大家好，
我是看到营销号吹AI就想吐槽的谭老师，
看看今天吐吐槽哪里？
AI智能体基础设施（infra）还没火到飞起，
营销稿就妖风四起，
你们吹牛都没有创作瓶颈的吗？
那我们先来一套《反欺诈指南》：
营销稿说，《一次性获得全套能力》，
说人话是，全套能力是没有的，正在给你凑。
营销稿说：《打造一体化，可根据需求定制》，
说人话是，尽量一体化，不能一体化，就定制化。
营销稿说：《一站式沙箱解决方案》，
说人话是，勉强凑几种沙箱。
大批L1级别的智能体，
甚至L2级别且到不了，
营销号说AI智能体和人类一样会操作手机，
是能做到，不过别忘了？
手机厂商对手机AI助手有绝对统治权。
它不给权限，你就没权限。
02.一个猴一个拴法。
L3级别的智能体，市场上到底有没有呢？
确实有，不多，就几个头部，
其中一家还搬到新加坡去了。
很多智能体，惊艳只在Demo时。
近期一篇质疑的稿子，
打击了胡吹瞎捧的势头，
干得漂亮，好家伙，阅读量十万加。
结果理性一看，
文章怎么连两大类智能体的底层逻辑都分不清？
面向企业和面向大众消费者，
To B和To C，一个猴一个拴法。
批评没有说到点上，
小学老师得批评：这题是你蒙对的吧？
面向大众（To C）智能体，
为啥做通用？
只做个技能点很低的“小助理”，分分钟被干死。
这里的“通用”不是全能，
而是把一些常见任务合起来，
是能力相对全面且突出的“大助理”。
面向企业（To B）智能体的活路是什么？
微软公司首席技术官凯文·斯科特这样说，
需要产品经理扎得很深；
需要那些深刻理解特定领域的人。
比如，深入医学还不够，
要深入药物发现，
深入药物发现也不够，
要关注特定分子结构或机制，
细分还可以继续。
不过，留意，他用了"idiosyncrasies" 这个词，
简直又要逼我学英语，
这个词描述，『独特性』
就是那种每个专业领域都会有的《独门秘笈》。
你只有摸到且摸准了这个，
才能做这个领域的智能体。
我看凯文就是想强调这个。
换句话说，To B智能体仅仅是依赖于技术本身，
也依赖于专业领域知识；
两者都不能或缺。
而面向企业的智能体，
常常和业务逻辑耦合在一起，
最好能嵌入业务软件，
或按业务，或按职能（营销，行政，财务）细分。
想给大型企业上个通用智能体，
那就得是总裁级别智能体，
主打权限南霸天，啥都能管，
这招虽险，胜算却大，
你去和总裁要预算，
做个智能体替代他，
看他会不会连夜赏你两巴掌。
03.智能体：大用特用才是正确打开方式
我观察，很多公司的智能体像数字员工一样存在。
而且，大企业往往不愿意大张旗鼓宣传。
那我来讲个朋友公司的案例，
他就职公司的性质是上海大型央企，
公司名字自然是不能说的，
内部文件我看过一些，
字体都是仿宋GB2312。
公司内部网络安全系统会有一堆告警，
这告警，那告警，
一部分告警由规则处理，
另一部分告警，则会生成工单，
每条工单大约会调用*次AI智能体。
调用的方式，并不是人工触发，
而是智能体内嵌于网络安全系统的流程。
与只有一个模型的企业不同，
他公司的私有算力集群里，
模型有大有小，
会让每个模型承担不同类型的任务，
这样不仅效果好，且成本可控。
首先，主智能体（或称调度层）理解任务，
再根据任务的情况，分发给不同模型去执行。
一种是，R1、V3这样的超大模型，
主要负责理解、推理，比如分析告警日志。
另一种是中小模型
（Distill、32B、Rerank、Embedding等）：
处理高频，但轻量的任务，
比如相似度匹配、信息提取。
朋友原话是：
“我们的目标是用硅基员工代替碳基员工，
但还有很长的路要走。”
不难观察，企业扎扎实实在用智能体。
再举一个例子，
也是坐标上海，某国产AI芯片公司，
还是我朋友的公司，
玩法很新鲜，
智能体用于加速Triton算子生成与优化。
不用猜，这个智能体系统肯定带一个RAG，
而且RAG的私有数据很关键，
当然，人家的核心竞争力在此。
