这篇文章用做空比例这把手术刀，把当前市场对 AI 的真实情绪切了个明明白白。核心发现是：AI 云和 GPU 转售商的做空比例高达 16-17%，而超大规模厂商和 NVIDIA 只有 1% 左右——说明市场并非笼统看空 AI，而是在精准狙击那些"未来承诺还没兑现"的概念股。

NVIDIA发布了Cosmos 3，这是一个将世界生成、物理推理和动作生成整合在单一模型中的omni-model。基于MoT架构，8B的Nano版和32B的Super版都已上线Hugging Face。

业务团队手里有数据需求，数据平台里锁着PB级数据，但两者之间隔着一道巨大的技术鸿沟。业务用户不懂 SQL，不愿意学数据库，却只能排队等数据团队写报表；数据团队陷在无尽的临时取数请求里，喘不过气。常见的解法…

在 Cloud Run 上跑 AI 模型，冷启动 20 秒的延迟足以让用户流失。问题的根源不在模型本身，而在于对 GPU 基础设施的处理方式。 AI 冷启动分为四个阶段：基础设施配置（约 5 秒）、容器镜像流式传输（1-2 秒）、引擎…

二十年前，Google用MapReduce解决数据处理的扩展问题。如今AI时代训练Gemini、驱动Waymo都需要前所未有的数据处理能力，这让Flume平台（MapReduce的继任者）不断进化，而Dataflow正是这些内部创新对外开放的产物。 …

Google 把“数据中校园”当成“单台计算机”来设计网络：把东西向 GPU 互联、前端存储访问、跨校园 WAN 解耦成三个独立域，每个域独立演进并与新芯片协同设计。

大语言模型的推理速度长期以来受困于逐 token 生成的架构——每次解码都需要完整加载模型权重，GPU 大部分时间在等待内存操作而非真正计算。NVIDIA 的 Nemotron-Labs Diffusion 给出了一条新路：把扩散生成能力直接嫁…