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一個最佳化讓token速度暴漲465%，RTX 3090單卡運行千問3.8 27B可達382 Tok/s

是不是3090二手要漲價？ 在本地運行大語言模型時，顯示卡的算力往往不是第一瓶頸，視訊記憶體頻寬才是。NVIDIA RTX 3090雖然擁有24GB視訊記憶體和936.2GB/s的頻寬，但在運行270億參數等級的模型時，傳統的逐Token生成方式依然會受限於反覆讀取模型權重的過程，導致顯示卡的計算單元大量閒置。 近日，Reddit使用者u/iamMess通過一套專門建構的推理引擎，在不更換任何硬體的前提下，將Qwen3.8-27B模型在單張RTX 3090上的Token生成速度從82 tok/s提升到了382 tok/s，增幅達到4.6倍。 這是一個極快的速度，目前主流雲端大模型（如ChatGPT）的生成速度通常在30到60 tok/s左右。382 tok/s意味著它一秒鐘就能“寫”出大概250到300個漢字，一分鐘能生成近兩萬字。
一個最佳化讓token速度暴漲465%，RTX 3090單卡運行千問3.8 27B可達382 Tok/s
科技#大語言模型#推理最佳化#投機解碼
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一顆DRAM的話語權遷移史：2000年PC佔65%，2030年誰排在隊首

2026年9月30日，TrendForce給出四季度判斷：一般型DRAM合約價環比漲10~15%，計入HBM後的整體DRAM漲15~20%，NAND也漲15~20%。漲幅在放緩，但這不是好消息。放緩的是價格斜率，換手的是分配權。記憶體行業正在把"誰付得起"改寫成"誰配拿到"。 聚焦 🔍 這篇只做一件事：把一張2000到2030年的DRAM應用演化示意圖，對照2026年的真實價格走勢，拆出"需求重心遷移"的機制。圖裡的佔比和路徑是建模假設，不是統計年報，當方向看，別當帳本看。 2000年的帳本：PC一家獨大
一顆DRAM的話語權遷移史：2000年PC佔65%，2030年誰排在隊首
科技#DRAM#HBM#token
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中美AI對比：中國Token消耗第一是做短劇，美國消耗最多是寫程式碼

中文線上公佈過一組資料，美國約58%的Token算力花在程式碼生成和企業自動化流程上，中國55%的Token投向AI微短劇和短影片生成，24%給了電商帶貨和行銷圖文，真正用在軟體開發上的只有15%。 這個對比足夠刺眼了。一方面是AI寫程式碼，另外的一個方面則是AI在進行短劇的製作。中國算力消耗看起來有些不務正業，但是如果往下去看的話，就能夠發現到，兩邊都精確踩在各自市場的錢脈上。 一、中國Token流向：短劇裡的經濟帳 先來看看中國這一側的情況。2026年前八個月，國內生產約43萬部微短劇，這個數字是前一年全年產量的13倍之多，並且超過九成的劇集裡都有AI的參與。中國的網民數量已經突破了11億的大關，其中約8億人是短影片和微短劇重度使用者。在2024年的時候微短劇市場的規模大約處在500億元的量級，在後續是有望去衝擊千億規模的。
中美AI對比：中國Token消耗第一是做短劇，美國消耗最多是寫程式碼
科技#中國#Token#短劇
ai短劇真讓人上癮
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AI短劇月入十萬？普通人別再被割韭菜了

最近你的資訊流裡是不是也充斥著這樣的內容：AI短劇月入十萬，普通人最後的翻身窗口，錯過再等十年。 如果你現如今正在認真地考慮這一件事情，我想先說結論，你要是信了，你就是被收割的韭菜。說這話前，我先交代下背景，我做全職居家AIGC之前，在世界五百強企業做授權產品經理。 今天我並不會賣課，也不打算教你怎麼去實現一夜暴富的夢想，我只會把AI短劇裡沒人願徹底說透的東西，給攤開來講個清楚。我先說結論，那就是AI短劇能夠賺到錢，這是成立的。但普通人靠個人做AI短劇暴富，這不成立。我會從製作難度、成本、管道、成功機率四個維度拆開講。 01 製作難度：一個人拼不過一條流水線
AI短劇月入十萬？普通人別再被割韭菜了
影視#AI短劇#創業陷阱#Token成本
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2026年詞元經濟（Token Economy）產業鏈發展全景研究報告

一、中國詞元（Token）經濟產業鏈圖譜 圖：艾媒諮詢 中國詞元經濟產業鏈全景分析報告 2026全球詞元（Token）經濟產業鏈圖譜（圖：至頂科技 2026全球人工智慧展望報告） 二、中國信通院：詞元（Token）經濟發展研究報告（2026年）
2026年詞元經濟（Token Economy）產業鏈發展全景研究報告
科技#2026年#Token Economy#AI產業鏈
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清華AI Infra獨角獸融資雙料第一，無問芯穹秘密遞表港交所

清華AI Infra獨角獸融資雙料第一，無問芯穹秘密遞表港交所 無問芯穹聯合創始人、CEO夏立雪 就在剛剛，AMD蘇媽關注的一家AI原生基礎設施明星獨角獸完成融資並即將IPO了。 10月12日消息，據智能紀元AGI獲悉，無問芯穹（Infinigence AI）近期完成C輪融資，累計融資約43億元，單輪和累計融資額創下行業紀錄。
清華AI Infra獨角獸融資雙料第一，無問芯穹秘密遞表港交所
港股#無問芯穹#Infinigence AI#獨角獸
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存力接棒算力—AI智能體把記憶體推上主戰場

KV Cache從"臨時變數"變成"持久資產"——記憶體容量和訪問速度，正在直接決定智能體的記憶能力。 開篇：那個越寫越厚的"草稿本" 一個AI智能體正在處理百萬級token的對話歷史。它要反覆回放上下文、呼叫工具、多步推理——每走一步，都要把已經"記住"的內容再讀一遍。 這個"記住"的載體，叫KV Cache。它像一個越寫越厚的草稿本：對話越長，草稿越厚，轉眼就佔滿了昂貴稀缺的GPU視訊記憶體。據中信證券測算，上下文從8K激增到1M tokens時，單使用者FP16精度下的KV Cache視訊記憶體佔用會從約5GB飆升至640GB以上——而一張頂級GPU的HBM視訊記憶體，不過百GB量級。
存力接棒算力—AI智能體把記憶體推上主戰場
科技#AI智能體#token#KV Cache
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Token一年半70倍，一文看懂字節的算力遷徙

2025 年 1 月，字節跳動的日均 token 消耗量還是 4 到 5 兆。 一年之後，這個數字變成了 50 兆。再到 2026 年 9 月，它已經飆升到 350 兆到 360 兆——一年半，漲了七十多倍。按照專家的預計，到 2026 年底這個數字將逼近 600 兆，而到 2027 年，整個大盤的 token 消耗量還會在現有基礎上再增長十倍。 這不是一組枯燥的數字。它的背後，是一場正在重寫中國 IDC 版圖的算力遷徙：機房正在離開一線城市，湧向內蒙古的草原；企業正在告別私有化機房，擁抱公有雲。而驅動這一切的力量，比大多數人想像的要更兇猛，也更具體。 三個核心判斷，先放在前面
Token一年半70倍，一文看懂字節的算力遷徙
科技#算力遷徙#Token消耗量#IDC版圖