硬氪首发 | 顺为领投企业级AI服务商，已落地能源、金融行业 Original 彭丽 彭丽 硬氪 2026年3月30日 10:08 广东 在小说阅读器中沉浸阅读 本文约1600字，建议阅读4分钟作者 | 彭丽编辑 | 袁斯来硬氪获悉，格物见微智能科技有限公司（下称“格物见微Goodeep”）完成数千万元天使轮融资，本轮由顺为资本独家领投，初心资本跟投。资金将主要用于核心产品迭代、行业方案深化及团队扩充，进一步强化其在“AI自主智能”领域的差异化优势，加速在产业场景智能化落地进程。（图源/企业）格物见微成立于2023年6月，总部位于杭州，是一家聚焦能源、金融等领域的企业级AI服务商，已获评国家高新技术企业、浙江省科技型中小企业。公司创始人孔令西拥有15年以上大数据以及AI领域工作经验，曾任阿里云工业大脑开放平台技术总经理、蚂蚁金服财富业务数据负责人，是业界首个实现云计算、人工智能与先进控制技术深度融合先行者。格物见微核心团队汇聚阿里云、蚂蚁集团等头部互联网企业AI研发骨干，产品技术人才占比超 70%。不同于通用AI平台，公司从成立之初便锚定“AI自主智能”的核心方向，打造“从感知、决策到执行”的全链路自主智能平台。目前，公司已形成“一体两翼”的产品矩阵，以Goodeep T5自主智能平台为核心，搭配Goodeep AIP智能训练平台与Goodeep Agent企业级智能体平台。其核心竞争力在于对“技术-产品-场景”的深度绑定，三款核心产品分别精准对应AI 的不同核心需求。Goodeep T5自主智能平台作为业内首创“软硬一体、云边一体”架构的产品，可以独立部署，统一算力利用。Goodeep T5深度融合大小模型与控制技术，可实现上万测点并发采集与毫秒级决策响应，通过“大模型知识反哺+仿真/真实双场景学习”的四维进化机制，系统能像“数字老师傅”一样自主优化，在发电场景中可将主蒸汽稳定性提升36%-48%，环保耗材成本降低3%-15%。Goodeep AIP智能训练平台则针对性解决AI开发效率低、算力浪费的痛点，提供可视化拖拽编排功能，通过自研资源优化技术，将算力利用率从30%提升至90%以上，同时全面适配国产芯片与操作系统，满足信创合规要求。负责将客户在垂直领域（如金融、发电）特有的数据和专业知识进行沉淀。由于通用大模型无法获取电厂等私密领域的知识，该平台通过与客户共创，打造出行业大模型。Goodeep Agent聚焦金融与能源行业数据分析需求，基于Text-to-SQL技术实现自然语言问数，让业务人员无需编写代码即可获取数据，同时通过深度归因分析定位业务波动根源，在银行经营分析场景中，将数据查询门槛降低90%，归因响应速度提升至秒级，构建场景化的应用。目前，基于Goodeep T5打造的“数字老师傅”方案已实现规模化落地，服务近30家电力能源、金融等行业客户，是阿里、百度、华为、蚂蚁集团核心合作伙伴。对于未来，孔令西表示，将继续聚焦“AI自主智能”这一核心赛道“我们不做通用AI，而是深耕AI自主智能的细分领域。”场景也有可能从能源、金融往外延伸，“三大平台+行业大模型+行业具象化的数字员工的范式一旦形成，是可以复制到千行百业里去的”。投资人观点：顺为资本投资团队：AI+行业是不可逆的趋势，但真正能打通“技术-产品-商业”闭环的企业很少。格物见微的核心优势在于两点：一是团队，既有互联网大厂的技术沉淀，又有行业的实战经验，能精准把握场景需求；二是产品，Goodeep T5在多个标杆项目中验证了实实在在的价值。顺为资本将通过产业链资源对接，助力格物见微加速技术落地与行业拓展，推动企业智能化从“概念”走向“实效”。初心资本执行董事高萌雅：我们正处在AI从"工具"迈向"自主决策体"的关键跃迁节点。这一代AI的真正价值，不在于它能回答多少问题，而在于它能在高复杂度、高容错要求的产业场景中持续自主行动。格物见微选择的方向——将大模型与控制论深度融合，打通感知、决策到执行的全链路——正是我们认为未来五年最值得押注的技术路径之一。目前，他们已在电力能源调度、金融数据分析等场景实现规模化落地，用真实的商业结果验证了这条路的可行性。我们很高兴与团队同行，共同探索AI自主智能在产业场景中的真实边界。首页图源｜iStock排版｜范馨雅

在“超视频时代，数据洪流奔涌而至”的背景下，视频编解码技术正经历从“服务于人眼”向“服务于机器智能”的范式转移。2026年3月24日，安谋科技（Arm China）于上海西岸智塔举办的媒体活动上，正式发布了面向AI应用的新一代VPU IP——“玲珑”V560/V760，内部代号“峨眉”。这不仅是其“All in AI”战略下的关键自研成果，更是对异构计算架构中视频处理单元（Video Processing Unit, VPU）角色的再度升级。通过引入CAE内容感知编码技术、原生支持H.266标准以及创新的“积木式堆叠”研发技术，“峨眉”试图在碎片化的AIoT与高并发的云端算力市场之间，寻找性能、功耗与面积（PPA）的最优平衡。 让我们来深度拆解该产品的底层架构创新，并探讨在Physical AI与边缘计算浪潮下，自研IP如何构建垂直整合的生态护城河。 从感知到认知的跃迁：VPU在AI时代的“身份”重构 在半导体工业的传统认知中，VPU长久以来扮演着“超级视频工匠”的角色。其核心职责在于通过硬核化的硬连线逻辑，将海量的像素阵列压缩为符合国际标准的比特流。然而，随着AI时代的全面降临，视频数据的本质发生了改变。视频不再仅仅是娱乐的载体，它正成为机器感知物理世界的最核心传感器。 正如安谋科技多媒体处理器研发负责人周华所指出的，随着视频分辨率从1080P演进至4K乃至8K，分辨率的提升带来了数据量的急剧增加。以8K视频为例，其单帧画面约包含3300万像素，若不经过高效压缩，每秒产生的原生数据量可达数GB，这将对CPU产生不可承受的资源占用压力。当数据量以指数级增长时，单纯依靠提升频率或增加核心数来对抗数据洪流，已然触及了能效比的红线。