过去两年里,国内AI圈有一个心照不宣的“焦虑”:国产算力已经满足了大规模的模型推理需求,可大模型的训练,特别是SOTA级模型的预训练,还是无法摆脱对英伟达生态的依赖。2026年注定是一个分水岭。刚登陆
复盘2025年的科技圈时,我们发现了一个讽刺的现象:当SaaS厂商绞尽脑汁向客户解释“为什么你需要一个AI副驾驶”,手机厂商还在发布会上演示“一键消除路人”等不痛不痒的微创新,某些所谓的大厂频繁鼓吹A
假如给人工智能的发展史“断代”,2025年注定是无法绕过的节点。在这个被称为“智能体元年”的年份里,我们看到了两个高频词:“涌现”与“泛化”:前者代表着技术积累突破临界点后的指数级跳跃,后者代表了AI
爱你老己,成为年末最热的一个词。爱你老己的前提,是要先读懂“老己”,而年度报告绝对是个品读“老己”的好方式。年底,各类互联网年度报告扎堆抢先发布,回顾“老己”这一年里刷了几条笔记、听了哪些歌、开黑到凌
回顾汽车工业的百年历史,车灯与风挡玻璃的角色长期被锁定在物理功能层面。可当智能化的序幕拉开,曾经只负责照明、遮风挡雨的“零部件”,正经历一场前所未有的数字化觉醒。不久前举办的第三届智能车载光峰会上,行
过去几年,AI产业的叙事重心始终围绕两个关键词打转——算力和模型,前者决定了规模上限,后者决定了智能上限。但在实际的工程落地中,影响模型“能否跑得动、跑得稳、跑得久”的因素,不只有算力性能和模型参数。
金融行业的数智化转型,早已过了“要不要做”的观望期,进入了“怎么跑得快、跑得稳”的竞速阶段。翻开各大上市银行的财报,可以看到一个鲜明的信号:金融科技的投入占比连年攀升,从精准营销、智能风控到交易集约化
时间来到2025年末,几乎没人不知道“AI会做PPT”了吧。不管是排名靠前的智能助手、耳熟能详的大模型厂商,还是创业团队的AIGC产品,纷纷将PPT生成作为主打功能。当下的问题已经不是“AI能不能做P
和以往最大的不同,2025年的人形机器人不再是科技圈的“自嗨”,渐渐成为社交媒体上吸睛的“顶流”。
云计算产业正在被AI重新定义。随着行业应用从“试点验证”迈向“规模化部署”,算力需求呈现出了指数级攀升,云计算加速从“资源驱动”转向“场景驱动”,不再是“拼资源规模”,而是能否兑现产业价值。就在产业走

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