DeepSeek和Qwen如何改变AI基础设施经济学
DeepSeek R1使用2,000块H800 GPU仅花费560万美元完成训练，而同等水平的西方模型则需要在16,000块H100上投入8000万至1亿美元。2025年，中国开源模型的全球使用份额从1.2%增长至近30%。AWS、Azure和Google Cloud现已提供DeepSeek部署服务。汇丰银行、渣打银行和沙特阿美正在测试或部署DeepSeek。Qwen 2.5-Max的价格为每百万...
博客
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Google TPU与NVIDIA GPU：2025年基础设施决策框架
TPU v6e在特定工作负载上实现比H100高4倍的性价比。Anthropic签署了Google历史上最大的TPU协议——数十万Trillium芯片，计划到2027年扩展至100万……
AI对象存储：实现200GB/s吞吐量的GPU直接存储
GPUDirect Storage 2.0随CUDA 12.3+发布，吞吐量提升15%，原生支持H100/H200 GPU。PCIe Gen5 NVMe驱动器现已实现单盘14GB/s，单服务器可达400GB/s+...
AI PC革命：端侧AI对数据中心战略的影响
2025年AI PC将占据PC市场31%份额（7780万台），预计到2028年将达到94%。高通骁龙X2 NPU性能达到80 TOPS，几乎是上一代的两倍。Windows 10将于2025年10月终止支持，推动硬件更新周期。戴尔与NVIDIA合作的AI Factory将边缘设备与大规模训练环境相连接。端侧推理正在改变边缘与云端之间的工作负载分布。
模型服务优化：推理场景下的量化、剪枝与蒸馏技术
FP8 推理现已成为 H100/H200 的生产标准，INT4（AWQ、GPTQ、GGUF）使 70B 模型能够在消费级 GPU 上运行。推测解码为自回归生成带来 2-3 倍的吞吐量提升……
德国工业AI转型面临基础设施瓶颈
德国承诺投入55亿欧元，目标在2030年前实现AI产出占经济总量10%。谷歌宣布在德国投资55亿欧元建设数据中心。德国电信与NVIDIA合作推出配备10,000个GPU的工业AI云......
GPU 折旧策略：优化资产生命周期
微软 CEO："我不想在一代产品上承担 4-5 年的折旧负担。"超大规模云服务商将服务器使用年限从 3-4 年延长至 6 年——每年共计节省约 180 亿美元折旧费用...
语音AI基础设施：构建实时语音代理
Deepgram语音转文字延迟150毫秒，ElevenLabs文字转语音延迟75毫秒——但由于技术栈延迟叠加，大多数代理响应时间仍需800毫秒至2秒。人类对话需要300-500毫秒的响应窗口。管道延迟：语音转文字（100-500毫秒）+ 大语言模型（350毫秒-1秒以上）+ 文字转语音（75-200毫秒）。对于生产级语音代理而言，每一毫秒都至关重要。
1200W GPU的物理基础设施：电力、冷却与机架设计要求
1200W GPU时代已经到来。GB200系统（每个Superchip 1200W）在整个2025年持续出货，GB300 Blackwell Ultra（1400W）现已投入生产。NVIDIA的Vera Rubin平台测试样品...
用于AI训练的时间序列和物联网数据：传感器数据基础设施
构建可扩展的时间序列数据基础设施，用于物联网和传感器数据的AI模型训练。
InfiniBand交换机：NVIDIA Quantum-X800与驱动AI超级计算机的XDR世代
InfiniBand市场2025年达到257亿美元，预计2030年达1270亿美元（年复合增长率38%）。Quantum-X800提供144个800Gbps XDR端口，具备14.4 TFLOPS网内计算能力（较NDR提升9倍）。端口到端口延迟低于100纳秒...
GPU集群基础设施即代码：Terraform与Ansible自动化实战手册
Terraform 1.9+版本增强了GPU提供商支持。Pulumi和CDK在程序化GPU基础设施领域日益普及。OpenTofu作为Terraform替代方案崭露头角。NVIDIA GPU Operator简化了Kubernetes GPU配置。适用于NVIDIA DCGM和NCCL的Ansible集合改进了集群自动化。GitOps工作流（ArgoCD、Flux）已成为GPU集群状态管理的标准方案...