“算子生成—测试—检索—再生成算子”，
我拿到的料是，自动生成了约90%的初始算子。
在这些自动生成的算子中，
60-70%算子性能直接达标，
无需任何人工性能调优（tuning），
剩余的算子代码，经过人工或辅助调优后，
性能即可达到生产要求并投入使用。
公司名称嘛，绝不能讲。
04.智能体infra的三大件
神仙有道场，
牛马有草场，
智能体也有一个“场”；
这个所谓的场，非常重要。
智能体本身并不能直接和外部世界互动。
它没有权限控制外部接口，
也不了解外部系统的约束，
更无法保证操作在真实环境中，
被正确、安全、稳定地执行。
所以，必须给它一个受控、抽象，
且可持续监控的运行场。
“场”可以就是——沙箱。
如果你觉得抽象难理解，
打个比方，自动驾驶汽车，
需要在仿真环境里开来开去，
这个“仿真环境”就是，一个专注到极致，
只为自动驾驶汽车所用的“场”；
专业说法是，
一个标准的“环境即服务的场”；
这个场有多重要？
智能体最让人心惊肉跳的能力是“写代码”，
会写代码就能改软件，
会改软件就可以：
删除数据，操纵用户权限，读取敏感文件……
以前只防黑客，现在还要防智能体，心累；
而且这类隔离、安全审计、资源控制难度极高；
但凡智能体在产线上干活有半点风险，
那天大的能耐都不重要了，
最怕AI突然来一句：『很生气为您服务』。
于是，需要沙箱负责隔离所有风险。
这么说，沙箱自然是入门级组件，
当然，沙箱的好处不止这一点，
若要问，哪个模块最容易卖钱？
答案还是沙箱，
阿里云有位智能体开发工程师告诉我：
每一个严肃使用智能体的企业都必须部署沙箱。
不部署沙箱，智能体就无法真实操练。
很多组件只是能力，而沙箱是价值。
只有沙箱同时满足：
“最难替代、最强需求、最容易商品化”，
沙箱天然支持“按使用付费”—商业模式好，
甚至能单独拿出来创业。
这就回答了，
为什么国外E2B这种企业可以独立创业。
阿里云无影事业部云电脑事业线总经理李航告诉我，
现在需要沙箱的基本上都是大型企业级的用户。
两个问题随之而来。
第一，什么是好沙箱？
当你的任务需要一个执行环境才能实现的时候,
你就需要用沙箱，
且你不希望在自己的本地去做执行，
它的执行结果易于集成，隔离很强。
且不占用本地算力。
第二，好沙箱长什么样？
在此基础上，还得满足秒级启动、
性能弹性伸缩、成本可控，
同时API 能无缝对接智能体框架和企业权限系统，
这样才是企业真正能用好的沙箱。
参与沙箱赛道竞争的企业是八仙过海，有多种类型：
大云厂商，个位数员工的初创企业，
那些只做智能体市场的企业更会参与。
除了沙箱（Sandbox）还有什么很重要？
我认为还有两大件，
是框架（framework）和运行时（runtime）；
智能体框架是什么？
帮你快速把“大模型 + 工具 + 记忆 + 工作流”组装。
它不是模型本身，
而是模型外的一层“运行逻辑 + 调度系统”。
按照智能体开发者的习惯，他们会先挑框架。
想用智能体，要先用框架，
没有框架谈不上用智能体，
用了框架才能用沙箱。
这样，沙箱和框架的关系也就回答了。
专业说法，沙箱是环境和环境上提供的工具能力，
沙箱同时包含了环境和工具。
就好比，办公室和办公桌是成套的，
买了办公用品，在办公室里用，
所有的提供“办公室”的厂商，都想做办公用品，
逻辑非常顺畅，
也就是往上做，往工具层走。
我认为infra的竞争，
工具层往往更激烈，且更吸引关注，
工具能很直观地展现其价值：
搜索工具，MCP工具等等。
基础设施因为其功能非常抽象，
往往缺乏足够的曝光度和品牌认知，
需把套件中某个工具打造成有强有力的品牌。
工具强，是王牌，
但，工具死活要依赖框架的设计和沙箱的环境。
没有合适的框架和沙箱，即使工具再先进，
智能体的能力也无法得到充分的发挥。
沙箱早已跳出“小众工具” 的范畴，
成为开发者工具箱里的标准组件。
而谈及沙箱的生态发展，
不少开发者直言，
目前海外的成熟度和丰富度，
