第八届京高校AI论坛：聚焦AI芯片与算力分论坛
人工智能.未来北京高校人工智能学术盛会第八届AI芯片与算力专题预告2026/05/24 14:00-17:00北京中关村皇冠假日酒店 多功能厅B未来AI芯片与算力专题简介为推动北京高校学生在智能技术领域的深度交流与成果展示，北京高校人工智能联盟定于2026年5月23日至24日于北京中关村皇冠假日酒店举办“AI.未来—第八届北京高校人工智能学术论坛”，诚邀您参与5月24日14:00-17:00的AI芯片与算力分论坛。报名方式请见文末。主论坛由中国科学院计算技术研究所与北京大学软件与微电子学院联合主办，
AI驱动的电网多层级协同运行策略研究
文章分析了分布式能源大规模接入下主网、配网、微网协同运行的难题，全面阐述了人工智能驱动的配网与微网协同运行技术及主配微协同运行技术，并对未来的研发路径和市场机制进行了展望。请点击下方阅读原文，下载更多资料。（本文仅供学习交流、我们注重分享，勿作商用，版权归原作者。如有异议请告知，我们会及时删除。）欢迎扫码联系小编，交流猜您喜欢★ 高比例新能源电网多断面限额的人工智能计算与调控技术★ 2025年欧洲虚拟电厂与储能发展白皮书★ 以中低压智能设备及系统为主体的新型配电网数字化技术方案★ 新形势下新型储能发展趋势
MaxCompute大数据与AI融合平台的技术演进与实践应用
导语随着人工智能技术的飞速发展，数据规模与处理复杂度的爆发式增长，传统数据仓库正面临前所未有的严峻考验。如何构建一个能够统一管理多模态数据、高效支撑AI全流程开发的计算平台，成为业界关注的焦点问题。在本次分享中，阿里云智能集团产品专家刘洋，深入解读了MaxCompute在Data+AI方向的核心演进与产品能力，涵盖多模态数据存储管理、基于Python的分布式计算框架MaxFrame、SQL AI函数，以及在模型训练、汽车自动驾驶、具身智能等典型场景下的实践案例，全面展示了MaxCompute作为云原生数据
微众银行深耕AI原生转型 核心技术驱动数字金融新未来
作为中国首家数字化银行，微众银行自创立起便坚持“科技驱动”的发展理念，建立了完整的金融科技创新体系，更率先全面推行“AI原生银行”战略，推动业务模式从单纯的“数字化”向“智能化”跨越，依靠技术革新持续推动数字金融行业的进步。成立次年，微众银行便利用自主研发的技术，搭建了国内首个拥有完全自主知识产权、能支持海量客户及高并发交易的分布式银行核心系统，成功攻克了金融科技中难以兼顾大容量、低成本与高可用性的“不可能三角”。经过不断升级，该系统将单账户年运维成本控制在1.9元，仅为行业平均水平的十分之一，系统可用性
AI时代如何“智存”未来？
随着数字化转型的深入和AI技术的普及，非结构化数据呈爆炸式增长。数据交互带来的成本、能耗及安全难题日益突出。大模型与算力的爆发，使得高性能、大容量的“存力”变得至关重要。传统磁阵虽效率高，但扩展性和灵活性欠佳，数据共享难。分布式存储虽扩展性强，但性能较弱。因此，兼顾集中式高性能与分布式扩展能力，成为厂商打造差异化竞争力的关键。中兴通讯自研的分布式存储KS20000中标中国移动集采，引发关注。凭借性能、扩展性及安全优势，KS20000树立了AI大模型时代的高性能高稳定性标杆，彰显了中兴近20年的深厚积淀。8
AI时代的组织变革：分布式管理新模式
一、引言：一场静默的管理范式转移2026年，企业组织正站在一个历史拐点上。《2026年人力资源管理趋势报告》给出的判断一针见血：组织正进入 "智能原生 + 业务敏捷 + 全球化"的三维结构，近半数企业已将AI嵌入核心业务流程，组织扁平化趋势显著，"敏捷单元"取代传统部门成为协作核心。蓝凌发布的《组织AI数智化转型白皮书》更进一步指出：AI时代组织已迈入"人与智能体协作"的新阶段，智能体组织呈现出AI-first业务模型、网状运营模式等五大新特征。这不是一次&
AI时代存储变革:从数据仓库到算力引擎的技术演进
随着AI大模型和多模态智能体的快速发展，存储产业正在经历从底层开始的根本性变革。传统面向通用计算场景设计的存储体系，已无法应对大语言模型所需的万亿级Token处理、TB/s量级带宽以及微秒级响应等严苛要求。未来的存储系统不再是消极等待调用的"数据仓库"，而是能够主动为AI算力提供支撑的核心动力源。在存储节点层面实现数据的标准化、Token化以及ETL预处理操作，数据存放位置即计算发生位置；网络传输量可削减超过70%，GPU显存占用显著下降，训练效率与资源利用率实现双重优化。依托DPU（如BlueField
算力新范式：英伟达携手电网打造变电站旁微型集群
点击蓝字 关注我们SUBSCRIBEto USStuart Bradford作者：Emily Waltz, Dina Genkina随着数据中心能耗激增，人工智能产业被迫在电力获取途径上寻求突破。其中一种创新方案是：在公用变电站邻近区域部署微型数据中心，并实施协同调度，依据电力盈余状况动态迁移计算负载。这正是英伟达及其合作伙伴计划于年内晚些时候启动试点项目所遵循的理念。他们拟在美国五家公用电力公司的管辖范围内，构建约25座此类小型数据中心，单座规模介于5至20兆瓦之间。一旦某座变电站负荷过载或遭遇停电，计
