为实现 6 个月的超短迭代周期，Meta 正与三星电子的系统 LSI 业务联合加速研发，双方合作深入到芯片架构设计阶段。

Mistral 目前在算力上高度依赖英伟达，不过也在进行一些自研芯片探索。

Fractile 的芯片采用了不同于现有主流 AI XPU 的“模拟内存计算”架构，宣称运行头部模型时可实现 25 倍的速度、1/10 的成本。

HTX301 采用 LISA 语言指令集架构，专注带宽密集型负载，6 芯单卡功耗 240W 可运行 700B 模型。

三星为 OpenAI 定制 AI 芯片的计划因战略分歧陷入停滞。三星转而投资了 Anthropic，并可能为其代工芯片。不过，双方在数据中心、存储芯片等其他领域合作仍在继续。#AI 芯片# #三星 OpenAI 合作#

有消息人士称这笔交易将帮助字节跳动将已完成的内部芯片设计转变为生产就绪的半导体。

在近期推出的 TPU v8t 上，谷歌负责核心计算芯片的设计并协调 HBM 供应，这在节省计算芯片设计成本的同时也避免了博通“交钥匙”模式对 HBM 的加价。

得益于阵列、电路、封装、算法等多层次的整体优化设计，Etched 的台积电 N4P 芯片数学模块电压比大多数竞品低 50% 以上。

"Triggerfish" 片内 SRAM 缓存规模是 TPU v9 "Humufish" 的 2~3 倍，同时片外 DRAM 升级至 HBM4E，还新增 "simulation die"。

OpenAI 与 Broadcom 的第二代 AI ASIC 项目则有望导入台积电 A16 节点，利用背面供电带来的密度与性能提升。