“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。
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DeepSeek DSpark：推理加速的“投机解码”到底把LLM榨干了多少性能？
围绕DSpark论文与投机解码技术，解析大模型推理加速的新一轮工程优化思路与开源实现进展。
AI调用也要做‘调度优化’：模型路由如何重塑成本与性能
新兴模型路由系统正在根据任务复杂度动态分配不同LLM，在性能与成本之间寻找最优解，改变AI应用架构。
GLM-5.2引发的效率争议：更强但更“慢”的前沿大模型
围绕GLM-5.2在接近前沿能力的同时出现推理耗时与token成本过高的问题，讨论大模型性能与效率之间的新矛盾。