「企业级AI基础设施」共找到 9622 篇相关文章
几千亿美元远远不够！黄仁勋亲笔长文：AI 是人类历史上最大的基建浪潮
英伟达CEO黄仁勋发布长文，指出AI是关键基础设施，运行依托硬件、能源与经济规律。AI可解构为五层架构，目前投入仅数千亿美元，未来还有数万亿规模待建，正演变成最大基建运动。
对话 XYZ-Aquila丨Deep Search SOTA 背后 AI 到底怎么参与改进 AI？
近日，XYZ AI Lab发布两款面向Deep Search的Agent，在评测中领先。其采用AI4AI方法，让AI参与研发判断。团队接受采访，探讨AI4AI含义、与RSI关系、工作范式等，还分享了改进案例和未来方向。
Karpathy点透AI认知撕裂：顶级圈子正集体患上AI狂热症
人们对AI能力认知差距大，部分人用旧版模型评判AI，而前沿模型进步多在专业领域。付费深度使用前沿模型的人有强烈AI狂热症，技术领域进展得益于奖励函数和企业级应用价值。
企业级AI Coding的落地方法，都在这本实战手册里了｜甲子光年
春节后字节上线TRAE企业版SOLO模式，发布《2026企业级AI编程实践手册》。TRAE企业版SOLO模式有自主规划、工具集成、多任务并行等能力。手册沉淀字节经验，提供方法论和场景实践，助企业迈入AI原生软件工程时代。
ACP 协议 + 多 AI 编程智能体：企业研发的新生产力平台
文章围绕 ACP 协议展开，介绍其概念、工作原理及在 AutoDev 的集成实践。还提及 ACP 生态、多 Agent 协作实践，如 Augment Intent、Google Antigravity。最后阐述企业级 AI 平台治理体系，包括 MCP、ACP、A2A 三层协议协同价值。
从计算到存储，阿里云打通AI落地的“任督二脉”
在8月14日飞天发布时刻，阿里云发布通用计算、容器计算及存储服务三项产品更新，串联出AI落地业务场景完整路径，引导行业重新思考AI时代云基础设施的本质。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
吴恩达来信：AI Fund 如何培养 AI 构建者
吴恩达分享 AI Fund 培养 AI 构建者经验，非工程背景同事从‘AI Python 入门课程’学起，掌握构建模块，还列举他们构建的应用示例，鼓励更多团队让人人有能力用 AI 构建。
比起让大模型写 100 万字的小说，AI 大牛们更想用 AI 拿诺贝尔奖
OpenAI前CPO Kevin Weil创业，新公司定位是“为AI模型收集科学数据”的平台，估值达7.5亿美元。AI4S赛道成为硅谷离职AI高管热门去向，正从概念叙事进入基础设施建设阶段，包括数据、模型、应用层。
AI 编程工具在大型企业“遇冷”？网易 CodeWave 升级研发模式，不只关注“代码生成”
近些年，自然语言编程成 AI 编程产品主流。C 端通用 AI coding 工具表现出色，但国内企业级市场 AI 技术渗透率低。网易 CodeWave 专注企业级场景，指出通用工具痛点，提出‘可控的 AI coding’定位并升级能力，未来还将推新开发模式。