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在“灵晟”国产超算登顶最新一期全球超级计算机TOP500榜单后，清程极智与“灵晟”联合完成纯CPU MoE模型分布式推理方案：16节点即可流畅运行DeepSeek-V3/R1-671B模型，在batch_size=2048时，输出吞吐量与80张主流GPU集群相当。
7 月中旬的一天，清华科技园的一处办公区， 一台人形机器人站在屋子中央，身后没有风扇轰鸣的 GPU 机柜，不远处是两张落满公式的书写板。
刚刚，SpaceX 宣布正与英伟达达成合作，共同设计 Starmind AI1 卫星计算载荷。每颗 Starmind 卫星都将搭载 NVIDIA Rubin GPU 和 Vera CPU，把接近数据中心级别的算力部署到太空。
AI算力变革，从边缘、物理到云端，安谋全栈IP加速“进化”。
AI行业正上演一场冰火两重天。一边是大模型公司将烧钱推向极致，万亿美元级别的开支砸向算力与研发；另一边，不练模型、不抢GPU，帮AI企业“管钱”的金融基础设施公司营收飙升。当所有人都在追问哪个模型会赢时，真正的赢家或许是这些提供AI基建的公司。
有人总结，运行 Kimi K3 其实很容易，只需要 1.5TB GPU 内存、大约 8 张 H100，以及一座小型变电站。一名开发者拿出一台 128GB 统一内存的 M5 Max，直接加载 Kimi K3 发布在 Hugging Face 上的官方 MXFP4 权重。
这篇文章，我们邀请到了由SGLang孵化的RadixArk的联合创始人和核心成员，以及数据中心专家，一起聊聊AI Infra的四层架构、行业如何把“硅”的潜力榨到极限，以及背后的关键技术。
一句话，一个周末，Claude直接把自家最前沿的模型跑在了一台全新的AMD MI355X机架上！
2026年7月，Spectro Cloud完成超过1亿美元D轮融资，估值跨过10亿美元。Goldman Sachs Alternatives继续领投，AMD、Ericsson、LG Technology Ventures和美国政府服务商Maximus一同入场。这家公司没有制造芯片，也不训练大模型。它处理的是一件更加琐碎、却让许多企业头疼的事：GPU买回来以后，怎样真正用起来。
刚刚，在年度AMD Advancing AI大会上，AMD董事会主席兼CEO苏姿丰博士连放大招，发布AMD最强AI芯片Instinct MI455X GPU、“最强智能体CPU”Venice、“最强机架级AI基础设施”Heilos，还有一款专为机器人设计的Ryzen芯片。