显著领先于国内市场。
有个朋友告诉我，当下实际：
“国内很多智能体开发平台上的工具（或套件），
不经过团队两个月的打磨，
根本不可能好用。堆人也不行，因为招不上。”
这位朋友，是某知名智能体infra的技术负责人。
我认为，智能体『三大件』，
绕不过三个灵魂问题：
第一，组件很多，先上哪个？
第二，组件倒是弄出来了，谁替你验证？
第三，AI智能体这么卷，你们infra怎么进化？
05.开源的力量
AI应用新增100万用户很头疼，
AI智能体infra则有个更头疼的事儿：
“鸡生蛋、蛋生鸡”。
没有成熟的智能体infra，
对玩的人来说，门槛太高；
然而，智能体规模不爆发，
智能体infra需求就不明确，生态也就起不来。
沿着时间线往回看，
早期的搜索引擎领域，
也曾经在开源江湖，百花齐放，
涌现了大量的开源项目（如Solr等），
随着时间线走到中期，
谷歌和Bing等工业化搜索引擎大获成功，
行业需求进展到：
一要庞大的基础设施，
二要全球服务，
三要反馈（用户行为数据分析和优化）。
后期打破了中期的特点，
这一时期搜索引擎的特点为，
但凡是个有模有样的APP，都有搜索功能。
可又不再只依赖于搜索功能；
而是个性化推荐；
比如，名利双收的抖音。
倘若将这三个时期并列观赏，
便能清晰看见：
每个技术栈崛起的时候，
开源都有自己的专属时刻。
尤其在当下，你更该相信开源的力量。
大模型这轮大势，巨头烧钱数据中心多受质疑，
而智能体infra是开源打得最漂亮的赛道，
开源大佬们，捕捉需求和价值点，一抓一个准，
再有配套的商业模式，真稳了。
哪怕是强如大云厂商，面对强势的开源组件，
也不得不做出防御性财务投资或者收购。
Dify在这一波的竞争中，做出了教科书级别的示范，
一堆人向我夸赞，
开源版与企业版，免费至付费转化非常丝滑。
我请教了一位硅谷大佬，他会如何评价Dify？
他说，国内数据领域，一堆大佬们出来开公司，
一问产品呢？没有。
再看Dify，我可以五秒钟注册，然后上手，
好坏一清二楚，
用户喜欢这样的方式。
我们再来看，开源智能体框架：
只要你构建智能体，就无法绕过智能体框架，
否则，你就反复写这几个东西的胶水代码：
“提示模板 + 外部 API + 记忆”。
世间常常不缺少机会，只是缺少发现，
于是LangChain 快速出圈，生态持续扩张，
推出 LangSmith追踪监控、Langfuse观测性等工具，
高额融资，百万用户，刷屏级的存在，
LangChain俨然成为“第一框架”。
但由于发展过快，短板暴露，
虽然LangChain是开源的，
但它的内部结构和功能实现过于抽象，
使得用户无法直接理解或修改。
理论上，虽然可开源肯定可修改代码，
但实际操作时却得面临不清晰和复杂的代码结构，
需要修改或定制功能时，感到格外难受。
这种难受，一下把之前的爽感对冲掉了。
开源江湖，最怕一句：
撑你这把破伞，我还不如淋雨；
而且，势头太猛，一发不可收拾，
很多功能会出现多个方案，
每种方法看起来都非常相似，
但是实现方式又不同，
且每个方法由不同的人贡献。
这样造成的结果是，
用户在选择具体实现时容易迷失，
不知道哪个方法最优的，
或一下找不到最适合自己需求的。
命运总会笑着给年轻人递上橡皮擦，
LangChain的教训，LangGraph都吸取了。
历史一个轮回一个轮回地续写，
故事的本质是：
《从“能用” 到 “好用” 的演进》。
开源从来不等于免费，
如果要让我对开源开发者说点什么，
那就是，智能体进化，并不是仅靠技术本身，
还要靠捕捉用户需求变化和提供价值来搞钱，
除此之外，你还得快。
06.L1级智能体的困局
这么多的组件，着实令人困惑，
需要奥卡姆剃刀原理出场，
那就只剩下两个：
框架+工具。
这两个东西能完全决定，
这个智能体在什么级别。
为什么国内大部分的智能体还停留在L1级别？
这个问题，先不回答，
问题的背后，是以下三种情况居多：
1.人工设计流程节点；
