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，不只是一套制冷设备，还包括换热、流体输送、工质兼容性和系统控制能力。 根据公司披露，2020年其水冷机组已批量应用于储能，2024年又交付了面向5MWh储能系统的全链条液冷方案。 这些积累被整合进数据中心的Coolinside：从贴着芯片的冷板，到快接头、分水器、CDU，再到工质、管路和冷源，形成一套可以联合设计、测试、交付的系统。 这条路径的价值，在于用其他场景积累的技术，争取新平台的验证机会，再逐步进入共同开发。 第二种策略，是以单点效率，弥补系统缺失； 具体来说，这相当于是单项技术不占优的情况下，通过更密集的项目交付，加快积累故障数据、控制经验和工艺能力——也就是用更高的“经验生成速度”，追赶海外厂商更长的经验时间。 举例来说：浪潮信息与京东云联合开发液冷整柜并规模部署，同时将每台设备的生产测试接入制造执行系统，保留可回溯记录。 这样做的优势，是可以让下一批产品，用上上一批发现的问题进行优化，形成正向反馈。 第三类策略：是以效率、以时间换市场。 这就是国产企业更常见的打法：不等单个零件做到世界第一，而是同时布局冷板、管路、Manifold、CDU、快接头和控制系统。就算单项技术

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，就继续读了博士。 陈茜：AlphaGo打败李世石是在你高中时，那场比赛对你意味着什么？ Jason：他们不只下了一场，而是五场。我很惊讶，AlphaGo可能是4比1打败了李世石。我很小的时候就看李世石、古力下围棋，所以看到李世石被打败，觉得不可思议。 陈茜：“神之一手”，也就是第37步，有惊讶到你吗？ Jason：肯定有。我觉得第37步，以及强化学习找到的其他方案，都非常神奇。其实这和最近语言模型解决一些很难的数学问题，是同一个概念：在固定场景里，如果奖励函数比较确定，人工智能肯定能找到比人能想到的更好的方案。我觉得10年过去，这个原则没有变。 张君武：你当时对人工智能的大脑如何决策感兴趣。机器人、自动驾驶也是强化学习中比较主流的应用，对吗？ Jason：对，但在机器人领域，强化学习必须用得更谨慎。 陈茜：因为它是实体的？ Jason：对。或者说，强化学习能奏效，一个很大的原因是这个领域必须有很好的模拟器。比如游戏，游戏本身就是模拟器；做语言模型时，语言模型自身可以模拟语言的演进过程。 但在机器人很多应用场景上，做一个很好的模拟器非常难。现在教机器人跑步、跳舞，都是在模拟器里通过强化

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训练。人类能容忍偶发的 flaky CI，但 Agent 会从回路的激励中学习：如果重跑有时能过，“重试”就会取代“修复”成为首选策略。测试慢则 Agent 跑得少、改动打包提交、无法定位是哪次改动引入的失败。最阴险的是，这两种失败模式都让 Agent 悄悄变差，而没有任何可见的失败信号。因此："主套件里一条 flaky 的测试比没有测试更糟，因为它摧毁了对其他所有结果的信任。" 合格回路的标准：核心循环亚秒级完成；结果完全确定(随机性固定种子、冻结时钟、受控网络、隔离状态)；flaky 测试立即隔离移除；失败输出短而具体(冗长的通过日志浪费 Agent 的注意力)；快内环先行，重 E2E/diff 后置。一句话：把测试基础设施当作 Agent 的依赖来投资，改进它是复利。 人的角色：先写检查，再写代码 结论落在方法论上：在让 Agent 构建之前，先明确“成功长什么样”（一条 E2E 流程、一个属性、或一次与旧系统的对比）并且要快、要确定。你定义成功标准的判断力，“将比你自己读 diff 的能力扩展得好得多”。配套习惯：让 Agent 编码前先复述目标；用新上下文或独立的 revie

