

> 当头部大厂的万卡集群频频遭遇物理极限，模型调用的配额收紧揭示了从算力规模向算力效率演进的残酷现实。底层的架构重构已迫在眉睫。

## 显存墙与通信开销 拆解算力饥荒的底层架构

近期，由于底层算力的严重缺口，谷歌被迫限制了Gemini模型的API调用频率，而Meta的下一代大模型研发进度也因此受阻。在外界看来，这两家富可敌国的科技巨头似乎不应该为买不起芯片发愁，但真实的工程挑战远比“买更多GPU”复杂得多。当前的算力危机，本质上是芯片架构设计与大模型参数量呈指数级爆炸之间不可调和的矛盾。

技术瓶颈　当前Transformer架构在处理长文本时，会生成庞大的KV缓存（KV Cache），这需要极其惊人的显存带宽来支撑。尽管H100芯片的浮点运算能力（FLOPs）极强，但其高带宽内存（HBM）的容量与读写速度却未能同步跟上，导致了著名的“显存墙”效应。算力芯片在大部分时间里处于“饿着肚子等数据”的闲置状态。此外，在万卡集群的分布式训练中，节点间的网络通信开销呈几何级数增长，光模块与NVLink的带宽极限，直接锁死了算力线性扩展的上限。

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## 算力分配的零和博弈 研发与推理的内部撕裂

对于谷歌和Meta而言，现有的算力池是一个典型的零和博弈系统。白天，数以亿计的用户在全球各地向Gemini和Meta AI发起日常提问，生成海量的推理（Inference）请求；而夜间，工程师们又急需调用这些珍贵的算力，去训练下一代更具颠覆性的千亿甚至万亿参数大模型（Training）。

调度难题　训练任务需要高度稳定且连续的算力输出，一旦某个GPU节点因硬件故障宕机，整个训练进度就必须回滚重启，代价极其高昂。而推理任务则要求极低的延迟与高并发响应。将这两类截然不同的任务混合调度在同一个物理集群中，不仅会引发资源争抢，还会导致整体算力利用率的断崖式下跌。谷歌限制Gemini的调用，实则是无奈之下“弃车保帅”的防御性动作，旨在为内部的下一代大模型研发抢出宝贵的算力窗口。

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## 混合专家模型与稀疏化 倒逼出的技术演进路径

硬件层面的算力饥荒，正在疯狂倒逼软件算法层的自我革命。既然暴力的算力堆砌已经触达物理与经济的双重天花板，如何用更少的算力办更多的事，便成为了极客们攻坚的核心焦点。我们正在见证底层架构从“密集型”向“稀疏型”的全面跃迁。

演进方向　混合专家架构（MoE）的普及正是这一趋势的最佳注脚。通过将庞大的模型拆分为多个专注不同领域的“小型专家”，每次推理时只激活极少部分的参数，从而在不损失性能的前提下，成倍削减计算量与显存占用。此外，诸如推测性解码（Speculative Decoding）、INT4甚至单比特量化等极其硬核的技术手段，正被加速集成至生产环境中。可以预见，下一场AI战役的胜负手，将不再是谁拥有最大的算力集群，而是谁能将算力榨干到最后一个时钟周期的极致调度能力。

算力紧缺掣肘谷歌与Meta底层研发 芯片集群调度成为AI基建新木桶效应



> 科技巨头加速摆脱外部依赖，通过天量硬件投入与底层架构重构，全面开启大模型自主化征程。未来三年内的底层技术突破，或将彻底改变现有的双头垄断格局。

## 战略重构与算力军备竞赛

科技行业的盟友关系向来建立在动态的利益平衡之上。据权威渠道披露，一家长期占据操作系统与企业云服务霸主地位的跨国巨头，正以惊人的速度推进其前沿人工智能自研计划。内部文件显示，该公司的最终目标是在 2027 年全面接管技术底层，打造出在文本逻辑、多模态视觉生成及音频解析等全领域碾压当前行业标杆的自主核心系统。

