我们大多数人使用的是第二代互联网IPv4技术,它的最大问题是网络地址资源有限,从理论上讲能编址1600万个网络、链接40亿台主机。而根据相关数据,全球IPv4的IP地址已经即将用完。而IPv6是作为IETF设计的用于替代现行版本IP协议(IPv4)的下一代IP协议,其IPV6地址长度为128位,地址空间增大了2的98次方倍,几乎可以说是用之不竭的。所以随着IPv4不足,支持IPv6的网络势必会增长。

数据统计,世界上一些网络发达的国家已经开始逐渐用IPv6代替IPv4,这方面走在最前面的是比利时,其IPv6的流量比例已经占到27%,高于德国(11%)和美国(9.5%)。另外一些欧洲国家,如瑞士、卢森堡、罗马尼亚、捷克等国家也都表现良好,占比都在5%到9%之间。
根据谷歌的统计,全球已经有5%的网络使用IPv6,相比去年取得了快速增长。很多高等学校都在普及IPv6,IPv6具有更大的地址空间、使用更小的路由表,并且更加安全,允许扩充。
当然IPv6也并非十全十美的方案,与IPv4一样,IPv6一样会造成大量的IP地址浪费,而且在抵御DDoS攻击方面也存在缺陷。不过IPv6中有足够的地址为地球上每一平方英寸的地方分配一个独一无二的IP地址,这个优势无可匹敌,所以替代IPv4也是大势所趋。
好文章,需要你的鼓励
Turner & Townsend发布的2025年数据中心建设成本指数报告显示,AI工作负载激增正推动高密度液冷数据中心需求。四分之三的受访者已在从事AI数据中心项目,47%预计AI数据中心将在两年内占据一半以上工作负载。预计到2027年,AI优化设施可能占全球数据中心市场28%。53%受访者认为液冷技术将主导未来高密度项目。电力可用性成为开发商面临的首要约束,48%的受访者认为电网连接延迟是主要障碍。
MiroMind AI等机构联合研究团队提出了UniME-V2多模态嵌入学习新方法,通过让大型多模态语言模型充当"智能法官"来评估训练样本质量,解决了传统方法在负样本多样性和语义理解精度方面的问题。该方法引入软标签训练框架和困难负样本挖掘技术,在MMEB基准测试中取得显著性能提升,特别在组合式检索任务上表现出色,为多模态AI应用的准确性和用户体验改进提供了重要技术支撑。
亚马逊云服务宣布投资500亿美元,专门为美国政府构建AI高性能计算基础设施。该项目将新增1.3千兆瓦算力,扩大政府机构对AWS AI服务的访问,包括Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Claude聊天机器人等。预计2026年开工建设。AWS CEO表示此举将彻底改变联邦机构利用超级计算的方式,消除技术障碍,助力美国在AI时代保持领先地位。
南洋理工大学团队开发了Uni-MMMU基准测试,专门评估AI模型的理解与生成协同能力。该基准包含八个精心设计的任务,要求AI像人类一样"边看边想边画"来解决复杂问题。研究发现当前AI模型在这种协同任务上表现不平衡,生成能力是主要瓶颈,但协同工作确实能提升问题解决效果,为开发更智能的AI助手指明了方向。