Hacker News front pageAI 評分69
Intel 公布 D270 推理 GPU：480GB 記憶體、350W 風冷
Intel 公布面向 agentic AI 的資料中心推理 GPU D270，單卡最高 480GB LPDDR5X 記憶體，350W 風冷，不依賴 HBM。晶片面積從圖形與光追管線轉向 32 個 Xe3P 核心和 256 個 XMX 矩陣引擎，用於加速長上下文、多輪 agent 工作流的 prefill 與高併發服務。
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Hacker News front pageAI 評分65
AI-DLC 發布：一套工作流核心支援 Claude Code、Codex、Cursor 等七個 harness
awslabs 發布 AI-DLC 最新穩定版，這是一套與 harness 無關的 AI 編碼工作流核心，可原生執行在 Claude Code、Kiro CLI、Kiro IDE、Codex CLI、Cursor、opencode 與 GitHub Copilot 中。macOS、Linux、WSL 和 Windows 各有一條安裝命令，原生安裝自帶 aidlc 命令與各 harness 執行時，無需 Bun 或 Node.js。
NVIDIA blogAI 評分45
NVIDIA DSX 打通電網與 AI 工廠，多家能源廠商接入
NVIDIA 公布 DSX AI Factory 平台進展，把電網、變電站與機房作為一套系統統一規劃與執行，GE Vernova、日立能源、施耐德電氣、西門子能源等廠商已接入。平台包括用於開工前模擬驗證的 DSX Sim、讓 AI 工廠負荷跟隨電網狀況調節的 DSX Flex，以及提升每瓦算力並跨系統共享訊號的 DSX MaxLPS 與 DSX Exchange。
Hacker News front pageAI 評分72
斯坦福 Ousterhout 提出 Homa 協議替代 TCP
斯坦福教授 John Ousterhout 在 AI Engineer 演講中提出 Homa，一種面向資料中心的全新傳輸協議，認為 TCP 和 RDMA 正成為 AI 叢集的瓶頸。他指出 AI 負載已從大流量梯度傳輸轉向 KV cache 查詢、屏障同步等小訊息協調，這類訊息對延遲敏感，一旦與大數據流混排就會陷入 incast 佇列，拖高尾延遲並讓 GPU 空轉。Homa 基於訊息而非位元組流，採用接收端驅動的擁塞控制，並用 SRPT 優先排程短訊息。
機器之心● 精選AI 評分77
清華八卦爐 2 論文入選 SC26，萬卡 MoE 訓練吞吐提升 1.14 倍
清華大學翟季冬團隊的大模型訓練系統八卦爐 2（BaGuaLu-2）論文被 SC26 錄用，它用執行時自適應替代靜態的重計算與啟用解除安裝配置，把 MoE 訓練中的視訊記憶體尖峰壓在裝置上限以內。在 128 到 12,288 張海光 DCU 上訓練 188B 至 1.04 萬億引數模型，平均吞吐比基線高 1.14 倍，12,288 卡下總吞吐 2.012 EFLOPS、平均 MFU 32.9%（最高 35%），單次排程決策開銷低於 10 ms。
Latent Space● 精選AI 評分65
SF Compute 要把 GPU 算力做成可程式設計的資料中心
SF Compute CEO Evan Conrad 在 Latent Space 播客中表示，其平台不只買賣 GPU 小時的現貨與遠期，還負責物理交付：買家拿到的是能直接跑負載的算力，而非對指數的現金結算。為此公司自建了雲的大部分運營能力，處理可中斷性、儲存恢復速度、GPU 代際與網路軟體配置等同時影響合約和價格的約束。他還提到可線上切分 InfiniBand 網路，以及此前 2.45 億美元的算力銷售。
量子位AI 評分61
無問芯穹登頂輝達 GPU 運算元榜四大賽道，拿下 88 項單題第一
無問芯穹（Infinigence AI）在輝達研究院的 GPU 運算元效能評測榜 SOL-ExecBench 上先後登頂 L1 基礎運算元、L2 融合運算元、Quant 量化與 FlashInfer-Bench 推理全部四大賽道；截至 10 月 26 日仍在 L1 與 Quant 兩賽道總分全球第一，在 235 道題中拿下 88 項單題第一，超過第二名單題第一數量的 2 倍，其中 L2 賽道的 82 道題中佔了 39 項第一。
NVIDIA blog● 精選AI 評分66
輝達發布 DSX POD，Vera Rubin 工廠現場部署縮至 14 天
輝達在 GTC Berlin 發布 DSX POD 參考設計：由合作伙伴在模組化集裝箱內整合並驗證完整的 Vera Rubin AI 工廠，站點水電就緒後現場部署可從六個月縮短到 14 天。Vera Rubin 已全面量產，DSX 平台稱冷卻用水最多減少 100%，同等 AI 產出省電 30%。
機器之心● 精選AI 評分79
港科大與華為提出 BalanceRoute，96 卡解碼吞吐提升約 15%
香港科技大學周子傑團隊與華為 2012 實驗室理論部提出 BalanceRoute，用線上路由緩解 MoE 大模型 PD 分離部署中各解碼組「齊步走」帶來的同步等待。在 96 張昇騰 910C、DeepSeek-V3 671B（W8A8）、8 個解碼單元的主實驗中，採用實際預測器的 BR-H 相比最強基線解碼吞吐提升約 15%，輸出 token 間隔的尾部延遲同時下降，單輪排程耗時中位數 1.20 毫秒、99% 分位 2.77 毫秒。
TechCrunch AIAI 評分55
Ricursive Intelligence 在 Disrupt 講用 AI 設計晶片應對算力危機
Ricursive Intelligence 兩位創始人在 TechCrunch Disrupt 上介紹，公司正開發能自行設計晶片、從每次迭代中學習並改進後續設計的 AI，目標是自動化並加速晶片設計流程。創始人 Anna Goldie 與 Azalia Mirhoseini 稱未來五年算力需求至少增長 10000 倍，與其建 10000 倍資料中心，不如讓晶片和晶圓用得更高效；
The Verge AIAI 評分68
Anthropic 遞交 S-1：承認 AI 資料中心依賴天然氣
Anthropic 在提交給美國 SEC 的 S-1 上市檔案中承認，其 AI 資料中心正越來越依賴天然氣（主要成分是甲烷）供電。檔案稱，爭奪電力供應與電力充足的資料中心選址的競爭十分激烈，公司資料中心的建設因此容易受到燃料成本上漲和現有供應鏈約束的衝擊。這意味著生成式 AI 的算力擴張與化石燃料繫結，供電成本與穩定性風險已被寫進公開的上市披露。
NVIDIA blogAI 評分53
輝達與德國簽約推進工業 AI，並投資四家初創
德國聯邦政府與輝達簽署意向宣告，將聯合推進面向物理 AI 的前沿模型，並對接德國“工業 4.0 平台”。黃仁勳同時宣布投資 Agile Robots、Avelios Medical、Mirelo、Reflex Aerospace 四家德國初創，屬於其在歐洲近 100 億美元投入的一部分。西門子同日宣布與輝達合作推進自主工廠，全虛擬產線除錯可減少最多 85% 的工程工作量，基於智慧體的生產規劃最高可降本 20%。