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结论，其依据是可靠性而非经济性。“我认为将超级电容器应用于数据中心颇具新意，但该技术在其他应用领域长期积累的实绩，可能会降低数据中心采用它的门槛，”他说。 Butler则稍显乐观。随着机架功率水平从数百千瓦向数兆瓦级设计扩展，他预计CBU在管理瞬态峰值需求方面的应用将日益增多。随着时间的推移，他预计由工作负载驱动的优化将决定电池与电容器的配比，而超级电容器在处理高循环、峰值功率事件中将发挥越来越重要的作用。 “我预计基于电容器的储能将成为下一代AI电源架构的主流要素，”Butler说。 Sean Michael Kerner是一位IT顾问、技术爱好者和动手实践者。他为行业和媒体机构提供技术问题方面的咨询。 想在Google搜索结果中看到更多《Data Center Knowledge》的报道吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在Google搜索结果中看到更多《Data Center Knowledge》的报道吗？ 2026年9月21日至23日，欢迎莅临德克萨斯州达拉斯的Gaylord Texan Resort & Convention Center，加入整个数据中心生态系统的盛会。

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数在过去11天内增长了10倍，达到约70万。这是一个惊人的增长速度，但总体规模在人工智能应用领域仍然相对较小。即便如此，Muse也频频出现了力不从心的情况。 越来越多的证据表明，Meta已经难以满足Muse不断增长的用户群的需求。状态监控平台SaaSHub已将Muse的状态列为“服务降级”，指出其监测系统仍可以访问Muse，但却持续报告问题，比如频频回复无法搜索。 此外，一名研究人员对Muse进行了压力测试，要求其一次性生成120个子代理，但Muse只成功创建了33个，其余尝试均失败。 这些扩展性问题相对于Muse不到100万的用户规模来说显得格外严峻，目前Meta还只在美国和加拿大推出了Muse的服务，并未开放WhatsApp和Instagram用户的注册渠道。如果Meta想要进一步抢占份额，那么当前的算力瓶颈将成为其最大的制约因素。 Meta的首席人工智能官Alexander Wang在9月9日曾透露，Muse的早期使用量远远超过了内部预期，用户使用量是内测时的10倍左右，这促使Meta重新设置了代币使用量并增加限制。 而造成瓶颈的一个重要原因可能在于Muse的计算密集型架构。Me

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上传到ChatGPT的图片被智能体发布到了外部图床上。还是这一天，一份事故报告的末尾写着，最强模型的全部训练、评估以及涉及工具调用的推理都已暂停。 01 简单任务 9月20日，一个正处于强化学习训练中的内部模型，拿到了一组人物履历细节和一篇公开博客里的线索，任务是找到那位博主。 它先用博客里的特征短语去搜，结果返回的是音乐和一些不相干的泛泛建议。模型开始怀疑搜索工具坏了，于是在命令行里用Python直接向其他搜索引擎发请求，三个全部报错。它甚至猜测这道题出自公开评测集BrowseComp，把数据集和评测脚本下载下来翻找答案，也落了空。 接着，它尝试通过HTTPS直接联系一个公开的聊天机器人，被代理拦了下来。 到这里，墙起了作用。OpenAI的训练沙箱被设计成与真实互联网隔绝，除了这份报告里的DNS解析器，所有联网请求打到的都是一份离线网页缓存。 问题就出在这个例外上。 DNS相当于互联网的查号台，任何程序访问一个网址之前，都要先问它「这个地址在哪」。系统里大量正常组件都依赖它，所以哪怕其他出口全部封死，查号台通常还开着。 模型发现，沙箱自己的解析器能为真实域名返回记录，还能正确拒绝编造

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心开发的主要障碍，其他挑战还包括建筑劳动力短缺、关键电气设备交付周期漫长、关键市场电力供应有限，以及人工智能工具的消费者需求存在不确定性。 能源咨询公司Relae（前身为Carbon Direct）今年6月表示，自2024年1月以来，已有超过1700亿美元的AI数据中心容量因社区反对而被“阻止、撤回或停滞”。 高盛预计，被称为超大规模厂商的大型科技公司今年将在美国AI基础设施（包括数据中心建设）上支出约5810亿美元，上述受阻规模在其中占了相当大的比例。 然而，市场分析师认为，尽管面临挑战，AI驱动的建设热潮短期内不会消失。 Utility Dive提供深度新闻报道和洞察，聚焦塑造公用事业行业的最具影响力的新闻和趋势。 希望在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的报道？ 编辑精选 2026年8月21日 希望在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的报道？ 2026年9月21日至23日，欢迎加入整个数据中心生态圈，相聚于德克萨斯州达拉斯的Gaylord Texan Resort & Convention Center。

