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星期日

  1. TechCrunch AI

    AWS CEO 回应数据中心争议:已不再使用 NDA

    Amazon Web Services CEO Matt Garman 在博客中表示,公司已不再在与政府机构合作建设数据中心时使用保密协议(NDA)。他同时反驳数据中心耗水过多、推高电价、污染严重、无益社区四大说法,称数据中心直接用水仅占美国工业用水 0.5%,备用发电机 99.9% 时间闲置,并称过去三年 Amazon 已向有数据中心布局的美国社区投入超 10 亿美元。

    “作为一个国家,我们承受不起让自己陷入那种境地。” Garman还试图戳破他所说的围绕数据中心的四大迷思:数据中心消耗过多水资源、推高电力成本、排放大量污染,以及对所在社区没有任何好处。 Garman援引Amazon关于自身用水情况的报告称,“数据中心的直接用水量”仅占美国全部工业用水量的0.5%,“比高尔夫球场、杏仁种植和许多其他行业低了好几个数量级。” Nvidia最近表示,其新的冷却系统消除了数据中心内部“几乎所有的用水”,但这些说法——和Amazon的一样——似乎忽略了发电和芯片制造所涉及的更广泛用水。科学家们也表示,他们需要独立研究数据中心的用水和能源使用情况,因为联邦或州层面都没有关于科技公司如何报告这些数据的要求。 至于电价,Garman表示,电价只在数据中心数量众多的一些州上涨,而在其他州则下降或至少增长更慢。他还辩称:“在电价上涨的情况下,主要是因为电网老旧,而且在需求到来之前没有进行投资和扩建。” 另一方面,一家独立监督机构最近表示,数据中心是美国最大电网电价同比上涨76%的主要元凶。 谈到污染问题——NAACP目前正就此起诉Elon Musk的SpaceX/xAI

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星期六

  1. A6 a6-047 · Baseten 工程博客

    Baseten 用 MetaInfer 技能框架让 Claude Code 自主优化推理引擎,单流解码提速最高 90%

    Baseten 工程博客作者基于 MetaInfer 技能框架,让 Claude Code 在单张 B200 上为 Qwen-3.6-35B-A3B(NVFP4)自主构建推理引擎 VibeQwen,单流解码速度最高比 vLLM 0.25.1 快 90%,TTFT 快 2.33 倍,并发 32 时单副本吞吐高出 71%。整个项目约一周、消耗约 17 亿 token 和 200 B200 小时,成本在数千美元量级。作者随后用同一知识库为图像分割模型 SAM 3.1 构建推理服务 Sammie,在单张 H100 上达到 91 张图/秒,比 Facebook 参考服务吞吐提升 50%,耗时数天、约 2 亿 token。

    periment: Qwen-3.6-35B-A3B inference Setup In kicking off the experiment, I gave Claude Code with Fable 5 access to the paper and the MetaInfer Repository, as well as access to an NVIDIA B200 workstation via SSH. I told it the target hardware and provided a link to the Hugging Face repo for both the NVFP4 quantized weights I wanted to use for Qwen-3.6-35B-A3B, as well as the original full-precision weights to be used as an accuracy oracle. The agent was also able to deploy engine candidates to B

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  2. Latent Space

    AINews:GPT-6.1 Sol 与 Sonnet 5.5 重塑成本性能前沿

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol,定价 $2/$10 每百万输入/输出 token,比 GPT-6 Sol 便宜 39% 且 Agent Arena 得分高 1.52 分,比 Astra 便宜 81%。Anthropic 的 Sonnet 5.5 在 Agent Arena 首秀排名第 3 并拿下 Chat 类别第 1,Anthropic 模型占据该榜前三。StepFun 的 Step 5 Preview 以 $2.54 每任务在开源权重模型中排名第 7,支持 1M token 上下文窗口。

    ex (@dair ai).Context compression: Microsoft’s training-free FOCUS cuts peak context by up to 48% and raises task success by up to 8.9 points (@dair ai); Long-context degradation: NVIDIA’s Long-Transduction study measures a 62.8% accuracy drop from 4K to 128K context across seven open models (@dair ai); Multi-agent coordination: In AgentWorld, fewer than a third of multi-agent actions help complete the task, and coordination tasks reach only 12% success (@omarsar0); Apple LoopCD: The method halv

