mike_leeso的博客

原创 【服务器配置推荐】单卡Pro6000工作站和八卡Pro6000服务器

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原创 AI 六巨头圆桌对话深度解析：AGI 不再是 “未来式”，而是正在发生的现实

这场对话的最终价值，不在于给出 “AGI 何时到来” 的标准答案，而在于打破了 “AGI 是未来概念” 的认知误区 —— 正如黄仁勋所说 “我们今天就在用 AGI 级智能工作”，李飞飞强调 “某些领域 AI 已超越人类”，Hinton 预判 “20 年内将看到机器赢下所有辩论”。

原创 让AI少刷低质视频！和臭棋篓子下棋，AI也会越下越笨

LLM 不是 “喂得越多越好”，输入质量直接决定它能活多久。对处理社交数据的开发者来说，“先过滤垃圾、再逼它思考、最后持续修正”，才是让 AI 保持 “聪明” 的唯一路径。如果你的场景是电商评论分析、短视频标签生成，欢迎在评论区说具体需求，我帮你补专属的 “过滤规则” 和 “Prompt 模板”！

原创 李飞飞重磅言论！一场关乎 AI 从业者未来的巅峰对话

主持人的第一个问题就戳中核心：“超级智能到底是什么？” 两人的回答，直接划分了当前AI技术的两大认知阵营。施密特的“3年”与李飞飞的“远未开始”，本质是技术发展的“快变量”（算力、数据）与“慢变量”（因果推理、创造力）的博弈。技术深耕：聚焦“因果推理”“世界模型”等基础能力，突破当前大模型的局限性；场景落地：选择“高壁垒+强需求”的赛道（如工业AI、医疗AI），避免陷入“通用大模型内卷”；

原创 52%:AI生成内容首超人类！数据背后的技术变革与开发者机遇

52%的占比不是“人类创作的终结”，而是“技术内容生产的重构起点”。对开发者而言，真正的机遇不在于“用AI生成内容”，而在于“用技术掌控AI内容的质量、版权与价值”——当你能让AI生成的技术内容比人类更专业、更精准，同时规避风险时，就能在这场变革中占据主动。

原创 41 年 7 次转型！戴尔从 PC 到 AI 工厂的技术跃迁与组织重构

本文深度解析戴尔创始人迈克尔・戴尔主导的第七次转型 —— 从数据中心公司向 “AI 工厂” 的战略升级，剖析其在数据 token 化、能源优化、组织重构三大核心领域的技术落地逻辑，为企业 AI 转型提供实战参考。

原创 1卡5090，4卡5090，8卡5090塔式机架式工作站、服务器热销中

原创 谷歌AI搜索深度解析：从5人小项目到覆盖200国，核心不是技术而是“懂人”

当下的AI竞争，很多时候聚焦于“模型参数”“训练数据量”“处理速度”，但谷歌AI模式的实践告诉我们：AI产品的核心竞争力，最终会回归到“是否懂用户”。每一次用户在AI模式中提问、追问、反馈“这个答案有用”，都是在“教”AI什么是“真正有价值的回答”。正如Robby Stein所说：“未来的AI，不是功能越多越好，而是越懂你越好——只要它有一次真正帮到你，你就不会再离开它。对开发者而言，这或许是最值得借鉴的启示：技术是基础，但用户的“真实需求”才是AI产品的灵魂。

原创 天价实验猴的十字路口：AI与类器官能否开启无动物实验新时代？

近期，实验猴市场价格再度攀升。中国食品药品检定研究院发布的食蟹猴采购中标公告显示，50只猴中标价达460万元，单价9.2万元；中国科学院武汉病毒研究所9只食蟹猴中标价83.7万元，单价9.3万元，市场均价重回10万大关。这一价格走势在昭衍新药的半年报中也有所体现，2025年上半年，其营收减少，但利润大幅增长，原因之一便是“生物资产自然生长带来的公允价值变动收益”，简单来说，就是实验猴单价提高带动了净利润增长。

