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OpenAI算力账单曝光：70亿美元支出，大部分钱花在了“看不见的实验”
据Epoch AI统计，去年OpenAI计算资源支出70亿美元，多以租微软云算力支付。其中50亿研发算力，大多用于幕后研究和实验，非爆款模型的最终训练，也解释了其2024年亏损原因。
图像分层生成：新加坡国立大学和Lowart AI实现了图像可编辑的PSD文件输出
新加坡国立大学和Lowart AI发布OmniPSD，利用Diffusion Transformer架构解决分层图像生成与拆解难题，实现可编辑PSD文件输出。它能通过文本生成分层PSD文件，也能拆解单张平面图像，解决AI生成图像难编辑痛点。
27M参数战胜GPT-4！脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
缩放定律Scaling正慢性死亡，算力收益递减，AI的下一个增长极是模型如何交互
前Google Brain科学家Sara Hooker论文指出，统治AI十年的缩放定律Scaling走向慢性死亡，算力收益递减，研究重点将转向推理时算力和模型如何交互，还分析了算力崇拜兴起、缩放法则裂痕及未来方向。
太初元碁洪源：异构计算能力将成为未来AI算力基础设施的重要方向｜AIGC2026
2026年AI产业进入高强度算力周期，Token成核心资源消耗单位。太初元碁洪源认为，AI算力需更好支撑应用，异构计算将成未来AI算力基建重要方向，太初元碁也在多方面探索实践。
748GB内存、20P算力，英伟达把数据中心塞进了桌子底下，第一台已经送到Karpathy家里
英伟达DGX Station GB300首批系统交付开发者，首台给了Andrej Karpathy。它有748GB内存、20P算力，用GB300芯片架构。背后是长时运行自主智能体开发需本地算力，英伟达从软硬层面推进。
中国团队引领太空算力：首次太空在轨部署通用大模型，发2800颗卫星服务数亿硅基智能体
岁末年初，全球AI竞争聚焦太空算力，中美你追我赶。美国Starcloud宣布在太空跑通大模型，中国国星宇航发布全球首个服务硅基智能体的太空算力网，计划用2800颗卫星服务数亿个硅基智能体，还实现通用大模型在轨部署。
以「场景」定义算力：AI时代，通用算力不只“通用”
当AI狂欢席卷全球，阿里云和AMD通过‘一芯三用’重新定义AI时代算力选型逻辑，从‘参数崇拜’回归‘业务本质’。联合发布三款基于AMD Zen 5架构‘Turin’处理器的全新ECS实例，精准匹配不同业务场景需求。
算力租赁要变天了
去年华尔街就算力巨头折旧问题起争议，大空头Michael Burry称其通过延长AI服务器折旧周期虚增利润。随着英伟达GPU迭代周期缩短，折旧时间应缩短。Coreweave靠出租GPU盈利，以其为抵押物的巨额贷款引发争议。Meta出租闲置算力或冲击Coreweave等公司。
中国算力芯片的“新十年”
文章指出过去40年处理器芯片发展呈“否定之否定”，近年整机和平台厂商重归自研，异构计算成趋势。未来中国算力芯片突破口在指令系统结构统一，可把RISC - V作统一指令系统开发各类芯片。