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RSS订阅原创 智算中心第一步：如何明确业务目标，避免“建了没人用”？
摘要： 多地智算中心因目标模糊导致资源闲置，核心问题在于建设前未明确“为谁而建”。调研发现，智算中心业务目标可分为四类：科研支持、大模型训练、推理应用和算力租赁，不同目标对应不同技术架构。目标错位会导致资源浪费、用户流失等问题。建议建设前通过用户调研、技术拆解和目标文档化三步明确需求，避免“边建边想”。清晰的业务定位是项目成功的关键，能有效匹配资源、提升ROI。
2025-11-14 14:42:31
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原创 不是交钥匙那么简单：智算中心项目文档归档与运营交接全流程
智算中心交付关键：从竣工到运营的无缝衔接 摘要：智算中心项目交付常见"建得好用不了"的困境，核心在于缺乏系统化的交接机制。本文提出交付两大关键：一是建立完整的项目文档归档体系，包括技术文档、软硬件资料和合规材料；二是设计运营团队交接机制，涵盖7项核心内容（设备、账号、密钥等）和实操培训。重点防范配置记录缺失、软件未归档等6大"翻车点"，强调交付不仅是交设备，更是交系统能力和风险控制能力。真正的项目成功在于"交得明白、用得安心"，避免后期高昂的运营成
2025-11-12 17:10:22
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原创 算力项目从交付到验收：建设方和甲方最容易“吵架”的10个瞬间
很多施工单位以为：“我们技术做得好，甲方自然满意。但现实是——项目的最后阶段，技术不是核心，沟通才是决胜关键。真正成熟的基础设施建设者，早在项目初期就规划好了交付环节、风险管控、验收逻辑与资料归档。少一份文档，多一次争吵；少一次解释，多一场返工。希望你不是“只会干活的工人”，而是能带着甲方“走完一整段旅程”的合作者。
2025-07-24 15:59:11
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原创 “规划一拍脑袋、落地一地鸡毛”？算力项目决策最容易翻车的五个盲点
一个优秀的算力项目规划者，不一定懂CUDA，但一定懂“为什么要做这件事”。你不是来选卡的，不是来比机房的，也不是来看设备清单的。你是来：发现“真实的数字需求”协调“多方资源与约束”构建“未来五年的战略基础设施”不是谁都能做规划，但做得对一次，影响的是一个区域的下个十年。“我不是在搞算力项目，我是在做区域数字底座的系统布局。
2025-07-24 15:58:22
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原创 从第一次拜访到中标，拿下算力项目的6步打法
客户有节奏，你有策略；客户有顾虑，你有预案；客户提RFP，你早已埋伏。成交不在签字那一刻，而在每一次推进节奏的控制中悄悄发生。
2025-07-23 16:12:46
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原创 当算力遇上银发经济：能让老年生活越活越值钱？
还记得小时候我们听父母讲：“老了就该颐养天年”？可你想过没，2050年中国将有超过4亿老人，比整个美国人口还多！这不是一个冷冰冰的数据，而是你我父母、甚至未来的我们。传统养老靠人、靠钱，效率低、负担重。而今天，一场技术的巨浪正悄然改变着这一切。从智慧养老社区到AI健康管家，从远程陪伴机器人到个性化药物分发系统，正重新定义老龄生活的边界。当“银发”遇上“智脑”，未来的老年生活不仅不“老”，反而可能比你现在还潮！
2025-07-23 16:11:53
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原创 从上机率到回款率：投资人看算力项目的五个关键指标
GPU是烧钱的，项目是复杂的，而投资人能看的，永远只有数字。一个算力项目到底值不值得投？不看创始人的故事、不看PPT的漂亮，更重要的是：关键运营指标达不达标。今天这篇文章，我们从投资人视角，复盘一个算力项目的五个关键KPI指标，看清什么才是真正的“能跑又能赚”。
2025-07-09 10:43:53
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原创 一线销售都在用的算力项目全流程实战指南
在算力行业，一线销售干得好的，不是话术最溜的，而是最懂“项目流程+客户心理”的人。这是一篇专为算力销售打造的【全流程实战指南】，不讲空话，只讲你今天就能用上的干货。无论你是做AI基础设施、智算中心、GPU集群，还是提供一体机/租赁服务，这篇文章都值得你反复阅读、收藏转发。
2025-07-09 10:43:01
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原创 一份“万能算力投标书”是如何炼成的？
今天我们就来一次拆书实战，带你看清：一份能打的算力投标书应该长什么样？哪些地方是对手的“盲区”？怎么把“写标书”变成“售前破局”的杠杆？
2025-07-08 17:28:29
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原创 只给我2周时间做方案？别慌，这样搞算力售前效率翻倍
本文将复盘我在多个“高压时限”项目中的应对方法，分享一套高效提案工作流 + 工具链 + 沟通方法论，让你两周不慌，三天搞定。
2025-07-08 17:26:00
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原创 当算力遇上裁员降薪：AI抢饭碗，打工人何去何从？
在AI时代，努力和忠诚不是保命符，算力和理解力才是生存证。你可以恨AI，但你必须拥抱它。你可以被裁员降薪，但你不能被时代抛弃。请记住这个时代最真实的潜规则：不是你不够好，而是AI更好；不是你不配拥有，而是你还没学会掌控。