原创 AI的发展，为什么最受伤的是年轻人？

【AI重构职场生态：哈佛研究揭示"资历筛选"真相与2025就业形势深度分析】2025年的就业市场正经历着前所未有的结构性震荡。当哈佛大学赛义德·侯赛尼与盖伊·莱廷格历时十年、覆盖28.5万家企业、6200万份简历的《生成式AI：一种偏向资历的技术变革》研究报告横空出世时，全球职场人终于看清了这场技术革命的残酷真相——生成式AI不是普惠性的生产力工具，而是一场精准打击职场新人的"资历筛选器"。

原创 让AI学会了“自我把关“：DeepConf如何让模型推理既聪明又高效？

DeepConf的突破在于，首次让模型在推理过程中主动"自我把关"，而非依赖事后处理。其"即插即用"的特性（无需训练、兼容所有模型）和显著的效率提升，为大规模落地提供了可能。未来，这一技术或可扩展至代码生成、科学推理等更多领域，推动大模型从"量变"走向"质变"。正如研究者所言："大模型知道自己何时不确定，只是我们一直没认真听它的'思考过程'。"DeepConf的出现，或许正是打开这一"黑箱"的关键钥匙。

原创 2025年AIoT产业真相：三份权威报告揭示的共识与分歧

当AI从“技术概念”走向“物理世界”，当物联网从“设备联网”升级为“智能自治”，AIoT（AI+IoT）正在成为全球产业升级的“新基建”。尽管存在分歧，但三份报告都指向一个核心：AIoT的真正变革，不是让设备更“聪明”，而是让每个节点（设备、系统）具备“记忆、情境理解、自治决策、协同进化”的能力，最终构建“分布式智能经济体”。现在，就是行动的起点——无论是企业还是开发者，抓住“场景聚焦、生态协作、自治能力”三大关键词，才能在新一轮智能浪潮中，成为“恒星”，而非“流星”。：前端是“面子”，后台是“里子”。

原创 在AI乌托邦的晨曦之前：一场关于技术、人性与未来的深度对话

我们正站在一个历史的十字路口：向左，是AI放大的“恶”与失控的权力，是“技术反噬人类”的反乌托邦；向右，是AI解放的“善”与共享的繁荣，是“技术服务于人类”的乌托邦。希望在2040年之后。

原创 3人团队9周创造百万营收：AI驱动的极简创业革命

在硅谷创业生态中，一家以色列初创公司正以颠覆性姿态改写商业规则。Swan AI凭借3人团队与20余个AI智能体（Agent），在9周内实现近百万美元年化收入，更放出"2026年突破3000万美元营收且保持3人规模"的豪言。这场实验不仅挑战传统创业逻辑，更预示着AI时代企业组织形态的根本性变革。

原创 AMD掌门人苏姿丰：用芯片重构世界的深度对话

当全球半导体产业陷入中美技术战漩涡，这位掌舵全球第二大芯片设计公司的女性，正以每小时数万亿美元的算力，重新定义人工智能时代的竞争规则。看这个（指向MI300X），我们融合了CPU、GPU和加速器的最佳模块，计算密度比竞品高40%，成本却降低30%。"不是我的保时捷"，她晃了晃车钥匙，"今天坐公司的特斯拉"。车窗外，得克萨斯州的阳光洒在AMD总部，那些日夜运转的服务器，正在为人类文明计算着下一个可能。看这个（展示与Meta联合开发的芯片），当他们在训练大模型时，我们的芯片能同时处理推理任务。

原创 第一性原理科学计算服务器如何选择配置-内存选择篇

首要满足应用对内存大小的基本需求。科学计算服务器必须使用ECC内存以保证数据完整性和系统稳定。选择ECC RDIMM以获得服务器所需的高容量、高密度和稳定性支持。选择与CPU和主板兼容的最新或主流代际（目前是DDR5），统一规格。尤其对于性能要求高的科学计算，务必配置满通道数！仔细阅读主板手册，按通道对称安装相同规格的DIMM，最大化内存带宽。这是容易被忽视但影响巨大的关键点。在满足容量和通道数的前提下，根据应用敏感度和预算，选择适当频率的DDR5内存。务必查阅服务器主板厂商提供的。

