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算力基建金铲子：光模块如何驱动万亿级AI算力市场！
AI大模型训练让光模块成为决定AI集群性能的算力底座。2025年全球光模块市场规模预计达235.5亿美元，中国厂商主导全球市场。未来市场增长围绕1.6T商业化、CPO技术落地及车载通信等新场景展开。
英伟达和AMD，开始争夺AI制药的计算入口
每年的 Advancing AI 大会，AMD 都要回答 Instinct GPU 除训练大模型外的应用问题。今年大会上，AMD 把一个位置留给 AI 制药公司 MindWalk。而其对手英伟达已在生命科学领域布局多年，生命科学成两家竞争新战场。
单Agent时代结束，AI们开始组团上班
月之暗面发布并开源K2.6，重点升级代码能力与多Agent协作的“Agent集群”能力。K2.6在Artificial Analysis上取得全球开源第一，实测能并行交付多格式成果，还展现出强大的全栈应用开发能力。
无问芯穹曾书霖谈 AI 2.0 时代的大模型推理：从模型到硬件的协同优化
本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果，结合华为昇腾集群实践，探讨 AI 推理系统演进趋势，还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现（v1 和 v2），前者从 vLLM 移植，后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容，还对比了两代差异，并提及相关环境变量。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡，受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因，如专家混合模型、大型管道模型等。
Sora 模糊视频有救了！强大的免费开源AI视频处理工具！硬件要求低！
Video2X-QT6是免费开源AI视频处理工具，支持视频超清放大、补帧，兼容CPU和GPU，低配置电脑也能用。6.0.0版本用C/C++重写，速度快、跨平台，还能处理图片。介绍了不同系统安装方法等。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
高通祭出全球最快移动SoC！卢伟冰携全球首发小米17Pro现身
2025骁龙峰会·中国会场，高通推出第五代骁龙8至尊版移动平台，采用台积电3nm制程。小米17系列将全球首发，多家厂商也会搭载。该芯片在CPU、GPU、NPU等多维度性能提升，还在影像、音频和通信方面有飞跃。
“国产英伟达”沉浮：经历欠薪、二度创业
本文讲述了从 2018 年起，一支人才“梦之队”投身国产 GPU 芯片创业。先后成立中天恒星和砺算科技，却都遭遇资金问题。砺算科技正在流片的 G100 号称对标英伟达，但其资金困境使其未来充满未知，也反映了芯片创业市场现状。