GPU 共享正从软分配走向可治理，调度决策与运行时隔离开始能够对应。
HAMi
HAMi 社区演进：当 AI 开始编写代码，开源社区真正的价值是什么
一位长期参与者的观察——从 HAMi 的成长故事（2021 开源、2024 CNCF Sandbox、2026 CNCF Incubating）出发，思考 AI 编码时代开源社区真正的价值：AI 降低了生产代码的成本，却没有降低达成共识的成本，未来的维护者将是共识构建者。
HAMi 晋升 CNCF Incubating 之后：从代码共同体到共识网络
代码越来越不值钱，共识和社区才是 AI 时代开源的稀缺品。
HAMi 从集群走向桌面，Olares 让端侧 AI 有了真正的控制平面。
从 GPU 利用率到 Productive GPU-Hours，AI Infra 的效率升级。
从 GPU 到 Token：AI 基础设施的八层可观测性体系
从 GPU 硬件、Kubernetes 调度、推理引擎到 Token 成本，理解现代 AI 基础设施的八层可观测性架构。
从一线实践和开源生态角度，分析 AI Infra 核心瓶颈的演变、CPU/GPU/调度的真实角色、云原生开源调度生态演进，以及训练、推理、Agent 等不同场景下的算力需求变化。
Token 背后的 GPU：Kubernetes 如何把算力用满
2026 超云生态沙龙分享，讲解 Kubernetes 环境下 GPU 算力调度与共享的最佳实践，涵盖 HAMi 项目及 GPU 切分、显存隔离等核心技术。
Kubernetes 正在成为 AI 时代的 GPU Control Plane
观察 AI 基础设施控制面演化的几个趋势，聚焦 HAMi v2.9、GPU 调度和 Kubernetes 资源模型。
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。