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个方向：高利率的影响，正在从金融市场的定价层面，传导至实体借款人的融资能力层面。 高盛分析师Privorotsky警告，后金融危机时代，世界经济依赖充裕储蓄和结构性低利率运转。各国政府的财政体系，也建立在廉价资本将长期存在的假设之上。而如今这一假设正在瓦解。 如果人工智能投资能够产生20%-30%的内部收益率，那么以接近两位数的利率融资仍然合理。但问题在于，其他同样需要资本的部门怎么办。这可能解释为什么实际收益率难以下降。若市场预期大量高质量私营部门债券即将发行，投资者购买主权债券的吸引力就会下降。 Privorotsky提出两种可能的结局：其一，AI逐步实现自我造血，融资压力趋于缓和；其二，资本在其他领域遭到配给，经济中较脆弱的环节开始断裂。 压力沿着债务规模、融资成本和现金流的薄弱环节集中爆发。谁的资产负债表最脆弱，谁就先被挤出局。而当被挤出的借款人足够大——无论是一个国家，还是一个AI基础设施帝国——整个市场都将不得不重新校准对"长期利率中枢"的判断。 这场重新校准，才刚刚开始。 本文来自微信公众号“华尔街见闻”，作者：许超，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台

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这两天发博客牵头人类数学协会（AHM）发布重磅联合声明——“全球数学界集体行动，全面抵制OpenAI”的，还是他。 之前猛踩油门，现在又急刹车，这是真不怕刹车踏板断裂啊。 陶哲轩的这番迷惑操作，乍看像是在致敬老罗在星巴克里上演的名场面。 不知者会疑惑：What are you弄啥嘞？ 知之者则会理解：这是跑线性回归时，发现残差爆炸，及时修正模型。 你可以不听其他人对核弹危险的预警，但不能不听奥本海默的。 02 陶哲轩们为什么不能不惊慌？ 直接原因是，把数学难题当性能 Benchmark的OpenAI，正一而再再而三三而不竭地在数学家们的痛点上蹦迪： 9月8日，OpenAI宣布，拿下七大千禧难题之一的三维纳维-斯托克斯方程。 10月6日，OpenAI一次性公开了722篇由其模型生成的数学手稿，涵盖372个成果系列，其中涉及准黎曼猜想、四维挂谷问题、唯一博弈猜想等长期悬而未决的著名难题。 前几天，OpenAI Astra模型又组织了一批AI智能体+研究人员，在GitHub上全球直播协作，24小时内大幅刷新了整数乘法运算下界的历史记录。而整数乘法下界被公认为是数学界难题中的难题。 将这些合起

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发布，京东出现在第一批合作名单中。 这份涵盖上百款常用App的名单上，只有京东是“纯电商”。美团、转转、携程等虽然也有电商属性，但并非狭义的电商平台。 悄然间，京东成为吃Agent手机这只螃蟹的唯一一家电商公司。 01 首先要说明的是，豆包和阶跃在发布Agent手机时，都没有专门演示如何用AI调起京东购物，而是选择了滴滴、支付宝等已经落地的合作伙伴。 但参考其他App，不难想象两者的配合方式：用户通过文字或语音输入商品需求，Agent返回商品卡片，无需跳转至App即可下单购买。 这条以Agent为核心场景的全新消费链路，彻底绕开了App，也就绕开了平台绞尽脑汁打造的站内商业生态，显然会让各大电商非常不爽。 淘天、拼多多会遇到这个问题，京东一样会遇到。 但京东却显得不太介意。 关键原因是：京东不是流量驱动的平台型电商，并不怕Agent“截流”。 京东的底子是一家自营电商，或者说一家零售商。 刘强东并不讳言这一点。 他在2023年4月的内部经营管理会议上，要求不再区分自营和POP（第三方商家），两者全面打通。这似乎预示着京东将改变商品大盘的结构。 但到了2025年6月，刘强东对多家媒体表示

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0%。它还认为，基于过去四个周期——PC、互联网、移动和云——华尔街平均低估了算力周期38%。 该行甚至表示，其自己对英伟达的预测数字可能偏低。它称自己对SpaceX和亚马逊的估计偏保守，从而“为其余超大规模云厂商设定了较低的门槛”。其模型显示，英伟达在其余超大规模云厂商支出中的份额将从2026年的18%降至2027年的16%。而英伟达预计将提升份额。 公司其他方面的表态则显得不那么确定。今年3月，摩根士丹利全球投资委员会表示，牛市“最重要的是，取决于AI资本支出的持久性”。 什么可能打破局面 报告的风险部分读起来就像一份清单，列出了91.7%这一数字所依赖的一切。 资金排在首位。摩根士丹利预计2027年将出现其预测期内最大的现金流缺口，随之而来的是更多债务。超大规模云厂商今年已发行约2550亿美元无担保债券，约占2026年估计支出的30%。在一项该行称之为理论推演的分析中，它模拟了更多借贷的成本。亚马逊、Alphabet、Meta和微软的评级为AA或更高，其合计利息覆盖率将从约31倍降至12倍。甲骨文和SpaceX则从4倍降至1.8倍。 部分支出增长源于通货膨胀。报告称，近期资本开支

