Category: 技术文章

据行业最新消息，聚焦GW级Token工厂，解码下一代算力底座｜6月30日，深圳

进入2026年，人工智能产业正迈入新的发展阶段

从更深层次来看，行业关注的焦点已从”参数、训练和模型竞赛”，转向”推理、Token和生产力”

值得关注的是，大模型、AI Agent和具身智能快速发展，推动Token消耗呈指数级增长，算力成为数字经济时代的核心生产资料

从更深层次来看，从芯片、服务器、数据中心，到供电、制冷、储能，再到云服务、算力运营和产业应用，一场围绕AI基础设施的价值重构正在展开

从更深层次来看，以PFlops和GPU数量衡量算力的时代，正在演变为以Token生产效率和交付能力为核心的新阶段

从更深层次来看，芯片、液冷、HVDC与模块化如何支撑GW级Token产能

从更深层次来看，答案，即将在2026中国智算产业生态发展年会现场揭晓

从更深层次来看，大会完整议程现已正式发布（点击参看详情），可扫描下方二维码申领免费观众票或选购嘉宾通票参会

业内人士指出，1、从算力革命到Token爆发，AI进入推理时代 2026年正成为Token爆发元年

值得关注的是，产业竞争的关键已不再是模型参数规模，而是谁能够以更低成本、更高效率生产和交付Token

从更深层次来看，传统以训练为核心的基础设施，正向推理优先、训练推理协同的新架构演进，算力资源配置、网络架构、调度体系和基础设施建设模式均面临新的挑战

值得关注的是，大会期间，中国信息通信研究院云计算与数字化研究所副所长（主持工作）栗蔚将带来《从算力革命到Token爆发，算力服务的新范式》主题分享，解析Token经济下基础设施演进逻辑和算力服务模式变革

从更深层次来看，英特尔智算中心技术总监吴一鸣将分享《从”训练优先”到”推理为重”：如何重构混合算力底座最优解》，探讨混合算力架构如何实现资源利用率和成本最优化

从更深层次来看，算力海洋总裁兼联合创始人孙彬将发布《Token产业年度全景报告：算力、模型与商业化的真实图景》，系统分析全球Token市场发展趋势及中国绿色低成本算力的发展机遇

业内人士指出，2、基础设施价值重构，电力与制冷成为关键能力 随着单柜功率持续提升，千卡、万卡乃至GW级智算中心陆续出现，数据中心建设逻辑正在发生深刻变化

值得关注的是，电力与散热能力已成为决定算力产能的核心资源

值得关注的是，美的楼宇科技解决方案与交付总监杨鹏宇将分享《从制冷到算力：AI基础设施的价值重构》，探讨AI基础设施如何从支撑体系升级为核心生产力

从更深层次来看，腾讯数据中心专家工程师张佳斌将带来《800V直流供电与新型电力架构：突破AI算力供电瓶颈》主题演讲，重点解析新型供电架构对智算中心建设的支撑作用

从更深层次来看，广东智光综合能源有限公司数据中心业务部解决方案总监纪铎鹏将分享《面向数据中心及新型电力系统的级联高压储能及SST解决方案》，探讨通过能源技术创新提升数据中心运行效率和能源利用能力

业内人士指出，AI产业的竞争已不再局限于芯片和模型，而是整个基础设施体系能力的竞争

从更深层次来看，3、GW级Token工厂崛起，智算产业迎来超级工程 随着推理需求快速增长，”Token工厂”成为产业新热点

值得关注的是，未来AI基础设施是否会演变为专门生产Token的超级工厂，GW级算力集群是否会成为新的基础设施形态，正成为行业关注焦点

从更深层次来看，润泽智算科技股份有限公司副总经理兼首席技术官沈诚将发表《GW级智算集群的”算力担当”》主题演讲，分享超大规模智算基础设施建设经验

从更深层次来看，华为集群计算解决方案总监林永琪将围绕《系统突围：国产算力集群的工程化实践》，解析国产算力生态从”可用”走向”好用”的实践路径

业内人士指出，大会还将举行高端对话《GW级Token工厂之问：是产业趋势，还是一场高杠杆豪赌

值得关注的是，》，围绕Token工厂的形成逻辑、电力瓶颈、GW级产能建设和商业模式展开讨论

值得关注的是，4、Token经济催生新的产业生态 随着AI应用快速落地，Token正逐渐成为衡量AI生产力的重要价值单位

从更深层次来看，从Agent到数字员工，从智能客服到工业智能体，企业级应用推动Token消费进入高速增长阶段

值得关注的是，出门问问创始人、CEO李志飞将在《Token效率革命：从”超级个体”到”超级组织”的跃迁路径》中，探讨AI对企业组织形态和生产方式的重构

从更深层次来看，大晓机器人副总裁、开悟世界模型负责人王飞将分享《开悟世界模型：构筑原生大脑，驱动物理智能体持续进化》，展示世界模型和物理智能体带来的产业机会

从更深层次来看，大会创新设置”Token闪话：智算引力现场”，聚焦真实案例和产业需求，围绕Token场景应用、推理优化、算力调度、模型部署和商业运营等议题展开深度交流