因此，打造专门用硬件做视频编解码的专用视频IP（VPU IP）已成为异构计算的必然选择。 安谋科技此次推出的“玲珑”V560/V760，其代号“峨眉”寓意着攀登技术险峰的决心；而其系列命名寓意“八面玲珑、万千场景全覆盖”，反映了行业对“语义视频”的深度考量。在传统的编解码流程中，算法对画面中的每一组宏块（Macroblock）往往一视同仁，但在自动驾驶或智能监控场景下，背景的白噪点与关键的行人信息显然具有完全不同的算力价值。这种背景下，VPU的功能属性正在从单纯的信号处理向“认知压缩”转变。 这种转变背后的深层逻辑是计算范式的右移。过去，计算资源昂贵，带宽相对廉价；如今，在云端服务器与边缘节点的交互中，存储与传输带宽的成本已成为制约AI大规模落地的最大掣肘。而此次安谋科技通过在VPU中集成创新的CAE（Content Aware Encoder，内容感知编码）技术，实际上是在编解码的最前端引入了轻量化的AI推理能力。这种“前哨式”的智能优化，使得视频流在生成之初就具备了语义特征，从而在不损失核心视觉质量的前提下，大幅压减冗余信息。这不仅是硬件性能的堆叠，更是对计算效率本质的深刻洞察。 拆解“峨眉”VPU：全能型“六边形战士”的硬核指标 作为“玲珑”系列迄今为止推出的第4代、第5款自研产品，代号“峨眉”的V560/V760展现出了极强的工程落地能力。周华在回顾该产品线的演进历程时提到：从第一代V5/V7开始加入AVS2解码，到V6/V8加入AV1解码，再到V510/V720引入H.266支持并将性能提高一倍，安谋科技始终在编码格式、编码质量与单核性能三条主线上齐头并进。 “峨眉”V560/V760被冠以VPU中的“六边形战士”名，其硬核性能指标令人瞩目。在处理能力上，该产品采用多核多格式编解码融合的可编程处理架构，单核即可支持4K@60FPS的编码或8K@30FPS的解码，且解码精度已支持到4:2:2采样格式。相比上一代产品，其单核解码性能提升了100%。这种性能跨越，意味着在同等芯片面积下，终端设备能够处理更高帧率、更高动态范围的超高清素材。 在编码质量方面，“峨眉”通过CAE技术的加持，实现了显著的突破。根据官方测试数据，在同等视频码率下，其编码质量平均提升20%；反之，在同等编码质量下，视频码率平均降低20%，在特定典型场景下，码率降低幅度最高可达80%。这一指标对于视频转码、云游戏等高带宽消耗型业务而言，意味着运营成本（TCO）的直接下降。 与此同时，鲁棒性与低延时成为了“峨眉”的隐性护城河。在网络环境恶劣的边缘计算场景中，信号传输的抖动和丢包是常态。技术数据显示，“峨眉”具有强大的错误处理能力，在丢包率高达20%的情境下仍可纠错解码。针对实时交互需求，该产品采用了条带级（Slice-level）编解码控制技术。安谋科技VPU研发总监黄鑫博士解释称，这种技术打破了传统的“帧处理”逻辑，无需等待整帧图像传输完毕即可开始流水线作业，从而显著降低了端到端的编解码延时。这种对毫秒级延时的极致追求，正是智能驾驶与无人机等实时视觉系统得以安全运行的技术底座。 工程哲学与灵活性：积木式堆叠与PPA平衡 在半导体供应链中，IP供应商面临的最大挑战莫过于应用场景的高度碎片化。Edge AI需要极致的低功耗，Physical AI追求高可靠与安全性，而Cloud AI则渴求最高的吞吐量。传统的“一套方案打天下”模式在先进制程成本激增的今天已经难以为继。安谋科技在“峨眉”中推行的“积木式堆叠”研发理念，实际上是一种模块化的SoC设计思维。 这允许客户无需改动底层微架构，即可根据具体的应用需求，通过增减功能模块来实现性能的线性扩展。例如，针对手持设备，可以剥离复杂的虚拟化支持，保留高效的H.265/H.266硬解能力，以换取更小的片上面积；而针对数据中心级转码服务器，则可以堆叠多个编解码核心，并开启完善的虚拟化与信息安全模块。 值得一提的是，“峨眉”对H.266（VVC）标准的全面支持。作为下一代视频编解码标准，H.266在HEVC的基础上进一步提升了压缩效率，但其计算复杂度也提升了数倍。在硬核IP中实现高效的H.266编解码，需要对运动补偿、变换量化以及环路滤波等模块进行极度的流水线优化。安谋科技的研发团队通过灵活可配置的方案，解决了多核并行度与硬件利用率之间的矛盾，使得“峨眉”能够在有限的硅片面积内，输出极高的吞吐量。 黄鑫博士强调，这种灵活可配置架构对于高度碎片化的多媒体市场尤为重要。依托积木式堆叠技术，客户无需重复开发底层硬件逻辑，即可根据具体的应用场景按需配置模块。这种设计允许客户在系统层面实现PPA（性能、功耗、面积）的最优平衡，并大幅缩短新品研发周期与产品上市进程。 这种灵活性不仅体现在硬件层面，更延展至软件生态与信息安全。在软件侧，“峨眉”的驱动程序可同时支持Linux、Android、Windows以及RTOS等主流操作系统，并具备硬件级别的多OS虚拟化支持。在安全性方面，该IP集成了TrustZone内容保护技术，并提供高级Mosaic（马赛克）功能以强化隐私保护。这种“软硬一体”的交付模式，精准捕捉到了当前AI PC及智能驾驶客户对于多任务隔离与数据合规的刚性需求。 行业坐标与生态布局：自研IP的自主化进阶 将视角放大至全球半导体产业坐标系中，安谋科技的动作反映了自研IP厂商角色的深层变化。随着中国在短视频、智能监控以及新能源汽车领域的全球化领先，中国市场对视频处理的需求已经走到了世界前沿。这种应用端的领先，倒逼了上游IP必须进行原始创新。 “峨眉”的发布，再度加强了安谋科技在自研产品线上的完整的闭环。从“周易”NPU到“玲珑”VPU，这种多产品线的协同效应，使得安谋科技能够为客户提供更具竞争力的异构计算组合方案。在国产替代的大背景下，这种具备完全自主知识产权、且支持国际前沿标准（如H.266）的IP，不仅解决了供应链安全问题，更在技术层面上实现了与国际巨头的对等竞争。 特别是在Physical AI（物理AI）赛道，“峨眉”展现出的技术特质具有极强的先导性。