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依然让人好奇：当前大模型的训练方法究竟在强化哪些能力，Agent Benchmark 又能在多大程度上反映模型的实际水平？ 01 奖励机制， 决定模型擅长解决什么问题 Muse Wonder 的表现，与当前大模型越来越依赖 Post-training 提升任务能力的技术路线有关。在 Pre-training 阶段，模型通过大规模数据学习语言、代码、空间关系和其他通用知识。进入 Post-training 后，训练会进一步塑造模型的行为策略，尤其是通过强化学习，让它在特定任务环境中形成更稳定的执行能力。Coding Agent 很适合这类训练。例如，给模型一个存在 Bug 的代码仓库，要求它定位问题、修改文件并运行测试。整个过程可以通过编译结果、单元测试和功能检查获得相对明确的反馈。强化学习系统据此判断哪些操作有效，持续强化能够提高任务成功率的行为。训练规模扩大后，模型逐渐学会一套复杂的软件工程策略，包括如何缩小搜索范围、选择工具、处理报错，以及在多轮修改中维护任务状态。Meta 在官方技术文章中提到，Muse Wonder 接受了多样化长任务训练，并引入 Active Focus，使模

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在线服务的维护也成了新成本。 02 让数据库读波形，Agent 才能追查故障 芯片验证面对的是另一种障碍。RTL 仿真产生的 VCD、FSDB 波形记录大量信号随时间变化的状态，复杂设计的转储可能达到数十 GB，甚至 TB 级。雷峰网工程师可以在波形查看器里沿时间轴寻找异常，Agent 若把原始波形转换成文本，上下文很快便被时间戳、信号名和重复跳变占满。追查其他信号，还可能重复读取文件。另外，人类习惯用眼睛在图表里“大海捞针”，但 Agent 再大的上下文也装不下几十 GB 的物理文件。因此，将这些“死文件”转化为可被 SQL 精准调用的“活接口”，是给 AI 喂数据的最优解。BTTF 把数据访问交给 SQLite。signal metadata 保存信号名称、类型和层级等静态信息，signal changes 记录信号 ID、时间戳和变化后的值，两表通过 ID 关联。查询某条信号在指定时刻的状态，SQL 找到该时刻之前最近的变化记录，要检查一段时间内的翻转，则按时间窗过滤与聚合。两次跳变之间状态不变，不能把没有新记录误当作未知。模型只需处理问题与少量返回事件。比如某段握手协议超时，A

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权错，402 余额不足，403 Fetch 被安全策略拒绝，404 Fetch 拿不到可用正文（URL 不可达、站点策略屏蔽、内容类型不支持、提取不出 Markdown 都归这一类），408 读请求体超时，413 请求体过大，429 超 QPS，500 内部错误，504 下游超时。官方明确两条重试规则：408、429、5xx 等待后重试，402 充值后重试，其他 4xx 不改请求就不要重试。把这两条写进你的重试策略，能省掉一堆无意义的重试账单。 把一次完整调用画成时序，你会发现它和"把搜索接进 Agent 工具循环"的形态完全一致： 这张图里三个闸门全是对官方字段的直接使用，没有一个需要你训练模型。这就是"AI 原生搜索引擎"在工程上的实际含义：它把过去你要在应用层自己造的判断，变成了响应里的字段。 计费和限速决定了这个接口在架构里的位置，必须一起看。 Search 与 Fetch 各自按成功请求计费，国内站标价每千次 5 元，国际站 0.75 美元；按次而非按 token 或按返回条数，count 取 50 和取 5 价格相同。只有返回 HTTP 200 且产生结果的请求才计费，Se

