HPE：当 AI 走向生产，如何让 AI 从支出变成资产
HPE 提出，当 AI 从试验走向生产、形成客服与 IT 等常驻智能体工作负载后，按 token 逐次消费的模式会让 AI 支出变成难以预测的月度变动成本。企业需按自身工作负载测算"自持容量的盈亏平衡点"，判断持续用量是否足以支撑自建容量。HPE 引用 Deloitte 2026 企业 AI 报告称，2025 年员工 AI 使用率上升 5%，至少 40% AI 项目投产的企业占比预计半年内翻倍。
#部署/工程
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Latent SpaceAI 评分3434 Foundries vs Navigators：AI 如何降低科学研究的成本
Endura Therapeutics 的 Adrian Sanborn 提出，AI 对科学的影响分为两类：Foundries 用新一代测序、多重检测和物理自动化把实验数据生成速度提升一个数量级，但真正差异化资产是实验数据本身；Navigators 则把 AI 嵌入公司日常流程，用更快的代码和决策加速实验迭代。导航式改造无需专有模型或海量数据集，早期初创公司因没有遗留系统而推进最快。
Hugging Face BlogAI 评分3434 GPU 管理：闲置 GPU 为何是新的停飞飞机
Hugging Face 指出，AI 行业的下一个真实瓶颈正从模型智能转向 GPU 利用率，闲置 GPU 就像停在地面的飞机，成本按小时累积而产出只在计算时产生。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战：为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统、由智能体合成数据系统。GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间，中位数约 50x。