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#部署/工程

今日 10 条
8月20日周四
  1. 智东西35

    2026 WRC 优必选展示工业、商用及家庭场景具身智能应用

    优必选在2026世界机器人大会展示覆盖工业、商用、家庭三大场景的具身智能应用，其自研具身大脑体系涵盖Thinker 1.0、Thinker-WM及Thinker-VLA模型。其中Thinker-VLA实现纯端侧部署，工业场景推理效率提升176%，存储用量降低60%。Walker C1、Cruzr Y1及优世界U1等机器人分别在展台导览、工厂作业及家庭交互中完成实景演示。

  3. 数据猿11

    数据猿预告直播：探讨万亿参数大模型时代的存储挑战与存算协同

    数据猿将于2026年8月25日14:00联合西部数据与同有科技举行直播，探讨万亿参数大模型开源带来的存储压力。嘉宾将分析数TB模型文件及PB级数据集对传统架构的冲击，并讨论高密度HDD、全闪存分层存储及存算协同如何降低中小团队基础设施成本，解决算力等待数据的问题。

8月19日周三
  1. 硅星人Pro30

    阿里云 CUBE 5.0 架构将数据中心交付压缩至 100 天，实现模块化“乐高式”建设

    阿里云基于 CUBE 5.0 架构将数据中心交付周期压缩至 100 天，较传统模式大幅缩短，单位千瓦建设成本降低 10%。该架构通过全模块化设计将五大系统模块化率提升至 90%，实现了“工厂取代工地”的工业化生产模式。目前该方案已获取欧洲 CE 及东南亚 IEC 认证，支持风冷与液冷，PUE 值分别不高于 1.15 和 1.10。

8月18日周二
  1. 新智元89

    英伟达注资软银并担保俄亥俄8吉瓦AI工厂，OpenAI签下20年独家租约

    英伟达注资软银旗下公司15亿美元并提供20年信用担保，将俄亥俄州废弃核设施改造为8吉瓦AI超级工厂，OpenAI签署20年独家租约包揽算力。该规划功率接近全球82座最大AI数据中心总和的2/3，第一期为4.25吉瓦，软银承诺引入1吉瓦新增发电并投资42亿美元改造电网，英伟达认为土地、电力和厂房已成为AI发展的核心瓶颈。

    推荐理由：文章量化了8吉瓦算力在全球AI基础设施中的占比，并剖析了英伟达通过信用担保锁定长期电力资源的商业策略。

  2. DeepTech深科技85

    AI Agent重塑硬件需求：CPU供应紧张与厂商战略调整

    随着AI Agent任务形态改变，CPU承担起编排、数据处理和安全检查等关键环节，导致供需格局逆转。英伟达量产Vera CPU，Intel和AMD服务器CPU产能接近满载，云厂商开始为智能体单独建设CPU机架。

    推荐理由：文章梳理了AI Agent工作负载如何将CPU从后台支撑推升至核心瓶颈，并展示了芯片厂商在产能、架构和战略上的具体调整。

  3. Hugging Face Blog44

    基于优先级的 GPU 分配器在基准测试中较 FIFO 调度器提升利用率最高 33 个百分点

    该约束感知型 GPU 分配器通过优化作业调度顺序，在七项基准测试场景中较 FIFO 调度器将 GPU 利用率提升了最高 33 个百分点，优先级加权产出提升最高 105%。算法将实时推理视为动态需求曲线而非固定预留，并依据优先级在全程规划中安排批处理任务，在硬件不变的前提下显著提升了集群资源效率。

8月17日周一
  1. 智东西23

    2026全球AI芯片峰会9月上海举行，英特尔及清华教授领衔

    2026全球AI芯片峰会将于9月20日至21日在上海举行，由智东西旗下智猩猩主办。大会邀请英特尔中国区技术部总经理高宇、清华大学集成电路学院副教授胡杨等60余位嘉宾参会。英特尔将支持基于其架构的AI PC、服务器及物联网解决方案，并探索大语言模型前沿技术；胡杨将聚焦晶圆级AI芯片及大模型训练推理系统进行开讲。

  2. 量子位49

    清昴智能用「AI优化AI」打造国产自进化算力底座，算子调优提速约336倍

    清昴智能推出自进化AI Infra体系，通过「自主优化+自主演化」闭环让AI自动优化国产算力，复杂算子开发调优从两周压缩到约1小时，整体效率提升约336倍，模型全链路打通从一个月提速到1天至1周、综合提速约30倍。公司已完成数十款国产芯片适配，覆盖国内超半数主流国产算力芯片，并基于国产芯片打造日均万亿级Token工厂，提供卖Token与卖产线两种交付模式。

8月14日周五
  4. 量子位44

    机器人研发算力需求两年涨10倍，阿里云无影灵构把工作站搬上云

    逐际动力联合阿里云AI创研算力平台无影灵构，把机器人研发工作站搬上云端，其CTO谌骅称过去两年研发团队算力需求增长5到10倍。无影灵构用ASP流化协议优化云端3D体验，Isaac Sim复杂操作下帧率约29fps、比WebRTC高7fps，带宽约1.9Mbps降低约50%，并预置CUDA、ROS2、Isaac Sim镜像实现环境一键复制。