当机器人开始通过视觉进行自主决策，VPU变成了机器人视神经系统的一部分。安谋科技通过在VPU中预置Mosaic隐私保护和内容加密功能，精准捕捉到了未来智能社会对于数据合规与个人隐私保护的刚性需求。这种前瞻性的产品定义，是其深耕本土市场、深度参与产业迭代的必然结果。 此外，周华还在发布现场提到的“一个人走得快，一群人走得远”的感悟，实际上指出了半导体行业的核心准则：生态为王。VPU的商业化落地不仅仅取决于硬件性能，更依赖于与下游芯片设计厂商（SoC Vendor）、方案商以及最终应用方的深度解耦与配合。首批客户授权在服务器、无人机、视频转码领域的快速完成，证明了市场对这种高集成度、高易用性IP的迫切需求。 结语：AI视界的“基石”效应 回顾视频技术的发展史，每一次标准的更迭和硬件架构的跳跃，都会催生出全新的产业形态。从模拟到数字，从H.264到H.265，我们见证了流媒体和短视频爆发。而今，以“峨眉”为代表的新一代AI VPU，正在为即将到来的“全智能化视频时代”铺设底座。 安谋科技通过“峨眉”，给出了其对未来趋势的三个判断：第一，视频编解码将不再是孤立的模块，而是与AI推理深度耦合的异构整体；第二，算力的竞争将从单纯的吞吐量竞争转向以能效比、延时和确定性为核心的综合体验竞争；第三，灵活可扩展的模块化研发模式将成为应对AI应用长尾化、碎片化挑战的唯一出路。 对于新品设计工程师和产品经理而言，“峨眉”的意义在于它提供了一个成熟且具有高度确定性的视觉处理框架。它允许开发者将有限的研发精力从繁杂的底层编解码调试中解放出来，转而投入到更具差异化的AI算法与应用创新中去。在AI算力需求持续膨胀、先进制程成本居高不下的当下，这种能够通过架构创新显著降低存储、传输与计算成本的技术方案，无疑是极具战略价值的。 展望未来，“玲珑”系列代号从“峨眉”再到预研中的“武当”，其背后是安谋科技构建自研多媒体处理器版图的雄心。在AI万象视界中，这类高性能VPU将如同物理世界的视网膜一般，默默处理着天文数字般的数据，支撑起从自动驾驶的毫秒级决策到云端视频的海量分发。安谋科技通过持续的技术攀登，不仅在翻越一座座地理意义上的名山，更在重塑全球半导体价值链中属于自研IP的那座高峰。

作为支撑国家科技自立自强、推动产业结构升级的核心力量，在半导体、电子与新能源构成的“半电新”产业版图中，一场智能化革命正蓄势待发。 但这条转型之路却并非坦途，数据质量参差不齐，跨领域数据整合困难，应用场景梳理模糊等问题，严重制约了AI技术在“半电新”行业的深度落地。 如何拨开迷雾，让AI成为“半电新”行业迈向高质量发展的生产力？建立客户+伙伴+华为的黄金三角，构建一套贯通数据、算法与场景的生态化打法，正是华为激活“半电新”行业智能化升级的关键。 1. 定义并深耕“半电新”行业 众所周知，半导体是产业的核心元器件，直接决定了电子、新能源产业的发展高度；电子产业涵盖家电、消费电子等多个领域，是半导体的“应用载体”；新能源则是产业的“绿色延伸”，依托半导体技术实现高效储能、智能控制，同时也是AI技术规模化应用的新兴场景。 不难发现，半导体、电子和新能源，三者的环环相扣，构成了产业竞争力的核心基石。 美云智数副总裁孟凡高（左），华为智能制造半导体电子系统部部长姜乔（中），达智汇生态中心总经理申永刚（右） 华为智能制造半导体电子系统部部长姜乔表示，华为之所以主动定义并深耕“半电新”行业，本质上也是顺应国家战略导向、契合行业发展需求的必然选择。 而如今，成熟的半导体制程向先进制程与先进封装演进，家电等电子行业面临全球化扩张和“用户直达”的模式重构，整个“半电新”行业都在经历着技术与商业的全面变革。 在此进程中，姜乔观察到，AI已深度渗透进电子制造的设计、研发与终端组装，成为产业升级的核心；同时，AI也在重塑质量管控体系，将缺陷检测从人工经验推向算法驱动的精准高效。这些变化背后都是AI在释放巨大的价值。 AI不再是可选项，而是必选项，AI在“半电新”行业落地过程中的难题也一一显现。 华为的优秀伙伴，美云智数副总裁孟凡高就提到，电子行业在数字化转型中，存在业务流程梳理不完整、数据治理薄弱、系统打通困难等问题，导致AI应用难以与业务深度绑定。同样，达智汇生态中心总经理申永刚也有相似看法，他表示，电子制造业虽然高速增长，但企业核心诉求离不开良率提升、成本降低的宗旨，而AI技术的落地还需应对数据、人才、场景适配等多重难题。 要解决这些难题，势必要构建一体化的技术支撑、场景化的解决方案以及协同化的生态体系，而这正是华为的优势！ 在“半电新”行业，华为的定位也十分清晰。聚焦根技术创新，提供昇腾和鲲鹏的强大算力底座，以及自身在电子制造方面沉淀的数字化转型经验。而将行业know-how转化为具体解决方案的重任，则交给像美云智数、达智汇这样在各自领域深耕多年的合作伙伴。 2. 做行业赋能者 华为有哪些底气？ 当AI技术开始重构“半电新”行业的发展格局，其影响将体现在哪些细节上？ 一方面，AI技术逐渐渗透到产品设计、研发、生产、质检等全环节，成为提升产业效率、保障产品质量的关键；另一方面，AI也在重构行业质量管控体系，替代传统人工核检，实现缺陷检测的精准化、高效化，尤其在电池生产、车载显示屏等领域，大幅提升产品合格率、降低生产成本。 这些趋势背后，则是“半电新”行业客户对技术、算力、场景、方法论的全方位需求，华为如何才能做好行业的“赋能者”？ 这首先源于华为自身实践的底气，从1998年引入IPD流程开始，到进入以2016年为元年的数字化转型阶段，华为用二十多年时间构建了坚实的数据与流程基础，正是基于这样扎实的“内功”，华为的AI实践才得以顺利铺开。姜乔表示，“如今，华为内部已拥有超过1万名数字员工，它们活跃在员工报销、供应链算法优化、装车配送调度等具体场景中，大幅提升了运营效率。” 同时，在研发领域，华为将AI融入研发体系，通过软件AI助手快速生成代码、缩短版本迭代周期；在生产领域，构建了“一朵云、三个流”的智能工厂解决方案，将生产线上的员工数量大幅减少，实现一分钟一台手机的高效生产。