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機器之心● 精選AI 評分70

奧特曼:PC 囤記憶體太浪費,本地推理不如集中雲端

奧特曼在 Cheeky Pint 採訪中稱,讓每個人把緊缺的 DRAM 裝進電腦、利用率僅 5% 是「相當糟糕」的全球資源配置,記憶體應集中到雲端資料中心。他認為 AI 熱潮已推高 PC 與手機價格,而記憶體廠商因歷史上過度擴產險些破產、如今擴產保守,「看不見的手」已經失靈;OpenAI 的對策是自研晶片、自建資料中心,乃至用機器人運營晶圓廠的「自我複製的資料中心」。

機器之心● 精選AI 評分70

調研:79% 企業 GPU 過半時間閒置,七成仍計劃擴充算力

VentureBeat Intelligence 在 2026 年 7 至 9 月的三輪調研(385 名受訪者)顯示,79% 的企業表示其 GPU 至少一半時間完全閒置,這一比例三個月穩定在 77% 至 81%。但在這批企業中,70% 仍計劃未來 12 個月引入、擴充或更換 AI 計算平台;計劃採用新平台的受訪者中有 91% 拿不出經財務部門稽核的 ROI 資料。新採購意向中 90% 投向公有云與模型 API,僅 8% 考慮擴建本地私有叢集。

機器之心● 精選AI 評分83

KTransformers-FineTune 讓 CPU 直接算 MoE 專家,微調吞吐最高提升 21.2 倍

清華 MADSys 實驗室與趨境科技提出 KTransformers-FineTune(KT-FT),讓 CPU 用主存中的權重直接完成 MoE 專家計算、GPU 只負責注意力,LoRA 微調吞吐達到 ZeRO-Offload 等解除安裝基線的 2.5~21.2 倍。該方案已作為執行後端接入 LlamaFactory,CPU 側用 AVX-512/AMX 指令集計算專家,支援微調與推理在同等硬體下一鍵執行。

The Verge AIAI 評分42

OpenAI 將資料中心改稱 compute campus

OpenAI 週一在發布 Grid Protectors Program 的公告中啟用新稱呼,把資料中心稱為 compute campus(計算園區),該計劃首個站點設在喬治亞州 Effingham County。報導指出,資料中心因噪音大、耗資源而長期不受歡迎,甚至形成罕見的跨黨派反對,這次改名被視為緩和政治反彈、為 AI 基礎設施鋪路的舉措。配圖中得州 Abilene 的 Stargate 資料中心也用了同一說法。

TechCrunch AIAI 評分34

OpenAI 考慮將資料中心改稱 AI 計算園區

據 Axios 報導,OpenAI 正籌備美國中期選舉後的公關行動,其中一項是把資料中心重新包裝為「AI 計算園區」。首席全球事務官 Chris Lehane 同時提出為 AI 設「限速」、推動美國參與制定全球標準,並讓公眾更多感受到 AI 在日常生活中的作用。他把當前圍繞資料中心的爭論稱為「良性且健康」,認為社群應讓企業為這類專案負責。

Hacker News front pageAI 評分54

Altman 稱本地推理浪費 DRAM,OpenAI 自研晶片 Jalapeno

Sam Altman 在 Cheeky Pint 訪談中表示,個人把全球有限的 DRAM 留在自己電腦裡、只使用 5% 的時間,從全球分配角度看相當糟糕,雲端最大化利用率才是解法。他提到 OpenAI 獲准買下全球 40% 的 DRAM 產量,而美光已宣布退出消費級記憶體生產。OpenAI 還在自研代號 Jalapeno 的 AI 晶片,稱該晶片由 AI 為 AI 設計。

The Verge AIAI 評分47

Capcom 稱正為與 AI 共同開發遊戲的未來做準備

在 Capcom Open Conference RE: 2026 上,程式設計師 Satoshi Ishida 以「REX 專案的前景與未來」為題演講,稱制作《生化危機》級別遊戲時連簡單任務都極其耗時,解決方案是把 AI 技術成功整合進開發流程。他表示為「與 AI 共同創造遊戲的未來」做準備。Capcom 此前曾稱不會使用 AI。

機器之心● 精選AI 評分84

開源專案解鎖 RTX 4090 隱藏算力,Tensor Core 吞吐翻倍

開源專案 gpu-unlock-ada 通過修改 GPU 啟動階段的暫存器配置,讓 RTX 4090 在 FP16/BF16 輸入、FP32 累加的 Tensor Core 運算上,吞吐率從 165.6 TFLOPS 提升到 331.6 TFLOPS,接近翻倍,且無需刷 BIOS 或修改官方驅動。同樣的思路已在 RTX 3090 Ti、3080 等 30 系顯示卡和 2018 年的 RTX 2080 Ti 上覆現,Windows 11 也出現了 UEFI 實驗方案。

Apple Machine Learning Research● 精選AI 評分69

Minions:聚合閒置 Apple Silicon 的分散式虛擬 GPU 雲

一篇新論文提出 Minions:把多臺 macOS 裝置上閒置的 Apple Silicon GPU 聚合成分散式虛擬 GPU 雲,用來跑大規模機器學習推理。作者認為集中式 GPU 基礎設施成本高、彈性有限、資源緊張時等待時間長,而 Apple Silicon 裝置的 GPU 在日常使用中大多處於空閒狀態。論文稱該方案讓團隊能夠利用現有裝置承載推理負載,具體排程方式與效能資料未在摘要中給出。

