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【上海，2025年7月22日】Khronos中国智算顾问委员会（China Compute Advisory Panel，CCAP）研讨会于7月17日在上海张江科学城顺利举行。会议聚焦OpenCL、S

面对日益上涨的算力成本，企业还能承受多久？ 在软硬件架构日趋碎片化的背景下，如何避免重复投入与系统迁移风险？ 当AI部署、边缘推理、数字化转型全面提速，企业是否拥有一个真正长期稳定、跨平台兼容的底层架

DeepSeek的流量正在快速下滑。但比用户减少更危险的，是它背后的技术危机——AI幻觉正在全面爆发，数据质量成为最大噩梦。 这家大模型公司年初用户使用率达7.5%，如今跌至3%；APP月活从1.94

清北的天才，正在被美国一一标价打包带走。 2025年7月，Meta和英伟达在一周内挖走6位中国顶级AI人才：清华、北大、中科大、浙大出身，全是算法架构核心人物。Meta直接开出一亿美元签字金，将这些参

当一段文字生成、一幅图像诞生、一条指令被理解的背后，是千瓦级的电力消耗和上万美元的算力投入，我们是否该重新设问：AI 真的准备好走进现实了吗？ 美国德勤预计，到2035年AI数据中心能耗将飙升至123

“你不应该过度信任人工智能。”这不是某位科技评论员的警示语，而是来自 OpenAI 首席执行官、ChatGPT 背后掌舵者山姆·奥特曼的公开发言。在全球数百万用户将 ChatGPT 视为育儿顾问、科研

2025年6月中下旬，多家科技企业密集发布与开源相关的重要进展。 6月17日，Moonshot（月之暗面）开源大模型KimiDev72B（https://www.aibase.com/zh/news/

2010年，苹果公司在其Mac OS X Snow Leopard系统中引入了OpenCL支持，这是全球首批将这项开放计算框架应用于操作系统层的实践之一。它的目标很明确：提升图形渲染与系统响应效率，同

在未来技术日趋复杂、不确定性持续增强的今天，企业该如何选定算力生态的锚点？如何在硬件平台多元化浪潮中，避免重投入却产出有限的窘境？又该以何种标准，判断一项技术的战略价值？这些问题，已从技术部门延伸到企