座谈嘉宾《半导体工程》邀请行业专家探讨 AI 在芯片设计中的应用机遇与挑战，嘉宾包括：新思科技 AI 与机器学习副总裁 托马斯・安德森英特尔模拟 / 混合信号工具 / 流程高级总监 斯里达尔・博伊纳帕利AMD 院士 亚历克斯・斯塔尔英伟达 GPU 硬件工程副总裁 斯图尔特・奥伯曼微软硅工程基础设施合伙人兼总经理 西尔维安・戈登伯格加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学教授 博里沃耶・尼科利奇本文为新思科技 Converge 大
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人工智能 芯片设计
Equinix 正在扩大其数据中心容量，以满足来自人工智能与云基础设施日益增长的需求，特别是高密度 GPU 部署场景。此次扩建反映出计算架构的整体转变 ——AI 推理负载正对供电、散热和网络互联能力提出越来越高的要求。这一动态凸显出基础设施限制正成为 AI 系统设计的关键因素，同时也表明半导体生态系统的价值重心正在转移：不再局限于芯片本身，而是延伸到支撑芯片运行的物理基础设施层面。为 AI 负载扩展基础设施Equinix 正在升级设施以支持更高的功率密度，其数据中心专为大型 GPU 集群（例如基于英伟达架
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Equinix 液冷 GPU 人工智能 基础设施
专为女性健康与安全设计的可穿戴设备 Mai，目前正在印度进行数千人规模的用户测试。大多数可穿戴设备无法本地运行 AI 模型 —— 在设备端运行功耗过高，因此数据通常需要上传云端处理。但新一代处理器有望改变这一局面。Ambient Scientific 是押注模拟计算技术、让电池供电设备实现本地 AI 运行的公司之一。这家位于加州圣克拉拉的企业在深度学习芯片中融合了数字与模拟电路。如今，它正与印度科技公司 Dimension NXG 合作，推出搭载其技术的可穿戴设备。3 月 10 日，两家公司发布了Mai—
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Mai 可穿戴设备 人工智能 健康
英飞凌科技推出了业内首款基于 TLVR 架构、电流密度超过 2A/mm² 的四相电源模块，精准面向下一代 AI 计算平台。该公司表示，全新 TDM24745T OptiMOS 模块将多个功率元器件集成在紧凑尺寸内，以应对 AI 数据中心日益增长的功率密度需求。此次发布凸显了 AI 基础设施中的一个关键瓶颈 —— 高效供电，并揭示了半导体厂商如何在系统层面解决规模化扩展难题。提升电流密度，适配 AI 负载根据官方发布信息，TDM24745T 在 9×10×5mm³ 的封装内集成了四个功率级、一个互感电感电压
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英飞凌 TLVR 电流密度 人工智能
意法半导体扩充了面向 AI 数据中心的 800V 直流电源转换产品组合，新增符合英伟达参考设计的 12V 与 6V 架构。这些新品是该公司此前 800V 直流转 50V 方案的补充，并在 2026 英伟达 GTC 大会上正式亮相。这一进展反映出 AI 基础设施正全面向更高电压配电与更精细化供电方向发展，效率、功率密度与系统架构已成为紧密关联的设计约束条件。AI 服务器设计出现多电压域趋势推出 12V 与 6V 输出方案，表明服务器电源拓扑正呈现多样化趋势。AI 系统不再统一采用单一中间母线架构，而是会根据
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意法半导体 数据中心 人工智能 服务器
西门子与威图（Rittal）宣布建立战略合作伙伴关系，旨在为下一代数据中心重新设计配电基础设施。此次合作聚焦应对人工智能算力需求驱动下快速增长的电力需求，同时加速高性能数据中心设施的部署进程。两家公司计划为国际电工委员会（IEC）市场开发标准化基础设施，以适配未来数据中心架构。对于工程师与基础设施设计师而言，该合作彰显了配电系统为应对机柜功率密度大幅提升与部署周期加快所做出的技术演进。应对 AI 算力带来的电力密度挑战人工智能应用正将数据中心基础设施推向新的性能极限。人工智能数据中心的机柜功率密度已普遍超
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西门子 Rittal 数据中心 人工智能
今日，Arm 正式发布Arm AGI CPU—— 这是一款基于 Arm Neoverse 平台打造的全新量产级芯片，专为赋能下一代人工智能基础设施而生。在 Arm 逾 35 年的发展历程中，这是我们首次推出自研芯片产品。此举将 Arm Neoverse 平台的能力从 IP 和 Arm 计算子系统（CSS）进一步拓展，为客户部署 Arm 计算架构提供了更多选择：客户既可自主研发定制化芯片，也可集成平台级解决方案，或直接部署 Arm 设计的处理器。这一布局既顺应了人工智能基础设施的快速演进趋势，也满足了生态伙
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Arm AGI CPU 智能体 人工智能
随着 AI 数据中心对带宽和功耗的需求不断提升，网络架构正从电气互联向光电互联大规模演进。但在共封装光学（CPO）方案中，一直缺少一个关键组件 —— 集成化的激光器。如今，这一空白被填补：Tower Semiconductor 与 Scintil Photonics 联合宣布，已量产全球首款面向 AI 基础设施的单芯片密集波分复用（DWDM）光引擎。该技术通过单根光纤传输多路光信号，大幅降低功耗与延迟，实现数十个 GPU 之间的高效互联。光学复用：并非新技术，却适配 AI 新需求Scintil Photo
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数据中心 光学复用 人工智能 光刻技术
