铜在先进封装中正逼近极限。纯铜导热约400 W/m·K，而最近在Semicon Taiwan展会上亮相的铜/金刚石复合材料，导热已达到约800 W/m·K，能更快导热、减少局部过热。它们还能缓解翘曲问题：硅的热膨胀系数约3 ppm/K，铜则

AI基础设施建设需要的资金比现有的保障资金还要多。“银行贷款和保险贷款机构不愿意承担太多风险，而私募股权公司则愿意承担高风险。私人信贷机构处于中间位置。”“你得分层管理风险。如果出现亏损，优先级最低的股权会先承担损失，然后是B级，最后是A2

“Lambda-Anthropic”交易实际上是四方交易：英伟达、Lambda、Hut 8和Anthropic。Anthropic将在2028年获得大约350兆瓦的Rubin（VR NVL72）计算能力，每GPU每小时的价格约为5.80美元

最快的完成不一定是最高效的。从我个人尝试不同模型的经验来看，OpenAI确实有一些短期的效率优势。但这更像是短期的效率。我会完成这个即时任务，但随之而来的后续工作会很多，有些Fable本来可以处理的，而Astra为了快速完成任务可能会忽略掉

RT vLLM vLLM现在支持NVIDIA的Vera Rubin了。初步结果显示，与GB200相比，在AgentX上的MiniMax M3上，吞吐量提高了超过7.8倍。自从Vera Rubin宣布以来，@inferact、@NVIDIAA

我们把SGLang带到了NVIDIA的Vera Rubin上，并加速了Kimi K3的推理。和@NVIDIA紧密合作，我们在早期的Rubin硬件上优化了注意力机制、MoE和推测性验证内核。亮点包括：• 在batch 1 / 128K上下文下

英伟达在最近的10-Q报告中披露，其未在资产负债表上反映的担保总额达到了5300亿美元，比上一季度披露的1840亿美元有了大幅增长。主要驱动因素包括供应承诺的增加，主要是购买内存的承诺。此外，还有为SB Energy在俄亥俄州的PORTS-

这感觉就像末日僵尸潮，可你根本不知道还有几波要来。H100的租赁价格不降反升，而这款GPU本该正沿着贬值曲线往下走。可 lenders（贷款方）正是按这条曲线来放贷的，到2029年，将有7万亿债务到期。@dnishball 带着@Jorda

基于TokenSpeed的Kimi K3，搭载AMD Instinct MI355X芯片，实测单用户8块MI355X可输出每秒216个token，解码速度比ATOM在C1状态下快1.4倍，同时支持更高精度。测试环境是真实智能体任务：多轮SW

天啊，警告🚨：NVIDIA vLLM推理性能简直牛爆了，利润率是普通模型的3.2倍💰，每美元性能更是提升了10倍🚀，比GB300 NVL72还要强。这可是基于广泛应用的生产级LLM引擎@vllm_project。下面我们详细解释一下👇（1/