这些源于华为自身、经过验证的AI实战经验，也将会赋能给更多企业。 其次，华为全栈的技术与算力支撑，为行业AI落地提供了坚实的“黑土地”。在算力层面，华为发布了全球最强超节点集群Atlas 950 SuperCluster，并明确了直到2027年的算力升级路线图，这确保能够为“半电新”行业提供持续、优质的算力支持。 另一方面，华为深耕ICT领域多年，早已形成了涵盖数据治理、AI算法、场景应用的全栈技术能力。姜乔也强调，华为的核心优势在于提供“平台级”支撑，通过开源的软件生态架构，为伙伴与客户提供灵活的技术底座，让AI技术快速适配不同场景。 最后一个核心，则是华为形成的可复制的成熟方法论。姜乔提到的“三层五阶八步法”以及“AI实践12问”，就是华为将自身数智化转型的“场景、流程、组织、数据、IT”五阶要素，系统性地转化为帮助企业定义业务场景、实现AI交付与运营的工具集。这也正是从“小切口、大纵深”的实践中总结出的行动指南。 这些能力的叠加，印证了“为什么是华为”的答案，既懂技术、又懂行业，既拥有自身实践、又能协同伙伴的华为，才能真正破解行业痛点，推动产业升级。 3. 携手“同路人”，共赴行业纵深 当然，通往“半电新”行业智能化的“远方”，还需要融入行业的Know-how、场景的洞察，和解决方案的最后一公里落地，这些都需要与扎根于行业沃土的伙伴来共同完成。如姜乔所说，“只有黑土地没有用，只有铲子不产生场景化价值”。 在“半电新”行业，华为的生态战略就在于携手“同路人”，构建一个“客户+伙伴+华为”的作战铁三角，以应对日益复杂和个性化的客户需求。 为什么必须是“同路人”？因为在AI落地的深水区，需要有一批深入核心业务一线的伙伴。孟凡高表示，在美的，AI技术的应用已非常广泛。目前美的工厂每天常态化运行1.3万余个智能体，覆盖研、产、供、销、服等各个环节。荆州工厂已建成5G全覆盖的AI智能体工厂，人形机器人广泛应用于巡检、检测等生产场景。这些技术带来的变化是深刻的，营销从“广撒网”向“精准化”转变，服务响应更及时，生产效率大幅提升。他总结说，AI要产生价值，必须“以业务为出发点”，将提效责任压实在研产供销服部门，并由业务、数字化、AI三方组成“铁三角”共同推进，才能实现提质增效。 华为与同路人的合作，也在迈向深度融合的新阶段。申永刚则描述了与华为在三个层次的合作：首先是打造软硬一体的解决方案，在半导体企业中将华为的数据治理与达智汇的场景应用无缝衔接；其次从卖工具到卖能力，帮助客户构建全员使用数智化工具的能力；最后是联合打造行业标杆，让先行者的成功经验可以复制推广。 与伙伴深入的合作也应了姜乔的话，“聚”的是能力互补的伙伴，共同应对“半电新”行业从单点到全栈的技术需求演进；“升”的是伙伴与华为共同的服务能力，构建起客户可信赖的选择。 在携手共进的过程中，华为不仅开放市场空间，更通过“金种子培训班”等形式，将自身的解决方案能力、销售打法乃至数字化转型方法论赋能给伙伴。当华为的数字底座、伙伴的行业智慧与客户的业务场景三者融合，“半电新”行业的智能化跃迁才能真正落地生根，结出丰硕的果实。

3月29日消息，最近，国际油价持续走高，国内成品油价格也接连上调。与此同时，网络上还流传着“充电涨价是因为用油发电”的说法，到底靠不靠谱呢? 据中国之声报道，华北电力大学能源互联网研究中心副主任王永利，我国燃油发电的装机量占比极低，即使将燃气发电计算在内，总占比通常也不足5%，根本不足以影响全国的电价大盘。 那么，最近新能源车主“电价上涨”的感受是从哪儿来的呢? 王永利认为，这主要源于公共充电桩和家用充电桩在定价机制上的根本区别。 其中，家用充电桩执行的是居民电价，由政府统一制定，长期保持稳定不变，因此具备充电条件的车主几乎感受不到任何价格波动。 而公共充电桩的费用则由工商业电价和服务费两部分来构成。工商业电价受每月电网代理购电价格浮动的影响，并且存在高峰、尖峰时段价格差异，车主如果在用电高峰充电，电费成本自然会水涨船高。 2025年12月，国家发展改革委、国家能源局印发《电力中长期市场基本规则》，明确自2026年3月1日起，对直接参与市场交易的经营主体，不再人为规定分时电价水平和时段。 目前，全国已有多地发布通知或征求意见，取消固定的峰谷电价政策，转而实行市场化的浮动定价机制，通俗来讲，就是“电量多的时候电价便宜，电量少的时候电价就贵”。中国充电联盟开放服务平台总经理仝宗旗解释，这也是一些新能源车主将充电价格误判为“上涨”的原因。 在已经取消分时电价的地区，例如，贵州、湖北、陕西、吉林、云南等地，如果新能源车主没有及时掌握新的电价波动规律，就很有可能将市场调节后的高峰甚至尖峰时段当成先前分时电价时期的平谷时段，这种“错位”自然会让车主为充电花更多钱。 王永利表示：“现货市场启动以后，很多地方11时到14时时段就出现了现货电价的负电价。这是因为，中午时段大家都在用餐和午休，正好是用电负荷稍降的一段时间。 现在全国光伏装机容量已经达到12亿千瓦，中午时段以后，光伏的发电功率上去了，但是用电负荷下来了，这时就出现了负电价，出清的价格相对就低了。 所以电动汽车车主可以在这个时段充电，两个小时快充就能充满，电价也是比较便宜的。”

