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first_img 알리클라우드가 제약성 스타를 지원하여 계산력 공장을 구축하고, 분 단위로 3만 개의 샌드박스를 생성합니다

알리클라우드 공식 계정에서 발표한 바에 따르면, 대모델 회사 계단별 별은 전 세계에 플래그십 오픈 소스 모델 Step 5 Preview를 출시하였으며, 이는 실제 세계의 지능형 에이전트 작업을 위한 주요 작업 모델로 자리 잡고 있습니다. AI 프로그래밍, 소프트웨어 엔지니어링, 전문 지식 작업 및 금융 등 다양한 분야에서 강점을 보입니다. 이 모델은 총 파라미터 600B, 활성화 파라미터 27B를 가지고 있으며, 희소 MoE를 채택하고, 최대 컨텍스트 창은 1M로 텍스트, 이미지 및 비디오를 처리할 수 있습니다. 기사에 따르면 최근 OpenRouter 주 호출량 및 일 호출량 순위에서 모두 세계 2위를 차지했습니다. 출시 당일, 알리클라우드는 DAY0 적응을 완료했다고 발표했으며, 칩, 초 노드 인스턴스 및 모델의 공동 추론 최적화를 기반으로 하여 링준 초 노드가 추론 연산 능력을 제공합니다.계단별 별은 자체 개발한 지능형 에이전트 강화 학습 훈련 플랫폼을 보유하고 있으며, 샌드박스 플랫폼은 알리클라우드가 관리합니다. 이 솔루션은 알리클라우드 지능형 에이전트 샌드박스 Agent Sandbox와 컨테이너 서비스 Kubernetes 버전을 기반으로 하며, 훈련 상태의 탄력적 연산 능력을 목표로 하고 있습니다. 단일 분에 수만 개의 샌드박스를 생성할 수 있으며, 최대 백만 수준의 동시 처리를 지원하고 E2B API와 호환되며 Kubernetes 네이티브 인터페이스를 제공합니다. 다단계 이미지 캐시, 스마트 사전 스케줄링 및 관리 링크 최적화를 통해 밀리초 수준의 신청과 분 단위로 3만 개의 샌드박스를 생성할 수 있으며, 샌드박스 생애 주기는 알리클라우드 백엔드에서 통합 관리됩니다.저장 측면에서 각 Pod는 15GB의 무료 임시 저장소로 시작하며, 사용률이 70%를 초과할 경우 매번 30GB씩 자동으로 증가하여 최대 300GB까지 가능합니다. 보안 측면에서는 기본적으로 MicroVM 수준의 격리를 채택하여 계산, 네트워크, 저장소 및 권한을 포괄하며, 제로 트러스트 방식으로 클라우드 제품 및 대모델 인터페이스에 접근합니다. 기사에서 제시한 결과에는 이미지 시작 시간이 90% 단축되었고, 모델 평가 주기가 주 단위에서 일 단위로 압축되었으며, EBS 저장 비용이 평균 약 40% 절감되었습니다. ACK One Fleet에 의존하여 수십만 규모의 샌드박스가 동시에 안정적으로 운영될 수 있습니다.

first_img Liquid Compute CEO는 계산력 가격 헤지 메커니즘을 설명합니다

Liquid Compute 최고경영자 로니트 제인(Ronit Jain)이 계산력 가격 헤지에 대해 소개했습니다. 계산력을 구매하거나 GPU를 보유하거나 이를 대출하는 사람들은 계산력 가격에 대한 노출을 감수해야 합니다. 헤지는 지수에 따라 미래 가격을 고정하는 현금 결제 계약으로, GPU를 이전할 필요가 없습니다.기업은 선물을 구매하여 다음 해 생산 비용을 예산 항목으로 고정할 수 있으며, 여전히 원하는 공급업체로부터 구매할 수 있습니다. Neocloud는 선물을 판매하여 계약되지 않은 시간을 고정된 현금 흐름으로 전환할 수 있어 대출자가 이를 기반으로 대출할 수 있습니다. 매각 후 임대 잔존 가치 측면에서는 창구에서 거래 가능한 구간에 들어갈 때 최근 선물을 롤오버하거나 선물 풋옵션을 구매할 수 있으며, 유동성이 좋은 근거리 옵션은 옵션 비용을 지불하는 데 사용할 수 있습니다.헤지는 가격을 고정하지만 수량은 고정하지 않으며, 실제 요금과 완전히 일치하지 않으며 무료가 아닙니다: 유리한 가격 변동을 포기하거나 옵션 비용을 지불해야 합니다. 법적 측면에서는 일반적으로 상대방과 ISDA 기본 계약을 체결하고 결제 지수 허가를 받아야 하며, 헤지 노출 비율을 결정해야 합니다.

