今年年初，美国再次升级对华芯片出口管制，一边忙着拉拢盟友收紧政策，一边笃定“卡死EUV，就能拖住中国半导体发展”。 可就在五角大楼信心满满之际，塔夫茨大学教授克里斯·米勒的一句话，却直接戳破了西方的幻想，甚至让美方陷入沉默：中国人不可怕，可怕的是他们买了光刻机，却根本不急着拿来造芯片。 千万别把米勒当成只会喊口号的“跳梁小丑”，他的分量远超普通“中国通”。 2022年，他出版的《芯片战争》一书，直

隔着屏幕看，平平无奇；可一旦凑近，瞬间被惊到——这效果谁能不心动？ 眉毛是一根一根植上去的，眼睛里带着水光，鼻翼旁的细纹、嘴角的微动、脸部轮廓，全都精准还原。就连皮肤浅浅的褶皱都复刻得一模一样，站在面前，真跟真人没两样。 很多人说，在电视上看就没那么逼真。其实道理很简单：画面一柔、光线一打、距离一远，细节全被“吃掉”，眼睛也懒得去分辨。可一近距离看就完全不同，所有细节都冒出来，立体感立刻拉满，真假

预算30多万买豪华中型SUV，不少人最后都卡在XC60和Q5L之间纠结。一个朋友刚花33万提了XC60，结果看到同事的四环车标又开始动摇；另一边也有Q5L车主看到XC60的置换补贴和政策，觉得自己车机不够智能、内饰异味大，瞬间不香了。 这种纠结很真实——要XC60的安全配置和健康座舱，还是Q5L的品牌附加值和社交属性？要全家出行的安心感，还是商务场合的面子？要实惠的落地价，还是二手市场的高残值？

开篇设问：算力困局下，“上天” 为何成破局关键？ 地面算力瓶颈凸显，太空成新蓝海 在当今人工智能产业蓬勃发展的浪潮中，算力作为其核心驱动力，需求正呈现爆发式增长。从图像识别到自然语言处理，从智能驾驶到医疗影像分析，各类 AI 应用对算力的依赖程度与日俱增。然而，地面数据中心作为当前算力的主要承载主体，正面临着诸多难以突破的瓶颈。 以能源消耗为例，数据显示，全球数据中心的耗电量逐年攀升，占全球总耗电

算力告急：全球 AI 基建的现实困局 供需失衡：从训练到推理的算力缺口爆发 在 AI 蓬勃发展的当下，算力作为其核心驱动力，正面临着前所未有的挑战。甲骨文与 OpenAI 签署的 5 年 3000 亿美元推理算力订单，宛如一颗投入湖面的巨石，激起千层浪，将 AI 算力需求的现状赤裸裸地呈现于大众眼前。这一巨额订单不仅刷新了人们对算力交易规模的认知，更凸显出全球 AI 推理算力供不应求的严峻现实。甲

近期，英伟达正式宣布旗下新一代AI训练芯片H200量产上市，作为H100芯片的迭代版本，该芯片重点优化算力性能与能效比，专门适配超大规模AI大模型训练、自动驾驶算法研发等高性能计算场景。 算力翻倍 英伟达H200 AI芯片的核心升级集中在算力与显存性能两大方面，相较于上一代H100芯片，其综合性能提升显著。该芯片搭载英伟达Hopper架构，内置张量核心，在大模型推理场景中性能较H100提升60%至

近期，华为MatePad Pro 13.2英寸平板凭借出色的产品力，持续占据国内平板市场热销榜单前列，成为办公、创作及学习人群的首选设备之一。这款平板作为华为平板系列的旗舰机型，搭载HarmonyOS 4.3操作系统，在屏幕尺寸、硬件配置和生产力体验上均有明显升级，不仅斩获多项MWC权威奖项，还助力华为连续五个季度蝉联中国平板市场份额第一。其热销态势也印证了大屏生产力平板的市场需求正在持续提升，成

华为盘古系列大模型的迭代动态持续受到科技圈关注，尤其是盘古Ultra及衍生版本的推出与落地，进一步展现了华为在AI大模型领域的技术实力。 作为华为重点布局的通用语言大模型，盘古Ultra自2025年4月发布以来，不断在模型性能、架构优化上实现突破，同时逐步拓展应用场景，从消费端交互到工业端生产，全方位赋能各行业智能化转型，形成了“技术迭代+场景落地”的双推进态势，成为国内自研大模型领域的重要标杆。

近期，字节跳动在AI芯片领域的动态持续受到科技圈关注，围绕其自研芯片的传闻、采购计划及布局方向，不断有新消息流出。作为国内AI领域的重要玩家，字节跳动旗下拥有豆包AI助手、火山引擎等多个需要大量算力支撑的业务，随着业务规模扩大，对芯片的需求也持续攀升。不同于单纯采购外部芯片，字节跳动选择“自研+采购”双轮驱动的战略，既持续投入资金采购优质芯片保障当下需求，也加速推进自研芯片项目，试图减少对外部厂商

小米手环8是小米公司于2023年4月18日发布的入门级智能手环，分为标准版和NFC版两个版本，首销价分别为239元和279元，上市后快速获得消费者关注，仅几个月时间中国区累计出货量就突破110万只，成为入门级智能手环市场的热门产品。这款手环主打轻量化、易上手和高实用性，无需专业操作基础，兼顾日常健康监测、运动记录和便捷生活功能，适配Android和iOS双系统，适合各类人群日常使用。 产品定位与外