在大模型時代背景下，算力已成為決定產(chǎn)品競爭力的重要因素之一。產(chǎn)品經(jīng)理應當具備扎實的算力管理知識，不僅能準確把握業(yè)務需求，還能靈活運用各種技術手段，打造出既高效又經(jīng)濟的解決方案。

當前，國內(nèi)的生成式AI行業(yè)還處于群雄逐鹿的混亂狀態(tài)，其中，字節(jié)跳動的系列動態(tài)展示了其在AI領域布局的“野心”。如何解讀和分析？我們不妨來看看作者的闡述。

Kimi在更新支持更長文本處理后，用戶量激增，但隨即面臨算力瓶頸，導致服務不穩(wěn)定。文章深入探討了大模型產(chǎn)品在追求規(guī)模效應和網(wǎng)絡效應時，如何平衡算力資源與用戶體驗之間的矛盾。同時，分析了大模型公司在商業(yè)化道路上的挑戰(zhàn)，以及資本市場對AI技術商業(yè)前景的擔憂。

不少大模型工具都迎來了長文本處理能力的升級，而某種程度上，大模型長文本技術的支持，或許可以推動AGI時代的加速到來。怎么理解呢？一起來看看本文的分享。

距離Sora發(fā)布，已經(jīng)過去了一個月左右的時間，而在這一個月里，與AI相關的動態(tài)和事件十分密集。這篇文章里，作者將這一個月來發(fā)生的重要事件按照AI算力、AI模型、AI應用、AI融資這四個維度做了劃分，一起來看一下。

今年，不論是政府還是企業(yè)，都建立了不少大型智算中心項目。然而在智算中心的實際建設和運營過程中，仍然有諸多問題有待解決。

突然間，AGI已經(jīng)成為了一個新的「5年內(nèi)實現(xiàn)」的未來技術。從Altman到老黃，都在不同場合表示，達到人類智能水平的AI將很快到來。而技術路徑和未來可能出現(xiàn)的能源短缺，可能是達到AGI過程中的最大變數(shù)。

Sora的出現(xiàn)引起了國內(nèi)外科技圈人士的廣泛關注，有關國內(nèi)外AI行業(yè)發(fā)展的問題，也被擺到了臺面上。當下，國內(nèi)AI廠商需要思考如何調(diào)整戰(zhàn)略，抓住機會窗口。

AI技術不斷發(fā)展，與之相應的，算力需求也不斷增加。如何看待當前AI時代所面臨的算力挑戰(zhàn)呢？這篇文章里，作者分享了他的看法，一起來看一下。

Sora的突破，再次證明AI是一個大型系統(tǒng)工程。OpenAI靠的不是蠻力，國內(nèi)人工智能圈還需要方方面面的補足。一起來看看本文的分享和解讀。

各行各業(yè)都對大模型保持著高度關注，而在這股大模型浪潮背后，算力需求無處不在，算力問題也成為了未來大模型行業(yè)需面臨的發(fā)展挑戰(zhàn)之一。一起來看看本文的解讀。

大家都知道大模型的發(fā)展需要很高的算力，就算是ChatGPT，也是從1.0到2.0到3.0到3.5這樣的路徑過來的，其中每次迭代所需要的算力都是龐大的數(shù)量。而現(xiàn)在的情況下，大模型需要進一步發(fā)展，所需要的算力更是恐怖。