first_img Cango는 2분기 재무 보고서를 발표하며 수익이 5,080만 달러에 달했다고 밝혔다

비트코인 채굴 기업 Cango Inc.(NYSE: CANG)은 8월 31일 2026년 6월 30일까지의 두 번째 분기 감사되지 않은 재무 성과를 발표했습니다. 당기 총 수익은 5080만 달러로, 그 중 비트코인 채굴 수익은 4740만 달러이며, 순손실은 8160만 달러로 주로 채굴기 비현금 손상 및 처분 손실의 영향을 받았습니다. 회사는 디지털 자산 준비금으로 1056개의 비트코인을 보유하고 있으며, 장기 부채는 3120만 달러입니다.총 운영 해시레이트는 27.58 EH/s에 달하며, 그 중 자사 운영은 19.84 EH/s, 임대는 7.74 EH/s입니다. 당기 채굴된 비트코인은 656개이며, 단일 비트코인의 평균 현금 비용은 전분기 대비 약 5% 감소하여 73313 달러입니다. 회사는 헤지 전략을 시작했습니다. CEO Paul Yu는 회사가 채굴 단위 경제성에 집중하고 있으며, 조지아주 사이트 개조를 완료했다고 밝혔습니다(최대 3 메가와트 지원 가능). 컨테이너 유닛이 설치되었고, GPU 하드웨어가 배치로 도착하고 있으며, 벌크 메탈 GPU 호스팅 및 관리 사업을 시작할 계획이며, 3분기에는 수익이 발생할 것으로 예상됩니다. CFO Simon Tang은 순손실이 주로 비현금 항목에서 발생했다고 언급했습니다.

first_img 분석: AI 인프라 수요는 인터넷보다 길고, 광의의 프로그래밍은 여전히 ARR을 주도하고 있다

AI 반도체 및 인프라 주기에 대한 분석이 정리되었으며, AI 인프라 수요는 인터넷 시대보다 지속적으로 길어지고 있습니다. 이는 사용자 침투율과 1인당 토큰 두 지수 차원이 곱해져 토큰으로 환산되며, 천장 높이를 상당히 끌어올립니다. 사용자 침투율은 50%를 초과하였으며, 성장의 대부분은 여전히 초기 단계에 있는 1인당 토큰에서 발생하고 있습니다. 미국 기업의 1인당 AI 지출 중위수는 약 매월 12달러이며, 장기적으로는 화이트칼라 급여의 약 10%인 매월 약 1000달러에 근접할 수 있으며, 그 사이에는 여전히 두 개의 수량급 공간이 존재합니다. 인터넷의 평면 구독 및 한계 하드웨어 소비가 극히 낮은 것과는 달리, 추론의 높은 비용은 단일 방문의 한계 비용을 더 높이며, 인프라 강도가 더 큽니다.개발자가 프로그래밍을 한 후, 다음 ARR 성장은 여전히 광의 프로그래밍에서 주로 발생합니다: 비프로그래머가 프로그래밍 기반 시설을 사용하여 산업 간 비프로그래밍 작업을 완료하며, 프로그래밍은 에이전트의 기본 실행 커널이 됩니다. 광의 프로그래밍 관련 작업은 ARR의 약 60%--70%를 차지합니다. 2026년 6월까지 OpenAI 기업 고객 중 Codex는 Codex와 ChatGPT의 총 출력 토큰의 64%를 차지하였습니다; 2월 이후 Codex는 법률, 판매 채용, 마케팅 등 수직 분야에서 주간 증가폭이 공학보다 훨씬 높습니다. Anthropic 수익 중 협의 개발/소프트웨어는 약 40%, 금융 보험은 20% 이상이며, 법률, 생명과학, 소매 등에서도 각각 상당한 비율을 차지하고 있습니다.수요 측 토큰 성장 논리는 여전히 존재하며, 자금 제공자와 수혜자가 높은 중복성을 보입니다.
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