国产端侧大模型下半场：谁在卷首 token 延迟
2026年端侧AI已从跑分转向体感优化。本文通过拆解3B-7B模型的首token延迟（TTFT），分析内存带宽瓶颈与KV Cache压缩技术，探讨硬件厂商如何通过架构升级解决AI手机卡顿，揭示端侧推理的真实性能分水岭。
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关键词：模型推理
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MoE架构下放边缘设备，内存墙还在怎么破
MoE架构通过稀疏激活降低了计算量，但其庞大的参数体量在端侧设备上触发了严重的内存带宽瓶颈。本文分析MoE在手机端的“存储墙”困境，并提供KV Cache量化与专家路由控制的实操方案，帮助开发者在有限显存下跑通模型推理。
阅读全文告别Prompt工程：2026年Agent自主规划能力的真实分水岭
2026年4月，腾讯云开发者社区发文称Prompt工程师薪资已较2024年高点下跌超40%，MCP协议普及让工具调用标准化，但复杂任务的自主规划成为新瓶颈。本文拆解ReAct、Plan-and-Execute等框架的架构
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产业动态
Sora激发的需求挤瘫园区：算力配齐后为何运不拉满
华东某8000P算力园区落地两月，利用率不足30%，电费超860万、液冷改造追加1500万。视频大模型推理需求爆发，但训练集群闲置、推理空转，结构性错配导致算力过剩与紧缺并存。拆解真实账本与软件鸿沟，给出园区运营方与租用
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AI 实操指南
Agent 多模型投票别只看效果，工具调用账单也要算清
多模型投票的目的通常是让 Agent 的判断更稳，但它也会把模型推理、工具执行、重试和审计成本叠加到同一任务里。开发者需要限制执行权，并把每一步调用纳入可核对的成本账。
阅读全文B300先到，MI400押注432GB显存：采购先算迁移账
B300已经可用，288GB HBM3e和CUDA路径适合近期部署；MI400计划2026年下半年出货，以432GB HBM4、19.6 TB/s带宽争取大模型推理。采购时还要算上交期、ROCm迁移和整机成本。
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开发者生态
Kubernetes上的AI：当模型推理遇上Service Mesh
2026年，66%的生成式AI推理负载已部署在Kubernetes上，但传统的负载均衡无法应对大模型对显存和Token的非线性需求。本文以Llama-3.1-8B的A/B测试为例，解析如何利用Istio构建专用Servi
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前沿研究
骁龙8 Gen 5实测：端侧14B模型推理的散热瓶颈与调度优化
骁龙8 Gen 5让14B端侧大模型成为现实，但高负载引发的热节流是最大拦路虎。实测数据显示，INT4量化在维持稳定性上优于INT8。本文结合高通白皮书与最新工程实践，提供从量化选择、内存调度到动态降频的代码级优化方案，
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开发者生态
前沿研究
AWS生成式AI升级：从代理式系统到无服务器推理的算力账本
算力闲置和突发流量一直是大模型推理的成本痛点。亚马逊云科技通过Serverless Inference和代理式AI等新工具，重构了AI基础设施的计费与调度逻辑，帮助企业在控制成本的同时交付业务成果。
阅读全文Arm架构拿下40% PC出货量后，端侧AI推理的算力账怎么算
Arm架构在PC和平板市场的份额突破40%，标志着AI算力从云端向边缘的重心转移。本文结合2025-2026年最新数据，拆解NPU在端侧大模型推理中的成本与延迟优势，探讨物理AI与边缘计算的落地现实。
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开发者生态
大模型推理账单怎么算：别只盯着Token单价
GPT-5.2 Pro和Gemini 3.1 Pro的API报价让不少团队头疼，但单纯比价已经不够了。Gartner预测2030年推理成本将降90%，开发者需要盯紧TPOT和KV Cache，并在FP8与INT4量化中找
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