算力

端侧 AI 芯片的选型，常常不是“算力越高越好”的问题。对硬件工程师而言，芯片价格会直接影响整机物料成本和供货策略；对产品经理而言，续航、发热、响应速度与用户是否愿意把数据留在本地，同样会决定产品体验...

2026 年，随着 AI 计算需求的激增，斯坦福 AI 指数报告指出，AI 数据中心的功率容量整体翻倍。对企业而言，电力支出已成为 AI 项目总拥有成本（TCO）中不可忽视的一块。了解如何在预算阶段量...

不少高校建设人工智能实践实验室时，最先考虑的是算力、设备和平台，却较少先回答一个更关键的问题：学生究竟要用人工智能解决什么专业问题？如果实验室只是把模型演示、工具操作和基础编程集中到同一个空间里，跨学...

很多企业并不是看不见 AI 的价值，而是组织运行的速度跟不上技术变化的速度。相关行业调研显示，79%的组织在 AI 落地过程中遇到实质性障碍，过半 C 级高管认为 AI 转型正在撕裂组织。问题往往不只...

2026年，AI行业的高速迭代已将人才战略推向核心战场。谷歌DeepMind的AlphaFold之父、诺贝尔化学奖得主John Jumper在离开九年后，转投Anthropic，这一高调跳槽并非孤立事...

端侧 AI 的拐点，不在于“把模型塞进设备”这件事终于可行，而在于产品团队开始不得不重新回答一个更基础的问题：哪些数据必须离开设备，哪些判断应当在本地完成，哪些能力即使网络中断也不能失效。随着语音、视...

本地部署AI智能体时，推理引擎的适配直接决定了部署的成败。在面对CPU算力强但GPU显存不足或非对称算力环境时，单纯依赖硬件往往不够高效。量化技术和先进推理框架的组合是优化这一“最后一公里”的核心策略...

企业把 AI 智能体接入真实业务流程时，真正难的往往不是“它能不能自动跑完”，而是出了偏差时能不能立刻停住、停住之后能不能安全退回。智能体不再只是生成建议，而是会调用工具、改数据、触发外部动作；回答错...

AI 工具更新节奏越来越快，对企业技术决策者和 IT 运维团队来说，真正的挑战往往不是“有没有新工具”，而是“要不要跟、何时跟、跟到什么程度”。如果只靠临时通知、口头推荐和零散试用，团队很容易陷入频繁...

企业里很多知识库已经接上了大模型，看起来能“查资料再回答”。真正难的往往不是简单问答，而是跨文档比对、条件叠套、前后矛盾需要核对的那类问题。传统 RAG 在这类场景里，经常显得“查过了，但不一定查对了...