2022年，Google Cloud 将π计算到100万亿位，在2025年，高性能计算界的知名评测机构 StorageReview只用了4个月的时间，花了不到一千美元电费就将π算到314万亿位，这可不是为了炫技，而是说明高性能计算也可以很节能。
在人工智能飞速发展的今天，我们的社交媒体动态似乎被精心净化，然而在这光鲜背后，一支隐形的全球劳动力正默默承受着难以言喻的创伤。
最近看到一个故事。 让我突然有一个想开系列坑的想法，这个系列，就叫。 《AI时代浪潮下的新职业》。
2名员工、0芯片业务、营收为负，股价却狂飙550倍，这场印度的「AI造富神话」，堪称是对当下全球科技泡沫最辛辣的讽刺。
AI产业的发展遵循着典型的“基础设施→核心技术→行业应用”的科技产业化路径。当下，AI产业正在经历从“技术突破”转向“应用落地”的关键阶段。
英伟达低调出手收购SchedMD，被业界评价为：悄悄把自家的护城河拓宽了。
你有没有发现这样一个问题，随着我们与聊天机器人对话的深入，好像不自觉地会越问越多，AI 源源不断地为我们提供可能的数据、资料，并贴心地询问下一步可能的需要。
卡内基梅隆揭秘美国AI产业链：谁能扼住AI的喉咙？OpenAI和迪士尼如何捆绑，AMD、软银和英伟达究竟在下哪盘棋？卡内基梅隆大学刚刚抛出一颗「产业核弹」：首个系统刻画数据、算力、模型、资本乃至人才流向的AI供应链数据集。
2025年11月，印度国会议员、前外交部国务部长沙希·塔鲁尔（Shashi Tharoor）在《印度教徒报》发表了一篇颇具影响力的专栏文章。文章中，他以“十字路口”为喻，描绘了印度IT产业的集体焦虑。
从智能手表到TWS耳机，从扫地机器人到AR眼镜，越来越多搭载AI功能的小型设备开始要求本地推理能力。它们不需要千亿参数的大模型，但必须低功耗、实时响应、隐私安全。这催生了一个被长期忽视却至关重要的需求：高性能、小体积、低延迟的嵌入式存储。
