AI产业新格局：推理计算需求激增，基础设施投资成关键
近期持续关注AI领域的最新动态，越来越清晰地认识到2026年的行业逻辑已经发生根本性转变：此前业界聚焦于训练算力，而如今推理需求的爆发才是真正的主导趋势，AI基础设施的投资实力直接决定了未来三年的行业竞争态势。最具说服力的迹象是tokens调用量的急剧增长，OpenRouter全平台周调用量在4个月内激增4.2倍，从6.42万亿飙升至27万亿。模型层面已形成明确的双寡头竞争格局，Anthropic凭借编程能力的绝对领先地位，年化收入在4个月内从90亿美元跃升至300亿美元，创下了软件行业增长的最快纪录，其
2026 AI 手机与 PC 前瞻：谁才是真正的变革者
实话实讲，当前多数产品中的"AI"，仅止步于新增智能助手或优化搜索体验，尚未真正重塑你使用手机与电脑的模式。我们梳理了近期几款备受瞩目的产品与技术趋势，探讨究竟哪些实现了真正的差异化。发布时间：2026 年 6 月，原型机演示量产规划：2027 年上半年核心设计理念：演示验证场景：这是目前最为大胆的 AI 手机路径，彻底摒弃了"操作 APP"这一中间环节。虽距量产尚有一年多，但技术方向已十分明确。Rabbit R1Cyberdeck（第二款产品）Rabbit 所倡导的去 A
金融 AI 实战第二弹：Vibe Coding 与环境构建
Vibe Coding 正在重塑大型项目的调试与开发格局。作为系列实战的第二篇章，本文将引领你深入大模型推理项目 Sglang，亲身实践如何借助智能化工具，精准识别并修复文档与源代码在参数输入层面的不一致性。当 Python 开发者遭遇为追求极致性能而编写的晦涩 Rust 代码时，该如何运用如 Claude Code 这类编程智能体来打破语言隔阂，直抵问题核心？面对 AI 在处理大型项目时面临的上下文窗口限制及幻觉风险，为何“规划先行、执行在后”以及“分步式编码”策略成为了不可或缺的核心工作流？我们又如何
聚焦大模型推理优化，中国信通院发布2026年应用实践报告
伴随大模型步入规模化部署的新时期，产业发展的焦点已从模型训练转移至推理服务，大模型正式开启了推理时代。得益于多模态应用的普及、长上下文需求的激增以及Agentic AI的迅猛发展，推理需求呈现爆发式态势，如何在成本与性能间取得平衡已成为产业的核心议题，仅靠硬件升级已无法满足高效、经济、稳定且绿色的规模化应用需求。如今，推理优化正从单一的优化迈向系统级的协同优化，并加速渗透至各个行业进行赋能。为了厘清技术演进脉络、积累产业实践经验，并为行业提供技术指引及可落地的解决方案参考，中国信息通信研究院（简称“中国信