港大研制全新极简架构芯片：处理速度比标准CPU快1亿倍
港大研制全新极简架构芯片：处理速度比标准CPU快1亿倍香港大学研究团队近日成功研制出一款新型模拟内容寻址存储器（CAM）芯片，采用极简架构设计，在执行特定计算任务时处理速度比标准中央处理器（CPU）快约1亿倍，引发业界广泛关注。### 突破冯诺依曼瓶颈在人工智能与大数据时代，传统计算机硬件存在一个长期困扰业界的问题——冯诺依曼瓶颈，即内存与处理器之间数据传输缓慢且能耗极高。港大团队的这项研究正是在这一背景下展开的。港大工程学院电机与计算机工程系与先进半导体与集成电路中心李灿教授团队，利用二维二硫化钼闪存，设计研发了一款内容寻址存储器，可在单个步骤中同时将输入的搜索数据与所有存储数据进行比对。### 极简架构：2个晶体管替代16个传统CAM单元需要16个晶体管，而团队设计的极简架构模拟CAM仅需2个晶体管即可构建一个单元。这一突破不仅大幅减小了晶片面积，还使其能够直接处理更接近真实世界的连续模拟信号，极大提升了信息存储密度。> 将晶体管数量从16个减少到2个，意味着芯片面积大幅缩小，功耗显著降低，同时性能大幅提升。此外，为克服将二维材料连接到电路时限制电子流动的肖特基势垒，研究团队使用半金属锑（Sb）作为接触电极，成功创造出一条电阻极低的通道。### 性能表现与未来应用在执行汉明距离计算任务时，该芯片的处理速度比标准CPU快约1亿倍，并在多个数据集测试中获得极高准确率。李灿教授表示，作为大语言模型基础的注意力机制，本质上就是从压缩的知识库中提取信息的搜索过程，团队正在探索如何利用高性能硬件来实现大型AI模型的搜索机制。尽管大规模商业化生产新型芯片仍需克服封装方面的工程挑战，但这项研究为下一代高效能、低功耗AI硬件提供了清晰的发展蓝图。目前，该研究成果已在国际顶级学术期刊《自然纳米技术》（Nature Nanotechnology）上发表。### 小结港大团队的新型CAM芯片以极简架构实现了颠覆性的性能突破，从16个晶体管缩减到2个晶体管的创新设计，配合二维材料与半金属电极的应用，为突破冯诺依曼瓶颈提供了全新思路。这项研究有望为未来AI硬件的发展带来深远影响。本文内容基于公开网络资讯整理
英伟达通知大客户：AI 服务器价格将上涨超 15%
英伟达通知大客户：AI 服务器价格将上涨超 15%据彭博新闻社 8 月 23 日报道，英伟达（NVIDIA） 已告知其部分最大客户，由于内存芯片成本飙升，包含其人工智能芯片的服务器价格在很多情况下将上涨 15% 以上。涨价详情报道援引知情人士的消息称，此次价格上涨将从 2027 年初开始生效，受影响的系统包括搭载英伟达旗舰级 Vera Rubin 和 Grace Blackwell 芯片的服务器。价格上涨幅度将取决于芯片代数和内存配置。为微软、谷歌和甲骨文等大型数据中心运营商承建服务器的基础设施公司，最近也已通知其客户即将提价。涨价原因分析此次涨价的核心驱动力是 内存芯片成本飙升。AI 服务器需要配置大量高带宽内存（HBM），而这类内存的产能受限、需求旺盛，导致价格持续上涨。英伟达的芯片是当前 AI 基础设施建设的基础，该公司将于 8 月 26 日公布第二季度业绩，市场密切关注其盈利能力。对行业的影响英伟达 AI 服务器涨价对整个 AI 产业链将产生连锁反应：云服务商成本上升：微软 Azure、谷歌云、AWS 等大型云服务商是英伟达芯片的最大买家AI 初创公司承压：对于依赖云服务进行 AI 模型训练和推理的初创公司，运营成本将进一步增加加速国产替代进程：面对英伟达价格上涨，中国企业可能会加速采用国产 AI 芯片方案推动算力优化：更高的硬件成本将倒逼企业在算法优化方面下更多功夫小结： 英伟达 AI 服务器涨价 15% 以上，既是内存成本上涨的被动反应，也是市场供需关系的体现。这一变动将如何影响全球 AI 产业链格局，值得持续关注。本文内容基于公开网络资讯整理
中国印发《促进网信企业高质量发展行动计划（2026-2030年）》：聚焦芯片与AI核心技术
