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AI芯片烧到1000W！碳化硅成 “救命稻草”
碳化硅性能优于传统硅基器件，已用于新能源等领域。AI算力爆发，它成破解高功耗芯片散热难题、支撑数据中心能效升级核心材料，产业链上游及技术领先企业将长期受益。
为什么 2025 的基模公司都押注 Interleaved Thinking？
本文探讨 2025 年基模公司押注 Interleaved Thinking 的原因。从大模型迭代说起，介绍其在多模型中的体现，阐述该思维链对 Agent 的重要性，还提及 MiniMax 在推动其成行业标准上的诸多努力及带来的影响。
深入剖析AI公司正在面临的：「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降，但运营成本尤其是推理费用飙升，使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型，且模型资源消耗远超预期，订阅模式难以为继，还给出了避免亏损的三条出路。
没有老黄不夸的中国公司了吧？？
英伟达CEO黄仁勋访华期间，在高密度采访交流中对中国公司、技术赞不绝口。他夸雷军和小米，评蔚小理、华为、DeepSeek等，还看好中国大模型、机器人等领域，此外也谈及英伟达合作、AI发展等问题。
印度，拿什么实现自己的芯片梦？
印度近期在集成电路产业频有消息，两个半导体项目因资金问题搁浅。印度政府野心大，出台多项扶持政策，但其在芯片制造方面基础薄弱，实现半导体蓝图面临资金、人才、基建、营商环境等多重挑战。
座舱芯片，谁能从高通手中抢市场？
座舱芯片领域，高通凭借技术和生态优势成为霸主，与全球主流车企合作稳定。但本土厂商如MTK、芯擎等通过成本、本土化服务等错位竞争提升份额。同时，舱驾融合虽为趋势，但推进难度大。
光掩模版：芯片产业的 “隐形胜负手”
光掩模版是芯片制造的“微观底片”，其制造流程复杂，精度要求达纳米级。全球市场规模持续增长，亚太占比超60%。中国企业已在部分环节突破，但仍面临高端设备依赖、材料瓶颈和人才短缺挑战。未来技术融合与国产化生态建设将助力产业发展。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型，提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解，传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务，二者结合用于半导体晶圆厂生产，可实时发现问题、预测故障，降低成本，为制造打开新大门。
无限Token | 搭建一家Agent First公司（一）
作者从单兵模式转向搭建 Agent First 公司，认为无限 Token 是基础设施而非福利。介绍了 Agent First 工作方式，指出成本使人们不敢依赖 AI，给候选人配 Claude Max 降低使用门槛，还分享工作流搭建实例。
从芯片到集群：启邦泽益的推理算力性价比突围
本文整理自启邦泽益联席CEO马冠华在2026芯算力创新峰会上的演讲，针对大模型推理爆发、算力成本高企的行业痛点，介绍启邦泽益从芯片到集群的全栈高性价比推理算力方案。