国内GPU卡全线飙涨原因分析
国内GPU卡全线飙涨原因分析5 月份,非常非常多的人寄希望于两个大佬谈判之后的的 GPU管制放松,特别是上一代 hopper架构的顶配算力卡松绑,弥补内部的算力不足,但是结果事与愿违,双方在 GPU 算力领域抓紧了卡脖子竞赛,彼此相互掐。(不要抱幻想了,干就完了)
搜索
5 月份,非常非常多的人寄希望于两个大佬谈判之后的的 GPU管制放松,特别是上一代 hopper架构的顶配算力卡松绑,弥补内部的算力不足,但是结果事与愿违,双方在 GPU 算力领域抓紧了卡脖子竞赛,彼此相互掐。(不要抱幻想了,干就完了)
在具身智能训练中,“把计算全部塞进GPU”似乎成了唯一的提速密码,机器人运控并行训练的框架,IsaacLab、MuJoCoPlayground、mjlab都默认遵循这一范式,这些系统都牢牢绑定在NVIDIA生态中。
Omdia这份名为《2026全球AI工厂市场格局》的报告,点明了新时代的核心逻辑——决定胜负的,不再是谁拥有更多GPU,而是谁能够更高效地把“电力+算力+数据”转化为真正有价值的Token。
所有人都在比谁的模型参数更大,但真正决定AI能不能落地的,其实是另一件没那么性感的事:一颗Token,能不能被稳定、便宜、规模化地生产出来。死磕这件事的,是一支从中国超级计算体系里走出来的年轻团队,是石科技。
ElevenLabs的声音克隆和长文本音频生成质量确实很好,但也太贵了。
当所有人都在盯着 GPU,真正卡住 AI 脖子的,是另一块芯片。
一个做国产 GPU 的公司,在前几天的发布会上,一口气更新了好几款端侧产品,有家庭智能中枢、AI PC、Agent,还有具身智能相关的工作。它叫 MTT AICUBE,按官方说法是「一台面向家庭的 AI 智算中枢」。
就在刚刚,智谱率先在 GLM-5.1 线上生产集群中完成了新一代组网架构 ZCube 的规模化落地。ZCube 发表于网络领域顶会ACM SIGCOMM 2025,被评价为「significantly change the way we think about and understand networking/显著改变整个行业对网络认知方式」。
近日,美国耶鲁大学博士毕业生李昊特和合作者开发了一套叫 MOSAIC 的 AI 系统,把化学合成知识分成了 2,498 个专业领域,每个领域训练一个专家模型。
老黄在北京喝豆汁「翻车」,全网笑疯了。但真正值得警惕的,是他背后那个正在长出来的「中国版CUDA生态」。从万卡集群到机器狗,从SGLang主线到AI Agent自动迁移,这家公司这次不只是秀芯片,而是在重写国产GPU的游戏规则!