与「低延迟」相关的搜索结果

亲测节点延迟，数据拿出来给大家看 👇 🟢 台湾 B01 → 31ms 🟢 新加坡 D01 → 27ms 🟢 日本 B01 → 29ms 🟢 美国 B01 → 29ms 🟢 泰国 D01 → 27ms 🟢 韩国 C01 → 61ms 🟢 英国 C01 → 74ms 全程 Shadowsocks / Trojan 协议，延迟基本压在 30ms 左右，不是我吋的哈哈 🔗 v2ny（老牌可靠）→ 🔗 基云科技（稳定之王）→ 🔗 航海（速度杆朴）→ 🔗 一元机场（网红机场·1元起）→ #翻墙# #科学上网# #节点推荐# #低延迟# #机场推荐#

X Layer 和 OKB 团队从未停止建设，这也始终是我们战略的核心之一。 今天，我们正式发布 Exchange OS —— 这是迈向链上金融开放市场基础设施的重要一步。 我们将在 X Layer 上推出专门面向链上高频交易的 Trade Zone，底层采用与 OKX 同级的机构级基础设施架构，具备高性能、高可用、低延迟能力，TPS 可达到 30 万。 Exchange OS 被设计为一套 Permissionless 基础设施。合作伙伴可以通过质押一定规模的 OKB，在 X Layer Trade Zone 上创建属于自己的交易场所。该基础设施同时支持 CeDeFi 模式和完全自托管模式，并运行在同一个共享执行环境中。 这是链上金融的新篇章。

华为这次在 上海IEEE ISCAS 2026 上由何庭波提出“韬 / Tau（τ）Scaling Law”，核心是把芯片进步的指标从传统“晶体管越做越小”转向“系统信号与数据传输时间越压越短”，也就是用降低延迟、缩短信号路径、优化互连和数据流动来继续提升性能；华为称其 LogicFolding 架构会先用于 2026 年秋季的麒麟芯片，未来也会用于昇腾 AI 芯片，并提出到 2031 年实现相当于 1.4nm 制程密度/性能水平 的目标。美国媒体普遍把它解读为华为在先进光刻受限、美国制裁持续背景下寻找“后摩尔时代替代路线”的信号，但也强调这不是已经掌握真正 1.4nm 光刻制程，而是“等效”目标，仍需要实际芯片性能、功耗、良率、散热和量产数据来验证。 华为这个理论原创性偏“中等”：底层方向不是全新发明，因为后摩尔时代的先进封装、Chiplet、3D 堆叠、低延迟互连早已是全球产业路线；但华为的原创点在于把这些分散技术统一抽象成 “τ 时间缩放”，用“降低信号和数据移动时间”替代单纯“缩小晶体管尺寸”，并配套提出 LogicFolding 作为工程实现框架。路透也指出，全球芯片业本就在探索后摩尔方案，但中国因先进制程受限更迫切。 所以它不是类似摩尔定律那种已被长期验证的基础规律，更像是华为对后摩尔路线的系统化命名、工程整合和战略表达；能否上升为真正原创理论，要看后续麒麟、昇腾芯片能否用实测性能、功耗、成本和量产良率证明。 但无论如何，华为这篇文章的发布，再次证明，科学无国界！

有点不同意见，中国确实不是全国性缺电，但中国是结构性缺电。 中国现在缺的不是全年总发电量，而是高峰时段的电、负荷中心的电、稳定可调度的电，以及能快速接入数据中心和工业项目的电力容量。 而且从地区来看，中国西部有电，但东部需要电，白天有光伏，但晚上需要电，平时不紧张，但高峰很紧张。新能源装机很多，但稳定可调度电源不足。 尤其是 AI 数据中心和普通工业用电不一样。AI 训练和推理需要的是持续稳定的供电、高功率密度机房、低延迟网络、冷却系统、备用电源、变电站容量。白天光伏确实可以，但 AI 数据中心不是只在白天运行。 晚上、阴天、极端天气、夏季高峰、冬季高峰，都需要稳定电源。发展 AI 并不是单纯的有电就可以，而是要有稳定、可持续扩容、靠近算力需求、能够快速并网的数据中心级电力资源。 这也是为什么我说，未来竞争的不是单纯的算力，而是电力资源。

