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算力普惠不是营销噱头，而是让更多从业者以合理成本，获取稳定、合规的算力支撑。对于个人开发者和中小企业来说，与其盲目跟风各类虚拟算力产品，不如布局合规的实体服务器，既能满足当下 AI 业务需求，也能长期把握 AI 基建发展带来的机遇。我所在的深圳市智恒百亿科技，始终坚持合规经营，主营正规算力服务器销售与配套落地服务，不做夸大宣传、不设置营销套路，致力于提供靠谱的算力落地方案。后续我会持续分享算力政策
核心结论：NVIDIA 2027财年Q1营收816亿美元，同比暴增85%，AI数据中心业务收入占比超过86%；然而黄仁勋在财报同日亲口承认，英伟达已"基本放弃"中国AI芯片市场，将这块全球最大潜力市场拱手让给了华为。全球AI算力格局正在发生结构性分裂：美系NVIDIA占领欧美日市场，华为昇腾填补中国AI算力需求。这不是结局，而是新博弈的开始。指标数值同比变化NVIDIA Q1营收816亿美元+85
为系统研判智算芯片领域的竞争态势与未来趋势，支撑政府部门精准施策、科研机构前瞻布局、企业优化产品与市场战略，科智咨询正式启动《算力底座之争：智算芯片产业链、竞争态势与趋势研判白皮书》编制工作，并面向智算芯片设计、AI服务器及算力终端、智算服务等产业链上下游企业公开征集优秀实践案例，挖掘标杆价值，凝聚产业共识，共探国产算力突围之路。现诚邀各相关单位积极参与，共同推动我国智算产业高质量发展。
2026年5月19日（美国时间5月18日晚11点），OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在X平台宣布加入Anthropic，引发AI圈震动。同日，中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳团队宣布"九章四号"量子计算原型机研制成功，以3050个光子操纵规模刷新世界纪录，较全球最快超算El Capitan快10^54倍。本文深度解析这两则消息的技术背景、战略意义及对全球AI格局的深远影响。维度O
深信服AI算力网关，是用户自己的“AI算力智能调度中枢”，能为用户实现Token治理、成本治理、安全治理。通过强大的可见性，以及“看到 - 管好 - 用好”的全生命周期护航，将AI能力转化为驱动业务持续增长的核心引擎，让用户的每一份算力都看得清、管得住、省得下、用得稳、更安全。
打 Kaggle 或国产大模型比赛，进入冲刺阶段，团队成员要同时跑不同的特征工程和模型融合方案。租云 GPU 成本飙升，一个月花掉好几千，团队预算吃紧。把团队已有的几张消费级显卡（如 4090）通过 OrionX 池化成一个虚拟算力池。显存超分技术让每张卡能支撑更大 batch size 或更高分辨率输入。成员按需申请算力，跑完即释放，避免资源闲置。云 GPU 租用成本降低 60%并行实验数量翻倍
本文分享了作者对多家AI API中转站的评测体验。经过两天测试，最终选择了一家表现稳定的平台，主要优势包括：模型质量不缩水、线路稳定、售后响应快；提供多种分组选择（官方8折、AWS/Azure线路、VIP4折、SP1.2折），满足不同预算需求；覆盖主流AI模型，支持IDE一键接入。实测发现SP分组虽价格最低但质量不减，性价比突出。文末还分享了CodeX使用技巧，建议在上下文达到70%时通过摘要总结
阵容上，既有昆仑万维、智谱、商汤、百度、蚂蚁、MiniMax这样的行业头部，也有亚马逊云科技、硅谷Fusion Fund带来的全球视角；既有复旦邱锡鹏、港大黄超代表的学界与开源前沿，也有盛大EverMind、太初元碁、趣丸科技等活跃实战派玩家。议程上，从Agent商业化落地、多模态与空间智能的最新突破，到AI在文娱、医疗、企业服务等场景的纵深渗透，再到算力与AI Infra的范式之变……这一年最值
当算力成为薪酬第四栏，你的工资条将迎来巨变！本文深度解析黄仁勋提出的“Token 薪酬”构想，揭示其背后的算力经济学与 10 倍生产力逻辑。这不仅是福利变革，更是开发者进阶的入场券，带你洞见未来职场核心竞争力 💡。
