∞ 一个CPU插槽至少传三代 Intel终于向AMD看齐了
对于DIY玩家来说，Intel平台最令人诟病的一点，莫过于"两代一换"的短命鬼CPU插槽。每次想要升级最新处理器，往往意味着连带着主板甚至内存都要一起更换，额外增加了不少成本和麻烦。不过，这一延续多年的惯例，或许即将迎来终结。
据知名Intel硬件爆料人Jaykihn透露，Intel正在酝酿一项重大战略转变，计划效仿AMD的长寿命插槽策略。即将发布的LGA 1954插槽，有望打破"两代必换"的铁律，支持从Nova Lake、Razor Lake开始的多代后续处理器。这意味着，未来几年内，消费者购买一块LGA 1954主板，就能连续升级三代甚至更多代的Intel处理器。
这一转变的关键，在于BIOS芯片容量的提升。据悉，搭载900系列芯片组的LGA1954主板，尤其是面向发烧友的Z系列高端型号，将统一配备64MB的BIOS SPI ROM。充足的固件空间，能够容纳未来多代处理器的微码和驱动，从根本上解决了以往主板因BIOS容量不足而无法兼容新CPU的问题。Z970和Z990主板，极有可能成为这次长寿命平台的最大受益者。
爆料显示，对于B960这类主流定位的主板，Intel只是推荐厂商使用64MB BIOS芯片，并未做出强制要求。这就可能导致不同价位、不同品牌的主板，在未来的处理器兼容性上出现明显差异。
高端用户将享受到无缝升级的便利，而预算有限的消费者，则可能需要看主板厂商的良心。这种情况其实在AMD的AM4平台上也曾出现过，当时不少低端主板为了支持新处理器，不得不砍掉一些老CPU的兼容性或者功能。
回顾Intel的历史，上一个真正长寿的主流插槽还要追溯到22年前的LGA 775，它先后支持了四代处理器。在此之后，Intel的主流插槽基本都只支持两代产品，即便是有小幅改进的Refresh版本也不例外。虽然面向高端工作站的LGA 2011插槽也有类似LGA775的寿命，但那毕竟属于小众的HEDT平台。
如今，AMD已经明确承诺AM5插槽将一直支持到2029年。如果Intel真的能够兑现LGA1954的长寿命承诺，无疑将大幅提升其平台的竞争力，也算是对多年来消费者呼声的一次正面回应。
今年晚些时候，随着Nova Lake处理器的正式发布，我们就能知道Intel这次是否真的说到做到了。
∞ 新疆一3A景区机器人踢中男童腹部致其痛苦倒地
6月1日，有新疆网友发布视频称，带娃到3A级景区乌鲁木齐植物园游乐园游玩时，孩子围观机器人表演的过程中被机器人踢到。视频显示，机器人在做出武术动作时，精准地踢到一名围观男孩的腹部，男孩捂住腹部后痛苦倒地。
家长称，当时已经报警处理完了，所幸孩子没事，但对负责人的态度很不满意，事发时工作人员毫无反应。
上述视频引发广泛关注后，涉事景区在某平台的官方账号接连发布4个机器人相关视频，视频中，机器人的脖子上被挂上“我错了，都怪师父是张三丰”的牌子，并出现机器人道歉桥段，其中一个视频还配文“耐造的来”，疑似回应此事。
6月3日，大河报《看见》记者致电该植物园，说明来意后，电话被挂断，此后一直无法接通。私信联系该网友关注后续，亦未获回复。
记者在该景区官方账号的直播间看到，主播仍在宣传机器人展演表演，称这是包含在景区门票中的。记者在直播间咨询机器人踢到小男孩的处理后续，主播称，“机器人打得不好，准头不行，这两天它已经在好好练功并进行全面校准，以后会更加精准，不会再出现类似情况了。”被问到是否负责小男孩的检查费用时，主播先是称“包的”，后又改口称这个问题需要找主办方核实，未正面回答是否加赠护栏等措施。还称“没有后续了，机器人的万字检讨已经结束了”。主播在景区宣传中介绍称：“该机器人是春晚同款的宇树机器人，价值20W，还在展演。”
