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title: "【国海计算机·周观点·0426】# DeepSeek-V4在昇腾首发 、谷歌联手博通与联发科推出第八代TPU、OpenAI发布GPT-5.5 🔥计算 # 超聚变"
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# 【国海计算机·周观点·0426】# DeepSeek-V4在昇腾首发 、谷歌联手博通与联发科推出第八代TPU、OpenAI发布GPT-5.5 🔥计算 # 超聚变

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## 正文

【国海计算机·周观点·0426】# DeepSeek-V4在昇腾首发 、谷歌联手博通与联发科推出第八代TPU、OpenAI发布GPT-5.5

🔥计算
# 超聚变完成IPO辅导
▪4月26日讯，超聚变IPO上市辅导工作已完成，即将进入A股IPO的申报阶段。2025年超聚变以12.7%的市场份额，位列国内x86服务器整机厂商第二名，仅次于浪潮信息的31.3%。（芯智讯）
# 英特尔Q1财报超预期
▪4月23日讯，英特尔2026Q1营收136亿美元，同比+7%，连续六个季度超预期。非GAAP净利润15亿美元，每股收益0.29美元，同比大幅增长123%。CEO表示AI推理需求有望推动CPU与GPU配比从1:8 迈向1:1。（IT之家）
# DeepSeek-V4在昇腾首发
▪4月24日讯，DeepSeek-V4在昇腾首发，DeepSeek明确：受限于高端算力，目前DeepSeek-V4-Pro的服务吞吐有限，预计价格在下半年昇腾950超节点批量上市后大幅下调。此次合作标志着头部模型厂商开始具备脱离CUDA单一算力生态的能力。（21世纪经济报道）
🔥计算机网络
# Marvell收购硅光芯片公司
▪4月23日讯，Marvell宣布收购Polariton Technologies，以开发高速低功耗等离子体硅光子器件，持续扩展带宽、提高功率效率并集成下一代相干光互连平台，向3.2T及更高水平带宽迈进。（EETOP）
# 谷歌联手博通与联发科推出第八代TPU
▪4月23日讯，Google发布专为模型训练设计的TPU 8t与专为推理优化的TPU 8i。TPU 8t由谷歌和博通设计，训练场景数据中心网络带宽最高提升至前代4倍，扁平化两层无阻塞拓扑结构，芯片间互联带宽较上一代提升2倍，TPU直连RDMA和存储，存储访问速度提升10倍。TPU 8i搭载384MB片上SRAM缓存，容量是上一代Ironwood三倍。（芯智讯）
# AMD计划与格罗方德合作开发下一代AI加速器CPO解决方案
▪4月21日讯，AMD计划与格罗方德合作，开发下一代Instinct MI500 AI加速器MRM CPO解决方案，格罗方德制造PIC，日月光承接封装环节，Enosemi负责相关技术创新。（电子技术应用ChinaAET）
🔥大模型
# OpenAI发布GPT-5.5、Image-2
▪4月24日讯，OpenAI本周发布新基模GPT-5.5和图像生成模型GPT-Image-2。GPT-5.5继续提升推理深度、用户电脑界面推理能力和相同任务下的token消耗缩减。GPT-Image-2图片真实性跃升，解决以往AI生图的细节粗糙、文字乱码和扭曲问题。（机器之心）
# DeepSeek-V4发布
▪4月24日讯，DeepSeek正式发布V4，为纯文本推理模型，上下文1M tokens，总参数、预训练数据量分别1.6万亿、33万亿tokens，相同token长度下计算量和显存要求进一步降低。重点提升Agent能力和推理能力，交付效果接近Sonnet 4.5。（DeepSeek）
⚠注：以上为根据公开信息整理，不涉及投资观点

## 总体总结

主题正文
1. 【国海计算机·周观点·0426】# DeepSeek-V4在昇腾首发 、谷歌联手博通与联发科推出第八代TPU、OpenAI发布GPT-5.5
2. 非GAAP净利润15亿美元，每股收益0.29美元，同比大幅增长123%。
3. ▪4月24日讯，DeepSeek-V4在昇腾首发，DeepSeek明确：受限于高端算力，目前DeepSeek-V4-Pro的服务吞吐有限，预计价格在下半年昇腾950超节点批量上市后大幅下调。
4. ▪4月23日讯，Marvell宣布收购Polariton Technologies，以开发高速低功耗等离子体硅光子器件，持续扩展带宽、提高功率效率并集成下一代相干光互连平台，向3.2T及更高水平带宽迈进。
5. TPU 8t由谷歌和博通设计，训练场景数据中心网络带宽最高提升至前代4倍，扁平化两层无阻塞拓扑结构，芯片间互联带宽较上一代提升2倍，TPU直连RDMA和存储，存储访问速度提升10倍。
6. ▪4月21日讯，AMD计划与格罗方德合作，开发下一代Instinct MI500 AI加速器MRM CPO解决方案，格罗方德制造PIC，日月光承接封装环节，Enosemi负责相关技术创新。
7. ▪4月24日讯，DeepSeek正式发布V4，为纯文本推理模型，上下文1M tokens，总参数、预训练数据量分别1.6万亿、33万亿tokens，相同token长度下计算量和显存要求进一步降低。
8. 重点提升Agent能力和推理能力，交付效果接近Sonnet 4.5。
