芯片与算力

AI热潮推动韩国出口增长超60%，存储芯片成核心驱动力

据路透社报道，经济学家预测韩国8月出口同比增长62.6%，主要受存储芯片巨头三星电子和SK海力士推动，全球AI投资热潮推高芯片价格。两家公司第二季度业绩爆发式增长，其中三星半导体营业利润占集团总利润的99.66%。分析师预计半导体出口将维持高增速，但受基数效应影响，未来增速可能回落。

Anthropic 发布 MHS 标准，统一 AI 与物理设备接口

Anthropic 发布了面向物理设备的 AI 代理接口标准 MHS（Model Hardware Standard）预览版，旨在解决科研和工业领域硬件接口碎片化问题。该标准通过统一翻译层让 AI 代理控制显微镜、机械臂、量子计算机等设备，已在卡内基梅隆大学和 QuEra 等机构应用，显著提升了实验效率和自动化水平。Anthropic 借此从工具提供商向行业

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无锡半导体设备商研微半导体完成近15亿元B轮融资

江苏研微半导体宣布完成近15亿元B轮融资，中电科产业基金、中车资本、京东方等产业方战略入股，中金资本等机构跟投。该公司专注于高端半导体沉积外延设备，覆盖ALD、Si EPI、PECVD等关键工艺，产品应用于晶圆制造、先进封装和特色工艺领域。融资将助力国产半导体设备突破卡脖子环节，推动产业链自主可控。

ModelScope v1.40.0 发布：CLI 归属移交及硬件适配更新

阿里 ModelScope 发布 v1.40.0 版本，将 modelscope 和 ms 命令行脚本的所有权移交至 modelscope-hub，要求 modelscope-hub =0.3.0。新增沐曦（Metax）Dockerfile 以适配 ms-swift 4.4.x，更新昇腾镜像构建并刷新运行时栈，同时修复 studio 命令行入口。

Meta 发布自研推荐训练芯片 MTIA 300，集成网络通信

Meta 发布了其首款用于训练排序和推荐模型的自研加速器 MTIA 300，该芯片将网络和集合通信直接集成到芯片中，以解决推荐模型训练中通信开销大的问题。MTIA 300 包含两个网络 chiplet，提供 1.2 TB/s 的总 I/O 带宽，并配备 16 个专用消息引擎，使通信与计算并行，性能损耗低于 0.5%。Meta 还扩展了与博通的合作，计划未来两

Jalapeño 跑分炸场，GPU 推理路线开始分裂？

OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 的跑分数据，显示其在 Token 吞吐、延迟和能效上较现有方案有显著提升，引发与 NVIDIA Rubin 的对比讨论。同时，NVIDIA 将 Groq 3 LPU 引入推理系统，Google 推出训练和推理分离的 TPU 8t/8i，三家公司在推理硬件路线上出现分化。文章分析指出，推理负载中 Decode

Anthropic发布MHS标准，Claude开始控制物理世界硬件

Anthropic发布全新模型硬件标准MHS，旨在将不同厂商的硬件设备控制方式统一为Agent可调用的标准接口，使Claude等AI代理能直接控制物理世界中的设备，如机械臂、显微镜等。MHS源于与HHMI Janelia研究园区的合作，目前处于研究预览阶段，未来计划开源。该标准被视为物理世界的MCP，有望扩展AI代理的能力边界，并收集真实世界数据。

AWS 与 NVIDIA 合作：利用 MPS 将 ASR 推理成本降低 75%

AWS、NVIDIA 与 Heidi Health 合作，展示了使用 NVIDIA CUDA MPS 和 Triton 推理服务器在 Amazon EC2 上优化 ASR 推理成本的方法。通过 MPS 并发执行，GPU 利用率从 15-20% 提升，使 GPU 实例需求从 16 个减少到 4 个，成本降低 75%，同时保持亚秒级延迟。该方案结合 ONNX R

OpenAI 发布自研推理芯片 Jalapeño，性能超越 Blackwell

在 Hot Chips 37 大会上，OpenAI 发布了自研推理芯片 Jalapeño，宣称其能效和延迟优于 NVIDIA GB200/GB300，实测每瓦性能提升 1.5-1.9 倍，端到端延迟降低 1.7-3.6 倍，并计划年底部署。此外，多个研究强调 agent 的 harness 质量和记忆系统设计对性能影响重大，而 Perplexity 推出了本

Anthropic 发布模型硬件标准预览，加速 AI 驱动实验室自动化

Anthropic 与 HHMI Janelia 研究园区合作，发布了模型硬件标准（MHS）的研究预览版，旨在让 AI 代理安全操作物理设备。MHS 通过标准化驱动和自然语言标签，将设备集成时间从数周缩短至数分钟，并支持多设备并行操作。该标准已提供给首批科研实验室和制造商，未来将开源。