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  3. 财联社

    英伟达股东会:黄仁勋称AI投资回报问题已有答案,Vera Rubin全面量产

    英伟达年度股东大会上,黄仁勋表示AI投资回报率的问题已有答案,称有用的AI已经到来并且能够赚钱,AI数据中心是制造token的工厂。公司全年营收增长65%至2160亿美元,数据中心收入增长68%至1940亿美元,经营现金流1030亿美元。面向智能体的Vera Rubin架构已进入全面量产阶段,黄仁勋称Hopper为预训练而生、Blackwell把推理带到机架规模,Vera Rubin则是为智能体打造。

    正在变得更加多元化。为了让大家更容易理解我们的业务,我们现在用两个市场平台来描述英伟达:数据中心和边缘计算。 边缘计算包括PC、工作站、游戏、AI基站、机器人和汽车。我们能够服务所有这些市场,是因为我们拥有一个统一架构、一个软件栈,以及一个丰富的生态系统。 英伟达开创了这一领域,并构建了完整闭环。AI工厂训练模型;Omniverse在虚拟世界中对其进行仿真;NVIDIA Jetson计算机在机器人中运行;Cosmos则是驱动这一切的世界基础模型。 机器人和机器人系统正在各个行业被打造出来,从交通、制造、手术机器人,到酒店和服务业。 过去几个月,AI出现了巨大的加速。最后我想强调几点:有用的AI已经到来,而且它是盈利的。因此,算力就是收入。Vera Rubin已经全面投产。Vera正在打开一个全新的、为智能体打造的CPU市场。每一家企业都正在成为智能体公司,而它们都运行在英伟达之上。 随着我们的成长,我们将继续扩大研发投入,投资我们的生态系统,并向股东返还资本。我们最近宣布大幅提高股息,并扩大股票回购计划。我们计划在今年、明年以及未来,把50%或更多自由现金流返还给股东。 谢谢。 部分Q

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  4. 复旦发展研究院

    全球AI治理新闻No.47:中美同意建立人工智能对话

    2026年9月23日至25日习近平对美国进行国事访问期间,中美双方同意建立人工智能对话,交流人工智能相关风险和惠益,并约定在11月底前举行下一次对话。同期联合国安理会举行人工智能与国际安全高级别会议,OpenAI、Anthropic负责人及Yoshua Bengio等就前沿AI风险作介绍。美国参议员伯尼·桑德斯等提出《禁止人工超级智能法案》,拟设立内阁级美国人工智能部。

    用SEC凭证、访问账户或非公开信息、SEC数据或系统变更,或有入侵或漏洞的证据。 美联社称,这是OpenAI三个月内第二次暂停模型开发。公司表示,将在确认额外防护措施到位后恢复训练。 新闻来源:OpenAI官网、央视新闻、美联社、卫报、加拿大广播公司 图片来源:卫报 英伟达推出开放智能体安全平台 据美国消费者新闻与商业频道(CNBC)9月28日报道,英伟达(NVIDIA)推出开放智能体安全平台(Open Agent Safety Platform),通过软件与硬件控制人工智能智能体的访问权限,降低其绕过安全限制的风险。 英伟达在发布的公告中表示,平台包括开源运行时软件OpenShell和Sentry参考系统设计。前者记录智能体操作并执行安全策略,可扩展至第三方计算平台;后者运行于BlueField-4数据处理单元(Data Processing Unit,DPU),独立监测智能体行为。公司称,Sentry可在毫秒内隔离并停止试图越界的智能体。目前,已有逾100家机构参与相关技术合作。 网络安全媒体CSO Online报道援引分析人士观点称,将控制措施置于智能体之外,有助于加强安全管理,

