid><description>整理2026云栖大会平头哥算力峰会「云模之芯，共筑非凡」全场内容。平头哥副总裁李伟良梳理真武810E→M890→V900→J900的年度迭代节奏；阿里云王超给出「系统语义不在物理边界断裂」的真超节点判据；Kimi许欣然拆解100毫秒decode里的访存经济学；元戎启行曹通易与无界动力夏中谱讲物理AI的数据量级与快慢脑；圆桌与倚天CPU、磐脉920网卡两场把Agent时代的关键路径补完整。芯片竞争已从单卡指标转向系统协同。</description></item><item><title>推理芯片之战：带宽成为新算力，Groq、Cerebras 与 OpenAI 的三条路线与 Bill Dally 的 location 哲学</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-16-inference-chip-wars-groq-cerebras-openai/</link><pubDate>Wed, 16 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-16-inference-chip-wars-groq-cerebras-openai/</guid><description>推理的瓶颈正在从算力转向带宽：每生成一个 token，都要把整个模型从存储介质读一遍。硅谷101本期请到两位正在做推理芯片创业的嘉宾——Bill Dally 的博士生 Mark 与前亚马逊 Annapurna 芯片软件栈科学家子阳，拆解 Groq 的静态调度、Cerebras 的晶圆级集成与 OpenAI Jalapeño 的 HBM4 通用路线为何是不同约束条件下的各自最优解，为什么中国关心 tokens per dollar 而美国关心 tokens per watt，以及推理速度如何决定模型智能的上限。</description></item><item><title>一片晶圆的赌局：Cerebras如何从 Scaling Law 的实验室走向千亿推理市场</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-07-cerebras-wafer-scale-inference/</link><pubDate>Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-07-cerebras-wafer-scale-inference/</guid><description>硅谷101专访Cerebras早期投资人周南、前百度研究员Greg Diamos及产品高管Angela，复盘这家&amp;quot;晶圆级引擎&amp;quot;公司十年史。从百度三亿参数模型发现Scaling Law、2016年赌注式投资、良率工程突破，到G42订单、OpenAI两百亿美元推理合同、千亿市值IPO，文章梳理了Cerebras如何从一个物理学的疯狂赌注，变成推理时代绕开HBM与CoWoS瓶颈的差异化基础设施，以及上市后毛利率、供应链和客户自研芯片带来的真实风险。</description></item></channel></rss>