五千块芯片干翻英伟达？华为的AI数据中心正在改写物理规则。 华为用落后两代的制造工艺，硬是靠系统级设计把AI集群性能拉到了超算天花板。当英伟达还在铜线传输的物理极限里死磕机柜密度时，华为直接用光互联拆掉了“机内”和“机外”的墙。这场关于传输速度的暗战，可能让整个AI硬件赛道换玩法。 没有EUV光刻机反而逼出更狠的招...

加速国产算力从落地可用到规模化盈利

中科曙光宣布曙光8000超集群正式落成，配备十万张国产加速卡，支持科学计算与大模型训练。该集群通过“超智融合”架构优化算力资源配置，提升利用率，降低成本。曙光8000已完成300余项应用适配，覆盖多个领域，并与北京科学智能研究院合作，推动国产算力系统建设。

中科曙光宣布全国产AI超集群曙光8000正式落成，具备十万张加速卡，支持FP64和大模型训练。该集群通过“超智融合”架构优化算力资源，提升利用率，降低成本，已接入国家超算互联网，服务科研和产业，覆盖20多个领域，推动算力网络建设。

亚马逊EKS通过构建区域弹性来应对区域故障，确保在可用区出现问题时系统保持稳定，避免大规模停机。其关键原则是静态稳定性，系统在故障时停止反应，保持现有容量，绕过故障区。EKS的控制平面和数据平面设计确保流量迅速转移到健康区，避免影响应用性能。

Krumware的Epinio是一个开源应用开发引擎，旨在简化Kubernetes的使用，帮助开发者高效部署应用而无需深入了解Kubernetes。Epinio支持快速原型开发，提升开发速度，并确保安全合规。Krumware还计划通过Epinio MCP服务器增强与AI的集成，进一步优化开发流程。

技嘉科技发布了AI TOP ATOM四机串联集群架构，突破了单机限制，支持更大规模的AI与科学运算。每台设备具备1 PFLOPS算力和128 GB记忆体，通过200GbE高速网络连接，提供更大的运算资源。与NVIDIA合作，展示了AI驱动的科学运算流程，支持先进半导体封装材料的开发，模拟规模可达3000万颗原子。

Postgres 19引入了在线启用数据校验和的功能，简化了数据库的完整性保护。校验和可以防止硬件故障导致的数据损坏，确保数据在写入和读取时的准确性。DBA可以通过简单的函数调用在运行中的集群中启用校验和，避免了长时间停机的麻烦。这一改进使旧版本集群也能轻松实现数据完整性保护。

Etched公司通过创新的铜缆架构解决了AI芯片的延迟问题，创建了共享低延迟内存池，提升了MoE模型的性能。尽管面临制造和散热挑战，该方案在成本和效率上具有优势，可能改变AI基础设施的未来。

本文介绍了如何在Kubernetes集群中运行自托管的只读AI代理，利用GitHub Actions和Argo CD进行CI/CD。该代理通过Kubernetes API观察实时状态，确保数据不离开集群，允许在集群内部进行推理，提供具体的可操作建议。文章还讨论了代理的架构、CI/CD链及其只读设计的重要性，强调安全性和可审计性。

本文讨论了如何在单个Postgres集群中管理多个逻辑数据库，以支持不同应用程序（如博客和待办事项列表）。通过创建逻辑数据库和角色，实现应用程序的权限隔离。使用基础设施即代码（IaC）工具（如Pulumi）可以自动化数据库和角色的创建与管理，简化操作流程，使开发者能够专注于应用程序开发。

本文探讨了750B MoE模型从自建RoCE集群迁移至AWS EFA的过程，验证了Prefill-Decode分离推理的通信架构。客户希望利用AWS的弹性算力扩展本地GPU资源，降低硬件风险。通过理论分析和实际测试，比较了AWS EFA与自建RoCE集群的性能，发现EFA在复杂通信负载下表现良好，尽管在某些延迟指标上略逊一筹，但在尾延迟稳定性上有显著优势。整体来看，EFA已可替代RoCE，尤其在对尾延迟敏感的场景中表现出色。

本文讨论了小型语言模型（SLM）架构设计，以避免“模型衰退”。重点包括建立模型注册表以跟踪模型来源和性能，实施版本控制的网关模式，以及开发基于清单的交付系统，以确保模型在边缘设备上的高效部署。这些方法提高了模型的可维护性和可追溯性，确保在生产环境中有效管理多个SLM。

文章讨论了MySQL组复制中的高可用性问题，提出了“故障转移棕色化”的概念，强调在系统设计中重新思考高可用性的重要性。同时，介绍了如何将pt-query-digest风格的慢查询分析应用于PostgreSQL，并利用pg_enhanced_query_logging工具进行优化。

随着AI集群规模扩大，数据传输成为瓶颈。铜线在高速下表现不佳，光纤虽然解决了信号衰减问题，但面临激光器短缺、封装难度和测试问题。共封装光学技术提高了效率，但维修复杂。整体瓶颈在于材料到集成的供应链，需关注各环节的产能与维护。

PostgreSQL 19 Beta 1已发布，包含所有即将推出的新功能。CloudNativePG社区提供了该版本的容器镜像，用户可以在Kubernetes集群中部署PostgreSQL 19集群并验证版本。欢迎大家参与测试并反馈问题。

在选择适合Kubernetes的PostgreSQL操作员时，需考虑不同开源解决方案的质量和特性。用户应仔细评估，以确保选择的可靠性和支持。