产业动态
AI算力市场变局：2026第二季度融资盘点
2026年第二季度，AI融资逻辑发生根本逆转。据新华网5月报道，算力正从科学智能向工业、能源全面渗透，资本随之从“参数军备赛”转向“效率与落地”。从昇腾910D的算子调优到南方电网的毫秒级调度，再到端侧推理的内存墙突破，
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关键词：算力
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产业动态
产业动态
RTX Spark亮出45—80W，Arm AI PC还卡在哪
RTX Spark给出20核Arm CPU、6144个CUDA核心、128GB统一内存和45—80W功耗，N1、N1X也在推进。规格表更漂亮了，但智能体常驻之后，CPU调度、内存带宽和持续散热仍会决定AI PC的续航与响
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AI 工具箱
模型迁到国产芯片后，算子调优怎么交给 Auto-Kernel
国产芯片适配真正耗时的往往不是模型迁移，而是算子融合、分块和访存。文章以 RMSNorm + Gated-SiLU 为例，说明 2026 版 Auto-Kernel 如何为昇腾 910D 生成并调优算子，也交代 240
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产业动态
算力租金涨价后，小规模 AI 公司如何靠‘模型蒸馏’续命？
2026年算力租赁市场开启新一轮涨价潮，中小 AI 初创公司面临生死考验。本文拆解了如何通过“模型蒸馏”技术将万亿参数模型的能力压缩至 3B 小模型，从而在保障业务表现的同时将推理算力成本降低 90% 以上，帮助初创公司
阅读全文昇腾910D集群避坑：多机通信带宽瓶颈与HCCL调优实战
针对昇腾910D大规模集群训练中常见的通信瓶颈问题，本文通过实测数据分析多机AllReduce延迟原因，提供一套从拓扑感知到HCCL参数调优的实操方案，旨在将千卡集群的MFU（模型算力利用率）从30%量级提升至50%以上
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前沿研究
2026暑期档电影宣发真相：AI生成物料真的比人工快吗？
2026年暑期档，AI生成物料全面铺开，但“生成容易精修难”的现状让效率大打折扣。本文以Seedance 2.0、快手可灵等工具为例，拆解AI辅助工作流，揭示可用率低、法务审核耗时、算力成本高企的真相，并给决策者三把标尺
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前沿研究
8000P算力池扩容实录：千卡集群的调度开销到底藏在哪
千卡集群利用率常低于60%，调度开销藏在NCCL通信、显存碎片和异构排队里。结合深圳14000P集群与一线运维经验，给出五项可落地的调优动作，包括网络拓扑感知、显存池预分配和芯片亲和性分组。
阅读全文Sora关停后，品牌开始重算视频生成ROI
Sora独立应用上线不足四个月即宣布停服，Seedance 2.0海外发布也被搁置。公开材料尚不足以证明品牌广告ROI已普遍转负，但留存、算力、返工、品牌一致性与版权审核，正让广告主重新核算视频生成的真实成本。
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开发者生态
从CUDA迁到昇腾910C的第三个月，三个性能坑才露出来
团队把基座模型微调从英伟达A100迁到8卡昇腾910C的Atlas 800。三个月后，最耗时的不是改接口，而是复合算子、显存碎片和跨机AllReduce。附内部实测与九项检查清单。
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技术应用
2026年，AI走出对话框，Agent开始在后台办事
Google I/O把Agentic Gemini推到台前，a16z判断输入框将失去主导地位。AI交互的变化，不是多一个聊天入口，而是Agent接手报销、日程等流程；但权限、异常处理、算力成本和续航必须先算清。
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深度观察
8000P算力园区半年追踪：入驻企业的模型训练账单变了吗
半年前入驻海淀8000P算力园区的三家AI初创公司，如今交出了第一份账单。总成本下来了，但迁移适配、调度排队、数据沙箱缺位等隐性支出仍在压缩账面红利。算力即服务让门槛从“买不到卡”变成“算不对账”，园区模式离真正降本还有
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产业动态
八部门AI+制造专项行动解读：三个场景里的降本账本
2026年初八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确2027年三大通用大模型深度应用目标。本文拆解汽车、电子、化工三行业的实际落地场景，对比算力与实施成本，给出企业避坑建议，解析“AI+制造”如何从政策
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