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TPU vs GPU 全面技术对比：谁拥有 AI 算力最优解？
SemiAnalysis对Google TPU v7/v8深度拆解，将TPU与Nvidia GPU多方面对比拆到可计算层面。不过其结论有局限性，本文重新分析，指出TCO因场景而异，互联体系分歧在流量假设，Google TPU v8成本优势被削弱。
OpenAI一口气建5个算力中心！英伟达喂饱孙正义和甲骨文
英伟达计划给OpenAI一千万美元新投资，OpenAI宣布将和甲骨文及软银合作建五个数据中心，作为奥特曼“星际之门”计划一部分。OpenAI与甲骨文合作熟络，英伟达分批投资，不过其投资金额及资金缺口引疑问。
中国AI芯片大突围，DeepSeek V3.1引爆算力革命
DeepSeek V3.1发布，是中国AI技术自主性的战略突围。它有6850亿参数，采用UE8M0 FP8适配国产芯片，具混合推理架构、Agent能力等。其发布或重塑AI产业格局，推动国产芯片发展。
今夜无显卡！老黄引爆Rubin时代，6颗芯狂飙5倍算力
CES 2026上，英伟达黄仁勋发布Vera Rubin超算架构，推理性能比Blackwell提升5倍，训练性能提升3.5倍，成本降10倍，已投产，下半年商用。还展示自动驾驶模型等，且无新显卡发布。
Q2 GPU市场，英伟达独占94%，AMD被逼上绝路？
权威机构JPR报告显示，2025年Q2全球PC用GPU出货量环比增8.4%，CPU出货量也同步增长。这是关税恐慌引发的‘囤货潮’所致。英伟达在GPU领域优势巨大，AMD在CPU战场表现出色，三家旗舰产品各有特色。
从大数据到好猜想：如何用大模型做市场研究？
文章指出大模型重塑用户需求调研，并非按常规用AI获取和清洗数据，而是让模型扮演真实用户。以品牌分析社交媒体数据为例，探讨大数据局限，还介绍‘好猜想’标准，最后说明Atypica.AI能构建消费者智能体解决归纳问题。
刷新世界记录！40B模型+20万亿token，散户组团挑战算力霸权
Nous Research推出Psyche网络，用区块链汇聚全球计算资源，启动40B参数大语言模型Consilience预训练，达20万亿token创纪录。还解决带宽瓶颈等问题，让AI训练去中心化，推动创新与民主化。
前 DeepMind 研究员反思：评测，而非算力或数据，才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出，当前主流评测体系滞后，静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量，呼吁构建自演进评测，还为一线工程师提供了研发建议。
打破视觉Token的算力诅咒，RedundancyLens如何为多模态大模型推理减负
多模态大模型的 Decoder - only 架构处理视觉 Token 有计算冗余。合合信息团队提出无需额外训练的动态计算削减方法，在不影响性能前提下降低推理成本，适用于多场景。
聊聊钉钉的悟空：给一个还没人走路的市场卖跑鞋？
钉钉发布悟空，与其他大厂先面向个人用户不同，它走企业级路线，有四层Skill体系等，虽初期被认为‘太重’，但钉钉全产品CLI化等创新有潜力，且安全设计是企业刚需，适合特定人群关注。