昨日，由中科曙光提供的3套scaleX万卡超集群系统，在国家超算互联网核心节点同时上线试运行。这是国内第一次在国家级算力枢纽节点上，同步部署并实际投入运营3套万卡级AI超集群，一举成为全国首个实现超3万卡部署、且已进入实际运营阶段的最大国产AI算力池。
Clawdbot火爆全球，国产算力却不能用？AI Agent迎来高光时刻：Ollama只支持CUDA，中国团队直接把国产版开源了！正面硬刚Ollama，5分钟让国产芯片跑通OpenClaw！
为了给OpenAI凑齐3000亿美金的算力投名状，硅谷老教父Larry Ellison杀疯了！3万名员工集体祭天，283亿美金买回来的医疗巨头Cerner直接送上拍卖台。为了买显卡，甲骨文正在自残？
怎样做一个爆款大模型应用？这恐怕是2026年AI开发者们都在关注的问题。当算力和性能不再是唯一的护城河，“爆款”意味着大模型要能精准地“抓住”每一名具体的用户，而个性化正是其中的关键技术之一。
国产算力基建跑了这么多年，大家最关心的逻辑一直没变：芯片够不够多？但对开发者来说，真正扎心的问题其实是：好不好使？
中国算力的增长新范式。
过去一年，AI 技术已从概念热潮深度渗透至产业肌理，成为驱动 IT 基础设施重构的核心引擎。当大模型、异构算力、智能体（Agent）等技术要素持续冲击传统技术体系，操作系统作为软硬件协同的核心枢纽，其 AI 进化的本质也引发了行业的深刻思考：OS 的 AI 进化，究竟是换汤不换药的 “新瓶旧酒”，还是颠覆底层逻辑的 “涅槃重生”？
岁末年初，全球AI竞争聚焦到了最新趋势—— 太空算力。
过去一整年，具身智能成了 AI 行业里最被反复提及、却最难真正落地的方向。一边是人形机器人发布会密集登场，另一边却始终缺乏可规模部署的现实成果。算法在进步，算力在堆叠，但问题始终没有改变：机器人到底该如何被教会在真实世界中行动。
斯坦福与英伟达联合发布重磅论文 TTT-Discover，打破「模型训练完即定型」的铁律。它让 AI 在推理阶段针对特定难题「现场长脑子」，不惜花费数百美元算力，只为求得一次打破纪录的极值。从重写数学猜想到碾压人类代码速度，这种「激进进化」正在重新定义机器发现的边界。
