如果不用GPU，AI还能在哪里运行？光计算、类脑芯片和活体神经元都走到了哪一步
AI 的成本不只来自计算本身，还包括搬运数据、保存状态和维持精度。
算力基础设施
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Arm 原来不用管库存和返修，为什么现在反而开始做实体 CPU
Arm 曾靠授权芯片设计赚钱，不必处理库存、返修和生产报废，如今却开始交付实体 CPU。
GPU 坏了，训练怎样接着跑：Crusoe 把 Slurm 与 Kubernetes 串起来的方法
训练过程中 GPU 节点不可用，怎样让任务尽快从检查点继续？
代码写得更多了，模型却更难拿到：AI 的瓶颈正在往后移
多个编程 Agent 让代码产出增加，团队理解和审查代码的速度却未必跟得上。