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Core Viewpoint - The article emphasizes the critical role of the physical layer (PHY) in data communication, particularly in the context of emerging technologies such as artificial intelligence and high-performance computing, highlighting its importance in meeting the increasing demands for bandwidth, low latency, and energy efficiency [3][6][11]. Summary by Sections Importance of PHY - The physical layer has evolved from supporting traditional industries to becoming foundational for AI factories and large-scale data centers, acting as a key driver for data transmission and communication [3]. - As data centers handle massive amounts of data, the significance of PHY increases, especially for AI and HPC workloads that require unprecedented system performance [3][6]. Standards and Applications - Understanding the physical layer is crucial for maintaining competitiveness in various applications, with different standards developed to address specific issues [4]. - Standards like HDMI and DisplayPort illustrate the need for compatibility and efficiency in system design, balancing cost and functionality [5]. Design Challenges - Designing PHY for speeds exceeding 100G presents numerous challenges, including process technology dependence, signal integrity, system design constraints, and packaging integration [8]. - The transition from NRZ to PAM signaling represents a significant shift in technology, necessitating advanced design techniques to meet increasing bandwidth demands [7][8]. Chip-to-Chip Communication - The development of chip-to-chip communication standards, such as UCIe, aims to achieve high bandwidth with low power consumption, which is essential for modern 3D systems [9]. - The integration of multiple dies in a system-on-chip (SoC) architecture requires careful consideration of physical layer protocols to optimize performance [9][10]. Collaboration Between Disciplines - Effective collaboration between analog and digital engineers is necessary to bridge the gap between different domains, ensuring that physical effects are adequately addressed in system design [10][11]. - A comprehensive understanding of how physical effects impact system performance is vital for optimizing designs and achieving desired outcomes [11]. Future Outlook - As the industry progresses towards higher standards like 448G, the challenges will intensify, particularly with the emergence of chip decomposition and optical I/O [11]. - The PHY layer is increasingly viewed as a strategic enabler, necessitating continuous innovation and commitment to pushing technological boundaries [11].

欧盟《人工智能法案》于2024年7月发布，并于2024年8月1日生效，其为全球首个系统性AI监管框架。 该法案按照风险等级分类，特别对通用模型和高风险AI系统提出严格合规要求。自2025年2月起，首批 条款将对企业强制执行，其他关键法规也将陆续出台，除某些高风险人工智能系统外，整部法案将于 2026年8月1日起生效。 新华财经法兰克福7月18日电（记者马悦然）在全球人工智能技术快速演进的背景下，欧洲正成为AI与 云基础设施投资的重要"争夺地"。从德国本土企业到国际科技巨头，纷纷加码基础设施投入，希望在下 一轮人工智能产业竞争中赢得先机。然而，随着欧盟人工智能法案进入实施关键期，监管与发展之间的 矛盾也日益突出。 德企高层齐声反对AI法案 7月中旬，德国两大科技企业西门子和SAP联合发声，公开批评欧盟于2024年通过的《人工智能法案》 （下称"法案"）为"行业创新的障碍"。在接受德国当地媒体专访时，SAP首席执行官克里斯蒂安·克莱因 （Christian Klein）与西门子首席执行官罗兰·布施（Roland Busch）呼吁对AI法案进行"实质性改革"，而 不仅仅是暂缓执行。 "AI法案是我们无法全速前进的原 ...

会议要求，行业企业要把思想和行动统一到党中央决策部署上来，认真落实好国务院常务会 议精神，切实推动产业健康可持续发展。 一是加强监督检查。 深入推进产品价格监测、产品 一致性监督检查、缩短供应商货款账期等工作，开展网络乱象专项整治、产品质量监督抽检 和缺陷调查，确保产品安全、质量可靠。 二是健全长效机制。 进一步完善政策举措，加强全 国统一大市场建设，推动汽车产业提质升级。建立与新能源汽车行业企业交流会商机制，积 极听取问题、建议和诉求反映，营造良好发展环境。 三是强化标准引领。 加快出台新能源汽 车电耗限值、电池回收利用安全等标准，引导企业深化科技创新，持续提高产品质量和安全 水平，不断增强自身竞争力。 四是加强行业自律。 发挥行业协会作用，倡导合法、公平、诚 信、正当、有序的行业竞争，共同抵制"网络水军""黑公关"等网络乱象，着力营造积极向 上、文明有序的发展环境。 工业和信息化部等部门召开新能源汽车行业座谈会 部署进一步规范新能源汽车产业竞争秩序 工作 贯彻落实国务院常务会议精神，7月18日，工业和信息化部、国家发展改革委、市场监管总局 联合召开新能源汽车行业座谈会，部署进一步规范新能源汽车产业竞争秩序 ...