记者查询获悉，该景区属国家3A级景区。记者在该景区团购页面获悉，机器人展演仅需一元钱，并在显著位置标识“每天有”。演出内容包括：未来原子机器人展演、熊猫展演、机器狗展演，详情页上标注为宇树G1机器人。
同日，记者致电乌鲁木齐高新区文旅部门，工作人员称，会核实该情况后给记者回电，截至发稿暂未获回复。
∞ Perplexity CEO：一项指标将决定谁是AI竞赛最终赢家
核心要点 Perplexity 首席执行官阿拉温德・斯里尼瓦斯表示，单位功耗、单用户下实现最高词元价值的企业，终将赢得 AI 行业竞赛。 统筹调度架构、打通云端与终端设备侧模型部署，是打造高价值 AI 企业的关键。
斯里尼瓦斯周三在 CNBC 采访中表示：AI 算力能耗能创造最高经济效益的公司，最终将斩获最高估值在他看来，未来胜出的标准，就是实现每瓦功耗、每位用户对应的最高词元价值。“只有在精度、响应时延、使用成本、隐私安全与智能能力之间找到最优平衡、最大化该项指标，企业才能长期领跑 AI 赛道。” 斯里尼瓦斯在专访中对主持人埃莱恩・余说道。
词元（token） 是 AI 模型运算的基础数据单元，AI 大模型处理指令时会把任务拆分为一个个词元，每一枚词元的计算都需要消耗电力。斯里尼瓦斯的逻辑是：能耗与产出性价比最优的厂商，将占据行业制高点。
他提到：“部分模型厂商看似凭借高昂定价赚得盆满钵满，但这只是短期营收红利。”
Perplexity 正加码 智能体 AI（Agentic AI） 研发，这类 AI 不再局限于简单问答，可自主完成复杂长周期任务。今年 2 月公司发布 Perplexity Computer 智能体产品。
Perplexity 自研部分大模型，主力产品同时接入 Anthropic 等第三方厂商模型；公司核心研发方向是优化运算效率、降耗提效。为此，Perplexity 周二推出一款名为 “统筹调度器（orchestrator）” 的终端工具 ——Perplexity Personal Computer。
统筹调度：打通云端与本地终端算力
统筹调度系统的作用：根据任务匹配最优大模型、调度多智能体协同作业、自主选择在云端或本地设备运算。目前绝大多数 AI 运算集中在云端数据中心。
当下行业趋势是把大模型部署在手机、笔记本等终端硬件：本地运算既能省电、缩短响应速度，还因数据不上传服务器而强化隐私安全。Perplexity Personal Computer 可自动择优分配运算位置。
斯里尼瓦斯称：“数据中心正在搬进你的笔记本电脑。打造一套统一的 AI 操作系统，统筹全链路资源至关重要。”
周三官方确认，该终端工具即将登陆微软 Windows 系统，可打通 Word、Outlook 等软件与本地文档；此前产品已上架苹果 Mac 平台。
斯里尼瓦斯表示，Perplexity 的核心目标是构建难以被复制的长期竞争壁垒，而破局关键就在统筹调度架构：“搞定跨端统筹，就能构筑高价值、可持续成长的企业。”
行业竞争日趋白热化
OpenAI、Anthropic、谷歌全都重兵押注 AI 智能体赛道，Perplexity 面临激烈竞争。
据最新估值，Perplexity 估值 200 亿美元，大幅落后 Anthropic（近 1 万亿美元）与 OpenAI（超 8500 亿美元）；本周 Anthropic 已秘密递交美股 IPO 申请，AI 上市热度持续走高。
微软、苹果也在自研同类 AI 智能体：微软周二发布全新代码与推理大模型；苹果正在依托谷歌模型迭代 Siri 语音助手。
