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DeepSeek突然拥抱国产GPU语言！TileLang对标CUDA替代Triton，华为昇腾Day0官宣支持适配
DeepSeek v3.2开源TileLang版本算子引关注，其可对标CUDA替代Triton，还适配国产算力生态，华为昇腾官宣支持。TileLang由北大团队主导，提供不同层次编程接口，助DeepSeek提升性能。
还得是华为！Pangu Ultra MoE架构：不用GPU，你也可以这样训练准万亿MoE大模型
华为盘古团队发布Pangu Ultra MoE模型架构与训练方法的中文技术报告。该模型全流程在昇腾NPU上训练，团队在架构和训练方法创新，实现准万亿MoE模型训练，还在多方面优化提升性能。
英伟达放弃GPU上LPU：新推理芯片被曝Groq即买即用，OpenAI第一个吃螃蟹
英伟达将在GTC大会发布新AI推理系统，核心芯片基于Groq的LPU架构，首位大客户是OpenAI。选择外部架构与时间窗口有关，推理场景中LPU更适配。同时，英伟达推理芯片面临诸多威胁。
AI 设计9个月就能媲美Blackwell？OpenAI “辣芯”绕开英伟达正面战场，但老黄的GPU大盘不稳了
OpenAI 展示与博通联合打造的定制 AI 芯片 Jalapeño，性能媲美英伟达 Blackwell 或谷歌 TPU。计划年底部署，是多代芯片开发首步。它专为大模型推理设计，设计周期短，成本低，OpenAI 借此扩展全栈能力。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
全自研仿真GPU求解器x虚实对标物理测量工厂，打造具身合成数据SuperApp，加速具身仿真生态丨光轮智能@MEET2026
在量子位MEET2026大会上，光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据，仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施，建立全栈仿真平台，还打造多个“爆品应用”，为具身智能发展提供支撑。
微软发布 Agent 安全框架 MAF
微软发布 Agent 安全框架 MAF，它是 AutoGen + Semantic Kernel 的统一继任者。有三层中间件，对 MCP 采样默认拒绝，还加了工具审批中间件，编排用图模型，为生产环境安全治理设计。
成本仅0.3美元，耗时26分钟！CudaForge：颠覆性低成本CUDA优化框架
CUDA代码性能对模型训练与推理重要，但手动优化门槛高。明尼苏达大学团队提出CudaForge，是低成本多智能体CUDA Kernel生成与优化工作流，实验效果好，成本低且具通用性。
MUSA获得SGLang主线支持！5月10日北京，AI Meetup等你来
5月10日北京将举办「SGLang × MUSA」技术沙龙。契机是摩尔线程MUSA后端加入SGLang官方支持体系，代码合入主线，开发者可原生调用摩尔线程GPU。还将探讨框架适配、算子编译等议题。
AI产业链投资大逻辑：第三集
本集围绕AI产业链投资大逻辑，从底层的电展开。指出AI瓶颈正从GPU扩散到电力，存量核电资产因AI数据中心需求变得值钱，还引出'过渡期与终局'核心判断框架。