2.人工配置触发；
3.人工调用API；
我不是为了用“人工”做押头韵才这么写的。
“手工工作流编排”是主流手法，
这种手法确实能快速做出能跑的Demo，
但所有的逻辑、流程、状态管理和错误处理，
要靠人工拼接。
简单的工作流，带一个工具，
工具一多，手动更多；
L1级别是智能体的雏形，
距离智能体成熟形态尚有距离。
某厂的『AI发现智能体』，
展示了许多“角色扮演型”。
这意味着L1级别的生态系统发展得不错。
然而，最初级别产品的生态是否良好，
并不等同于整个智能体生态系统的成熟度。
再回到灵魂问题，
为什么还没有超级智能体问世？
因为手工工作流的编排的智能体居多，
这种智能体对infra要求不高，
或者说对智能体“场”的要求很低。
那反问一句，你让智能体infra怎么火？
最近，有北京的智能体开发商告诉我，
仍有大量的企业处在落后局面里：
“客户不知道智能体能服务它什么场景。
也不知道智能体怎么做。
那些上来就要沙箱的客户，反而很上道。”
还有浙江智能体开发商告诉我，
一些企业知道自己要什么智能体，
效果当然越好越好，
关键在于，你能不能做到人家想要的？
你能以什么成本，做到人家企业想要的。
07.阿里云捷足先登
在AI智能体infra的赛道上，
国内和国外的顶级厂商交出了完全不同的答卷。
阿里是国内最早推出智能体开发套件的云厂商。
业界对沙箱的划分大多是按用途划分，
『代码执行沙箱』或『浏览器沙箱』等；
我对AgentBay进行了观察，
它的沙箱类型比较全面，
而且做了数据漫游；
比如，E2B强项在于跑代码，
Browserbase强项在于浏览器；
这种多沙箱架构，为智能体提供适配不同系统环境的底层。
沙箱的差异化竞争在工具层打得异常热闹，
只有扩容肯定不够，
代码运行、网页浏览、数据分析这些能力比较基础，
视觉理解、自然语言控制是进阶能力，
比如你只有把浏览器沙箱做好了，
能把对网页的视觉理解做得更好，
把沙箱的所有API封装成一个子智能体，
这样就不止能用固定参数的API调用，
而有自然语言调用能力，
比如你输入：“打开搜索页面，把整个结果返回给我。”
人类自然语言和API简直就是，
山顶洞人和现代人的区别，
谁不希望越简单越好？
阿里和亚马逊不约而同，做了同一件事，
那就是放开与开源智能体infra的对接。
无影的沙箱既可以跟接入百炼的算力，
也可以跟其它开源框架对接，
Langchain，LangGraph，Dify。
他们在这块做了很多兼容性和框架对接的工作，
这是个苦差事，
需要投入大量的人力去开发和测试；
按照常规的智能体开发流程，
客户通常会先接触到智能体框架，
只有在完成框架的选择和搭建后，
他们才会开始考虑进一步的工具与执行环境，
即如何高效地运行这些智能体，
如何管理其执行过程，如何优化性能等。
AgentBay处于完整的智能体开发过程的后半段，
也就是“工具与执行环境”层，
通常，客户在整个开发过程中，
会较晚接触到这个模块。
和我的观察结论一致，
我还观察到，
AgentBay主要擅长的是中等难度的智能体解决方案，
它在处理大规模、多任务，
多智能体的环境中有更强的能力。
但是，阿里云无影的开发工程师也告诉我，
话不能说这么死，
小任务也给它跑也行，
如果给你L1级别的智能体，用MCP接入，
也能用AgentBay了。
08.亚马逊云，九大件够吗？
智能体infra，多家云厂商，会战于此地。
新兴AI云玩家也必有参与，
比如，厂商PPIO底层用国外的E2B开源项目；
不过，云厂商还是C位，
且会同时布局多款产品。
根据亚马逊云科技初创生态，
资深解决方案架构师肖培庆，
在上海浦江私享会上的演讲，
我做了如下总结。
AWS AgentCore这些模块，
在“智能体环境”里扮演不同角色：
Runtime/Memory/Identity/CodeInterpreter/
BrowserTool/Gateway/Observability
