在 CoreWeave ($CRWV) 2026 年 Q2 财报电话会议中，管理层特别提到有客户签署了延伸至 2029 年的 A100 租赁合同。 由于Michael Burry等空头认为很多大厂强行延长了GPU的折旧时间，属于财务粉饰；也因此很多人认为这狠狠地打了Michael Burry的脸。 打不打脸另说，但这至少说明英伟达的GPU硬件的使用寿命会比大家想象的要长很多。传统印象中硬件很快就会过时，但英伟达 $NVDA在软件生态方面的改进，对旧硬件的续命与价值挖掘是有突出贡献的。 英伟达并非仅靠更新硬件（如 Hopper/Blackwell）来提升性能，其全栈软件生态的持续演进大幅延长了 A100（Ampere 架构）的技术生命周期与投资回报率（ROI）： 1. 推理优化框架（TensorRT-LLM / vLLM 兼容）大模型推理算力释放：英伟达推出的 TensorRT-LLM 以及对开源社区（如 vLLM）的深层适配，引入了如 PagedAttention、Chunked Prefill（分块预填充）、投机采样（Speculative Decoding） 等高级优化技术。吞吐量倍增：通过纯软件层的内存管理与 Kernel 融合优化，A100 在运行主流开源大语言模型（如 Llama 3 系列、DeepSeek 系列）时的推理吞吐量和延迟表现，比硬件发布初期提升了数倍，使其非常适合承担性价比极高的中量级推理任务。 2. FlashAttention 与算子级（Kernel）优化突破 HBM2e 带宽瓶颈：A100 拥有 80GB HBM2e 显存和 2 TB/s 带宽。随着 FlashAttention-2 及后期针对 Ampere 架构算子的持续重构，GPU 在注意力机制计算时的显存读写开销大幅降低，使得计算单元（Tensor Cores）利用率接近极限。 TF32 与 INT8/FP16 持续调优：英伟达在 CUDA 代码库中持续完善 Ampere 专有的 Tensor Float 32 (TF32) 及混合精度计算吞吐，免去了企业大幅修改底层代码的麻烦。 3. 多实例 GPU（MIG）与细粒度切分资源弹性复用：A100 硬件上支持将单卡切分为最多 7 个独立的 MIG（Multi-Instance GPU）实例。 云原生调度优化：结合英伟达 Triton Inference Server 和云厂商（如 CoreWeave）的编排软件，企业可以将 80GB 的 A100 精细化切分给轻量级 AI 服务（如 Embedding 模型、小参数微调、RAG 向量检索等），实现极高的资源利用率和单位成本效益。 4. CUDA 向后兼容性与生态长寿命支持（LTS）版本不脱节：英伟达最新的 CUDA 版本（如 CUDA 12.x+）和底层驱动保持着对 Ampere 架构的完整原生支持与功能适配。 NGC 优化容器：英伟达在 NGC（NVIDIA GPU Cloud）上持续更新针对 A100 优化的深度学习框架容器（PyTorch、TensorFlow、NeMo 等），确保用户无需更改底层架构即可直接享受到软件栈带来的性能增益。 总结与行业视角英伟达的“软硬一体”策略使硬件随着时间推移因软件更新而变快（Software-Driven Performance Upgrades）：集群成熟度（已部署、即开即用、供电稳定） + 软件持续优化（降低推理 Token 成本） = 旧卡仍具备高经济价值。对于很多企业而言，训练超级大模型可能需要 Hopper 或 Blackwell，但在长尾推理、中小型模型微调、RAG 和数据预处理等场景下，经过软件高度优化后的 A100 提供了极佳的成本效益比，因此租赁合同顺理成章地延长到了 2029 年。

$CBRS 假设 Cerebras 跟 CPO 结合起来，能否成为一台为极致推理而生的性能巨兽？ Cerebras WSE-3 的片上 SRAM 带宽是 21 PB/s，这个数字只对已经在片上的数据有效。一旦模型大到装不进单台 CS-3 的 44GB SRAM，就需要多台 CS-3 协同，activation 在机器之间流动。这段片间互联走的是 SwarmX 以太网 fabric，12 条 100GbE 链路，总带宽约 150 GB/s，跟片上 21 PB/s 差了超过十万倍。这是 Cerebras 部署 frontier model 时性能出现断崖的根本原因，也是 OpenAI 选择蒸馏小模型而不用 weight streaming 跑完整 GPT-5.3 的底层逻辑。 