卧槽，兄弟们！AI硬件已经干翻10倍了，软件却还在地板上趴着！ 这才是超级周期下半场真正的核弹机会！我直说很多人不敢说的真实感受：Nvidia涨10倍、存储涨10倍、光互连涨10倍…… 结果你打开手机，有哪个AI应用让你真觉得“卧槽，这直接重塑我的工作”？ 硬件的狂欢是真实的，但应用层的狂欢还没开始！ 这焦虑感我有，你肯定也有。 但焦虑就是不对称赔率的信号——所有人都在抢GPU的时候，软件还没动！ AI浪潮三阶段，记住了：第一阶段（2023-2026）：卖铲子的时代 已结束 Nvidia、AMD、存储、光互连通通吃饱第二阶段（2026-2027）：平台+入口之战 正在爆发 谁掌握数据和调用入口谁赢第三阶段（2027+）：应用层真金白银 即将引爆 谁有真实用户和真实收入谁称王现在就是从第一阶段冲向第二阶段的最爽过渡期！ $DOCN（DigitalOcean） 三个月前还被叫“廉价云”，现在单日拉40%直接翻倍！ 为什么？AI初创公司要便宜、灵活、低延迟的推理接口，AWS太贵、GCP太复杂，它刚好卡位。 AI客户ARR 1.7亿，同比暴增221%！ 标签已换：从廉价云 → AI推理首选平台！白嫖党福音！$TEAM（Atlassian） 所有人都说AI要干掉Jira，结果AI Agent反而把Jira当命根子！ Agent需要企业真实数据和上下文，全在Jira+Confluence里。 Rovo上线后，用Rovo的客户增速是非用户的2倍，AI把护城河直接焊死了！ 即将引爆的两个重磅：$SNOW（Snowflake） 企业AI Agent的大脑控制层！ 5月27日财报看三件事：产品收入、RPO增速、AI工作负载。 全超预期的话，SNOW就是下一个DOCN！现在低位磨底就是送分题。$CRM（Salesforce） Agentforce ARR已经8亿刀，同比169%！ 不是画饼，是真金白银企业在付钱！ 还能跨系统执行，Google Workspace、BigQuery、ServiceNow全打通。 这不是工具，这是企业工作流的新入口！ 最被低估的暗线（通信基建）：AI Agent越多，通信调用就越爆炸！ AI客服要打电话、发短信、做验证，每一个背后都是通信网络在扛。 $BAND（Bandwidth）：自己有全球网络，不是租的。Salesforce都选它做AI客服核心伙伴，低延迟就是命根子！$TWLO（Twilio）：语音收入同比+20%，19个季度新高！企业真金白银在买AI互动能力。我自己重仓看好：$NOW（ServiceNow）：企业IT和运营端的AI操作系统，重复工单、审批、合规全交给Agent干，AI是它的燃料不是对手！ $RDDT（Reddit）：AI最稀缺的高质量人类对话数据！Google、OpenAI都在谈授权，130附近就是铁底，数据资产王者！ $ZM（Zoom）：争议最大但赔率最高！AI Companion活跃用户暴增3倍+，Virtual Agent已处理50%客服。如果从“开会软件”变成全场景AI工作流入口……估值直接重写！ 最终总结：$DOCN、$TEAM、$CRM 等财报验证：$SNOW（5/27）、$NOW 暗线黑马：$BAND、$TWLO 高赔率反转：$RDDT、$ZM硬件是AI第一章，应用才是第二章。 第一章10倍的公司，第二章不一定是它们。 故事已经讲够了，接下来看财报里的真金白银！ 等数字一出来，就是软件股集体起飞的时候！兄弟们，硬件已经上天，软件还在低位趴着…… 你准备好上车下半场了吗？#AgenticAI# #AI应用#

