“接力跑”盘活全国算力，PD分离终于破局：延迟砍半、成本直降近40%！
“接力跑”盘活全国算力，PD分离终于破局：延迟砍半、成本直降近40%！在刚刚落幕的2026 WAIC世界人工智能大会上，无问芯穹首次公布了其在大模型推理系统架构中的新突破——跨集群异构推理架构PDD。
来自主题: AI技术研报
5366 点击 2026-07-30 15:57
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在刚刚落幕的2026 WAIC世界人工智能大会上，无问芯穹首次公布了其在大模型推理系统架构中的新突破——跨集群异构推理架构PDD。
一个苹果从树上落下，今天的视频模型大多能生成一段「看起来正确」的运动：苹果向下、速度加快，最终落地。
打开 Word，「我跨过了大西洋，我到了阿拉斯加，我翻过了落基山脉，我穿过了密西西比河，我来到了芝加哥……」，再复制回 Word。
近几年，多模态生成模型进步很快。一句指令就能生成图片、视频、音频、网页、UI、分镜，甚至整套演示文稿。只看成品，创作门槛似乎已经大幅降低。
近期，SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 先后做客红杉资本的《Training Data[1]》和 WisdomTree 的《The Next Big Thing[2]》。两期访谈从模型和芯片，一路延伸至内存、能源、数据中心与 AI 商业模式，并指向同一个变化：AI 竞赛的焦点，正从单纯比较模型能力，扩展到谁能以更低成本、更大规模，把模型能力稳定地交付出来。
OpenAI，终于又舍得Open了一把。
过去两年，多模态模型的竞争看起来像一场“造眼睛”的竞赛：更高的图像分辨率、更多的视觉 token、更大的模型，以及更昂贵的训练。行业似乎默认，只要第一次看得足够清楚，AI 就能从“看见”抵达“洞见”。
这几天，关于 OpenAI 的硬件生态版图的曝光急速增加，无论是彭博社关于音箱细节的报道，还是来自供应链分析师郭明錤关于手机规格和代工名额单的详细调查，都让我们逐渐拼齐了 OpenAI 硬件这头大象的实际轮廓：
成本砍20%、效率提升15%。
模型越来越多，入口却不一定越来越好用。