AI人工智能指南

KAIST教授金正浩预言，高带宽闪存（HBF）将在十年内取代HBM，成为AI时代决定胜负的关键内存技术，三星与SK海力士迎来历史性机遇。【作者背景介绍】 本文核心观点源自韩国科学技术院（KAIST）电气与电子工程系教授金正浩（Kim

真正领先的AI基础设施不是堆硬件，而是从芯片到软件全栈深度整合，掌控性能、成本与交付节奏，构筑不可复制的竞争壁垒。决定未来十年谁主沉浮的关键话题——AI基础设施。你可能觉得“基础设施”这词太枯燥，不就是机房、服务器、GPU堆在一起吗？但我要告诉你，这恰恰是今天全球科技

KAIST教授、“HBM之父”金正浩断言：AI时代的核心驱动力正从GPU转向内存，HBF（高带宽闪存）将在2027年接棒HBM，重塑存储格局，英伟达或收购闪迪等内存企业以掌控未来。作者背景介绍  

慧荣科技总经理苟嘉章指出，AI驱动下DRAM与NAND Flash将全年紧缺，结构性短缺将持续至2027年；受益于中国内需，长江存储有望跻身全球前四NAND供应商。 作者背景介绍：  本文核心观点源自慧荣科技（Silicon Motion）总经理苟

PyTorch硬核开发者实测DGX Spark，指出其凭借CUDA生态、稳定训练与静音设计，成为Mac Mini M4 Pro在本地大模型开发中的理想补充，尤其适合微调与原型验证。 桌面AI革命：DGX Spark如何用CUDA生态与静音设计，终结Mac开

在AI智能体代理狂热背后，真正的工程趋势正回归简化——小数据与PostgreSQL复兴，才是抵御下一轮技术寒冬的坚实堡垒。一、AI智能体代理热潮：一场正在失控的“小丑世界”狂欢 朋友们，今天咱们不聊什么高大上的AI未来，也不吹什么“

瑞银深夜发刀：AI泡沫才20%成型，估值、催化剂、见顶信号全没到位，比2000年“健康”得多，上车窗口仍在，但盯紧三步逃生梯。“泡沫”这词儿，听着吓人，其实咱天天踩   老铁们，先别被“泡沫”俩字吓

英伟达DGX Lepton本可成为连接前沿AI实验室与云基础设施的桥梁，却因忽视用户核心痛点、沉迷表面优化而迅速失宠，最终沦为“企业怀旧玩具”。 作者背景：本文作者长期深耕AI基础设施与高性能计算领域，具备大型模型训练与推理架构设计经验，深度参与过多个超大

标题：  AI算力狂飙引爆电力革命：800V直流架构如何重塑下一代数据中心命脉？ 摘要：  英伟达引领800V直流供电变革，通过架构重构实现能效跃升、铜材减量与成本优化，为百吉瓦级AI算力提供底层电力支撑。

Nebius CTO丹尼拉·什坦炮轰行业“新云”多为裸金属堆砌，真正云需解决租户隔离、存储与SLA。他称Nebius是全球最大GPU云，引发业界激辩，本文深度拆解技术真相与投资影响。科技圈最近又吵吵了：主角是英伟达和一家叫Nebius的公司。

新研究证实，跨23个站点、横跨4800公里的10吉瓦分布式AI训练在技术与成本上均可行，有望突破单点电力与基建瓶颈。一、这不是科幻，而是正在逼近的现实：千公里级AI训练集群 训练一个超大规模AI模型

维谛（Vertiv）凭借PowerDirect高压直流电源与CoolChip液冷系统，深度绑定英伟达800V架构，切入AI数据中心高密度供电与散热核心赛道。 作者背景介绍：  本文内容基于对全球关键基础设施技术供应商维谛（Vertiv）最新AI机柜

GPT-5 Pro在无任何文献提示下，仅凭临床描述即精准推荐度普利尤单抗治疗FPIES，与真实世界观察结果高度一致，展现AI驱动药物重定位的巨大潜力。一、一个意外的奇迹：吃了一整根法棍，居然没事？

本文系统阐述机器人五级自治框架，揭示其从工厂专用设备向通用劳动力演进的清晰路径，预示体力劳动大规模替代的必然趋势。 作者背景介绍：  本文由SemiAnalysis团队联合多位业界顶尖专家共同撰写，核心作者

云端推理正被本地AI取代，设备端智能因速度、隐私、成本优势崛起，苹果等厂商已铺就技术路径，万亿数据中心恐面临需求落空风险。一、我们都被“云”的幻觉骗了太久 大多数人想象中的AI未来，和他们理解互联网

研究发现，用搜索引擎学习会降低知识内化效果，却让人误以为自己已掌握，形成“虚假精通”的认知错觉。 互联网搜索既可能导致学习缺陷，又会阻碍对这些缺陷的发现。当你通过搜索获取​​信息时，你吸收的信息量会减少，因为你在心理上“外包”了学习过程，但搜索的便