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一篇文章告诉你：国产 GPU 背后的技术和商业路线异同
过去两年，国产 GPU 赛道进入公开财务与审视阶段。文章分析了摩尔线程、沐曦等企业不同技术与商业路线，如摩尔线程走“高启动＋快扩张”，沐曦选“厚积薄发＋先服务高端算力场景”等。
双11电脑遭遇内存涨价潮，华强北“一天一个价”，雷军都感叹涨太多
受AI浪潮影响，内存价格水涨船高，消费级内存也不例外。全球内存疯涨，国内线上线下均受波及，价格翻倍情况常见，且局面可能长期持续，电脑、手机等产品都遭殃，主要因AI让内存需求激增。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域，GPU优势明显，软件支持也推动其普及。未来，GPU将在更多领域发挥作用，还会与CPU融合。
27 岁，市值三万亿刀
9月27日Google迎27岁生日，Alphabet市值突破三万亿美元。Gemini 2.5等模型发布显进攻态势，AI成市值增长引擎。不过，Google面临反垄断案和监管压力，同时在多领域布局AI重塑商业版图。
老黄力推的 Physical AI，有人用开源框架打通了硬件的最后一道关
巨头加速布局Physical AI，全球AI云平台涂鸦智能用TuyaOpen开源框架破局，为开发者提供入场券。它可拆技术墙、通生态孤岛、跨商业化黑洞，还让开发者打造多样AI硬件，助力商业化。
全新 AI 消息模型：Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构？
AIGC浪潮下，大语言模型重塑应用开发范式，开发者构建AI应用面临诸多挑战，需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进，有轻量化通信与智能化资源调度两大创新，还介绍了多场景实践。
搜索领域的下一个重大转变：从产品到基础设施
Lightspeed投资人称搜索正从人类产品转变为AI基础设施，像云计算支撑互联网，搜索将为AI提供信息。各公司集成搜索进展不同，还分析了搜索成基础设施带来的变化及新机会。
OpenAI久违发了篇「正经」论文：线性布局实现高效张量计算
OpenAI 近日发布研究论文，提出用于高效张量映射的统一代数框架 Linear Layouts，解决了 Triton 等深度学习编译器中长期存在的难题。该框架是使用二元线性代数的张量布局通用代数形式，评估显示其优化版 Triton 性能有提升。
Sora 为什么输给 Codex？
本文探讨Sora输给Codex的原因。奥特曼称因Sora太吃compute，Codex优先级更高。Sora算力连续独占，成本难摊薄；Codex算力碎片可复用，能交错服务多任务，资源回报曲线更好。
AI 时代，实时入湖正在告别 ETL：从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中，企业需同时支撑实时消费、历史沉淀与多引擎复用的数据底座。传统依赖外部ETL作业的流数据入湖方式有诸多问题，本文探讨‘零ETL’趋势，分析Kafka × Table Bucket方案如何降低复杂度。