瞭望塔丨Agentic 时代，阿里云已全栈就绪
阿里云在 Agentic AI 时代的战略蓝图是构建从底层芯片到智能体原生云、全模态模型、 模型服务及上层应用的全栈服务架构。围绕 Agent 这一核心，阿里云对其产品、API、计费、 文档、官网进行了重新设计。阿里云将自身打造成为一台能够输出“智力”与“能力”的超级计算机，这不是一次简单的技术升级，而是一场从提供算力到交付生产力的范式变迁。
阿里云国际代理商：2026 AI 大模型出海 解析灵骏真武 M890
2026年，AI竞争转向底座能力。阿里云推出灵骏真武M890超节点——全球首款分钟级交付的64卡一体化PPU算力单元，搭载144GB HBM3显存、800GB/s卡间带宽，单机9TB显存池，可原生承载2.4万亿参数MoE模型训推一体，破解跨境算力供应与合规部署难题。（239字）
【服务器数据恢复】磁盘物理故障导致RAID5阵列故障的数据恢复案例
故障服务器搭载RAID5磁盘阵列，整组阵列由10块1TB容量磁盘组建而成，其中6号磁盘为专属热备盘。设备运行期间，阵列内2块工作磁盘突发离线故障，服务器面板黄色警报灯常亮，设备异常停机。
北亚数据恢复工程师对故障服务器开展初步检测后发现，故障磁盘无法读取设备序列号，且无法通过扩展卡正常识别，综合设备报错现象与硬件检测结果，初步判定故障原因为磁盘硬件物理损坏，进而导致RAID5阵列降级、离线不可用。
从 AI Agent 到脑机接口：人工智能下一阶段的感知、认知与人机融合
本文中关于当前 AI、AI Agent、脑机接口和神经信号解码的部分，基于公开技术研究进行概括；关于“人机认知融合”“AI是否可能拥有思想”等内容属于作者个人技术推演，不代表现阶段已经实现的技术。
目前 BCI 研究已经形成“神经信号采集—解码—反馈/执行”的基本技术框架，并已经在辅助通信、运动控制等方向产生实际研究成果；但从特定神经信号解码发展到完整、稳定、长期的人类思想或意识读取，仍存在巨大的技术和科学距离
2026智算云核心技术攻坚：破解AI规模化落地四大工程难题
本文剖析AI规模化落地中“算力过剩但工程低效”困局，基于信通院数据指出国内AI集群平均利用率不足40%。聚焦四大核心难题——算力碎片化、调度粗放、工程割裂、安全失效，提出AI原生调度、协同优化、端到端流水线及零信任安全等可落地架构方案，助力企业降本增效、合规量产。
