如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来 源 ： 内容来自 cnbc 。 ● Groq 表示已与 Equinix 合作建立了其首个欧洲数据中心。 ● 在其他美国公司也加大对欧洲的投资之后，这家人工智能半导体初创公司正寻求利用欧洲 对人工智能服务日益增长的需求。 ● Groq 获得了三星和思科投资部门的支持，该公司表示，数据中心将设在芬兰赫尔辛基。 人工智能半导体初创公司 Groq 周一宣布，它已在欧洲建立了首个数据中心，正在加快国际扩张步 伐。 Groq 由三星和思科的投资部门支持表示，该数据中心将位于芬兰赫尔辛基，并与Equinix合作。 继其他美国公司加大对欧洲的投资之后，Groq 也希望利用欧洲对人工智能服务日益增长的需求。 北欧地区尤其受到数据设施的青睐，因为该地区拥有便捷的可再生能源和更凉爽的气候。上个月， 英伟达首席执行官黄仁勋在欧洲签署了包括数据中心在内的多项基础设施协议。 Groq 的估值为 28 亿美元，该公司设计了一款名为语言处理单元 (LPU) 的芯片。该芯片的设计初 衷是推理而非训练。推理是指预先训练好的 AI 模型解读实时数据并得出结果，类似于热门聊天机 器人给出的答案。 虽然英 ...

公司动态 - 人工智能半导体初创公司Groq宣布在欧洲建立首个数据中心，选址芬兰赫尔辛基，与Equinix公司合作 [1] - Groq公司估值28亿美元，获得三星和思科投资部门支持 [1] - Groq设计的语言处理单元(LPU)芯片专为人工智能推理而非训练设计，功能类似热门聊天机器人生成答案 [1] - Groq目前在美国、加拿大和沙特阿拉伯设有采用其技术的数据中心 [2] 行业趋势 - 欧洲对人工智能服务需求增长，吸引美国公司加大投资，北欧地区因可再生能源和凉爽气候受青睐 [1] - 英伟达首席执行官黄仁勋近期在欧洲签署多项基础设施协议，包括数据中心建设 [1] - 人工智能推理芯片市场竞争激烈，除Groq外，SambaNova、Ampere、Cerebras和Fractile等初创企业参与竞争 [1] 技术合作 - Equinix作为全球数据中心建设商，连接亚马逊、谷歌等云服务提供商，简化企业使用多供应商流程 [2] - Groq的LPU将安装在Equinix数据中心，企业可通过Equinix访问Groq的推理能力 [2] 政策环境 - 欧洲政客推动"主权人工智能"理念，要求数据中心设在本地区以提升服务速度和数据主权 [2]

尽管NVIDIA的市值目前稳居美国股市前三，但其市场地位已经不如之前那么稳固。一个标志性的事件，是Google使用TPU芯片（张量处理单元），训练 出了Gemini 2.5 Pro这个SOTA通用模型，打破了SOTA模型主要由NVIDIA GPU训练的垄断。 在市场更大的推理计算市场，NVIDIA的领先相对就更小；它不光面对AMD，Google，华为等大厂的竞争，还有一票创业公司，用各种各样或性能更优， 或能耗更低的推理芯片和它竞争，包括但不限于D-Matrix、Etched、Recogni、Lightmatter等。在这批创业公司中，发展得较好得是Groq。 在2024年早些时候，Groq完成由贝莱德(BlackRock)领投的6.4亿美元融资，Neuberger Berman、Type One Ventures、思科、KDDI和三星催化基金也参与了 此次融资。这一融资使得Groq的总融资金额超过10亿美元，公司估值达到28亿美元。 此外，在那次融资后Meta的首席AI科学家Yann LeCun加入Groq，担任技术顾问；而英特尔前晶圆厂业务负责人、惠普前CIO Stuart Pann加入Groq担任首席 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 在AI芯片这个波澜壮阔的竞技场上，一度被奉为"技术圣杯"的大规模训练，如今正悄然让位于更 低调、但更现实的推理市场。 Nvidia依然在训练芯片市场一骑绝尘，Cerebras则继续孤注一掷地打造超大规模计算平台。但其他 曾在训练芯片上争得面红耳赤的玩家——Graphcore、英特尔Gaudi、SambaNova等——正在悄悄 转向另一个战场：AI推理。 这一趋势，并非偶然。 AI训练作为一个重资本、重算力、重软件生态的产业，Nvidia的CUDA工具链、成熟的GPU生态 与广泛的框架兼容性，使其几乎掌握了训练芯片的全部话语权。而Cerebras虽然另辟蹊径，推出了 超大芯片的训练平台，但仍局限于科研机构和极少数商业化应用场景。 在这种格局下，新晋芯片企业在训练市场几乎没有生存空间。"训练芯片的市场不是大多数玩家的 竞技场"，AI基础设施创业者坦言，"光是拿到一张大模型训练订单，就意味着你需要烧掉数千万 美元——而且你未必赢。" 规模并行结构适合处理这类不规则数据结构。 在应用领域，IPU在化学材料和医疗领域表现突出，曾被用于冠状病毒研究。2020年，微软的 Sujee ...