Cerebras的IPO火爆，官方考虑大幅上调IPO定价区间。看路透社报道，Cerebras正考虑将IPO定价区间从此前的每股115至125美元上调至150至160美元，涨幅高达约28%。与此同时，公司还计划将发行股数从2800万股增至3000万股。若最终以每股160美元定价，Cerebras此次IPO募资规模将达约48亿美元。 个人看Cerwbras的核心优势在于：WSE-3推理领域已建立一定优势，tokens/second 可达GPU集群的15-20倍（低延迟场景下尤其突出）。Agentic workflow、reasoning models、长上下文推理正是其优势凸显的领域。 也拿到了大客户订单，OpenAI既是其股东也是签署了长期供货协议。而AWS已将CS-3集成到Bedrock，提供混合Trainium+ Cerebras推理方案。 相当于技术和产品已经得到了验证、商业化正在落地。 这个时机也很好，现在推理正在快速拓展、市场也希望能找到新的潜在英伟达挑战者、也会给更高的定价和预期。 个人看未来的空间看WSE-4如果能成功落地，成本/性能比将进一步拉大差距，让Cerebras从“高端替代”变成“主流基础设施”。 未来如果WSE-4成功=从“推理利基冠军”跃升为“AI基础设施第二梯队核心玩家”，市场空间进一步打开。 看到两篇关于Cerebras的推文，值得细看： @LinQingV 的这篇 @roger9949 的这篇