如果把 CPO引入 CS 系统，把光引擎直接封装到 WSE 的 package 上，片间互联带宽有望从现在的 150 GB/s 跳到几十 TB/s，提升两个数量级。电信号不用走长距离 PCB trace 再到外挂光模块，直接在芯片旁边完成电光转换，延迟更低，功耗更低，信号完整性更好。 跑一个万亿参数模型可能需要 20 到 30 台 CS 系统，权重全部常驻在各台机器的片上 SRAM 里不动，activation 通过 CPO 在机器之间高速流动。每台 CS 内部是 21 PB/s 的片上带宽处理几十层计算，跨机传一个几 MB 的 activation tensor 在几十 TB/s 的 CPO 下只需要亚微秒级延迟，基本可以被藏在计算延迟后面。系统的有效带宽会非常接近"全部在片上"的体验。 这种配置下 Cerebras 对 GPU 方案的带宽优势是碾压级的，NVIDIA 再怎么升级 HBM 也追不上 SRAM + CPO 的组合。对比 NVIDIA 刚收购的 Groq 多芯片方案也有数量级优势，Cerebras 每个节点是 44GB、21 PB/s 的整片晶圆，Groq 每个节点只有 500MB、150 TB/s 的标准芯片，跨节点通信频率差两个数量级。 工程难度非常大。在一整片 300mm 晶圆上集成 CPO 跟在常规芯片上做完全不同。光引擎的物理位置（晶圆没有传统意义上的 package 边缘）、WSE 本身 23kW 功耗旁边怎么保持激光器的温度稳定、CPO 光通道的良率怎么管理（WSE 的 compute core 可以靠冗余核补偿缺陷，光通道没有这个机制），每一个都是全新的封装工程问题。 这条路如果走通了，Cerebras 的 wafer-scale 架构就到了终极形态。片上 21 PB/s SRAM 带宽负责计算，CPO 负责多机扩展，权重常驻不动，activation 光速流转，一台专为推理而生的性能巨兽。这套系统在 decode 吞吐上可能没有理论对手。 推理是 AI 产业链里离收入最近的环节，谁的 token 更快更便宜，谁就吃到最大的商业化红利。尤其是高频交易、实时 Agentic 工作流、自动驾驶决策链这类对推理速度有确定性要求的场景，够用和极致之间的差距就是能做和不能做的区别。

吴说获悉，据香港证监会（SFC），AI 加密交易平台 Polar Tensor 已于 8 月 7 日被列入“无牌公司及可疑网站名单”，类别为“可疑虚拟资产交易平台”。证监会同时列出 17 个与 Polar Tensor 相关的网站。香港证监会表示，Polar Tensor 及其相关网站并未获证监会发牌在香港进行受规管活动。

GTC 2026 preview： 从Groq生态位看AI异构推理(Heterogeneous Inference)新时代 Groq的SRAM路线的生态位在哪里？SRAM会不会替代HBM路线？ Nvidia如何整合groq到现有的产品线？是技术整合还是产品线整合？收购之后会给groq LPU产品带来怎样的升级？ 这里尝试从基本原理出发去拼凑一个逻辑链 —-------------------------------------------- 先从first principal说说groq的设计哲学开始：groq本质上是一个compiler first走到极致的路线而不是SRAM first路线，SRAM路线只是副产品 相对于CPU针对通用workload的设计不同，AI 推理workload的特征在于确定性(deterministic)更高，基本没有data-dependent branching，tensor shape固定，memory access pattern确定 当Groq带着这个新特征重新审视 hardware-software interface，去问"什么应该在编译时做，什么应该在运行时做"。对于 AI 推理这个 workload，答案是：几乎一切都可以在编译时做 这就是Groq最疯狂而独特的地方：完全确定性编译器（fully deterministic compiler），compile精确到每个时钟周期，完全精确带来极致的效率。