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解这个时间点，得先回到芯片本身：已经有足够多的人拿到硬件、用进业务，适配和优化的需求才会真正出现。 从2019年的含光800，到2021年的倚天710，再到如今的真武系列，平头哥走了多年。其中一条持续的路径，是从业务需求出发设计芯片，先在阿里内部验证，再通过云等方式服务外部客户。 陆生华谈到，外部客户接触新芯片时，常会先确认一件事：阿里自己用过没有？ 淘宝、搜索、推荐、广告等业务承担了早期生产验证的角色。经过实际流量和集群稳定性的考验，产品再逐步向外推广。 到真武M890，团队已经完成两代完整芯片交付。在陆生华看来，软件的成熟度和客户对二次开发的需求，共同促成了此时的开放。 650多家客户意味着产品得到了使用，也意味着厂商要面对越来越多不同的问题。 汽车企业训练模型，互联网企业优化推荐，模型团队尝试新算法，各自的计算方式和性能瓶颈并不相同。同一套基础软件之上，还会有大量贴近具体业务的开发。客户越多，把这些工作全部留给芯片厂商就越难持续。 这时扩大开放，既有经过验证的软件可以拿出来，也有真正需要它、愿意继续开发的用户。 此外，对平头哥来说，还有一笔长期维护的账。 芯片厂商基于主流框架做适

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销。随着需求增长，一些组织会将推理分布到多个专用推理账户，并将 AgentCore Gateway 置于前端作为推理网关，在模型提供商之间路由流量，根据请求选择提供商并应用按团队限流。 平台账户中的 AgentCore Gateway 充当智能体的单一 MCP 端点。它将每个 LOB 账户的 MCP 服务器注册为目标，并从这一个端点提供统一的工具发现（含语义搜索）、通过 AgentCore Identity 的集中式身份验证、使用 Policy in AgentCore 的细粒度授权以及可观测性。 除了聚合 MCP 服务器和充当推理网关之外，AgentCore Gateway 还支持其他目标类型，使其成为中央集成点。HTTP 目标将 AgentCore Runtime 智能体、智能体到智能体 (A2A) 服务和其他 HTTP 端点纳入同一个受治理的端点，每个目标均可通过各自的子路径访问。平台团队还可以应用 Amazon Bedrock Guardrails 以确保内容安全，并配置 Policy in AgentCore (Cedar) 以实现细粒度访问控制，两者均在智能体代码之外的 G

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用内置工具或第三方方案，在 Zoom 会议进行时或存储音频后进行转写。 Zoom 的实时字幕在各版本中均免费，但大多数其他内置转写功能需要付费的 Workplace 账户。 开发者使用 ElevenAPI WebSockets 构建自定义应用，从而实现实时转写的低延迟。 如何转写 Zoom 会议 转写 Zoom 会议可将口头语言转换为带时间戳和说话人标签的可搜索文本。功能强大的转写工具还能处理并兼顾转写稿中的语音重叠和噪声干扰，例如火警声或电话铃声。 组织利用这些转写稿中的信息生成会议报告、更新知识数据库，或为新员工创建培训项目。普通员工也会检索转写稿以获取关键信息，例如确认某个重要项目的截止日期，或了解他们错过的会议上的最终决定。 三种主要的转写方法包括： 实时转写：内置工具可在通话过程中生成实时字幕，但云存储和可下载的云端录制转写稿等功能需要付费账户。 会后转写：原生或第三方工具可以从云端存储或已下载的音频文件生成转写稿。 自定义 API 管线：定制化解决方案让开发者拥有完全控制权，从而能够将实时通话音频直接流式传输到使用这些数据的软件应用中。 在评估最佳的会议转写应用时，你的预算

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LSFP（外部激光源小外形可插拔）涵盖物理光源模块，而OCI MSA（光学计算互连多源协议）则涵盖更广泛的互连。这些努力合在一起，将使运营商能够认证一个插槽，而不是某个特定厂商的技术栈，从而有助于避免单一供应商锁定。 “当平台从8个通道迈向16个及以上时，正是WDM的扩展超出了现有激光器阵列所能提供的程度，这标志着梳状激光器从若干选项之一转变为架构本身，”Raghunathan说。 Smyth总结了这项技术与更广泛采用之间仍然存在的障碍：“从这里到更广泛采用之间最大的障碍，是每波长功率和高良率制造。” Sean Michael Kerner是一名IT顾问、技术爱好者和动手实践者。他为行业和媒体机构提供技术问题方面的咨询。 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的报道吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的报道吗？ 2026年9月21日至23日，加入整个数据中心生态系统，相聚于德克萨斯州达拉斯的Gaylord Texan Resort & Convention Center。

