如果你最近常常在用 Claude Code 或 Claude API 的時候撞到限制牆，看到那個「You […]

這篇文章 Claude 大躍進！Anthropic 包下 Colossus 1 超算，用量限制直接加倍（2026） 最早出現於 軟體玩家。

最近整個硬體市場吃緊，大家都知道背後原因就是 AI 算力需求 ，而且不只是影響新產品，連 NVIDIA 4、5 年前推出的舊型號 GPU，現在不只沒折價，價格反而還在繼續漲，讓人想起之前的挖礦之亂。而在近日的國外全球大會中，NVIDIA 執行長黃仁勳也證實這一點，並形容舊顯卡就跟陳年好酒一樣，越放越值錢。

The post 5 年前顯示卡也越放越值錢！NVIDIA 黃仁勳稱 AI 需求讓舊 GPU 身價不跌反漲 appeared first on 電腦王阿達.

這次 Lisuan 礪算科技推出的 7G100，才算是中國第一張真的能正常使用、跑得動主流遊戲的遊戲顯卡。而稍早中國潮玩客分享了這張顯卡的實測影片，結果顯示，與原本被視為競爭對手的 RTX 4060 相比，效能仍有一段差距，僅勉強追上 RTX 3060，且不支援光追。

The post 中國首款真正的遊戲顯卡 Lisuan 7G100 實測現身，要價約 NT$15,000 ，但效能僅接近 RTX 3060 appeared first on 電腦王阿達.

AI 算力的故事，正在走向两个相反的方向。

云端这边，万卡、十万卡集群是行业标配，算力越堆越高，皆因头部应用日均消耗的 Token 已经突破百万亿。

落到普通人这边，云端训练出的聪明模型，往往变成手机里一个要联网等几秒钟才回话的对话框。

算力走进生活的最后一公里，应该是什么样的？

一个做国产 GPU 的公司，在前几天的发布会上，一口气更新了好几款端侧产品，有家庭智能中枢、AI PC、Agent，还有具身智能相关的工作。

本周一，摩尔线程 2026 年发布会上，除了常规的 GPU 显卡更新、夸娥万卡级智算集群的迭代，一台只有手掌大、整块镁铝合金一体 CNC 雕出来的小盒子被搬上了台。

它叫 MTT AICUBE，按官方说法是「一台面向家庭的 AI 智算中枢」。更直观的解释，AICUBE 就是一个能够本地运行模型并管理家庭数据的「AI 电脑」，它能听懂我们的各种需求、能跑本地模型、甚至能存全家照片和视频。

这场发布会上至少有三件硬件冲着端侧去：面向客厅的 AICUBE、面向开发者的 AIBOOK、面向工业的 E300 模组。

摩尔线程创始人、董事长兼 CEO 张建中在台上讲，「过去我们谈论很多 IoT 是 Internet of Things，那今天的 IoT 应该叫 Intelligence of Things。」

那么一家做万卡集群的 GPU 公司，为什么要把战线拉到客厅？

做 GPU 的公司很多，但选择哪条路

做 GPU 的玩家不少，但路线分化其实很清楚。

一类像壁仞、天数智芯，走的是纯 AI 训练和推理路线，把算力拉到极致，图形渲染能力几乎为零；另一类像景嘉微和砺算，图形能力扎实，但 AI 推理的短板明显。沐曦走的是接近 AMD 的路子，数据中心训推为核心，图形是后来才补的产品线，且还在研发中。

这些路线都有各自清晰的商业逻辑，但每一条都有一道隐形的边界。路线决定了一张芯片能去哪里、不能去哪里。

摩尔线程从成立起选的就是另一套逻辑：全功能 GPU。它采用的 MUSA 架构不会在「图形」和「计算」之间做分割或取舍，同一套芯片可以同时承载 AI 计算、图形渲染、科学计算、物理仿真与超高清视频处理五种能力。