在编译的时候就需要考虑到硬件在运行的每个时刻的所有状态，扮演一个全知全能的上帝，就可以避免硬件资源的浪费，而要做到这一点，必须要做到极致的确定性，也就是说，LPU里每一个计算，访问存储，通信的延迟，都需要精确到clock cycle，这对compiler来说是非常复杂的 AI workload更高的确定性，以及groq的完全确定性编译器优先路线很自然的避免了VLIW的弱点(内存行为以及branch行为不可预测)，放大了VLIW的优点。那么下一步要提高效率和并行度，VLIW 式的编码格式就是一个自然推论—既然编译器要控制每个功能单元每个 cycle 做什么，那指令格式当然就是一个宽指令里打包多个 指令会得到更高效率，这就是 VLIW 在groq的芯片里，不做乱序执行/speculation，大幅简化硬件(instruction dispatch仅占<3%面积)，把复杂度移到静态compiler上，这正是VLIW思想的精髓 既然要让编译器做确定性的 cycle-accurate 调度，那么硬件里所有不确定的因素都要消除，比如arbiter，crossbar, replay，这些有自主算法在运行时决策的部分都砍掉 memory latency 也必须是确定的，所以一切 cache 和 DRAM都是要砍掉的，cache也要换成scratchpad SRAM，因为cache replacement 策略是runtime决策的，不确定，必须换成软件控制的scratchpad，地址映射完全由compiler控制，保证确定性 通信也必须精确到cycle，发送和接收指令就是软件协调好执行的时刻,并没有传统的“我要发一个包给你，请分配好内存”这类操作，而是同步地根据一份时间表严格执行SRAM 的分配和收发操作，这个时间表是compiler已经决定好的，硬件只需要执行就行了 完全确定性compiler也带来了芯片节点之间互联通信overhead的极低延迟，这可能是groq确定性架构最被忽视的最大优势，毕竟传统互联架构里Packet Routing、Arbiter Contention 和 Buffer Queuing，这些是延迟波动的重灾区 这就是为什么说，groq其实并不是一个native SRAM first的技术路线，也不完全算是VLIW first的技术路线，而是compiler first的技术路线，更准确的说，完全确定性compiler是整个groq架构的核心 只是因为确定性compiler的原因，所以在核心decode阶段无法使用HBM/DRAM带来的不确定性，SRAM only成为了必然的选择。这也是为什么说Groq更像是compiler first路线。 —-------------------------------------------- groq被收购之后最直觉的第一反应： groq确定性compiler技术路线有没有可能用在Nvidia现在的GPU+HBM体系上？ 不能 原因有两个： 1. HBM/DRAM的物理特性和带宽优化决定了它天生带有不可预测的延迟，无法和deterministic compiler兼容 2. Nvidia的SIMT路线和Groq的VLIW/compiler first的哲学本质是有冲突的 DRAM为什么充满了不确定性 1.refresh操作每隔一段时间tREFI就会刷新一次cell上的电量，阻断bank访问，这是由DRAM cell物理特性决定的。而这个操作会随着温度的变化，refresh的频率也会变化 2. 为了最大化利用DRAM带宽，controller会做很多优化，最典型的是batch scheduling：把同一个page的traffic都放在一起减少page miss，同时让读写尽可能接触更多的bank，以及尽可能减少read和write switching 这些动态优化都是real time发生的，基本不具备可预测性 3. system上对DRAM的优化，比如bank address hashing，让compiler静态提前定位某段data难度太大，落实cycle确定性的复杂度太高 其实这些不确定性也是能解决的，代价就是放弃大部分的优化策略，大幅降低DRAM的efficiency和利用率。groq自己其实也对这方面做过探索，他们曾经做过一个确定性DRAM的专利，但工程上的实现是不现实的，这也是groq选择SRAM-only的核心原因之一。 所以确定性compiler技术路线用在DRAM上不是一个yes or no的问题，而是这不是一个好的选择，因为这意味着HBM的efficiency和BW都要大打折扣，而且是结构性无法避免的损失。 