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DSpark刚开源一周，就被搬进了苹果电脑。移植版本叫mlx-dspark，跑的是Gemma-4 12B和Qwen3-4B这两个模型。装上之后，这两个模型在Mac上的生成速度分别提了1.6倍和1.4倍。
刚刚，The Information爆出：Anthropic已启动自研AI芯片的早期工作，并与三星电子讨论潜在的代工合作。据知情人士称，考虑中的选项包括三星的2nm制程和先进封装。
一家只做Transformer专用芯片的创业公司成功流片，连带官宣了一串大进展： 不仅筹集到了8亿美元的资金，还喜滋滋获得了10亿美元的客户大单。
三位哈佛辍学生创办。
如果只看标题，它很容易被归到“又一个万亿参数大模型”的队伍里：1.6 万亿总参数、MoE 架构、100 万 token 上下文、面向代码和 Agent 场景。但这次真正值得看的，不只是模型有多大，而是它背后的三个问题：国产算力能不能支撑前沿级大模型训练？
全球最昂贵的浪费，正发生在最聪明的公司里。当你正 Vibe Coding 嗨到不行，或者跑着的项目突然停摆，打开 CLI 工具一看，「你的额度已用完」字样出现时，心态不崩是不可能的。
美国当地时间6月24日，OpenAI与博通联合发布了双方合作的首款定制芯片Jalapeño。这是一款专用集成电路（ASIC），专门针对大语言模型的推理任务而设计，也标志着OpenAI正式进军AI芯片领域。
近日，国际能源研究机构AixEnergy发布《Market Outlook》报告，提出一个值得关注的判断：AI基础设施首先是一项能源决策，其次才是一项技术决策。报告认为，决定未来全球AI版图的关键因素，正从芯片、模型和算法，转向稳定、低成本且能够快速接入的能源系统。海湾国家凭借廉价电力迅速崛起，美国受制于电网瓶颈，中国则依托新能源和产业链优势加速布局，东南亚正试图成为新的算力高地。
全球最强超算，易主了！
亚马逊于 2020 年推出的 AI 加速芯片 Trainium 已赢得包括 OpenAI、Anthropic 及优步科技在内的数家重量级客户，这些企业均通过亚马逊云服务使用该硬件。亚马逊表示，该芯片已带来超过 2250 亿美元的收入承诺。