这种多能力的整合，正是真实端侧场景里的刚需。

一颗只懂得矩阵运算的芯片，很难要它同时做到驱动客厅里的 4K 云游戏、实时数字人；抑或现在爆火的具身智能机器人，AI 决策和物理世界理解也在并行发生；纯 AI 加速路线的厂商，可以把算力做到顶，但很难进入千家万户、千行百业，进入到同时发生多种计算需求的显示场景。

换句话说，「全功能」是一个只有在端侧才能被真正检验的说法。

摩尔线程的架构，注定它要走出数据中心，往边缘和终端走。这次的三款端侧硬件，是这场延伸的起点。

把数据中心放进你的客厅

AICUBE 放在桌上，比一台 Mac mini 高了一头。整块镁铝合金一体 CNC 雕刻出来，外接 HDMI 或者 Type-C 接口即可连接电视和显示屏。并且，AICUBE 还配备了 4 个麦克风阵列和立体声扬声器，完美适配了语音交互的需求。

这个产品的定位是「家庭 AI 中枢」，规格层面是 32GB 或 64GB 统一内存，1TB 全闪 SSD 起步，支持最高 12TB 扩展。算力来自摩尔线程自研的「长江」SoC——CPU、GPU、NPU、VPU 异构集成，AI 算力 50TOPS。

它是当今 AI 需求的「三位一体」：AI Agent 的执行能力、AI PC 的算力、AI NAS 的私有存储。

在现场的演示过程中，产品经理使用 AICUBE 完成了语音播放电影、旅行规划、自动保存文件、AI 生成朋友圈文案等功能。从这个角度看，AICUBE 很像一台 Mac mini，但是内置了一个 AI Siri 语音交互系统，再加一个 NAS。

但它真正有意思的地方，是把「数据中心」整合进了一个家庭可接受的形态。

在家庭中我们可能遇到各种场景，无论是当做智能音箱，或者就是一个 NAS 来使用——AICUBE 存在的意义，更在于它是全功能 GPU 架构在最难场景下的一场压力测试。

算力足够跑本地大模型，体积轻松塞得进电视柜，功耗低到能 7×24 小时静音运行，数据要锁在本地不上云，操作要老人和小孩都能用语音直接调用。

以上这五大约束，任何一个单拿出来都不难。但它们要同时成立，而且要成立在一个售价面向普通家庭的消费级产品上，这才是端侧全功能 GPU 的设计目标。

数据中心不需要面对这些约束。它可以用水冷、高压供电、专业运维来回避物理限制；数据隐私可以靠网络隔离和权限管理来处理；至于「谁来用」这个问题更是不存在，毕竟如今的数据中心 AI 算力供不应求。

现在大部分家庭 AI 服务还在依赖云端。语音指令、照片、视频全要上传服务器。本地化、能同时管存储、跑模型、联动多个 APP 的设备，消费市场上几乎空白。

AICUBE 不仅解决了那些限制，内置的「小麦」智能体还预装了 60 多项技能，可以跨 36 款以上 App 做控制。摩尔线程的官方数据显示，「小麦」对高频工具调用成功率超过 95%，任务执行速度比通用智能体快 7 倍。

MTT AICUBE 在 6 月 18 号京东预售，这些数字很快就会在真实场景中得到验证，走进我们的客厅。

但从架构角度看，AICUBE 是全功能 GPU 在最难一类场景下的压力测试。毕竟数据中心的资源可以轻松调度，而端侧只有一颗芯片。

摩尔线程这颗「长江」SoC 在一颗芯片里同时跑 AI 推理、3D 图形渲染、4K 视频编解码、NAS 存储调度，是真实地做到了在紧凑的物理空间里，协调多种计算单元的实时调度。

