当 AI 训练、推理和数据处理开始争夺同一批 GPU，算力就不再只是采购问题，也变成了资源分配问题。谁能获得资源、等待多久、为此支付多少成本，都会影响个人、团队乃至组织参与技术创新的机会。讨论“资源、社会公平与算力”，真正值得工程师追问的是：公平能否从抽象原则变成可检查、可执行的系统规则？ 传统调度器通常优化利用率、吞吐量或任务完成时间。这些指标很重要...
企业把 AI 智能体推向生产时，真正卡住规模化的往往不是模型能力，而是数据能否提供可信的业务语境。智能体需要理解客户、订单、权限和业务规则，还要跨系统查询并执行操作。一次提示词就可能触发多轮检索、数据库查询和 API 调用，原本面向人工访问设计的数据平台，很容易在这种非线性负载下暴露延迟、成本和治理问题。 Google Cloud 在 Next 202...
生产事故排查通常不是“没有数据”，而是数据分散在日志、指标、链路追踪和事件记录中。工程师需要在高压状态下快速建立时间线、筛选异常服务，并判断哪些信号最可能指向根因。Expedia Group 引入的内部平台 STAR，正是围绕这一过程构建的 AI 辅助可观测性工具。 STAR 将服务遥测数据、结构化调查流程和大语言模型结合起来，帮助工程师分析生产事故、...