算力基础设施
2026 算力新局：推理算力为何正在超越训练算力
GPU 利用率与推理延迟压缩正成为 AI 基础设施的核心考核指标。从「以卡数衡量」走向「以推理业务能力衡量」，智算中心的建设逻辑正在被重写。
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知识库
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算力、大模型与 Token 经济的深度内容，由澜启工程团队基于一线交付经验撰写。点击任意条目，微信扫码支付后由专人将全文发送至您的邮箱。
智算中心
深度解析：新型智算中心技术架构与大模型承载方案
通过扩展 Kubernetes 调度实现 GPU 算力池化管理，IB/RoCE 组网、分布式存储与训推分离的参考架构全拆解。
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Token 经济
大模型 Token 经济学：计费原理、成本结构与优化实战
输入 Token 浪费占比高达 60%-80%：从模型分层路由、缓存策略到统一网关监控，四步压降企业级 API 调用开销。
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AI Agent
企业级 AI Agent 工程实践：从 PoC 到规模化落地
LLM 推理费用占 Agent 项目运维成本 65% 以上，三成项目因 Token 消耗失控下线——并发、预算与容错体系如何设计。
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私有化部署
大模型私有化部署全攻略：硬件选型、架构与成本测算
从显卡配置清单、信创适配到内网 RAG 知识库与多智能体协同，数据不出域的完整落地路径与避坑指南。
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运维实践
智算中心运维体系实务：从日常巡检到 99.99% 可用性
覆盖环境监控、服务器与网络设备维护、电源与消防管理、快速故障诊断与 7×24 应急响应的标准化 SOP。
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