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  5. Baseten 工程博客

    Baseten 用 Claude Code 生成推理引擎,解码速度比 vLLM 快 90%

    Baseten 工程师让 Claude Code 配合 Fable 5 基于 MetaInfer 技能框架,在单张 B200 上为 Qwen-3.6-35B-A3B 生成推理引擎 VibeQwen,单流解码速度最高比 vLLM 0.25.1 快 90%,TTFT 快 2.33 倍。该实验耗时约一周、消耗约 17 亿 token 和约 200 B200 小时,引擎在全部测试流量模式下均超过 vLLM。作者随后用同一知识库为图像分割模型 SAM 3.1 生成服务端 Sammie,在单张 H100 上达到 91 张图像/秒,吞吐比 Facebook 参考实现提升 50%。

    Baseten engineers leverage agentic inference optimization techniques for up to 90% faster inference

    periment: Qwen-3.6-35B-A3B inference Setup In kicking off the experiment, I gave Claude Code with Fable 5 access to the paper and the MetaInfer Repository, as well as access to an NVIDIA B200 workstation via SSH. I told it the target hardware and provided a link to the Hugging Face repo for both the NVFP4 quantized weights I wanted to use for Qwen-3.6-35B-A3B, as well as the original full-precision weights to be used as an accuracy oracle. The agent was also able to deploy engine candidates to B

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  6. Ed Zitron 长文 / Where’s Your Ed At

    AI 究竟如何改变了经济?

    Ed Zitron 分析指出,剔除资本开支后,AI 对 GDP 的贡献微乎其微。高盛预计 2026 年美国 AI 投资将占 GDP 的 1.9%,但这几乎全部来自数据中心建设和 GPU 销售,而非 AI 计算租赁本身。他还发现,BLS 的软件价格指数仍低于 1997 年水平,可能低估了软件成本涨幅,导致 BEA 自 2022 年起高估了软件销售对 GDP 的贡献。

    cal (like iCloud) would flow into the “US Information/ICT” indices of GDP calculation, but its sales of iPhones, Macs and iPads would flow into manufacturing, the same place where NVIDIA’s GPU sales would go. ICT also doesn’t include consultancy revenue or IT services from companies like Accenture, but that isn’t really relevant to the analysis. In any case, the ICT industry’s contribution to GDP is actually very, very useful for this calculation, because it specifically includes sales of AI sof

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  7. Newcomer 新闻长文

    Anthropic 筹备 IPO,OpenAI 拟以 1.4 万亿美元估值再融 300 亿美元

    Anthropic 正筹备 IPO,路透获得的招股书草稿显示其去年运营亏损约 80 亿美元、营收 46 亿美元,并承诺未来在云与算力基础设施上投入 5180 亿美元;公司已推迟原定 10 月的上市,现计划在感恩节前的 11 月开始交易。OpenAI 则在早期洽谈新一轮私募融资,目标至少 300 亿美元、估值 1.4 万亿美元,以支撑到 2027 年 IPO。此外,AMD 宣布以 82 亿美元全股票交易收购李飞飞创办的 World Labs。

    Tom Dotan's avatar

    le-dominated industry, it is both striking and exciting that AMD now has two women in its most senior technical roles as the firm continues to rebuild its claim to being a serious NVIDIA competitor. The World Labs acquisition is the news of the week, but the background story which bubbles along is that initial shipments of AMD’s first rack-scale AI solution, Helios, will begin by the year’s end. Investors are excited to see these systems out in the world; HPE stock rose sharply this week after i