Policy/Evaluations。
先聊最难的Runtime，
这是智能体所有动作发生的核心，
Runtime通常翻译为“执行环境”。
它负责让智能体真正“跑起来”：管理资源、
调度动作、执行代码，是整个系统的底层承载层，
又整个“Agent行动环境”的真正“心脏”
是“底座”，很硬，
但拿出来创业又太基础了，
因为这个东西已经高度成熟，
各大云厂商已经把它做得极好。
创业公司再做，
会变成和云厂商拼“基础设施能力”，没法胜出。
一句话：硬，但不值钱；难，但不是差异化。
网关（Gateway）是个桥梁，
调用工具，调用API，所有系统API，
第三方服务，企业内部系统，数据库，
工具服务必须通过它接入；
多Agent协作，权限、速率、工作流编排也少不了网关；
其难点在于工程复杂性，而不是核心技术壁垒，
任何大公司很可能会自己顺手造，
但，创业公司也有机会做出特色。
现阶段，因为智能体记忆（Memory）较差，
导致它们的行为显得非常“事务性”，
也就是每次互动，一段一段的，很难连贯性。
心理学家说，人类是记忆力的产物，
智能体也是如此。
要管理操作历史、任务上下文、登录态、业务对象状态、
会话中间结果、系统状态快照等。
比如，一个企业智能体执行到第200步失败了，
需要从第199步继续，而不是重头来；
又比如，登录态要保持几小时甚至几天。
有大佬曾言，你解决了记忆，
基本上解决了AI的大部分问题，此处按下不表。
其余几个组件包括，
Browser Tool，Identity，Code Interpreter，Observability，
Browser Tool看成一个“智能体专用浏览器”。
Identity管理智能体在不同环境中的“身份”，不能乱来。
Code Interpreter实际上是一个安全隔离的执行沙箱，
要执行模型生成的代码。
Observability没有可观测性，就无法排查错误，
难点在于：链路复杂、上下文庞大、异步操作多，
而且智能体的行为不是确定性的。
所以，之前的七大件，到最近（12月）的九大件都不够，
另一位AWS的架构师朋友告诉我，已在安排，
原话是：“已在Roadmap上”。
09.玩智能体infra，不用和云厂商你死我活
横向卷累，不如换个活法，去纵向卷。
也就是业内人士俗称“包一层”。
这就要看你包啥，如何包，在什么时候包？
这类服务，专业说法是——简化基础设施服务。
未来，这类简化智能体infra需求会增多吗？
我的答案是，只增不减。
我十分同意一位资深架构师（挨踢小茶）的观点：
这种抽象层，看上去就包了一层，
猛一看，没啥技术含量，也很容易让人轻视；
尤其在当下势头没有起来的时候，
然而，这种服务很有价值点，
但很有增长潜力。
今天的智能体infra很少，
你睥睨侧目看不起，
明天你可能高攀不起；
拿数据库举个例子，在传统云计算时代，
网页背后有个数据库，但是数据库那套很复杂，
谭老师我写数据库稿子的时候，
也觉得好复杂，和其他技术栈完全不一样。
思己及人，AI产品经理学也费劲。
就算给你一个云计算厂商的账号，
一开始，先选什么引擎？
再问，Mysql什么版本？计算要多少存储？
到后续，性能优化，故障恢复。
以前，全由DBA负责；
现在的AI产品，动不动就是一人公司。
产品经理不会这些，
因为就连网页也是我用Vibe Coding生成出来的，
原本我也不会写前端代码呀，
就算有了网页，产品经理还要搞定999件事，
他需要的，难道只是一本数据库教材吗？
那我推荐这本：《数据库管理：从开始到放弃》。
传统云计算时代，
云计算厂商和工程师这个群体，几乎是绑定的，
说实话，这门槛可不低，会编程的工程师数量有限。
现在好了，大模型把门槛打下来了，
那些生意盘子很大的科技公司，
可要和AI产品经理绑定。
这是喜大普奔的好消息，
门槛低了，普惠了，AI也拼多多了；
那就拿出适合产品经理的产品形态出来，
别在那抱残守旧，教条主义。