张建中在台上还说了一句话：「推理不是某一颗芯片的事情，推理更像是一个解决方案。」AICUBE 大概就是这套解决方案在家庭场景的第一个样本。

「长江」流向何方？

作为自研的智能 SoC，「长江」和摩尔线程包括云端 GPU 在内的全系列产品共享一套 MUSA 架构，只是被压缩到了端侧的物理形态。

「长江」有 8 个主频 2.65GHz 的全大核 CPU、全功能 GPU、高能效 NPU 异构集成，最高支持 64GB LPDDR5X 统一内存。

围绕这颗 SoC，摩尔线程在端侧的另外几款产品也在加速落地。

AIBOOK 面向开发者，被定义为「为智能体而生」的笔记本电脑。

底层跑的是基于 Ubuntu 改造的原生 Linux 系统 MTT AIOS，预装「龙虾」(OpenClaw) 智能体，本地能同时稳定跑十几个 AI Agent，对接 90 多个 CLI 工具接口，支持虚拟化 Windows 和容器化 Android 多系统。

AIBOOK 的预期使命，是在英伟达控制的 CUDA 之外，给国产 GPU 构建一套从开发、调试到部署的闭环工具链，让 MUSA 生态从「能用」走到「有人用」——从最基础的笔记本形态开始。

MUSA 则是摩尔线程的 GPU 架构，包含从芯片、硬件、软件栈到生态的统一架构体系，全栈对标 CUDA。

过去几年，摩尔线程也一直在对 MUSA 软件栈进行优化：DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax 这些国内头部模型现在都能顺利支持，vLLM 的官方后端也已接入，SGLang 主线代码更是提供了原生适配，PyTorch 的算子覆盖率到了 100%。

MUSA 的适配性已经做的相当扎实，也显著追上了与 CUDA 之间的差距。

但生态这件事，光有适配还不够。MUSA 社区的生长需要优秀的地推和开发者深度参与。摩尔线程希望 AIBOOK 能够在工具链普及和 MUSA 的推广上起到关键作用。完整的 MUSA 软件栈，让大模型开发者可以顺利地在这台笔记本上直接完成模型训练的诸多核心阶段步骤。

本质上，AIBOOK 是摩尔线程与英伟达 DGX 桌面系列产品对标的开始。

押注端侧，降低迁移成本

尽管路途遥远，MUSA 生态正在证明自己有持续迭代的潜力。

从 AIBOOK 到 AICUBE，从云端显卡到仿真平台，这些产品共同构成了摩尔线程的完整拼图：当云端训练、边缘推理与终端交互共享同一套 MUSA 架构时，国产算力的迁移成本、适配门槛与生态碎片化问题，才有可能被系统性解决。

回望摩尔线程的迭代史，早期的游戏显卡 MTT S80 自 2022 年推出，从只能跑 DX9 到能跑《黑神话：悟空》，实现中国 Top 50 热门游戏 100% 兼容，并针对其中 44 款已完成专门优化，靠的是底层重构和持续的驱动迭代。这套工程能力，也套用到这次的端侧产品上。

更长一点看，摩尔线程押的是另一件事：当算力同时出现在数据中心、开发者桌面、工业现场和家庭客厅，谁能在每个场景都有入口，谁手里的牌就比只守住数据中心的玩家更好打。

迁移成本、适配门槛与生态建设，这些目前都是摩尔线程端侧战略中的关键考量。

而从硬件显卡的持续迭代，MUSA 生态的逐步完善，从底层 100% 兼容主流 CUDA 生态，到全面适配国内 Top 5 开源大模型，这种速度与系统级优化能力，很明显是摩尔线程重要的护城河，也让他们在端侧的发力有了明显优势。

张建中在台上说，「对于用户，如果买不到国外的计算芯片，用摩尔线程的 GPU，你不会有任何后顾之忧」。

这份自信的背后，正是国产算力迈向成熟，在每一种形态、每一个场景中站稳脚跟的必经之路。

过去的物联网（IoT）是 Internet of Things，在摩尔线程的叙事里，未来的万物互联将全面演进为 Intelligence of Things（智能物联网）。

至少端侧这条路，摩尔线程是认真要走的。

文｜杜晨、张子豪

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

多年來，主打 PC 遊戲市場的 GPU 產品一直都是 Nvidia 旗下最重要的業務之一，然而，隨著這間公司逐漸開始將重點放到了 AI 技術的發展上，旗下高階 GPU 在整體營收中的占比已開始出現了縮小的趨勢，甚至足以影響公司財報的呈現方式。

The post 資料中心成核心業務？Nvidia 財報正式將遊戲業務併入「邊緣運算」部門 appeared first on 電腦王阿達.