原创 第一性原理科学计算服务器如何选择配置-CPU选择篇

没有完美的CPU。选择时需要根据具体的科学计算应用类型、预算、功耗限制、未来扩展计划来权衡以上所有因素。例如：纯CPU密集型的流体动力学模拟可能最看重核心数和内存带宽；涉及GPU加速的AI训练则极度看重PCIe通道数和版本；某些优化不足或单线程依赖强的代码可能更看重主频。CPU的选择决定了主板芯片组、支持的内存类型/速度/容量上限、PCIe插槽配置等。必须作为一个整体平台来考虑。高核心数、高频率的CPU功耗巨大（可达350W甚至更高）。

原创 Bret Taylor 的 11 条 AI 深度洞察：技术创业者的实战指南

Bret Taylor 的职业生涯堪称科技行业的 “趋势图谱”，每一步都精准踏在技术革命的关键节点：2003 年，刚获得斯坦福大学计算机科学硕士学位的他加入谷歌，成为当时最年轻的产品经理。在谷歌期间，他主导开发的谷歌地图不仅创造了上线首日千万流量的纪录，更通过开放 API 生态（Google Maps API）奠定了 LBS 服务的技术基座，直接推动了 Uber、DoorDash 等本地生活服务的诞生，彻底重塑了地理信息服务的产业形态。

原创 TFLOPs与TOPS的转换关系详解：如何衡量AI芯片的算力？

算力的计算单位TFLOPS和TOPS的区别

原创 英伟达GTC2025震撼启幕：AI推理新篇章，三大“核武器”引领未来！

量子计算方面，英伟达与IonQ、D-Wave的合作，正在探索“量子-经典”混合计算的商业化前景，为AI的未来发展开辟了新的道路。”黄仁勋的这番话，无疑为AI产业的未来发展指明了方向。在GTC的生态展区，百胜餐饮的数字孪生厨房、百事可乐的供应链优化、Roblox的元宇宙扩展等案例，充分展示了AI落地的多样性。黄仁勋展示的路线图清晰地描绘了英伟达的未来布局：从2025年的Blackwell到2028年的Feynman，单集群算力将激增14倍，这一算力跃迁将为百万GPU级AI工厂的诞生提供坚实支撑。

原创 八卡5090服务器首发亮相！

风虎云龙 R87 服务器采用 7U 机架式机箱，在计算能力上，搭载 2 颗 32 核心 2.8GHz 的 Intel Xeon Platinum 8462Y + 处理器，配备 32 条 32GB DDR5 - 4800 ECC REG 内存，存储方面有 2 块 2.5 英寸 960G TLC SATA3 SSD 作为系统盘，10 块 3.5 英寸 18000G 256MB 7200RPM SATA3 数据盘。风虎云龙 R87 的全网首发，填补了市场上针对 DeepSeek等大模型适配服务器的空白。

原创 疯了！RTX 5090 狂降万元，科技界大地震来袭！

不仅如此，搭载 RTX 5090 的硬件服务器更是科研团队 “弯道超车” 的神器，多卡融合的强大算力可并行处理大规模数据与多个深度学习模型，大幅缩短任务时间，在当下科研竞争 “刺刀见红” 的局面下，趁 RTX 5090 降价购入相关服务器，以低成本搭建顶级科研运算平台，让团队实力瞬间 “飙升”。RTX 5090 显卡上演疯狂价格跳水，从四五万的高价云端，径直跌入 3 万多元的亲民谷底，万元降幅如一颗重磅炸弹，瞬间在行业内掀起惊涛骇浪，让科技爱好者与专业人士纷纷惊掉下巴，整个科技界都为之疯狂沸腾！