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星期五

  1. The Rundown AI

    Apple 研发代号 J450 的 AI 安防摄像头:不录视频,只给文字描述

    Apple 正在研发代号 J450 的 AI 安防摄像头,据 Bloomberg 的 Mark Gurman 称,它不录制任何视频,而是通过低帧率传感器和端侧 AI 向用户提供家中活动的文字描述,并支持人脸识别标记有人进入房间等事件。该摄像头与传闻中的 J490 智能家居中枢配对,并共享 Apple 带摄像头 AirPods 的技术。它能否在真正出事时仅靠文字描述满足需求,仍有待观察。

    g range and acceleration on higher-end trims. U.S. authorities arrested Greg Lui, owner of California-based Earthmade Computer, for smuggling over $300M worth of export-controlled Nvidia AI servers to China. Reddit announced it is ending support for RSS feeds in November and shutting down public API access by March 2027 to curb large-scale scraping by AI bots. OpenAI added virtual try-on to ChatGPT, letting users select an apparel listing, upload a photo of themselves, and see how it looks on th

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  2. MIT Tech Review

    The Download:生物逆龄竞赛,以及为什么 LLM 不会推理

    MIT Tech Review 的 The Download 本期聚焦两件事:约 500 人参加为期六个月的生物年龄逆转竞赛,比拼谁能降低自己的生物年龄;前 Google DeepMind 核心成员、AlphaGo 团队成员 Thore Graepel 撰文解释当今 AI 为何缺乏真正的推理能力,并主张借鉴 AlphaGo 架构重新设计机器推理。此外,OpenAI 称失控智能体可能影响超过 100 家组织,正排查 50 PB 数据。

    fornia has subpoenaed OpenAI over its rogue AI agents. ( Guardian ) + Who's liable when AI agents go rogue? ( MIT Technology Review ) 2 A US man allegedly smuggled $300 million of Nvidia chips to China He’s been arrested in California on federal charges. ( Reuters $) + The chip smuggling cases expose Nvidia’s blind spots. ( Bloomberg $) + China plans to teach AI in every school by 2030. ( WP $) + But it already has an overuse problem. ( NYT $) 3 Florida officials have found 11 Flock cameras with

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  3. AI Business

    AI 正在抽走企业职业阶梯的踏板

    AI 接手越来越多初级员工的工作,而这些工作原本是员工积累经验、形成判断力并晋升到高级岗位的途径。Teikametrics CFO Brian Beaupre 称 AI 已能完成他早年做的大量财务建模工作,他担心年轻员工会错过识别错误答案的学习过程;一项安全运营中心员工调查也发现 AI 可能取代部分初级 SOC 岗位。PwC 对近 5 万名员工的调查显示,56% 属于缺乏专业技能、AI 学习滞后的“engine room”群体,其中仅一半对工作保障有信心。

    xperienced talent they will ultimately need. AI may not eliminate the corporate career ladder, but it could take away many of the rungs people have traditionally used to climb it. Nvidia launches AI safety platform after agent security breaches: The AI chipmaker introduced an open source safety platform designed to add runtime guardrails as enterprises give AI agents more autonomy. AI industry copes with out-of-control agents. Here’s OpenAI’s response: The generative AI vendor delayed its Astra

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  4. The Next Platform

    美光财报揭示 HBM4 内存为何价值 15 倍黄金

    美光 2026 财年(截至 9 月 3 日)营收同比大涨 4.8 倍至 542.3 亿美元,净利润增长 12 倍至 377 亿美元,净利率达 69.5%。其中 HBM 主导的云内存业务营收 162.8 亿美元、同比增长 3.6 倍,毛利率 83%。美光 CTO Scott DeBoer 称公司领先中国长鑫存储(CXMT)两代,后者 7 月于上交所上市募资 86 亿美元。

    nd the revenues of Micron Technology, Samsung, and SK Hynix are skyrocketing much faster than the IBM mainframe ever did. This is a thing to behold, and it underpins the growth of Nvidia and AMD. Not to put too fine a point on it, but without the high bandwidth stacked DRAM these companies make, the GenAI revolution would not – and could not – have happened. I have been covering Micron’s financials since this boom started, and I will be adding Samsung and SK Hynix in the next round of numbers to

