AI算力
DDR5 价格暴涨 500%:AI 抢走的不只是显卡,还有内存
自 2025 下半年以来,DDR5 和服务器 DRAM 价格出现 400%–500% 的历史级暴涨,AI 服务器与 HBM 抢占了绝大部分先进产能。本文从 AI 军备赛、HBM 产能挤压、DRAM 定价逻辑变化和厂商策略等角度进行拆解,以及国产存储与新型存储技术的潜在机会。
提供稳定高效的GPU租赁服务的AI算力平台,支持多种AI模型和算力需求。极具性价比的A100、4090、3090等显卡资源,预装深度学习、大模型、科学计算环境开箱即用。
AI算力
自 2025 下半年以来,DDR5 和服务器 DRAM 价格出现 400%–500% 的历史级暴涨,AI 服务器与 HBM 抢占了绝大部分先进产能。本文从 AI 军备赛、HBM 产能挤压、DRAM 定价逻辑变化和厂商策略等角度进行拆解,以及国产存储与新型存储技术的潜在机会。
AI大模型
Kimi K2.5 是最新发布的国产开源多模态大模型,支持 256K 上下文,并在图片、视频理解和 Agent Swarm 多智能体协作上大幅升级。实测在前端开发、PPT 报告生成、大规模信息整理等场景表现出色,但在事实准确性和视觉细节识别上仍需人工把关,整体已足以支撑新一代 AI 应用。
AI Agent
OpenClaw(原 Clawdbot / Moltbot)在短时间内冲上 GitHub 热门,背后代表的是“能真正动手”的第五代 AI 代理形态。本文介绍 OpenClaw 是什么、核心架构和典型使用场景,并重点讨论它的部署方式与安全风险,最后分析哪些人适合上手这类 AI Agent 系统。
科研及应用
本文介绍分子动力学模拟的计算特点,解释 GROMACS 如何将高度并行的非键相互作用交给 GPU、将控制与约束等逻辑留在 CPU 端,形成典型的 CPU–GPU 协同架构。结合实测结果,说明 GPU 性能发挥高度依赖 CPU 配置和体系规模。最后给出本地和算力云的选卡与配比建议。
AI大模型
本文梳理了DeepSeek V4可能采用的核心技术路线:通过 Ingram 条件记忆模块将大部分静态知识迁移到 CPU 内存,并在 R1 训练范式的基础上压缩训练与部署成本。“算力+记忆双轴”架构有望显著降低大模型门槛,对 OpenAI 等闭源路线及 GPU 主导的算力商业模式形成压力。
AI算力
本文从 CES 2026 发布内容出发,系统梳理了英伟达从 Vera Rubin 架构,到 BlueField-4 DPU 推理架构、Physical AI、自动驾驶与人形机器人的完整布局。如何把 72 张 GPU 虚拟成一颗「超级芯片」,以及通过拆分「算力」与「记忆」重构推理成本结构。
AI算力
本文梳理了 NVIDIA 新一代 Rubin 架构及 RTX 6090 的可能规格与定位。Rubin 将在 3nm 工艺、AI 算力密度和神经渲染上大幅强化,并下放到 RTX 60 系列消费级显卡。传闻中 RTX 6090 采用 GR202 核心、512-bit 32GB GDDR7、功耗高达 700–800W。
AI大模型
介绍了 vLLM 这一开源大模型推理引擎,解释其通过 PagedAttention 管理 KV Cache、通过连续批处理提升 GPU 利用率的核心机制,展示了 vLLM 在高并发场景下的吞吐优势。总结了 vLLM 在高并发 API 服务、企业级工程体系中的适用场景,并给出了一套从单机到服务化的实践入门路径。
AI Agent
Agent Skills 本质上是对高频流程和知识的封装,用一个包含元数据、指令和资源的 skill.md 结构,解决了大模型上下文有限、提示词易被压缩遗失的问题。文章从单一文档到多文件、再到脚本化工作流的演进,并对比了 Skills 与 MCP、Slash 命令的定位差异。
AI算力
从英伟达 H100 和 DGX-H100 超算入手,解析算力在 AI 时代为何被视为“新型能源”,并以 DeepSeek R1 为例,展示算法优化如何在有限算力下撬动成本与性能,对“算力即胜负”的观点提出反思。最后指出:算力重要,但真正决定 AI 竞争格局的是算力、算法、数据、产业链与人才的综合实力。
AI算力
本文从数据中心用电、变压器交付、电网瓶颈等角度出发,讨论了算力竞争逐渐演变为电力与基础设施竞争的趋势。分析了科技巨头为何开始自建和锁定电源,以及中国在特高压输电、能效优化和算力流入实体经济方面的系统优势,指出“电力—算力—生产力”的完整链路将决定未来 AI 竞争格局。
AI算力
本文围绕“算力云平台如何租用 GPU”展开,重点介绍了主流租用显卡的参数差异及适用场景,对比了主流算力平台的典型价格区间,解释了云主机与云容器的核心差异,并给出长租场景下需要关注的长租折扣、数据保留周期、保留系统换卡等关键因素,以便在租用 GPU 前做出更理性的选择。