NVIDIA blogAI 評分55

NVIDIA Vera CPU 獲 Nebius、Nscale 等歐洲雲商採用

NVIDIA Vera CPU 被 Nebius、Nscale、Verda 等歐洲 AI 雲服務商採用,用於搭建面向 agent 的基礎設施。Vera 承擔 agent 檢索資訊、執行程式碼與執行工具時的 CPU 計算,官方稱在同時執行數千個任務時仍能保持回應速度。Dell、HPE、Lenovo、Supermicro、Bull 將推出 Vera 系統;ClickHouse、SAP、Elastic 等稱早期測試中分析與 ETL 負載表現良好;

OpenAI News● 精選AI 評分67

OpenAI 啟動 Grid Protectors,計算園區可削減用電

OpenAI 啟動 Grid Protectors 計劃,讓未來的計算園區在電網緊張時主動降低用電需求。計劃從喬治亞州開始,規劃中的 Effingham County 園區將由 OpenAI 承擔全部基礎設施與供電成本,並與 Georgia Power 達成最高 1,000 兆瓦的柔性需求回應,相當於約 70 萬戶家庭的平均用電量。

NVIDIA blogAI 評分61

NVIDIA 發布 Minerva,為 AI 工廠提供端到端可觀測性

NVIDIA 發布 AIOps 平台 Minerva,為 AI 工廠提供端到端可觀測性。它把 GPU、網路、儲存、排程器與工作負載的遙測匯入動態知識圖譜,每小時分析數十億資料點,用於發現異常、預測故障並把告警風暴聚合為帶根因的事件;平台還內建 AI 助手,可連線外部 agentic 工具,目標是提升 GPU 正常執行時間與 AI 工廠產出。

The Verge AIAI 評分45

AI 加速老遊戲反編譯移植,衝擊儲存社群

AI 工具正在加速老遊戲的反編譯與重編譯移植,也讓專注遊戲儲存的社群遭到衝擊。過去一個月,瀏覽器裡的《光環》、iPhone 上的《風之杖》、混合現實中的《任天堂明星大亂鬥》等非常規移植專案高頻走紅。愛好者用 decomps/recomps 逆向拆解遊戲,再為新平台重建;AI 提高了移植速度,卻撕裂了原本緊密的儲存社群。

Hacker News front pageAI 評分73

AI 設計的開源加速卡 openTPU 跑通十餘款模型

一個由 AI 設計的開源 AI 加速器 openTPU 已在真實 PCIe 卡上跑通十餘款模型的真實權重,輸出與 bit-exact 模擬器逐位一致。硬體是 Xilinx Kintex-7 xc7k480t 加兩路 DDR3,LFM2.5-230M int8 解碼 59.0 tok/s、4-bit 達 85.8 tok/s;解碼受 DRAM 頻寬限制,實測跑到峰值的 82%-94%。

Hugging Face blog● 精選AI 評分69

Ai2 用 GPU 時間預算替代優先順序排程

Ai2 把原先基於優先順序的 GPU 排程器換成了由 GPU 時間預算、層級化公平分配和時間切片契約組成的新系統。它管理數千塊 NVIDIA H100、B200、B300,叢集規模從 88 到 1024 塊 GPU,服務約 150 名內部研究者,GPU 需求長期是供給的 2 到 3 倍。舊方案導致 GPU 蹲坑佔位、優先順序通脹(最終 100% 工作負載都標為 HIGH)以及值班工程師大量時間用於協商關閉不可搶佔任務。

The Verge AIAI 評分56

智慧手機銷量下滑約 20%,高通押注 AI 資料中心

高通在 2026 財年第四季度財報電話會上表示,由於智慧手機銷量同比下滑約 20%,公司將大力押注 AI 資料中心業務。它計劃通過今年早些時候宣布的與亞馬遜、Meta 的合作切入這一市場,預計 2027 年第一季度資料中心收入約 6.5 億美元,2027 年底達到 50 億美元,2029 年達到 150 億美元。作為對比,公司 2026 年總營收為 104 億美元。

r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分42

專用推理引擎興起,放棄通用性換極致效能

近期出現一批極窄用途的推理執行時,包括 Strata、ninfer、DwarfStar、Splash、llamAmpere、gufo 等。它們刻意放棄 llama.cpp 與 vLLM 擅長的通用性,只針對少數模型甚至單一硬體家族(如 Strix Halo)做最佳化。作者認為通用執行時負責相容、過擬合執行時負責極致效能將成為常態,並有助於智慧的民主化與去中心化,讓現有硬體在特定配置下榨出最大輸出。

Hacker News front pageAI 評分74

RTX Spark 筆記本裝上 Arch Linux,116GiB 記憶體池由 CPU 與 CUDA 共用

官方只支援 Windows 的 ASUS ProArt P16(128GB 記憶體版)已被裝上 Arch Linux ARM 並能正常使用。作者基於 NVIDIA 面向 Ubuntu 的核心工作,補齊 ACPI 覆蓋、hid-asus 鍵盤與音訊驅動,做出可啟動映象,並擴充套件 Archinstall 4.5 來安裝硬體支援;7-Zip 單執行緒成績與 Windows 基本持平,20 執行緒壓縮約領先 5%、解壓約領先 3%。