算力、算法、数据：AI铁三角的协同逻辑与演进规律_服务软件

1. AI从来不是空中楼阁，是算力，是电力。是一座座数据中心实实在在托起来的。#大咖观察 #红衣聊AI #算力 #基建 #电力

2. 真正决定中美AI胜负的，是电力 AI每算一次，电表都在狂转，真正的智能革命，拼的不是算法，而是电力！#AI #算力 #电力

3. 探访云栖（一）：揭秘AI“底座”，谁在为算力搭建“水电气”？

4. 全球最强算力！华为算力大阅兵，AI芯片碾压全球#华为 #算力底座 #人工智能 #AI #昇腾AI

5. AI在太空觉醒：人类算力正在离开地球 Al在太空“觉醒”：人类算力走出地球！战略级科技计划发布 #人工智能 #太空算力 #超算 #英伟达 #马斯克

6. 从金融骗局到能源危机：这波AI泡沫，到底有多大？

7. 下一个“AI卖铲人”：算力调度是推理盈利关键，向量数据库成刚需

8. 国家定调「人工智能+」：中国AI十年三步走，战略解读来了

9. 华为最新报告：未来10年，AI智能体、算力、半导体、能源都有巨大的机会#智能世界2035 #AI智能体 #算力 #半导体 #华为

10. 谁能掌握能源、算力，还有应用生态，谁就能定义未来。 #大咖观察 #红衣聊AI #能源 #算力

11. OpenAI囤的不是算力，是未来10年的AI门票。 #大咖观察 #红衣聊AI #OpenAI #算力 #芯片

12. #一分钟视频创作季# 突破 AI 算力瓶颈：英伟达 Spectrum-X 如何重构数据中心网络当万亿参数大模型训练时，数千张 GPU 协同产生的海量数据传输，常让传统以太网陷入带宽浪费困境，利用率仅 35%~40% 的网络成为算力释放的关键瓶颈。Spectrum-X 以太网解决方案破解了这一难题，将成为AI工厂的高性能神经系统。Spectrum-X三重突破：无损传输通过 PFC 流量控制与 ECN 拥塞通知，实现微秒级反馈避免数据包丢弃，彻底告别传统网络的丢包重传延迟；自适应路由采用逐包动态负载均衡，由 Spectrum-4 交换机实时选择最优路径，配合 BlueField-3 SuperNIC 完成乱序重组，让带宽利用率飙升至 95%。硬件级拥塞控制依托交换机内置遥测技术，精准调节数据注入速率，根除多 GPU 同步引发的 Incast 拥塞。在实际场景中，Spectrum-X 已展现硬核价值，在 Israel-1 超级计算机上将 800 GPU 集群的读带宽提升 48%，使 TB 级模型 Checkpoint 保存时间大幅缩短，避免训练中断导致的算力浪费。Oracle 用其构建十亿瓦级 AI 工厂，实现数百万 GPU 高效互连，加速生成式 AI 部署；Meta 则将其集成到 FBOSS 系统，为数十亿用户的 AI 服务提供稳定低延迟的网络支撑。对于检索增强生成场景，Spectrum-X 使向量数据库的检索延迟显著降低，助力多租户 AI 服务每秒处理数千查询。#有点东西##AI创造营##微博兴趣创作计划# 种斌Marco的微博视频

13. 智源发布2026十大AI技术趋势

14. 英伟达通用机器人芯片来了：AI算力提升7.5倍，宇树、银河通用已搭载

15. #广东的AI技术有多超前#广东作为中国人工智能发展的核心引擎，其技术前沿性体现在产业规模、核心技术突破、应用场景落地等多个维度，形成了“基础研究-技术攻关-成果转化-产业应用”的全链条优势。2024年广东AI核心产业规模突破5000亿元，占全国比重超35%，连续多年保持25%以上增速。拥有全国首个国家级超算中心（广州超算中心）、深圳鹏城实验室“鹏城云脑II”（算力达100PFlops），为大模型训练提供底层支撑。广东的AI技术超前性不仅体现在技术指标上，更在于其技术-产业-场景的深度融合能力。未来，随着“算力+算法+数据”三位一体优势的持续强化，有望成为全球AI创新的重要策源地。