8月13日周四
  1. 智东西50

    百度伐谋发布 AI4S“1+10+N”战略，探索复杂场景 AI 落地最优解

    百度伐谋在 AI Day 上发布 AI4S“1+10+N”战略，启动 AI4S 科学家计划并上线全国首个 AI+早期松材线虫病防治一体化平台。该战略涵盖自演化智能体底座与十大跨学科成果，旨在通过搜索优化能力辅助科研探索。在松材线虫病防治中，早期病树检出率提升至 98.0%，预计节省筛选时间约 80%。

  3. NVIDIA Generative AI Blog87

    NVIDIA GB300 NVL72 可部署阿里巴巴 Qwen3.8-Max 开源模型

    阿里巴巴发布 Qwen3.8-2.4T-A95B（Qwen3.8-Max）开放权重，这是其最大规模的开源模型。NVIDIA 官方博客展示如何在 GB300 NVL72 上部署该模型，该模型总参数达 2.4T，单 token 激活 95B，采用混合专家（MoE）架构与混合注意力机制，支持最长 100 万 token 的上下文窗口。

    推荐理由：NVIDIA 官方给出了将超大规模开源模型部署到高端硬件的方案，为评估前沿开源模型的工程落地提供了直接参考。

8月12日周三
  1. 钛媒体AGI38

    百丽时尚构建“协同在线”体系，推动企业 AI 从协同落地迈向 AI 原生

    百丽时尚通过协同在线、本体化、任务化三步策略，将业务过程结构化，解决传统企业 AI 落地痛点。其核心逻辑是决策节点化、群即业务现场、决策即任务，让 AI 从外挂工具转变为业务内生部分。该实践表明，AI 原生并非产品天然具备 AI，而是 AI 生于结构化业务并随业务进化。

8月11日周二
  1. 数据猿37

    Agent 进入企业深水区，真正被重构的是什么？

    四位嘉宾在上海联合轴承、合思等代表视角下，探讨 Agent 如何深入业务而非停留演示，核心在于思维链重构、小场景大应用及 Token 成本商业模式变革。马春荃提出从年费转向按单计费、效果导向的充值模式，上线半个月签约十余家客户；周忠信则推荐“智能座舱基础服务+定制化智能体增值服务”分层计价，以适配不同场景并控制 Token 消耗。

  2. 新智元82

    英伟达联合华尔街巨头成立5000亿美元AI算力融资平台

    英伟达与Apollo、黑石等六家金融机构达成战略合作，旨在成立算力融资平台以动员超5000亿美元第三方资本，用于资助AI实验室及云厂商采购GPU建设数据中心。该模式将算力资产化，通过“按揭”方式降低客户初期投入，但引发市场对其循环融资风险的担忧。

    推荐理由：报道将算力融资类比为飞机租赁，并引用H100租赁价格涨幅，展示算力资产化路径及风险转移逻辑。

  4. 钛媒体AGI89

    英伟达与多家金融机构设立5000亿美元算力融资平台

    英伟达与阿波罗、贝莱德、黑石等六家金融机构签署谅解备忘录，宣布设立独立的算力融资平台，目标是在长期内动员超过5000亿美元的第三方资本为英伟达客户的算力采购提供支持。其核心模式是将算力基础设施类比为可抵押资产，让客户以算力为抵押获取融资。

    推荐理由：英伟达首次将算力转化为可投资的资产类别，并动员第三方资本为算力采购融资。

8月10日周一
8月9日周日
  1. DeepTech深科技47

    品客薯片生产线应用 AI 技术

    Kellanova 联合西门子在波兰品客薯片工厂部署 AI 系统，通过数字孪生和边缘端模型实现生产过程预警。该方案使产能提升 10%，损耗降低 13%，能源消耗减少 7%。项目前期投入约 400 万至 500 万美元，开发周期约 4 年，回报率超过 40%。

8月8日周六
8月7日周五
  4. 新智元70

    LightWan2.2-A14B 推理优化实现 720p 视频实时生成

    LightWan2.2-A14B 模型通过步数蒸馏、NVFP4 量化感知训练和动态稀疏注意力优化，在单张 RTX 5090 上实现 14B 视频模型高效运行，8 卡配置下 T2V 生成 5 秒 720p 视频仅需 3.8 秒，I2V 仅需 4.5 秒，相较原始模型最高加速达 705.8 倍。该项目已开源，提供单卡与多卡复现脚本。

    推荐理由：提供了单卡和多卡下的具体推理加速数据与工程优化细节，读者可据此评估消费级GPU运行14B视频模型的可行性。

  6. 机器之心45

    办公 Agent 大战正酣，真正的胜负手却藏在看不见的地方

    Pyromind（火思动力）用 AutoRL 把 Agent 后训练产品化，打通从任务反馈到模型更新的持续学习闭环。其三层产品覆盖可视化训练管线（支持 SFT、GRPO、DPO）、生成式奖励构建与自动训练上线，配套 PyroDash 在五项数学推理基准上以超九成成本降幅超越大模型基线，R2VLA 则让产线数采时间降低 50% 以上。公司已完成千万级美元融资，团队来自阿里云、字节等背景。

8月6日周四
  1. 极客公园47

    穹彻智能联合阿里云打造 UMI 数据产线，打破机器人「数据焦虑」

    穹彻智能联合阿里云搭建端到端 UMI Data + AI Pipeline，把机器人数据处理从人工单机模式升级为云端自动化产线。阿里云 MaxCompute MaxFrame 提供分布式计算，DataWorks 统一编排，Hologres 管理数据，PAI 完成训练部署。整体吞吐提升超过 10 倍，云端算力可弹性扩展至 10 万+ CU，模型训练效率提升约 50%。