智能体作为热门AI应用要上云，
那infra门槛高不可攀，
难道不脱离需求，不落后吗？
需要把数据库的API拿出来直接用，
不需要一会调配置，一会又运维，
软件平台应该自动处理这些事情，
这就是价值点。
我判断，未来，对智能体infra的需求，
会越来越强烈，演化成一个巨大市场。
形势还在变化，
不过，通过抽象，屏蔽下层复杂度的趋势不变。
其实需求不难理解：
智能体infra技术本身，又前沿又复杂，
既要又要的状态，
而当下，AI初创团队大概啥样子呢？
答案是，有开发和产品经理就不错了，
哪有什么运维；
更没法配备容器层（Docker和K8s）优化团队；
就算有了新进资金和资源，也不得不放在产品上。
大家的精力根本没法去兼顾基础设施。
正因如此，市场上,
对那种已经封装好的智能体infra需求，
强烈出天际。
这个领域崭新，且技术门槛高。
是个技术大佬们发挥天赋挥洒汗水的好市场。
如此之好，就算你宋不北伐，
辽也要南征，迟早红海。
核心就是一句话：
今天你睥睨侧目的“简单封装”，
明天就是撑起万亿市场的“底座标准”。
面对智能体，大云厂商还有什么优势？
他们历经几代的基础设施自然有优势，
但要有新优势，也要拉着别人一起玩，
当然欢迎在此之上做智能体infra，
这不是抢饭吃，而是那些很细节的分子功能，
云厂商也顾不过来，
这类创业公司顺势而为，
在云厂商技术基础上抽象一层，
做更精细化服务，做更多更丰富，更好功能，
肯定有人会花钱去用。
下面自然是依托传统云厂商底层资源。
哪个云厂商不欢迎它带着客户来敲门呢？
广告语我都想好了，致敬人头马白兰地酒：
“API一开，好事自然来”。
10.写在最后
看透就一层纸，看不透一座山。
智能体infra技术原理，归根结底一句话：
“将一些复杂的技术封装起来，
提供一个简单易用的接口”，
但玩好太难了，你要想清楚：
你在什么时候封装？封装什么？如何封装？
放眼北美，在这个方向上,
涌现出很多看似陌生的创业公司，
人家很红，只是你不知道。
这个可以单拉一期出来聊，
最后，说说我的AI智能体“搭配理念”，
《智能体基础，智能体infra就不基础》
《智能体不基础，智能体infra更不基础》，
这9000字写得好不好另说，
还狂删6000字，
起码累着了。
《作者直到最近才费劲弄清楚的……》
1.质疑美国芯片Etched：AI领域最大赌注的尽头是散热？
2.机会在哪？原理是啥？哈佛辍学融资1.2亿造AI芯片
3.到底谁能把强化学习推理大模型，弄上业务一线赚钱？
4.独家：谁在“掏空”深度学习框架PyTorch？
5.大模型下一场战事，为什么是AI Agent？
6.家家都有DeepSeek服务，如何谎称速度快？
7.什么是具身智能机器人？
8.DeepSeek模型免费，底座也免费吗？
9.大厂再造AI云，洗牌三年结束，看谁下牌桌
10.DeepSeek：为了这口醋，包了这顿饺子，为了数据我造了模型
11.是时候去问CTO了，咱的AI产品要不要封装MCP？
2025Q4科技观察
1. 嵌入模型：文本“已死”，多模态尚有红利
2.谷歌争气，搜索loser反转：豆包，Perplexity为何难忍？
3. AIGC赛道融资：靠啥聪明玩法，让VC秒点头？2025Q4科技观察
4.花10亿买英伟达GB200只是开始，隐藏成本有多高？
《AI+医疗》
1.独家深度丨夸克健康大模型调研报告
2.离谱！熬夜三年肝损害，AI博主也靠AI学“续命”医学知识
3.为什么AI能预警心脏主动脉“血管炸弹”？
《超节点系列》
1.对抗NVLink简史？10万卡争端，英伟达NVL72超节点挑起
2.英伟达：『照抄者死』，阿里华为：AI集群狂飙『全解耦』
3.阿里华为『血战』英伟达AI超节点：悲观者正确，乐观者赚钱
4.抢在英伟达护城河合拢前，硅光的冲刺与最后窗口
5.OCP现场 l 北美AI巨头罕见共识ESUN，为利益『握手』
6.为什么有些『闪断的锅』，硅光不背?
