仿真跑了100%通过，实测76%——我的具身智能与Rust高性能向量数据库踩坑实录
大家好，我是许彦，一个在机器人领域摸爬滚打了五年的工程师。从早期的机械臂到如今的人形机器人，我见证了无数仿真模型在实验室里完美运行，却在真实世界的传感器噪声、延迟和标定误差面前折戟沉沙。这种“仿真很美好，真实世界很残酷”的体验，几乎每个搞硬件和具身智能的人都深有体会。今天，我想和大家聊聊一个我在重构…
AI基础设施
Blackwell B200 发布背后的 ROI 陷阱：为什么 90% 的 AI 基础设施初创公司正在消亡
站在 2026 年 8 月回望，AI 的叙事逻辑已经彻底变了。两年前，我们还在讨论 GPT-5.5 的推理能力何时突破人类水平；现在，会议室里的焦点是 Blackwell 架构（B200/B300）带来的算力密度革命。作为看过上百个 AI 项目 BP 的投资人，我必须直言：过去两年最赚钱的 AI 创…
我们给汽车零件厂上了AI视觉质检，半年后怎样了
大家好，我是沈青锋。搞过两次创业，现在在琢磨怎么用AI把制造业的效率盘活。这行当太旧了，流水线上的问题发现靠人盯，效率低得可怜。我第三个项目，就是用AI+制造业做点事。最近Rust 1.81发布了，我琢磨着这东西能不能用在AI基础设施上。不是画饼，是实在的工程问题。 编译器优化与安全修复：Rust …
我在 UltraCluster 里烧了 32 个小时，才看清 Trainium3 互联架构这枚棋子的真正落点
如果你在 2024 年底问我，十万卡训练集群的账本还能怎么砍，我会说“下一代 GPU 的显存带宽再翻一倍，网络换成 800G，也就这样了”。但今年年初在 UltraCluster 上跑完千亿模型全量预训练后，我重新理解了这个问题。这场棋局的关键变量不是算力密度，不是显存容量，而是芯片间的互联拓扑能否…
Blackwell Ultra的算力倍增神话：为什么我赌这张芯片不会成为下一个被高估的VC筹码
我桌上摆着三份投资备忘录。第一份是2021年某AI芯片初创公司的BP，PPT里写着“算力超英伟达A100”，上个月这家公司已经进入清算程序。第二份是2022年某大模型公司的融资材料，承诺“6个月内追平GPT-4”，现在他们还在为现金流发愁。第三份是今天早上刚到的——一家头部云厂商的GPU采购评估报告…