AMD 宣布了面向计算的 CDNA 4 架构，在 CDNA 3 基础之上加以改进，主要是提升了低精度数据类型的矩阵乘法性能——此类运算对机器学习工作负载至关重要，机器学习能在低精度数据类型下维持可接受的准确度。CDNA 4 架构与 CDNA 3 基本上相同，主要变化包括 Local Data Share 从 CDNA 3 的 64 KB 提高到 160KB，同时读取带宽（read bandwidth）翻倍。AMD 正在统一面向计算的 和面向游戏的 GPU 架构 UDNA。

根据英特尔制造业务副总裁 Naga Chandrasekaran 上周六发给员工的备忘录，该公司将从七月起裁减 15%-20% 的工厂员工，裁员规模可能逾万人。截至 2024 年底，英特尔共有 10.9 万名员工，但制造业务的员工总数没有披露。英特尔其它业务部门也在大裁员，员工表示公司没有具体说明每个业务部门将裁减多少个岗位。

根据国际电联（ITU）的报告，因 AI 的使用四大科技巨头亚马逊、微软、Alphabet 和 Meta 的间接碳排放自 2020 年以来增长了 50%。报告跟踪了 200 家主要科技公司在 2020 年至 2023 年期间的温室气体排放情况，结果显示 2023 年亚马逊、微软、Alphabet 和 Meta 的间接碳排放平均是 2020 年水平的 150%，其中亚马逊增幅最高，2023 年为 2020 年水平的 182%，微软是 155%，Meta 145%，Alphabet 为 138%。报告称，AI 的快速发展正推动全球电力需求的急剧增长，数据中心用电量的增速是整体用电量增速的四倍。随着对 AI 投资的加速，AI 系统每年的碳排放量预计将达到 1.026 亿吨二氧化碳当量。

美国联邦航空管理局（FAA）代理局长 Chris Rocheleau 上周告诉众议院拨款委员会，该机构计划现代化其陈旧的空管系统——该系统至今仍然在使用软盘和 Windows 95。FAA 随后发布了承包商信息请求（Request for Information），向有意向参与系统现代化改造的企业征集方案。研究航空风险的伊利诺伊大学教授 Sheldon Jacobson 表示，虽然现有系统异常稳定，但升级还是必不可少的，因为维护这些陈旧的系统会日益困难。这套古董系统让空管系统免受到 2024 年 CrowdStrike 事件的影响，但 FAA 官员指出该机构 138 个系统中有 51 个因功能过时和缺乏零件而难以维护。这不是第一次试图现代化旧系统，但此前的尝试都失败了，因此航空分析师对新系统是否真的能部署表示怀疑。

MIT Technology Review 的一项新分析显示，AI 的能源需求惊人，预计到 2028 年数据中心用电量在美国总电力消耗的占比将从目前的 4.4% 增至 12%。根据劳伦斯伯克利国家实验室去年 12 月发布的预测，到 2028 年数据中心一半以上的电力将用于 AI，仅 AI 一项每年的用电量就相当于美国家庭用电量的 22%。在 AI 流行前，数据中心的用电量维持平稳，即使科技巨头建造了大量新数据中心，但效率的提升使得耗电量并没有攀升。AI 的出现改变了这一切，当数据中心开始采用专为 AI 设计的高能耗硬件之后，耗电量开始飙升。对电力的高涨需求促使数据中心转向天然气等污染更严重的能源，今天数据中心的碳排放强度(carbon intensity)比美国平均水平高出 48%。

丹麦解除了 40 年前实施的核电禁令，计划评估启动核电计划的前景。丹麦从未拥有过民用核电计划。它只有三座研究用的小型反应堆，最后一座于 2001 年关闭。因 AI 对电力无止境的需求，核电重新引起了各国的兴趣。然而丹麦对核电的兴趣不是因为 AI 而是因为它的绿色能源太多了。众所周知太阳能和风能的供应是有波动的，可能会对电网造成不稳定性。而前不久西班牙和葡萄牙发生了大规模电网故障，一个起因就是电网的不稳定性。丹麦担心如果它关闭所有燃烧化石燃料的火电站，那么如何维护电网的物理惯性？会不会发生类似西班牙葡萄牙的停电事故？它考虑了水电、地热能和核能三种选项，前两者依赖于地理和地质条件，并非所有国家都具备，核电可能是它唯一可行的保持电网稳定性的选项。

我们似乎对不断推陈出新的芯片有着无止境的需求，但与此同时臃肿未优化的软件让更先进的芯片难以展现其优越性。著名游戏设计师、id Software 联合创始人、前 Oculus CTO 卡马克（John Carmack）认为，我们对尖端芯片的依赖远不如大多数人想象的那么强烈——我们只是缺乏经济动机去证明。最大的问题是低效的软件而不是硬件限制。如果软件优化成为优先事项，那么可能比很多人想象的有更多东西会运行在旧硬件上，如果新芯片停止供应，市场压力将推动效率的巨大提升。