数智播种者：华为在“半电新”沃野上的AI春耕记 踏入一座半导体晶圆厂的车间，见证的是AI算力赋能先进制程的突破，半导体行业以AI重构研发制造体系，开启自研技术迭代与先进封装的新征程；走进一条电子终端的产线，看见的是数智工具重塑生产效能的变革，电子行业通过数智化手段提升质量管控与供应链管理能力，实现从传统制造到智能制造的跨越式发展；步入一座新能源电池的生产基地，感受的是智能算法驱动精益生产的升级，新能源产业凭借全场景缺陷检测与材料仿真，筑牢绿色制造与高效生产的发展根基。如今，以半导体、电子、新能源为核心的“半电新”行业集群，正乘着AI技术深度融合的东风，加速数智化转型升级，成为拉动工业经济高质量发展的重要引擎。 “十五五”规划为制造业高端化、智能化、绿色化发展划定了清晰方向，也让“半电新”产业迎来战略发展新机遇。作为电子制造领域的深度参与者，华为多年来深耕手机、服务器等核心电子终端产品的研发与生产，贯穿研发创新、生产组装、供应链管理全流程，积淀了海量的实战经验与数智化转型成果。在华为中国合作伙伴大会2026期间，华为智能制造半导体电子系统部部长姜乔携手美云智数、达智汇等合作伙伴，以技术筑基、以场景架桥、以客户为中心，探讨分享了“半电新”行业智能化发展新路径，不仅为“半电新”行业数智化转型升级注入强劲创新动能，更打造了可复制、可落地的实践样本，书写了科技赋能制造业高质量发展的新篇章。 图 2026华为合作伙伴大会“数智半导体电子”展台 乘AI之势，“半电新”产业全速进阶 回顾2025年，“半电新”行业在政策支持、AI需求激增、对外高水平开放与自研创新加速等多重因素的共同推动下，站上了发展与竞争的关键节点。行业的蓬勃发展，源于AI技术多重影响的交汇。姜乔表示AI需求的爆发正在重塑整个电子行业。从智能算力元器件需求的持续攀升，到各类配套基础材料的上涨，AI在电子制造领域产生了巨大的价值，已经成为电子制造产业升级的核心。 从技术维度看，AI正在重塑电子行业的质量、管理和控制体系。例如华为在采购供应商设备时对质量要求较高，尤其是在服务汽车客户时，自动驾驶、车载显示屏等产品需要极高的质量一次通过率，传统的人工核检方式已难以满足需求，正逐步被AI技术取代，实现更快速、更准确的质量校验。在电池生产企业的数智化实践中，AI技术已能实现多品类、多场景的缺陷检测，大幅提升了产品质量水平，同时有效降低了企业生产成本。 从市场发展角度看，半导体行业正在经历从成熟制程向先进制程与先进封装的双重迭代升级。据不完全统计，2026年国内将有约13个新建12英寸晶圆厂，先进制程的市场需求持续攀升；同时，先进封装技术凭借堆叠方式突破物理限制，其研发与应用成为我国应对国外技术封锁的重要路径。而这两大核心趋势，共同催生了对AI 算力与数据存储的爆发式增长需求，也进一步加速了人工智能与半导体、电子信息、新能源行业的深度融合注入强劲动能。 在业务布局上，姜乔介绍华为针对半导体、电子、新能源三大赛道的行业特性，打造了各有侧重的解决方案，并落地了大量标杆案例。在半导体行业，华为聚焦EDA、OPC等基础工具的自研化，以及工具链的自研化，将自身实践经验转化为行业通用解决方案；在电子行业，华为一方面围绕家电行业智能化需求导入AI关键技术，另一方面依托服务170个国家的全球化服务经验，为行业提供供应链数智化、出海云服务、云节点服务等解决方案；在新能源行业，华为则聚焦材料仿真等基础设施类服务，为行业发展提供坚实的技术支撑。 深耕场景，推动AI价值落地生根 从语音交互精准触达、按需推送定制化内容的智能电视；到识别食材品类、生成科学保鲜与搭配建议的智能冰箱；再到感知环境温湿度、自动调节各项运行参数的智能空调。AI技术与家电产品的深度融合，不仅显著提升了人机交互体验和产品性能，更催生了全新的商业模式和消费需求。美云智数副总裁孟凡高介绍当前家电行业在AI浪潮下呈现两大明显趋势：一是广泛全球化，二是用户直达模式的兴起。在这一背景下，数智化成为支撑企业高效运营和持续增长的关键抓手。 以美的集团（下文简称“美的”）自身为例，孟凡高介绍，在美的，AI技术的应用已非常广泛。目前美的工厂每天常态化运行1.3万余个智能体，覆盖研、产、供、销、服等各个环节。荆州工厂已建成5G全覆盖的AI智能体工厂，人形机器人广泛应用于巡检、检测等生产场景。 这些技术带来的变化是深刻的，营销从“广撒网”向“精准化”转变，服务响应更及时，生产效率大幅提升。 “智能体的挑战不在于平台、算法或数据，而在于很多企业根本没有把智能体跟经营进行结合。”孟凡高强调，当数智化团队或AI团队与业务部门脱节时，AI应用的价值就难以体现。对此，他将美的集团的成功实践归纳为：通过运营五步法，将效率提升核心指标与 AIGC 技术能力深度融合绑定，把责任体系精准落地至研、产、供、销、服全业务链条，充分激发各业务单元主动探索 AI 应用场景、落地创新实践的内生动力。 基于美的实践经验，孟凡高总结了制造企业AI落地的五大关键要素： 一是必须以业务为出发点，单纯以工程化思维做AI是行不通的； 二是要有完善的AI架构，包括算力基础设施管理、算法管理、知识库建设和编排能力等； 三是场景挖掘要“宏大叙事、微小切入”，将场景切到足够小，让AI能力在切片范围内被放大； 四是要有清晰的组织架构支撑，形成业务部门、数智化部门、AI部门的铁三角协作机制； 五是要建立直观的提效度量体系，通过时间差乘以标准工单价的方式，让AI价值可量化、可感知。 如今，基于不同业务部门的实际需求，美的已将场景与AI实现了紧密结合，形成了面向消费者的AI@Home，服务企业内部的AI@Enterprise，以及聚焦生产过程、供应链优化、智能决策等场景的AI@Factory三大AI应用板块，并成功完成12个AIGC场景应用大模型在昇腾GPU上的技术验证。 聚力制造，铸数智化协同新篇 工信部数据显示，2025年，我国电子信息制造业生产快速增长，规模以上电子信息制造业增加值同比增长10.6%，增速比同期工业高4.7个百分点；营业收入17.4万亿元，同比增长7.4%；实现利润总额7,509亿元，同比增长19.5%。 面对电子行业的高速发展期，达智汇生态中心总经理申永刚从电子制造业的实践经验出发，阐述了行业客户的核心诉求。他指出，电子产业技术日新月异，但企业追求高质量、可持续经营的核心目标始终未变。具体而言，企业希望通过各种手段改善良率、提升效率、降低成本、把控质量和控制安全风险。 申永刚强调，当前企业推动改善的方式正在发生转变。从发现问题到解决问题的闭环响应速度，成为企业的关键竞争力，而新技术正是加速这一闭环的重要手段。