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　　这一平台的核心逻辑在于解决AI推理中的“KV缓存”（键值缓存）问题。随着AI从单纯的学习阶段转向大规模推理应用，数据量呈爆炸式增长，现有的GPU显存和服务器内存架构已难以满足需求。英伟达通过引入全新的数据处理单元（DPU）和海量SSD（固态硬盘），构建了一个庞大的缓存池，试图打破这一物理限制。但这个新产品将引发内存、硬盘厂商的产能转移，消费级产能被大幅压缩，导致现货市场价格出现暴涨，多个AI相关厂商对这些元件也呈“抢货”态势，引发市场担忧。

　　在传统工业领域，引入AI的进程预计也将在今年加速。剑维软件（AVEVA）副总裁、中国区总经理崔静怡表示，2026年，AI的关注重点将更大程度回到落地的现实问题上。治理框架的完善，将与对可量化业务价值的持续追求相结合。工业领域的AI应用将更强调投入产出、稳定效果与可持续运行。“我们非常看好2026年工业AI的发展，因为工业AI并非从零起步，已高度成熟。以我们积累数十年的AI预测性维护为例，这类方案始终是通过AI创造商业价值的最佳实践。现在，我们正把这些经验转移到工程与设计、能源管理、质量保障、供应链协同等更多领域。”

　　她还说，在技术路径上，业界会更普遍采取“组合式策略”推进AI应用：一方面探索GPT-5、GeminiUltra等前沿模型。另一方面积极采用面向特定工业任务的模型。以通义千问、DeepSeek、文心、悟道等中国本土的开源模型为例，它们强调效率，通过智能架构与自适应技术，用更低的算力强度实现强劲表现。在阿里巴巴、百度等大型平台支持下，这些模型让先进AI在实验室之外的真实工业场景中更具成本效益与可落地性。