16. #网络强国百人谈# 【直面障碍｜大模型应突破数据芯片算法瓶颈】在大模型提速发展的背后，核心技术自主性不足等瓶颈仍亟待破解。对此，电信与互联网分析师马继华直言：“我们想象中的人工智能无所不能，但现实中很难落地，关键问题集中在算力、算法和数据三大核心要素。”在他看来，无论哪个国家、哪家公司，谁能把这几方面处理好，谁就可能实现弯道超车。

17. 数据共享，AI开放计算架构不可或缺的“拼图”丨ToB产业观察

18. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

19. 从算力到存储，谁能掌握AI时代的“口粮”？ #大咖观察 #红衣聊AI #算力 #存储 #硬件

20. 英伟达很快会反超谷歌TPU，AI模型的竞争格局会在2026年1季度变天#英伟达 #马斯克 #算力 #Gemini3#TPU #GPU #AI模型#算力集群

21. 算力集群就应该建在太空里；这个世界500强的物流公司，已经从AI受益了#太空算力集群 #AI #云计算 #算力#马斯克 #SpaceX

22. 顶级模型的训练算力会增加1000倍！ ——《DeepMind AI 2030趋势预测报告》

23. 颠覆算力格局！全球首个星座级太空AI算力服务，在中国诞生

24. 腾讯云黄世飞：企业如何构建面向未来的 AI-Ready 智能数据基座

25. 蚂蚁数科AIGD平台：高质量推理数据驱动AI推理模型训练革新实践探索

26. CES 2026趋势照进现实：算力引擎RK182X重塑千行百业，瑞芯微AI生态大会共建落地生态

27. #一分钟视频创作季# 英伟达牵手诺基亚：推动AI+6G发展抢占技术高地英伟达投资 10 亿美元认购诺基亚股份意在切入电信领域，通过与诺基亚合作，将人工智能深度融入下一代无线网络。英伟达推出了专为无线接入网设计的全新加速计算平台 ——Arc Aerial RAN Computer，用以支持 6G，构建新的产品业务，开辟全新的产品线与市场空间。英伟达希望通过与诺基亚合作，依托加速计算与人工智能技术，共同推动 5G 向 6G 过渡，重构全球无线网络架构。双方将合作开发 AI 网络解决方案，探索将诺基亚的数据中心交换与光学技术整合到英伟达未来 AI 基础设施架构中，共同定义未来网络标准，在AI+6G领域抢占技术高地。当前云计算依赖于集中式数据中心，而基站是天然的边缘计算节点。英伟达想在无线网络上建立一个云计算系统，让 AI 算力直接到达数据中心无法覆盖的边缘场景，借助诺基亚在全球的基站布局，拓展边缘计算市场。随着 AI 数据流量的爆炸性增长，AI-RAN 市场正在快速增长，预计到 2030 年累计市场规模将超过 2000 亿美元。英伟达与诺基亚合作，诺基亚将调整其 5G 和 6G 软件栈，使其能在英伟达的 AI 加速芯片上运行，这将有助于英伟达扩大其芯片在电信领域的市场份额。据麦肯锡预测，到 2030 年，全球数据中心基础设施的资本支出预计将超过 1.7 万亿美元，其中大部分增长由 AI 扩张驱动。英伟达通过与诺基亚的合作，意在确保其在 AI 基础设施中的主导地位从芯片延伸至网络层面。#AI创造营##有点东西##AI生活指南# 种斌Marco的微博视频