这一战略转向绝非突发奇想。自去年该公司对外部核心合作伙伴的股权与合作协议进行重新界定后，其在内部研发上的束缚已被彻底解除。为了支撑这场史无前例的技术攻坚战，硬件层面的军备竞赛已经打响。目前，最新一代的顶级液冷芯片集群已经开始进入该公司的核心数据中心。按照极度激进的扩容时间表，在未来十几个月内，其掌控的总计算通量将飙升至一个令竞争对手绝望的量级，从而为下一代超大规模模型的试错提供无限算力。

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## 专用模型率先破局落地

在向终极通用大模型冲刺的漫长周期里，该团队已经在垂直生产力领域展现出了极强的工程落地能力。就在本月初，一款完全由内部团队从零孵化的语音转录模型正式对外发布。

在针对全球二十多种主流语系的严苛压力测试中，该模型在近半数的语言环境下跑出了行业断层第一的成绩，将一众老牌竞品远远甩在身后。凭借其极致的轻量化特性与极低的显存占用率，这款尖端工具将无需挂载庞大的云端算力，直接深度嵌入到全球数以亿计的企业协同办公套件中，实现商业变现的最短闭环。

从巨资扶持外部实验室到亲自下场重塑底层代码，科技寡头向外界传递的信号无比冷酷 在决定未来十年科技霸权的核心技术面前，所有的联盟都只是过渡。随着自研步伐的指数级加快，原本看似稳固的合作版图正在瓦解，一场涉及算力、人才与应用生态的全面战争已悄然打响。

微软重金部署GB200算力集群 剑指2027全栈AI自研技术主权



> 智谱正式开源新一代基座模型 GLM-5，以 744B 参数规模问鼎开源榜首，在长程任务与系统工程能力上实现对标国际顶尖水平的重大突破，重新定义 AI 工程化边界。

## 性能跃迁 迈向Agentic Engineering时代

智谱今日发布的 GLM-5 不仅仅是一次版本号的更新，更代表着大模型能力范式的转移——从单一的代码生成进化为能够独立处理复杂系统工程的 **“Agentic Engineering”**。

在权威的 Artificial Analysis 全球榜单中，GLM-5 强势位居全球第四，并摘得 **开源模型第一** 的桂冠。其工程化实战能力已逼近 Claude Opus 4.5
*   **编程对齐** 在 `SWE-bench-Verified` (77.8分) 和 `Terminal Bench 2.0` (56.2分) 中均取得开源界最佳成绩，超越了 Google 的 Gemini 3 Pro。
*   **长程智能体** 在 `BrowseComp` 及复杂工具规划测试 `τ²-Bench` 中稳居开源首位，展现了卓越的任务拆解与执行能力。
*   **经营决策** 在模拟商业环境的 `Vending Bench 2` 测试中，其长期规划能力表现出类拔萃。

![Generated Image February 12, 2026 - 11_09AM (1).png](https://static.downly.cn/images/a81c005a2294b9c18c77ea0461a92130.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 技术硬核 稀疏注意力与异步进化

GLM-5 的强大性能源于底层架构的彻底重构：
1.  **参数规模暴力美学** 模型参数量从前代的 355B 暴涨至 **744B**（激活参数 40B），预训练数据量更是提升至 **28.5T** Token。
2.  **Slime 进化框架** 引入全新的异步智能体强化学习算法，使模型能够像人类一样在长程交互中不断自我修正与进化。
3.  **效率优化** 集成 **DeepSeek Sparse Attention**（稀疏注意力）机制，在处理超长文本的同时，大幅降低了推理成本与显存占用。

## 生态闭环 全面适配国产芯

为了打破算力瓶颈，GLM-5 在发布之初便完成了广泛的硬件适配。目前，该模型已实现与 **华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、海光** 等国产主流算力平台的深度兼容。通过底层的算子级优化，确保了在国产芯片集群上的高吞吐与低延迟运行。

与此同时，智谱同步推出了基于 GLM-5 的 **Z Code** 编程工具，支持多智能体并发开发。更令人瞩目是其办公生态的打通——GLM-5 可直接将素材转化为 Office 文档，并作为原生插件嵌入 Excel，将大模型能力无缝注入日常办公流。

目前，GLM-5 模型权重已通过 Hugging Face 和 ModelScope 正式开源，遵循 **MIT License** 协议，允许全球开发者自由商用。

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