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大模型的爆发式发展正将算力推至数字经济的核心战略地位。GPT-4o与DeepSeek-R1等模型的多模态突破，不仅标志着AI进入"参数爆炸"时代（GPT-4单次训练需2.15×10^25 FLOPs，等同3万台A100全年运转），更暴露出算力供需的尖锐矛盾——据智源研究院的报告预估国内大模型训练算力缺口已达109EFLOPS（约20个太湖之光年产能）。在新技术广泛应用和全球算力短缺的背景下，信创国
云计算计费单位解析 云计算服务采用多样化的计费单位：1）通用计算以vCPU-hour和内存（GiB/GB）为主，Kubernetes使用millicores配额；2）加速器按GPU/TPU核心时长计费，算力单位含FLOPS/TOPS；3）Serverless服务采用GB-second等内存时长组合；4）大数据服务多定义专属单位（如slot-hour、DBU-hour）；5）网络存储关注带宽/IOP
CPU、GPU 和 TPU 都是处理器，但它们的设计目标和擅长的任务截然不同，可以将它们理解为不同类型的员工。
2026年，DeepSeek以500亿融资和4000亿估值引发AI行业震动，宣布全员翻倍扩招，标志着AI从实验室研究转向工业化落地的关键转折。其战略目标是构建覆盖算力、基础模型和行业应用的AI全产业链生态。资金将重点投入人才梯队建设（分核心科学家、工程骨干、行业专家三级）、算力扩张和数据争夺。这一举措将重塑人才市场：虹吸顶尖人才、倒逼巨头跟进、优化薪资结构。文章以管仲"轻重之术"
企业控制 AI 支出的关键，在于利用 FinOps（云财务运营）的思想，消除技术、财务与管理层之间的信息壁垒。通过智能化的算力追踪、大小模型的高效混搭、以及在团队内部培养精细化的 Token 节约文化，企业才能在享受 AI 带来生产力狂飙的同时，牢牢守住财务底线。
本文介绍了如何为本地大模型工具Ollama安装OpenWebUI网页界面，提升使用体验。主要内容包括：OpenWebUI的作用（提供类似ChatGPT的网页交互界面）、安装前的准备工作、使用Docker安装OpenWebUI的具体步骤、常见问题解决方法以及OpenWebUI与自建网页的对比。通过OpenWebUI，用户可以获得更直观的聊天界面、更方便的模型切换和对话管理功能，使本地大模型的使用更接
上集讲到翠花想本地部署AI大模型，结果被我泼了冷水——他的电脑跑不动。临走时他问了一个问题："那7B、13B、70B到底是什么意思？为什么数字越大越厉害？"这个问题问到了点子上，今天专门讲。
显存（VRAM）和算力（TFLOPS）是GPU的两个正交物理指标：显存决定模型能否加载运行，算力影响推理响应速度。理解二者差异是本地部署大模型的前提——显存不足导致CUDA OOM崩溃，而算力瓶颈仅表现为延迟升高。真实场景中，‘显存不够’常被误判为‘算力不足’，尤其在Windows系统下，硬件加速、WSL2 GPU支持等隐性占用可吞噬1.5GB以上显存；同时，未启用torch.compile、未优
在人工智能领域，算力是驱动模型推理的核心资源，其消耗直接决定了AIGC应用的运营成本。算力通常以FLOPS衡量，而模型推理则是将训练好的模型用于处理用户请求的过程，这涉及到吞吐量、延迟和Token处理等关键性能指标。理解这些原理对于评估技术价值和进行工程实践至关重要，尤其是在构建高并发、低延迟的在线服务时。通过量化、模型压缩和动态批处理等技术，可以显著优化推理效率，从而降低对昂贵GPU资源的依赖。
本文以Windows系统为例，详细介绍了Ollama本地大语言模型的安装和使用流程。主要内容包括：系统硬件要求（建议Win10/11、16GB内存）、两种安装方式（安装包/PowerShell命令）、基础命令操作（运行/下载/删除模型等），并推荐了适合新手的轻量级模型（llama3.2、qwen2.5等）。文章特别提醒初学者从小模型入手，避免直接下载大模型导致的性能问题，同时提供了判断本地运行的验
本文探讨 AMD ROCm 作为 AI 底座的优势，强调开放生态打破算力垄断。通过硬件兼容性、成本控制及社区活力，ROCm 提供多元韧性选择，助力开发者构建可持续 AI 基础设施。
站在2026年回看AI的普及进程，最有趣的事情不是AI有多厉害，而是大多数人根本不知道AI发生了什么。82亿人里有65亿从没用过AI。10亿月活用户的ChatGPT，深度使用者不过几百万。中国AI渗透率53%——但如果你去二线以下城市问问"用AI做什么"，绝大多数人的答案是"聊天呗"。AI的冰山，露在水面的尖顶已经被媒体炒成了珠穆朗玛峰。水面之下的基座，深得看不到底。GPU、HBM、先进封装、AI
算力是生产力，网络是生产关系。没有强大的网络，再多的GPU也无法形成有效算力；没有敏捷的网络，AI应用无法触达用户；没有安全的网络，AI的成果可能瞬间归零。因此，当我们为GPT-5.4的推理能力欢呼，为Sora生成的1分钟视频赞叹时，不妨也多看一眼那些默默铺设光纤、设计交换机、定义6G标准的工程师们。他们正在打造的，是AI时代的“血管系统”——它或许不直接创造智能，但智能的每一次跳动，都离不开它。
6月11日美东时段，美国商务部下达出口管制行政指令，限制外籍用户及境外主体使用两款全新旗舰模型；6月12日，Anthropic官宣两款模型全球全域停服。
200万Token听起来像是一个遥不可及的数字，但它已经在Gemini 1.5 Pro、GPT-6（Spud）等模型中成为现实。对于开发者而言，这意味着可以设计出此前根本无法想象的应用：让AI管理整个代码仓库、担任私人律师阅读全部合同、作为学习伙伴通读整个学期的教材……限制我们的将不再是上下文长度，而是想象力。下一步，请思考：如果你的AI助手拥有你过去十年所有的聊天记录、邮件和文档，你会让它帮你做
GLM-5.1在权威测试中超越Claude Opus4.6，特别擅长复杂工程任务和自主Agent工作流。通过llama.cpp项目可在各种硬件高效推理，趋动云平台提供一键部署服务，免除环境配置烦恼。新用户可参与限时活动获取150元算力金。该社区项目汇聚全球技术爱好者，支持快速体验AI模型并分享创新成果。
微软刚刚宣布，内部大规模取消Claude Code授权，要求工程师们改用自家更便宜的GitHub Copilot CLI。从提示词工程到Agent工作流，效率会指数级提升，相同效果需要的token大幅减少。英伟达作为卖“铲子”的公司，自己团队用AI的电费和算力账单却超过了发给人的工资。烧钱试水阶段结束，大家会逼着AI团队“必须用更少的钱干更多活”，倒逼技术优化。到那时，真正会活下来的MCN，不是用
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