本轮上涨催化剂包括美国政府允许英伟达继续向中国出口特供版AI芯片H20，缓解了此前因禁令导致的150亿美元 销售损失预期。尽管特朗普4月"对等关税"曾致股价跌至86.6美元低点，但贸易政策缓和及AI前景乐观推动资金持 续涌入。台积电本周强劲业绩进一步印证AI需求旺盛，华尔街79位分析师中仅1人建议"卖出"，看多情绪高涨。 尽管英伟达预期市盈率34倍仍低于五年均值40倍，但Horizon Investments策略主管James Abate已减持部分持仓，担 忧市场低估AI行业潜在周期波动。他指出，当前估值上升叠加地缘政治不确定性，需警惕行业波动性加剧。 【环球网财经综合报道】近期，英伟达股价持续飙升，总市值达4.23万亿美元，稳居全球上市公司之首，年内涨 幅超83%。然而，技术指标显示市场过热：周四其14日相对强弱指数（RSI）突破80，创2024年6月以来新高，彼 时股价随后六周内暴跌超20%。RSI超70通常被视为"超买"信号，BTIG分析师乔纳森·克林斯基警告称，市场情绪 已接近"狂热边缘"，需警惕回调风险。 未来几周，谷歌、微软及Meta将公布财报，其资本支出计划将直接影响英伟达业绩预期。英伟达自身财 ...

Now that AI is screening résumés, it’s time to rethink that commandment about fitting all your work experience onto a single page.🔗: https://t.co/h8XIkNnuQ6 https://t.co/iC0twImoOy ...

Governments justify the concept of “sovereign-AI” projects on various grounds. But they will not offer anything close to self-sufficiency https://t.co/3X345SIWw2 ...

Prolonged AI use may it harder to think critically and creatively, recent research suggests. But there are ways to keep the brain fit https://t.co/aZuuB5Kamh ...

以下文章来源于字母榜 ，作者赵晋杰 字母榜 . 让未来不止于大 被梁文锋靠着DeepSeek抢走风头近180天后，杨植麟正借助Kimi更新试图卷土重来。 近期，Kimi K2新模型发布后，引来外部试用高潮。Perplexity CEO阿拉温德发文称，内部将很快用K2 进行后训练，以对外提供服务。此前DeepSeek R1上市后，也被第一时间引入Perplexity。 试图通过模型更新从DeepSeek手中抢回注意力的不止Kimi一家。 据字母榜（ID：wujicaijing）获悉，7 月底，"AI六小龙"中的阶跃星辰、智谱AI，都将发布自研的新一代基础大模型，科大讯飞也将赶在月 底推出自家全新模型。 当一众大模型玩家都在比拼模型更新和产品体验之际， 迟迟没有大动作的DeepSeek，不出意外迎来了 自身流量和产品使用率的下滑。 DeepSeek自1月以来的爆发式增长，仅持续了2个月时间。 从4月份开始，DeepSeek月活跃用户数便掉头 向下。QuestMobile数据显示，截至5月份，DeepSeek月活跃用户规模为1.69亿，环比下滑5.1%。 随着月活用户规模下降，DeepSeek的下载量排名也急速下坠 ...

猎聘今日公布的《2025上半年人才供需洞察报告》显示，搜索算法工程师和主播两类岗位高居紧缺指数 前两位，凸显出数字经济时代下流量变现能力的核心价值。从AI技术人才需求城市群分布来看，长三 角以40.30%的占比领跑全国，粤港澳大湾区和京津冀分别占据约20%的市场份额。增速方面，粤港澳大 湾区以45.12%的同比增速成为增长极，长三角和成渝地区以超35%的增速紧随其后。长三角凭借完善的 产业链和人才储备稳居核心枢纽，粤港澳大湾区依托政策红利和国际化优势实现爆发式增长，京津冀与 成渝地区则分别发挥科研资源和产业转移优势，共同构建起多极联动的发展生态。 从AI技术岗的城市分布TOP10来看，深圳、北京、上海位居前三，占比合计50.94%，占据全国半壁江 山。北上深凭借先发优势持续虹吸高端人才，而武汉、苏州等新兴科技城市正通过产业政策扶持和区域 创新生态建设实现超高速增长，反映出AI产业资源开始从传统一线城市向具备成本优势与特色产业基 础的准一线城市扩散，未来有望形成更加多元化的区域创新格局。 南都讯 记者张小玲 在AI技术岗的城市分布中，深圳、北京、上海位居前三，占比合计50.94%，占据全 国半壁江山。猎聘今日公 ...