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  5. TechCrunch AI

    Google 首颗 TPU 卫星入轨,称 Starship 需发射 1800 次才能撑起太空数据中心

    Google 的轨道计算卫星原型随 SpaceX 火箭从加州升空,首次将其 TPU 送入太空,验证芯片能否在轨运行。该卫星由 Planet Labs 建造,入轨后将让 TPU 以 15 分钟为单位间歇运行,以规避供电和散热压力;两家公司还在准备明年发射两颗更专用的计算卫星,尝试用激光链路协同。Google 同期发布经同行评审的轨道数据中心白皮书,认为 Starship 需在 10 年内把 37 万吨载荷送入轨道、约合 1800 次发射,才能把发射价格压到接近每公斤 200 美元。

    he first time the tech giant has sent one of its advanced chips into space. Built by Planet Labs , the satellite will prove that a Google Tensor Processing Unit, its competitor to Nvidia’s GPUs, can function in space. That means supplying a kilowatt of continuous power, cooling the chip, and running a series of models through their paces to see if anything goes wrong. “We’ve done testing on the ground, but you know, there’s no test that’s completely as good as the real thing,” said Travis Beals,

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  6. 财联社

    AI 行业联盟将公布数据中心承诺,应对美国社区反对浪潮

    由谷歌、Meta、微软等科技巨头支持的 AI 基础设施联盟(AIIC)将于当地时间 9 月 30 日公布一系列承诺,包括承担数据中心能源费用、资助学校和医院、减少用水量并优先聘用本地员工,以缓解公众对数据中心的反对情绪。研究项目 Data Center Watch 的数据显示,2026 年上半年相关抗议和政策行动已影响合计价值超 2000 亿美元的 100 多个数据中心项目,今年美国已有超过 1000 个社区试图对 AI 基础设施实施禁令或其他限制。随着 11 月中期选举临近,两党候选人越来越多地采取反对数据中心建设的立场。

    院选举中不断上升,两大政党的候选人也越来越多地采取反对数据中心建设的立场。例如,密歇根州共和党候选人Mike Rogers呼吁暂停数据中心建设一年;特朗普总统在得克萨斯州的提名人Ken Paxton则誓言取消此类项目的补贴。 AIIC的联合主席Sinema将部分反对情绪归因于“一个极其复杂且有针对性的虚假信息机器”,但她补充道,许多美国人所表达的“担忧或恐惧是完全自然的”。 她表示,“真正重要的是要认识到,美国民众提出的个人关切是合理的,需要得到回应,并且应以积极主动、基于社区的方式加以解决。”她指出,AIIC委托进行的一项民意调查表明,当选民看到新的“原则”时,他们更有可能支持数据中心建设。 与此同时,特朗普本人则无视了对限制数据中心建设的呼声,称反对者希望将美国科技产业拖入“落后与贫困”的境地。他还否认了有关人工智能安全问题的说法。 当地时间,周二(9月30日),在与Anthropic、OpenAI、Nvidia、Palantir等科技公司的高管共进午餐后,特朗普表示,这些高管已承诺“与当地社区合作”,并补充说,“这可能意味着提供石油和天然气、提供教育,以及帮助人们改善经济状况”。

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星期四

  1. The Rundown AI

    Google 发布 Gemini 4 Argon,19 项基准中 13 项超过 GPT-6 Astra 与 Claude Opus 5.5

    Google 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon,在 Google 自测的 19 项基准中有 13 项超过 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5,目前仅向经过审核的特定网络安全团队开放。该模型在 Arena 文本榜登顶,AA 智能指数得 53 分,仅次于 Opus 5.5,与 Fable 5.1 和 Astra 持平,并在真实编码测试 DeepSWE 上取得 77.9% 的领先成绩。Google 尚未公布更大范围上线时间,API 定价为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元,促销期结束后升至 4 美元和 20 美元;彭博社报道称内部对 Argon 的编码能力存疑,Google 否认了这一说法。

    ts Season 3, featuring 31 days of hands-on tutorials on building and securing AI agents in production with Gemini and ADK — no sign-in or paywall. OpenAI, Google, Anthropic, Meta, Nvidia, and xAI signed a voluntary White House “Superintelligence Accord” to police their top models with outside auditors. The Pentagon’s Pete Hegseth introduced Project Meridian, a 120-day hunt for futuristic weapons troops could need “from under the Earth to beyond the moon,” with Elon Musk, Newt Gingrich, and Palme

