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过去，大家围着国产芯片问的是，峰值算力多少？制程多少纳米？和英伟达相比差多少？ 走到清微智能的展位前，你会发现一件有意思的事：这里摆的不只是芯片。可重构芯片、4K超节点、RAISA软件栈、行业应用，被放在一起呈现——像是在回答所有国产芯片厂商都绕不开的问题：
今日，阶跃星辰Step 3.5 Flash开源并上线，该模型在Agent场景和数学任务上能力逼近闭源模型，能够胜任复杂、长链条任务，是阶跃星辰迄今最强的开源基座模型。就在上周，阶跃星辰宣布由旷视科技联合创始人、千里科技董事长印奇正式出任董事长，并完成华勤、腾讯等参投的超50亿元B+轮融资。这也是印奇履新后，阶跃星辰在开源模型领域的首个大动作。
清华校友创业，美团腾讯持股。
当国产AI芯片接连发布、估值高涨之际，一个尖锐的问题依然悬在头顶：它们真的能撑起下一代万卡集群与万亿参数模型的训练吗？
软件+硬件的全链路国产 AI 体系来了？ 这几天，不论国内国外，人们都在关注 DeepSeek 发布的 V3.1 新模型。
GPU万卡集群，小米下场了！摩尔线程智算集群扩展至万卡！中国移动将商用三个自主可控万卡集群......一系列标题的袭来，让笔者突然意识到，仿佛在不经意间，智能算力建设已然迈入万卡时代。
国产AI芯片独角兽，A股IPO正式启动！
已经融资近70亿，估值160亿。
不降低大模型算法精度，还能把芯片的算力利用效率提升 2~10 倍，这就是编译器的魅力。