英特尔宣布Razor Lake‑AX平台将具备700TOPSAI算力
英特尔宣布，其即将推出的Razor Lake-AX平台将具备700 TOPS的AI计算能力，性能比当前的Panther Lake移动芯片（180 TOPS）高出3.88倍。
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英特尔宣布，其即将推出的Razor Lake-AX平台将具备700 TOPS的AI计算能力，性能比当前的Panther Lake移动芯片（180 TOPS）高出3.88倍。
阶跃星辰于10月15日宣布正式开放Step 5 Preview模型权重（BF16与FP8版本），华为、壁仞科技、沐曦股份、摩尔线程宣布提供Day 0支持。华为同步上线1024卡Atlas 950 SuperPod液冷超节点，沐曦股份自2025年12月以来已完成43个主流旗舰模型的Day 0适配。
英特尔在OCP 2026上正式推出GPU D-Series AI加速器，算力达1.3 PFLOPS，带宽1.5 TB/s。该芯片基于Xe3P架构，配备480GB LPDDR5X内存，主要面向推理场景。
目前处于客户采样阶段，尚未对市场供应或价格产生直接影响。
Intel正式公布其'Crescent Island' D-Series GPU的外观与规格，在先前项目停滞之后推出一款服务器形态的专用AI加速器。该GPU配备32个Xe3P核心、256个XMX引擎、32 MB统一L2缓存，并支持高达480 GB的LPDDR5X内存。Intel标称其FP8性能最高可达1.3 PetaFLOPS，支持从FP4到FP64的格式。显卡内置含四个编码器和四个解码器的媒体引擎，可用于需要视频生成与理解的多模态工作负载。显卡出厂配置为160 GB内存，该配置为Intel品牌的'Crescent Island'显卡独有，同时Intel允许其ODM为显卡配备最高480 GB的LPDDR5X内存以获得最大显存容量。Xe3P的XMX引擎由常规Xe3的四深脉动阵列设计重新设计为16深处理。其他细节包括支持FP4数据格式、每核心1 MB的大寄存器文件和每核心512 KB的L1缓存；共有256个Vector引擎和256个新XMX引擎，每个Xe3P核心分为每组八个。此外，Xe3P没有用于输出图像的图形处理单元，因为该芯片专为需要长上下文和代理任务的AI推理工作负载而设计。
2026年10月13日报道：微软与英特尔周一发布最新自研AI加速器，挑战英伟达。据Reuters，微软Maia 300采用多芯粒架构，核心计算芯粒使用台积电2nm（N2P）工艺，内存控制器与I/O功能采用3nm工艺；据Seoul Economic Daily，Maia 300搭载八颗HBM4堆栈，较Maia 200的六颗HBM3E增加，内存容量从216GB提升至288GB。微软称该架构提供36%更多计算FLOPs、2.5倍HBM带宽和14%更高的scale-up带宽。据Reuters，微软计划明年推出可能超过100万颗Maia 300加速器，每机柜容纳96颗芯片、功耗约167kW，并声称每兆瓦计算输出较领先GPU系统高约40%；据Seoul Economic Daily，每机柜HBM堆栈总数将从288增至768（2.7倍），为存储供应商带来潜在新增长机会。SK hynix被视为领先竞争者（曾为Maia 200唯一HBM3E供应商），三星凭借现已量产的36GB 12层HBM4也可能获得订单。英特尔方面，据Tom's Hardware，在OCP 2026上英特尔将基于Xe3P架构的原Crescent Island AI推理加速器正式命名为Intel GPU D-Series，公布FP8算力1.3 PFLOPS、内存带宽1.5TB/s的性能目标；据Wccftech，其弃用HBM而采用LPDDR5X（HBM日益昂贵且供应受限），支持最高480GB LPDDR5X（参考PCIe卡为160GB），定位为AI推理的成本高效方案；该350W加速器的制造工艺未公布。上述均为发布与计划状态，部署与订单尚未落地。
10 月 12 日消息，微软今天正式发布 Maia 300 人工智能芯片，基于台积电 N2P 2 纳米制程，采用多芯粒设计，集成独立内存芯粒和 I/O 芯粒，计划 2027 年部署。该芯片配备 8 组 HBM4 内存，总容量可达 288GB，带宽为 18TB/s；FP4 算力最高可达 13.8 PFLOPS，FP8 算力为 6.9 PFLOPS；SoC 功耗额定值为 950W，明显高于 Maia 200 的 750W。双向扩展互连带宽达到 3.2TB/s，采用基于以太网的双层网络架构；单个机架可容纳 96 颗 Maia 300，最多可组建包含 12000 颗加速器的集群。芯片更适合对内存要求较高的 AI 推理任务。
