300 微秒调平 MoE 专家负载！小红书 UltraEP 逼近 94.3% 理想训推吞吐
300 微秒调平 MoE 专家负载！小红书 UltraEP 逼近 94.3% 理想训推吞吐AI 算力的下一个浪费重灾区，可能就在价值数百万美元的整柜系统内部。
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9026 点击 2026-07-30 10:31
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AI 算力的下一个浪费重灾区，可能就在价值数百万美元的整柜系统内部。
刚刚，OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever的创企Safe Superintelligence（SSI）宣布和英伟达建立长期战略合作伙伴关系。英伟达将大量投资SSI，使其算力规模未来12个月内增长10倍。
最近，兔展智能联合北京大学、鹏城实验室研发的 UniWorld-View 登顶李飞飞团队 WorldScore 世界模型榜单（训练数据来自北大系初创企业元空智能），并完成国产昇腾算力适配与代码、权重开源。
我们想强调的是：智能体 “跑得久”，并不等于 “具备长程能力”。真正的关键，不在于占用更多时间与算力，而在于能否在更长、更复杂、更真实的推理依赖链上持续、有效地行动。长期以来，Autonomous Agent、Self-Evolving Agent 等概念常与长程智能体混用。
按照超聚变的定位，TokenBox™ 是一套面向办公室场景的企业级本地 AI 平台。它将算力模块、模型服务、推理加速、Token 运营和安全管理整合进同一套产品体系，让企业能够在本地持续生产、调度和管理 Token。
新智元报道 大模型变强，过去靠两条路。 做大——Scaling Law出现后，参数从百亿推向千亿，算力支出一路飙升。 想久——o1带火思考模型，用更长的思维链、更多推理时间换结果。 问题是，除了Sca
随着Agent开始走进各大企业“干活”，AI时代的算力服务，正在变成竞争最激烈的领域。存储、光模块、高速互联等AI基础设施板块持续走强。前几年一度被边缘化的CPU，又重新成为了市场关注的焦点。CoreWeave、Nebius等一批NeoCloud公司快速崛起。微软、谷歌、亚马逊等云巨头都在疯狂加码AI投资。
就在最近，英伟达亲自下场，发布了一篇名为《AI Model Co-Design: Hardware-Friendly LLM Design》的技术博客。整篇文章洋洋洒洒，其实就想点醒行业一件事：别光顾着堆算力了，来看看你们是怎么把顶级显卡逼成“磨洋工”的吧。
2026年WAIC的展厅里，人潮涌动。大模型厂商在秀参数，算力厂商在秀集群规模。
这几天，全网被WAIC“霸屏”，从具身智能到国产算力，这场一年一度的AI盛典，同样吸引了科技圈所有目光。