更重要的是，企业关注的焦点正从“买工具”转向“买能力”——从单纯采购设备和软件，转向通过AI工具实现全员赋能，提升组织协同效率。 在推进AI落地的过程中，申永刚强调这不单是对个体创新能力的挑战，同样有赖于群体智慧的合作，归纳为三个维度： 第一， 打造软硬一体化的整体解决方案。基于华为的数字底座，达智汇帮助企业进行数据治理和AI应用开发，实现更快速的场景价值交付； 第二， 从“买工具”到“买能力”的转变，通过赋能让全员掌握AI技术和数智化工具； 第三， 联合打造行业标杆，通过先行先试的成功案例，带动更多企业跟进。 “达智汇源于制造业，对生产制造非常熟悉，能够帮助企业挖掘出场景Know-how，再与华为的技术融合，达成预期效果。”申永刚表示，这种深耕制造的能力与AI赋能能力以及华为数字底座的深度融合，能够构建起面向未来的合作生态，更好地赋能客户。 与尔偕行，让每一步都掷地有声 作为服务全球的强研发属性的制造型企业，华为从2016年底全面启动数字化转型，目前，华为已内部开发600多个智能应用、19,000多个数字员工。 在研发领域，华为已将软件AI助手融入开发流程，通过海量代码和基础文档的快速调用，缩短版本生成周期；在生产领域，华为构建智能工厂解决方案，让生产降本增效…… 同时，华为基于自身实践经验总结出“三层五阶八步法”的数智化转型方法论，并提炼出AI实践的“12问”，帮助客户判断AI价值、辨别适合AI的场景。 “只有黑土地是没有用的，单有铲子也挖掘不出场景化价值”。姜乔强调，AI在各行业的落地需要技术与行业Know-how相结合。为此，华为构建了“客户+伙伴+华为”的铁三角，围绕客户场景，联合伙伴的平台能力与华为的技术底座，实现端到端服务。 正如本次华为中国合作伙伴大会2026的主题“因聚而升，融智有为”中的“聚”，是指汇聚同路人。姜乔解释，随着AI需求和数智化转型需求的增长，客户对伙伴的要求也在提升——不再满足于简单的硬件交易，而是需要“懂行业、懂AI、可信赖”的合作伙伴。 为此，华为在“半电新”行业设立了各类“金种子”培训班，将华为的解决方案、数智化转型方法论及配套工具开放给伙伴，帮助伙伴提升能力，尤其是AI领域的能力。通过与美云智数、达智汇等优秀伙伴形成深度协同，融合Know-how，为客户提供软硬一体化的解决方案，而非“两张皮”式的简单拼接。姜乔强调，华为将坚定做好海内外服务体系、运营体系、营销体系、人才培养体系的建设，保障项目交付和客户体验。 小结 从华为的全链战略布局，到美云智数的深耕实践经验，再到达智汇的行业协同创新，我们看到了“半电新”行业数智化转型的清晰路径：以AI为核心驱动力，以生态协同为组织保障，以场景落地为价值锚点。 在整个交流过程中，姜乔有一句话令人印象深刻：“归根结底，因为我们有这样优秀的合作伙伴，我们才能更好服务这个行业。”这正是“因聚而升，融智有为”主题的生动诠释——只有汇聚同路人，才能在数智化浪潮中共同跃升；只有融合智慧，才能创造真正的价值。 展望未来，随着先进制程和先进封装的持续发展，以及AI技术的深度渗透，“半电新”行业将迎来更大的发展机遇。华为与合作伙伴们正在用实际行动证明：国内制造企业的数智化转型，不是单打独斗的孤军奋战，而是生态协同的集体进击。在这条道路上，每一个参与者都是同路人，每一次合作都在为行业智能化跃迁注入新的动能。

近日，阿里巴巴达摩院与医疗装备企业东软医疗签署战略合作协议。双方将依托东软医疗的先进CT设备以及覆盖全球130余个国家的供应链体系，深度融合达摩院“平扫CT+AI”技术，共同推动多癌早筛AI普及。 东软医疗是国内最大的CT机制造商和出口商之一，积淀了深厚的整机系统研发能力、覆盖全球的供应链体系以及丰富的临床落地经验。近年来，东软医疗在光子计数CT等前沿领域持续突破，实现超高空间分辨率、超低辐射剂量与多能量成像，为肿瘤、心血管等重大疾病的早期诊断提供新工具。 达摩院长期致力于用AI识别平扫CT影像中肉眼难以识别的细微病灶，先后突破胰腺癌、胃癌、主动脉夹层等重大疾病的筛查难题，相关成果三次登上国际顶级医学期刊《自然·医学》，进入国家药品监督管理局的创新医疗器械审评绿色通道，并获美国食品药品监督管理局(FDA)的“突破性医疗器械”(BDD)认定。 此次合作，双方将实现“硬件+软件”深度融合，无需注射造影剂，通过一次平扫CT即可识别胰腺癌、胃癌、结直肠癌、肝癌等消化系统肿瘤，以及主动脉夹层、脂肪肝、骨质疏松等急症和慢性病，在不增加患者成本的同时，大幅提升单次检查收益。 未来，双方将推动多癌早筛AI技术走进国内外更多医院和医疗机构，帮助广泛人群实现重大疾病的早发现、早治疗，切实提升生存率和生活质量。 放射科医生运用“平扫CT+AI”技术查看影像

· 12V和6V解决方案完善了意法半导体已有的 800VDC转50V转换级解决方案未覆盖的电压区间，并在 英伟达GTC 2026大会上亮相 · 现在，意法半导体拥有完整的800VDC配电链路的全链方案组合，能够满足千兆瓦级计算基础设施的电力需求 · 这些解决方案融合了意法半导体的功率、模拟和混合信号技术，并在芯片和封装级采用定制化设计 2026 年 3 月 30日，中国 – 服务多重电子应用领域、全球排名前列的半导体公司意法半导体(纽约证券交易所代码:STM)，宣布扩展其800VDC功率转换解决方案组合，推出800VDC直转12V和800VDC直转6V两个先进架构。这些新型功率转换级是根据英伟达的800V直流参考设计开发而成，它们是对此前推出的800V直流至50V解决方案的补充。快速兴起的800V直流数据中心架构能够实现更高的能效、降低功率损耗，并为超大规模云服务商和AI计算提供更具可扩展性、更高计算密度的基础设施。 “随着人工智能基础设施计算规模的持续快速扩张，对更高电压配电与更高密度的需求日益迫切，而这只有针对不同外形规格的AI服务器进行系统级创新才能实现，” 意法半导体模拟、功率、MEMS 和传感器产品部市场与应用副总裁 Marco Angelici表示。