西部数据对德国创业公司 Cerabyte 进行了战略投资。该公司致力于开发几乎坚不可摧的玻璃陶瓷数据存储技术，西数的投资将加速该技术的商业化。Cerabyte 声称玻璃陶瓷材料能将数据保存 5000 年。它在本月初演示了其存储材料的耐用性：在盐水中煮沸，在烤箱中烘烤。该公司表示其陶瓷存储设备能抵御高温、火灾、潮湿、紫外线、辐射、腐蚀甚至电磁脉冲 (EMP)的冲击。除此之外，该公司还致力于降低存储成本，它的目标是到 2030 年将存储成本降至每 TB 1 美元以下。

华为透露了首款搭载 HarmonyOS 5 的笔记本电脑。它拥有的微软 Windows 许可证已在今年 3 月过期。新电脑尚未命名，它搭配了华为的 AI 助手小艺（Celia），能执行创建幻灯片、总结会议摘要以及检索本地文档信息等功能。HarmonyOS 5 提供了 MS Office 的替代 WPS，阿里巴巴旗下的企业协作平台钉钉，社交媒体小红书，视频分享网站哔哩哔哩，以及字节跳动旗下的飞书等流行娱乐和办公应用。《南方日报》报道称，到年底 PC 版 HarmonyOS 操作系统将支持逾 2000 款应用。

Chips and Cheese 评测了兆芯 KX-7000 系列 CPU。兆芯是台湾威盛（VIA）与上海市政府的合资企业，KX-7000 于 2023 年底推出，采用世纪大道微架构和 Chiplet 互连架构。兆芯的微架构都使用上海的知名地标命名，如上一代 KX-6000 微架构是陆家嘴。KX-7000 为 8 核 8 线，频率 3.2 GHz，最高 3.7 GHz，共享 32 MB L3 缓存。SPEC CPU2017 的测试显示，世纪大道的单线程整数性能比陆家嘴强 48.8%，浮点性能则 2 倍于陆家嘴。相比西方的 x86-64 处理器，AMD Bulldozer FX-8150 的整数性能比 KX-7000 强 13.6%，浮点性能则落后 10.4%。KX-7000 和 FX-8150 在不同测试项目中互有胜负。世纪大道整体性能接近于 AMD Bulldozer，而 Bulldozer 是 2011 年的设计。

作为新 CEO 陈立武上任后首次重大重组的一部分，英特尔计划本周裁掉逾五分之一的员工，预计超过 2 万人。此次裁员旨在消除官僚主义，重塑以工程为中心的企业文化。英特尔去年已裁员约 1.5 万人，员工总数从 12.48 万人降至 10.89 万人。芯片巨人的销售额已连续三年下滑，在技术上落后于主要竞争对手，在 AI 领域远落后于英伟达。陈立武于上月就任之后就展开行动，剥离非核心资产，最近将可编程芯片部门 Altera 的 51% 控股权出售给私募 Silver Lake。

宁德时代发布了升级版电池芯，声称充电五分钟即可行驶 520 公里，超过了比亚迪上个月宣布的其新系统充电五分钟可行驶 470 公里。最新进展超过了美国和欧洲的竞争对手：特斯拉汽车充电 15 分钟可行驶321 公里，德国梅赛德斯-奔驰的全电 CLA 在快速充电站充电 10 分钟可最多行驶 325 公里。分析师表示，汽车电池充电速度过去一年提高了一倍多，过去 3-4 年里提高了 10 倍。宁德时代还推出了钠离子电池 Naxtra ，能为电动汽车提供 500 公里的续航里程。

瑞典林雪平大学研究人员利用一种创新的流体形态电极，研发出能被塑造成任何形状的电池。这种柔软舒适的电池能随意改变形状，未来可用于给诸多领域各种各样的设备供电。据预测，未来十年内，全球将有超过一万亿台小型设备接入互联网。除了智能手机、智能手表和电脑等传统设备外，还将涵盖可穿戴医疗设备（如胰岛素泵、心脏起搏器、助听器及各种健康监测传感器），甚至拓展到软体机器人、电子织物、联网神经植入物等领域。为了让这些小型设备既能高效运行，同时又不妨碍用户日常活动，新型电池的开发势在必行。此次，研究团队打造了一款柔软且可延展的电池，其核心技术在于将电极从固态转变为液态。

作为削减成本、筹集现金和精简公司业务的一部分，英特尔周一宣布以 44.6 亿美元将可编程芯片部门 Altera 的 51% 股权出售给私募股权公司 Silver Lake。这笔交易对 Altera 的估值为 87.5 亿美元，比英特尔在 2015 年支付的 170 亿美元收购价大幅减少。英特尔去年已将 Altera 分拆为一个独立部门，表示计划出售部分股权，而 Silver Lake 据报道是主要的竞购者。Altera 的可编程芯片可用于从电信设备到军事等各种用途。英特尔表示，交易预计将于 2025 年下半年完成。

