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思科的AI答卷:在泡沫与变革之间,构筑智能时代的“铁三角”
思科的AI答卷:在泡沫与变革之间,构筑智能时代的“铁三角”
AI算力突围:从“算力摸高”到“智能调度”,神州鲲泰的智算变革之道
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DTCC
HPE

国产算力的道路依然漫长,生态兼容性、软件栈的成熟度仍是需要持续攻克的难题。但神州鲲泰的实践表明,通过技术创新与生态共建,我们完全有能力在AI算力基础设施这场深刻的变革中,走出一条属于自己的、高效且可持续的发展之路。

 OpenClaw 不是云。但如果你不小心部署了它,它会让你暴露在每一个常见的云时代错误之下——只是速度更快,自主性更强。要避开这些麻烦,唯一的办法是:只在真正需要的时候使用这项技术,而不是在“一分钟前”就急着用。

对企业而言,真正的挑战不在于是否采用新技术,而在于能否构建一个面向AI时代、具备长期可扩展性和韧性的基础架构,由此也将决定数据中心在未来业务中的角色与价值。

  
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HPE 2026年网络发展预测:五大趋势指引AI时代数据中心走向

这三大理念相辅相成——“一次开发,多端部署”解决了开发效率与成本问题;“可分可合,自由流转”创新了服务形态与跨设备体验;“统一生态,系统智能”指明了生态演进方向并赋予应用AI能力。它们是鸿蒙生态区别于其他操作系统的核心设计哲学,也是开发者拥抱万物互联时代的路径。

  
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鸿蒙生态的三大核心设计哲学:解读万物智联时代的应用开发新范式

加入DIFGC 2026泰国站,与全球顶层决策者并肩,共同分享东南亚AI数据中心"基建时刻"的千亿级市场红利。

  
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泰国电价将上调!抢占AI算力新机|DIFGC 2026·泰国站重磅启航

随着Seedance 2.0面向企业用户正式公测,标志着AI视频生成技术迈入了商业化落地、工业化生产的关键拐点,也将深刻重塑着全球视频领域的竞争格局、技术路径与产业生态。

  
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一进一退!Seedance 2.0企业公测刷屏,OpenAI却关停Sora,AI视频赛道拐点将至

4月3日,全球知名大模型盲测榜单LMArena旗下聚焦AI编程能力的Code Arena公布新一期排名,阿里巴巴最新一代大语言模型Qwen 3.6-Plus登上全球榜单第二,超越OpenAI、Google、xAI等国际巨头,成为该榜单上排名最高的中国大模型。

  
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全球权威大模型盲测榜单公布,阿里千问3.6登顶中国最强编程模型

近日,千问AI眼镜接入蚂蚁GPASS,上线共享单车骑行与停车缴费等一系列“AI办事”功能。基于GPASS底层能力,用户佩戴千问AI眼镜后,只需语音唤醒,即可完成多项高频生活服务。在出行场景中,“你好千问,我要骑车”,按提示注视车辆二维码即可完成核验开锁;抵达目的地后,说一句“你好千问,我要还车”即可自动还车并结算费用。全流程无需手动操作,真正实现无感化骑行。

  
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千问AI眼镜接入蚂蚁GPASS,上线共享单车骑行、停车缴费功能

从最初的CPaaS资源聚合,到如今以AI驱动的智慧通信解决方案异军突起,讯众通信正在从“连接器”变成“赋能者”。这条第二增长曲线的成型,不仅为2025年的利润增长提供了强劲引擎,更为公司在未来数字化转型市场中奠定了差异化优势。

  
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讯众通信2025年业绩快报:第二增长曲线成型

思科正试图将其40年的网络积淀,转化为AI时代最底层的“基础设施”能力,而中国市场,正是这一战略落地的重要试验场与创新高地。正如黄志明所言,真正的竞争是营商环境的稳定、开放与公平。对于思科而言,无论技术如何更迭,其核心价值始终不变:为客户创造安全、可靠、可扩展的未来。在AI这条充满变数的长跑中,思科已经做好了打持久战的准备。

  
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思科的AI答卷:在泡沫与变革之间,构筑智能时代的“铁三角”

  当前,全球科技创新加速演进,人工智能正从技术研发迈向全场景产业落地,以智能体为代表的前沿技术,已成为赋能实体经济、深化国际科技交流的重要动力。

  
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科技赋能国际会议:枫清科技为中关村论坛打造国内前沿论坛智能体

人类无需语言或操作,只需一个想法,就能让智能体捕捉并转化为行动——想探索深海秘境,海洋探测智能体能自主调度设备,将实时画面通过意识交互传递至人类脑海;想攻克科研难题,智能体能联动全域算力,将分析过程与核心思路直接植入人类意识……

  
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智能体互联网:雏形已现,新题待解

在成果呈现方面,本次征集将形成《2026中国智能体产业图谱》,系统展示我国AI智能体领域的技术进展与应用格局。最终入选名单将于6月2日在2026(第八届)北京网络安全大会现场集中发布,并同步举行颁奖仪式。

  
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推动AI能力转化发展,“中国AI智能体领航者”征集启动

这一直是美国AI公司长期以来的隐忧。谷歌曾多次表达对知识产权盗窃的担忧。Anthropic则将MiniMax视为一家试图提取Claude的能力来增强自身产品的公司。显然,任何有志于开发AI模型的企业,都必须承诺巨额的资金投入——而训练,真的只是其中很小的一块。

  
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AI模型的最终训练,只占其总成本的一小部分

随着AI系统愈发自主,并更深地嵌入关键工作流,问题不再是它们有多么强大,而是我们能在多大程度上证明自己可以信赖它们。那些将数据信任视为可量化、可管理的资产——而非模糊愿望——的组织,将更有能力向监管者、客户和内部员工令人信服地回答这个问题。最终,AI驱动系统的持久力,将更多地取决于支撑它们的数据实践的完整性,而非原始模型的复杂度。

  
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别再怪“算法”有偏见了:没有严格的数据信任评分,AI只是放大不平等的引擎