多模态大模型（MLLMs）在视觉理解与推理等领域取得了显著成就。然而，随着解码（decoding）阶段不断生成新的 token，推理过程的计算复杂度和 GPU 显存占用逐渐增加，这导致了多模态大模型推理效率的降低。
LLM的规模爆炸式增长，传统量化技术虽能压缩模型，却以牺牲精度为代价。莱斯大学团队的最新研究DFloat11打破这一僵局：它将模型压缩30%且输出与原始模型逐位一致！更惊艳的是，通过针对GPU的定制化解压缩内核，DFloat11使推理吞吐量提升最高38.8倍。
就在刚刚，美国政府曝光了各界对「AI行动计划」的全部政策建议。OpenAI措辞激烈地表示，DeepSeek让我们看到，必须马上锁死中国AI，必须限制高端GPU芯片和模型权重流向中国！Anthropic同样呼吁：必须立马补上H20这一关键漏洞，并且严控H100的门槛。
高端Ai服务器定义，满足以下2个条件：条件1.卡间互联，条件2.显存HBM。以H100为例子，不同的设备比如H100或者H20 为啥差别很大，主要是因为配置不同，成本差别10~20w，所以有差别！
，2025年，大模型计算效率的提升并未给AI基建按下暂停键，微软、亚马逊、谷歌、Meta四大科技巨头2025年在AI技术与数据中心的资本支出将达3200亿美元（约合人民币2.33万亿元）；OpenAI、软银等企业总投资5000亿美元（约合人民币3.66万亿元）的“星际之门”项目也已动工。在这波AI大基建浪潮中，提供硬件与算力服务的“卖铲人”们正赚得盆满钵满。
随着3D Gaussian Splatting（3DGS）成为新一代高效三维建模技术，它的自适应特性却悄然埋下了安全隐患。
“能流畅跑70B模型的国产GPU有推荐的吗？”在一个算力交流群里，一位从业者问。不少回复打趣道：“48GB显存的4090。”智算中心、
只用6GB显存的笔记本GPU，就能生成流畅的高质量视频！斯坦福研究团队重磅推出FramePack，大幅改善了视频生成中的遗忘和漂移难题。
H20芯片出口或遭美国政府永久限制。从百万美元晚宴的短暂「暂缓」到如今即将实施的强硬封锁，直接让英伟达面临55亿美元巨额损失。
字节Seed团队视频生成基础模型，来了。
