Sora退场后，影视特效公司靠物理引擎找回确定性
2026年，Sora关停公众应用，影视特效行业进入“精算时代”。纯AI生成因角色一致性差、物理规律崩坏等问题，难以支撑长片制作。头部工作室转向“AI预处理+物理引擎校验”模式，利用Houdini等软件纠正动量与光影，结合
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关键词：国产算力
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昇腾910C跑通1.6万亿参数，国产算力的账本才刚开始算
6月5日，深圳团队依托昇腾910C集群完成DeepSeek-V4-Pro全参数后训练。这验证了国产芯片支撑顶级模型训练的可行性，但实验室跑通与生产环境稳定输出存在鸿沟。算子调优、迁移隐性成本及TCO精算，才是企业面临的真
阅读全文52万烧掉的学费：OpenAI新规与NYC裁决后的AI生存战
2026年6月底，OpenAI强调“韧性”的新政与纽约法院强制保留ChatGPT日志的裁定同步落地，敲碎了AI粗放发展的幻想。深圳一家电商因Agent死循环4小时损失52万的教训，直接推动了企业向端侧私有化和国产算力迁移
阅读全文90天从A100切换到910D，我们踩过的坑和算出的账
深圳星图智能用90天完成从A100到昇腾910D的迁移。自定义算子性能骤降30%，通过Ascend C重写和HCCL拓扑调整，将损耗控制在5%以内，集群稳定率提升至99.5%。最终硬件成本降40%，综合TCO下降近35%
阅读全文深圳电商亏掉52万：开源模型告别参数狂欢
GitHub Copilot转向Token计费后，深圳电商因定价死循环在4小时内亏损52万，这一事件敲响了“免费午餐”结束的警钟。Llama 4发布一周年之际，其MoE架构虽具标杆意义，但缺乏底层算子定制导致在昇腾910
阅读全文银行反欺诈迁移昇腾910D：从120毫秒延迟到18毫秒的工程实战
2025年中，某股份制银行将GNN反欺诈系统迁移至昇腾910D时遭遇严重延迟问题。通过Ascend C定制算子优化内存访问，并利用盘古大模型生成合成数据进行量化感知训练，团队历时两个月将平均延迟压至18毫秒，同时保持高精
阅读全文昇腾910C跑通1.6万亿参数DeepSeek：开发者还要跨过哪些坎
2026年6月，深圳河套学院联合华为等团队，依托昇腾910C集群完成DeepSeek-V4-Pro全参数后训练，稳定运行超1500步。这一工程突破证实了国产芯片在极端负载下的稳定性，但从“跑通实验”到“大规模生产”，开发
阅读全文深圳千卡集群跑通1.6万亿参数：30% MFU背后的硬核细节
2026年6月，深圳河套学院联合华为团队，依托1000颗昇腾910C完成DeepSeek-V4-Pro全参数训练。在MFU稳定30%、故障率0.3‰的背后，是算子适配、HCCL拓扑优化及长序列显存管理的实战经验。本文拆解
阅读全文深圳1000卡昇腾910C跑通万亿模型：30% MFU背后的运维硬仗
6月5日，深圳河套学院联合华为等团队宣布，依托1000颗昇腾910C芯片组成的集群，成功完成1.6万亿参数大模型DeepSeek-V4-Pro的全参数后训练。全程1500余步无中断，故障率仅0.3‰，MFU稳定超30%。
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开发者生态
DeepSeek V4 千卡实战：昇腾 910D 通信与显存调优细节
DeepSeek V4 Pro（1.6万亿参数）在华为昇腾集群的训练实践，暴露出千卡并行下的通信延迟与长序列显存碎片痛点。文章基于《经济观察报》2026年5月报道及实测数据，拆解了HCCL拓扑配置、异步梯度同步阈值调优及
阅读全文1.6万亿参数训练零中断：昇腾910C千卡集群稳定性实测
2026年6月，深圳河套学院团队联合华为，在昇腾910C千卡集群上完成DeepSeek-V4-Pro的1.6万亿参数后训练，全程1500余步无中断，故障率0.3‰，MFU超30%。全栈可观测系统与硬件特征库实现秒级自愈，
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