值得关注的是，5、从报告发布到生态共建，产业协同形成新共识 本届大会将发布三项年度研究成果，包括《2026 AI智能体产业生态图谱》、《2026年中国第三方算力中心服务商发展研究报告》以及《算力底座之争：智算芯片产业链、竞争态势与趋势研判白皮书》，系统呈现产业格局与发展趋势

从更深层次来看，大会现场还将举行”算力海洋全球伙伴共同体”启动仪式，推动跨区域、跨产业链协同合作

值得关注的是，同期举办的2026中国智算产业年度评选颁奖典礼，将聚焦AI基础设施、算力服务、创新应用和生态建设等方向，表彰18家中国智算产业发展的优秀企业和创新实践

从更深层次来看，此外，大会还设置闭门商务配对会，时代飞扬、优刻得、互盟科技、云天励飞、电信国际等多家产业链核心企业，将围绕算力基础设施建设、国产算力生态以及海外智算布局展开深度交流

业内人士指出，同期举办的创新成果展上，凌雄技术、丰润达科技、粤港湾智算、赛诺信致、卡特彼勒、比特智算、飞宇光纤、算力海洋、LIASAIL、数势云创等数十家企业展出创新产品及解决方案

从更深层次来看，从算力革命到Token爆发，从基础设施升级到GW级Token工厂崛起，中国智算产业正迎来新一轮发展机遇

业内人士指出，2026中国智算产业生态发展年会将汇聚产业链核心力量，共同探讨下一代算力基础设施建设路径和Token时代的发展机遇

随着IDC行业的快速发展，可持续发展将成为未来竞争的关键

如果您正在寻找优质的云服务器，欢迎访问 www.isclouder.com 了解更多

行业动态更新：吴新宙：英伟达的芯片自己也不够用，黄仁勋会介入调解内部纷争

北京时间 7 月 16 日，据《商业内幕》报道，就连英伟达也无法完全避免 AI 芯片短缺的影响

从更深层次来看，据英伟达汽车业务负责人吴新宙透露，该公司的汽车部门至今仍需要在内部竞争，以获得那些让英伟达成为全球市值最高公司的 GPU

值得关注的是，吴新宙在周一播出的 The Verge 播客节目《Decoder》中表示：“即使在英伟达，我们用于计算的 GPU 供应实际上也是有限的

业内人士指出，” 随着 AI 公司建设大规模数据中心，英伟达芯片的需求持续激增

从更深层次来看，吴新宙表示，英伟达内部不同团队也经常需要竞争，以获得训练和测试自身 AI 模型所需的计算资源

业内人士指出，我基本上每周都要和同事们协调，决定如何分配不同的计算资源，有时用于训练，有时用于测试，以支持公司内部的不同工作任务

值得关注的是，吴新宙的这番话让人们难得一窥英伟达内部如何分配资源，这家公司的 GPU 已成为生成式 AI 热潮的基石

值得关注的是，由于 OpenAI、微软、Meta、xAI 和亚马逊等公司竞相构建规模越来越大的 AI 模型，芯片一直供不应求

值得关注的是，吴新宙表示，资源分配决策并非仅由短期收入驱动

从更深层次来看，”当被问及如何进行这些权衡时，吴新宙这样回答

业内人士指出，吴新宙表示，英伟达会在当前业务需求和长期战略机会之间进行平衡，其中包括黄仁勋所称的“零万亿美元业务”，也就是那些目前尚不存在、但未来可能成长为价值数万亿美元的新市场

值得关注的是，吴新宙表示，英伟达相信“一切移动之物终将实现自动化”，目前正在大力投资，为自动驾驶汽车提供芯片、软件、AI 模型、仿真工具和安全系统

值得关注的是，尽管汽车业务规模仍远小于英伟达蓬勃发展的数据中心部门，但黄仁勋仍持续将其作为优先发展方向

从更深层次来看，吴新宙表示：“我们都是自动驾驶未来的坚定信徒，包括黄仁勋本人

从更深层次来看，我们持续在这项技术和这个未来方向上投入，不仅从外部计算资源的分配上，也从晶圆厂产能上予以支持

值得关注的是，” 吴新宙还表示，随着市场对英伟达芯片需求的持续飙升，就连半导体制造产能也已演变为公司内部又一个争夺焦点

可以预见，这一趋势将在未来深刻影响IDC行业格局

如果您正在寻找优质的CN2线路，欢迎访问 www.isclouder.com 了解更多

据行业最新消息，澳大利亚将推出其人工智能标准并在政府内设立人工智能办公室

IT之家 7 月 15 日消息，澳大利亚联邦政府当地时间今日宣布将推出其人工智能标准并在总理和内阁部内设立人工智能办公室，统筹该国人工智能发展，确保该国能抓住这一历史机遇并保障公民安全

