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SGLang 登陆 AWS Trainium — 大模型推理开始补上算力成本这一课
AWS 与 RadixArk、Annapurna Labs 推出 SGLang-Neuron，让开发者沿用熟悉的 SGLang 接口，在 AWS 自研 Trainium 芯片上部署大模型并执行强化学习任务。值得关注的是，模型服务竞争正从“调用现成 API”转向对底层算力、缓存与推理流程的共同优化。
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AWS 把芯片调优交给 AI 代理，Trainium 的门槛开始从专家能力变成工具能力
AWS 发布 Neuron Agentic Development，把原本依赖少数专家的芯片内核调优流程，交给 AI 代理辅助完成。值得关心的是，这不是单纯多一个开发工具，而是云厂商在争夺“谁能更快把模型跑便宜”的关键环节。