回顾近两年的科技进步，5G实属当前呼声最高的技术。通信企业、电信运营商、芯片厂商、终端手机厂商等，整个行业对5G的快速推进和应用普及都做出了重要贡献。多年来，联发科在移动芯片领域的地位举足轻重，特别是进入5G时代，多年的技术投入让其产品、市场表现日益蓬勃向上。目前，
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据博主数码闲聊站爆料，联发科天玑9500将于9月22日发布，比高通骁龙8 Elite 2略早一些，高通骁龙峰会2025将于9月23日-9月25日举行。 据悉，天玑9500样片频率是1*3.23GHz Travis 3*3.03GHz Alto 4*2.23GHz Gelas，首发X930超大核的全大核CPU架构。 其中Travis和Alto是Arm新一代X9系超大核，支持SME指令集，Gelas是Arm新A7系大核。
博主数码闲聊站介绍，高通下半年有三款骁龙8系Soc同时出战，它们分别是骁龙8 Elite 2、骁龙8 Elite和骁龙8 Gen5。 其中骁龙8 Elite是高通去年推出的旗舰平台，今年下半年子系品牌的标准版旗舰会继续使用骁龙8 Elite，比如REDMI K90、真我GT8，子系品牌的Pro版旗舰则是搭载高通最新的骁龙8 Elite 2，比如REDMI K90 Pro、真我GT8 Pro等等。 至于骁龙8 Gen5平台，博主数码闲聊站爆料称厂商会将�
寒武纪在投资者平台声明，网上传播的公司订单、收入预测、新产品、客户及供应链等信息均为不实，提醒投资者提高信息辨别能力，以官方披露为准。公司专注AI芯片研发，产品覆盖云服务器、边缘计算及终端设备芯片，2024年营收增长65.56%，2025年一季度同比增230.22%，连续两季度盈利。研发投入持续加大，优化芯片架构与软件生态，提升产品竞争力，未来将聚焦技术创新，推动芯片向大模型及垂直领域延伸。
vivo产品经理韩伯啸预告，vivo X300系列将在下周正式开启预热，韩伯啸称其为影像硬货”。 这一代X300系列依然主打影像，博主数码闲聊站爆料，vivo X300系列标准版后置2亿像素主摄、5000万超广角以及5000万潜望长焦，Pro版后置5000万像素超大底主摄、2亿像素潜望长焦以及5000万超广角。 其中X300 Pro的主摄是vivo和索尼联合研发的索尼LYT-828传感器，这枚传感器的动态范围超过了100dB�
OPPO Find X9标准版提供12GB 256GB、12GB 512GB、16GB 256GB、16GB 512GB和16GB 1TB五种选择，有霜白/雾黑/追光红/绒光钛四种配色可选，重量约为203g。 OPPO Find X9 Pro提供12GB 256GB、12GB 512GB、16GB 256GB、16GB 512GB、16GB 1TB和16GB 1TB卫星通信版六种选择，提供霜白/追光红/绒砂钛三种配色，重量约为224g。
博主数码闲聊站爆料，下一代2000-2500元档中端机型将会搭载高通SM8845、天玑9400 、天玑9500e等旗舰平台，骁龙8 Elite也可能会出现在这个价位段，但是机型数量会比较少。 他还爆料，这部分迭代新机大部分安排了金属中框，小部分安排了超声波指纹，全都配备大容量电池，核心体验已经接近旗舰。 结合此前爆料的消息，iQOO Neo11、REDMI K90等机型将会搭载高通骁龙8 Elite平台，一加
根据3C认证官网显示，OPPO Find X9 Pro机型已经入网，支持80W快充。 该机将会是首批联发科天玑9500旗舰之一，预计会在10月发布，但根据目前节奏来看，应该会在9月开始全方位的预热。
马斯克终止Dojo超级计算机项目，耗资超十亿美元后转向斥资数十亿购买英伟达AI芯片。特斯拉计划到2025年底将H100芯片数量从3.5万增至8.5万块。英伟达凭借强大训练芯片性能占据市场主导，并正为中国市场开发基于Blackwell架构的新型AI芯片B30A和RTX6000D。全球AI推理芯片市场正经历爆发式增长，预计2023至2030年复合增长率超35%。微美全息等科技公司加大AI算力投入，推动边缘计算与A
大模型快速发展推动人工智能技术迈向新阶段，从解决特定任务的弱人工智能向处理通用复杂任务的强人工智能演进。IDC报告显示，2024年中国大模型开发平台市场规模达16.9亿元，人工智能算力市场约190亿美元，预计2025年将达259亿美元。寒武纪等企业专注AI芯片研发，推出多款处理器及加速卡产品，支持大模型训练推理及多模态任务，并与产业链合作共同推进人工智能产业发展。
联发科天玑9500完成NPU架构升级，首次引入全新IP硬件。采用“存算一体”高效设计，AI策略从拼性能转向追求均衡能效比。终端AI落地能力增强，旗舰芯片算力提升让手机可运行更聪明的大模型，响应更迅速。日常AI功能如图像处理、视频生成、文本创作等响应更快效果更好。“存算一体”技术通过就地计算降低功耗，减少数据传输更节能。手机AI技术正从“实验室性能”向“用户体验”过渡，算力提升带来更广泛AI应用场景，能效优化保障日常使用稳定性，整体提升手机AI实用价值。