业内人士指出，这些算力设施需在最合适的地点建设并征求当地社区的意见，需要承担电力基建成本，必要时减少用电以提升电网弹性，尽可能节水

值得关注的是，澳大利亚还承诺将为该国文艺工作者和媒体提供最强有力的版权保护

业内人士指出，澳大利亚政府称其做法将有助于进一步促进澳大利亚经济增长，强化国家主权，确保符合国家利益的福利，并提升公民生活水平

业内分析认为，AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

如果您正在寻找优质的香港大带宽服务器，欢迎访问 www.isclouder.com 了解更多

据行业最新消息，我国《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》今起施行，明确服务提供者安全主体责任

IT之家 7 月 15 日消息，国家互联网信息办公室、国家发展改革委、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局于 4 月 10 日联合公布《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》（以下简称《办法》），该办法自今起施行

值得关注的是，IT之家注：拟人化互动服务是指企业利用人工智能技术，向境内公众提供模拟自然人人格特征、思维模式和沟通风格的持续性的情感互动服务，包括通过文字、图片、音频、视频等形式提供的情感照护、陪伴、支持等互动服务

业内人士指出，其中智能客服、知识问答、工作助手、学习教育、科学研究等不涉及持续性情感互动的服务，不适用该《办法》

值得关注的是，近年来，拟人化互动服务在文化传播、适幼照护、适老陪伴等领域的创新应用不断涌现，但同时，危害未成年人身心健康、影响网络信息安全、威胁公民生命健康以及加剧伦理偏差等问题也日益显现

从更深层次来看，《办法》提出，国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，鼓励拟人化互动服务创新发展，对拟人化互动服务实行包容审慎和分类分级监管

业内人士指出，在促进措施方面，国家支持算法、框架、芯片等技术的自主创新，推进技术研发和相关标准建设，鼓励服务提供者有序拓展文化传播、适幼照护、适老陪伴、特殊人群支持等领域应用，同时加强安全知识和法律法规的宣传普及

业内人士指出，《办法》明确规定了提供拟人化互动服务不得从事的六类活动，包括：生成危害国家安全、荣誉和利益，煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度等内容；生成鼓励、美化、暗示自残自杀等损害用户身体健康，或语言暴力等损害用户人格尊严与心理健康的内容；生成诱导、套取国家秘密、工作秘密、商业秘密、个人隐私和个人信息的内容；向未成年人用户生成可能引发未成年人模仿不安全行为、产生极端情绪、诱导未成年人不良嗜好等影响未成年人身心健康的内容；过度迎合用户、诱导情感依赖或者沉迷，损害用户真实人际关系；通过情感操纵等方式，诱导用户作出不合理决策，损害用户合法权益

业内人士指出，在安全管理方面，《办法》要求拟人化互动服务提供者明确安全主体责任，加强服务全生命周期安全管理，保障数据安全，保护用户权益

值得关注的是，明确不得向未成年人提供虚拟亲属、虚拟伴侣等虚拟亲密关系服务；向不满十四周岁未成年人提供其他拟人化互动服务的，应当取得其父母或者其他监护人的同意

业内人士指出，《办法》还规定了安全评估和算法备案相关制度

值得关注的是，安全评估主要针对上线拟人化互动服务或增设相关功能、使用新技术新应用导致服务发生重大变化、注册用户 100 万以上或月活跃用户 10 万以上、存在可能影响国家安全或公共利益等安全风险等情形

业内人士指出，评估内容包括服务安全保障措施建设情况、训练数据处理情况、用户极端情境的识别与应急处置情况、用户规模与年龄结构等

业内人士指出，此外，服务提供者还须按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行算法备案手续

业内人士指出，《办法》同时明确推动人工智能沙箱安全服务平台建设，鼓励服务提供者接入沙箱平台进行技术创新和安全测试

从更深层次来看，国家网信办有关负责人表示，拟人化互动服务的发展与治理需要政府、企业、社会、网民等多方参与，共同维护良好网络生态，促进人工智能向上向善

从更深层次来看，《国家网信办征求意见：禁止诱导未成年人沉迷数字虚拟人服务》

随着IDC行业的快速发展，可持续发展将成为未来竞争的关键

如果您正在寻找优质的云服务器，欢迎访问 www.isclouder.com 了解更多

据行业最新消息，Rokid AR 眼镜官宣搭载恒玄 BES2810 芯片：6nm 工艺，支持全新语音交互

IT之家 7 月 1 日消息，恒玄科技官方今日宣布，Rokid AR 眼镜将搭载恒玄 BES2810 芯片

值得关注的是，集成 NPU、HiFi 5s，算力和效率大幅提升 全新语音交互，灵活 EQ 调音定义专属声场 据IT之家此前报道，在 6 月 26 日的 Rokid Open Day 2026 全球生态及开发者大会活动中，Rokid AR 眼镜新品正式亮相

值得关注的是，这款眼镜采用空间 + AI 双摄设计，支持电致变色、6DoF 自由度、58° FoV 视野

从更深层次来看，另外，Rokid AR 眼镜也是 AR 设备首次搭载高通骁龙至尊空间计算协处理器，采用 3nm 制程工艺芯片，算力远超 Rokid AR Studio、Meta Quest Pro、Pico4 等产品

