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Ian Cutress 谈芯片与数据中心,常带一手厂商访谈
11:47超导芯片宣称:不换制程换温区,28nm 逻辑能到 5nm 性能
把逻辑搬到液氦温区,用超导开关替代晶体管,这是 Snowcap 的赌注:先流片 RISC-V,再宣称 28nm 级逻辑就能兑现 5nm 级性能。
11:10AI 芯片出货量将跳一个量级:从百万颗到 1500 万颗
Broadcom 总裁展示 AI 芯片路线图:从百万颗走向 1500 万颗,「beast」是 8 个可堆叠计算 die 加 16 个 HBM 的最大封装,五家前沿实验室有四家在合作。
31:10OpenAI 自研芯片领先百倍?那是自选基准加专用栈
OpenAI 首颗自研芯片 Jalapeno 在自选基准上把 GB200 甩开 100 倍,但那是专用芯片、专用模型、专用软件栈的结果;真正的护城河是系统集成和定价权。
21:44Intel 弃用 EMIB 改 UCIe:1.2GB 缓存堆出 256 核
Diamond Rapids 预计 2027 年发布,最高 256 个 P-core、1.2GB 末级缓存、16 通道 DDR5;用可裁剪的 compute building block 和 UCIe 互连取代 EMIB,大缓存是它对抗 AI 时代的关键。

Etched 芯片真正解决的可能是带宽,不是算力
Etched用0.45伏的超低电压晶体管加跨芯片SRAM直连,把transformer焊进硬件,但主持人怀疑真正被解决的其实是带宽问题,而不是算力问题。
23:20Cerebras 单芯片 4400 tok/s:推理速度才是护城河
Cerebras 的 WSE 3.5 把单芯片速度推到 4400 tok/s,CS4 机架把三片晶圆塞进 120kW 机柜。核心理由:推理要拆成 prefill 和 decode,速度才是护城河。
30:20自研芯片不为省钱,为摆脱 Nvidia 的代际绑架
超大规模厂商自研芯片的真正动机不是省钱,而是控制权:避免被 Nvidia 的代际节奏绑架,同时靠规模压缩网络和计算成本。Broadcom 税比 Nvidia 税更便宜,但只有最大玩家玩得起。
16:08AMD收购Talus:把AI模型烧进芯片,每秒跑1.7万token
AMD收购了Talus,一家为特定AI模型定制芯片、实现每秒17,000 tokens的初创公司。这标志着AI推理走向非可编程、模型专用芯片的方向。