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本文目录一览：

• 1、国内首款存算一体智驾芯片,这家公司只用了两年
• 2、为什么很多AI应用创新往往诞生在中国?
• 3、揭秘英伟达:一家显卡公司如何统治了AI时代?
• 4、Ampere?架构:把显卡炼成AI炼丹炉的男人

国内首款存算一体智驾芯片,这家公司只用了两年

1、昨日，后摩智能正式发布了旗下首款存算一体智驾芯片——鸿途H30，最高物理算力达到256TOPS，典型功耗35W，这也意味着，国内科技公司自研资产的存算一体大算力AI芯片，终于在智驾领域落地了。 “是物理算力，不是稀疏虚拟算力。” 吴强手里拿着一颗H30，向大家介绍该芯片的核心指标。

2、月10日，是后摩智能成立两年来最重要的里程碑，公司研发两年的存算一体大算力AI芯片产品——鸿途H30亮相，“就像自己培养的孩子开始接受检验一样。” 鸿途H30是国内第一款量产存算一体智驾芯片，于行业来说，将多了一个底层架构完全不同的大算力AI芯片的选择，于后摩来说，公司第一款产品，终于等到推向市场的时刻。

3、立足于天枢架构，后摩成功研发出首款存算一体智驾芯片——鸿途H30。 该芯片物理算力达到 256TOPS@INT8，典型功耗 35W，简单计算可得，SoC 层面的能效比达到了 3TOPS/Watt，而在传统的冯·诺依曼架构下，采用 12nm 相同工艺，所能实现的能效比多在 2TOPS/Watt 的水平。

4、为旌科技，一家成立仅4年的芯片公司，在2025年上海车展上以其创新的智驾解决方案引发了行业的广泛关注。这家由华为“海思系”老兵郑军创立的公司，正以其独特的技术路线和商业策略，挑战着特斯拉、英伟达等行业巨头，推动智能驾驶技术的普及和平权。

5、年11月15日，爱芯元智正式推出车载品牌爱芯元速，并公布了M系列全矩阵智驾芯片产品规划及核心技术，助力国产智能驾驶市场发展。

为什么很多AI应用创新往往诞生在中国?

很多AI应用创新往往诞生在中国，主要基于以下原因：成本优势显著算力成本低：AI推理和训练需要大量算力，成本越低，试错成本越低，转化为商业应用的可能性越大。

中国AI发展的核心优势人才储备雄厚：中国拥有大量极具天赋的工程师和科学家，为AI技术研发提供了关键智力支持。例如，北京AI初创企业如雨后春笋般涌现，正是人才集聚的直接体现。图：北京AI初创企业蓬勃发展 数据资源丰富：中国庞大的人口基数和数字化应用场景，为训练AI系统提供了海量数据。

得益于中科院各研究所推出的系列扶持创业计划，一批年轻的科研人员批量“下海”，从科学家转变为企业家。在科研、产业和资本的三重共同因素作用下，中科系逐渐树大根深，在中国AI创投领域发挥着重要作用。

初步兴起（20世纪80-90年代） 全球专家系统和人工神经网络的发展推动了中国AI研究起步。尽管当时计算能力有限，但医疗、地质等领域的应用尝试已为中国后续发展埋下种子。 快速发展（2010年代） AlphaGo战胜李世石（2016年）引爆全球AI关注，中国同步加速布局，科研投入激增。

揭秘英伟达:一家显卡公司如何统治了AI时代?

英伟达从一家显卡公司成长为AI时代的统治者，其成功源于技术革新、生态构建与战略布局的多重驱动。以下是具体分析：图：英伟达GPU在AI、游戏、数据中心等领域的核心应用 技术革命：GPU从图形渲染到AI算力核心GPU的通用化转型：英伟达1999年推出首款GPU（GeForce 256），最初用于图形渲染。

英伟达的芯片之所以能统治人工智能市场，主要得益于其硬件性能优势、独特的网络连接技术以及强大的软件生态。

英伟达市值越过万亿美元关口，在AI半导体领域占据近八成份额，其成功炼成主要得益于抓住时代机遇、秉持独特理念、开展合作以及在AI领域的提前布局。 具体如下：抓住时代机遇，投身GPU开发1993年，个人电脑主要通过字符串发送指令，但以家用游戏机等为中心的三维图形时代正在到来。

英伟达的市场统治力技术壁垒：英伟达在GPU领域深耕数十年，其CUDA架构与软件生态（如TensorRT、cuDNN）成为AI开发的标准工具链。市场份额：在AI服务器核心芯片市场占据近80%份额，客户包括微软、谷歌等科技巨头，需求远超供给。

Ampere?架构:把显卡炼成AI炼丹炉的男人

Ampere架构是英伟达推出的以电磁学大师安培命名的GPU架构，通过7nm工艺、第三代Tensor Core及混合精度计算等技术，将显卡从图形处理工具升级为AI算力核心，覆盖从消费级显卡到超级计算的全场景应用。

相比图灵架构，安培架构的SM单元进行了显著升级。首先是L1 cache升级成了128kb。其次，RT Core升级到了第二代，官方宣传第二代RT CORE优化了相关算法，最高可以实现8倍于前代的速度。同时，Tensor Core也升级为第三代，AI计算性能更强。

L1缓存提升：在Ampere架构中，每个SM单元的L1缓存提升至128KB。RT Core与Tensor Core升级：RT Core升级到第二代，Tensor Core进化到第三代，AI运算性能大幅提升。ALU支持：ALU支持FP32和INT32，每个SM单元能同时处理64个INT32和64个FP32，或者128个FP32，理论上性能接近两倍提升。

通过使用更少的渲染通道提供更高质量的输出，它加速了AI去噪并缩短了渲染时间。总结 NVIDIA Ampere架构GPU通过引入新的核心特性、改进SM架构以及提升关键性能，为图形处理和加速计算领域带来了革命性的变化。