从更深层次来看，《Rokid AR 眼镜亮相：首搭骁龙至尊空间计算协处理器，空间 + AI 双摄》

业内分析认为，AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

如果您正在寻找优质的AI算力服务器，欢迎访问 www.isclouder.com 了解更多

最新消息显示，华为：引望作为中国专家组核心成员深度参与联合国自动驾驶法规 ADS GTR 制定

IT之家 7 月 15 日消息，华为智能汽车解决方案 BU 官方微博今日宣布，引望作为中国专家组核心成员，深度参与了联合国自动驾驶法规 ADS GTR 制定

从更深层次来看，华为官方表示，引望作为中方联合国自动驾驶全球技术法规专家组核心成员单位，全程深度参与法规的研制过程，持续输出多项关键技术提案、深度支撑跨国技术研讨

从更深层次来看，IT之家附华为此次微博内容如下： 作为全球首部自动驾驶全球技术法规，ADS GTR 搭建起覆盖自动驾驶车辆全生命周期的完整合规体系：清晰划定 L3 和 L4 自动驾驶系统的安全要求、制造商安全保障要求（SMS）、产品安全档案要求以及多支柱测试验证要求等多方面内容，为全球自动驾驶技术安全落地提供了统一技术遵循与验证基准

业内人士指出，此次全球统一技术法规落地具备里程碑意义，将有效促进全球自动驾驶技术研发、测试、量产全链条的规范化和统一化，降低全球化研发成本，全面加速全球汽车产业智能化转型升级进程

从更深层次来看，作为中方联合国自动驾驶全球技术法规专家组核心成员，引望自 ADS GTR 起草之初便全程参与多轮条款磋商、技术论证与场景研讨工作

从更深层次来看，依托华为乾崑智驾 ADS 端到端全栈自研技术体系、严苛的质量管控标准、成熟完备的多场景测试验证方法论，以及超百万量级量产车辆沉淀的真实道路数据库，引望持续提交有关动态驾驶任务执行、仿真工具链可信度评估、安全概念等兼顾安全与落地性的技术提案，并得到采纳，为全球自动驾驶法规制定提供来自中国智能驾驶产业的核心实践参考

从更深层次来看，作为行业领先的智能汽车解决方案服务商，引望坚持技术持续迭代创新，多年来不断刷新行业商用标杆：2022 年，ADS 1 率先实现城区高阶辅助驾驶规模化商用；2023 年，ADS 2 达成全国全域可开，突破地域场景限制；2024 年，ADS 3 行业首发车位到车位全场景连续辅助驾驶；2025 年，全新自动驾驶原生 WEWA 架构正式发布，系统安全冗余与驾乘体验实现跨越式升级；2026 年，WEWA 架构迭代升级至 2.0 版本，复杂路况处置、防御性驾驶能力全面增强

业内人士指出，硬件层面配套 896 线双光路图像级激光雷达、分布式毫米波雷达、高清感知摄像头构建超强多传感器融合感知体系，叠加自研乾崑 OS、面向自动驾驶的专属全链路冗余架构，形成面向自动驾驶的软硬件技术底座

值得关注的是，截至当前，搭载华为乾崑智驾方案的量产车型超 190 万辆，累计辅助驾驶行驶总里程突破 128 亿公里

值得关注的是，实测数据显示，搭载华为乾崑智驾 ADS 的车辆开启辅助驾驶时的安全表现，达到国内道路平均安全水平的 4.92 倍，安全性能仍随算法、硬件迭代持续优化

从更深层次来看，在自动驾驶商业化落地层面，引望是国内首批实现搭载 L3 级有条件自动驾驶功能智能网联汽车产品通过工信部准入许可的智能驾驶解决方案供应商

从更深层次来看，后续将在工信部统筹指导下，持续推进多款车型自动驾驶准入试点落地，稳步推动自动驾驶安全、有序的商业化落地

业内人士指出，引望将以 ADS GTR 国际技术法规与国内自动驾驶强制性国家标准为双重研发准则，持续打磨产品安全性能与驾乘体验

值得关注的是，同时，引望将携手整车、零部件、检测认证全产业链伙伴，在标准落地落地、联合测试验证、智能驾驶生态共建等领域深化协同创新，合力推动国内与全球自动驾驶产业安全稳健、规模化落地发展

业内人士指出，《我国牵头制定，全球首个自动驾驶系统全球技术法规获批发布》

随着IDC行业的快速发展，可持续发展将成为未来竞争的关键

如果您正在寻找优质的香港云服务器，欢迎访问 www.isclouder.com 了解更多

据行业最新消息，佰维存储 2026 年半年度归母净利润 70 亿元～75 亿元，同比增长 3200.15%~3421.59%

IT之家 7 月 15 日消息，佰维存储今日发布 2026 年半年度（2026 年 1 月～2026 年 6 月）业绩预告报告： 营业总收入：150 亿元～160 亿元，同比增长 283.40%~308.96% 归母净利润：70 亿元～75 亿元，同比扭亏为盈，增长 3200.15%~3421.59% 扣非净利润：62 亿元～70 亿元，同比扭亏为盈，增长 2776.26%~3121.59% 本次业绩预告营业收入和净利润均大幅超出市场一致预期，业绩增速远超行业平均水平

