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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。
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。
GPU时代落幕？硅谷巨头集体「叛逃」，英伟达1500亿疯狂自救
去GPU化浪潮来袭，AI竞争焦点从算力规模转向能效比与延迟。谷歌TPU性能提升且成本低，走向商用受青睐。英伟达天价收购Groq，多元架构正终结GPU单极时代，国产芯片需底层创新。
不靠英伟达，中科院在国产 GPU 上跑通 76B 类脑大模型
过去大模型依赖Transformer和NVIDIA GPU体系，硬件自主化难。中科院团队提出类脑大模型SpikingBrain，在超长文本处理上百倍加速，在国产MetaX GPU平台稳定训练76B模型，开辟新道路。
迈向可编程观测：在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
文章从CUDA基础讲起，以矩阵乘法为例介绍性能调优，再到PTX汇编知识，最后引入Neutrino框架构建可编程GPU性能探针。展示了GPU Kernel性能分析从宏观到微观的技术演进，提供新分析视角。
当 GPU 成为主角：解锁 AI 集群中那 85% 的闲置 CPU 算力
全球AI算力规模增长，GPU成主角，但GPU满负荷运转时CPU利用率低，传统调度机制无法保障优先级，造成资源浪费。TencentOS如意（RUE）的在离线混部技术改造Linux内核调度体系，高效释放算力。
AI Infra 正在诞生自己的石油期货？GPU 不够买之后，华尔街开始交易算力
AI 行业焦点从 GPU 够不够用转向算力定价。2026 年 8 月 CFTC 就算力衍生品公开征求意见，CME 与 Silicon Data 计划推期货产品。但 GPU 算力金融化面临标准化、衡量方式等难题。
对话蚂蚁吴伟：训推一体池化调度，如何把GPU用到极限
AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。
《AI时代下，中国低/零代码市场发展研究》报告正式发布 | LowCode低码时代
《AI时代下，中国低/零代码市场发展研究》报告发布，指出低/零代码技术渗透率提升，主流厂商提供全链路方案。生成式AI与低/零代码融合成趋势，市场稳定增长，企业对平台综合能力要求提高。
豆包背后的“超算大脑”：字节ByteRobust系统跑20多万张GPU，性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025，部署于超20万张GPU平台，9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障，由控制和数据平面构成，能自动发现修复故障，提升训练效率与稳定性。