这几乎意味着要用compiler去重写一个完整的memory controller，因为确定性dram本质上是compiler software defined memory controller，这个SW controller会非常难做，复杂度极高，而且每一代memory迭代都要大幅更新compiler里的结构，在工程资源上是不现实的。而且每一代DRAM，每一家DRAM 供货商都需要调试 ，这在验证和validation上是一个nightmare --------- 为什么Nvidia的SIMT路线和Groq的VLIW/compiler first的哲学本质是有冲突的 这两套体系对同一个问题给出了相反的回答：运行时的不确定性，Groq是compiler阶段直接消灭所有不确定性，Nvidia选择了用warp switching去隐藏不可预测的延迟 Nvidia GPU 建立在 SIMT（单指令多线程）和硬件层线程调度器（Warp Scheduler）上。当一个warp因为访存而stall的时候，硬件warp scheduler立刻切换到另一个ready的warp继续执行，把stall的延迟藏在其他warp的计算里。这整套机制的前提恰恰是：延迟是不可预测的，所以需要足够多的并发线程来统计性地填满pipeline 如果要用确定性的编译器去接管，等于把 Nvidia GPU 里面最核心的硬件调度单元全盘废弃：如果你不需要多warp轮转，你也不需要那么大的register file 实际在历史上，AMD从TeraScale（VLIW）到GCN（scalar SIMT）的架构转型，正是GPU领域一次大规模的VLIW→SIMT迁移：当workload变得不够可预测时，VLIW的compiler负担太重，应该把调度权还给硬件 所以在原架构上引入确定性compiler应用到Nvidia现有的技术路线，是很难融合。这不是compiler能不能改的问题，是两套架构从第一性原理上就走了相反的方向。 所以说，Groq在Nvidia的唯一出路，就是独立的面向low latency decode的专用产品。 —-------------------------------------------- Nvidia收购Groq之后，就引出了第二个问题： Nvidia会给Groq带来什么样的新提升？ 那么首先看看groq的瓶颈在哪里，简单的说 1. SRAM容量太小，无法容下大模型的参数量+kv cache 2. 推理decode主要瓶颈不在SRAM 80T/s的速度而在于interconnect延迟(占80%) 3. 对于Prefill这样的compute bound task速度较慢 groq的主要架构基本上是17~18年就完成了，那是CNN的时代，架构也是以CNN/LSTM为主要的target，当时测试benchmark都是ResNet50，SRAM容量是绰绰有余的 但是进入LLM时代，单个TSP计算卡230MB SRAM就显得不够看了，一个LLAMA 70B模型的参数量占内存就相当于3000个ResNet50，再加上因为上下文long context日益膨胀的KV cache，scale out就成了唯一的出路 于是一个70B模型的推理就需要576卡的集群，采用16个Pipeline并行 （PP）和36个tensor 并行 （TP），80层的大模型切成16级流水pipeline串行，每级横向5层MLP分给36个卡并行推理 16级流水pipeline串行（PP），每级流水到下级流水的通信overhead延迟就要 X16。实测中PP和TP之间的通信延迟占据了80%以上的总延迟，特别是PP延迟，占据了50%以上的总延迟，通信延迟成为了主要瓶颈 Groq计算卡对decode阶段的memory bound很友好，但是片上巨大的SRAM也挤压了compute的面积，导致prefill阶段耗时很高。融入Nvidia产品线之后，Groq产品完全可以扬长避短，只做自己擅长的decode部分，避免prefill阶段的短板 Nvidia带来的最重要的提升，可能是通过工艺的提升，以及hybrid bonding技术(类似AMD 3D V-Cache)，扩大Groq LPU SRAM的容量，比如光是14nm到3nm的工艺提升，SRAM就能从230MB扩大到500MB，如果以后引入3D SRAM，容量还能翻倍 SRAM变大之后，原来576个LPU能完成的70B模型推理，现在只需要256个LPU了。