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。
HAMi
AI Infra 行业趋势观察：从算力瓶颈到生态演进
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 EU 2026 第一日观察
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。
HAMi 官网改版说明
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。
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。