这是什么
从 2022 年底美国禁止英伟达向中国出口顶级 AI 芯片开始,这场「技术脱钩」已经在悄悄推进。最新动向是:华盛顿不再满足于单点制裁,而是要求盟友在制度层面表态——是否加入美国的 AI 出口管制阵营。 受影响最大的三类对象:- 芯片制造国:荷兰(ASML)、日本(Tokyo Electron)、韩国(三星、SK 海力士)
- 算力部署国:阿联酋、沙特——这些中东国家原本是中国 AI 公司出海的重要跳板
- 模型与云服务国:东南亚、印度——本地数据中心选址正在重新评估
基于 #DeepSeek 推荐
本周一位 Reddit 用户用两台 NVIDIA DGX Spark 工作站(约 6 万元)跑出 DeepSeek V4 Flash 67-84 token/s 的稳定输出,配 100 万 token 上下文。我们关心的是这份民间复刻印证了一个被低估的趋势:开源大模型本地部署的成本正在快速下沉,企业
Tenstorrent 用户晒出 QuietBox 2 工作站跑 Qwen3.7-27B 的推理数据。这是非英伟达阵营首次拿出接近商用的实测成绩,但距离撼动英伟达生态还很远。
最近有用户在本地显卡上跑开源大模型时,肉眼看到投机解码在工作——AI 提前猜出'美利坚合众国'这类高频短语,瞬间整句输出。背后是 MTP 多 token 预测技术。我们关心的是:本地推理的成本曲线正在被悄悄改写。
一位 Reddit 开发者用四台 NVIDIA DGX Spark 桌面工作站实测 DeepSeek、Qwen 多款模型,发现「深度思考」模式反而让得分下降、耗时翻倍。这对花钱买 AI 推理服务的企业是直接的成本提醒。
DeepSeek 开源的 Agent 框架里有一套事件分发机制,最近被开发者「怕浪猫」用「五把钥匙」做类比写成 8000 字源码教程。它说明中文 AI 开源生态正在从「调 API」走向「读源码」。
一位 Reddit 用户给 NVIDIA DGX 加装主动散热,因为跑 DeepSeek 等模型时过热。这是真实的本地 AI 部署问题:即使是 NVIDIA 旗舰,持续负载下也得用户自己魔改,「即插即用」的叙事被戳穿。