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英伟达为何持续押注VASTData？AI存储正在成为新的“算力”｜甲子光年

AI产业曾聚焦GPU，如今数据存储设施重要性凸显。VAST Data完成约10亿美元F轮融资，估值300亿美元，英伟达持续跟投。它重构AI数据基础设施，国内焱融科技有相似技术路线且具自主可控优势。

大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。

5月6日，GOSIM Paris 2026进入第三天，议程转向技术实践。超150位全球AI专家齐聚，探讨模型推理优化、开源社区治理等。Niko Matsakis等分享前沿观点，还有五大主题论坛及工作坊，展示开源AI生态成果。

大语言模型强大但解释性成问题，过去多事后解释，现更多研究者转向内生可解释性。ACL 2026 接收的综述论文梳理相关代表方法，总结为五类核心设计范式，指出该方向面临挑战但趋势清晰。

Lovart上线Image 2，有去AI味的写实感、强大文字生成与泛化推理能力，完爆Nano Banana 2。它结合独家工作流，带来设计体验飞升，还给出五个使用场景案例，并对比了与Claude design的差异。

Anthropic与谷歌、博通合作打造3.5 GW TPU集群，预计2027年上线。其年化收入破300亿美元首超OpenAI，客户呈指数级增长。但训练和推理成本高，与OpenAI都在冲刺IPO，竞争激烈。

文章指出当前大语言模型解决问题多为收敛式，与商业问题需先发散再收敛的方式相悖。特赞发布企业级智能体系统GEA，其架构四层分工明确，能在市场洞察、社媒增长等场景发挥作用。

大语言模型成AI应用基础设施，黑盒服务模式引发信任危机。研究者提出IMMACULATE审计框架，能在不暴露模型信息、仅1%额外开销下，验证黑盒LLM API执行完整性，检测违规行为，相关论文与代码已公开。

1.4亿《精灵宝可梦Go》玩家10年拍300亿张实景图，为Niantic免费收集数据。Niantic用此数据训练VPS视觉定位系统，提升机器人配送效率，还获巨额投资，剥离游戏业务专注空间AI。

随着生成式AI进入万亿参数时代，大语言模型面临“显存墙”挑战。上海交大与华为MindSpore团队发布技术报告《HyperOffload》，其核心技术集成于MindSpore 2.8，能提升超节点异构资源协同效率，已在多项目落地。