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10月21日周三
  1. NVIDIA Blog71

    NVIDIA 发布多系列开源模型，覆盖语言、机器人、生物与量子领域

    NVIDIA 宣布扩展其开源模型家族，覆盖语言、机器人、生物和量子计算领域。新品包括 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt 语言模型、Nemotron Retriever 嵌入与重排序模型、面向结构化业务数据的 Kumo 开放权重基础模型、Cosmos 3.5 世界模型、面向自动驾驶的 Alpamayo 2 Edge。

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    关注理由：官方一次列全了语言、结构化数据、世界模型、蛋白设计与量子校准等多条开源模型线的发布与可用平台，便于横向了解其开源版图。

  8. The Quantum Insider64

    Rutgers 与 IBM 在 100 比特规模上演示实时量子反馈控制

    Rutgers、IBM 及合作机构在 Nature Physics 发表研究，在 156 比特 IBM Heron 处理器上选取最多 100 个量子比特链，演示运行中的实时反馈控制：系统交替执行信息扰乱与测量重置两类任务，共完成近 5000 次两比特操作和近 5000 次测量重置。当重置频率超过扰乱频率时，系统从混沌突然转变为可控的有序状态，出现相变，与理论预测一致。

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  11. Dan Nystedt45

    美光台湾罢工避免？据媒体报道，美光与台中厂区工会签署劳动协议，并取消了原定周四（10/22）的调解会议；与此同时，美光桃园工会正在开会，决定是否取消原定周四（10/22）的为期一天罢工。媒体称，罢工威胁促成了美光与台中工会的协议，台中工会是两个工会中较大的一个。$MU #semiconductors https://www.setn.com/news/1926020

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  12. The Quantum Insider51

    东芝发布 Quantum-Safe Networking 量子安全网络平台

    东芝发布 Quantum-Safe Networking（QSN）平台，统一集成后量子密码（PQC）、量子密钥分发（QKD）和量子随机数生成（QRNG），并结合集中式网络控制与密钥管理，面向电信运营商、数据中心服务商、企业和公共部门。平台可与现有网络基础设施集成，无需重建网络；其中 QSN Hub 1550/1310 采用主动光交换，单个 Hub 可服务数百个远程站点。

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  14. Light Reading48

    Toshiba 推出量子安全网络平台 QSN 主打可扩展性

    Toshiba 发布量子安全网络（QSN）平台，面向网络运营商、数据中心服务商、企业和公共部门，结合 PQC 与 QKD 技术，支持从单条专线到城域、环型、网状和长距离网络的多种部署。新平台采用光交换，一台机房设备可服务 100 或 1,000 个客户，替代目前每条光纤两端各需硬件的点对点模式。

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  16. SemiAnalysis46

    突发新闻🚨🚨：今天 Meta 确认他们正在生产环境中运行 TPU 推理。这对 CUDA 护城河意味着什么？ 对于读过我们公开 Newsletter 的读者来说，这并不意外，因为 2025 年 11 月 28 日我们就公开写过 Meta 是 TPU 客户，并有大量工程师在开发 TPU 相关工作。我们的加速器供应链模型中有 Meta TPU 采购的详细内容！

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  20. SK hynix Newsroom57

    Raja Koduri 谈半导体范式向存储转移：HBM、先进封装与 PIM 的数据供给逻辑

    SK hynix AI Ecosystem 系列第 4 篇由 OXMIQ Labs 创始人兼 CEO Raja Koduri 撰写，认为 AI 芯片竞争正从单纯堆算力转向保障数据供给。文章指出从片外 DRAM 读取数据的能耗可达片上 SRAM 的数百到数千倍，Transformer 大参数与长上下文降低数据复用使缓存失效，HBM 通过 TSV 堆叠把计算与存储距离从厘米缩到毫米。

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  24. Dan Nystedt61

    据台媒报道，台光电（EMC）董事长丁渝东表示，AI建设将使高端CCL（覆铜板）景气延续到2030年，公司正在台湾、马来西亚和中国大陆扩产以满足需求，并可能视需求和美国政策扩建美国工厂。他认为PTFE因成本、旧工艺和供应链等问题不构成对高端CCL的威胁，目前只有一家厂商在推动PTFE，台光电等采取观望态度。EMC的M10材料将于2026年底推出，M11于2028年推出。

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  31. a16z39

    a16z 的 Christian Keil 撰文指出，AI 接近设计出超越人类的硬件，这将改变难点所在：仿真更强使物理制造变为确认而非实验，需求转向零件、机加工和原材料，AI 实验室需获取藏在机械师和晶圆厂中的工艺知识。但他认为连超级 AI 也难以加速判断客户真实需求这一步；一旦跨越，AI 将带来真正的物质丰裕。

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    引用Christian Keil@pronounced_kyle

    https://x.com/i/article/2112590672087924736

  33. a16z53

    前 Intel CEO Pat Gelsinger 称，用 AI 工具三个月内就能完成优秀芯片设计，但硅片制造仍需约九个月，是当前主要瓶颈。他警告若一年半后才能规模化量产并搭载软件，当初对 AI 工作负载的理解已不再适用，制造和规模化问题因此成为 AI 硬件创新的关键制约。a16z 的 Christian Keil 撰文提出制造、测试与迭代是 AI 在硬件领域的下一个前沿。

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    引用Christian Keil@pronounced_kyle

    https://x.com/i/article/2112590672087924736

  34. Light Reading43

    Clearfield CEO Cheri Beranek 将于 2027 年 3 月 31 日退休

    光纤连接方案公司 Clearfield 宣布，总裁兼 CEO Cheri Beranek 将于 2027 年 3 月 31 日退休，继任者确定前她将留任现职，之后转任总裁兼 CEO Emeritus 协助交接。董事会已启动 CEO 搜寻程序，将联合猎头公司考虑内外部候选人。公司预计 2026 财年第四季度及全年业绩符合 2026 年 8 月 5 日财报电话会议给出的指引。

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  39. a16z41

    a16z 的 Christian Keil 撰文指出，AI 要成为超越人类的硬件工程师，必须从物理世界学习，但真实世界数据稀缺难获取：数据非均匀且持续变化、难以随时全面测量、采集成本高、物理过程耗时且加速有限，部分结果还是定性判断（如用户是否真的喜欢产品）。这类数据限制是当前 AI 能力发展呈“尖峰状”的主要驱动因素：测试结果越可量化、越可被机器读取，模型爬升就越快。

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    引用Christian Keil@pronounced_kyle

    https://x.com/i/article/2112590672087924736

  40. Morgan Stanley · Thoughts on the Market51

    摩根士丹利分析师解读 Spark 私人公司大会：AI 创业公司增长信号与软件护城河

    摩根士丹利三位分析师回顾 Spark 私人公司大会的观察，称 AI 需求真实，一家创业公司两年内年化经常性收入接近 40 万亿美元，另一家不到一年达到 10 亿美元。分析认为编程与推理工具因构建和采纳周期短而增长最快，应用软件落地更慢；模型正成为标配，价值向数据、工作流与编排层转移，推理成本下降或缓解软件公司毛利率压力；AI 也正通过无人机、仓储、农业等物理场景落地。

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