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DigitalOcean收购Katanemo Labs，解决AI从原型到生产的落地难题。

无需自建和管理AI基础设施，即可通过API快速、可扩展且低成本地将预训练模型集成到应用中

AI在演进，人与公司也在随之进化。

当 AI 助手开始“常驻运行”，真正的难题才刚刚出现——你准备好了吗？

不论是本地龙虾还是云端龙虾，都可以轻松接入多个模型。

NVIDIA Dynamo 1.0 现已面向 DigitalOcean 客户开放，提供 7 倍推理性能提升，大幅降低企业级 AI 推理成本。

DigitalOcean 与 NVIDIA 联合发布 AI 工厂：NVIDIA 使用 DO 基础设施搭建 build.nvidia.com，开发者可无缝完成从模型原型到生产部署。

本文提供一种无需重构的方案，仅改配置即可稳定调用Claude、OpenAI等多种模型，并且成本可控。

本文介绍 OpenClaw Skills 的概念、工作机制与安装方式，并分析其自动化能力、应用场景及安全风险。

一文详解如何针对 Workato 的长上下文、高并发工作负载，实现了每 GPU 吞吐量提升 67%、端到端延迟降低 79%、首 Token 时间（TTFT）降低 77%，同时使用的 GPU 数量减少了一半，推理成本降低了 67%。

本文深入解析了Kimi K2.5的技术架构，并逐步讲解了如何在GPU服务器上部署。

无服务器推理通过API调用AI模型，免管理、按需付费、自动扩展，加速AI应用落地。

探讨是什么让 Claude Opus 4.6 如此备受瞩目，简单扼要地聊一聊使其区别于前代产品的特性，最后通过一个演示Demo，展示如何使用该模型配合 Claude Code 来改进我们自己的一个项目——实时语音翻译器。

本文通过一个完整实战流程，展示如何结合 character.ai、Qwen3-TTS 与 LTX-2，将文本与语音对话快速转化为音画同步的 AI 虚拟角色视频，详解关键技术原理与部署方法。

这是一篇在云服务器上部署和配置AI助手Moltbot/Clawdbot的详细教程。

AI 竞争重心正从模型规模转向智能体（Agent）。针对 Agent 高频推理、长上下文的特征，算力需求已发生质变。本文拆解了从原型到规模化部署的 GPU 选型逻辑。

本文系统解析 vLLM 推理运行机制，深入讲清 Prefill 与 Decode 差异、KV Cache 显存增长逻辑及并行开销，结合主流 GPU 架构，对不同模型规模下的显存与性能选型给出清晰参考。

深度对比 AWS、Azure、GCP 与 DigitalOcean 的性能、带宽成本及 AI 算力差异，为中国出海企业技术负责人提供专业、务实的云服务选型指南。

本文系统介绍了 Agent Skills 的概念与实现方式，讲解其文件结构、集成流程与扩展方法，并结合 DigitalOcean Gradient 无服务器推理，展示模块化 Agent 的构建思路与实践路径。

DigitalOcean 与 Persistent 战略合作，通过 SASVA™ 平台与 Gradient AI 云，降低 AI 成本超50%，推动企业高效、安全地规模化应用 AI。