SJK晶科鑫文章

• 训练一个大模型，30%的电费其实没花在算力上2026-06-16 17:04

  

  很多人以为，AI数据中心最烧钱的是GPU H100，一颗700瓦，几万颗一起跑，电费看起来确实夸张。但如果你看过真实的超大规模数据中心能耗结构，会发现一个更反常识的结果： 差不多30%的IT电力，并不是花在算力上，而是花在“算力之间的通信”上。你以为电费在“算模型”，其实有三分之一在“让模型互相说话”。

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• 英伟达在拼算力，但数据中心真正的瓶颈没人提？2026-06-15 16:29

  

  英伟达和博通最近都在推CPO——共封装光学。简单说，就是把原来插在交换机面板上的光模块，直接做到芯片封装里面去。光引擎和ASIC芯片贴在同一块基板上，光电转换的距离从几十厘米缩短到几毫米。

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• 蓝箭电子3.36亿杀入芯片设计：封测厂往上走，难点到底在哪？2026-06-12 16:50

  

  做硬件的都知道，封测在芯片产业链里一直是偏下游的环节。设计做完、晶圆流片回来，最后才轮到封装测试。利润不高，议价能力也弱，更多时候就是按单交付的角色。

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• 1.6亿美元砸向量子计算，但没人说时钟怎么办？2026-06-11 17:16

  

  很多人看到Quantum Motion拿到1.6亿美元融资，第一反应是：量子计算又往前走了一步。 但如果你换一个角度看，会发现这件事背后，在回答一个更现实的问题：未来的计算系统，能不能真正运行在现实世界？

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• 马斯克把算力送进太空，卡住的竟然不是算力，而是时间？2026-06-10 16:33

  

  ​马斯克提出SpaceX要做AI数据中心卫星，把算力直接送进太空，并已在X上公布了初步设计思路。当前外界关注的焦点，主要还是算力规模、带宽能力和成本控制。 但如果从工程实现角度看，这件事遇到的瓶颈，其实不是GPU，也不是链路，而是一个更基础的问题：多颗高速运动的卫星，如何保证同一时间发生同一件事。

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• RTX Spark 来了！英伟达联发科联手，时序同步秘诀是？2026-06-05 16:39

  

  英伟达和联发科联手打造RTX Spark，20核CPU，RTX GPU，128GB统一内存，台积电3nm工艺，首批机器秋天上市。 消息出来，大家都在盯着算力看——6144个CUDA核心能不能打Intel、压AMD？这些问题没错，但做硬件的应该多看一层：芯片再强，板子上的时序乱了，性能根本释放不出来。

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• 光模块单日成交438亿，但拖累光通信系统的，往往不是带宽2026-06-04 16:48

  

  6月3日，光模块龙头单日成交438亿元，股价创出历史新高。 与此同时，苏州部分光纤产线已经满负荷运转，订单排到2027年。一季度产出同比增长35%，海外发货占比达到35%。 这些信号都在说明同一件事：AI算力建设还在持续加速。数据中心、GPU集群、高速网络都在追求更高带宽和更大吞吐量。

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• 宇树和英伟达的机器人再聪明，时钟一飘就摔跤2026-06-03 16:54

  

  这几天机器人圈出了两条新闻，这两条新闻真挺有意思。 一条是宇树科技跟英伟达合作推出新一代人形机器人参考设计“H2+”，黄仁勋亲自站台，下半年还要发新品。另一条是京东上线全球首款全尺寸超仿生人形机器人预售，定金3000，男款183cm带六块腹肌，女款168cm长发飘飘，主打情感陪伴。

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• 一文读懂晶振高低频划分：谐振器与振荡器，区别比你想的大2026-06-02 17:12

  

  晶振行业里，“高频”和“低频”的划分没有一份白纸黑字的统一标准。制造工艺、振动模式、应用市场，三股力量共同画出了这条分界线。

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• 5G与AIoT时代，晶振怎么选？频率、参数、场景一次说清楚2026-06-01 16:37

  

  做BOM选型的工程师都知道，晶振不是填个频率就完事。频率选对了，参数没对上，量产照样出问题。所以这篇文章先把晶振的核心参数说清楚，再按应用场景把常用频点梳理一遍。

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