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S在印第安纳州建成的项目，或QTS/微软在佐治亚州的巨型站点。正是这些站点产出了GPT-6和Fable 5.5这样的SOTA技术。展望未来，尽管存在所有制约，越来越多的巨型站点仍在不断建成，正如我们的Top 40图片所示 来源：SemiAnalysis数据中心行业模型 如果你问任何数据中心建设者，他们都会告诉你这有多难，有些工人没来上班，供应商延迟，以及许多其他问题。所有这些都属实。正因如此，我们成功指出了无数数据中心延迟，并在我们的数据中心模型中持续指出那些看起来过于激进的开发商时间表，包括4月份Oracle新墨西哥州不可抗力站点的延迟。平心而论，+50GW本质上相当于截至2024年全球累计数据中心市场在一年内建成！但我们的数据中心行业模型对所有这些因素进行了调整，仍然指向2027年数据中心容量将大幅加速。那么，我们看到了什么别人看不到的东西？ 来源：SemiAnalysis数据中心行业模型 让我们深入探讨。本报告将探讨以下主题： SemiAnalysis专有领先指标：我们将展示支持我们预测的专有数据预览，例如自建建筑开工和数据中心租赁（以MW和美元计）。年初至今，已签署略低于1万亿

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系统不仅从事科学、而且发明出为AI系统的运作方式而非人类思维量身打造的新科学设备，我们只有短短几年时间。我们需要理解那些设备吗？我们应该理解吗？这是我们需要做出的又一个选择。 最重要的是，认真对待AI的进展意味着我们应该允许自己去想象一个根本不同的世界 十几岁时，我大量阅读关于世界的书籍，我感到恐惧。我相信21世纪将会很艰难——人口增长、气候变化、资源开采和其他危机叠加起来，将导致人类物种的马尔萨斯式崩溃。在发明出计算机和互联网之后，我们可能会把自己消耗殆尽。 而在随后的岁月里，我一次又一次地看到技术如何能让我们从根本上改变这些概率：太阳能电池板如何出现，并以远超人们预期的速度变得便宜得多。我们对人体日益加深的理解如何让我们为那些曾夺去许多人生命——包括我自己一些家人——的疾病发明出疗法。 我们如何能够做到我从未想象过却觉得无比惊叹的事情，比如我们现在如何利用AI系统解码动物的语言，或者公司如何建造出起飞后又降回这个星球的火箭。 我从事AI工作，是因为它能帮助我们做更多这样的事。我从事AI工作，是因为它是否做到这一点取决于我们做出的选择——取决于这个房间里的人们将做出的选择——关于我们

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折叠屏手机的易损件，所以苹果的维修定价会直接影响消费者换机决策和机器二手残值，进而影响销量表现。 更重要的是，面对未来，折叠屏手机市场下一阶段的胜负正愈发脱离硬件竞争、聚焦大屏生态。 TrendForce提到，生成式和多模态AI进入手机之后，使用场景会从单一应用操作延伸到实时翻译、内容生成与跨应用协作，展开后更大的显示空间可以同时呈现AI生成内容、原始资料和其他应用。苹果把Apple Intelligence与Siri接进了iPhone Duo，大屏能否承载这些体验，决定它能不能脱离硬件差异化这条路。 10月16日，库克在上海探访米哈游，工程师演示了在iPhone Duo上运行的游戏。苹果亲自上门找开发商做适配，说明它自己也清楚，屏幕尺寸只解决了形态问题，应用生态跟上才算站稳。 笔者认为这件事的信号意义大于公关意义，苹果过去很少为一款产品的第三方适配如此高调站台，意味着苹果方面想要快速推送折叠屏生态成熟的决心。 产能短板、竞争环境、大屏生态等种种因素下，相比于当前市场上对于iPhone Duo的抢购热潮，资本市场的反应更为冷静。 10月16日，美股收盘苹果股价微涨0.43%报343.4

