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#部署/工程

今日 1 条
今天9月29日周二
  1. MIT Technology Review · AI23

    让 AI 成为资产而非开销

    随着 AI 从孤立实验走向生产级工作负载,企业需从按 token 计费的按需消费模式转向投资可优化的专用算力,使 AI 成为可预测的生产性资产。德勤《2026 企业 AI 现状》指出,2025 年员工接触 AI 的比例增长 5%,至少 40% 的 AI 项目投入生产的企业比例预计在 6 个月内翻倍。企业应测算实际工作负载的利用率交叉点,通过持续运营创造业务价值。

9月26日周六
9月21日周一
  1. NVIDIA Blog47

    NVIDIA:AI 安全是一个工程问题,如何在 AI 智能体技术栈各层构建防护

    NVIDIA 强调 AI 安全是需在模型、工作流及运行时全栈设立强制边界的工程问题,并开源了安全运行时 OpenShell。OpenShell 独立于智能体自身的推理决策提供沙箱执行环境,从底层管控文件、网络和系统资源访问。Cisco 的 DefenseClaw 与 JFrog 已接入该架构,分别提供治理层以及技能扫描和策略控制支持。

7月30日周四
  1. Hugging Face Blog42

    GPU 管理:为什么闲置 GPU 成了新的“停飞客机”

    AI 领域的关键瓶颈正从模型能力转向 GPU 利用率,闲置硬件如同停飞的客机,持续产生成本却无法形成产出。随着企业通过部署自建 GPU 集群来替代按 token 计费的 API 线性成本,硬件采购已由获取算力转向维持高效运转的挑战。算力规模本身无法保证效益,如何减少峰值冗余造成的闲置正成为决定成败的核心。

7月7日周二
  1. Berkeley AI Research68

    伯克利学者探讨当智能趋近免费时,数据系统如何为 Agent 全面重构

    UC Berkeley 研究团队发文指出,随着大模型推理成本大幅下降,数据系统正面临面向 Agent、由 Agent 组成以及由 Agent 合成三大重构方向。多智能体高频探索需要数据系统支持子查询复用与近似查询等主动反馈机制,海量智能体协作亟需超越文件检索的结构化记忆与并发一致性控制,且智能体已具备针对特定负载直接端到端合成定制化数据系统的能力。

    推荐理由:文章系统梳理了推理成本下降对底层架构的冲击,读者可借此理解多智能体环境下数据系统的重构逻辑。