Artykuły według tagu: ai-hardware

NeoLogic quasi-CMOS: technologiczny pionier WEF 2026

Izraelski startup NeoLogic zrewolucjonizował architekturę układów scalonych dzięki quasi-CMOS. Trzykrotne zmniejszenie zużycia energii. Dowiedz się, kto wygra, a kto przegra.

Suwerenna AI Wielkiej Brytanii: plan za 1,5 mld dolarów i walka o chipy

Analiza planu Wielkiej Brytanii dotyczącego stworzenia suwerennego sprzętu AI za 1,5 mld dolarów. Rola AMD, startupów Fractile i ukryta walka o ARM. Czytaj szczegóły.

Nvidia i SK Hynix: wieloletnie porozumienie o pamięci HBM4 dla AI

Analiza wieloletniego partnerstwa Nvidii i SK Hynix w zakresie rozwoju HBM4 i HBM4E. Kto wygrał, kto przegrał i dlaczego zmienia to infrastrukturę AI. Przeczytaj szczegóły.

Wielofunkcyjny tranzystor POSTECH dla urządzeń AI: przełom czy kuriozum?

Południowokoreańscy naukowcy stworzyli tranzystor z przyspieszeniem 4-krotnym i redukcją komponentów o 75%. Analiza technologii, perspektyw i ryzyk dla Samsung, Intel i TSMC.

Architektura AI NVIDIA Rubin uruchomiona w produkcji w USA: analiza

Analiza cichego przewrotu NVIDIA Rubin: dlaczego startupy otrzymały chipy jako pierwsze, kto traci, problemy termiczne i konsekwencje dla rynku AI. Czytać.

ARM-komputery Nvidia i Microsoft: RTX Spark na Windows

Nvidia i Microsoft przygotowują ARM-PC z chipem RTX Spark i wydajnością AI 1 petaflop. Dowiedz się o konsekwencjach dla Intel, AMD i rynku. Przeczytaj szczegóły.

Meta opracowuje urządzenie noszone z AI: strategia Zuckerberga

Meta potwierdziła opracowanie urządzenia noszonego z AI. Analizujemy strategię „ośmiornicy”, subskrypcję Hatch, konkurencję z Apple i ryzyko prywatności. Przeczytaj szczegóły.

Chip Apple M5: proces 3 nm, 128 rdzeni neurobloku, rewolucja AI

Apple M5 z 3 nm TSMC i 128 neurordzeniami: AI 4 razy szybsze od M4. Dlaczego chip nie jest potrzebny 95% użytkowników, ale Apple sprzedaje go wszystkim. Szczegółowa analiza.

HBM4: masowa produkcja Samsung i SK Hynix dla NVIDIA — problemy i rzeczywistość

Samsung i SK Hynix rozpoczęły produkcję HBM4 dla NVIDIA Rubin. Podwójna przepustowość ukrywa problemy: warpage, opóźnienie SK Hynix i zmniejszenie pojemności. Poznaj prawdę o wyścigu pamięci AI.

Chip kwantowy w temperaturze pokojowej: przełom w AI i technologiach fotonowych

Prototyp nanofotonicznego chipa z Uniwersytetu Monash działa w temperaturze pokojowej, przetwarzając informację kwantową i obrazy. Dowiedz się o technologii valleytroniki i jej zaletach.

Tranzystor polarytonowy: obliczenia bez elektronów

Naukowcy stworzyli tranzystor polarytonowy działający na świetle. Dowiedz się, jak technologia 20 fJ/bit zmieni układy AI i centra danych. Czytaj analizę!

AMD Helios vs Nvidia: wojna o stojaki AI

AMD uruchamia Helios — otwarty stojak AI przeciwko Nvidia. Dowiedz się, dlaczego to zmiana układu sił na rynku centrów danych, a nie tylko nowy układ. Analityka i prognozy.

Nvidia i Corning: zastąpienie miedzi optyką w infrastrukturze AI

Jak umowa Nvidii i Corninga o wartości 3,2 mld USD zmienia rynek światłowodów dla AI. Ekskluzywny dostęp, 10-krotny wzrost mocy i koniec kabli miedzianych. Przeczytaj analizę.

Chiński komputer kwantowy na 1000+ kubitów: przełom

Komputer kwantowy na chipach fotonowych z 3000+ kubitów zaprezentowano w Pekinie. Dowiedz się, jak zmieni to rynek i rzuci wyzwanie IBM. Przeczytaj analizę.

TPUv8 od Google: dwa chipy do uczenia i inferencji AI

Google dzieli TPUv8 na specjalistyczne chipy do uczenia i inferencji. Dowiedz się, jak to zmienia architekturę infrastruktury AI i konkurencję z Nvidia.

Lokalny AI na RTX 3090: miningowy zestaw

Zestaw na H510 Pro BTC+ i 3 RTX 3090 dla gpt-oss-120b: 110 t/s inferencji, optymalizacja ładowania. Testy, schematy, koszty dla deweloperów LLM.