原创 2025GDC 大会视角：服务器与 AI大模型算力发展的深度剖析

开源成为本次大会的高频词，中国开源参与者数量位居全球第二，众多开源大模型技术和产品取得突破，如 DeepSeek 的开源模型以及上海阶跃星辰智能科技有限公司发布的全球参数量最大的开源视频生成大模型 Step - video - T2V 等。随着 AI 技术不断拓展应用边界，服务器市场需求持续增长且走向多元化、定制化，只有不断提升服务器硬件性能、优化算力供给，才能更好地支撑 AI 产业的无限可能，推动其在各行业的深度融合与创新发展。服务器作为算力的关键承载者，其硬件性能直接决定大模型运行的效率与效果。

原创 曝光 ：DeepSeek - R1 最低成本打造超强 AI 性能→附硬件配置全攻略

预算有限或承担轻量级推理任务的用户，有两种优化方案。若追求高性能，可选择 NVIDIA Jetson Orin Nano 方案，成本 3500 元，借助 TensorRT 加速，性能提升至 12 tokens/s，特别适合边缘计算、智能设备及物联网 AI 推理这类对效率要求高的小型 AI 模型开发场景。企业级应用中，单卡模式下，8 - bit 量化时显存占用 21.3GB，推理速度达 42 tokens/s，能满足对推理速度要求高的大型 AI 模型任务，如企业级复杂数据分析、自然语言处理。

原创 揭秘AI圈黑马！三分钟搞懂DeepSeek各版本玄机!

刷到这篇别划走！最近ChatGPT疯狂涨价，但有个国产AI神器的价格居然只要1/3？！今天手把手教你怎么用最划算的姿势玩转DeepSeek！

原创 DeepSeek 引领AI 大模型时代，服务器产业如何破局进化？

以英伟达 H100 的 NVLink4.0 为例，尽管其互联带宽高达 900GB/s ，但在 MoE 场景下，由于静态带宽分配机制的限制，专家网络通信效率损失可达 37%，这凸显了服务器网络架构优化的紧迫性。DeepSeek 的成功表明，在算法与硬件相互促进的发展进程中，突破往往产生于交叉学科的融合地带，而服务器产业正是推动这一变革的核心力量。：FP8 训练技术虽然将数据带宽需求降低了 50%，但服务器硬件必须支持混合精度计算单元以及动态量化指令集，否则无法充分发挥该技术的优势，甚至可能导致计算效率低下。

原创 收藏！一文看懂 DeepSeek-R1 本地部署全攻略与满血玩法！

在探索和实践的过程中，你可能还会有新的发现和疑问，不妨多尝试、多多交流,。作为一款备受瞩目的模型，其强大的性能和广泛的应用潜力令人心动。但如何在本地顺利部署它，以及怎样让它以 “满血” 状态运行，是大家迫切想要了解的。的模型架构与 DeepSeek-V3 一致，因此官方 GitHub 将本地部署的相关信息链接到了。建议先从较小的模型开始尝试，逐步升级到更大的模型。如果只是运行蒸馏版本的 R1，操作并不复杂，只要显存足够，一般不会有太大问题。：支持 FP8 和 BF16 的高效推理，可用于本地和云端部署。

原创 马斯克 Grok 3 登场在即，叫板 DeepSeek，算力硬件左右 AI 大模型战局

不管是已经小有名气的 DeepSeek，即将登场的 Grok 3，还是未来的 GPT - 4.5 和 GPT - 5，它们的背后都是算力和服务器硬件在支撑。这场 AI 大模型的战争，不只是模型算法的较量，更是算力和硬件实力的比拼。就好比盖房子，模型是房子的设计图，算力就是盖房子用的材料和工人的力气，没有足够的算力，再厉害的模型也跑不起来。马斯克特别自豪地说，Grok 3 在内部测试的时候，推理能力特别强，比现在市场上能见到的所有 AI 产品都厉害，这很可能给 AI 行业带来大变化。

