● Modal CTO：你的 AI 应用不该跑在 K8s 上，Agent 时代的云应该长什么样

📌 一句话摘要 Modal CTO Akshat Bubna 深度解析为何 Kubernetes 等传统云架构不适应突发性、算力密集型的 AI 工作负载，并分享了用“自供应运行时”和“代码即配置”理念为 AI Agent 重新设计云平台的实战经验。 📝 详细摘要 本期播客深度探讨了专为 AI 工

● AI 时代，「共享算力」是新码农们的小黄车

📌 一句话摘要 本文深度剖析了 AI 时代算力成本激增的痛点，并以共绩科技为例，探讨了通过「共享算力」实现弹性调度的商业模式及其在 A2A 时代的战略意义。 📝 详细摘要 随着 AI 应用从单点交互向 A2A 模式演进，算力需求呈指数级爆发，企业面临算力成本高昂与资源利用率低下的双重困境。文章通

● 昆仑芯大规模 LLM 推理优化，实现秒级扩缩容

📌 一句话摘要 本文介绍了昆仑芯针对大规模 LLM 推理冷启动耗时长的痛点，通过权重传输优化、编译缓存复用、Lazy CUDA Graph 及守护实例等技术，实现了超大模型秒级扩缩容的工程实践。 📝 详细摘要 针对大模型推理服务在流量波动时扩容缓慢（动辄数分钟）的问题，昆仑芯团队提出了全链路优化

● 将故障作为构建弹性软件系统的手段：与 Lorin Hochstein 的对话

📌 一句话摘要 本次对话探讨了现实世界的软件故障如何揭示系统真相，区分了针对已知问题的鲁棒性与针对未知问题的弹性，并强调了可靠性工程中的复杂性悖论。 📝 详细摘要 本文总结了一期播客，邀请了来自 Airbnb 和 Netflix 的可靠性专家 Lorin Hochstein，探讨了构建弹性系统的

● QCon London 2026：随着 CRA 执行临近，SBOM 从最佳实践变为法律强制要求

📌 一句话摘要 本文详细介绍了软件物料清单（SBOM）在欧盟《网络弹性法案》（CRA）下从安全最佳实践向法律强制要求的转变，并概述了其生成和分发的技术工作流程。 📝 详细摘要 本文报道了 QCon London 2026 的内容，重点介绍了 Viktor Petersson 对欧盟《网络弹性法案