英伟达发布了创新性的Nemotron Nano 2模型，通过Mamba-Transformer混合架构，实现了最高6.3倍的推理吞吐量提升，同时保持与顶级模型的精度持平。此举不仅标志着AI模型架构正从单一的Transformer走向多元化和效率优先，更彰显了英伟达从“卖铲人”向AI生态构建者的战略转型，通过全面开源模型和海量数据集，加速AI的普惠化并巩固其行业领导地位。

本文深入剖析了云原生AI如何通过技术创新，如Kubernetes、GPU管理、数据编排和LLM推理优化，克服大模型落地挑战。文章强调了其在商业上降低企业AI使用门槛、重塑产业生态的价值，并展望了AI能力普惠化对社会及未来工作方式的深远影响。

Mixture-of-Recursions (MoR)作为谷歌DeepMind推出的全新LLM架构，通过推理速度翻倍和内存占用减半的突破性进展，正深刻挑战Transformer的主导地位。这不仅将显著降低AI应用成本，加速商业化普及，更预示着LLM架构将迈向效率优先的多元化新范式，重塑AI产业的投资逻辑与算力基础设施。