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DeepSeek瘫痪12小时，国产大模型的算力已经跟不上野心了？

2024年3月29日晚，国内大模型厂商DeepSeek发生长达12小时的服务器故障，网页端与App均出现登录失败、对话中断等问题，引发用户对其稳定性的质疑。官方解释为用户过多导致服务器压力过大，但实际月活用户约1.5亿，并未出现爆发式增长，暗示问题可能源于更深层的算力瓶颈。随着大模型能力快速提升，上下文长度、推理复杂度等需求持续增加，算力消耗急剧上升。行业普遍面临算力供给跟不上需求增长的问题，类似MiniMax、阿里云等厂商已在高峰期限制调用或调整价格策略。此外，“养龙虾”等高频率API调用玩法进一步放大算力压力，成为系统不稳定的潜在因素。尽管面临故障，市场对DeepSeek下一代模型V4仍抱有高度期待。据悉，V4将支持百万级tokens上下文，并增强多模态与Agent能力，但也可能进一步加剧算力负担。此次事件反映出AI竞争正从模型能力转向基础设施稳定性与成本控制。DeepSeek的宕机不仅是技术故障，更是行业面临算力与架构挑战的早期信号。

marsbit04/03 12:22

marsbit04/03 12:22

狗狗币成为Qubic计算网络的下一个目标——原因如下

Qubic分布式计算网络宣布将Dogecoin（DOGE）作为新目标，计划将其从 meme 代币转型为算力生态参与者。此前，Qubic 已在门罗币（XMR）上成功验证其模式，通过经济激励在一年内从控制不足2%算力提升至主导51%以上，并产生超过350万美元挖矿收益。目前，Qubic 正以更大规模策略转向 Dogecoin。DOGE 每日产出约1440万枚，相当于144万美元，规模约为门罗币的10倍。Qubic 计划于4月1日正式启动 Dogecoin 挖矿，并预计在4月2日上线主网。此外，Dogecoin 长期技术形态呈现看涨三角旗形，有分析师认为这可能预示未来10-30年的长期上涨趋势。Qubic 网络近期也在加速发展，节点数量在两周内从34个增至150个以上，系统处理速度提升至0.6秒。

bitcoinist03/22 10:04

bitcoinist03/22 10:04

从5毛一度的中国电到45元API出口套餐：Token正成为新货币单位

Token正从技术术语演变为AI与加密世界融合的新货币单位。它既是AI模型的计算与计费单位，也开始成为机器间原生支付和结算的手段。中国凭借电力与算力优势，通过模型API服务将资源转化为Token出口全球，形成“Token出海”现象。OpenClaw等AI Agent的兴起，使Token从对话成本升级为生产资料，消耗量大幅提升。同时，AI Agent开始参与经济活动，甚至自主赚钱。x402协议让机器能够直接支付，ERC-8183则提供链上合同机制，共同构建机器经济基础设施。Token的本质是资源压缩能力的体现，未来或将成为机器经济的底层计价单位和结算语言，重塑全球资源流动与价值交换方式。

Odaily星球日报03/13 04:41

Odaily星球日报03/13 04:41

量子计算是否对比特币构成威胁？ARK Invest 深入解析

ARK Invest与Unchained联合发布的研究报告指出，量子计算虽构成比特币的长期潜在威胁，但并非紧迫风险。当前量子设备仍处于“NISQ时代”，逻辑量子比特数量有限且错误率高，远未达到破解比特币椭圆曲线加密所需的条件——至少需要2330个逻辑量子比特及数千万至数十亿量子门。报告强调，量子技术发展将是渐进过程，而非突发的“Q日事件”，这将为市场与比特币网络提供充足应对时间。即便技术突破，攻击成本高昂且耗时可能超过比特币10分钟的出块间隔。此外，全球互联网安全体系将先于比特币受到冲击，引发广泛协同响应。据估算，约35%的比特币供应量（含170万枚可能已丢失的旧版P2PK地址币种及520万枚可迁移币种）存在理论上的量子暴露风险，但多数可通过地址迁移化解。报告认为，升级至后量子加密需社区共识，而关于已暴露公钥的代币处理方案仍存争议。总体而言，量子风险是长期工程问题，而非突发性生存危机。

bitcoinist03/12 16:02

bitcoinist03/12 16:02

英伟达黄仁勋最新文章：AI的“五层蛋糕”

英伟达黄仁勋提出，人工智能（AI）正从一项前沿技术演变为支撑现代经济运行的基础设施，其产业结构可系统梳理为“五层蛋糕”结构：能源、芯片、基础设施、模型和应用。AI不仅是软件或模型的竞争，更是一场涉及能源、算力、制造与应用的全球性工业建设，规模可能成为人类历史上最大的基础设施扩张之一。 AI打破了传统“预制软件”模式，能够理解非结构化信息并实时生成智能，因此整个计算技术栈需重新构建。五层结构包括： 1. 能源：智能生成的基础，电力是根本约束； 2. 芯片：高效将能源转化为计算能力； 3. 基础设施：包括土地、电力、散热等系统，构成“AI工厂”； 4. 模型：处理语言、生物、化学等多领域信息； 5. 应用：经济价值产生层，如药物研发、自动驾驶等。目前AI建设仍处早期，需数万亿美元投入，拉动电工、安装工等高技能劳动力需求，并提升知识经济生产率。开源模型（如DeepSeek-R1）推动应用增长，强化整个技术栈。AI将重塑能源、工厂、工作与经济增长模式，成为像电力和互联网一样的基础设施，每个国家和公司都将参与其中。

marsbit03/10 14:18