2025-07-07 16:51:13
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原创 搜索算法：撑起AI的“方向盘”
搜索算法，是AI的“方向盘”和“指路明灯”。没有搜索算法，AI的计算再强也容易“走错路”；有了搜索算法，它就能在复杂的决策空间中找到最佳答案。
2025-07-04 10:47:35
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原创 人工智能100问☞第55问：用显卡挖矿和训练AI本质有啥不同？
用显卡挖矿是通过重复单一计算（哈希碰撞） 来争夺数字货币奖励，属于消耗性计算；而用显卡训练AI是通过复杂数学运算（如梯度下降） 调整模型参数，属于生成性计算。
2025-07-04 10:43:19
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原创 AI数据中心改造实录：从传统IDC到智算中心
在AI席卷各行各业的当下，传统IDC已经越来越跟不上算力时代的节奏。尤其是在H100动辄700W、整柜功耗过百千瓦的大背景下，风冷，真的不够用了。液冷？现在是时候该上场了。
2025-07-03 16:40:16
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原创 一文了解英伟达（NVIDIA）DGX、EGX、IGX、HGX、MGX
英伟达不只是做GPU芯片的公司，它正在构建一整套AI算力基础设施体系。从云到边缘，从训练到推理，从模块到整机——DGX、HGX、MGX、EGX、IGX，正是这个生态的五大支柱。
2025-07-02 14:07:59
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原创 人工智能100问☞第54问：为什么芯片架构决定AI能力的上限？
正如城市容量由道路网决定，AI能力的天花板，早被芯片架构在图纸上画好 —— 突破“墙”的限制，才能打开下一轮智能爆发。
2025-07-02 14:04:11
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原创 人工智能100问☞第53问：为什么AI训练比推理更吃算力？
训练是AI的“重型工厂”，推理是“自动化流水线”——前者造模型，后者用模型，这才是算力鸿沟的本质。
2025-07-01 15:52:01
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原创 人工智能100问☞第52问：什么是FP16、INT8？
两种精度本质是效率与精度的权衡——FP16是“够快且够用”，INT8则是“极速但妥协”，开发者需按场景灵活选择。
2025-07-01 15:50:32
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原创 从需求到落地：一个AI训练平台的售前全流程复盘
一套成熟的AI训练平台落地背后，售前的价值远不止是“GPU推荐器”，而是从需求梳理、架构设计，到竞品PK、ROI测算、POC验证，每一步都在影响成败。本文复盘一个真实客户项目，带你完整走一遍从0到1构建AI训练平台的售前全过程。
2025-06-27 16:17:41
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原创 “AI+实验室”综合融合解决方案
“AI+实验室”通过系统化集成智能技术，能够从根本上改善传统实验室的瓶颈问题，为科研与生产提供高效、可靠和可持续的创新支撑。
2025-06-27 16:13:39
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原创 客户说“先放放”，如何打破算力项目僵局？
很多算力项目，从这句话开始，就陷入了“无限搁置”的死循环。客户没说不需要，也没说不要你，但你永远等不到下一次会议通知。别天真。“放一放”不是节奏慢，而是你没给他“必须动”的理由。这篇就来教你：如何破解算力项目“沉默区”，重新激活客户、重启需求、推动成交。
2025-06-26 09:39:24
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原创 别被“GPU热”迷了眼，真正的决策者，都盯这三个算力底层变量
一个项目的成败，不是由“是否能建起来”决定的，而是由“建起来之后能不能持续跑、持续转化、持续升级”决定的。真正的顶层设计者，看的不是“显卡堆成山”，而是下面这三类底层变量。
2025-06-24 14:23:55
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原创 人工智能100问☞第51问：GPU、CPU、TPU 有啥不同？
CPU 是全能调度者，GPU 是并行计算专家，TPU 是深度学习专用加速器。
2025-06-24 14:21:50
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原创 一文了解英伟达（NVIDIA）所有显卡芯片
英伟达（NVIDIA）的产品线庞杂繁复，从面向游戏玩家的GeForce RTX系列，到数据中心的H100、B200，再到Jetson、DRIVE等边缘智能平台，一般人很难以厘清其全貌。这篇文章将用通俗而专业的语言，一文打通英伟达显卡芯片体系，让你彻底读懂这个GPU帝国是如何运转的。
2025-06-23 09:47:26
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原创 人工智能100问☞第50问：为什么AI离不开强大的算力？
强大的算力是AI的“发动机”，它支撑着海量数据的实时处理、复杂模型的训练优化以及高并发场景的毫秒级响应，让AI从理论走向实际应用。
2025-06-23 09:42:36
