AI算力竞赛背后：工程交付能力成为新战场
当算力从芯片延伸至园区，制约因素正从GPU转向电力供应、散热方案、施工管理与专业人力。大型数据中心建设现场：真正的算力基础设施，正在由机柜拓展至电力、散热、土建和施工统筹。核心判断：AI基础设施的制约环节正在持续后移。过去两年，业界聚焦于GPU、HBM、电力与液冷；然而当项目迈入大规模建设与交付阶段，真正拖慢进度的，逐渐演变为：机房能否如期竣工、接线调试能否顺畅、系统能否稳定运转。过去两年，关于AI基础设施的讨论几乎都以GPU为核心：谁能采购更多芯片，谁能更快部署更多服务器，谁就更靠近下一轮算力扩张。但当
AI Coding Agent 会取代程序员吗？先别急着焦虑
前段时间，我在杭州电子科技大学、东南大学、浙江大学等高校，和老师、研究生以及本科生聊 AI-Assisted Engineering 和 Project Velocity 时，几乎总会有人问到同一个问题。与此同时，也有不少读者通过微信公众号私信我，表达了类似的担心：OpenAI Codex、Claude Code、Google Antigravity、OpenCode 这些 AI 编程 Agent 越来越强，是不是意味着程序员很快就要被替代？这确实是个很现实的疑问。因为如今的 AI 编程 Agent，早已