AI硬件热潮退去，软件优化成新战场
全球AI整体支出2026年预计突破2.52万亿美元，其中AI基础设施支出预计达1.366万亿美元。Meta、谷歌、微软、亚马逊四家科技巨头，2026年计划投入约7250亿美元用于AI资本开支，较2025年的4100亿美元增长77%。OpenAI计算资源投入预计达数百亿美元级别，较2017年增长数十倍至百倍。但这串令人眩晕的数字背后，藏着一个让整个行业尴尬的事实——据Cast AI《2026年Kubernetes优化现状报告》对数千家企业的实测数据，生产环境中GPU集群平均利用率仅5%。花了几万亿买的显卡，
AI时代C++依然不可替代，非算法岗位也能高薪
人工智能可以生成代码，但无法确保程序稳定运行；AI能够实现功能需求，但难以理解深层业务逻辑；缺乏自主进化能力；AI可以执行任务，但无法承担相应责任。那么，在人工智能时代，想要从事C++发展方向，该如何制定学习计划，如何确定求职目标？C++技术体系的学习范畴是什么？需要掌握到什么水平？AI相关知识哪些是必学内容？今天就针对上述问题，来详细探讨。C++在"微服务 + 分布式 + AI"这个融合领域，主要扮演高性能基础、推理引擎和低延时服务的角色。虽然许多业务微服务采用Go/Java开发，但涉及高并发、低延时、
Vast Data获10亿美元融资，估值突破300亿美元
近期，专注于AI数据基础设施的Vast Data成功完成10亿美元F轮融资，公司估值跃升至300亿美元（约2049亿元人民币），英伟达作为跟投方参与其中。Vast Data致力于为人工智能应用构建海量数据管理软件基础设施，其技术能力可支撑部署数百万颗GPU的大型项目，客户群体包括CoreWeave、Mistral、美国空军及Cursor等知名机构与企业。4月23日，AI数据基础设施领军企业VAST Data正式宣布完成F轮融资，估值达到300亿美元。相较于2023年底E轮融资时的91亿美元估值，此次估值增
AI赋能食品冷链节能 罗克韦尔与Actemium联手实现17%能耗降低
工业自动化领域领先企业罗克韦尔自动化于本周一宣布，已与合作伙伴Actemium共同完成一套人工智能制冷优化系统的部署，该方案专门针对食品加工环节中高能耗的制冷工艺，旨在大幅削减电力开支。 这套被称为"实时性能系数"的解决方案基于罗克韦尔自动化的PlantPAx分布式控制系统运行。它扮演着全天候在线的智能调度角色，能够持续监测压缩机、冷凝器、蒸发器等核心设备的运行参数及外部环境状况，自动匹配并执行最优化的运行参数组合。 在一家大型冷冻薯条制造企业的实际生产环境中，该系统已经过验证，成功将制冷装置的能源利用率
MaxCompute：大数据平台迈向 AI 时代的演进之路
随着人工智能技术的突飞猛进，数据体量的膨胀与处理难度的激增，让传统数据仓库陷入了困境。当下，如何打造一个既能统一管控多模态数据，又能高效赋能 AI 全生命周期开发的计算平台，已成为行业焦点。本次分享里，阿里云智能集团产品专家刘洋，详细剖析了 MaxCompute 在 Data + AI 领域的核心升级与功能亮点，包括多模态数据存储、基于 Python 的分布式框架 MaxFrame、SQL AI 函数，以及模型训练、自动驾驶、具身智能等场景的实战经验。全方位展示了 MaxCompute 作为云原生数据仓库
携手生态伙伴 F5加速AI防护落地护航创新
随着生成式人工智能和企业级AI应用进入规模化生产阶段，AI系统所面临的安全风险也在以更快的节奏持续演化。与过去更多关注传统网络入侵不同，针对AI模型的攻击往往隐藏在用户与模型之间的提示词沟通过程里，现有防护手段难以有效识别。针对这一新形态挑战，应用交付与安全领域的全球领导者F5正依托持续技术突破与生态联动，为企业打造贯穿全生命周期的AI防护方案，帮助客户在AI时代实现安全与创新的平衡落地。主动防御：AI防护从被动处置走向持续验证当下AI应用快速普及，企业遭遇的AI防护难题愈发复杂。安全团队或许能发现AI应
人力智能：Pi网络赋能AI新纪元
人工智能正在不断发展，但构建可靠系统最具挑战性的部分仍在于深度理解人类需求。对于致力于优化模型、提升推理质量或扩展数据标注与评估的企业而言，人力投入仍是不可或缺的要素。打造强大的人工智能模型远不止是计算能力的问题：人工智能需要人类参与循环改进输出，定义质量标准，验证正确性，解决歧义，并确保系统真正造福人类社会。非人类强化学习和自动化训练方法在特定或定义明确的环境中能发挥巨大作用，有助于规模优化和效率提升。但它们在重要方面仍存在局限：它们往往优化的是代理而非真实的人类偏好，可能容易受到奖励黑客的攻击，并且难