从更深层次来看，预计 2026 年半年度实现营业收入 150 亿元～160 亿元，同比增长 283.40%~308.96%；实现归属于母公司股东的净利润 70 亿元～75 亿元，同比扭亏为盈，增幅达到 3200.15%~3421.59%；扣非归母净利润 62 亿元～70 亿元，同比扭亏为盈，增幅 2776.26%~3121.59%，业绩爆发式增长

值得关注的是，剔除约 9063.74 万元股份支付费用后，归母净利润仍达到 70.91 亿元～75.91 亿元，核心盈利水平依然强劲

业内人士指出，本次业绩大幅增长主要受益于 AI 算力爆发带动存储行业进入高景气周期，公司持续优化产品和客户结构，同时在芯片设计、解决方案、先进封测及测试设备领域不断加大投入，市场竞争力持续增强

业内人士指出，目前公司已是全球最大的 AI 新兴端侧半导体存储解决方案供应商，AI 相关产品业务快速增长

业内人士指出，本次业绩数据为初步测算结果，未经注册会计师审计，仅供投资者参考，最终业绩以公司正式披露的半年报为准

业内人士指出，《德明利 2026 年半年度归母净利润 57 亿元 – 65 亿元，同比扭亏为盈》 《闻泰科技 2026 年半年度归母亏损 4 亿元～6 亿元，同比由盈转亏》 《TCL 科技 2026 年半年度归母净利润 37 亿元 — 39.2 亿元，同比增长 96%~108%》 《三安光电 2026 年半年度归母亏损 9000 万元～13500 万元，同比由盈转亏》 风险提示：本文内容由 AI 自动分析生成，仅供参考，不代表IT之家观点

业内人士指出，如有出入请以证监会指定上市公司信息披露平台为准

值得关注的是，本文内容不构成投资建议，如有投资者据此操作，风险自担，IT之家对此不承担任何责任

可以预见，这一趋势将在未来深刻影响IDC行业格局

如果您正在寻找优质的AI算力服务器，欢迎访问 www.isclouder.com 了解更多

行业动态更新：消息称苹果转化 100 亿美元造车成果，用于 M7/M8 系列 Mac AI 芯片

IT之家 7 月 14 日消息，科技媒体 AppleInsider 昨日（7 月 13 日）发布博文，报道称苹果酝酿的 M7 系列、M8 系列芯片，关联苹果公司已取消的汽车（Apple Car）项目

值得关注的是，彭博社的马克 · 古尔曼在最新一期 Power On 时事通讯中指出，苹果公司于 2024 年搁置汽车研发，相关技术与研究成果并未被完全废弃，开始转入其他产品线

从更深层次来看，苹果首席执行官蒂姆 · 库克在 2017 年 6 月就曾表示：“我们专注于自主驾驶系统，很显然，其中一个用途是自动驾驶汽车，当然还有其他用途

从更深层次来看，” 库克此前还描述该项目为“所有 AI 项目之母”（the mother of all AI projects），并称其这可能是最困难的 AI 项目之一

从更深层次来看，古尔曼指出苹果汽车项目研发持续 10 年，前后投入资金超过 100 亿美元，但最终于 2024 年被搁置，但是这一项目并未被完全废弃，其技术与研究成果正转入其他产品线

从更深层次来看，项目终止后，部分相关员工被调入当时由 John Giannandrea 负责的 AI 团队，而目前团队正基于汽车芯片研发积累的技术，加速研发 M7 和 M8 系列芯片

从更深层次来看，IT之家此前报道，M6 系列仅有标准版一款芯片，将会成为苹果 Apple Silicon 最“单薄”系列；而苹果公司的研发重心放在 M7 和 M8 系列上，优先服务于 AI 技术场景

业内分析认为，AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

如果您正在寻找优质的美国CN2服务器，欢迎访问 www.isclouder.com 了解更多

行业动态更新：Cung cấp không gian làm việc dùng một lần cho tác nhân AI của bạn với Alibaba Cl