#OpenAI# 还没上市，它的算力小弟先要IPO了，这事挺有意思。🧐 之前黄仁勋讲过，未来推理需求将会增长10亿倍，而下周四5月14日，推理时代的 #AI# 芯片黑马，Cerebras ( $CBRS)要上市了，定价区间115-125美金，募资最高35亿美金，估值266亿美金。也将是 @MSX_CN 的第一期 PreIPO项目，还是十分值得期待的！ 今天我们就来拆解一下这家Cerebras公司，以及估值分析情况，还有我个人的一些私人判断和意见。 要了解这个OpenAI系的推理芯片黑马，就要知晓山姆奥特曼的资本布局。 我们都知道英伟达在AI芯片领域有多牛，大模型公司烧钱，云厂商买卡，创业公司排队等GPU，最后利润大多流向卖铲子的英伟达，这是目前行业的现状。 但这种一家独大的局面，各家大模型厂商，都希望有一个嫡系方案做PlanB，比如谷歌Gemini便联合博通采用TPU方案，OpenAI也一直想扶持自己的嫡系部队。 所以在5月6日，OpenAI把英伟达、AMD、英特尔、博通、微软这些本该互相竞争的芯片公司拉到一起，搞了个MRC网络协议。表面看是技术合作，其实是OpenAI要重新分蛋糕了。 更深一层看，我认为是 #OpenAI# 想要拆开英伟达全栈垄断格局。 以前训练、推理、网络、云，全让英伟达一家包圆了。现在呢？OpenAI开始精细化运营：训练归训练，推理归推理，不同场景用不同芯片，不同环节找不同供应商。 #Cerebras# 就是在这个时候被推上了牌桌，它核心负责推理这一环。这正好与最近炒作火热的推理CPU概念，比如 #AMD，##INTC# 等，撞在了风口上。 🔥Cerebras到底牛在哪？ Cerebras的核心杀手锏是WSE-3芯片，直接把整片12英寸晶圆做成一颗巨型芯片，面积46225平方毫米，相当于A4纸的三分之一。 我们数据对比看看，相较于英伟达H100： • 它面积是H100的57倍 • 核心数是52倍 • 片上内存是880倍 • 内存带宽是7000倍 这数据📊看起来蛮夸张的，但核心关键不在大，而在于快。 在推理场景，尤其是长文本输出、实时交互、代码生成、AI Agent这些需要低延迟的任务上，Cerebras的CS-3系统推理速度比英伟达DGX B200快21倍，成本和能耗降到三分之一。这个效率和功耗，采用WSE-3芯片意味着OpenAI能在单位时间服务更多客户，这就相当于白花花银子啊。 📊财务数据也很漂亮 首先从市场趋势来看，AI 产业正从训练为主转向推理为主，这是不争的事实，2025 年全球 AI 推理市场规模已达1062亿美元，预计2030年将增至 2550亿美元，而 Cerebras 的技术优势正好踩在了风口上。 另外本轮IPO估值为266亿美金，发行价为115-125美金/股，我觉得是相对便宜的，虽然比上一轮估值翻了倍，上一轮F轮估值约为120亿美金，短短两年时间，直接翻倍，但架不住漂亮的财务数据。 2025年Cerebras营收5.1亿美金，比2024年的2.9亿增长76%。更牛的是净利润8790万美金，2024年还亏4.85亿，直接扭亏为盈。 以266亿估值来算，PS为52倍。以24年上市的热门半导体连接芯片公司Astera Labs( #ALAB#)做对比，它上市首日PS高达81倍。而目前正处于火热的推理赛道炒作中，个人认为Cerebras冲击80-100倍PS绰绰有余，对应的收盘价192美金—239美金，预计有50%以上涨幅！(但也要观察当天纳斯达克指数行情来综合判断) 不能只说好的一面，目前Cerebras问题也很明显，客户集中度太高。阿联酋MBZUAI贡献62%收入，G42贡献24%，前两大客户占86%。意味着Cerebras必须听大客户的话，自主性有限。可喜的是，OpenAI的介入，未来这种收入结构会有所改善，而且OpenAI会成为最大客户。 🎯OpenAI和Cerebras的深度绑定 最新的数据，OpenAI与Cerebras签了多年的合作协议，总价值超200亿美金，Cerebras要给OpenAI提供750兆瓦算力，部署到2028年。 但这不只是采购合同这么简单。OpenAI创始人奥特曼、总裁布鲁克曼、前首席科学家伊利亚、董事会成员亚当·安戈洛，这些核心高管都个人投资了Cerebras。 OpenAI还通过贷款、认股权证等金融工具，和Cerebras建立长期利益绑定。说白了，现在的Cerebras就是OpenAI的芯片部门。 除此之外，Cerebras 3月又与 AWS 达成合作，CS-3 系统上线亚马逊云端服务，成为首个进入主流云端厂商供应链的非 GPU AI 加速器。此外，葛兰素史克、美国能源部、多个国家实验室等也都是其客户，技术实力也得到多维度的验证。 💡OpenAI的资本局 OpenAI的真实意图很清楚： • 训练继续用英伟达高端GPU • 推理引入Cerebras低延迟方案 • 部分GPU采购AMD • 网络协议开放化 • 云服务在AWS、Azure、谷歌Cloud之间多家下注 • 未来可能推自研芯片 这是算力组合拳策略，不同工作负载匹配不同系统，不再单独依赖英伟达全栈方案。 OpenAI正在从模型公司转变为算力架构公司。以前只能被动接受芯片厂商定义的技术路线，现在要主动设计符合自己需求的算力组合。 OpenAI要把芯片供应商从"平台提供者"降维为"模块供应商"。所以扶持Cerebras是其战略中最重要的一环，预期来看，Cerebras上市首日股价，爆火的概率极大！ ⚡对英伟达的影响 短期看，Cerebras上市对英伟达冲击不大，就像身上长个粉刺一样无关痛痒。 英伟达目前占AI芯片市场80-90%份额，CUDA生态、GPU供应链、NVLink网络，这些护城河短期很难撼动。 但长期看，威胁是存在的。以前AI公司别无选择，只能用英伟达GPU。现在至少在推理场景，客户有了可行替代方案。这种选择权的出现，削弱了英伟达定价权。 当OpenAI可以说"推理我用Cerebras，训练我用英伟达"时，英伟达就失去了"全包"的议价能力。 AI推理市场正在快速增长。根据预测,2026-2032年全球AI推理市场复合增长率将达28.9%。推理场景更适合专用芯片。当推理市场规模超过训练市场时，英伟达在推理领域的相对弱势就会成为更大问题。 英伟达正在从"唯一供应商"变成"核心供应商之一"。这个转变不是因为英伟达变弱了，而是市场变大了，客户变强了，需求变复杂了。 🧐我的判断 Cerebras上市真正值得看的，不是又一家AI芯片公司IPO，而是OpenAI开始把推理这门生意单独拎出来定价了。 当推理市场被验证可以独立定价时，AI算力市场就真的开始分层了。训练和推理的需求差异被明确化，专用芯片在细分场景的优势被验证。 英伟达"一种芯片打天下"的叙事不再完全成立。市场会从"通用GPU垄断"走向"场景化芯片组合"。 而且不只OpenAI这么干，Anthropic也在和亚马逊、谷歌结盟。头部AI公司都在通过多元化采购降低对英伟达依赖。单一供应商的"完整解决方案"不再是最优选择。 最后值得一提的是，这次 #MSX# 第一期PreIPO项目即将上市，它就是本周四即将上市的Cerebras，拭目以待吧！🧐 DYOR🙏

谷歌发布了Gemini 3.1 Flash-Lite，继Flash又Lite的，主打低延迟和低价，我看了下，价格也就比现在的DeepSeek V4 Pro略微便宜一丢丢，远远高于DeepSeek V4 Flash。