Proprio Robotics：实现自主数据中心
Proprio Robotics 推出新型机器人，能够处理服务器的组装、维护和退役全生命周期，使数据中心实现无人化运营。其创始人来自伯克利和哈佛机器人实验室，已成功在办公室建立并运行小型 AI 数据中心。
🏷️ 硬件
7 篇人工智能的工程全景：模型之外的另一半（上）
文章详细梳理了人工智能的工程基础，回顾了从GPU游戏显卡到英伟达CUDA生态建立的历史，解析了其技术护城河。同时指出2026年硬件格局的松动，分析了谷歌TPU的回归与AWS自研芯片的崛起，展示了英伟达在推理领域面临的竞争态势。
LLM 原理与实践指南 (2026 版)
这是一份关于大语言模型（LLM）的实践指南。文章从基础循环机制出发，详细解释了文本如何转化为 Token，以及 Transformer、注意力机制、KV Cache 和 RoPE 等核心概念的工作原理。作者强调理解模型内部的推理机制（如 Prefill 和 Decode 阶段）对于硬件选型、显存估算和本地部署的重要性。文章涵盖了 Token 化、上下文窗口、量化、模型服务及本地 AI 硬件数学计算等关键主题，旨在为深入理解 LLM 提供直观的基础。
LLM 推理引擎与本地硬件指南 (2026 版)
文章阐述了选择 LLM 推理引擎的正确逻辑：先确定硬件策略、负载形态和服务模式，再选引擎。文章解析了推理引擎的核心功能（调度、内存管理、批处理）及性能瓶颈（显存带宽、KV Cache、互联），并详细对比了 llama.cpp、MLX、ExLlama、vLLM、TensorRT-LLM 等主流引擎的适用场景与优缺点。
从GPU到云：AI算力基建的完整硬件链路解析
本文以通俗易懂的方式，从微观到宏观详细拆解了AI算力基础设施的物理构成。文章按照 HBM、GPU、PCB、服务器、机柜、计算中心到云的层级顺序，解析了各硬件的连接关系与核心作用，并补充了硅中介层、交换芯片、散热系统及数据中心与云的区别等关键知识点。
AI算力狂飙下的“黑话词典”：一文读懂2026年科技圈高频缩写
文章整理了一份2026年科技圈的高频缩写表，涵盖AI算力、服务器硬件、网络互联、存储及模型架构等核心技术领域。通过通俗解读GPU、ASIC、CPO、LPO、MoE等关键术语，揭示了AI产业链的底层逻辑与未来技术演进方向。
YC 2026 夏季招募期望的 15 个 AI 前沿方向
本文解读了 YC 2026 夏季批次的 15 个重点招募方向，展现了 AI 重构各行业的创业浪潮。核心领域包括：AI 原生服务直接交付结果、企业“超级大脑”激活沉睡数据、智能体专用推理硬件、太空 AI 芯片与制造、精准医疗、动态软件界面及供应链升级等。文章指出，AI 正从软件延伸至物理世界（农业、军工），且代码成本骤降使得小团队有机会挑战传统 SaaS 巨头。