28. 马斯克2026采访详解：中国AI算力将远超世界，世界变化的奇点即将到来！

29. #互联网技术[超话]##个重磅信号！#黄仁勋 #AI #人工智能#机器人 #自动驾驶 #CES2026 #英伟达#新年演讲# 黄仁勋在2026年CES展会上的新年首场演讲，以"物理AI"为核心主题，宣告人工智能正式迈入从理解数字世界到改造物理世界的新阶段。以下是演讲的核心内容整理：一、时代定调：双重平台转移开启AI新纪元黄仁勋指出，计算机行业正经历十年一遇的"平台重置"，同时发生两大平台转移：一是应用程序全面构建于AI之上，软件开发从"编程"转向"训练"，运行载体从CPU迁移至GPU；二是软件的开发与运行逻辑彻底革新，AI应用不再是预编译的固定程序，而是能理解上下文、实时生成内容的智能系统。这一变革正驱动全球价值约十万亿美元的计算机基础设施进行现代化改造。二、物理AI的ChatGPT时刻已至物理AI成为演讲的核心焦点。黄仁勋认为，AI的演进可以分为四步：感知AI、生成AI、代理AI、物理AI。当模型能够理解重力、摩擦、惯性、动量守恒等物理定律，AI才能真正走出屏幕，进入物理世界执行任务。支撑物理AI战略的三大技术支柱已全面成型： Newton物理引擎：实现低于0.01秒的实时物理计算响应 Cosmos基础模型平台：以1000亿参数达成1毫秒级推理延迟，支持多模态物理世界理解 GPU+LPU混合架构：算力效率提升100倍，成本降低90% 三、Rubin计算架构全面量产英伟达推出新一代Vera Rubin计算架构（简称Rubin架构），该平台已进入全面量产阶段。Rubin架构通过CPU与GPU协同设计，AI训练性能较前代Blackwell提升3.5倍，推理性能提升5倍，token生成成本最高降低10倍。该架构包含六款全新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和Spectrum-X以太网交换机。四、自动驾驶与机器人突破自动驾驶领域：英伟达发布全球首个开源端到端AI系统Alpamayo，这是业界首个具备思考推理能力的自动驾驶AI模型。2025款梅赛德斯-奔驰CLA将首发搭载该技术，计划2026年第一季度在美国上路，随后推广至欧洲和亚洲市场。机器人领域：黄仁勋宣布"机器人领域的ChatGPT时刻已经到来"。英伟达发布了专为人形机器人设计的Isaac GR00T N1.6视觉语言行动模型等开源工具，同时推出Cosmos Reason 2推理型视觉语言模型。特斯拉Optimus人形机器人已通过Omniverse数字孪生平台完成90%以上的训练，自主运行比例达85%，2026年第一季度将实现5万台量产，成本降至2万美元以下。五、开源生态战略加速黄仁勋强调，开源模型与前沿闭源模型的差距已缩短至约6个月，且仍在持续缩小。英伟达不仅开源模型，还开源用于训练这些模型的数据，以建立真正的"系统信任"。现场展示的多款开源模型包括三家中国开源模型：Kimi K2、Qwen和DeepSeek V3.2。黄仁勋特别提到，DeepSeek R1的出现意外推动了整个行业的变革进程。六、全栈AI体系构建英伟达的角色已从芯片供应商转变为"全栈AI体系"的构建者。通过"三台计算机"的架构——训练（DGX超级计算机）、仿真（Omniverse与RTX）、推理（AGX系列边缘设备），英伟达构建了从云端训练到现实部署的完整闭环系统。同时，通过开源模型、数据及NeMo开发库，英伟达正推动技术民主化，让更多开发者和企业能够参与到物理AI的创新浪潮中。黄仁勋在演讲结尾强调，物理AI的落地将重塑全球千万家工厂与数十万个仓库的运作逻辑，开启AI与实体经济深度融合的新时代。 http://t.cn/AXb9Z9MM