中国印发《促进网信企业高质量发展行动计划（2026-2030年）》：聚焦芯片与AI核心技术2026 年 8 月 21 日，中央网络安全和信息化委员会正式印发 《促进网信企业高质量发展行动计划（2026-2030年）》。这一重磅政策文件为中国网信企业未来五年的发展指明了方向，核心聚焦于高端芯片、基础软件、人工智能等关键核心技术的攻关突破。五大重点攻关领域根据行动计划，未来五年将重点加强以下五大关键核心技术领域的攻关：高端芯片：推动 CPU、GPU、AI 芯片、存储芯片等高端芯片的自主研发与产业化基础软件：强化操作系统、数据库、中间件等基础软件的核心能力建设工业软件：加快 CAD/CAE/EDA 等工业设计仿真软件的自主替代网络通信：推进 6G、卫星互联网等下一代网络通信技术研发网络安全与数据安全：构建更加完善的安全防护体系核心目标：到 2030 年，形成一批具有国际竞争力的网信企业，关键核心技术自主可控水平显著提升，产业链供应链安全保障能力大幅增强。前沿技术布局除了上述五大重点领域，行动计划还着重强调了以下前沿技术方向的发展：人工智能：推动大模型、AI Agent、AI 安全等方向的技术突破量子计算：加速量子计算硬件、软件和算法的研发进程区块链：推进区块链技术在金融、政务、供应链等领域的应用落地脑机接口：支持脑机接口技术的早期研发与标准制定数字孪生：推动数字孪生技术在智能制造、智慧城市等场景的规模化应用政策支持与保障措施为保障行动计划顺利实施，文件提出了一系列配套支持措施：资金支持：设立专项基金，通过财政补贴、税收优惠、引导社会资本等方式支持关键技术研发人才引进：建立网信领域高端人才引进绿色通道，加强产学研合作标准制定：积极参与国际标准制定，提升中国在网信领域的话语权国际合作：在坚持自主创新的同时，继续推动开放合作，融入全球创新网络行业影响分析这一行动计划对国内科技行业将产生深远影响：芯片产业：随着政策持续加码，国产芯片在设计、制造、封装测试等环节有望加速突破，特别是在 AI 芯片和先进制程领域。软件生态：基础软件和工业软件的自主替代将迎来政策红利期，国产操作系统、数据库和 EDA 工具的市场份额有望显著提升。AI 领域：大模型和 AI Agent 的技术研发将获得更多政策支持，同时 AI 安全也首次被纳入重点方向，体现了对 AI 治理的重视。小结《促进网信企业高质量发展行动计划（2026-2030年）》的发布，标志着中国网信产业进入了一个 以核心技术自主创新为驱动的新发展阶段。从芯片到软件，从 AI 到量子计算，这份蓝图覆盖了信息技术领域的方方面面，体现了中国在科技自立自强道路上的坚定决心。对于相关企业和从业者而言，既是机遇也是挑战。本文内容基于公开网络资讯整理
台积电A16完成芯片背面供电验证：2nm级工艺重大突破
台积电A16完成芯片背面供电验证：2nm级工艺重大突破背面供电技术取得关键进展台积电（TSMC） 于2026年8月20日宣布成功完成 A16先进制程 背面供电技术的研发与验证。这是台积电在半导体制造领域的又一重大突破，标志着芯片背面供电架构从实验室走向量产迈出了关键一步。什么是背面供电？传统芯片制造中，供电线路和信号互连线路都位于芯片正面的金属层中，随着制程不断微缩，两者争夺布线空间的问题日益严重，导致线路拥塞和电压下降（IR Drop）等问题。背面供电技术 将供电路径移至芯片背面，将供电网络与信号传输网络物理分离，从根本上解决了这一矛盾。台积电的A16是业界首个采用超级供电轨背面供电架构的埃米级CMOS平台，代表了半导体制造工艺的前沿水平。性能提升显著根据台积电公布的数据，A16制程相比目前的 N2P制程 在性能方面有显著提升：同等功耗下，运算速度提升 8%至10%同速度下，功耗降低 15%至20%芯片密度 提升 8%至10%这些提升得益于背面供电架构带来的布线优化和供电效率提升，使芯片设计人员能够在更小的面积内实现更高的性能。量产计划与客户台积电表示，A16工艺预计将于 2026年第四季度 启动量产。据悉，该工艺有望率先应用于 英伟达（NVIDIA） 等客户的下一代AI芯片产品中。行业影响台积电A16的突破对整个半导体行业具有深远影响：技术路线：背面供电架构将成为3nm以下先进制程的标配技术竞争格局：台积电在2nm级工艺上继续保持领先地位应用前景：AI芯片、高性能计算芯片将率先受益与此同时，英特尔也在积极推进其背面供电技术（PowerVia），预计将在其20A和18A工艺中采用。两大半导体巨头的技术竞争将推动整个行业加速创新。小结： 台积电完成A16背面供电技术验证，这是业界首个采用超级供电轨背面供电架构的埃米级平台。相比N2P制程，同等功耗下速度提升8-10%，同速度下功耗降低15-20%，密度提升8-10%。预计2026年Q4量产，英伟达等客户有望率先采用。本文内容基于公开网络资讯整理