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“失利”，随后就又果断封禁Muse，其理由依据就在这里。因此，一定程度上讲，第三方AI智能体和平台的关系，已经从“是否构成非法入侵”的争论，更具象化地转向到“合同条款能否限制智能体”。 二、给亚马逊“递刀子”的，恰恰是10年前的Meta自己 吸取了Perplexity的教训，亚马逊这次把矛头从“闯入”移到了每位客户开户时都接受的规则上。它在Muse加载亚马逊搜索页面之前就阻断其访问，弹窗提示：“未经授权的AI代理继续访问，违反了亚马逊的使用条件，我们的客户已同意该条款。” 亚马逊这次不再指控智能体“入侵”，它援引的是客户已经同意的合同。按第九巡回法院对Perplexity禁令的裁决可以预判，亚马逊很难用《计算机欺诈与滥用法》（CFAA）证明智能体构成非法入侵。但法院同时留了一个关键的口子：裁决明确不损害亚马逊“通过其私人服务条款管理Amazon.com访问”的能力。反黑客法的路走不通，合同条款的路仍有可能。 有意思的是，给亚马逊这条“合同路径”提供先例的，正是Meta自己。 2016年的Facebook vs.Power案中，Power.com经用户同意、以用户账号密码登录，聚合社交数

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长可能会增加市政系统的压力。卡尔加里附近一个大型拟建园区被否决，用水问题与环保、电力和农业问题一并被列为原因，尽管其他项目和AI中心仍在推进。鉴于加拿大寒冷的气候，专家指出，低水或零水冷却在经济上可能具有吸引力，并有助于减轻市政供水依赖，尽管这并非在每个地区都普遍必要或适用。 要点 证明水资源韧性正成为数据中心运营许可的核心。这需要为极端情况做规划，使设计与当地水文和基础设施相匹配，在可行的情况下优先使用非饮用水源和闭环系统，收紧排放控制，并与监管机构和社区进行透明沟通。WUE等指标仍然有用，但基于情境、针对具体场址的韧性将决定设施能否在水资源受限的世界中可持续增长。 关于作者 Data Center Knowledge 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 2026年9月21日至23日，加入整个数据中心生态系统，相聚于德克萨斯州达拉斯的Gaylord Texan Resort & Convention Center。

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查视频在初次审阅后很久仍滞留在对象存储中。这些视频中的信息往往很有价值：三周前讨论过的一项设计决策、某人到达门口的确切时刻，或导致车辆碰撞的事件经过。但传统上，要获取这些信息需要人工观看数小时的内容。另一种做法是为每种特定问题类型构建定制的机器学习（ML）流水线，这需要投入大量开发工作。 每个新用例都意味着新的开发工作： 用于会议查询的转录流水线。 用于视觉搜索的计算机视觉流水线。 人脸匹配集成。 在本文中，我们将介绍构建视频智能解决方案的架构和关键模式，该方案可接受自然语言问题并从视频内容中返回答案。该方案采用智能体式架构，在运行时决定调用哪些 AWS 服务。对于此前已分析过的内容，响应可在 1 秒内返回。新视频的首次分析需要 5–10 分钟，具体取决于视频长度和所需服务。完整实现可在 配套 GitHub 仓库. 我们并未为每种问题类型预先构建固定流水线，而是使用 Strands Agents SDK 创建一个单一的 AI 智能体，由它根据用户的提问来编排 Amazon Bedrock, Amazon Rekognition, 以及 Amazon Transcribe 。一家大型媒体

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一致。如果你只有一个设施或区域，并且需要快速建立能力，集中化提供了一条直接的路径。如果你服务多个地区的用户、必须满足数据驻留要求，或希望降低延迟和出口成本，那么分布式布局是合理的选择。在超低延迟、间歇性连接或带宽限制占主导的场景中，边缘部署——可能包括设备端推理——将具有吸引力。 许多企业最终会混合采用这些模式：集中式训练加上分布式或边缘推理，并根据工作负载的关键性、延迟预算和成本进行调整。 Christopher Tozzi是一位技术分析师，在云计算、应用开发、开源软件、虚拟化、容器等领域拥有专业知识。他还在纽约州奥尔巴尼地区的一所重点大学授课。他的著作《为了乐趣和利润：自由与开源软件革命史》由麻省理工学院出版社出版。 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 2026年9月21日至23日，加入整个数据中心生态系统，相聚在德克萨斯州达拉斯的Gaylord Texan Resort & Convention Center。

