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刚刚，1122人干出“国产GPU”第一股，摩尔线程成功IPO：开盘股价疯涨，市值破2800亿！专家：国产AI芯片商业化进入关键期
今天摩尔线程在科创板挂牌上市，募资 80 亿用于核心产品研发。其团队技术强，研发投入高但仍亏损，预计 2027 年盈利。产品迭代快，不过与国际龙头有差距，专家认为国产 GPU 商业化关键在软件生态。
10秒视频token超5万，O(n²)跑不动？用后训练线性化框架实现1.71倍加速，推理成本大降｜CVPR'2026
视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。
中国芯片迎来关键一战
自2020年华为麒麟芯片断供，中国芯片加速自主研发，2025年末集体冲刺上市。如摩尔线程、沐曦股份等，虽多数亏损，但市值狂飙。不过，国产GPU面临技术、生态等挑战，崛起需漫长蛰伏与突破。
赢家诅咒？英伟达暴跌背后的泡沫之辩
11月3日至28日，英伟达股价跌幅近15%，黄仁勋有危机意识。同时谷歌股价涨超13%，Gemini3.0重建投资者信心。行业面临‘Scaling时代终结’论断，围绕英伟达GPU折旧周期有争议，TPU路线现曙光，国产算力加速替代。
吴恩达来信：利用编程智能体实现更高效开发
吴恩达认为编程智能体正加速各类软件工作，按加速程度排序为前端开发、后端开发、基础设施、研究。前端开发加速明显，后端开发有提升但幅度小，基础设施和研究方面加速有限。
微软机房大量英伟达GPU开始吃灰……
微软CEO纳德拉承认，因缺电、缺机房空间，大量英伟达AI芯片闲置。这不仅是微软烦恼，也是大模型巨头共同问题。奥特曼称行业挑战在能源与基础设施匹配，算力企业也在调整策略。
如何为 GPU 提供充足存储：AI 训练中的存储性能与扩展性
文章通过分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果，探讨不同存储系统在大规模 AI 训练中的表现。介绍三类训练负载及新的 Checkpointing 负载，分析共享文件系统类别，给出比较视角，解读各负载测试结果并总结选型要点。
【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分：Seamless M4T，快速优化
这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
端侧AI加速到来，个人隐私如何保护？
Deepseek推动端侧AI加速落地，苹果、谷歌等企业纷纷布局。不过，端侧AI在发展中面临融合不佳、数据安全等问题。阿里研究院傅宏宇提出保障数据安全的建议，监管层也出台相关法规。