从“拼算力”到“拼效率”：推理侧的重心转移 过去两年，行业的目光几乎被大模型训练所垄断，百亿、千亿参数模型“军…

如果你还停留在“大模型能力全靠训练时堆算力”的认知里，那可能已经错过了2025-2026年最重要的技术拐点。过…

一、AI的“甜蜜负担”：算力增长与能源焦虑 2025年，全球AI训练集群的单节点功耗已突破50kW，而2026…

为什么你需要重新理解“稀疏” 如果你在过去一年里关注过AI基础设施的演进，一定听过“稀疏专家混合模型”（Mix…

一、从“训练军备赛”到“推理普惠期” 2024年底，业内还在为训练一个大模型动辄数千万美元的成本咂舌。然而时间…

当“推理”成为一种新的谜题 如果你曾在2025年使用过任何主流大语言模型（LLM），一定遇到过它突然开始“分步…

从“算力军备”到“能效觉醒”：2025年的转折点 最近和几位搞基础设施的朋友聊天，大家不约而同地提到一个词：“…

为什么我们需要看懂AI的“大脑”？ 2025年的今天，几乎每家大模型厂商都在强调自己的模型“更聪明了”，但很少…

从“训练竞赛”到“推理落地”：行业风向的悄然转变 过去三年，整个AI行业几乎被“训练竞赛”统治——各家大厂比拼…

写在前面：推理优化为何成为“兵家必争之地” 2025年下半年，我参与了一个内部大模型服务的性能调优项目。当时团…