在当今数据驱动的时代，数据科学家在处理、扩展和处理海量数据集时面临着日益严峻的挑战。传统的基于 CPU 的系统已无法满足现代人工智能和分析工作流的需求。工作站版提供了一款变革性解决方案，提供加速计算性能，并无缝集成到企业环境中。数据科学面临的核心挑战数据准备：数据准备是一个复杂且耗时的过程，占据了数据科学家的大部分工作时间。数据扩展：数据量正以极快的速度增长。数据科学家可能会对数据集进行降采样以简化处理，这会导致结果达不到最优。硬件限制：数据中心和云服务提供商对人工智能加速硬件的需求已超过供应。当前的桌面
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NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 人工智能 工作站 数据科学
FPGA 和 DSP 的效率仍不及硬连线芯片，但在生命科学、AI 处理、汽车、5G/6G 芯片等需求频繁迭代的市场中依然极具价值。现场可编程特性为新协议、标准及架构修改提供了长期适配性，如同一块 “空白画布”，可适配各类工作负载。“芯片外围设有可编程 I/O 环，可接入任意类型的 I/O，并将其转换为可在后处理和特定工作负载引擎中使用的形式，” Altera 业务管理部门主管 Venkat Yadavalli 表示。但 FPGA、嵌入式现场可编程门阵列（eFPGA）和 DSP 的设计复杂且耗时
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人工智能 FPGA DSP 可编程逻辑
韩国电信（KT）、高通技术公司（Qualcomm Technologies）与罗德与施瓦茨（Rohde & Schwarz）联合展示了经 AI 增强的无线传输技术，实现了显著的性能提升，凸显了人工智能在 5G‑Advanced 及未来 6G 网络中的巨大潜力。该概念验证演示于 2026 巴塞罗那世界移动通信大会（MWC Barcelona 2026）展出，采用罗德与施瓦茨 CMX500 一体化测试仪，验证了下行吞吐量与用户体验的显著改善。此次演示标志着 AI 正从理论走向无线接入网（RAN）实际部
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罗德与施瓦茨 人工智能 5G/6G
Keysight Technologies 扩展了其 1.6T 以太网互连验证产品线，针对日益复杂的人工智能和高性能计算（HPC）网络。此次更新为下一代数据中心互联中使用的被动铜线和低功耗光学技术带来了额外支持。这一公告凸显了验证工具如何随着224G通道速度和1.6T架构的演进，信号完整性、能效和可靠性正从组件层面的担忧转变为系统层面的挑战。应对 AI 网络的扩展难题随着 AI 工作负载规模不断扩大，DAC、ACC 及低功耗光模块等互连技术必须在更高带宽与更严苛的功耗、成本限制之间取得平衡。同时，网络运营
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Keysight 以太网 人工智能 基础设施 信号完整性
韩国电信（KT）、高通技术公司与罗德与施瓦茨联合完成了人工智能增强型无线传输技术的演示验证，实现了网络性能的大幅提升，彰显出人工智能在 5G-A（高级 5G）及未来 6G 网络中的巨大应用潜力。这项概念验证技术于 2026 年巴塞罗那世界移动通信大会（MWC）亮相，团队借助罗德与施瓦茨的 CMX500 一体化测试仪，验证了该技术在提升下行链路吞吐量和用户体验方面的显著效果。此次演示印证了人工智能正从理论研究走向无线接入网（RAN）的实际落地应用，同时也为 6G 标准化进程迈出关键一步：实现了不同厂商的人工
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人工智能 6G 网络吞吐量 罗德与施瓦茨 高通
路透社华盛顿 3 月 20 日电 —— 美国白宫于周五向国会发布人工智能政策框架提案，敦促议员们通过立法确立联邦统一规则，取代各州的相关规制，同时加强对儿童的保护，并规避这一快速发展的技术给社区带来的高额能源成本问题。特朗普政府一直致力于推动建立一套可在全美统一适用的人工智能立法框架，而非让各州各自制定相关规则。美国总统唐纳德・特朗普曾在去年 12 月表示，若部分州出台的人工智能监管法规被其政府判定为阻碍美国在该技术领域保持领先地位，联邦政府将暂停向这些州拨付宽带建设资金。众议院共和党领袖，包括议长迈克・
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特朗普 人工智能 政策提案
本文深入探讨机器学习（ML）与人工智能（AI）如何助力绿色能源系统和电动汽车（EV）的优化。文章将介绍若干种 ML/AI 技术路径，帮助设计人员实现可从经验中学习的动态模型，相比固定算法能更好地处理非线性、多变且复杂的工况。上篇已介绍 ML/AI 在电源和电机驱动控制电路中的应用案例。在电动汽车与绿色能源系统中，ML/AI 用于识别用电模式，并优化能量的分配、消耗与存储，最高可使能源性能提升 30%。ML/AI 在电动汽车中的优势在电动汽车中引入 ML/AI 的一项核心价值，是缓解里程焦虑。AI 主要通过
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机器学习 人工智能 电力变换
人工智能介绍
人工智能目录
【简介】
【人工和智能】
【人工智能的定义】
【实际应用】
【学科范畴】
【涉及学科】
【研究范畴】
【应用领域】
【意识和人工智能的区别】
【强人工智能和弱人工智能】
【人工智能简史】
【电影】
【相关著作】
【安全问题】 【简介】
【人工和智能】
【人工智能的定义】
【实际应用】
【学科范畴】
【涉及学科】
【研究范畴】
【应用领域】
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