在 KubeCon EU 2026 中，我感受到 Kubernetes 与 AI 浪潮的焦虑与变化。这篇文章深入探讨了 Kubernetes 在 AI 时代的挑战与未来发展机遇。
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AI、云原生与开源技术分享，实用经验与最新动态。
从词元、智元到 Token 本身，这场翻译之争背后，其实是语言系统、工程抽象与产业标准之间的深层冲突。
KubeCon Europe 2026 第一日观察：Kubernetes 如何适应 AI 基础设施浪潮，以及 GPU 资源层的演进趋势。
从信息架构、首页设计、社区展示、案例沉淀、博客体验、移动端适配到搜索能力，这次重构不是简单“换皮”，而是一次围绕 HAMi 社区影响力与文档可用性的系统升级。
在 GTC 2026 前夜，从 NVIDIA 的 AI Five-Layer Cake、智能体运行时的兴起，到 AI 原生基础设施，重新思考 AI 是否正在成为新的基础设施。
当 GPU 走向开放调度：HAMi 2025 年的结构性转变
解析 GPU 开放调度的结构性变革，聚焦 DRA/CDI 标准、GPU 虚拟化数据平面、开源生态与反锁定风险。
从 AI 资源列表中移除并整理的 AI 学习资源合集：Awesome 列表、课程、教程和 Cookbook。这些教育材料值得特别关注。
在 ChatGPT 和 TensorFlow 之前，有 Hadoop、Kafka 和 Kubernetes。本文致敬那些成为当今 AI 革命基石的传统开源基础设施。
加入 Dynamia 后的第一个月：为什么 AI Native Infra 值得投入
加入 Dynamia 密瓜智能一个月的观察：从云原生到 AI Native Infra，为什么这是值得投入的方向，以及算力治理的关键问题与机会。
真实使用一个多月、累计近 4 亿 token 后，我目前的 Vibe Coding 大模型与工具链组合实践经验总结。