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于保留这种能力，同时减少不必要的推理并摆脱无成效的循环。我们相信，从任务和环境反馈中学习可以教会模型更高效地推理，同时保持其能力。 对于智能体任务，这种学习贯穿整个交互过程。模型探索可能的行动，纳入新的观察，并随着推进不断改进其推理。反馈将决策与其后果联系起来，鼓励在整个任务中进行有益的反思。 我们将这些洞见带入一个训练集合，涵盖数学、编程、指令遵循、对话、搜索、工具使用和软件工程，既包括独立问题也包括延展交互，以强化对观察和结果的适应。任务反馈引导同策略规划与学习，重点是在这一系列场景中保持能力。 公开基准测试和实时 A/B 测试的结果支持这一方向：在七个基准测试和两家客户的生产流量中，Kimi K3 的推理可缩短 35–50% 而不牺牲准确率。这种内化的行为还体现在失败尝试上克制的 token 使用，减少了冗长、无成效的推理。 专用智能指数：Ember-1 为 Bedside Bench 设定帕累托前沿 本周早些时候，我们推出了专用智能指数（SII），以行业专家创建的真实世界任务来对开源、闭源和专用模型进行基准测试。 我们在 Doximity 的 Bedside Bench 上评估

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的那个吗？ Diogo Almeida [01:33:22]：我从没见过——我没——我见过。我见过一个，比如，航空公司浏览器使用的东西。 Diogo Almeida [01:33:29]：在这个新笔记里，我们把标题设成 hello。 Diogo Almeida [01:33:33]：哇。太好了。好。我们继续吧，你能打开 Arc 浏览器吗？打开之后，你能用谷歌搜索 Norbert Wiener 吗？ Diogo Almeida [01:33:43]：现在你能打开 x.com 吗？ Swyx [01:33:46]：这是那种用例吗？ Diogo Almeida [01:33:48]：哦，语音用例。这其实是我第一次见到。这是 Swyx [01:33:51]：哦，好吧。 Diogo Almeida [01:33:51]：打开照片查看器。哇。哦，等等。哦，你能——你能往回退一秒吗？你能往回退一秒吗？ Diogo Almeida [01:33:58]：传言称 Anthropic 的工程师崇——把 Claude 当作神一样崇拜。哇。哇。 Diogo Almeida [01:34:03]：天哪。这挺搞笑

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。 通过托管实现多重目标 企业可以利用托管同时追求多种目标——云与托管之间的交付路径并非“二选一”。例如，一家大型银行可能使用经济实惠的私有托管套件来补充其他计算容量并降低公有云成本；使用多个国际托管设施来支持全球运营；使用多个互联节点来改善电信网络；以及使用一个以密度为重点的托管机柜舱来推进 AI 推理部署。 关于作者 Kirk Killian Partners National Mission Critical Facilities。 Kirk Killian 是 Partners National Mission Critical Facilities 的总裁。 行业视角 想在 Google 搜索结果中看到更多 Data Center Knowledge 的故事吗？ 编辑精选 2026 年 8 月 21 日 想在 Google 搜索结果中看到更多 Data Center Knowledge 的故事吗？ 2026 年 9 月 21 日至 23 日，加入整个数据中心生态系统，地点位于德克萨斯州达拉斯的 Gaylord Texan Resort & Convention Center。

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上也已超过荷兰，”他说。 维持该国地位需要电网扩建、加快互联许可审批、增加可再生能源发电、新增海底容量，以及更清晰地划分阿姆斯特丹与区域市场之间的增长。运营商还必须向市政当局证明项目如何通过土地利用、余热利用、就业和基础设施投资创造价值。 正如马里亚赫所警告的，行业不能将这一论证完全交给监管机构，尤其是当社区看到数据中心消耗资源却不理解其在数字经济中的作用时。 “前进的道路是行业带头为监管机构提出切实可行的解决方案，”马里亚赫说，“在此之前，项目将继续面临监管机构和当地社区的阻力。” 内森·埃迪报道多个行业的数据中心趋势和技术。他毕业于西北大学梅迪尔新闻学院，也是一名专注于建筑和城市规划的纪录片制片人。他目前居住在德国柏林。 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 2026年9月21日至23日，加入整个数据中心生态系统，相聚德克萨斯州达拉斯Gaylord Texan Resort & Convention Center。

