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GPT-5.6即将上线，推理狂飙750 Tokens/s，疑似横跨100张晶圆

【导读】GPT-5.6推理速度高达750 tokens/秒，将在芯片公司Cerebras的定制硬件上推出，标志着AI实时交互时代的到来。过去需要数分钟的复杂任务，现在可瞬间完成。这一速度相当于人类每秒阅读约500-600个汉字。开发者指出，这将彻底改变计算机使用体验，解决大模型在实时多步任务中的延迟瓶颈。传统GPU集群在处理万亿参数模型时面临通信瓶颈，而OpenAI的方案是让硬件与模型深度融合。 GPT-5.6 Sol预计在7月小规模开放，针对愿意为极致速度付费的企业客户。其参数量约3万亿，激活参数约1500亿，网络层数达70-90层。为部署如此庞大的模型，OpenAI与Cerebras采用了一种“一晶圆，一层网络”的震撼方式，将每一层神经网络单独部署在一整张晶圆上，总计可能横跨70-100张晶圆。为实现高速推理，模型架构可能进行了重构，放弃了传统的重型KV缓存，转而采用类似DeepSeekV4的轻量化缓存或混合SSM设计，以适配Cerebras芯片海量但珍贵的片上SRAM。也有猜测认为，注意力计算可能由GPU处理，而Cerebras晶圆集群专门暴力计算前馈网络部分。此前，OpenAI还发布了首款自研AI推理芯片Jalapeño，专为大模型推理优化，并兼容行业主流模型，展示了其构建全栈AI生态的野心。通过结合顶尖第三方硬件探索与自研芯片，OpenAI正朝着控制从模型训练到硬件部署的完整产业链迈进，计划建设GW级超级数据中心，用AI加速AI基础设施的迭代。

marsbit07/09 11:53

marsbit07/09 11:53

DeepSeek秘密造芯，专攻推理，一年前已启动，招聘全程不公开

DeepSeek正秘密研发自研AI芯片，旨在降低对英伟达的依赖。该芯片专攻推理场景，项目已于一年前启动，目前处于早期阶段，并与芯片设计、制造及存储供应商展开接洽。公司此前以算法优化著称，但近来已低调招聘芯片设计人才，未公开相关职位信息。这一举动顺应了全球AI模型公司自研芯片的趋势，如OpenAI与Anthropic亦有类似计划。创始人梁文锋曾透露芯片短缺是公司面临的挑战。DeepSeek早期使用英伟达H800训练模型，后转向华为昇腾，但其仍寻求更多元化的算力支撑。推理芯片能效更高、成本更低，对大规模商业化至关重要。公司此前在模型设计中引入的FP8数据格式，已为硬件协同做了铺垫。 2026年6月，DeepSeek完成约510亿元融资，资金将用于扩建国产算力中心、自研芯片及招揽人才。同时，公司已启动数据中心建设规划，包括在内蒙古乌兰察布等地布局。尽管项目面临耗时久、投入大等挑战，但DeepSeek正从算法公司向硬件领域深入拓展。

marsbit07/08 02:03

marsbit07/08 02:03

Reddit一张神图疯传，2年后，你的笔记本就能跑Fable 5

近日，r/LocalLLaMA社区的一张趋势图引发热议。该图梳理了历代前沿AI模型从云端发布到在消费级硬件上实现同级本地运行的时间间隔：GPT-3级能力约37个月，GPT-3.5级约17个月，GPT-4级约24个月，Claude 3.5 Sonnet/GPT-4o级约21个月，平均周期约为24.8个月。依据这一趋势线外推，发帖人预测，目前被视为前沿的Fable/Mythos 5级AI能力，预计将在2028年7月左右，实现在高端笔记本电脑上本地、实用化的运行。这意味着未来用户可能无需依赖云端服务、订阅或担心数据隐私，通过一次性硬件投入即可获得顶级AI能力。支撑该预测的主要因素包括：模型端通过MoE架构、量化技术、更好的强化学习与数据配方持续提升效率，使同等能力所需算力不断下降；现实端开源模型的追赶速度加快，例如Gemma 4 31B等模型已在多项基准测试中逼近甚至超越早期的Claude Opus与GPT-4水平。这一趋势预示着AI能力正从云端垄断加速向桌面端民主化扩散。尽管当前存在模型访问的地域性管制，但历史表明，前沿能力难以被长期限制在云端。对于开发者、硬件厂商及整个行业而言，本地化、隐私保护、离线工作流等方向将变得愈发重要。最终，这张图以一种乐观的视角指出：技术扩散的时间力量，可能正悄然改变着AI能力的获取格局。