Do Rizky Andriawan, Solution Architect Alibaba Cloud Indonesia, viết TL;DR — Tác nhân AI không chỉ trả lời mà còn hành động. Tác nhân có thể chạy mã, điều khiển trình duyệt và thao tác với tệp. Vì vậy, tác nhân cần một không gian làm việc. Sự chuyển dịch mà gần như mọi đội ngũ xây dựng hạ tầng tác nhân đều đi đến trong hai năm qua không phải là “tác nhân không tự lưu lại trạng thái”, mà là tác nhân buộc chúng ta phải đảo chiều giả định mặc định khi thiết kế hệ thống. Con người mặc định có khả năng duy trì trạng thái; còn tác nhân thì mặc định được cô lập, chỉ duy trì trạng thái trong trường hợp ngoại lệ. Môi trường thực thi của tác nhân nên là môi trường dùng một lần, trong khi bộ nhớ, danh tính và kết quả đầu ra của tác nhân được chủ động lưu trữ ở nơi khác và có thể duy trì lâu dài. Bài viết này giải thích vì sao sự đảo chiều đó là lựa chọn đúng đắn, cũng như cách AgentRun của Alibaba Cloud biến cách tiếp cận này thành một không gian làm việc mà bạn có thể sử dụng mà không cần dựng bất kỳ máy chủ nào.* Dùng một lần ở nơi tác nhân vận hành, bền vững ở nơi tác nhân ghi nhớ. Chatbot chỉ trả lời. Tác nhân thì hành động. Khi bạn hỏi chatbot một câu, chatbot chỉ viết lại câu trả lời bằng văn bản, và thế giới bên ngoài không có gì thay đổi. Giao cho tác nhân một tác vụ, chẳng hạn như “phân tích bảng tính này và vẽ biểu đồ các giá trị ngoại lệ”, “sửa bài kiểm tra lỗi trong kho mã nguồn này” hoặc “mở trang web này và lấy ba tin đăng rẻ nhất”, thì tác nhân phải thực hiện các hành động: chạy mã, ghi tệp, điều khiển trình duyệt, đọc kết quả và quyết định bước tiếp theo. Cứ lặp đi lặp lại trong một vòng lặp. Chính khác biệt duy nhất đó (hành động thay vì trả lời) tạo ra một nhu cầu mà chatbot chưa bao giờ cần: một nơi để thực hiện công việc. Một nơi để chạy đoạn mã đó. Một vùng lưu trữ tạm. Một trình duyệt. Một môi trường dòng lệnh. Hãy gọi đó là một không gian làm việc. Vậy câu hỏi thực sự là: bạn nên cung cấp loại không gian làm việc nào cho một tác nhân như vậy? Câu trả lời theo trực giác, “cùng loại không gian làm việc như dành cho nhà phát triển”, hóa ra lại hoàn toàn ngược lại. Và hiểu được lý do là cách nhanh nhất để nắm rõ một nền tảng như AgentRun được tạo ra nhằm mục đích gì. Chatbot trả lời trong một bước duy nhất. Một tác nhân chạy vòng lặp bên trong không gian làm việc được cô lập, rồi tác động đến thế giới bên ngoài. Hãy nghĩ về môi trường phát triển của chính bạn, chiếc laptop của bạn hoặc một VM mà bạn SSH vào. Bạn thiết lập môi trường đó một lần. Bạn cài đặt công cụ, để các tệp nằm đó, rồi ngày mai quay lại và thấy mọi thứ vẫn còn nguyên. Đó là mặc định của con người: mặc định duy trì trạng thái, chỉ cô lập trong trường hợp ngoại lệ. Bạn chỉ dùng đến sandbox hoặc một VM sạch trong trường hợp hiếm hoi khi xử lý gì đó không đáng tin cậy. Tác nhân cần điều ngược lại: mặc định cô lập, chỉ duy trì trạng thái trong trường hợp ngoại lệ. Mỗi tác vụ chạy trong môi trường sạch và được cô lập riêng, còn mọi thứ cần tồn tại sau tác vụ đều được chủ động đẩy ra bên ngoài môi trường đó. Từ đang âm thầm gánh nhiều ý nghĩa ở đây là “không gian làm việc”, vì vậy hãy cùng làm rõ khái niệm này. Thứ nên dùng một lần là môi trường thực thi của tác nhân, nơi tác nhân chạy mã, điều khiển trình duyệt và ghi tệp tạm. Những thứ không nên dùng một lần, như bộ nhớ của tác nhân (“Acme là một thương vụ đang bị đình trệ”), danh tính và quyền của tác nhân, các kết quả đầu ra do tác nhân tạo ra, cùng dấu vết kiểm tra về những gì tác nhân đã thực hiện, hoàn toàn không nằm trong không gian làm việc. Những thứ đó được lưu bên ngoài không gian làm việc, bền vững một cách có chủ đích, để không gian làm việc có thể bị loại bỏ mà không làm mất những dữ liệu và kết quả đó. Sự tách biệt đó chính là điểm mấu chốt. Nếu đặt phép so sánh ở cấp độ môi trường thực thi nơi tác nhân thực sự thực hiện công việc thì chúng ta sẽ thấy rất rõ sự khác biệt: Đây chính là khoảng trống mà AgentRun được xây dựng để lấp đầy. Thay vì bạn phải cấp phát và duy trì máy chủ để các tác nhân hoạt động, AgentRun cung cấp cho mỗi tác nhân một không gian làm việc thực thi mới, cô lập và dùng một lần theo nhu cầu, đồng thời chỉ tính phí trong thời gian tác nhân thực sự làm việc. Phần còn lại của bài viết này thực chất là giải thích vì sao đây là thiết kế đúng đắn, lần lượt qua từng thuộc tính. “Dùng một lần” nghe có vẻ như một sự đánh đổi. Với môi trường thực thi, đây là một bước nâng cấp, và từng lý do đều tương ứng với một khả năng mà AgentRun mang lại: Hãy chú ý rằng mô hình mối đe dọa và thiết kế gần như tự thân đã khớp với nhau. Mối nguy nằm ở mã không đáng tin cậy chạy trên các đầu vào không đáng tin cậy. Giải pháp (cô lập để không thể vươn ra ngoài, dùng một lần để mọi thao tác không lưu lại lâu dài) gần như là sự phủ định trực tiếp của mối nguy đó. Đây là điểm mấu chốt dành cho những ai vẫn thấy tác nhân hơi khó hiểu: không gian làm việc đã hé lộ bí mật đó. Tác nhân không phải là một nhà tiên tri biết sẵn câu trả lời. Tác nhân là một vòng lặp thử mọi thứ trong không