猜测也许可以用32个tensor并行 X 8 个流水pipeline串行，pipeline interconnect延迟能直接减半。 所以Nvidia能带来的主要提升可能是，通过扩大SRAM的容量，减少scale out卡数，从而减少通信延迟时间，提高token速度 —-------------------------------------------- Groq的SRAM路线专用产品进入Nvidia产品线，引出了第三个问题： SRAM路线会颠覆HBM路线吗？ 不会。 SRAM路线本质上是用十倍的成本换几倍的速度，只能适用于一部分愿意为低延迟付出高额溢价的市场。AI硬件市场的主旋律仍然是比拼TCO(total cost ownership)成本 做一个简单的成本核算就清楚了 以LLAMA 70B模型为例，算上KV cache，Groq需要576张计算卡组成集群。Groq计算卡零售价大约是每颗2万美元(groq CEO说实际售价远低于，那就按2000美元算)，576卡就是超过110万美元的硬件成本。而2张H100就能跑同样的模型，成本不到10万美元。成本差距是一个数量级。 Groq于是转而卖token服务，Groq的API定价确实便宜，但这是因为两个原因叠加： 第一，Nvidia的GPU云服务商通常在硬件成本上加倍的margin卖出去； 第二，Groq自己是在亏钱运营的。2025年全年，Groq用LPU做大模型推理、对外卖API的业务，营收大约4000万美元，成本却是6000万美元，毛利-50%。Groq的便宜token价格不是因为SRAM的经济性更好，而是因为VC在补贴。 那么有人愿意为速度付溢价吗？ 有。 Claude Opus 4.6 Fast模式就是一个很好的市场信号：输出速度提升2.5倍，定价直接从$5/$25涨到$30/$150 per million tokens，6倍的价格，估计是牺牲了batch带来的速度提升。 所以这部分市场是真实存在的，SRAM路线在这里有它的生态位。 但这个生态位有多大？要看ML workload的分类。不同的workload对硬件的侧重点要求差距巨大： 推理的Prefill阶段对带宽要求低但算力要求高，推理decode阶段则是反过来。R&R(Ranking & Recommendation)对算力和带宽要求都不高但对存储的容量要求巨高 （见附图） 对延迟敏感的推理workload，decode阶段对Memory bandwidth要求高，是SRAM路线的优势领域（图中红色线），主要是real time/interactive LLM：chat、copilot、agent这类需要实时响应的场景。 特别是reasoning model，SRAM路线带来的极致体验是很夸张的：H100要两三分钟跑完一reasoning，cerebras十秒就搞定了 这部分注重极致推理速度的市场有多大，我暂时没有找到一个详尽的调研，看到一个Hyperscaler的说法目前是10%左右 但是agentic flow workload，常用的agentic框架做profiling，比如SWE-Agent, LangChain, Toolformer，CPU最长可以占到90%的E2E端到端延迟，throughput瓶颈也更多的卡在CPU, 这些加起来通常远大于单次decode的延迟，SRAM路线速度优势被削弱。 而更大体量的workload：batch inference、offline processing、ranking、recommendation对延迟没有那么敏感，throughput和cost per token才是唯一的指标。这部分市场SRAM路线完全没有成本上的竞争力 H100/B200相当于大巴车，装的人多(batch processing)，每个人的车票钱很便宜，但是慢悠悠。 Groq/cerebras相当于是法拉利，极致的速度体验，但是装的人少，人均票价是大巴车十倍甚至以上。 长期来看，SRAM的成本劣势是结构性的，不会随时间收敛。6T SRAM cell天然比1T1C DRAM cell贵，这是物理决定的，和工艺无关。而且SRAM scaling已经慢了下来，从N5到N3E，SRAM单元面积几乎没有缩小 即便是速度优势，SRAM路线的缺陷在于访问速度已经接近工艺极限，很难跨代提升。特别是HBM的速度每代都在指数上升的情况下，SRAM 80T/s的速度优势很难长久维持。