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  2. Latent Space精选

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,输出上限提至 1M token

    Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon,面向编码、企业知识工作和网络安全防御,今日起通过 Fairwind Program 向受信任测试者开放,并承诺尽快扩大访问。Google 称其输出上限达 1M token,较此前的 64K 大幅提升,标准定价为每 1M 输入/输出 token 4 美元/20 美元,另有 50% 的限时折扣。Google 称 Argon 在 19 项公开基准中的 13 项排名第一,DeepSWE 得分 77.9%,高于 Opus 5.5 的 74.2% 和 Astra 的 74.1%;Artificial Analysis 测得其在 Intelligence Index 上得 53 分,与 GPT-6 Astra 持平。

    bug fix : OpenAI fixed an image-encoding bug, adding 1 Intelligence Index point to GPT-6 Luna. Ultrafast inference : OpenAI quotes up to 300 tok/s. SemiAnalysis reports it runs on NVIDIA GPUs at low batch sizes, not on Cerebras ( @kimmonismus ). Hands-on report : Generation is about 8x faster, but end-to-end agent tasks speed up only 2–4x because tool latency dominates ( @sayashk ). Computer use : Gains are largest here, since UI actions respond in milliseconds. Cost : The tester exhausted a wee

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  3. A6 a6-051 · Cerebras:Blog

    Cerebras:延迟债正在拖垮 AI 体验,GPU 已到瓶颈

    Cerebras 提出“延迟债”概念:模型参数从 BERT-Large 的 340M 涨到 Kimi-k2 的 1T 以上,推理 token 占比从不足 10% 升至超 50%,上下文从 GPT-2 的约 1,000 token 扩到 1,000 万 token,输入长度一年翻两番、输出翻三倍,导致延迟不断累积。Cerebras 称其 Wafer-Scale Engine(WSE)把数据留在片上,消除 GPU 推理的内存带宽瓶颈,OpenAI 已向其采购 750 MW 算力。

    一代的架构,专为需要低延迟的 AI 工作负载而优化。GPU 需要在芯片与内存之间来回搬运数据,而 WSE 则把所有数据都保留在片上,从而消除了制约 GPU 推理的内存带宽瓶颈。 以下是你如何判断延迟债确实存在的方法:跟着钱走。 在过去六个月里,AI 领域最重要的四家公司都押下了数十亿美元的重注,赌的是更快的推理,而这些押注没有一笔落在目前已经主导 AI 的 NVIDIA 硬件上。Google 尽管是 NVIDIA 最大的客户之一,却自研了 Ironwood TPU,在推理工作负载上比 NVIDIA 的 GPU 快 4 倍。Anthropic 承诺向 Google 的 TPU 基础设施投入数百亿美元,而不是扩充其 NVIDIA 算力。NVIDIA 自己则斥资 200 亿美元,掏空了 Groq 的知识产权和顶尖人才,而这家公司的全部价值主张就是推理速度。这是 NVIDIA 迄今为止最大的一笔收购。而 OpenAI 刚刚从 Cerebras 购买了 750 兆瓦的算力。Cerebras 制造的晶圆级芯片,正是专为 AI 推理所需的那种顺序式、受内存带宽限制的工作负载而设计的。 四家在一切事务

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  4. A6 a6-051 · Cerebras:Blog

