AI算力
全球显卡价格平均上涨15%，RTX 5090涨幅高达32%，理财属性拉满
根据VideoCardz对10个国家和地区的14款当代显卡最低现货价格统计，过去三个月间全球显卡价格平均上涨15%。RTX 5090全球均涨32%，RTX 5070 Ti紧随其后，均涨25%。中国国内，涨幅最高的反而是RTX 5060 Ti 16G，达23.08%。AMD和Intel整体表现较为克制。
最新
AI大模型
Token 和 Embedding：大语言模型看世界的方式
梳理了大语言模型中的 Token 和 Embedding 概念，解释模型为何先通过 Tokenizer 将文本转为离散编号，再用 Embedding 将编号映射到高维向量空间。对比语言模型内部的 Token Embedding 与 RAG 场景中的文本 Embedding，说明二者在架构相似但训练目标和用途不同。
AI算力
2025年国内GPU算力租赁市场：从狂飙突进到理性回归
2025年GPU算力租赁市场突破千亿规模，但价格大幅回落超70%。市场从"抢卡"转向"拼交付"，推理需求快速崛起预计2028年占比达73%。企业竞争焦点转向异构调度、绿色能效和生态服务能力。东数西算与算力券政策强力引导，液冷技术使PUE降至1.1，行业迈向高质量发展阶段。
AI Agent
Prompt、Agent、MCP 和 Skills：大模型时代的“工具栈”到底在干嘛
本文从 Prompt 入手，梳理了 Agent 如何通过工具完成实际操作，以及 Function Calling 如何标准化工具描述。重点介绍 MCP 作为模型外部工具层通信协议的角色，并与 Anthropic 的 Skills 进行对比，指出二者本质差异在于“对模型的信任程度”与复杂度取舍。
AI Agent
Agent蜂群：2026年AI架构的主线已经浮现
Agent Swarm不是"集群"而是"蜂群"——通过彼此影响、自组织产生涌现智慧。Agent Teams用16个AI蜜蜂两周写出C编译器，验证了2026年AI主线：Orchestration编排架构。Qwen3 Coder Next以长上下文、强Agent能力成为蜂群关键拼图，证明这不是炒作而是范式转变。
AI算力
32GB 版 RTX 5080 魔改显卡：本地 AI 抢卡战，已经打到玩家头上了
本文围绕近期出现的 32GB 魔改版 RTX 5080 显卡展开，梳理了其来源、改装方式及面向的本地 AI 运算市场。解释了为何在大模型推理场景下，显存容量往往比纯算力更关键，以及 32GB 版 5080 如何以低于 5090 的成本填补高显存需求空档。
AI大模型
Claude Opus 4.6 vs GPT 5.3 Codex：AI编程大战的29分钟
本文通过Base64解码、古诗词创作、逻辑推理、UI复刻、游戏开发、Bug排查等多维度实测对比刚刚发布的Claude Opus 4.6和GPT 5.3。Opus 4.6在UI设计和可视化方面表现突出，拥有100万Token超大上下文；GPT 5.3 Codex则在代码规范、响应速度上领先，且成本降低50%。
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。
AI大模型
新发布的 Kimi K2.5：原生多模态时代的国产大模型
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
三天改名三次、两周破十万 Star：OpenClaw 为什么突然火到离谱？
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
GROMACS 与 GPU 加速：分子动力学模拟如何选显卡？
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
DeepSeek V4：用“记忆架构”改写大模型算力游戏？
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。