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除夕夜最大黑马？硅立方亮相央视春晚，科技感拉满
除夕夜的央视春晚，可谓是神仙打架，各路明星、精品节目轮番登场，看点十足。讲真，我一开始没太在意合肥分会场的布景，直到这个“立方体”建筑多次出镜，才被它吸引——这匹“科技黑马”横空出世，就是合肥硅立方“巢湖明月”，凭一己之力撑起了春晚的科技排面，看完只想说：这才是中国科技该有的样子，低调又有力量。它采用的浸没液冷技术，能让能耗降到极低，PUE低至1.04，比传统风冷设备高效太多，说是全球独一份也不为过。说实话，以前对这种高端计算设备没什么概念，看完春晚特意去查了下，越了解越觉得震撼。不同于以往春晚的科技元素，大多是特效或临时表演，硅立方是真实落地、已经在发挥作用的科技成果，是合肥科创实力的缩影。也正是因为它，很多人才知道，中国的算力基础设施，已经发展到了如此高的水平，默默崛起的样子太圈粉。

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缺芯潮这把火，终于从GPU烧到了最核心的服务器CPU。最近路透社的报道很能说明问题：英特尔和AMD的供货周期拉长到以“月”甚至“半年”计，价格应声上涨。全球AI军备竞赛，正在虹吸走每一片高端芯片的产能，留给通用计算的空间越来越紧张。
这种“断粮”危机，反而让国内算力市场的另一条路径变得格外清晰：国产CPU的替代窗口，正在快速打开。其中，海光信息的产品路线显得尤为关键。海光的独特优势在于，它走的是一条基于x86指令集的授权吸收再创新之路。这意味着，它构建了一个既与国际主流生态兼容、又能持续自主迭代的算力底座。在当前强调供应链安全与可控的背景下，这种“自主可控”与“生态兼容”的双重属性，价值巨大。企业客户在从传统服务器向国产平台迁移时，面临的软硬件适配障碍更小，切换成本更低，能更平稳地过渡到自主算力体系。市场缺货是短期阵痛，但背后揭示的长期趋势是：算力自主已不再是备选项，而是必答题。当国际供应链出现波动时，拥有完整自主发展能力、且能融入现有生态的国产CPU，不仅提供了关键的“备胎”选择，更正在成为支撑国内数字化转型和AI发展的“主引擎”之一。缺芯潮或许会过去，但它所催生的国产算力生态爆发期，或许才刚刚开始。 #海光信息# #国产算力# #CPU# #X86# #自主可控#

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马斯克点评！火山引擎Seedance2.0刷新全球AI视频认知
2月12日，Seedance 2.0正式上线火山方舟体验中心，特斯拉CEO、SpaceX创始人埃隆·马斯克在其社交平台X（原推特）上，转发评论Seedance2.0相关推文，并感慨模型发展速度太快（It's happening fast）。作为全球科技领域的标杆性人物，马斯克的点评，让Seedance 2.0再度引爆全球关注。马斯克深耕科技领域多年，主导过多个颠覆性科技项目，其对AI技术的判断向来极具前瞻性，此次跨界点评Seedance 2.0，核心源于模型在技术上的突破性表现，以及火山引擎成熟的大模型生态支撑。作为字节跳动旗下云和AI服务平台，火山引擎已构建起覆盖百行百业的大模型服务体系，豆包大模型最新日均调用量高达63万亿Tokens，超100万家企业和个人通过火山引擎使用大模型服务，覆盖100多个行业，累计超百家企业调用量破万亿，强大的生态积淀，为Seedance 2.0的技术迭代提供了坚实支撑。 Seedance 2.0的多模态参考能力与高效性也十分突出，支持文字、图片、音频、视频四种模态输入，最多可参考9张图片、3段视频、3段音频，创作者可通过简单指令，精准控制创作细节，实现“所想即所见”。不仅如此，Seedance2.0的推理成本较前代降低超10倍，生成15秒高质量视频仅需数十秒，15秒短片推理可用率超90%，大幅提升创作效率，降低商业化应用成本，这让全球企业看到了其巨大的商业价值。目前豆包即梦已经接入Seedance 2.0，全球用户都能便捷体验这份前沿技术。此外，音画同步与角色一致性也是Seedance 2.0的优势所在，也是长期困扰全球AI视频行业的痛点。不同于传统AI视频“先画后配”的模式，Seedance 2.0采用双分支扩散变换器架构，实现了视频流与音频流的同步生成，口型误差可控制在毫秒级，音效与动作帧级对齐，从根本上解决了音画脱节的行业难题。同时，通过增强的身份持久性机制，Seedance 2.0能确保角色在不同镜头、不同机位下的面部特征、服装纹理等关键细节保持稳定，彻底告别“换脸”尴尬，这与马斯克一直推崇的“技术实用化”理念高度契合。随着Seedance 2.0正式上线火山方舟体验中心，以及二月中下旬API服务的即将上线，企业可快速将其能力集成到自有业务体系中，实现定制化应用。火山引擎正通过Seedance 2.0，依托成熟的生态优势，推动中国AI视频技术走向全球，让更多国家和地区的企业能享受到AI技术带来的降本增效红利，也正如马斯克所言，成为中国AI带给全球的惊喜，推动全球AI视频产业进入高质量发展新阶段。