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数据中心。他们不希望它们建在自己的社区里。它们非常成问题。……所以如果我们能够实现，太空提供了一种解决方案。” 尽管面临挑战，Singh仍然充满信心。“这不是会不会发生的问题。我认为这更多是一个阶跃函数的问题。它会在什么时候发生？”他说。 Wylie Wong是一名记者和自由撰稿人，专注于技术、商业和体育领域。他曾在CNET、Computerworld和CRN工作，喜欢报道和了解技术行业的进步与不断变化的动态。在体育方面，Wylie是《Giants: Where Have You Gone》的合著者，这是一本关于前旧金山巨人队球员今昔去向的书。他曾为《圣何塞水星报》创办并撰写巨人队博客，近年来乐于撰写技术与体育交叉领域的文章。 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的报道吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的报道吗？ 2026年9月21日至23日，在德克萨斯州达拉斯的Gaylord Texan Resort & Convention Center加入整个数据中心生态系统。

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共享接口。用技能来承载上下文、流程和最佳实践。 两者的结合比这场争论有趣得多。 热门观点 4：“RAG 已死” RAG 并没有死。它只是不再是人们最想发帖谈论的最新事物。 检索增强生成让 AI 系统获得模型训练数据之外的相关信息。这些信息可以包括文档、支持历史、产品细节、内部知识或代码库上下文。 没有良好的检索，模型就只能依赖它已经知道的内容，或者花额外时间搜索上下文。这会浪费 token、拖慢工作，并使不完整的回答更可能出现。 良好的检索能帮助模型更接近答案的起点。它缩小了搜索空间，并让回答建立在真正重要的信息之上。 智能体、技能、MCP 和 RAG 都可以存在于同一个工作流程中。一个智能体可能使用 MCP 访问某个工具，遵循某项技能中的项目特定指令，并使用检索来找到合适的支撑上下文。 这些东西并不是在互相争斗。把它们当成在互相争斗，就误解了人们实际是如何用 AI 构建东西的。 热门观点 5：“如果你需要为你的代码库微调模型，那说明你的代码很糟糕” 有正当理由对模型进行微调。尽管如此，现代模型已经见过大量常见的框架、模式、命名约定和架构。如果一个模型无法理解你的代码库，那么新加入的队

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模式降低日常任务的使用成本。个人版千问也同步加入办公助理、定时任务和智能体广场，从企业端和个人端同时切入办公场景。 腾讯WorkBuddy 今年3月上线，到了9月便开放 Buddy 应用、专家、Skill、连接器和硬件五类能力，把30多个品牌的十余类设备以及开发者的系统和行业 know-how 接入同一底座。 这个过程是逐渐吞噬并非一蹴而就，过去三年，AI 搜索、AI PPT 和各类单点助手大多由创业公司试水；Manus 让市场看到 Agent 可以形成生产力，OpenClaw 又把这种能力推进工作流。需求一旦被验证，大厂便迅速跟进。 六、七月间，借用 coding Agent 改造办公场景的产品集中上线，创业公司的产品定义很快变成大厂平台上的一个功能。 一轮熟悉的平台收编。大厂拥有模型、流量和办公入口，通用功能一旦成立，便能以更低的边际成本复制和分发。AI 搜索和 AI PPT 已经演示过这一过程，如今轮到工作型 Agent。竞争的重心也从单个产品好不好用，转向谁能控制模型、企业上下文、工作流和分发渠道。 常垒资本管理合伙人冯博认为大厂的工作型 Agent 能满足80%普通人的联网工

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更清楚地了解项目所附带的风险。 该行业已经拥有关于需求、成本、电力和开发管道的广泛数据。挑战在于如何尽早利用这些信息来影响结果。 项目计划应被视为动态的商业模型。电力、采购、劳动力、规划和成本假设必须随着市场条件的变化而进行审查。 定期审查这些假设能让不确定性更加可见、更易管理。该行业的雄心必须建立在对成功交付所需条件的清晰理解之上。 需求将继续塑造欧洲数据中心机遇的规模。尽早检验假设、响应本地条件并做出明智决策的能力，将决定哪些项目能够成功交付。 Tom Boxall 是 BCS Consultancy 的成本管理主管，该公司是一家全球数据中心咨询机构，专注于关键业务基础设施的交付与优化。 行业视角 想在 Google 搜索结果中看到更多 Data Center Knowledge 的故事吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在 Google 搜索结果中看到更多 Data Center Knowledge 的故事吗？ 2026年9月21日至23日，加入整个数据中心生态系统，相聚于德克萨斯州达拉斯市的 Gaylord Texan Resort & Convention Center。

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