算力
大模型价格战背后是推理算力成本的较量。MoE架构、KV Cache优化、量化与自建集群成为降本抓手，厂商开始在算力账本上精打细算。
算力
大模型训练推理需求爆发，智算中心在多地加速落地。国产算力卡出货放量，但互联、显存、软件生态仍是硬仗，混合算力调度成为新课题。
算力
大模型从训练走向规模化推理，算力需求结构生变。华为昇腾、寒武纪等国产芯片加速适配，云厂商自研芯片入局，推理侧的性价比之战正在重塑国产算力格局。
算力
DeepSeek以极致推理成本搅动市场，智谱、Kimi、千问、豆包加速万卡集群落地。本文梳理国产大模型算力军备竞赛的底层逻辑，解析训练与推理两端的关键变局。
算力
昇腾、寒武纪等国产芯片在推理场景适配提速，云厂商推出国产卡实例，模型厂商主动优化兼容性，推理侧的规模化落地窗口正在打开。
算力
DeepSeek以极低训练成本震动业界，阿里千问持续压降推理价格，智谱、Kimi跟进优化，国产大模型正把算力从稀缺豪赌变成可精算的工程问题。
算力
随着DeepSeek、千问、豆包等模型调用量攀升，推理算力成为新战场，厂商围绕单位token成本、显存带宽和调度效率展开优化，价格与性能竞争同步升温。
算力
近日多地智算中心项目密集落地，算力规模持续扩张，但国产芯片利用率、互联效率与软件生态短板仍存，供需结构性错配成为行业焦点。
算力
大模型价格战背后是算力成本的博弈。DeepSeek、千问、豆包等纷纷压低推理价格，国产芯片与集群调度成为关键变量，算力效率正取代单纯堆卡成为新竞争点。
算力
训练集群规模不断刷新，但利用率才是真问题。智谱、月之暗面等公司在调度框架、混部策略和国产卡适配上持续投入，算力效率正成为比堆卡更难的功课。