marsbit07/07 07:30

marsbit07/07 07:30

第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？

在AI能耗问题日益成为行业瓶颈的背景下，前Databricks AI负责人Naveen Rao创立的Unconventional AI公司发布了其首个大规模生成模型Un-0。该模型的核心创新在于利用“模拟耦合振子系统”作为计算原语，通过物理系统的自然演化过程来完成图像生成任务，旨在将AI推理能耗降低至现有系统的千分之一。 Un-0的工作原理基于Kuramoto振子模型。成千上万个振子根据其固有频率和相互间的耦合关系，在时间维度上自然演化、同步或形成特定模式。模型的训练主要学习振子间的耦合矩阵和固有频率。生成图像时，系统首先随机初始化振子相位，然后通过条件振子输入类别标签（如“火山”）进行引导，接着让物理系统自由演化，最后在特定时刻读取振子相位状态，并通过一个轻量级解码器将其转换为图像像素。在ImageNet 64×64数据集上，拥有3.22亿参数的Un-0模型取得了FID 6.74的成绩，其生成质量已接近一些早期主流图像生成模型（如BigGAN、iDDPM）发布时的水平，但与当前最先进的传统模型（如EDM）相比仍有差距。Unconventional AI强调，Un-0并非旨在立即成为性能冠军，而是一个“概念验证”，证明了利用物理动力学系统执行现代AI大规模生成任务是可行的。该技术路线的长远目标是构建一种新型的非传统计算硬件，将计算与记忆合并于同一物理实体中，从而避免冯·诺依曼架构中数据搬运带来的巨大能耗。Un-0的出现，标志着AI计算范式向利用物理系统固有动力学特性转变迈出了重要一步，为未来实现能效数量级提升的AI硬件开辟了新路径。

marsbit06/26 10:53

第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？

marsbit06/26 10:53

芯片股领跌美股，AI交易正在被利率和回报双杀？

6月23日，美股科技股及AI相关板块集体下跌，纳斯达克指数跌2.2%，标普500指数跌1.4%。下跌压力主要集中在AI硬件产业链，英伟达市值跌破5万亿美元，跌幅约4%，美光、高通、西部数据等芯片与存储公司也大幅下挫。亚洲市场同步承压，韩国SK海力士、三星电子均现两位数跌幅。此次调整直接受到两方面压力：一是美联储加息预期升温，市场预测2026年可能累计加息75个基点，利率上升对依赖长期增长预期的高估值科技股形成压制；二是投资者开始质疑云厂商持续高额的AI资本开支何时能转化为清晰的利润回报，对硬件需求持续性和企业变现能力担忧加剧。市场抛售首先从涨幅最大、持仓最拥挤的AI硬件链开始，显示资金在利率与回报周期双重压力下趋于谨慎。后续关注点在于美光即将发布的财报能否提供强劲业绩指引，以及通胀数据是否会影响美联储政策路径。目前尚未能断定AI泡沫破裂，但市场已从单纯追逐增长转向更注重现实回报与估值合理性。

marsbit06/24 04:13

marsbit06/24 04:13

研报解读：摩根大通详解美光季报前买方情绪、硬件板块近况

摩根大通于6月21日发布报告，综合分析了美光科技季报前的市场情绪、硬件供应链近况及AI资本开支预测。报告指出，存储是当前市场共识度最高的多头方向，AI需求强劲且平均售价持续上升。市场普遍预期美光将在季报中宣布更多长期供应协议，关注焦点在于其高毛利率的可持续性以及协议条款的披露程度。硬件供应链方面，AI相关的服务器、网络和存储需求保持强劲，但个股出现分化。例如，Celestica利润率展望转好，对AI网络项目信心增强；Fabrinet的AI光模块业务增长可预见性提高。摩根大通上调了晶圆设备市场预测，预计2026年增长28%，2027年增长29%，主要驱动力来自DRAM、台积电、英特尔和三星代工。报告还指出，AI项目融资中债务比例已超85%，但贷款价值比相对较低，融资约束正在减弱。报告最后提示需关注三个信号：美光长期协议的披露细节、Arista Networks是否上调全年指引，以及Fabrinet来自亚马逊的光模块收入爬坡情况。

marsbit06/22 14:43

marsbit06/22 14:43

半导体领涨之后，资金在买 AI 订单还是宏观反弹？

本文探讨了在美伊达成停火框架、霍尔木兹海峡通航风险缓和后，美股科技股（尤其是半导体和AI硬件板块）上涨背后的驱动逻辑。核心观点认为，地缘风险降温降低了通胀预期和利率压力，为高估值的成长股提供了估值修复的窗口。然而，此次上涨并非对所有科技股的无差别追捧，资金更集中地流向了芯片、光互联、存储及本土制造等AI基础设施硬件链条。这反映出市场对AI投资的偏好已从早期的宏大叙事，转向更关注能从数据中心实际资本开支中获得确定订单和收入验证的环节。例如，Astera Labs强劲的财报数据就支撑了光互联等细分领域的需求故事。英特尔的大涨尤为引人注目，主要受特朗普宣称其将与苹果合作在美国制造芯片的消息催化。这更多是政策叙事与市场风险偏好回升共同作用的结果，其长期基本面仍待具体合作细节和财务贡献的证实。总而言之，当前行情本质是宏观风险缓和下的选择性估值修复，而非AI基本面的全面逆转或新周期的确证。后续走势的持续性，将高度依赖于未来财报中云厂商资本开支、AI服务器订单以及相关硬件公司收入指引等数据的验证。地缘政治谈判的进展与稳定性也将持续影响市场风险偏好。

marsbit06/19 04:17

marsbit06/19 04:17

Dylan Patel：黄仁勋力赞的SemiAnalysis，创始人是“养蜂人”、“贴吧老哥”

