Vera Rubin

2026年 8月 3日

存储是每个代理式 AI 工作流的积极组成部分。当智能体检索企业知识、访问持久内存、重复使用键值 (KV) 缓存数据、执行工具并生成新结果时，

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2026年 7月 21日

最初是离散 AI 模型训练和面向人类的聊天界面，后来演变为始终在线的 AI 工厂，致力于大规模生产智能。现在，

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2026年 7月 20日

对 AI 的需求持续加速。工作负载变得越来越大，模型变得越来越复杂，并且以前所未有的速度部署 AI 计算基础设施的压力越来越大。

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2026年 7月 16日

代理式 AI 改变了 AI 工厂的基础设施模式。在生成最终答案之前，一个请求可以触发多次模型调用、工具调用、内存查找、策略检查、

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2026年 7月 10日

在充分利用计算能力之前，大语言模型 (LLM) 训练工作负载越来越多地遇到 GPU 显存限制。模型权重、梯度、优化器状态、

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2026年 6月 10日

AI 工厂正在改变数据中心基础设施的功能。与传统数据中心不同，AI 工厂旨在大规模制造智能。它们运行功率密集型训练和推理工作负载，

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2026年 5月 31日

AI 时代正在催生一种新型基础设施：AI 工厂。AI 工厂能将数据转化为智能，赋能规模空前的自主AI 智能体。借助加速计算，

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2026年 5月 14日

代理式推理通过引入非确定性轨迹（即AI智能体在执行任务时生成的动作、观察结果和决策），从根本上改变了推理工作负载的运行时特性。

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2026年 5月 5日

生成式 AI 具有爆炸性的第一章由发送请求的人类和响应的模型定义。代理式章节有所不同。智能体不会遵循预先确定的动作序列。它们可以调用工具，

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2026年 3月 25日

在 AI 时代，电力是终极限制，每个 AI 工厂都在硬极限内运行。这使得每瓦性能 (将功率转换为创收智能的速率) 成为现代 AI…

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