Web3与AI协同共进，去中心化存储重塑数据基础设施格局
在大模型技术迅速演进的当下，AI训练早已告别小规模数据样本的粗放模式。如今构建高精度、通用性强的人工智能系统，需要依托海量文本、图像、视音频等多模态数据资源完成训练迭代。庞大的数据存储与调取需求，使传统存储架构逐渐难堪重负。中心化云存储的成本压力、扩展瓶颈与调度缺陷，成为制约大模型快速迭代的隐形障碍，而去中心化存储的出现，恰好化解了AI行业的核心存储困境，为大模型训练提供全新的底层数据支撑。业界往往聚焦于算法创新，却忽视了存储作为大模型训练根基的重要性。模型精度的提升和能力的优化，完全取决于大规模、多样化
余承东正式公布：鸿蒙HarmonyOS 6激活设备超5500万台
快科技4月20日午间消息，在华为Pura 90系列及全场景新品发布会上，华为常务董事、终端BG董事长余承东正式披露，搭载鸿蒙HarmonyOS 6的终端设备数量已跨越5500万台大关。 此次公布仅计入HarmonyOS 6单一版本设备量，未包含前代HarmonyOS 5的统计口径，更为精准地呈现新版本的市場渗透情况。 回溯至今年3月，华为终端BG首席执行官何刚曾披露，HarmonyOS 5与HarmonyOS 6合并设备总量突破5000万台。 仅历时一个月，HarmonyOS 6单版本设备量便已达5500
AI智能体云端基础架构演进：MiniMax案例深度解析
2026年初，OpenClaw的爆火让AI领域正式进入Harness时代，MiniMax凭借精准的技术布局，成为这场变革中的核心参与者。其先后推出的云端AI助手MaxClaw与全新发布的MaxHermes，分别基于OpenClaw架构与Hermes Agent打造，彻底消除了本地部署服务器、配置API密钥的工程门槛，让智能体应用真正走向普惠。其中MaxClaw已跻身同类服务用户规模第一梯队，全新上线的MaxHermes更具备自主智能演化能力，完成复杂任务后可解锁专属技能，持续拓展能力边界。同时它支持10秒