“凭借这些适用于800V直流配电网络的新型转换器，意法半导体提供了一套完整的解决方案，助力部署千兆瓦级算力基础设施，打造更高效、可扩展且可持续的电源架构。” 面向不同规格的AI服务器的完整的800V直流生态系统 输出级扩展到12V 和 6V反映了服务器行业正朝着多元化架构演进。GPU代际、服务器高度、机柜外形尺寸和热设计边界的差异，致使大规模训练集群、推理中心和高密度 AI 基础设施需要不同的供电拓扑。50V、12V 和 6V 中间直流母线将在未来的智算数据中心中共存，具体取决于机柜密度、GPU 配置及散热方案。 这款新型800V直流至12V转换器能够实现从机柜级配电单元到先进AI加速器供电电压域的高效配电。 全新800VDC 直转 6V供电路径让主机厂商(OEM)能够减少电压转换级数，并将6V 母线移到更靠近 GPU 的位置，这能够降低铜材用量，大幅度降低电阻损耗，并提升瞬态响应性能，对大规模 AI 训练集群而言，这是一个至关重要的差异化优势。 早在 2025 年 10 月意法半导体就推出了一个全集成供电系统原型，展示了一款结构紧凑的基于GaN的LLC 转换器。该转换器直连800V直流母线，输出电压 50V，开关频率1MHz，能效高于 98%，功率密度超过2,600瓦/英寸³，尺寸只有智能手机大小。 这三款方案整合了意法半导体的功率半导体 (硅、碳化硅 SiC、氮化镓 GaN)、模拟芯片、混合信号芯片和微控制器等多项技术。 12V 和 6V新架构的技术亮点 800 V直流高效直转12V架构： · 取消了传统 的54V 中间转换级，减少了转换环节，降低了系统级损耗 · 提高了机柜级能效，减少铜材用量，简化未来新一代GPU与电源的集成 · 包括新开发的高密度供电板 (PDB)，其能效目标超过了以前两级转换链路的总和。 800 V直流直转 6V架构，实现近GPU功率转换，拉近电源与GPU的距离 · 满足系统厂商将功率转换级放置在距GPU最近位置的要求，大幅度降低压降和电阻损耗(IR drop)，并在负载快速瞬变时提升响应性能 · 完善意法半导体智算基础设施配电拓扑组合，满足超高密度GPU的服务器的供电需求

3月29日消息，据媒体报道，中东冲突下，韩国芯片厂商正密切关注局势发展，担心供应中断可能影响氦气、稀释剂、乙醇和异丙醇(IPA)等关键原材料的供应，其中氦气供应风险已然暴露。 业内人士称，近日氦气现货价格飙升，涨幅已超过50%。三星电子、SK海力士、东部高科等半导体制造商正优先考虑以当前市场价格确保充足库存，其采购部门每天检查关键材料的供应情况和价格波动，以防止生产中断，供应稳定已超越成本考量。 据报道，即便和平谈判达成，拉斯拉凡工业城的重建也可能需要数年时间，因此供应短缺和价格波动将成为中长期风险。 氦气在半导体产业中扮演着举足轻重的角色，是一种被称为“黄金气体”的稀有惰性资源。作为天然气生产的副产品，其严重依赖卡塔尔，该国约占全球供应量的三分之一。 韩国半导体产业对卡塔尔的氦气供应依赖度极高，因此受到的冲击最为直接和严重。 高度依赖：数据显示，韩国氦气进口总量的约65%来自卡塔尔。对于半导体制造所需的高纯氦气，这一依赖度甚至接近80%。 库存告急：尽管企业普遍保有数月库存，但面对持续断供，库存正在快速消耗。有消息称，韩国的氦气储备可能仅够维持15天，而部分企业的库存也仅能支撑2-4周。 此前由于伊朗袭击了拉斯拉凡工业城，LNG基础设施受损，可能扰乱长期供应合同。截至目前，氦气在半导体制造过程中尚无替代品。 尽管台积电和联电已实现60%至75%的氦气回收率，显著降低了对进口的依赖，但每日约25%的氦气损耗仍需通过进口补充，且回收系统耗电量巨大。另据韩国国际贸易协会的数据，去年韩国氦气进口总量的64.7%来自卡塔尔。

3月29日消息，NVIDIA CEO黄仁勋近日在接受科技节目专访时，对台积电给出高度评价，称其凭借先进技术与客户导向两大核心优势，成为支撑全球AI需求快速转化为实际产能的关键力量。 黄仁勋强调，台积电的竞争壁垒并非单一技术突破，而是涵盖晶体管、金属化、先进封装及硅光子等多层次技术的深度整合，形成了难以复制的技术护城河。更值得称道的是，面对全球市场需求的剧烈波动，台积电仍能展现出高度敏捷的生产调度能力，在混乱中提供精准且可预测的产出。 "台积电兼具两项世界级特质：一方面专注最先进技术，另一方面以客户为中心。" 黄仁勋总结道，"世界上很少有公司能在这两者间取得完美平衡。" 他特别提到，NVIDIA与台积电合作已超30年，业务规模达数百亿至数千亿美元，但双方从未签署过任何正式合约，完全依靠长期信任维系合作关系。 除台积电外，黄仁勋还提及NVIDIA当前备受市场关注的 GB300 系列已正式进入放量阶段，这一进程正显著提升供应链价值量。随着 AI 服务器对散热规格、电源功率及高阶载板要求同步升级，台厂供应链零组件价值量得到明显提升，鸿海、广达、纬创等台系厂商成为主要受益者。 黄仁勋指出，台积电真正的护城河不仅在于技术本身，更在于其能动态协调全球数百家公司错综复杂的代工需求，同时保持高吞吐量与高良率。这种能力使台积电在全球半导体产业中占据不可替代的地位，也为NVIDIA等客户提供了稳定可靠的产能保障。

3月30日消息，中国人形机器人产业迎来规模化量产的关键突破。 全国首条年产能达万台级别的人形机器人自动化生产线昨日在广东正式启用，标志着我国该产业率先迈入大规模量产新阶段。 这条重磅产线由东方精工与乐聚机器人联合打造，年产能成功突破万台，实现每30分钟就有一台人形机器人下线，高效的生产节奏展现出强劲的工业化制造实力。 产线搭建了全流程数字化管控体系，生产环节覆盖24道精密组装工序，同时设置77项全维度质量检验环节，相较传统生产模式，整体生产效率提升50%，实现效率与品控的双重升级。 在产品出厂检测环节，产线制定了严苛的测试标准，所有产品在出厂前都需完成41项工况模拟测试，通过多场景、多维度的测试验证，最大限度保障人形机器人产品的一致性与运行可靠性。 此外，该产线在工艺设计上极具前瞻性，采用柔性化高弹性架构，可根据生产需求灵活调整工位，同时支持多型号产品混线生产，适配不同规格人形机器人的制造需求。