2026年5月13日是AI行业罕见的"多线突变日"——Amazon用Alexa for Shopping彻底替换Rufus聊天机器人，将搜索栏变成AI购物Agent；Meta发布WhatsApp Incognito Chat，实现"连Meta自己都看不到"的AI隐私对话；Sam Altman在OpenAI vs Musk审判中出庭辩护；AI能源危机加剧，SSD价格飙升300%，50%美国数据中心项
摘要：2026年5月，AI芯片公司Cerebras以488亿美元估值登陆纳斯达克（CBRS），IPO定价185美元/股，融资48亿美元。其晶圆级芯片WSE-3面积是英伟达H100的57倍，内存带宽达21PB/s，获OpenAI 200亿美元订单承诺750兆瓦算力部署。但86%收入依赖阿联酋客户，面临出口管制和英伟达竞争风险。Cerebras的IPO标志着AI芯片赛道多元化，其晶圆级架构在内存带宽上
芯片竞争正从单点性能走向系统级重构，从地面延伸到太空，从硬件延伸至人格。国产芯片崛起——国芯科技发布首款“RISC-V+AI+抗量子”汽车电子MCU，华为昇腾以20%市场份额稳坐国产第一半导体涨价潮蔓延——德州仪器涨幅15%-85%，晶合集成代工涨价10%，全产业链成本压力持续传导AI编程工具生态加速成熟——Minimax 2.7开源、GLM-5.1登顶Code Arena、ERNIE-Image
DeepSeek V4的成功，离不开华为昇腾芯片的全栈支撑。昇腾系列的迭代逻辑是“三年四代”（2025-2028），围绕“算力密度、场景适配、国产化自主”三大方向推进。DeepSeek V4的纯国产化训练与推理，是中国AI产业首次在“模型层”完成对英伟达CUDA生态的全面替代。郑州6万卡AI4S集群的落地，则是在“算力设施层”实现了从芯片到平台的全面自主可控。两条战线、同一时刻、共同指向一个目标：
训练完，是有点“助手”的样子了，能直接回答问题。但总感觉差点意思，水平参差不齐的，有时候还不错，有时候很啰嗦，不够准确。主动告诉它“你数学不好，面对复杂的计算请调用这个计算器API”，或者直接把最新的资料喂给它，它就懂了。就这样，在“生成-打分-调整”的无限循环中，AI的回答，被一点点打磨得越来越符合人类的偏好。然后，我们让这个“续写机器”，继续用它之前“猜下一个词”的方式，去不断学习这些对话范例
AI生态正在从‘技术驱动’走向‘工程落地+商业竞争’。国产算力进入性价比竞争——华为昇腾发布后，天数智芯降价，国产AI芯片市场正在成熟AI智能体执行环境有了新方案——Cloudflare沙箱基于V8 Isolates，比容器快100倍，AI生成代码的安全执行不再是难题大模型开源潮持续——明略科技Mano-P 1.0拿下13个SOTA，国产模型在多模态GUI理解领域全球领先AI编程工具生态加速分化—
本文介绍了在Windows环境下搭建CLIProxyAPI工具的完整流程。该工具作为AI开发中间件，能将ChatGPT、Gemini、Claude等服务封装为标准API接口，支持OpenAI格式调用多种大模型。文章详细说明了从GitHub下载程序、配置config.yaml文件到启动服务的具体步骤，并重点介绍了其可视化Web管理后台功能，使开发者无需命令行即可便捷管理。通过简单的PowerShel
AI安全与编程领域迎来重大突破：Google利用AI自动拦截零日漏洞攻击，标志安全行业进入"AI对抗AI"阶段；Anthropic的ClaudeMythos被发现能自主挖掘系统漏洞。GPT-5.5成为ChatGPT默认模型，幻觉率显著降低。中国开源模型KimiK2.6等在性能上超越GPT-5.4，成本仅为西方模型的1/15-1/30。AI编程工具竞争加剧，Cursor推出自研模
当别人还在为抢GPU打架，Nvidia和Span已经把AI数据中心挂你家墙上了！液冷Blackwell、零噪音、还能帮你省电费——这波不是科幻，是2024年真实发生的“住宅边缘计算革命”。
在人工智能、深度学习以及高性能计算（HPC）日益成为全球技术创新的重要驱动力之时，云计算平台的需求也不断增长。随着任务复杂度的增加，如何选择一个高效且经济的云计算平台成了科研人员、开发者和企业用户关注的焦点。