推理占大多数数据中心AI工作负载，但与训练不同，它需要低延迟和可预测性。现有训练芯片侧重于峰值FLOPS，可能无法满足推理的严格限制。
这种转变凸显了对专门为推理设计的芯片的需求。
阿里云T-Head发布Zhenwu V900 AI芯片计划于1Q27量产，同步推出Yitian 720/730服务器CPU，构建全栈自研数据中心芯片。此举旨在降低外部依赖，长期利好代工与封测产能。对当前现货市场影响中性。
谷歌TPU系统规模扩展至100万芯片，与Anthropic签署400亿美元协议。电力供应取代芯片成为扩张瓶颈。
AI算力及电力基础设施需求。
DeepSeek向华为订购16万颗Ascend 950DT芯片，配备144GB HBM用于内蒙古数据中心。该订单证实了国产AI芯片及HBM需求的强劲增长。
华为Ascend系列及国产HBM供应，短期供应紧张风险加剧。
英特尔推出Crescent Island离散GPU，配备32个Xe核心及最高480GB LPDDR5X内存。该设计专为代理AI推理优化，通过稀疏路由和推测解码提升每瓦Token数。
新架构将提振对高带宽大容量内存（LPDDR5X）及AI加速器的需求。
三星发布全球首款LPDDR5X-PIM内存，AI推理速度提升3.01倍。作为HBM的廉价替代方案，该技术旨在解决AI芯片成本高昂问题。
LPDDR5X市场需求，潜在利空HBM份额。
英伟达发布Vera CPU，搭载88个Armv9.2核心及1.5TB LPDDR5X内存，Meta、字节跳动等云厂商已预订。该芯片采用台积电3nm工艺，旨在作为AI节点及AI代理主机。
台积电3nm产能及LPDDR5X需求，预计将推动相关供应链订单增长。
摩尔线程预计 2026 年上半年营收同比增长 135%-149%，旗舰产品 MTT S5000 已实现规模量产。受益于 AI 产业蓬勃发展及全功能 GPU 需求强劲，公司业绩符合市场预期。
营收高增与量产落地验证了国产 AI GPU 的商业化能力，利好股价与市场信心。
华为昇腾950超节点在2026世界人工智能大会上斩获SAIL奖，具备1024卡规模及1 EFLOPS FP8/2 EFLOPS FP4算力。该产品依托灵衢互联协议与超节点架构，实现了256TB全局统一内存与TB级NPU互联带宽。
新旗舰节点发布虽提升行业技术标杆，但暂无明确的供需缺口或价格波动数据，对现货市场影响中性。
2032年全球AI计算核心IP市场规模将达6.12亿美元，年复合增长率15.2%。报告梳理了行业竞争格局，指出端侧大模型与汽车电子需求推动IP授权市场扩张。
文章提供市场前景预测，未涉及具体价格波动或供应链中断信息。
移远通信在MWC26上海展会上推出SP805FL系列模组，基于联发科Genio Pro 5100（MT8894），采用台积电3nm工艺，配备50+ TOPS NPU。
这是一个新产品发布，目前不直接影响价格或供应。
砺算科技LX 7G100创始版显卡限量1000块已售罄，标准版即将上市且不再限量。此前创始版因设计独特且通过微软WHQL认证而备受关注，此次加售后官方将转向标准版量产。
短缺缓解信号明确，需警惕标准版上市后价格波动及库存积压风险。
华为预计2026年AI芯片营收达120亿美元，同比增长60%。受DeepSeek V4优化及英伟达份额归零影响，国内云厂商争相采购华为昇腾950PR。
国产AI芯片面临严重缺货，Ascend 950PR及950DT需求激增。
摩尔线程2026年Q1首次实现季度盈利（2936万元），主要受66亿元KUAE智算集群订单驱动。公司2025年全年净亏损10.01亿元，研发费用占营收86.68%。
国产GPU商业化加速预示相关组件潜在需求增长，但高研发投入及行业盈利分化需保持警惕。
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All teardowns| Analog | $0.68 | −5.9% |
|---|---|---|
| Connector | $0.75 | +0.2% |
| CPU | $386.74 | −21.3% |
| DDR4 | $88.40 | −0.2% |
| DDR52026-W13 | $14.89 | −11.2% |
| GPU | $478.20 | +8.2% |
| MCU | $0.68 | −61.7%Unusual |
| MLCC | $0.01 | +54.0%Unusual |
| MOSFET | $0.12 | −82.8%Unusual |
| PMIC2026-W13 | $0.44 | −12.5% |
| SSD/HDD | $288.43 | n/a |