30. 从数据到药物：多模态大模型在 AI for Science 中的高效实践

31. 《中国Data&AI数据基础设施白皮书》——AI创生核心生产力，开启万亿新基建之路 | 甲子光年智库

32. IDC：到2026年，40%的工作岗位将会与AI智能体协同工作

33. 吉利在CES 2026上发布的千里浩瀚G-ASD，不仅是其全域AI 2.0“整合”战略的核心落地成果，更是智能驾驶领域竞争范式的一次深刻变革。它标志着行业焦点正从传统的硬件规格堆叠，转向以软件定义为核心的“大脑”升级。#全域AI能给汽车带来什么#全域AI正在为汽车赋予全新的灵魂。全域AI 2.0时代，赋予汽车的首先是一种全局性的协同智慧。G-ASD代表的正是这种进化——它不再局限于驾驶场景本身，而是打通了车辆感知、决策与执行的全局系统。传统的层级化硬件方案（如H1-H9）强调特定硬件的独立功能，而G-ASD构建的纯软件体系，则以“算力-算法-数据”为核心三要素，实现了跨域融合。配合双NVIDIA Thor芯片提供的1400TOPS澎湃算力，这套系统能够高效运行其创新的VLA（向量逻辑分析）算法与世界模型融合算法。这意味着汽车不仅能感知“是什么”，更能理解“为什么”和“接下来会怎样”，实现了从被动响应规则到主动预判场景的根本性跨越。#CES2026#

34. 华为车BU CEO 靳玉志在本次乾崑生态大会上提到，华为乾崑智驾的算力、算法、数据的AI三要素在近半年内得到快速提升。云端算力提升到45 EFLOPS，国内第一；高质量训练里程达到10亿公里；模型迭代速度加速到4天/次。正是依赖于AI三要素的强大支持，WEWA架构正在加速进化！#华为乾崑生态共赴热爱# listter乐的微博视频

35. 干货！盘点2025年国内最顶级的6家AI公司，包含算力、数据、算法

36. 治理即服务：腾讯游戏数据治理的 AI 范式跃迁

37. #微博超有用视频大赛# #十五五规划# #经济转型# “十五五” 规划即将到来，这条视频给大家分享一下我观察到的现在我们正撞上三个关键拐点：全球化红利、房地产红利变化、人口红利变化“十五五” 就是要带我们换条增长曲线。核心靠三条主线：新质生产力用 AI、机器人提效率，还在铺绿色能源和算力基建；扩大内需让 14 亿人能消费、敢消费；产业链要从代工厂变全球链主，像新能源汽车、低空经济都是万亿赛道。普通人能进战略行业、做技术与市场的连接器，更要练快速学习能力。看完来评论区聊聊你的想法马力AI和商业思维的微博视频

38. AI算力、AI Agent、AI游戏，游族抢跑AI时代

39. 在2025中国汽车工程学会年会上，吉利汽车集团副总裁李传海透露，AI与汽车融合的发展路径已基本明确，算力、数据、算法成为驱动行业的“三驾马车”。吉利早在2021年就布局智能化，建成算力达102亿亿次/秒的星睿智算中心，并发布全域AI技术体系，实现智能驾驶、座舱语言大模型、底盘动力AI协同等突破。但企业间技术基础差异巨大，李传海呼吁行业共享数据算法资源，建立保障投入回报的机制，避免重复建设。#中国汽车工程学会年会##吉利汽车#

40. 【中国专家何兵权谈#俄中在AI领域最具前景的合作方向#】9月4日，中国阿里巴巴集团前高管、杭州智创数实教育科技有限公司创始人何兵权在俄罗斯#第十届东方经济论坛#期间接受了采访。记者提问：俄中两国在人工智能（AI）领域最具前景的合作方向有哪些？何兵权回答道：“我认为俄罗斯有非常天然的地理和气候优势。算力中心需要消耗大量的算力和电力。那我们是不是把全球的算力中心都迁到俄罗斯西伯利亚地区，消耗的能量就没那么大？我认为是非常有意义、非常有价值的。”何兵权指出，俄中可以围绕算力、算法和数据三个纬度展开合作。他强调，中国在数据层面具有巨大优势。此外，他强调两国在AI领域合作中还应重点关注主权国家的安全问题。今日俄罗斯RT的微博视频

41. 已实现数十亿元AI收入！三大运营商打响算力卡位战

42. 2025年中国AI应用产业链图谱及投资布局分析

43. 算电协同概念股