十年前这个路线刚刚兴起的时候，SRAM速度比HBM快了两个数量级简直是降维打击，但现在的速度差已经不到一个数量级(Rubin HBM4 22TB/s)，再过十年，两者的速度可能拉不开差距了。 所以结论很清楚：SRAM不会颠覆HBM，但它在低延迟、低batch、实时推理这个细分市场里有不可替代的价值。但长远来看，随着HBM速度指数上升的背景下，SRAM优势也会逐渐慢慢越小。 —-------------------------------------------- 写到这里，也许我们可以把这些碎片拼凑出Nvidia收购Groq之后计划的下一步雏形： 异构推理的新时代开启了 以后的推理workload本身已经分化，无法再用单一架构的最优点覆盖，体系结构最重要的是tradeoff，是尺度范围。一个架构形态在合理的tradeoff以及特定workload下可能惊为天人，用多个架构形态去迎合不同种类的workload，就是异构计算的思想 2026 GTC的最大主题，就是异构推理的系统化。推理不会由单一硬件统一完成，而会被拆成 几个部分： 控制和调度/agent runtime层交给Vera CPU 针对long context的prefill交给CPX (Content Phase aXcelerator，一个专门为prefill的compute bound特性设计的计算模块) 小模型/低延迟/low batch decode交给SRAM路线的Groq LPU，256块LPU集群 高吞吐/高并发batch decode，HBM GPU仍然是主力 以及可能会被忽略的ICMS：inference context memory storage, kv cache已经是核心基础设施，以前的异构更多是计算异构，现在的异构已然延申到了缓存异构memory hierachy heterogenity(似乎改名成了CMX: context memory storage) LPU和GPU的分工，更可能成为 inference stack 里两个不同的tier，小模型/低延迟/low batch都交给LPU，长context/high batch交给HBM GPU 目前CPX什么方式和LPU/GPU连接还尚不清楚，整个工作流程大概是，CPU做控制和调度，CPX Prefill 跑完得到几十 GB 的 KV Cache， 分配到 Groq LPU阵列SRAM，或者分配到HBM GPU，开启Decode流程 其实还有一种更大胆的猜想：如果引入speculative decoding，那么LPU完全可以跑通常尺寸较小的草稿模型，在LPU上速度极快，HBM GPU作为主力去验证草稿模型即可，这样的异构推理结构，可以让token rate大大加速，在某些场景下翻倍也是没问题的（比如代码任务模式固定，小模型很容易猜对语法，所以加速效果很好） 当 Nvidia 的眼光越过GPU，走向整个 Agentic 流程的系统级优化时，追赶它的难度已经不在一个单一维度了。以前 Nvidia 步子迈得大，靠的是 GPU 架构和参数的单点暴力跃升；而现在，随着CPX，LPU，ICMS加入异构推理，它是从“数据中心即一台计算系统”的系统视角出发，从Agentic flow的角度做底层的异构编排。 无论是系统的复杂度，还是软件栈的工作量(Dynamo/ICMS/CMX)，Nvidia 迈出的这一大步，直接把竞争门槛从“做出一颗好芯片”拉高到了“定义一整套异构系统来做普适加速计算解决方案“ —------------------------------------------------------- 不由得感慨，每一次计算范式的改变，半导体都会带来一波新的startup热潮，但当软件/应用形态逐渐收敛，最后还是变成了大厂通过收购把功能做大做全，参数做的更高，系统深度整合的更好更全面，成本更低，功耗和跑分更优秀，让startup慢慢失去独立生存的空间 比如移动互联网时代早期，也是群雄并起，有做AP应用处理器，独立基带芯片的，ISP的，GPU的各种小公司。但最后的赢家，都是从到后来把GPU，ISP，modem全都做进SoC，并且完成系统级整合的异构计算平台。 苹果收购PA semi的CPU，英飞凌的modem，掏空Imagination的GPU；高通收购ATI的mGPU，Atheros的Wifi，Nuvia的CPU，CSR的蓝牙/DSP，都是典型例子 异构推理的复杂度越来越高，能做系统级整合的公司会更有优势，这和移动SoC时代的逻辑一模一样。AI时代nvidia收购arm(失败)，收购Mellanox，收购groq，只是这个新历史轮回的开始

