“GPU泡沫”争论:推理优化、算力瓶颈与AI基础设施的真实成本 从GPU利用率、CUDA优化到推理延迟分析,探讨AI系统性能优化是否正在掩盖真正的算力结构性问题。 2026年6月30日 GPU Inference Optimization
在本地跑大模型正在变现实:GLM-5.2 与消费级 AI 算力革命 分析 GLM-5.2 本地部署实践背后的硬件需求与模型量化趋势,以及个人 AI 计算能力的演进。 2026年6月23日 LLM LocalAI Quantization
开源AI的反击:分布式训练能否打破算力垄断? 探讨通过全球分布式算力进行模型训练的可能性与挑战,包括通信瓶颈、数据污染问题与开源生态的未来路径。 2026年6月13日 Open Source Distributed Systems LLM Training