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。
最新
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。
AI算力
看懂英伟达 2026 全面布局：从「卖显卡」到「卖 AI 工厂」
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
Rubin 架构与 RTX 6090：老黄押注的下一代算力与显卡战争
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
vLLM：把一块 GPU 吃干榨尽的大模型推理引擎
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
什么是 Agent Skills？从上下文“失忆”到技能系统
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
算力真能打赢 AI 战争吗？
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。