算力与芯片

云天励飞披露了面向未来两年多的AI推理芯片路线图，计划以三款DeepVerse芯片分别优化Prefill、Decode和Decode FFN负载。其核心思路不是单纯堆峰值算力，而是用异构集群降低大规模Token生成成本。

AI 数据中心对高带宽内存的需求，正在挤压普通手机内存与存储芯片供应。印度这个价格敏感型手机市场，已成为这轮成本冲击最明显的样本。

General Compute获得Upper90提供的4亿美元贷款，并以面向推理的AI芯片作为抵押。这笔交易显示，AI基础设施资本正从训练GPU热潮，转向更便宜、更高效的推理算力。

VentureBeat Pulse Research 对 107 家企业的调查显示，企业正在加速购买 AI 基础设施，但对真实成本、利用率和单位经济性的掌握明显滞后。所谓“算力缺口”，正成为 AI 从试点走向规模化时的新风险。

arXiv 新论文提出 Kaleido，通过挖掘视频扩散 Transformer 潜空间中的通道级时空相关性，在算法与硬件两端同时降低生成视频的计算成本。