原创 大模型知识蒸馏：解析原理、谈DeepSeek及服务器适配思路

对于边缘服务器和离线服务器，DeepSeek 小模型更便于部署，可在本地快速处理数据，实现边缘计算和离线计算，为人工智能在更多场景的应用提供了可能，推动人工智能从云端向边缘和本地拓展，让更多设备具备智能处理能力，促进人工智能普及应用。DeepSeek 开源、低成本、轻量化的路线，让开发者能轻松构建或部署本地大模型，免费又安全，降低了垂直行业和领域模型对算力的要求，推动了应用的本地化部署。从服务器层面看，传统大模型严重依赖服务器硬件 GPU，运行成本高，限制了在普通服务器上的应用，增加了企业和开发者的负担。

原创 必看！DeepSeek-R1 ：知识蒸馏与服务器硬件揭秘！

近期，DeepSeek 团队发布的 DeepSeek-R1 引发了 AI 领域的广泛关注。其将 670B 参数大模型的能力，通过强化学习与蒸馏技术成功迁移至 7B 参数的轻量模型中，这一成果不仅让蒸馏后的模型超越同规模传统模型，甚至接近 OpenAI 的顶尖小模型 OpenAI-o1-mini。这背后关键的知识蒸馏技术，正逐渐成为解决 AI 模型在实际应用中诸多难题的核心。

原创 一文读懂：Keras、TensorFlow、PyTorch 科研服务器配置要求对比

CPU 负责数据预处理等任务，内存影响模型训练稳定性，GPU 是深度学习训练的加速关键，磁盘要存储大量数据，操作系统影响框架运行，网络在团队协作或分布式训练时至关重要。灵活性高，可在多个平台运行，支持多种编程语言，所以在工业界的大规模应用里表现优异，像谷歌的语音识别、图像搜索产品都用到了它。的 API 简洁，新手容易上手，适合快速搭建模型做原型验证，简单图像分类任务中，能快速构建并验证思路，很适合初学者。在团队协作或分布式训练时，三者都需要千兆或万兆以太网，保证数据快速传输，避免网络延迟影响训练效率。

原创 大模型服务器：NVIDIA GPU如何解锁科研计算新境界

以NVIDIA的A100 GPU为例，它采用了先进的Tensor Core架构，支持混合精度计算，能够显著提高深度学习模型的训练速度。NVIDIA GPU技术的引入，为大模型服务器带来了革命性的变革。通过CUDA Cores、Tensor Cores和Ray-Tracing Cores的协同作战，NVIDIA GPU能够在大规模数据处理和复杂模型训练中发挥出最大的计算价值。CUDA核心作为NVIDIA GPU的核心组件，具备出色的浮点与整数运算能力，为大规模数据处理和复杂模型训练提供了坚实的基础。

原创 分享华硕、技嘉、微星、七彩虹等品牌型号

在众多显卡制造商中，华硕、技嘉、微星、七彩虹等品牌纷纷基于英伟达50系核心推出了各自的显卡型号，本文将对这些品牌的50系显卡型号进行归纳，并结合数据参数进行详细分析。首先，华硕品牌的50系显卡以其卓越的性能和品质著称。此外，技嘉还为这款显卡配备了强大的散热系统，包括均热板散热底座、复合式热管以及高效风扇等，确保显卡在高强度使用下依然能够保持稳定的运行温度。在散热方面，七彩虹采用了独特的设计，包括一体式金属背板、高效风扇以及智能温控技术等，确保显卡在长时间使用下依然能够保持稳定的性能输出。

原创 RTX 5090 加持，科研服务器如何颠覆 AI 深度学习构架?

RTX 5090 的 Tensor Core 对 FP16 半精度数据的加速支持，结合混合精度训练技术，在保证精度的同时，大幅减少内存占用与计算时间，极大缩短训练周期。在材料科学的量子计算研究中，RTX 5090 支持的光线追踪技术，模拟量子比特的光子介导相互作用，结合量子态层析技术，直观呈现量子比特状态空间，助力理解量子比特操控与退相干机制，为量子纠错码设计与算法优化提供支持，推动量子计算从理论走向应用。与科研服务器深度融合，为深度学习和 AI 科研提供强大支撑，助力突破复杂科学难题，推动科技进步。