NVIDIA 執行長黃仁勳提前抵台，首場活動聚焦 OpenClaw 與代理式 AI 發展，並強調 Vera Rubin 將是電腦史上最大規模量產，展現硬軟整合的市場競爭策略。

原先外界預期將於5月27日抵台的NVIDIA執行長黃仁勳，結果行程意外大幅「超車」，提前於今日 (5/23)下午4點30分便飛抵台北松山機場。而剛下飛機，黃仁勳便馬不停蹄地直奔南港瓶蓋工廠，參加NVIDIA台北開發者大會「Meet‑A‑Claw」活動。

在今年的COMPUTEX 2026正式開展前，黃仁勳的焦點不再只是侷限於硬體算力，而是全面轉向代理式AI (Agentic AI)應用發展。在接受媒體聯訪時，黃仁勳針對下一代Vera Rubin伺服器平台的出貨狀況、中國市場策略，以及AMD日前宣布對台投資100億美元的舉動作出回應。

全民「養龍蝦」：OpenClaw成為代理型電腦的新OS

黃仁勳抵台的首個公開行程「Meet‑A‑Claw」，完全聚焦於今年在全球開發者社群爆紅的開源AI工具OpenClaw，以及NVIDIA在今年3月順勢推出的企業級代理平台NemoClaw，協助企業建構專屬、安全的代理式AI工作流。

在聯訪中，黃仁勳更分享其私底下的AI使用習慣，透露自己平常在工作上會使用Anthropic的Claude來協助處理任務，而他的兒子更是將AI代理技術應用在家庭中，透過設定多個AI代理來自動管理家務與日常排程。

▲NVIDIA台北開發者大會「Meet‑A‑Claw」活動

Vera Rubin準備就緒：電腦史上最大規模的產品量產

針對外界高度關注的下一代AI伺服器平台「Vera Rubin」，黃仁勳表示Vera Rubin平台將是NVIDIA史上最成功的產品世代，更是電腦歷史上最大規模的產品量產。面對近期市場傳出HBM記憶體成本上漲與良率的挑戰，黃仁勳強調NVIDIA已經透過強大的供應鏈管理與台積電緊密合作克服難關，並且預告Vera Rubin將引入更先進的矽光子 (Silicon Photonics)技術，解決巨量資料傳輸的功耗與頻寬瓶頸。

▲AI伺服器平台「Vera Rubin」

此外，針對近期市場上關於LPU (語言處理單元)是否將取代GPU成為推論主流的爭論，黃仁勳也強調GPU在通用性、軟體生態系 (CUDA)，以及處理複雜多模態代理任務上的絕對優勢，是單一功能晶片無法輕易取代的。

而在此回應的另一個層面，黃仁勳顯然更認為以ASIC設計的運算元件雖然在特定推論應用佔據優勢 (例如Google的TPU)，但在放長遠的運算佈局來看，GPU無論是在加速運算、通用運算依然有更高性能與彈性表現。

回應競爭與地緣政治：AMD的100億美元投資與中國市場佈局

面對AMD執行長蘇姿丰日前宣布將在台灣投資100億美元建置AI基礎設施與先進封裝，黃仁勳則展現身為市場霸主的從容。

黃仁勳回應指出，AI市場的大餅正以驚人速度擴大，歡迎任何有助於推動整體運算生態系發展的投資，但他強調NVIDIA與台灣供應鏈 (從台積電的晶圓代工、先進封裝到各大伺服器ODM廠)的合作早已是「深植骨髓」的共同體，更強調NVIDIA在過去多年以來已經多次投資台灣，只是並未特別聲明。