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原创 想做一张“产业图谱”？先搞懂算力生态的五种角色分工
最近很多地方都在画所谓的“AI产业图谱”——一堆logo贴满PPT；箭头连线看着复杂；仿佛产业闭环已经跑通。但结果是：招不来核心玩家；圈不住真实应用；看起来像闭环，实际上是“闭门造图”。真正的问题不是图没画好，而是你没搞清“谁在生态里干什么”？
2025-06-18 14:33:41
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原创 人工智能100问☞第49问：AI如何实现逻辑思考？
AI的“思考”是通过拆解问题、多路径探索、自我验证三步曲，模仿人类的慢思考过程；其依托思维链架构、神经符号系统与强化学习微调，实现从统计拟合到结构化推理的跨越。但当前仍是“形式化推理”，离人类的直觉创新仍有本质差距。
2025-06-17 17:20:17
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原创 人工智能100问☞第48问：GPT是怎么生成文本的？
GPT生成文本的核心机制是通过Transformer架构的自回归模型，基于已输入内容逐词预测概率最高的后续词汇，循环迭代直至形成完整文本。
2025-06-16 19:04:20
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原创 不只拼芯片，算力项目的核心壁垒藏在哪？
投资算力项目，你是不是也以为“有H100就是王者”？其实真相是：拼芯片只是门槛，拼服务才是胜负手。设备可以买，客户也能租，但服务能力、运营效率、系统稳定性才是穿越周期的护城河。
2025-06-16 19:00:29
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原创 假设检验：AI背后那双看不见的“验算眼”
在人工智能越来越“聪明”的今天，我们如何判断它的判断靠不靠谱？一个模型识别率高一点，它就真的更好吗？某个推荐算法更“个性化”，是巧合还是实力？
2025-06-13 16:38:09
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原创 人工智能100问☞第47问：为啥AI需要“反向传播”？
反向传播是AI的“学习反馈引擎”，将纠错信号从输出端精准回传至每一层参数，实现从数据中自动提炼复杂模式的能力。没有它，深度学习将退化为“随机猜测”，ChatGPT、自动驾驶等突破亦无从谈起。正如AI教父Hinton所言：“反向传播让机器拥有了从错误中学习的能力，这是智能的核心。”
2025-06-13 16:35:56
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原创 一台服务器撑起一个AI团队：中小企业如何部署私有大模型？
别觉得这是幻想，现在越来越多的中小企业，正在用一台服务器，悄悄搭建属于自己的“私有大模型”，跑通从训练、微调到推理落地的全流程。
2025-06-12 17:14:32
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原创 人工智能100问☞第46问：AI是如何“学习”的？
AI的学习是数学优化过程，其智能源于模型对数据规律的统计归纳能力，而非人类的主观意识。当前技术仍依赖高质量数据与算法设计，离“自主思考”尚有距离。
2025-06-12 17:09:36
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原创 算力通胀：为什么AI越来越贵？我们还能怎么玩得起？
一边是模型越来越强，一边是成本越来越高。AI的“通胀”，不是算法的问题，而是算力生态的系统性挑战。
2025-06-11 11:13:36
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原创 人工智能100问☞第45问：为什么说“数据是AI的燃料”？
在AI的世界里，没有数据就没有智能，有烂数据就会变“智障”。真正的AI竞争，不止在模型架构、算力部署，更在于：谁有“高质量数据”、谁能“高效处理数据”、谁能“用好数据做闭环”，数据不是“资源”，是“血液”。
2025-06-11 11:11:17
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原创 客户一句“我们要上AI”，我如何用一张图搞定算力选型？
很多项目之所以流产，并不是客户没钱，也不是竞品太强，而是客户根本没理解自己需要什么。而我们作为售前，最关键的能力不是堆参数，而是建认知。当你能用一张图帮客户看懂方向、控制预算、拆解方案，你就拥有了赢单的核心竞争力。
2025-06-10 14:19:08
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原创 人工智能100问☞第44问：AI和传统软件的核心差别在哪里？
AI与传统软件的核心差别在于：传统软件严格遵循预设规则执行确定任务，而AI通过数据自主学习并动态优化决策。
2025-06-10 14:15:29
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原创 当算力遇上刮刮乐：AI如何颠覆“运气”的游戏规则？
还记得小时候在小卖部门口刮刮乐的激动时刻吗？一块钱一张，一刮定乾坤。有人一夜暴富，也有人十刮九空。看起来全靠“运气”，但今天我们要讲的，不是运气——而是算力。
2025-06-09 16:41:40
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《数字低空测试与验证白皮书（第一阶段）》
2025-04-23
低空通导监气技术白皮书
2025-04-22
通感一体赋能数字低空网络白皮书
2025-04-21
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