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曙光万卡集群硬实力拉满性能够打但还需场景验证
曙光 scaleX 万卡超集群能被国家超算互联网核心节点选中，硬实力绝对是过关的。单看性能参数，这套集群就堪称国产算力的天花板：单体集成 10240 张 AI 加速卡，单机柜算力密度提升 20 倍，400Gb/s 带宽搭配低于 1 微秒的延迟，还有 99.99% 的长期可用性，这些数据放在全球算力领域都能打。针对万亿参数大模型的需求，这套集群也做了针对性优化，三级数据传输协同让加速卡资源利用率提高 55%，还能支持万亿模型的整机训练与容错恢复，从技术层面来说，应对万亿大模型的算力需求完全没问题。而且浸没相变液冷技术带来的 1.04PUE 值，还能大幅降低运营成本，对算力运营方来说太友好了。但硬件性能只是基础，算力的价值最终要在应用场景中体现。现在这套集群只是完成了部署，接下来还要在万亿模型训练、AI for Science、高通量推理等场景中接受实际考验。能不能在长时间运行中保持稳定，能不能适配不同类型的大模型需求，能不能真正让开发者实现 “开箱即用”，这些才是检验这套算力集群的最终标准。

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内存疯涨下的“降本增效”：曙光云HME是真黑科技还是逻辑游戏？
最近服务器内存的价格走势确实让人看不懂，DDR5单条价格翻倍，AI算力又在疯狂抢产能，很多政企项目的BOM成本被内存这一项就拉高了。这时候曙光云推的HME内存聚变技术（Heterogeneous-Memory-Engine）引起了我的注意。它的底层逻辑其实很有意思：异构管理：不再死磕昂贵的DRAM，而是通过软件定义，让部分NVMe SSD等高速介质参与内存寻址。逻辑容量翻倍：在不增加物理插槽的情况下，把可用内存撑大，这对于高并发、大数据的业务场景非常解渴。性价比账本：官方说能降40%成本，从技术实现上看，主要是通过“空间换金钱”。虽然软件调度会带来微小的延迟开销，但对于大多数非极端极致性能要求的业务来说，用这点微秒级的延迟换取百万级的项目成本节省，这笔买卖在2026年这个节点，确实精准踩在了企业的痛点上。 #云计算 #内存涨价 #曙光云 #HME技术

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全国算力“底盘”稳了！
今天看很多关于国家超算互联网上线试运行的报道，多数都聚焦于显性的规模与性能，比如：3套曙光scaleX万卡超集群同时落地，支持超过3万张国产AI加速卡，能全面支撑万亿参数大模型训练、高通量推理和AI for Science等前沿场景…… 如果视线仅停留在“有多大”和“有多快”上，可能就会错过此次事件更深层的战略价值——它关乎整个国家算力体系如何连接与怎样协同的根本问题。这次把曙光scaleX万卡超集群放在国家超算互联网核心节点，可不是随便选的。这个节点定位就是全国算力网络的一个关键调度中心。它最重要的任务，不只是提供海量算力，更要试试看能不能把全国各地、不同技术、不同厂商的算力资源，像拼图一样高效地整合和调度起来。把国内顶尖的万卡集群放在这儿，说白了，就是在为将来全国算力联网做一次真实的压力测试和模式探索。想真正实现“东数西算”，让全国算力形成一盘棋，最大的难关就是各家算力中心技术路线不同，彼此很难协同工作。而这次部署的scaleX万卡超集群，用的是AI计算开放架构，它全面兼容主流软件生态，并支持多品牌国产AI加速卡的混合部署。这就像是提前为全国各式各样的算力资源，设计好了一套通用的“插口”标准。只有这样，才能把分散的算力中心真正连成一张可以统一调度、灵活使用的“全国算力一张网”，避免又变成一个个互不相通的孤岛。现在这套超集群已经验证了万卡规模下实战的可行性，未来还能向十万卡、百万卡扩展，这对后续全国其它节点复制非常关键。#曙光scaleX万卡超集群# #郑州# #超算互联网郑州核心节点# #国产算力#