AI芯片行业趋势 - AI芯片行业正从大规模训练市场转向更具现实落地潜力的推理市场，Nvidia在训练市场占据绝对主导地位，而其他公司如Graphcore、英特尔Gaudi等纷纷转向推理领域 [1] - 训练市场门槛极高，需要重资本、重算力和成熟的软件生态，新晋企业难以与Nvidia竞争，推理市场则更易规模化和商业化 [1][4] - 推理市场的优势在于内存和网络需求较低，适合初创企业切入，而Nvidia在训练市场的优势包括CUDA生态、HBM内存和NVLink技术 [21][22] Graphcore转型 - Graphcore曾专注于训练芯片IPU，其Colosual MK2 GC200 IPU采用台积电7nm制程，性能接近Nvidia A100，2020年估值达28亿美元 [4] - IPU在稀疏数据处理（如分子研究）和医疗领域表现突出，微软曾用于新冠X光片识别，速度比传统芯片快10倍 [5] - 由于训练市场竞争失败，Graphcore被软银收购后转向推理市场，推出轻量级推理方案，聚焦金融、医疗和政府场景 [5][6] 英特尔Gaudi策略调整 - 英特尔2019年以20亿美元收购Habana Labs，Gaudi2采用7nm制程，吞吐量性能比Nvidia A100高2倍 [7] - 内部管理混乱导致Gaudi市场表现不佳，2023年转向"训练+推理并重"，Gaudi3强调推理性价比，成本优势达30% [9][10] - 英特尔终止Falcon Shores开发，Gaudi3现面向企业私有化部署，如语义搜索和客服机器人 [10][11] Groq技术定位 - Groq创始人曾参与Google TPU开发，其LPU架构采用确定性设计，专注低延迟推理，适合大模型推理任务 [13] - 2024年展示Llama 2-70B模型推理速度达300 token/秒，吸引金融、军事等延迟敏感领域客户 [15] - Groq转型推理即服务（Inference-as-a-Service），通过GroqCloud平台提供API，与LangChain等生态集成 [16] SambaNova业务转向 - SambaNova的RDU芯片曾主打训练优势，但2022年后转向推理即服务，推出企业AI系统SambaNova Suite [17][19] - 聚焦金融、政府等私有化部署需求，提供合规化推理解决方案，与拉美金融机构和欧洲能源公司合作 [20][21] - 2024年裁员15%，完全放弃训练市场，专注推理商业化 [19] 技术对比与市场逻辑 - 训练芯片需复杂内存层级（HBM/DDR）和全互联网络，Nvidia凭借CUDA生态和硬件优化占据绝对优势 [21][22] - 推理芯片门槛较低，初创企业可通过垂直场景（如医疗、金融）或技术差异化（如Groq的低延迟）竞争 [23] - 行业进入"真实世界"阶段，竞争焦点从算力转向成本、部署和维护便利性 [23]

事实证明，关税战的失败堪称美国自二战以来最为严重的战略失误，其所引发的一系列后果，正逐步侵蚀美元体系根基，甚至可能致使美国经济与金融体系 全面崩盘。 报道显示，自2025年4月起，日本、法国、英国等12个国家相继减持美债，单月净减持规模一举突破900亿美元大关。其中，英国抛售了441亿美元，而作为 美债最大海外持有国的日本，在4月首周便抛售了约500亿美元美债，创下近10年来单周抛售量新高。 这一计划原本看似天衣无缝，既能解决财政赤字问题，又能借助全球关税增加财政收入。但现实却给了美国沉重一击，美联储坚决不降息，再加上关税战的 反噬效应，美国的完美计划彻底落空。 更让美国担忧的是，美债抛售潮可能会持续蔓延，毕竟中国目前尚未大规模减持美债。 与此同时，中国的强硬反制措施，精准地卡住了美国命门。关税反击、稀土断供、实体清单精准打击等一套连环招下来，美国股市两天蒸发5万亿美元，特 斯拉股价暴跌10%，超市里卫生纸都被抢光——老百姓为通胀买单，特朗普的"农民票仓"更是直接炸锅。 事实上，近年来中国于前沿技术领域实现反制、变被动为主动的案例层出不穷：在高性能GPU供应紧张的局面下，我国科学家利用有限芯片资源研发出 De ...

MCI富含天然蛋白质，采用温和工艺从牛奶中提取。Arla旗下的Lacprodan MicelPure®系列原本已涵盖 多种适用于医疗营养的MCI解决方案。如今，该系列再添新成员——Lacprodan MicelPure® Medical，专为满足医疗营养的特殊需求而设计。 抗击营养不良，推动医疗营养市场增长 营养不良已成为驱动全球医疗营养市场持续创新的核心动力之一。根据Innova市场预测，2024至2027 年间，该市场将以5%的年复合增长率稳步发展。在2019至2024年期间，全球30%的口服营养补充产品 （ONS）和52%的管饲产品均涉及营养不良相关问题[1,2]。 据估算，全球约有20-70%的癌症患者及30-70%的老年患者面临营养不良问题[3,4,5]，这不仅影响生活 质量，还可能增加死亡风险。尽管医生为患者制定了营养干预方案，但研究显示，约半数患者难以坚持 执行，主要原因包括口感不佳、质地不适等[6,7]。 全球营养原料领军企业Arla Foods Ingredients近日宣布，其创新型胶束酪蛋白分离物（MCI）解决方案 将重点发力医疗营养领域，以应对市场对高品质医疗营养原料的快速增长需求。 ...