7月1日，OpenAI发言人针对此前关于租用谷歌TPU的报道作出澄清，表示公司目前正对谷歌TPU进行早期测试，暂无大规模部署计划。目前，OpenAI主要依赖英伟达的AI GPU，但其CEO萨姆·奥尔特曼在AMD活动上宣布将使用AMD MI系列GPU以降低运营成本。此外，AI硬件从实验室测试到大规模商用仍需时间适配和调优。OpenAI也在探索自研AI芯片，首个芯片设计预计今年完成，采用台积电3nm工艺并搭载HBM内存。

富士康宣布计划在墨西哥建立全球最大的英伟达GB200 AI芯片制造工厂，以应对AI初创公司对大模型训练需求的激增。此举措旨在让富士康进入AI市场，其作为苹果主要供应商的身份使其具有扩展业务的基础。富士康高级副总裁Benjamin Ting在2024鸿海科技日上透露了这一计划，但未具体说明工厂选址。英伟达在GTC 2024开发者大会上发布了GB200 AI加速卡，进一步推动了AI技术的发展。鸿海董事长刘扬伟强调，富士康的供应链已准备好迎接AI革命，其先进的制造能力，包括液体冷却和散热系统等关键技术，为制造GB200产品提供了必要支持。新工厂选址在墨西哥，预计产能将极为庞大。这一计划标志着富士康在AI芯片制造领域的战略扩张，有望在全球AI市场占据重要地位。

特斯拉CEO埃隆·马斯克在All-In Summit 2024活动中宣布，特斯拉即将在2025年末批量装备其第二代AI训练芯片Dojo 2，该芯片将与英伟达B200系统相抗衡。Dojo芯片在特斯拉的AI基础设施中承担着模型训练的角色，而车辆内部的芯片则负责模型推理。马斯克指出，Dojo系列芯片需要经过三次重大迭代才能达到卓越水平，因此Dojo 3的性能还需等待进一步验证。特斯拉的初代Dojo芯片已经进入量产阶段，单个训练模块包含了5×5个位于晶圆载板上的D1芯片，采用台积电InFO_SoW技术实现集成，并配备有用于网络互联的V1接口处理器。这一系列的AI芯片升级旨在推动特斯拉在自动驾驶和人工智能领域的技术创新与竞争力。

AI芯片公司Groq在8月6日宣布完成6.4亿美元融资，估值飙升至28亿美元。此轮融资超出预期，原本计划以25亿美元估值融资3亿美元，但投资者对Groq的AI芯片表现出极大认可。Groq成立于2018年，专注于开发全新芯片，旨在加速AI推理任务处理速度。公司自成立以来已累计融资逾10亿美元，估值翻了...

英伟达新AI芯片因设计缺陷面临至少三个月的延迟，可能影响Meta、谷歌、微软等大客户。这一消息由《The Information》报道，并得到内部知情人士和微软员工的证实。英伟达已通知微软和其他大型云计算供应商，其最先进AI芯片的发布将延期。此缺陷对依赖英伟达芯片的科技巨头构成重大影响，尤其是微软，作为英伟达的最大客户之一。英伟达此前为了满足客户需求，向台积电追加了4nm芯片订单，增加了Blackwell平台GPU芯片的投片量25%，显示英伟达即将推出搭载“地表最强AI芯片”的AI服务器。这一事件或将对AI领域产生重要影响。

天津市政府发布《2024-2026年算力产业发展方案》，目标到2026年实现国产算力芯片占比超60%，建设5个智算中心和30+标杆应用。计划到2026年，天津智能算力规模达10EFLOPS以上，超级算力应用率超70%。方案强调国产自主可控技术，支持AI芯片布局，包括CPU、DCU、DPU和NPU等，以及操作系统和应用软件的本地化。同时，发展算法模型，尤其是智能网联汽车领域的应用，利用边缘计算解决自动驾驶问题，推进“车、路、云”协同的智能网联服务新业态。这一发展规划展示了天津在人工智能和算力产业的前瞻性布局。

7月12日，英国AI芯片企业Graphcore被软银收购，后者将持有其100%股份，Graphcore将继续独立运营。此前，Graphcore因融资困难和失去重要订单而陷入困境。联合创始人Nigel Toon表示，收购是对Graphcore技术能力的认可，软银将助其推动AI技术发展。尽管面临挑战，Graphcore宣布不会裁员，并计划扩招。此次收购标志着Graphcore在AI芯片领域的转折点。

爱芯元智创始人仇肖莘在2024世界人工智能大会上发布了专为AI端侧推理设计的“爱芯通元AI处理器”。这款处理器基于自研的算子指令集和数据流微架构，提供高中低三种算力，适用于智慧城市和自动驾驶等场景。仇肖莘强调，大模型大规模应用需云、边、端协同，边缘侧关键在于AI计算与感知。她认为大模型Scaling...

TechInsights预测，未来五年内，数据中心AI芯片和加速器将强劲增长，年复合增长率33%，预计2023-2029年出货量达3300万。AI驱动的GPU需求大增，功耗或将占全球电力消耗1.5%，相当于2025-2029年全球电力的1.5%。以NVIDIA为例，H100和Blackwell超级芯片的高功耗可能导致大量碳排放，据估算，AI芯片将产生超过10亿吨二氧化碳，相当于每年需500亿棵成熟树木吸收。这一趋势引发对AI技术环境影响的关注。

6月26日，新兴科技公司Etched宣布完成1.2亿美元融资，其研发的全球首款Transformer专用AI芯片Sohu亮相，基于4纳米工艺，每秒处理速度高达50万tokens，是英伟达H100的20倍。这款ASIC芯片专为Transformer架构设计，能大幅提升推理性能与能源效率，支持实时语音代理、高速文本处理等高负载任务，预示万亿级参数模型运行的新时代。由哈佛辍学生乌伯蒂和朱创立的Etched公司革新了AI芯片市场。