星际迷航2

科学家把废弃塑料瓶做成能吃的饼干，还有香草味_我的网站

A |      8 月 25 日消息，在 8 月 23 日至 27 日的美国化学学会 2026 年秋季会议上，美国南伊利诺伊大学科学家公布了一项新成果，他们研发出一种特殊饼干，材料取自你扔掉的塑料饮料瓶。随着全球日益严重的塑料污染和对粮食安全的担忧日益加剧，南伊利诺伊大学卡本代尔分校的一个团队正在测试一种微生物，可以将塑料废弃物转化为人类可食用的食物，这一技术名为 μBites。

B |     本文来源：时代周报 作者：朱成呈          今年WAIC，“超节点”在现场火了。         走进世博展览馆，华为、阿里巴巴、百度、中兴通讯、中科曙光、天数智芯、沐曦股份、摩尔线程等国产算力厂商，几乎都把各自最新的超节点产品摆在展台最显眼的位置。▲ 图源南伊利诺伊大学卡本代尔分校这项工作属于美国 NASA 主导的一个项目，旨在为资源有限的深空探索环境创造食物。         一排排没有屏幕的黑色机柜，成为最引人关注的展品之一。最常见的塑料形式之一是聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET），这种材料常用于制造塑料瓶。         真武M890×磐久AL128超节点 时代周报记者摄          时代周报记者注意到，中科曙光带来全国产十万卡AI超集群"曙光8000（登峰）"，阿里巴巴展示"真武M890×磐久AL128超节点"，中兴通讯推出OEX超节点，百度带来天池512超节点，沐曦股份展示曦景S600超节点，壁仞科技发布支持1024卡Scale-up扩展的下一代NPO光互连分布式解耦架构超节点，华为则首次线下展示1024卡昇腾950超节点真机。

C | PET 含有大量碳分子，可以重建成类似蛋白质的物质。

D |          这些外观并不起眼的黑色机柜前，许多观众举着手机排队拍照，不少厂商甚至安排机器人在机柜旁互动，让原本冰冷的算力设备成为展会"打卡点"。虽然这种重建可以在实验室用化学反应和溶剂完成，但更简单、更环保的解决方案是将工作外包给微生物。从美国化学学会介绍获悉，该团队改造了多种酵母，包括烘焙酵母，将塑料和农业废弃物中的分子转化为蛋白质、维生素和调味料。研究人员将 PET 塑料、废弃的玉米杆和叶子及其他生物质，经过一种称为氧化热液溶解的专有工艺处理。该方法由南伊利诺伊大学卡本代尔分校地质学教授 Ken Anderson 发明，利用高温高压的水和氧气将坚硬物质分解成微生物可接触的碎片。         这种变化并非偶然。过去几年，AI产业竞争更多集中在单颗芯片的算力、功耗和制程；而随着大模型训练和推理迈入万卡、十万卡时代，行业开始意识到，仅有高性能芯片已经不足以支撑模型持续扩张。

E | 如何将数百、数千甚至上万张AI卡高效连接，并通过网络、软件和调度系统充分释放集群性能，正成为新的竞争重点。然后，这些碎片被送给特别编程后的酵母，酵母会将它们转化为多种新的食品成分，包括蛋白质、脂肪和酸。

F | 最后，研究人员加入纤维、淀粉和甜味剂，并通过 3D 打印机挤出，形成富含蛋白质的饼干 μBites。         换句话说，AI产业竞争正逐渐从芯片本身，转向芯片之上的系统能力。尽管数据显示 μBites 是安全的，但团队仍在等待机构批准进行味觉测试。         这一趋势同样体现在大会官方评选中。今年WAIC三项"镇馆之宝"均与超节点相关，分别为中科曙光AI超集群"曙光8000（登峰）"、阿里巴巴"真武M890×磐久AL128超节点"以及中兴通讯"OEX超节点"。目前，这些饼干在香气方面获得了很高的评价，大多数参与者都同意在资源有限的情况下愿意吃。         在业内人士看来，这不仅意味着几款产品获得认可，更意味着国产AI算力竞争正在进入新的阶段。         "随着大模型加快进入各类业务场景，算力需求正从训练进一步扩展至推理和边端计算。峰值性能仍是重要指标，但产品的实际表现，越来越取决于芯片、软件、集群和应用之间的协同效率。为了让 μBites 成为消费者在较为严峻环境下更容易下咽的选择，该团队创造了能够生产更多食品添加剂的酵母。现在，面包酵母可以利用植物生物质产生香草味，而另一种菌株则能将 PET 中的乙二醇转化为 β-胡萝卜素，身体可以将其转化为维生素 A。未来，该团队希望利用微生物生产 μBites 的主要成分，包括添加的淀粉、纤维和甜味剂，并希望 μBites 能在几年内面向公众开放，既能在地球上使用，也能在更极端的环境中使用，比如潜艇，甚至月球、火星上的殖民地。"天数智芯副总裁邹翾在WAIC期间表示。         “单卡时代”过去了？          如果说过去AI产业竞争比拼的是发动机，那么如今比拼的更像是一整套动力系统。         随着模型参数规模持续增长，先进大模型训练往往需要数万张GPU协同运行。