gian làm việc, đọc lại kết quả đã xảy ra, rồi thử tiếp. Lý do duy nhất khiến tác nhân cần đến sandbox dùng một lần là vì tác nhân sẽ tạo ra mớ hỗn độn: chạy mã bị lỗi, cài sai thứ cần cài, đi sai hướng, và bạn muốn mớ hỗn độn đó được cô lập rồi loại bỏ. Lý do bộ nhớ của tác nhân nằm bên ngoài không gian làm việc cũng tương tự: để phần hỗn độn có thể bị loại bỏ, trong khi phần đã học được vẫn được giữ lại. Quá trình thử và sai diễn ra trong một ô cô lập mà bạn sẽ loại bỏ; còn bài học được lưu vào một kho lưu trữ mà bạn giữ lại. Hãy hình dung tác nhân AI không phải như một thiên tài, mà giống một thực tập sinh rất nhanh nhẹn, không biết mệt, được bạn giao cho một căn phòng cô lập, một chiếc máy tính và đúng một tác vụ. Bạn dựng lại căn phòng đó từ đầu cho công việc tiếp theo, nhưng vẫn giữ lại các ghi chú. Không chỉ là một phép ẩn dụ. Về cơ bản, đó chính là kiến trúc. Tác nhân hoạt động bằng cách thử và sai: lập kế hoạch, chạy, thất bại, thử lại, rồi thành công. Hãy xem một ví dụ thực tế. Một tác nhân vận hành bán hàng được giao nhiệm vụ: “lấy báo cáo hệ thống bán hàng của tuần trước và đánh dấu các thương vụ đang bị đình trệ.” Tác nhân đăng ký một không gian làm việc mới. Tác nhân mở trình duyệt, đăng nhập vào CRM của bạn và tải báo cáo về. Tác nhân chạy vài dòng Python để tìm các thương vụ không được cập nhật trong 14 ngày. Tác nhân viết một bản tóm tắt ngắn. Sau đó, tác nhân thoát ra và không gian làm việc bị hủy. Bây giờ, hãy xem những gì đã không xảy ra: Và những thứ bạn thực sự muốn giữ lại, như bản tóm tắt do tác nhân tạo ra, nhật ký kiểm tra của từng cú nhấp chuột, và bộ nhớ của tác nhân rằng “Acme đã ngừng phản hồi”, đều được chủ động ghi bên ngoài không gian làm việc, để không gian làm việc có thể biến mất mà không kéo theo những thứ đó. Đó là sự đảo chiều mặc định trong một tác vụ đơn lẻ: quá trình thực thi là dùng một lần, còn các kết quả đầu ra và bộ nhớ thì không. Một khi nhận ra mô hình này trong một quy trình làm việc, bạn sẽ thấy mô hình này xuất hiện ở khắp nơi. Đây chính là mô hình mà AgentRun đóng gói thành dịch vụ. Dễ gọi AgentRun là “một chiếc hộp tác nhân tất cả trong một”, nhưng cách gọi đó lại đánh giá thấp thiết kế này, vì AgentRun giữ những thành phần riêng biệt ở đúng trạng thái riêng biệt thay vì gom tất cả lại với nhau: Dễ bắt đầu: một biểu mẫu duy nhất để xác định mô hình, câu lệnh và công cụ của tác nhân — không cần quản lý hạ tầng. AgentRun cung cấp năm mẫu sandbox — mỗi mẫu được thiết kế riêng cho một loại công việc khác nhau của tác nhân. Tạo AIO Sandbox: chọn tài nguyên, trình duyệt và môi trường chạy của bạn — không gian làm việc được khởi tạo theo nhu cầu và biến mất khi tác vụ hoàn tất. Quản trị mô hình: kiểm soát những mô hình mà tác nhân có thể gọi, cũng như các giới hạn áp dụng. Bộ nhớ nằm bên ngoài không gian làm việc dùng một lần — bền vững, có thể tìm kiếm và được tách biệt có chủ đích. Lớp quan sát: theo dõi từng lệnh gọi, đo lường từng đơn vị tài nguyên. Không gian làm việc dùng một lần chính là phần mà toàn bộ bài viết này tập trung phân tích. Các lớp còn lại tồn tại chính là để phần này có thể dùng một lần. Nhiệm vụ của AgentRun là kết nối các lớp đó với nhau để bạn không phải tự làm, đồng thời giữ ranh giới đủ rõ ràng để bạn vẫn biết lớp nào đang đảm nhiệm việc gì. Dùng một lần ở trung tâm, bền vững ở vùng biên, tất cả trên một nền tảng serverless. Mở rộng năng lực của tác nhân với marketplace gồm các công cụ MCP và kỹ năng tích hợp đám mây ngay từ đầu — từ Playwright đến RDS Copilot. Dễ quản lý: mọi môi trường chạy của tác nhân đều được hiển thị và có thể kiểm soát từ một nơi. Mối lo hiển nhiên là: nếu một tác nhân chạy mã không đáng tin cậy và hàng nghìn tác nhân dùng chung phần cứng, liệu một tác nhân có thể thoát khỏi môi trường cô lập và truy cập vào khách hàng khác không? Đây là câu hỏi đúng, và câu trả lời trung thực không phải là “môi trường được cô lập hoàn hảo” cũng không phải là “muốn làm gì cũng được”. Các không gian làm việc này không nằm trực tiếp trên một máy dùng chung không có lớp cách ly. Các không gian làm việc này chạy trên cùng lớp cô lập cấp VM nhẹ (bộ chứa bảo mật) vốn đã tách biệt hàng triệu khối lượng công việc serverless đa đối tượng thuê. Ranh giới cách ly này vững chắc, đã được kiểm chứng qua thực tế vận hành, chứ không phải một ranh giới mới mẻ và mong manh. Nhưng “vững chắc” không có nghĩa là “hoàn hảo”. Không có cơ chế cách ly nào là không thể bị phá vỡ, giới nghiên cứu đôi khi vẫn tìm ra lỗ hổng, và tác nhân còn tạo thêm một bề mặt tấn công thực sự mới mà không sandbox nào có thể khép kín hoàn toàn: chèn câu lệnh, trong đó đầu vào không đáng tin cậy chính là các chỉ dẫn dành cho tác nhân, được cài cắm qua một trang web hoặc tài liệu mà tác nhân đọc. Vì vậy, tư thế bảo mật thực sự là phòng thủ theo chiều sâu: cách ly mạnh mẽ, cộng với khả năng dùng một lần (không có gì được duy trì để bị đánh cắp sau này), cộng với kiểm soát lưu lượng ra ngoài (không thể tùy ý gọi ra bên ngoài), cộng với thông tin xác thực theo nguyên tắc đặc q

