陈默涵

我在做什么

这个实验室只做一件事：用可复现的实测，回答 AI 基础设施里那些“看起来有答案、其实没数据”的问题。比如——国产 8 卡服务器加卡为什么不一定更快？推理框架的某个参数到底有没有生效？ 一体机与多卡方案在真实业务负载下差多少？

我不转述发布会，也不抄别人的跑分。每篇评测都尽量给出环境、口径、原始数据与复现步骤； 如果旧结论错了，我会撤回并写清原因。

二十年的三条线

• 2003—2012 · 互联网基础设施：从电脑城装机、机房运维做起，参与过 IDC 基础服务平台、虚拟化控制台、自动化运维与域名/备案类系统的研发；管理过上百台服务器与大规模站点。
• 2013—2025 · 产品研发与架构：创业做过旅游平台；在日企做过数据索引、VoIP 通信与监控系统；在网约车平台负责研发体系与核心架构，做过高并发、分布式与数据智能。
• 2025—至今 · AI 基础设施：做国产算力服务器选型与实测、vLLM / SGLang 推理部署、Dify 生产化、模型评测与 AI 安全护栏。

学历：电子科技大学（软件技术）。常驻成都。

我信什么

能被复现的结论，才配叫结论；不能复现的，最多叫经验。

• 先有数据，再有观点；没有数据就明说没有。
• 利益披露写在前面，不接“只许说好话”的合作。
• 旧结论错了就撤回，撤回记录本身也是内容。
• 个人时间、个人设备、公开信息——不碰公司数据与客户信息。

联系

目前只开放 GitHub：github.com/chenmohan123/mohan-lab（测试数据与复现仓库）。 公众号、视频号会在内容稳定后开通；合作与评测委托请通过 GitHub Issue 留言。

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