G | 此时，真正影响训练效率的，不再只是单颗GPU性能，而是整个系统如何组织这些GPU完成高效协同计算。

H |          曦景S600超节点 时代周报记者摄          业内通常将通过高速互连，将数百甚至上千张AI卡组织成统一计算资源池的系统称为"超节点"。

I | 例如，摩尔线程MTT C256 超节点，就是用一层scale-up网络把256张GPU变成一台数据中心级计算机。         不过，超节点远非简单地将大量GPU堆叠在一起。一名摩尔线程现场工作人员向时代周报记者表示，“我们通过高效液冷散热、三盲插设计、完善的RAS机制和集群管理系统，来保障超节点在大规模部署下的稳定性和可维护性。这是基于真实万卡级训练经验沉淀下来的产品化能力，而非单纯的概念堆砌。”          不同厂商也在尝试不同的系统方案。天数智芯现场工作人员向时代周报记者称，天数超节点面向大模型训练与高并发推理场景，以国产通用GPU为核心，实现144芯高速全互联，通过高带宽互联、统一资源调度和软硬件协同优化，提供稳定、可靠、可扩展的高质量算力。         阿里云现场方面，一名工作人员则表示，磐久AL128超节点服务器是阿里云面向AI大模型时代打造的硬件基座，单柜集成128颗芯片，通过自研ALink互连架构，最大化GPU集群的协同计算效率。         在摩尔线程高级副总裁董龙飞看来，超节点要解决的是在一个大的系统里，如何把一个更大的模型，更大的上下文窗口放进来，还可以更快的推理出来。

J | 因为推理的速度慢了之后，调用工具就非常慢，超节点主要是为解决这个问题。

K |          业内人士呼吁算力产业开放          相比单颗芯片，超节点竞争涉及的环节更多，也更加依赖产业链协同。         天数智芯副总裁宋煜认为，对通用GPU而言，实验室指标能够反映部分性能，但客户业务中的长期运行，更能检验产品在复杂负载和系统协同下的实际能力。算力能否转化为效率改善、成本下降和资源利用率提升，是衡量其产业价值的重要标准。

L |          这意味着，行业评价标准也正在发生变化。         过去，人们关注TOPS、TFLOPS等芯片参数；如今，更关注训练吞吐率、网络时延、GPU利用率、集群稳定性以及整体拥有成本等系统指标。         由于一套成熟的超节点涉及芯片、交换网络、光互连、液冷、软件平台等多个环节，仅依靠一家企业已很难完成全部能力建设，开放生态因此成为国产算力发展的另一条主线。         中兴OEX超节点 时代周报记者摄          今年WAIC期间，中兴通讯联合壁仞科技、沐曦股份、燧原科技、天数智芯等合作伙伴，共同推出基于OEX+dOCS架构的国产高性能Matrix超节点，正是这一趋势的体现。         曦智科技创始人、董事长沈亦晨认为，当前最亟需补强的，是在庞大算力产业链中构建真正开放的产业生态，使计算、存储、交换、软件、应用等各环节的优秀企业最大化发挥各自优势，共同驱动中国算力基础设施的升级。

M |          如果说芯片时代，比拼的是单点技术突破，那么系统时代，比拼的则是整个产业链的协同能力。

N |          而超节点，也只是更大规模AI基础设施的起点。         “超节点更多是一个高密度的计算单元，把大量AI加速卡通过高速互连组织在一起，相当于把一台‘超级服务器’做得更强。”一名中科曙光技术工程师向时代周报记者解释，而超集群是在超节点基础上，通过高速网络把成百上千个超节点连接起来，实现十万卡级资源统一调度和协同运行，是一个完整的AI基础设施系统。         该技术工程师进一步指出，真正的挑战不在节点内部，而在节点之间。随着集群规模从千卡、万卡走向十万卡，跨节点通信会成为影响训练效率和系统稳定性的关键因素。

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Published on:08:25:31