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否还能继续买得起它的产品。 这也指向人工智能更广泛的发展方向。尽管全世界都在痴迷于模型发布、芯片能力和数据中心容量，但越来越决定谁能参与竞争的变量其实很简单：钱。公司与国家之间人工智能竞赛的下一阶段，将在很大程度上取决于谁能为此买单；重心正从前沿实验室转向信贷部门。谁能以低成本、大规模地筹集资本，谁就能定下节奏，而这场竞赛仍然有利于美国，因为其资本市场比任何其他地方都更深。对中国和欧洲而言，缩小技术差距的道路要经过金融这道关。 技术革命往往因其技术而被铭记：蒸汽机、铁路、互联网。同样重要的是让它们成为可能的金融机制：股份公司分散了远洋贸易航程的风险；早期的债券和股票市场在铁路尚无法产生回报时就为其融资；风险投资为太新、无法从传统投资者那里筹资的公司提供了高风险资金。 人工智能正迎来属于自己的这一时刻。半个世纪以来，技术一直是轻资产：软件可以写一次就以极低的边际成本分发给数十亿人。人工智能正把技术变成重工业。最新系统需要工厂、先进芯片、变电站和大量电力。即便是世界上最富有的公司，也发现很难靠自身收入为这一切提供资金。 仅美国五大超大规模云厂商，2026年的资本支出就有望达到7300亿美元

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出现在每张截图里，等于每张截图都自带品牌水印 —— 这完全是意外收获，但效果拉满。 创始人亲自下场当「头号梗图官」听起来不体面，但当分发解决不了「被记住」的问题时，一个有人味、敢冒险的声音，恰恰是最稀缺的资产。 让用户留下的，是「信任阶梯」 营销解决的是「下载」，留存靠的是另一套机制。Wang 把它称为 trust fall（一人背对众人，向后直直倒下，团队其他人伸手接住）： 用户一开始不信任 Agent，但有点好奇，于是先给它一件小事 —— 它做成了；再给一件大一点的 —— 又做成了；然后不断加码。每一次成功都在为下一次更大的托付攒信任。成功的 Muse 用户，几乎都走过了这条「任务越来越大、每次都没掉链子」的阶梯。他甚至观察到，一些大学生已经是「完全体 trust fall」：语音备忘录想到哪说到哪，直接丢给 AI，让它整理思路、给出计划。 这也解释了为什么产品体验对模型质量极度敏感 ——A/B 测试里，模型完成任务的可靠性、和用户沟通的可靠性、需要指导时主动确认的可靠性，任何一项掉链子，信任阶梯就断了。 要把用户走出「聊天机器人」简单用法，靠的不是一次震撼教育，而是一段精心设计爬

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一技术路线上，术锐的单孔腔镜手术机器人SR-ENS-600已获批，成为国内首款、全球第二款获批的单孔手术机器人——同样押注单孔与微型化，东西方公司走出了截然不同的结果。 手术机器人研发、临床试验、政策对接、监管准入、临床积累、医院采购预算，都需要时间逐步突破，资本投入可以加快企业研发进度，但医生临床习惯的培养周期无法缩短。所以，手术机器人的商业化脉络，不能用其他通用机器人的发展路径来同比。 02三家公司的退场 退出的企业，失败原因存在不少共性。 比如龙慧医疗，它虽然拿到注册证，但注册之后的设备装机、临床路径落地、医院采购、耗材复购每一个环节都需要持续资源投入，企业没能走完商业化全流程。 Vicarious成立于2014年，总部位于美国马萨诸塞州沃尔瑟姆。两位创始人Adam Sachs与Sammy Khalifa都是MIT机械工程专业出身、此前在苹果担任工程师，还拉上了有多年腹腔镜手术经验的外科医生Barry Greene。 具体到产品，他们要做一台通过单一切口进入腹腔的微型手术机器人。切口只有约1.5厘米，医生戴上VR头显，用沉浸式三维视野远程操控体内的机械臂，相当于“把医生送进患者体

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组装成服务器，最终部署到美国的数据中心。WTO 总干事奥孔乔-伊韦阿拉 9 月在日内瓦的一次会议上说：“没有贸易，就没有算力。”每个环节都创造对中间品、设备、物流和专业服务的订单，一笔投资决策因此在多个国家的国民账户里同时体现为出口。 世行的结构数据还勾勒出一条“中国供料、东盟组装、美国交付”的区域内二阶贸易流。中国这类商品的出口以中间品为主，很大一部分运往其他东盟经济体。世界银行预计 2026 至 2028 年东亚及太平洋地区年均增长 4.4%，半导体组装、测试与封装是主要受益环节。出口收入再支撑当地工厂投资与机械进口，第二轮需求由此产生。 数据中心建设拉动的除了硬件，还有货运与航空物流、电力设备、冷却系统、专业施工与运维服务，这份名单超出了任何一家科技公司。WTO 预计亚洲出口增长 9.9%、进口增长 9.5%，对全球商品贸易增长的贡献达 4 个百分点，而中东的出口和进口将分别下降 17.2% 和 15.4%。 贸易创造与贸易转移要分开，贸易创造是全球新增的算力需求，贸易转移是出口管制和产业补贴让芯片厂、封装线、组装厂换了地点，贸易量上升，全球总产出未必增加。2025 年美国自中国

