月之暗面 Kimi 的训推混部（训练-推理混合部署）策略，通过全链路监控、高效资源利用和强化学习专属优化，解决了大规模AI集群的稳定性与成本挑战。这项工程创新不仅确保了Kimi等大模型的高效运行，更描绘出AI基础设施迈向自适应、异构融合和经济普惠的未来图景，为AI产业的持续突破奠定坚实基础。

TensorZero成功完成730万美元种子轮融资，旨在通过提供开源AI基础设施，解决企业级大语言模型（LLM）开发中的规模化、优化和管理难题。此轮融资凸显了市场对“AI管道工”——即为复杂LLM应用提供稳定、高效底层支持工具——的强烈需求与商业潜力，预示着构建健壮且开放的企业AI生态将是下一波资本和技术竞争的焦点。