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开源大模型推理卷上新高度，GLM-5.3 在英伟达 GB200 上飙出 100 tok/s
开源大模型的竞争正从参数规模转向推理底座。Prime Intellect 开源了生产级推理平台 Prime Inference，靠 Prefill/Decode 物理分离与 NVFP4 显存压缩，让 GLM-5.3 在 GB200 上跑出每秒 100 Token。
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美国开源的新希望，对标智谱的上一代模型
英伟达投资的 Reflection 发布首个开源模型 Beam，主打写代码、推理和 Agent 任务，对标智谱 GLM-5.2。官方称两者高级推理分数相当，Beam 的推理算力只要三分之一到四分之一。本文逐项对比官方跑分，并给出同分项里 8 胜 5 负的结果。
黄仁勋，是怎样学习的？
今天的英伟达是全球市值第一，但 1993 年刚创业时它押错了技术路线，芯片又贵又烧钱，还背着一笔交不出的世嘉订单。黄仁勋的做法是去电子商店买回三本教材，让工程师从头学起，把自己和公司都变成了一台学习机器。
万亿黄仁勋：17条战略思考，真知实战
黄仁勋把战略讲成行动：战略不是文字，而是人们所做的，所以英伟达没有5年计划也没有1年计划，只做现在正在做的事情并不断调整。他还说 CEO 身边都是问题而不是好消息，但自己喜欢解决问题，33年来每天醒来都觉得英伟达距离倒闭只剩30天。
1000000块GPU的集群，光在连线上就要烧掉180兆瓦
Ayar Labs 拿到 1.5 亿美元追加融资，这轮总额推到 6.5 亿美元，投资方名单里有英伟达和 AMD。它做的事很窄：把芯片之间的连线从铜换成光。背后是百万块 GPU 的集群光在连线上就要烧掉 180 兆瓦的物理上限。
端侧AI之战正式打响
云端大模型的推理账单越滚越大，硬件厂商开始把模型搬进设备本地。文章从面壁智能、豆包手机一路数到阶跃星辰与英伟达，梳理这轮端侧竞赛里的玩家、成本账，以及云端定上限、端侧定入口的三条演化路线。
物理 AI 的大结果何时到来？
从黄仁勋在 Computex 喊出“下一波浪潮是物理 AI”开始，汽车、摄像头、家电公司纷纷挤进这个概念，连会计师行都成立了物理 AI 实验室。但真正大规模落地的载体还不多，人形机器人全球年产量不过万台。
Gavin Baker：所有人都在等 AI 泡沫，但算力还是不够
都在等AI泡沫破裂，Atreides创始人GavinBaker却找不到恶化的经营指标。他把争论拉回需求侧：真正高强度用AI的人不到千万，企业内Token消耗呈幂律分布，最积极的工程师是中位数数十倍。文章据此判断算力到底够不够。
开发者网络、行业地图与算力入口：英伟达为何高价买下Hugging Face
英伟达宣布以129.303亿美元收购Hugging Face，其中119亿美元付给股东、最多10亿美元留人。Hugging Face聚集1800万开发者、300多万模型、50万个数据集和20多万家公司，是开放模型最重要的分发入口。
AI互联网日报：Kimi暂停C端新订阅、英伟达联合日本建设国家AI工厂、Netflix斥资5.87亿美元收购AI影视工具公司
机房里的风扇、汽车里的屏幕、平台后台的一次配置，正在把同一个答案吹到眼前：AI竞争已经从“谁更会说”，转向“谁能稳定地跑起来”。Kimi因请求暴增暂停新订阅，英伟达把...
一万亿美元砸向 AI，真正赚到钱的只有这三类公司
万亿资本正在重塑AI基建产业链的利润分配格局。从英伟达75%的毛利率到HBM内存85%的暴利，本文深度拆解金字塔尖的垄断者如何通过技术壁垒收割行业红利，同时揭露服务器组装商与GPU云厂商在狂欢背后的生存困境。
英伟达年度「最危险」论文！AI自繁衍代码，无限刷级进化
年度最危险论文发了！英伟达打破20年封印，让AI亲手造出更狠的「考官」淘汰自己。无休止的自我进化一旦开启，2028年ASI降临真不是玩笑。
