审计 OpenAI Jalapeño 首批基准:1.5 至 1.9 倍每瓦吞吐说明了什么,遗漏了什么,以及全栈推理为何才是真正的战略资产。
AI 基础设施风险来自同一需求信号对租约、项目融资、担保和抵押资产的同时支撑,1050 亿美元只是信用链的责任上限。
Meta GEM 将端到端 MFU 提升至 20% 至 25%。真正可复用的是围绕真实负载持续识别并转移瓶颈的方法。
2026 年,训练一个前沿 AI 模型需要数万个 GPU 协同工作数月。但制约训练速度的关键因素往往不是 GPU 算力,而是连接这些 GPU 的网络。当一条链路拥塞或一台交换机故障就能让整个训练任务停滞、导致数千块昂贵加速器空转时,网络就成为 AI 基础设施的决定性瓶颈。 OpenAI 的回应是 M
"OpenAI 的 Stargate 项目横跨六个站点、总容量近 7 吉瓦、计划投资超过 4000 亿美元。谁在建设什么、规模多大、对 AGI 路径意味着什么。"