SemiAnalysis是一家快速崛起的独立半导体行业投研机构，年营收有望突破1亿美元，其创始人Dylan Patel的经历颇为传奇。他并非科班出身，成长于美国佐治亚州乡村，甚至曾当过养蜂人。他的半导体知识主要通过在Reddit等技术论坛以“贴吧老哥”式交流自学而来。 2020年，Dylan创立了个人博客SemiAnalysis，起初仅为小众技术分享。后在朋友建议下转向付费订阅，并逐渐发展为一个提供深度技术分析、商业咨询和研报的机构。如今，SemiAnalysis已拥有约60人的全球团队，并在美国建立了专业的芯片拆解实验室。该机构以其硬核、细致的分析在业内建立起极高声誉，甚至能直接影响巨头决策。其关于AMD MI300X GPU软件栈存在问题的批评性报告，曾直接促使AMD CEO苏姿丰与之进行长时间通话，后者公开感谢其“建设性反馈”。随后SemiAnalysis发布的追踪报告也对AMD的改进给予了肯定。英伟达创始人黄仁勋也曾在公开演讲中引用并称赞其报告。其分析内容时常能引发市场波动，例如近期一份关于英伟达AI服务器内存配置调整的研报被部分解读后，曾导致多家内存概念股股价下跌，尽管Dylan本人称报告原意被断章取义。从论坛发烧友到受行业巨头尊敬的机构创始人，Dylan Patel与SemiAnalysis的故事，展现了深度、独立的技术分析在当今半导体与AI产业中的关键影响力。

marsbit06/19 01:08

Dylan Patel：黄仁勋力赞的SemiAnalysis，创始人是“养蜂人”、“贴吧老哥”

marsbit06/19 01:08

AMD发布小型AI主机，直指英伟达DGX Spark

2026年6月，AMD发布了一款与苹果Mac mini大小相仿的AI开发主机Ryzen AI Halo，搭载128GB统一内存，定价2949至3999美元，直接对标英伟达此前推出的类似设备DGX Spark（起价3999美元）。两者虽内存规格相近，但技术路线迥异：AMD采用集成CPU、GPU和NPU的x86处理器，预装Windows或Ubuntu，强调通用性与开放性；英伟达则使用ARM CPU加Blackwell GPU的定制方案，配备高速网卡，运行专用DGX OS，强化集群扩展与CUDA生态集成。实测显示，在单批次推理中两者性能接近，但在复杂任务处理及分布式场景下，英伟达凭借软硬件深度优化仍保持优势。近期，AMD通过收购获取系统设计能力、与OpenAI和Meta签订大额GPU供货协议，并持续迭代ROCm软件栈，展现出以开放生态和成本优势切入市场的策略。而英伟达则巩固其从桌面到数据中心的全栈闭环，通过软硬件绑定锁定开发者。Ryzen AI Halo的推出，是AMD将这一战略延伸至桌面端，为追求性价比、希望避免供应商锁定的开发者提供一个替代选择，而非试图在性能上全面超越。当前竞争格局表明，AMD正寻求在英伟达主导的市场中，以“可用替代选项”的角色争夺份额。

marsbit06/16 09:13

marsbit06/16 09:13

投资人开始上B站、小红书找AI项目

2025年AI智能硬件创业潮爆发，投资人寻找项目的方式发生转变，开始深入B站、小红书等内容社区，通过观察用户对产品的真实讨论和反馈来发掘潜力股。AI眼镜、戒指、耳机等穿戴设备及各类智能硬件融资活跃，估值飙升，如Oura Health智能戒指估值已达700亿元。行业火热背后，用户教育成为关键挑战。产品需让用户理解其如何解决实际问题、融入日常生活，而非仅展示技术参数。内容社区的深度互动为创业者提供了宝贵的需求洞察和产品改进方向。然而市场已进入洗牌期。部分早期明星产品如Rabbit R1因实际体验不佳而陷入困境，一些大厂的项目也因差异化困难而暂停。行业共识是，2026年将是AI硬件的商业验证年。尽管出现分化，赛道前景依然广阔。预计2030年全球AI硬件市场规模将达数万亿美元，中国消费级AI硬件市场规模在2026年有望突破1.27万亿元。OpenAI、Meta等巨头持续加码，国内京东等企业也在推动各类AI终端上市。最终，AI硬件竞争的核心仍是争夺用户注意力、打磨产品力并赢得用户认知。在狂热与理性交替中，终局之争刚刚开始。

marsbit06/12 05:07