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算力饥渴、能耗狂飙、架构重构:数据中心如何跨越AI时代“三座大山”?

算力饥渴、能耗狂飙、架构重构:数据中心如何跨越AI时代“三座大山”?

AI大模型对数据中心的影响,可以清晰地归纳为三个核心层面:算力需求范式革命、能耗密度极限挑战,以及基础架构重构。

企业AI现状:为何边缘原生是实现投资回报率的最快路径

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Akamai近期委托Forrester进行了一项名为​《企业AI现状:积累经验,管理风险》​的研究,旨在更好地了解企业如何采用人工智能及其优先事项。而其中最具启示意义的发现或许是:成功应用AI的企业,普遍采用了分阶段、循序渐进的实施模式。

准备好将你的人工智能愿景转变为市场现实了吗?

构建高效能的人工智能Agent是系统工程思维与实用主义精神的结合体。这不仅要求开发者熟练掌握最新技术栈,更需要以工程化视角审视系统架构——简单集成现有框架并止步于功能演示的开发方式已无法满足现实需求。

企业云+AI融合的未来图景与应对策略

云与AI的深度融合,正以前所未有的力量重塑企业竞争格局。从“资源上云”到“深度用云”,不仅是技术的升级,更是企业战略、组织与文化的全面进化。

AI辅助编程的生产力悖论与破解之道

本文将探讨工程团队如何诊断代码堆积问题,重新调整工作流程以发挥AI速度优势,同时避免牺牲代码质量或加重开发者负担。