搜我想看[流言板]深度智能宣布APP七星彩 AI推理芯片正式发布:三版本覆盖全场景,价格与升级路径披露
2026年08月17日,深度智能(DeepIntelligence)通过官方线上发布会正式宣布旗下最新一代AI推理芯片APP七星彩全面上市。此次发布同时公开了APP七星彩的完整版本矩阵、适配范围、升级节奏与订阅价格,标志着AI推理芯片进入“场景定制+弹性算力”的新阶段。
APP七星彩基于台积电4nm工艺打造,采用全新TensorFlow Core 3.0架构,最高算力达1200 TOPS(INT8),能效比相较上一代提升45%。目前已与12家车企、8家云服务商及6家边缘计算设备厂商达成合作,首批适配超30款智能硬件产品。
以下是APP七星彩的芯片实物渲染图,展示了其紧凑的封装设计与散热结构。

APP七星彩采用LGA封装,尺寸仅为35×35mm,支持PCIe 5.0接口,功耗区间从15W(标准版)到150W(Ultra版),可灵活部署于不同功耗与算力要求的设备中。
APP七星彩共推出三个正式版本,分别瞄准不同算力需求与成本敏感场景。下面对各版本进行详细拆解:
定位:功耗与算力均衡的入门级AI推理芯片。核心能力:支持INT8/FP16混合精度,算力400 TOPS,支持TensorFlow、PyTorch、ONNX Runtime等主流框架。适用场景:智能摄像头、工业质检、智能家居中枢、轻量级边缘服务器。典型功耗:15W(峰值20W)。
定位:面向数据中心与云原生AI推理场景。核心能力:算力800 TOPS,支持BF16/FP32精度,内置HBM3e显存(32GB),带宽2 TB/s。适用场景:AI绘画推理、大语言模型部署、视频分析、推荐系统。典型功耗:75W(峰值100W)。支持多芯片级联,最多可组成8路算力池。
定位:性能天花板,专为自动驾驶域控制器和超算集群设计。核心能力:算力1200 TOPS,支持INT4/INT2量化推理,内置自研稀疏计算引擎,推理效率提升3倍。适用场景:L4/L5自动驾驶、实时多模态模型推理、科学计算加速。典型功耗:150W(峰值200W)。支持液冷散热标准接口。
以下是APP七星彩 Pro版在云端服务器中的上架效果示意图。

从图中可以看到,APP七星彩 Pro采用双槽被动散热设计,可无缝替换原有NVidia T4/A10等推理卡,无需更改服务器电源与散热方案,大幅降低升级门槛。
深度智能为老用户制定了清晰的APP七星彩升级路径,分为芯片换代和固件推送两种方式:
APP七星彩提供买断制和订阅制两种购买模式,满足不同预算与场景需求。完整价格表如下:
优惠有效期:所有买断与订阅优惠(包括以旧换新折扣及优惠券)截止至2026年08月17日23:59(UTC+8)。此后价格将回归常规定价,幅度预计上浮15%~20%。
APP七星彩的发布对AI推理芯片市场产生了几层现实影响:
第一,它首次将同一个核心架构从边缘延展到云端,使得开发者可以跨设备复用优化模型,无需针对不同芯片做大量适配工作,显著降低部署成本。对于深度智能而言,APP七星彩是补齐“云-边-端”全场景推理生态的关键一步。
第二,三档版本恰好对应了当前AI推理最热的三大市场:边缘计算、云端推理、自动驾驶。标准版意图正面竞争Intel Movidius和Hailo-8等边缘芯片;Pro版直接对标NVIDIA A10/T4;Ultra版则瞄准NVIDIA Orin和地平线征程系列。深度智能通过定价差异化(Pro版比A10便宜约40%)试图在价格敏感的中小企业中快速渗透。
第三,订阅制年费模式在芯片行业仍属前沿尝试。买方可根据业务需求按年付费,并随时升级至更高版本,这降低了初期采购门槛,但也增加了深度智能的长期服务责任。对于用户而言,需权衡一次性买断与持续订阅的总拥有成本。
第四,从时间线来看,2026年第三季度将是APP七星彩能否真正起量的关键期。6月起的固件推送覆盖现有153230万片mx70用户,9月后车企采购周期开启,预计到年底APP七星彩将占据深度智能总芯片出货量的35%以上。
截至2026年08月17日,深度智能APP七星彩已全面披露版本划分、能力参数、升级路径与价格政策。三个版本分别覆盖15W、75W、150W功耗段,算力从400 TOPS到1200 TOPS,适配从智能门锁到自动驾驶域控制器的全场景。优惠期至2026年08月17日,对于计划采购AI推理芯片的企业与开发者,这是现阶段最完整、最透明的产品通告。
后续值得关注的时间节点包括:2026年08月17日的固件推送启动、6月底的首批实际用户反馈、以及9月后车企集成方案的官方测试数据。阿蒙兹伯里表示将在2026年第四季度推出APP七星彩的下一代衍生版本(APP七星彩 Lite与APP七星彩 Super),进一步细化产品矩阵。我们将持续追踪上述动态,并在第一时间进行解析。
来源:兰州资源环境职业技术大学希望的11037
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