目前NVIDIA的市場佈局，已經不再只是提供單一晶片，而是透過一整套涵蓋NVLink互連技術、CUDA軟體到Nemo框架等解決方案，乃至於目前的「機架級」 (Rack-scale)完整運算平台，藉此建構完整的市場競爭優勢，同時背後也以深厚的資金在台灣等地建構生態系統。

對於目前敏感的中國市場，黃仁勳重申NVIDIA的立場：公司將持續遵守美國政府的出口管制規範，但絕不會放棄這個龐大市場。NVIDIA正致力於在合規的框架內，為中國客戶提供量身定制的降規版AI晶片，確保在全球地緣政治的夾縫中，維持市佔率的最大化。

軟硬通吃的NVIDIA，試圖囊括AI代理的底層基礎設施

黃仁勳這次提早抵台，並且將首站選在以開發者為主的「Meet‑A‑Claw」大會，戰略意義極為深遠。

NVIDIA很清楚，當AMD試圖用100億美元與LPDDR等硬體規格來拉近差距時，NVIDIA必須將戰場拉高到「軟體與生態系」的層次。從硬體端來看，Vera Rubin平台結合矽光子技術，將進一步拉開算力差距；而從軟體端來看，NVIDIA全力擁抱OpenClaw與NemoClaw，意味著它正試圖成為代理式AI時代的底層標準。

當未來的電腦不再是等著你輸入指令的機器，而是一個個像「龍蝦」一樣能在背景自動幫你寫編碼、整理郵件，甚至成為管理家務、工作事項的AI代理時，誰能掌握這些代理AI運作的底層框架與硬體最佳化，顯然就能掌握下一個十年的科技霸權。

接下來一週的「兆元宴」與6月1日在台北流行音樂中心展開的主題演講，黃仁勳預期將端出更多讓對手難以招架的AI組合攻勢。

在目前無論是AMD或是Intel的處理器產品線，強大的整合型GPU會搭配高性能的CPU組合；不過根據中國爆料源金豬升級包指稱，Intel在Nova Lake的邊際運算產品規劃中，將有一款8個E Core但卻搭配12Xe3P GPU的獨特產品。

針對邊際運算的強GPU、弱GPU設計

在原本的傳聞，Intel為了對付AMD的Ryzen AI Max系列，將在行動版與桌上型版本規劃一款由4 P Core搭配12 E Core的16核心、12個Xe3P GPU的高性能處理器；然而金豬升級包爆料的這款邊際處理器卻明顯簡化CPU、專注在高性能整合GPU，同時這款處理器將會使用BGA設計，明確鎖定偏向嵌入式的邊際裝置應用。

金豬升級包指稱，這款針對邊際運算的處理器僅有8個E Core，但同樣採用12個Xe3P Core GPU，雖然以遊戲玩家的角度可能會覺得意外，不過倘若回顧Intel於CES期間介紹Panther Lake在實際遊戲負載的資源分配就會覺得不意外。

在有限資源將GPU效能最大化的設計

根據Intel的說法，在整體能號受限的情況下，Panther Lake在實際執行遊戲時會優先把資源提供給GPU，而CPU則會在實際遊玩的過程盡可能轉交給E Core，P Core主要負責遊戲應用程式載入及材質解壓縮處理時的運算，也表示若在能耗、發熱受限且常時處在執行狀態的邊際裝置，以8核E Core也許也綽綽有餘，甚至Panther Lake架構的Arc G3系列掌機處理器也將P Core減為雙核心，顯示在實際遊戲的持續執行E Core更為關鍵。

由於Intel宣布將透過更強的CPU及GPU為邊際運算應用帶來強大的效能，在像是機器人、邊際機器視覺運算等嵌入式設備，GPU及NPU在當中的重要性往往會高於CPU，加上當前的E Core效能並不差，只是在設計上著重於多核運算與能耗效率最大化，才會造成E Core遠不及P Core的錯覺，同時僅採用E Core的設計也能簡化應用程式需要判斷甚麼情境該使用甚麼核心的複雜性，或許也是這款產品的目的。