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		<title>算力 on 苏然的博客</title>
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		<description>Recent content in 算力 on 苏然的博客</description>
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			<lastBuildDate>Sun, 20 Sep 2026 17:51:08 +0800</lastBuildDate>
		
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				<title>从 Chat 到 Agent：Vera Rubin 背后的算力逻辑</title>
				<link>https://bml.asia/posts/vera-rubin-agentic-ai-compute/</link>
				<pubDate>Sun, 20 Sep 2026 17:50:42 +0800</pubDate>
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				<description>&lt;p&gt;&lt;span style=&#34;text-indent:2em;display:block;&#34;&gt;读完英伟达副总裁 Ian Buck 关于 Vera Rubin 平台的演讲，最让我在意的不是新芯片本身，而是一组关于负载形态的对比数字。当年 Chat 模式的基准测试，模型输入大约只有 1K 词元；如今的 AgentX 基准里，平均输入规模已经涨到 142,000 词元，动态范围从 1K 一直延伸到 200K 以上，上下文缓存能装下 100 万词元，智能体单次任务的交互轮数可以冲到 65 轮。人类被从交互循环里拿掉之后，算力进入高频满载状态，纯数值层面的需求提升了 100 倍。这不是原来那点需求乘个系数的问题，而是负载从“问答”变成“委托”的结构性跃迁。&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;</description>
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				<title>国家超算互联网用户破 170 万：国产算力从“建得好”到“用得广”</title>
				<link>https://bml.asia/posts/national-supercomputing-internet-1point7m/</link>
				<pubDate>Sat, 12 Sep 2026 18:51:27 +0800</pubDate>
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				<description>&lt;p&gt;&lt;span style=&#34;text-indent:2em;display:block;&#34;&gt;9 月 12 日的 2026 中国算力大会主论坛上，中科曙光副总裁曹振南报出的一组数字让我停下了滑动的手指：国家超算互联网注册用户量突破 170 万，累计完成作业量突破 2.7 亿个。说实话，这类发布会上的数字我平时多半一扫而过，但 170 万这个量级还是让我愣了一下——它意味着超算这件事，已经不再是一小撮科学家在机房门口排队的专属品，而是真的走进了大量普通使用者的工作流里。&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;</description>
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				<title>模型开始造模型：RSI 信号背后的算力新账本</title>
				<link>https://bml.asia/posts/rsi-recursive-self-improvement-signal/</link>
				<pubDate>Thu, 03 Sep 2026 12:32:39 +0800</pubDate>
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				<description>&lt;p&gt;　　凌晨刚聊完&lt;a href=&#34;https://bml.asia/posts/gemini-flash-three-week-cadence/&#34;&gt;三周换一代：谷歌把 Gemini Flash 的迭代节奏踩成了六周三连发&lt;/a&gt;，转头就看到 DeepMind 研究员姚顺宇为 Gemini 3.8 Flash 补的那句注脚：对模型只是一小步，对 RSI 是一次巨大飞跃。此 RSI 非炒股软件里的相对强弱指数，而是递归自我改进——AI 不只服务用户，也开始参与研发下一代 AI。几大实验室同时发出的，正是这个信号。&lt;/p&gt;</description>
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				<title>算力的丰收季：光模块、PCB 与排到 2027 的订单</title>
				<link>https://bml.asia/posts/ai-hardware-harvest/</link>
				<pubDate>Sun, 30 Aug 2026 13:59:32 +0800</pubDate>
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				<description>&lt;p&gt;　　最近翻各家财报，有个感受挺微妙：下游做大模型的还在烧钱，上游卖硬件的却已经先丰收了。云厂商的资本开支一路高位往上走，芯片、光模块、服务器这些算力基建的半年报一个比一个亮眼。放在两年前，大家聊 AI 的叙事还是&amp;quot;谁能买到芯片&amp;quot;，如今话题已经换成了集群怎么协同、商业怎么兑现、哪些细分环节在爆单。市场关注的焦点，从单一器件悄悄挪到了整条链路上。&lt;/p&gt;</description>
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				<title>英伟达的算力分成生意：从卖芯片到分蛋糕，我的几点猜测</title>
				<link>https://bml.asia/posts/nvidia-ai-cloud-revenue-sharing/</link>
				<pubDate>Fri, 28 Aug 2026 06:31:01 +0800</pubDate>
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				<description>&lt;p&gt;　　你可能没注意到，英伟达最近悄悄确认了一件值得琢磨的事：它 7 月推出的那个 AI 云收入分成协议，还在实施中，目标是给快速增长的 AI 生态提供算力访问。乍一听这像句敷衍的官话，但我越看越觉得，这背后藏着一盘比&amp;quot;卖芯片&amp;quot;大得多的棋。这件事 7 月 1 日就官宣了——英伟达不再单纯按硬件卖卡，而是让 AI 云初创公司拿到 GPU 基础设施，再按产生的收入分成，Sharon AI、Firmus 这些云厂商就是第一批上桌的玩家。说白了，这是把&amp;quot;先用算力、后分成&amp;quot;的玩法摆上了台面，而它最扎眼的地方在于：英伟达正在从&amp;quot;卖铲子的人&amp;quot;，悄悄变成&amp;quot;和淘金者一起分金的人&amp;quot;。&lt;/p&gt;</description>
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				<title>OpenAI 数据中心负责人离职：算力军备赛里，最贵的不只是芯片</title>
				<link>https://bml.asia/posts/openai-chris-malone-stargate-departure/</link>
				<pubDate>Wed, 26 Aug 2026 05:23:24 +0800</pubDate>
				<guid>https://bml.asia/posts/openai-chris-malone-stargate-departure/</guid>
				<description>&lt;p&gt;　　华尔街日报的一条消息给算力赛道的热闹添了注脚：OpenAI 的数据中心负责人 Chris Malone 上周离职了。他 2025 年 3 月才加入，手上握着的正是号称千亿美元的“星际之门”（Stargate）项目数据中心建设，由 OpenAI、甲骨文与软银三方合作推进。离职本身不算罕见，但把他放进时间线里看就耐人寻味了——同一时期，首席营收官丹尼斯·德雷瑟、首席运营官布拉德·莱特卡普、菲吉·西莫等高管接连离开，公司一边为 2027 年的 IPO 筹备，一边把 2030 年算力支出预测从约 6000 亿美元上调到约 7500 亿美元。一个负责把真金白银变成物理数据中心的人，在烧钱最猛的当口转身走人，这不只是人事新闻，更像是一面镜子，照出 AI 基建狂飙里那些被数字掩盖的真相。&lt;/p&gt;</description>
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