Kimi K3登顶全球，AI定价逻辑遭冲击
K3 正式上线！最高 1M 上下文，擅长编程、游戏 3D 和知识任务。Kimi K3 不仅在参数体量上实现了翻倍，2.8T 参数，直接刷新全球开源模型的规模纪录！摩根大通写了“DeepSeek 2.0时刻”。高盛警告算力时代终结。马斯克留了一个“Impressive”。上下文窗口也从上一代的 256K 提升至最高 1M tokens，还通过创新的 MoE 架构与 Kimi Delta Attention 机制，将整体扩展效率提升了 2.5 倍。官方案例显示，Kimi K3 连续自主运行 48 小时，为基于
DeepSeek布局自研AI芯片:人工智能行业开启垂直整合新纪元,哪些领域将受益?
过去两年间，人工智能领域最大的受益者当属英伟达。从ChatGPT掀起浪潮，到全球AI大模型军备竞赛，产业链遵循了一条明确路径：大模型企业 → 采购GPU → 扩建数据中心 → 获取AI能力然而，随着AI应用进入攻坚阶段，一个全新的趋势正在浮现：模型企业开始逆向切入芯片赛道。近期，市场关于DeepSeek推进自研AI芯片的消息引发高度关注。尽管具体产品和量产节奏仍待验证，但这一事件背后的产业意义值得深思：AI竞争正从"大模型能力竞争"，迈向"模型+芯片+系统"的全栈竞争时代。若这一趋势持续演进，未来AI产业
智能算力时代，数据中心综合布线迎来深度变革
对综合布线企业、系统集成商及工程服务商来说，AI带来的不仅是带宽提升，更是一场覆盖标准、技术、产品与交付模式的系统性变革……对综合布线行业而言，这不仅意味着带宽提升，更意味着布线设计理念、施工工艺和运维模式正在经历一次全面重构。未来的数据中心综合布线，不再只是连接服务器和交换机，而是成为支撑GPU集群、高速光网络以及智能算力平台稳定运行的重要基础设施。AI计算正在重塑数据中心网络架构传统企业数据中心主要承载业务系统、数据库及云应用，其网络流量通常以南北向（North-South）通信为主，即用户与服务器之
算力时代：芯片战争与资本博弈
世界上首台计算机在美国问世，人类开始探索让机器替代人力进行运算。这台设备体积庞大，重达30吨，占地167平方米，运算速度仅为每秒5000次加法。它最初是为了满足军方计算弹道轨迹的需求而诞生。八十年后的今天，机器不仅能够进行计算，还能创作文章、绘制图画，甚至与人对话，协助完成电脑操作。AI人工智能概念由此产生。虽然已经登上历史舞台，但在随后数十年间，AI大多停留在研究阶段。业界普遍看好其前景，但实际表现总是不尽如人意。三位年轻人携手创业。其中一位来自中国台湾。他就是：黄仁勋他们创办了一家小公司：NVIDIA
AI竞争的本质变了：从炫技到拼家底
如今看 AI 资讯，最容易陷入"又融资了""又发新品了""又建算力中心了"的资讯轰炸里。但如果把上周的几条动态串联起来，它们在说同一件事：AI 领域正从"技术秀场"迈向"资源博弈"阶段。这话听着有点绕。换成人话就是：过去大家比的是谁的模型更会对话；现在真正的关键变成了谁资金雄厚、谁算力充足、谁渠道广泛、谁能将 AI 稳妥落地到实际业务中。今天的晨报，咱们不堆砌资讯。只梳理四条主线，以及它们对普通人和从业者的影响。Anthropic 于 5 月 28 日宣布完成新一轮融资，规模为 130 亿美元，估值达到
算力时代的影视新秩序
当演播厅最后一束追光缓缓熄灭，老李伫立在寂静的虚拟场景中，不禁回想起三年前那个闷热的夏夜。彼时他刚完成人生第一百部网络短剧，手机上的到账提示音如连串炮竹，经纪人拍着他的后背道："这行当，足以安身立命。"此刻，他的通讯录顶端多了一位智能制片人的联系方式，而自己的试镜邀请，已空白了整整四个月。这并非某个个体的落幕，而是整片海域震荡的前奏。网络短剧，这个在短视频平台异军突起的"碎片化时间收割者"，以三分钟一集的紧凑节奏、层层递进的剧情，精准命中了都市人零散的注意力。它恰似一股骤然
黄仁勋毕业典礼演讲刷屏背后：真正该掌握的"善用AI"四步法
今天你的朋友圈被黄仁勋刷屏了吗？英伟达 CEO 在卡内基梅隆大学毕业典礼上的演讲，全网都在转。每个人都在复制粘贴那句「AI 不会取代你，但善用 AI 的人会」。然后呢？没人继续说下去了。于是你点赞、转发、关掉手机——焦虑，一点没少。你焦虑的不是 AI。你焦虑的是「善用」两个字像一句谜语——人人都说它重要，但没人告诉你它到底是什么。今天我帮你破译这句谜语。回到演讲全文，你会发现「善用 AI 的人会取代你」只是演讲三段结构里的一小段。黄仁勋在说这句话之前，花了大量篇幅讲了两件更根本的事：第一，计算正在被彻底重
AI算力基础设施：服务器、集群及全产业链解析
1.研究背景与核心概念界定：AI算力时代与产业链全景1.1 AI算力时代的演进与市场驱动力我们正处在一个由人工智能技术驱动的算力需求爆发时代。这一轮变革的核心驱动力，已从早期的互联网数据服务，转向以生成式AI大模型、智能体（Agentic AI）为代表的复杂计算任务。AI大模型的参数规模正以指数级速度迭代升级，从千亿级向万亿级乃至更高迈进，这不仅对单芯片的计算能力提出了前所未有的要求，更催生了由多台AI服务器通过网络互连组成的、用于分布式训练和推理的AI集群，成为支撑前沿AI研究与商业化的核心基础设施。市
AI重构城市未来
这份报告由联合国人居署和中国未来城市顾问委员会共同发布，重点讨论人工智能如何推动城市由资源扩张转向资源节约，并以“城市大脑”为核心提出城市智能化方案，为全球城市可持续发展提供中国经验与实践路径。报告强调，全球可持续发展目标推进明显落后，城市虽然只占全球3%的陆地面积，却消耗了60%-80%的能源并排放75%的碳。资源约束和系统效率偏低已成为主要矛盾。依赖土地、能源等物理资源继续扩张的传统城市化模式难以持续，而数据、算力与人工智能正成为破解困局的关键力量，推动城市从“电力时代”迈向“算力时代”。