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大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
冷战核废墟变8吉瓦AI超级工厂！黄仁勋押15亿，OpenAI独霸20年
英伟达、OpenAI和软银要将美国俄亥俄州冷战核废墟改造成全球最大AI超级工厂，终极电力规划达8吉瓦。黄仁勋宣布注资、担保，OpenAI签长约，孙正义改造电网，这或成稳赚买卖。
刚刚英伟达核弹级战略曝光！老黄宣布联手奥特曼圈地圈电，狂卷16GW算力霸权
英伟达宣布亲自下场锁定土地、电力和厂房等资源建超级AI工厂。与SB Energy联手在美拿下LPS容量，租客是OpenAI。文章分析合作原因、价值，解答外界疑问，称英伟达成全栈AI基建平台。
中国光芯片迎来“迈向高端”黄金窗口期
近期光芯片领域热度攀升，政策、产业、资本利好。AI算力爆发使光芯片从‘通信管道’升级为‘战略性资源’，需求大增但供给端短板凸显。本土产业链分层，高端赛道迎来突破窗口期，有三条主流技术路线。
存储大繁荣：盛宴与倒计时
AI带动存储行业繁荣，三星、美光、SK海力士一个月内登顶万亿美元市值，终结旧周期格局。中国长江存储和长鑫科技崛起，补全产业链拼图。但行业新旧范式切换，周期未终结，各方需应对挑战。
当 Agent 开始接管工作流，企业最在意的三件事：安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等，CPU 受关注，云计算角色转变，容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地，AI 负载变化，Agent Infra 要解决四个问题，云和 CPU 任务也在改变。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
上市首日大涨383%，上海跑出“全球AI硅光芯片第一股”
4月28日，曦智科技在港交所上市，首日涨幅383.62%，认购阶段成绩亮眼。其由沈亦晨创立，从光计算转型光互连后迎来转机。虽营收增长但亏损大，研发投入高，此次IPO募资用于研发等。
浅析 Amazon S3 Files：工作机制、性能边界与选型思路
4月7日，AWS发布新服务Amazon S3 Files，可将S3存储桶作为高性能共享文件系统挂载到计算节点。本文分析其底层实现、工作机制、性能边界，与其他对象存储文件化方案对比，指出适用场景。
全行业的「龙虾热」中，什么是AI Infra下半场的「神之一手」？
OpenClaw爆火，标志AI进入「自主执行时代」，但面临安全、资源利用和并发规模等挑战。腾讯云Agent Runtime为企业级AI智能体打造专业支持，解决状态管理和行为治理难题，还助力MiniMax突破性能瓶颈。