谷歌正式关闭 GIF 表情图库 #Tenor# 的 API 服务，这迫使微软、X、Discord 等平台寻找替代品。 Tenor API 免费提供集成服务，让其他平台的用户可以在线搜索表情包，现在关停服务后平台只能寻找替代品，像是 X 已经将 Tenor API 换成 Klipy 提供的 API (然而后者仍然是谷歌投资的)。 查看全文：

Azure刷新LLM训练纪录：7分钟训练完405B模型 128个机柜，2048个GB200节点，8192张显卡，7分钟训练完成Llama 3.1 405B。 使用的设施名叫Fairwater，训练负载分成四个并行维度——张量并行(Tensor Parallel)、上下文并行(Context Parallel)、流水线并行(Pipeline Parallel)和数据并行(Data Parallel)，各自使用不同的通信模式。通信延迟能重叠的重叠，必须等的压缩到极限。 博客：

2070T 的 AI 推理怪兽上线了，英伟达 Thor T5000，128GB 显存 再抽 5 台懒猫摄像头A3，评论区见！ 128GB 超大显存 · 100GB 光口组网 · 口袋级体积，本地直跑 284B 大模型，5 分钟开箱即用，数据零上云。 比 GB10 性能强一倍，功耗只要 130W，这头"怪兽"安静地趴在你桌上，替你把数据中心搬回家。 还在为跑大模型租 GPU 烧钱？云端按小时计费肉疼、数据上传有隐私风险、多人排队抢算力等到花儿都谢了？ 懒猫微服重磅新品——懒猫AI算力舱 X5，一台口袋大小的私有 AI 超算，彻底干掉云端推理的所有痛点！ 🔥 2070T 推理怪兽：英伟达 Thor T5000，Blackwell 架构，2560 核心 + 第5代 Tensor Core，AI 性能高达 2070T，比 GB10 直接强一倍 🧠 128GB 超大显存：LPDDR5X 统一内存，273 GB/s 带宽，本地直接跑 DeepSeek-V4-Flash 284B，文生图、文生视频轻松拿捏 🌐 100GB 光口无限组网：QSFP28 光口 + vLLM 多机联网，算力想扩多大就多大，几台舱一联就是超算集群 ⚡ 5 分钟开箱即用：预装 Ubuntu + CUDA 全套环境，不用折腾一整天配环境，插上电就能跑模型 🔒 100% 本地部署：数据物理隔离，不上云、不泄露，隐私安全拉满，彻底告别第三方云服务的套路 📦 自研 AI 应用零门槛：懒猫微服提供更多自研 AI 应用，不用折腾 AI 开发环境，装上就能跑，零基础上手 📱 内网穿透随时访问：懒猫微服提供内网穿透能力，出门在外用手机也能随时调用算力舱 AI 算力，口袋级 AI 超算随身带 💼 一机当两台用：接上键鼠显示器就是一台 Ubuntu AI 电脑，也可多机组网当私有 AI 超算集群 🔇 130W 超低功耗：远低于消费级 GPU 的 350W~450W，氮化镓适配器 + 静音液压风扇，安静又省电 一台懒猫AI算力舱 X5，把数据中心搬进家里，全家人的私有 AI 超算中心，从此不求人。 # 参与方式 - 关注我，在评论区留言任意内容，转发这条帖子 - 添加微信：lanmaoweifu 备注：X - 邀请您加入"懒猫微服用户交流群"，有任意懒猫微服群即可，无需重复进群 活动为多平台同步进行，最终汇总统计名单，我们将在"懒猫微服直播间"里直播开奖，抽取 5 位幸运用户各送出懒猫摄像头A3 一台！观看直播还有额外惊喜，欢迎关注【懒猫微服视频号】和【懒猫微服小红书账号】 # 特别提醒 1. 必须进入活动群才能获得中奖资格 2. 活动期间不可锁推中奖用户需提供参与活动截图 + 主页截图作为验证凭证 3. 本周五（7.31）晚8点懒猫微服视频号直播开奖 # 购买渠道和优惠 - 添加微信 lanmaoweifu 即可获取懒猫AI算力舱内部资料 - 京东搜索「懒猫微服」下单 - 全球包邮，UPS 红牌到家 - 懒猫零元购： - 每移植一款应用到懒猫商店可得百元红包 - 原创应用奖励翻倍 - 撰写一篇攻略可得 50 红包 - 多移多得，无上限 - 关注"懒猫微服"抖音、小红书、视频号账号，来直播间学技术，还送好礼 # 延伸阅读： 懒猫微服官网：[ 京东购买链接（支持 7 天无理由）：[ 「前世今生」介绍文章： 开发者文档[ 创始人博客： 创始人 X： @manateelazycat (