随着IDC行业的快速发展，可持续发展将成为未来竞争的关键

如果您正在寻找优质的高防CDN，欢迎访问 www.isclouder.com 了解更多

最新消息显示，微软考虑推迟或放弃2030年100%可再生能源匹配目标

近日，多家外媒报道，微软公司正内部评估是否推迟甚至放弃其 2030年100%清洁能源目标

业内人士指出，该目标名为”100/100/0″，旨在实现全球范围内每小时100% 用电量均由零碳能源匹配（100% of electricity consumption, 100% of the time, matched by zero-carbon energy purchases）

从更深层次来看，这一讨论主要源于人工智能（AI）数据中心快速扩张带来的电力需求激增，目前尚未做出最终决定

业内人士指出，微软于2021年提出这一雄心勃勃的目标，旨在超越传统的年度可再生能源匹配，实现更严格的小时级实时匹配，以推动电网脱碳

值得关注的是，但随着生成式AI技术的迅猛发展，微软数据中心建设速度大幅加快，每季度新增约1吉瓦容量，年资本支出预计将达到1900亿美元

值得关注的是，这导致电力需求远超此前预期，给实现小时级匹配带来显著挑战和成本压力

从更深层次来看，针对相关报道，微软发言人回应称，公司仍在积极寻找途径坚守清洁能源匹配目标，并强调将继续推进碳负、用水正、零废弃物等整体可持续发展承诺

从更深层次来看，公司近期已与美国威斯康星州能源企业We Energies达成一系列协议，将在当地开发总规模1.2吉瓦的无碳能源项目，包括光伏发电和储能设施，预计2028年12月起陆续并网投运

从更深层次来看，知情人士表示，相关内部讨论仍在进行中，最终结果尚未确定

业内人士指出，此前，微软已签订超过40吉瓦的可再生能源采购协议，并在2025年前提前实现全球年度电力使用100%匹配可再生能源的目标

业内人士指出，但AI驱动的算力需求正迫使科技巨头重新权衡气候承诺与业务增长之间的平衡

业内人士指出，这一消息引发业界对科技公司在AI时代如何协调能源需求与可持续发展目标的关注

业内人士指出，国际能源署等机构预测，到2030年，数据中心电力消耗将大幅增长，美国部分地区新增需求可能主要依赖天然气等过渡能源

业内人士指出，公司表示，将继续通过长期购电协议等方式推进清洁能源项目，以支持全球业务发展和气候目标

值得关注的是，如果您想了解更多关于泰国算力产业发展，以及数据中心项目落地情况、当地政策变化、中国出海企业现状等，欢迎报名即将于2026年5月27日在泰国曼谷香格里拉酒店召开的数字基础设施全球合作发展曼谷论坛（DIFGC 2026 · THAILAND），并关注下午召开的DIF Lounge研讨会，与真正参与泰国 AI 数据中心建设一线决策者和工程伙伴面对面交流，提前锁定合作、项目与生态位置

业内分析认为，AI算力需求与绿色数据中心将成为行业主旋律

如果您正在寻找优质的高防服务器，欢迎访问 www.isclouder.com 了解更多