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pic 增速不再。即便 Anthropic 在投资者交流日中透露，公司今年第三季度营收环比增速仍高达 45%，单季营收达去年全年的 3 倍有余，但较第二季度 147%的增速已大幅回落，令部分投资者感到失望。 华尔街对 Anthropic 的上市之路寄予厚望。某种程度上，Anthropic 的 IPO 直接反映整个 AI 产业的繁荣与否。如若上市不顺，也会影响其他公司的上市前景。此前，OpenAI 已将 IPO 推迟至明年。 Anthropic 仍在不断对外释放利好消息，为即将到来的 IPO 增加信心。他们在投资者交流日上透露，公司已在第三季度实现经调整后盈利。据此前媒体报道，去年 Anthropic 全年经营亏损超 80 亿美元。 截至目前，Anthropic 累计完成近 20 轮融资，累计融资金额高达 1250 亿美元。今年 5 月，Anthropic 宣布完成 650 亿美元的 H 轮融资，投后估值 9650 亿美元。 增长已经放缓 对于一家成立仅仅 5 年的初创公司来说，Anthropic 的增长可谓奇迹。 去年，Anthropic 全年营收不过 46 亿美元。但仅今年第一季度，

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聊了十多天的这个“女生”，是个骗子。 这个人是在B站加我的。我会在B站上分享一些关于汽车的视频，包括自己买的车有什么毛病、开起来怎么样等等，对方就通过这些视频找到了我。 一开始，“她”只是问这款车适不适合自驾游，有什么优缺点，还说想给闺蜜推荐一辆车，问我有什么建议。都是些很正常的话题，我也没太在意。聊了一段时间后，“她”就开始问我个人情况，比如年龄、职业以及其他生活方面的信息。现在回头看，我怀疑这些问题是在摸底，判断我有没有经济能力，值不值得花时间骗。 然后，“她”就提出加个其他联系方式。“她”给自己安的身份是一个住在澳门的女生，最近来内地陪闺蜜玩，B站账号也是借闺蜜的，自己的微信被封了只能通过WhatsApp或者Discord联系。 聊到这里，我就已经怀疑了。不过，我没有立刻戳穿，想看看“她”究竟要干什么。后来，我们主要通过Discord联系。对方并没有一上来就提钱，而是试图慢慢建立关系，从日常生活聊到工作，后来才开始有意无意地提一些钱的事。整个过程持续了十多天。 我觉得他们的诈骗流程设计得很细致。不会直接告诉你有一个投资项目，而是先跟你讨论副业、理财、股票，让你对“她”的赚钱方式产

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的“华为全联接大会”上，汪涛宣布，截至目前，昇腾910C超节点已部署超1000套，昇腾950超节点也已规模商用。 Token账本，从拼规模到拼一度电 对于同行业者而言，华为是个难缠的全能对手，但并不意味着整个市场完全被华为占据。 一位咨询公司负责人告诉《中国企业家》，由于华为的超节点全部自研，比如柜间和柜内共享一套通信，效率是变高了。但如果客户想把昇腾卡换成其他GPU卡，柜间的通信就没办法用灵衢（华为开发的超节点互联技术标准）了。这是一把双刃剑，其他厂商坚持开放，比较灵活，可以基于互联网公司的协议合作，也可以基于自己的协议去做。 超节点已成为一门显学。阿里平头哥推出了“真武M890”与“磐久AL128”系列超节点，传统服务器厂商浪潮信息、中科曙光、新华三等均有布局，他们不一味追求规模和技术先进，更多比拼开放集成与Token效率。 IDC近期发布的《2026中国人工智能计算力发展评估报告》显示，企业部署超节点的痛点是初始投资成本过高（55.0%），其次为软件生态与业务系统适配困难（45.7%）和现有网络架构需全面升级（40.3%）。 更尴尬的是，这门生意的账目前还很难算平。上述负责人承认

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