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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。
算力极限下，OpenAI 急着做什么？
OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman接受专访，就产品战略收拢、新基座模型Spud等议题给出内部判断，回应业界质疑。他称产品调整是算力硬约束下的优先级排序，还透露了产品核心方向和Spud进展。
国产算力解决方案，如何赋能“AI for Science”？
AI已成驱动科研范式变革的核心力量，“AI for Science”成趋势。中科院陈刚分享AI赋能高能物理见解，还谈及国产算力方案应用表现，22家机构企业发起“科学智能联合攻关行动”。
AR眼镜尚存核心瓶颈，碳化硅能否破题？
AR眼镜成AI落地端侧佳选，但传统光波导方案难满足其需求。碳化硅以高折射率、高导热率特性，被视为破解AR全彩显示瓶颈的“钥匙”。国内产业正协同创新，不过成本问题待产业链协作解决。
前 DeepMind 研究员反思：评测，而非算力或数据，才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出，当前主流评测体系滞后，静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量，呼吁构建自演进评测，还为一线工程师提供了研发建议。
中国突破！20年芯片散热瓶颈问题被击穿
西安电子科技大学郝跃院士团队在半导体材料领域取得关键突破，解决芯片散热与性能瓶颈问题。他们开发“离子注入诱导成核”技术，革新界面热阻，提升器件性能，应用前景广阔。
算力不再稀缺？中国AI芯片供给出现反转
过去中国AI产业常焦虑算力不足，如今国产AI芯片进入集中交付阶段，自给率提升。伯恩斯坦测算，国产化率有望从2023年约17%提至2027年约55%。产业进入新阶段，竞争从“拼参数”转向“拼体系”。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。