斯里尼瓦斯认为，巨头自研自有 AI 不会构成致命威胁，跨平台中立架构是 Perplexity 的差异化优势：
“巨头固然会自建 AI 体系，但我们在打造兼容性最强的 AI 操作系统，适配全品类大模型、各类芯片、主流操作系统与终端硬件。我们搭建中立混合统筹层，同步兼顾效率、成本、性能等多元指标。”
公司接入 Anthropic 模型，对方模型迭代升级直接带动 Perplexity 产品能力提升。斯里尼瓦斯透露，受益于 Anthropic 的技术进步，Perplexity 年化营收自年初以来已经翻至原先三倍。
∞ SK海力士在台北国际电脑展展示HBM4E 48GB 12层堆叠 单颗带宽达4TB/s
SK海力士在2026年台北国际电脑展上展示了下一代HBM4E高带宽内存样品，重点面向英伟达、AMD等厂商即将推出的AI数据中心GPU平台。随着生成式和推理型AI模型规模不断膨胀，行业对更高带宽、更大容量以及更高能效的存储需求持续攀升，HBM4E被视为在HBM4基础上的再一次重大演进。
据介绍，本次展出的HBM4E单颗芯片采用32Gb芯粒，相比HBM4在裸片密度上提升约33%。在堆叠结构上，HBM4E通过12层堆叠即可实现48GB容量，而此前要达到同等容量通常需要16层堆叠，这意味着在保持容量不变的前提下，有望降低封装高度与复杂度，为系统设计留出更多余地。在性能方面，HBM4E单引脚速率最高可达16Gbps，相比HBM4提升约37%，单颗带宽可达到4TB/s，创下该类产品的带宽新高。
业内人士指出，英伟达Rubin以及AMD MI400系列等新一代AI数据中心GPU，将在今年陆续采用HBM4内存方案，而HBM4E则被视为后续产品的升级方向。SK海力士此次在展会提前展示HBM4E样品，表明其在下一阶段HBM竞争中的积极布局。该公司预计，HBM4E首先将会出现在计划于明年推出的英伟达Rubin Ultra GPU上，后续一代的产品则可能采用多GPU与HBM4E芯粒的高密度封装，以进一步拉高AI算力与内存带宽上限。
从技术演进路径看，HBM4E延续了HBM家族在带宽与能效方面的迭代思路。此前的HBM3E在36GB、12层堆叠配置下，已实现了每颗1.2TB/s级别的带宽和功耗改进，而HBM4在48GB、16层堆叠形态下进一步提高了针脚速率与总体带宽。当前公布的参数显示，HBM4E在相同48GB容量下，通过更高的单芯密度与12层堆叠设计，实现了带宽和功耗效率的同步提升，有助于在AI推理和训练等高负载场景中缓解内存瓶颈。
除了HBM产品线，SK海力士还在展会同期披露了针对AI时代的新型堆叠式NAND方案“AI-N B”。该方案借鉴HBM的通孔硅穿接（TSV）堆叠思路，将多层NAND芯片纵向堆叠，以实现“HBM级带宽、SSD级容量”的组合能力，目标是为大规模AI推理提供更高吞吐的存储系统，同时缓解当前高带宽存储供应紧张带来的产业压力。这一思路与业内其他厂商提出的HBF和Z-Angle等技术路径有一定相似之处，均试图通过三维堆叠与高速互连，弥合高带宽内存与大容量存储之间的性能与成本鸿沟。
在客户端与终端侧产品方面，SK海力士也展示了多款面向“AI PC”的新品，其中包括基于1cnm工艺的96GB LPCAMM2内存模组。该模组采用LPDDR5X标准，传输速率最高可达9.6Gbps，预计将于今年晚些时候随新一代AI PC平台一同推向市场。在固态存储领域，公司展出了V9 NAND系列，提供QLC与TLC两种颗粒形态，单颗容量最高可实现2TB，并可封装为紧凑型cSSD产品，主打小型化设计与高能效，并采用无DRAM架构以进一步优化成本与功耗表现。