是德科技(NYSE: KEYS )将在德国举办的汽车以太网大会(AEC)上(展位号 B-07)展示全新汽车以太网接收器一致性测试解决方案。这些新解决方案旨在支持从10BASE-T1S到10GBASE-T1的验证，使汽车制造商和供应商能够向高速分布式架构和软件定义汽车加速转型。 随着汽车向软件定义化和数据密集化方向不断发展，汽车以太网正迅速演进，以支持更高的带宽、更强的可靠性以及可扩展的网络架构。因此，接收器(Rx)测试已成为确保新一代汽车平台可靠性和安全性的关键要求。 为应对这些挑战，是德科技将在AEC上展示两款全新测试解决方案。是德科技的10BASE-T1S接收器测试解决方案支持新兴的多点10BASE-T1S以太网架构，适用于分区和边缘控制器应用。是德科技还将演示其nGBASE-AU光汽车以太网测试解决方案，该方案专为满足未来车载网络日益增长的带宽、电磁干扰(EMI)抗扰性，以及长距离通信需求而设计。 10BASE-T1S接收器测试解决方案由是德科技与BitifEye Digital Test Solutions合作开发，具有以下优势： •全面的自动化接收器符合性测试软件，可执行接收器验证，确保物理层(PHY)符合Open Alliance TC14 PMA 测试套件 5.2.1 规范。 •借助全新10BASE-T1S介质转换器、振铃板和MDI适配器，可在受干扰信道和耦合噪声条件下开展接收器误码率(BER)验证。 •多点网络测试功能，可对可扩展的分区架构进行验证。 是德科技的nGBASE-AU光物理层测试平台具有以下优势： •全面符合IEEE 802.3cz第7号修正案(2023年)及Open Alliance TC7 测试实验室规范。 •TDFOM 测量套件(包括TDFOM OMA、ER、AOP和OAR)，用于高级信号质量评估。 •支持的示波器型号包括是德科技DCA-M型号 N1092A / N1092C，时钟恢复功能通过是德科技 N1077B 实现。 •FlexDCA 上的直观测试自动化界面，支持符合性测试和开发人员测试配置。 是德科技汽车与能源解决方案副总裁兼总经理Thomas Goetzl表示：“随着汽车架构向软件驱动型和数据密集型不断发展，对弹性、高速以太网通信的需求比以往任何时候都更为迫切。10BASE-T1S接收器测试产品组合与是德科技nGBASE-AU光解决方案的推出，为汽车行业提供了加速创新、确保性能稳健且符合标准的工具。” AEC期间，是德科技将在 B-07 展位进行现场演示，并安排专家提供讲解。

或许是受谷歌最新发布的TurboQuant内存压缩技术影响，近日亚马逊和新蛋(Newegg)等美国主流电商平台DDR5内存条价格普遍大幅下降，降幅最高可达29%。 比如，在亚马逊平台，海盗船(CORSAIR)的复仇者(VENGEANCE) 32GB DDR5- 6400现价约379.99 美元，较近期约490美元的高点下跌了近29%;海盗船16GB DDR5-5200目前的价格约219.99美元，相比之前的历史最高价260美元跌去了18.2%。 其他零售网站或其他品牌也能找到价格相近的DDR5内存条产品，但海盗船的DDR5内存条产品的降价幅度似乎比其他厂商更大。比如，新蛋的Patriot Viper Venom 32GB (2 x 16GB) 288 针 DDR5 6000的PC内存条售价369.99 美元;Patriot Viper Venom 16GB DDR5-5600亚马逊售价219.99 美元。 外界认为，而这波DDR5内存条现货市场大降价的关键，似乎是受到了谷歌近期推出的TurboQuant内存压缩技术的影响。 近日，谷歌公布的全新AI內存压缩技术“TurboQuant”，引发了业界的极大关注。该技术宣称能在不牺牲模型精准度的前提下，将生成式AI推理阶段最吃资源的“键值缓存”(KV Cache)空间需求减少到原来的1/6，并让计算速度暴增8倍。这一突破性的技术，也引发了整个市场对于内存需求将断崖式下跌的担忧，美光、Sandisk、西部数据等存储相关美股纷纷大跌。 虽然谷歌TurboQuant内存压缩技术确实可能会导致一些推理AI应用在同等性能下对于内存的需求降低，但是市场对于内存的总体需求可能并不会大幅减少，反而可能会因为内存容量对AI性能的限制的弱化，刺激AI推理应用的加速部署。 知名投行摩根士丹利就认为市场可能忽视了“效率提升带动总量增长”的经济规律。当AI计算所需的内存成本降低到原本的1/6，这将会使得原本因内存太贵而无法上线的AI应用(如长文本翻译、复杂代码生成)需求大规模爆发，反而会填补、甚至超越被压缩掉的内存缺口。而且，TurboQuant主要优化的是“推理阶段”的缓存，并非“训练阶段”的模型权重。因此，对于支撑AI核心训练的HBM(高频宽內存)采购逻辑影响相对有限。 所以，此次DDR5内存条现货市场的降价，可能是部分大量囤货的现货商由于“TurboQuant”影响下的风险控制，所出现的短期抛售行为，并非市场的供求关系真正出现了逆转。 近几个季度以来的DRAM价格上涨，主要是由于AI数据中心市场需求激增所驱动，在此背景之下，三大DRAM原厂将更多的产能转向了利润率更高的数据中心DRAM产品，使得面向智能手机和PC的DDR产品供应减少，导致这类产品的价格持续上涨。 摩根士丹利今年3月中旬的一份报告显示，今年第一季度，DRAM与NAND合约价较去年第四季再度飚升80%至90%。在现货市场，DRAM价格更是在30天内暴涨160%，两个月内的涨幅更是高达260%。 不过，目前出现的这一波DDR5内存条现货市场降价仍被用户视为积极信号，毕竟此前DDR5内存价格已连续数个季度上涨，给装机用户带来不小压力，尤其是游戏玩家和内容创作者，对内存价格的持续上涨更是怨声载道。