算力（Computing Power），简单来说，是计算机系统在单位时间内完成计算任务的能力体现。在衡量算力时，通常采用每秒浮点运算次数（FLOPS）作为关键标准。这一指标如同汽车的引擎功率，直接决定了计算机系统在处理各类数据和执行各种算法时的速度与效率。它不仅是现代科技发展的根基，更是推动整个数字世界不断前进的核心动力。在AI训练领域，深度学习模型的构建与训练是一项极为复杂且计算量巨大的任务。以
算力是数字经济发展的重要支撑，尤其在AI和大数据应用中起着关键作用。阿里云致力于构建全球领先的算力基础设施，助力各行业数字化转型。吴泳铭和马云均强调了算力在未来科技竞争中的核心地位。2023年底，我国算力总规模达230EFLOPS，位居全球第二。算力分为通用、智能和超算算力，广泛应用于人工智能训练与推理等场景。中国正加速建设智算中心，推动算力产业链发展，并注重绿色低碳和智能运维，以应对日益增长的计
2026年，大模型的参数竞赛虽然未完全停歇，但真正的瓶颈已经从“能不能做出更强的模型”转移到了“能不能把模型成功塞进企业的核心流程”。即便模型的benchmark分数亮眼，但多数中型企业——社区银行、区域医疗系统、中型制造商——有能力采购API，却没有AI工程团队和预算来将通用大模型内化到他们特定的、带有历史遗留问题的业务流程中。这时，AI巨头面临一个共同的困境：企业缺的不是使用AI的意愿，而是“
为了让角色动起来自然，对于 Live2D 模型师和动画师来说需要把一张完整的插画抠得七零八落：刘海、后发、眼睛、衣服、配饰全都要分层，还要发挥想象力把被遮挡的身体部位重新画出来……这一套流程下来，简直是“掉头发”级别的折磨。然而【See-Through】上传一张动漫角色插画，自动将其分解为带有深度排序、完整修复的语义图层，并导出为分层 PSD 文件。
本次测试均基于相同的瑞芯微原厂rknn_yolov5_demo环境，采用统一的 yolov5s-640-640 模型和 640*640 分辨率测试图片。次旗舰RK3576展现出首次加载略有差距、连续运行性能高度逼近旗舰的特点，在绝大多数常规 AI 推理场景中都能提供出色体验，总的来说RK3576是兼顾性能与成本的高优选型方案。测试均基于相同的rknn_yolov5_demo环境，采用统一的yolo
【摘要】当行业普遍将Token视为需要压缩的成本时，一种反直觉的战略正在头部玩家中悄然成型：最大化地使用最昂贵的顶尖模型。这并非盲目“烧钱”，而是一种将Token从成本中心转变为核心生产力杠杆的深度认知。通过解析真实案例与产业链动态，揭示这一战略如何重塑竞争格局，并为企业与个人指明通往未来的唯一路径。
🔍【技术动态速览】 1️⃣ RISC-V车规芯片加速落地：中国汽车芯片联盟成立RISC-V专委会，东风、比亚迪等车企牵头推动智能汽车芯片自主化，产业链协同效应显著。 2️⃣ 高性能RISC-V MCU融资突破：先楫半导体获国资3亿元注资，重点研发机器人专用芯片，国产RISC-V生态持续深化。 3️⃣ AI开源模型密集发布：英伟达推出全模态模型Nemotron3（性能提升9倍），小米开源MiMo-
MatAnyone2是由南洋理工大学S-Lab和商汤科技联合开发的视频抠图框架。该技术采用记忆传播机制，通过区域自适应记忆融合实现稳定的视频抠像效果，能精准处理发丝等细节。其特点包括首帧锁定目标、智能记忆稳定和超清细节处理，适用于视频背景替换、直播特效、电影制作等场景。项目已在GitHub开源，并在趋动云平台提供一键部署服务，支持快速体验。该技术突破了传统视频抠图需要逐帧调整的限制，实现了自动化高
从CANN开源开放到编程范式全面兼容，再到Agent全流程自动化，昇腾以持续投入与坚定迭代，不断提拉开发者使用下限，让资深开发者可以深度挖掘硬件潜力，让入门开发者可以快速落地应用。而属于全体开发者的、更开放、更普惠、更强大的AI时代，正在到来。
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