总体来看，从HBM4E到堆叠式NAND，再到高密度LPCAMM2与V9 NAND SSD，SK海力士在本届台北国际电脑展上集中展示了其围绕AI数据中心与AI PC两大应用方向的完整存储布局。在AI算力与存储需求同步爆发的背景下，新一代高带宽、高密度、低功耗存储产品将成为GPU等计算芯片释放性能的关键支撑，而HBM4E样品的首次公开亮相，也被视为下一轮HBM技术竞争的重要信号。
∞ 全球最大私人“凤凰”激光系统点火 助推惯性约束核聚变迈向商业化
美国聚变创业公司 Xcimer Energy 宣布，其位于私营设施内的“凤凰（Phoenix）”激光系统已于当地时间周三正式点火运行，公司称这是目前全球最大、由私人拥有的激光装置 。Xcimer 正试图在国家点火装置（NIF）实验基础上，将惯性约束核聚变从实验室技术转化为具备商业潜力的新型发电方式 。
Xcimer 的技术路线以美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室的国家点火装置为蓝本，该装置在 2022 年 12 月首次实现聚变反应释放的能量超过点火所需能量，被视为核聚变研究的重要里程碑 。在 NIF 实验中，研究人员利用 192 束激光瞄准一个比铅笔橡皮头还小的燃料靶，激光首先打在一个金制靶腔上，将其汽化并转化为 X 射线，再由 X 射线压缩内置燃料小球，使其中原子发生聚变并释放能量 。
相比之下，Xcimer 认为，通过采用更强大、结构更简化的激光系统，有望在保持或提高聚变能产出的同时，降低系统复杂度与成本，从而为商业化铺路 。根据公司规划，其未来的聚变电站设计将配备两台可发射微秒级激光脉冲的主激光器 。这些脉冲将通过一套类似“能量压缩”的光学系统，引导并在纳秒级时间尺度内将能量传递至燃料靶上，从而在极短时间内完成燃料压缩，提高产生可用聚变反应的概率 。
此次上线的凤凰系统被视为迈向聚变电站道路上的关键中间步骤 。该系统采用“准分子放大（excimer amplification）”技术，这类激光在半导体制造中已有应用，但凤凰系统的功率显著提高 。Xcimer 向媒体介绍称，这台氟化氪（KrF）激光在满功率运行时可输出超过 1 千焦的能量，其激光放大核心长度达到 38 米 。公司认为，就私人拥有的激光系统而言，凤凰目前处于功率与规模的全球前列 。
不过，凤凰距离商业电站所需规格仍有不小差距 。Xcimer 预计，一座真正的商业聚变电站需要的激光总能量可能超过 12 兆焦，远高于凤凰目前的输出能力 。因此，凤凰更多是为后续更大规模系统提供技术验证平台，包括激光放大、脉冲整形、光学传输以及燃料靶相互作用等关键环节 。
在时间表方面，Xcimer 计划先在 2028 年完成一套原型系统的建设与测试 。在此基础上，公司将继续开发更大型的综合系统，目标是让整套装置实现“能量持平”，即输出至少与输入相当的电能水平 。按照公司当前设想，首座商业规模聚变发电厂有望在 2030 年代中期启动建设 。届时，如果技术与经济性能够达标，惯性约束聚变可能成为新能源版图中的一支重要力量 。
目前，全球聚变领域竞争日益激烈，多家初创公司都在探索不同路线和工程实现路径 。在此背景下，Xcimer 通过凤凰系统打响“全球最大私人激光”的头炮，既是技术实力展示，也是在向资本市场和政策制定者传递信号：惯性约束聚变正从实验室逐步走向工程化与产业化 。不过，从千焦级实验装置迈向兆焦级商业电站，仍意味着漫长的工程迭代与资金投入，凤凰的成功点火只是这一进程中的关键起点之一 。