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量子芯片离商用还有多远？解读半导体的下一代革命
本文深度拆解量子芯片全产业链，指出其成突破半导体产业天花板核心方向。全球多技术路线并行研发，虽有进展但距商用有差距。其商用面临三重壁垒，将分阶段落地，普及后会重塑产业与社会，与传统芯片互补。
OpenAI公开大规模稳定训练的秘密，英伟达AMD英特尔都受益
OpenAI通过OCP开放超大规模AI训练用的网络协议MRC，它能确保大规模训练环境下网络通信稳定。该协议由OpenAI联合英伟达等厂商花两年完成，从拓扑、传输、路由维度保障网络可靠性。
用 Docker 跑大模型训练，Unsloth 解决了环境配置难题
Unsloth AI 发布 Docker 镜像版本，解决本地训练大模型环境配置难题。拉镜像就能训练，依赖和示例 notebook 都打包好。使用简单，不过有暂不支持 Mac 系统等限制，单卡 NVIDIA GPU 场景较适用。
AGI 路线图第二阶段：游戏即模型训练｜AGIX PM Notes
文章围绕AGI展开，介绍AGI路线图第二阶段“游戏即训练”，指出游戏是训练agent的理想环境；还提及Dreamer系列研究进展。同时涵盖本周市场动态、多家公司AI动态及ETF复制指数的方法、优劣和影响。
加速突围！9款信号链芯片背后的“芯”趋势
在高端ADC/DAC领域曾被国际巨头长期垄断。2025年‘芯师爷 - 硬核芯年度评选活动’展示多款信号链芯片。国产芯片发展有高端突破、汽车电子爆发、全产业链延伸三条路径，但也面临参数提升、高端场景拓展及海外竞争挑战。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。
跨芯片统一优化，DLCompiler与DLBlas驱动算子极致表现
9月10日，上海AI实验室DeepLink团队开源DLCompiler和DLBlas。前者是扩展Triton的深度学习编译器，后者是面向大模型的高性能算子库。它们有跨架构DSL扩展等亮点，在多芯片上实现性能优化，还解决了DSA芯片优化难题。
深度 | OpenAI携手博通自研芯片：算力终局或是垂直整合？
OpenAI与博通战略合作，2026年下半年推进研发，将部署100亿瓦定制AI芯片系统。这标志其从算力采购转向定义，是摆脱英伟达依赖的标志事件，推动AI芯片市场进入新格局。
一文读懂模拟芯片本土化
国内模拟芯片领军企业纳芯微港股上市。全球模拟芯片市场稳健增长，中国市场规模扩大但自给率低。本土头部厂商聚焦细分赛道攻坚，新兴场景带来机遇，模拟芯片本土化正加速提升。
警惕全球“最大”芯片IPO的暴雷风险
Cerebras 5月14日上市成2026年迄今全球最大IPO。其核心产品WSE工程有突破，但良率计算方式与传统不同。训练未成功，推理找到新机会。与OpenAI超200亿美元合同背后是股权换订单，财务数据也有隐忧，上市后存诸多疑问。