2025年前盛行的闭源+重资本范式正被DeepSeek-R1与月之暗面Kimi K2 Thinking改写，二者以数百万美元成本、开源权重，凭MoE与MuonClip等优化，在SWE-Bench与BrowseComp等基准追平或超越GPT-5，并以更低API价格与本地部署撬动市场预期，促使行业从砸钱堆料转向以架构创新与稳定训练为核心的高效路线。
两人小团队，仅用两周就复刻了之前被硅谷夸疯的DeepSeek-OCR？？ 复刻版名叫DeepOCR，还原了原版低token高压缩的核心优势，还在关键任务上追上了原版的表现。完全开源，而且无需依赖大规模的算力集群，在两张H200上就能完成训练。
刚刚，唯一全国产算力训出的大模型重磅升级，推理效率飙升100%，数学能力国际领先。当全球巨头还在云端「卷」算法时，中国队则亮出了软硬一体这一截然不同的底牌。
微调超大参数模型，现在的“打开方式”已经大变样了： 仅需2-4 张消费级显卡（4090），就能在本地对DeepSeek 671B乃至Kimi K2 1TB这样的超大模型进行微调了。
英伟达和谷歌，抢着上天了！
当前机器人领域，基础模型主要基于「视觉-语言预训练」，这样可将现有大型多模态模型的语义泛化优势迁移过来。但是，机器人的智能确实能随着算力和数据的增加而持续提升吗？我们能预测这种提升吗？
OpenAI的1.4万亿算力订单，正式开启大甩卖。
就在今天，OpenAI 与 AWS 官宣建立多年的战略合作伙伴关系。OpenAI 将立即并持续获得 AWS 世界级的基础设施支持，以运行其先进的 AI 工作负载。 AWS 将向 OpenAI 提供配备数十万颗芯片的 Amazon EC2 UltraServers（计算服务器），并具备将计算规模扩展至数千万个 CPU 的能力，以支持其先进的生成式 AI 任务
寒武纪成立的初衷是为「人工智能的大爆发」提供底层算力支持，不仅要硬件算力强大，更要软件通用、易用。寒武纪基础软件平台Cambricon NeuWare，让用户与开发者能够跨越不同的寒武纪硬件和应用场景，降低上手难度，提升开发效率，快速迁移与部署AI应用。
奥特曼正在用万亿美金的算力豪赌，试图买下全球GPU来喂饱「增长黑洞」。为什么AI竞争的终局不是模型，而是算力？