    Cerebras 解读分离式推理:AWS 合作架构与开发者影响

    Cerebras 发文解释分离式推理,即把 LLM 推理的 prefill 与 decode 拆到不同硬件上运行。文中提到 3 月 13 日 AWS 与 Cerebras 宣布分离式推理合作,由 AWS Trainium 负责 prefill、Cerebras CS-3 负责 decode,通过 EFA 网络连接并在 Amazon Bedrock 上提供。Cerebras 称该方案预计可将 token 吞吐提升至聚合方案的 5 倍,并援引研究称智能体负载的 P95 延迟最多改善 4.5 倍。

    Mar 26 2026 The entire way we run AI inference is being rearchitected right now. AWS and Cerebras just announced a partnership around it. NVIDIA spent $20 billion acquiring Groq to catch up. Jensen Huang stood on stage at GTC 2026 and effectively validated what companies like Cerebras have been saying for years: general-purpose GPUs aren't enough for inference at scale. The thing they're all converging on is called disaggregated inference . And if you're a developer building anything on top of L

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  5. A6 a6-047 · Baseten 工程博客

    Baseten AI 工程博客:MCP 与技能、DeepSeek Harness、Qwen3-TTS 微调等

    Baseten 工程博客发布面向编码智能体的新 MCP 与技能,让编码智能体可直接使用 Baseten。博客还包含如何在 DeepSeek Harness 中运行任意开源模型、微调 Qwen3-TTS 实现高质量语音克隆,以及在任意 harness 中运行 Kimi K3、GLM-5.2 等内容。

    工程 如何在 DeepSeek Harness 中运行任意开源模型 Alex Ker AI 工程 微调 Qwen3-TTS 以实现高质量语音克隆 Ian Carrasco AI 工程 如何在任意 harness 中运行 Kimi K3:使用 Baseten Switch 进行路由 Zak Keener 另有 1 人 AI 工程 在 Baseten 上使用 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 与 LangChain Deep Agents Code 进行构建 Philip Kiely AI 工程 如何在任意 harness 中运行 GLM-5.2 Alex Ker AI 工程 实现零停机模型更新的滚动部署 Archit Mishra 另有 2 人 AI 工程 Harness 就是一切。以下是如何优化你的 harness。Alex Ker 另有 1 人 AI 工程 保护你的 harness:如何将 NVIDIA 的 NemoClaw 与前沿开源模型配合运行 Alex Ker 1 2 3 ... 7 requestAnimationFrame(function(){$RT=pe

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星期二

  1. Data Center Knowledge

    200 GW 时刻:为 AI 经济重塑电网

    全球数据中心电力需求预计到 2030 年将超过 200 GW,AI 工作负载正把典型机架密度从约 10-30 kW 推高到 80-150 kW,先进部署已接近每机架 1 MW。在达拉斯 Data Center World Power 大会上,公用事业公司、超大规模厂商与开发商讨论了如何在保障电网可靠性的同时扩大供电,并越来越多采用电网加现场发电与储能的混合方案。

    r World Power大会上,来自公用事业公司、电力生产商、超大规模厂商、数据中心开发商、运营商和供应链合作伙伴的领导者们讨论了如何在扩大容量的同时保障电网可靠性、保护电费缴纳者并加速经济发展。 Data Center World Power顾问委员会执行主席、Apolo.us首席执行官兼联合创始人Bill Kleyman在早间一场会议上开场,阐述了部署Nvidia DGX级服务器的现实情况。他指出,一个标准机架可容纳六个此类系统,每个系统围绕八块Nvidia H100加速器构建,单块加速器卡的成本最高可达40,000美元。 相关:机架功率正快速攀升。这对数据中心意味着什么 “AFCOM《2026年数据中心状况》调查中69%的受访者预计,机架密度将以我们过去从未见过的速度增长,”Kleyman说。“与此同时,我们看到数据中心液冷采用率增长了36%,而且这一趋势还在持续扩大。” NRG Business执行副总裁Scott Hart描述了客户需求如何升级。NRG Business是北美主要的零售电力、天然气和需求响应提供商。“传统上,数据中心会是一个并网的20至40 MW设施,”他说

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