AI资讯-2026-02-25

【项目一】NVIDIA Dynamo: 模块化分布式推理框架

• 来源: GitHub - https://github.com/ai-dynamo/dynamo • 核心想法: NVIDIA 推出的模块化推理框架，专为多节点分布式环境中的 LLM 服务设计，支持 SGLang、TensorRT-LLM、vLLM 三大后端 • 解决的本质问题: 大规模 LLM 推理的调度效率和资源利用率问题，提供 Disaggregated Prefill & Decode、动态 GPU 调度、KV 感知路由等高级特性 • 为什么有潜力推动行业: Moonshot AI 的 Kimi K2 在 GB200 上使用 Dynamo 实现 10x 推理加速，已有实际生产验证 • 最可能影响的方向: 大模型推理基础设施、云服务商的 LLM 服务架构

【项目二】SGLang: 高性能 LLM 服务框架

• 来源: GitHub - https://github.com/sgl-project/sglang • 核心想法: 开源 LLM 推理引擎的事实行业标准，在全球超过 40 万块 GPU 上部署 • 解决的本质问题: LLM 推理的性能和可扩展性问题，最新支持视频/图像生成加速、TPU 原生支持、GB200 上的 DeepSeek 优化 • 为什么有潜力推动行业: 已成为行业标准，大规模部署验证，持续迭代多模态和硬件支持 • 最可能影响的方向: LLM 推理引擎市场、多模态 AI 基础设施

【项目三】Chitu「赤兔」: 国产高性能大模型推理框架

• 来源: GitHub - https://github.com/thu-pacman/chitu • 核心想法: 清华 PACMAN 实验室开发的生产级推理引擎，专注国产芯片适配，支持昇腾、摩尔线程、沐曦、海光等多平台 • 解决的本质问题: 国产 AI 芯片生态的推理框架缺失，解决"卡脖子"问题 • 为什么有潜力推动行业: 单卡可跑 DeepSeek-R1 671B，CPU+GPU 异构混合推理，已适配多种国产芯片 • 最可能影响的方向: 国产 AI 芯片生态、自主可控的 AI 基础设施

📢 大佬动态（精选 5 条）

Priority 1 大佬

• @karpathy (Andrej Karpathy): 深入分析 LLM 推理的内存+计算优化问题，认为这是今天最有趣的智力谜题，提到 MatX 团队获得融资，自己也有 small involvement → https://x.com/karpathy/status/2026452488434651264

• @karpathy: CLI 是"遗留"技术但正因如此 AI Agent 可以原生使用它们，2026 年的新 meta 是为 Agents 构建产品，提到了 NanoClaw 的 Skill-based 配置方式 → https://x.com/karpathy/status/2026360908398862478

• @karpathy: 长篇思考 AI 时代软件的未来，认为"App Store"概念已过时，未来是 AI-native 传感器和执行器通过 LLM 编排成高度定制的临时应用 → https://x.com/karpathy/status/2024583544157458452

• @sama (Sam Altman): 与印度总理 Modi 会面，提到印度是 Codex 增长最快的市场，过去 2 周用户增长 4 倍 → https://x.co/sama/status/2024826822060290508

• @ylecun (Yann LeCun): （今日无重要 AI 相关推文）

注：只显示与 AI 相关的重要观点，过滤了日常闲聊和转发

💡 今日趋势观察（3 条）

推理基础设施竞争白热化: NVIDIA Dynamo、SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Chitu 等多个框架同时快速迭代，大厂和开源社区都在争夺 LLM 推理基础设施的标准地位
AI Coding 进入"Vibe Coding"时代: 从代码生成到全局工程参与，设计判断力变得 exponentially more valuable，Stanford 已开设相关课程
AI 投资持续火热: 今日采集到多个大额融资：Profound $96M Series C（估值 $1B）、Letter AI $40M Series B、VoiceLine €10M Series A 等

📈 数据概览

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缺失数据: agent、model 两个类别采集超时（已修复超时设置）