中国半导体行业协会发布紧急通知，根据海关总署的相关规定，“集成电路”无论已封装或未封装，进口报关时的原产地以“晶圆流片工厂”所在地为准进行申报。中国最近实施了对美国商品征收 84%(更新：已提高到 125%) 的关税，最新通知意味着芯片巨人的新芯片可能会受到新关税政策影响。英特尔在美国、以色列等地有多家芯片工厂，其最新一代的 Core Ultra 系列处理器由台积电代工，其它的芯片都基本是由自家工厂制造，也就是“晶圆流片工厂”所在地是在美国或以色列。

根据国际能源署的预测，到 2030 年空调对全球能源需求增长的比重将超过数据中心（虽然数据中心耗电的很一大部分也是空调）。数据中心到 2030 年将占能源需求增长的不到 10%，远低于空调需求。中国、印度和美国的空调增长尤为突出。2022 年，空调占全球电力消耗的 7%，美国一部分地区报告在高峰期，制冷可能占住宅能源使用量的七成以上。到 2050 年，全球空调数量可能会从 2016 年的不到 20 亿台增加近三倍达到约 60 亿台，这会对电网构成了越来越艰巨的挑战。

英特尔和台积电达成初步协议，成立一家合资企业，运营英特尔的芯片制造业务。台积电将持有二成股份，英特尔以及其它美国半导体公司持有多数股权。台积电没有向合资企业投入金钱资本，而是投入人力资本。部分英特尔高管反对与台积电合作，担心会发生大规模裁员，会放弃英特尔自身的技术。

根据消防公司 Fire Rover 的数据，美国和加拿大在 2024 年发生了 2,910 起垃圾和回收设施火灾，比 2023 年的 1,809 起增加了 60%，是 2022 年 1,409 起火灾的两倍多。垃圾和回收设施的火灾有半数估计是锂离子电池引起的。锂离子电池已经无处不在，其体积较小容易被人忽视。而锂离子电池垃圾的一个重要来源是电子烟，美国每年丢弃了多达 12 亿支电子烟。

英特尔 CEO 陈立武表示周一在拉斯维加斯举行的 Intel Vision 会议上表示将剥离非核心部门，但并没有进一步阐述哪些部门不再属于核心。这是陈立武首次以英特尔 CEO 身份公开亮相，他表示英特尔需要填补失去的工程人才，改善资产负债表，调整制造流程满足潜在客户的需求。英特尔有很多艰苦的工作要做。芯片巨人曾主宰半导体行业数十年，如今它落在后面需要在该领域追赶竞争对手。陈立武面临的一大难题是保持公司完整还是拆分芯片制造业务，他在会议上对此没有表态，只是表示数据中心和 AI 相关芯片在创新方面落后，适应行业变化和满足客户需求的速度太慢。

AI 技术对电力的狂热需求可以上溯到 2012 年的 AlexNet。当时多伦多大学的 AI 研究员 Alex Krizhevsky、 Ilya Sutskever 和 Geoffrey E. Hinton 正在为图像识别竞赛 ImageNet LSRVC 开发一种卷积神经网络。在当时图像识别是非常有挑战性的。研究人员认为他们需要一个庞大的神经网络，该网络以首席研究员的名字命名为 AlexNet，它有超过 6000 万参数和 65 万个神经元。但一大问题是如此大的神经网络如何进行训练？他们的实验室里有几张英伟达 GTX 580 显卡，每张配备了 3GB 显存，但 AlexNet 太大没办法加载到单张显卡上。研究人员设法将训练阶段划分到两张并行工作的 GPU 上——一半神经元在一张 GPU 上，另一半在另一张上运行。AlexNet 以压倒性优势赢得了 2012 年的比赛，从此 AI 模型的规模不再受限于单张显卡了，而妖精也从瓶子里释放了出来。在 AlexNet 之后，越来越强大的 AI 模型需要成千上万张 GPU。根据 Electric Power Research Institute (EPRI)的报告，2010 年到 2020 年间数据中心的功耗相对平稳，原因是英伟达数据中心 GPU 的功耗同期提升了大约 15 倍，因此能保持数据中心功耗的稳定。到了 2022 年基于 transformer 的大模型的出现推动了数据中心功耗的大幅提升。大模型需要处理数百亿甚至数千亿个神经元，训练之后的推理阶段还需要处理大量数据。Open AI 在训练新模型时使用了超过 25,000 张英伟达 Ampere 100 GPU，持续了 100 天，耗电量 50 GW 时，足以满足一个中型城镇一年的电力需求。根据 Google 的数据，训练占 AI 模型生命周期总耗电量的四成，剩下的六成是推理。功耗的飙升促使科学家思考如何在不牺牲性能的情况下减少内存和计算要求。研究人员尝试了模型剪枝、量化等优化方法。