原创 AI 圈大佬再次斩获诺奖化学奖！AI服务器的时代信号

例如，在蛋白质结构预测中，AI 服务器可以快速分析大量蛋白质序列数据，通过深度学习算法找出规律和模式，为蛋白质的设计和结构预测提供准确依据。2024 年诺贝尔化学奖的颁发，戴维・贝克，这位出生于 1962 年美国华盛顿州西雅图的杰出科学家，以 “利用计算机进行蛋白质设计” 的非凡成就，荣获 2024 年诺贝尔化学奖的一半。早在 2003 年，贝克就凭借惊人的创造力，巧妙运用蛋白质的 “构建积木”，设计出全新的蛋白质，与已知蛋白质截然不同。随着技术的不断进步和发展带来更多创新与突破，开启更加美好的未来。

原创 英伟达重磅官宣：RTX 50 系显卡将于 1 月 6 日震撼登场

这款显卡采用 14 层 PCB 设计，搭载编号为 GB202 - 300 - A1 的旗舰芯片，拥有多达 21760 个 CUDA 核心，相比 RTX 4090 大幅增加 33%。其配备的 32GB GDDR7 显存运行在 512-bit 的总线接口上，带宽预计在 28 - 32 Gbps 之间，最终可达 1.792 或 2.00 TB/s。它将配备 16GB 的 GDDR7 显存，运行在 256-bit 的总线接口上，内存带宽预计在 896 GB/s 到 1024 GB/s 之间，总功耗为 400W。

原创 浅析大模型六大核心技术 最后一点至关重要！

在实际应用中，它可提升模型性能，使模型更全面理解输入数据，在图像分类、语音识别等任务中有显著体现；一方面，其训练依赖高性能计算机集群，需配备大量 CPU、GPU 或 TPU 等处理器进行大规模并行计算，此计算资源昂贵，需大量资金投入，且训练时间长，需足够算力支持，没有雄厚财力难以承担如此大规模的算力需求。预训练技术严格来说，GPT 更像是一种预训练范式，其架构基于 Transformer，通过海量大数据预训练，让模型学习数据通用特征，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域，为特定任务奠定强大基础。

原创 英特尔发布至强 6 能效核处理器，该处理器性能如何？英特尔

发布会上，英特尔联合生态合作伙伴分享了其在云计算、数据中心架构创新、绿色可持续发展等诸多领域的应用实践，并携手多家产业伙伴联合发布。

原创 【无标题惊！微软 12 逻辑量子比特，量子计算新突破】

AI在大规模数据处理方面的优势，和量子在复杂计算中前所未有精度形成了互补，构成了强大的计算基础，提供了一个安全、统一且可扩展的混合计算环境。此外，8个逻辑量子比特被用在纠错过程中，执行容错型计算，成功展现了逻辑纠缠操作与多轮量子纠错的结合。这也是微软首次展示，计算和纠错结合的强大优势，并且逻辑量子比特能够可靠执行更加深入的量子计算，进而为容错量子计算铺平了道路。这些成就展示了在科学量子优越性方面的持续进展，当量子-经典混合超级计算机能够解决，传统计算机无法单独解决的科学问题时，量子计算里程碑就实现了。

原创 Arm 与 X86 之争究竟怎样收场？高通瞄准英特尔引行业动荡

然而，如今的英特尔在晶圆制造方面的优势被台积电夺走，错过生成式人工智能热潮及对 OpenAI 的投资。消息出现后，英特尔股价暴涨，但交易远未确定，还将面临反垄断审查。若此次交易成行，高通的业务范围将大大扩展，从手机芯片市场涉足到个人电脑和服务器领域广泛使用的英特尔芯片。芯片行业的未来充满了不确定性，Arm 与 X86 的战争走向何方，高通收购英特尔的交易能否成功，都将对整个行业产生重大影响。最近，英特尔的代工厂已与亚马逊签约，作为定制人工智能芯片的客户开设了新的云服务部门，为紧张的投资者带来一些喘息机会。