Cerebras 以最高 750 token/秒服务 GPT-5.6 Sol

Cerebras 宣布为 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 提供 Ultrafast 模式，输出速度最高达每秒 750 个 token。该服务运行在 Cerebras WSE-3 晶圆级芯片上，模型架构、权重、精度、上下文配置和推理设置与标准 OpenAI 端点完全一致，未做蒸馏或量化。Cerebras 称在 GDP-Val 任务上完成速度比标准端点

NVIDIA 发布 NVLink Fusion 与 NVHBM，提升定制 AI 基础设施性能

NVIDIA 发布了 NVLink Fusion 和 NVHBM 技术，旨在帮助超大规模企业和 AI 原生公司将其定制 XPU 和 CPU 集成到 NVIDIA AI 基础设施中。NVHBM 是定制 HBM 基底芯片技术，相比标准 HBM4e 可提供高达 30% 的带宽提升、25% 的计算芯片面积增加和 15% 的功耗降低。该技术通过减少内存接口面积和优化功

OpenAI自研芯片「小辣椒」实测碾压英伟达Blackwell，但英伟达股价反涨

OpenAI自研推理芯片「小辣椒」在SemiAnalysis的实测中，以700W功耗实现每瓦吞吐最高1.9倍于英伟达Blackwell，推理时延低3.6倍，在多个开源模型上击败英伟达、AMD和谷歌芯片。该芯片由博通合作设计，采用台积电N3P工艺和HBM4内存，计划2027年量产。尽管性能领先，OpenAI仍表示不会弃用英伟达，英伟达股价反而上涨2.19%。此

OpenAI自研芯片Jalapeño基准测试超越Nvidia Blackwell和Rubin

OpenAI在Hot Chips大会上展示了其首款自研推理芯片“Jalapeño”的基准测试结果，声称其在每瓦吞吐量和token延迟上优于Nvidia的Blackwell和Rubin芯片。该芯片由OpenAI与博通合作开发，历时约16个月，其中设计周期仅9个月，并使用了OpenAI自身的模型辅助设计。SemiAnalysis的测试显示，Jalapeño在性能

英伟达Groq 3 LPX全面投产：长上下文推理速度达3431tokens/s

英伟达宣布面向Vera Rubin平台的Groq 3 LPX交互式推理机架全面投产，这是其收购Groq技术后首款商业化落地的机架级专用推理系统，专为AI Agent场景设计。第三方机构Artificial Analysis测试显示，在10万tokens长上下文下该产品输出速度达3431tokens/s，是当前公开同类方案的近4倍，且无精度损失。该产品与Ver

苹果发布M6/M5 Pro Mac mini及Mac Studio，AI性能大幅提升

苹果发布新款Mac mini和Mac Studio，Mac mini首发2nm M6芯片，AI性能大幅提升，Mac Studio搭载M5 Max/Ultra芯片，支持本地运行大模型。同时，苹果与阿里巴巴联合训练面向中国市场的AI大模型，推进Apple智能落地。此外，苹果计划在9月发布折叠屏iPhone等新品。

NVIDIA 发布 CUDA Python 1.0：稳定 API 与统一平台访问

NVIDIA 发布 CUDA Python 1.0，提供从 Python 访问完整 CUDA 平台的官方支持，包括 cuda.core、cuda.compute、cuda.bindings 等组件。该版本引入语义化版本控制，确保 API 稳定性，并统一了 Python GPU 生态的基础层，使不同库（如 Numba、cuda.compute）能在同一 GPU

OpenAI Jalapeño芯片基准测试显示推理性能大幅领先

OpenAI在Hot Chips会议上公布了其定制推理芯片Jalapeño的详细信息和首批基准测试结果。在Semianalysis的InferenceX基准测试中，Jalapeño在每用户token数和每千瓦吞吐量上均优于当前最先进的Nvidia Blackwell系统。该芯片由OpenAI与博通合作开发，旨在减少推理过程中的预填充和通信延迟，计划于2026

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OpenAI 发布 Jalapeño 芯片，推理性能超越 Nvidia

OpenAI 发布新款 AI 芯片 Jalapeño，宣称其推理性能优于 Nvidia 的 GB200/GB300 超级芯片，能效提升 1.5 至 1.9 倍，端到端延迟降低 1.7 至 3.6 倍。该芯片由 OpenAI 与 Broadcom 合作设计，专为 AI 推理优化，计划于今年年底小规模部署，2027 年扩大规模。OpenAI 表示不会完全替代现有

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英伟达称Groq 3 LPX比Cerebras快四倍，但对比有失公允

英伟达宣布其推理加速器Groq 3 LPX进入全面生产，该芯片针对AI代理的快速token生成进行了优化。在Artificial Analysis的基准测试中，该系统达到每秒3400个token，英伟达称其速度是竞争对手Cerebras的四倍。然而，专家指出该对比对英伟达有利，因为其架构需要至少64个芯片才能达到该结果，而Cerebras仅需一到两个加速器。