很多人做 ModCon 2026 參會準備時，第一個想法是「把所有熱門場次排滿，現場再決定看什麼」。這個做法看似積極，實際上最容易讓你帶著大量筆記回到團隊，卻回答不了最重要的問題：某項新工具是否真的能改善現有模型的延遲、硬體相容性或部署流程？
ModCon 2026 已公布將於 2026 年 8 月 18 日 在美國三藩市舉行，活動以一日形式安排，內容包含主題演講、示範、技術深入討論及動手工作坊。官方目前列出的方向包括統一 AI 算力、Mojo GPU Programming Workshop，以及 AI Coding with Mojo + MAX；完整講者與場次仍可能更新，因此行前準備的重點不是猜測未公布內容，而是建立一套可以即場驗證、回去重現的記錄方法。(modular.com)
你真的需要參加所有場次嗎？
先不要從「哪一場最熱門」開始，而要從目前專案的阻塞點開始。以下三類人通常最能從 ModCon 2026 取得可落地資訊：
- AI 開發者：正在處理模型推理、量化、GPU kernel 或跨硬體移植問題。
- 工程負責人：需要評估統一算力、AI Cloud 或新的部署工具能否減少維護分支。
- 技術決策者：要比較自建硬體、現有雲端工作流程與新平台的遷移成本。
你可以先寫下三個必須在會後回答的問題，例如：
- 現有模型在另一種 GPU 或 Apple silicon 上，是否需要大幅修改程式？
- 演示中的延遲數字，是否包含模型載入、資料傳輸、批次設定及冷啟動？
- 新工具能否接入目前的 CI/CD、測試資料集與監控流程？
這三個問題會決定你該看哪一類場次，也會避免把「概念展示」誤判成「可直接部署」。
ModCon 2026 議程怎麼選，才不會被熱門發布帶走？
官方目前將活動安排為上午主題內容、中午示範與交流、下午面板討論、技術深入場次及動手分組活動，晚上則有交流活動。官方頁面也列出報到時段為 上午 7:30 至 9:00，整體活動約由 上午 9:00 延續至晚上 7:00；這代表你需要預留移動、提問與即場整理資料的時間，而不是每一分鐘都塞入場次。(modular.com)
建議用「一主線、兩備選」安排：
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主線 A：統一算力與 The Unified AI Compute Layer
適合正在面對 NVIDIA、AMD、Apple silicon 或其他硬體分支的團隊。重點記錄 API 是否一致、哪些層仍需個別最佳化，以及效能數字是否提供相同輸入和相同批次條件。 -
主線 B：The AI Cloud 與部署流程
適合需要快速建立推理環境、測試新模型或降低硬體採購週期的團隊。不要只問「支援哪些模型」，還要問映像檔、啟動時間、儲存、頻寬、權限和日誌如何處理。 -
主線 C：Open Season for Open Models 與開放模型面板
適合有模型自訓、微調、量化或私有部署需求的團隊。要把注意力放在授權、權重取得方式、推理限制和版本更新節奏。 -
實作備選：Mojo GPU Programming Workshop 或 AI Coding with Mojo + MAX
這類場次的價值不在於聽懂每一行語法，而在於能否帶走一個可以在自己環境重建的最小範例。
若兩場時間重疊，優先選擇「能產生可重現輸出」的工作坊；若你的團隊正處於選型階段，則先保留一場面板或技術深潛，因為它們通常更適合收集限制條件和追問路線。
提醒： 官方已說明完整講者名單會在接近活動日期時公布。出發前至少再核對一次議程、房間安排與工作坊入場要求，不要把早期頁面的時間表當成最終版本。(modular.com)
行前要帶哪些工作負載與基準測試問題？
只帶「我想了解效能」是不夠的。你應該準備一頁紙，把現有工作負載寫成可比較的基線：
- 模型名稱、參數規模、量化方式及輸入長度。
- 目前使用的硬體類型、記憶體容量與可用 GPU 記憶體。
- 服務目標，例如首個 token 延遲、每秒 token 數、批次大小及同時請求數。
- 模型載入時間、冷啟動時間、峰值記憶體及每次請求的資料傳輸量。
- 目前最難處理的部分：自訂 operator、第三方依賴、容器、驅動程式或建置時間。
現場看到演示時，至少追問以下五項：
- 測試用的是哪個模型版本與輸入長度？
- 是否使用量化、快取、預熱或固定批次？
- 效能是單一請求結果，還是包含併發壓力？
- 數字是否包含資料搬移、序列化和 API 層開銷？
- 測試是否能用公開範例或同等規模模型重現？
這些問題能把「更快」拆成可驗證的條件。若對方只提供峰值吞吐量，卻沒有延遲分布、記憶體用量或錯誤率，你應把它記錄為「待驗證宣稱」，而不是直接寫入技術選型報告。
Mojo GPU 編程工作坊要準備什麼？
如果你想參加 Mojo GPU 編程工作坊，最好不要在現場才第一次接觸 CPU、GPU、thread block、記憶體搬移和非同步執行。官方入門教學目前提供從建立專案、安裝 Mojo，到撰寫簡單向量加法 kernel 的流程；文件也建議使用 pixi 建立環境，並以 pixi run mojo --version 確認版本。(docs.modular.com)
行前可按以下步驟準備：
- 建立獨立專案目錄，不要直接在現有產品程式庫中試驗。
- 先完成官方 GPU 入門範例，確認你理解 grid、thread block 及 CPU/GPU 資料交換。
- 記錄本機環境，包括作業系統、CPU、GPU、驅動程式和工具版本。
- 準備一個小型工作負載，例如向量加法、矩陣運算或簡單影像處理，方便比較 CPU 與 GPU 結果。
- 預先寫好三條問題：如何處理記憶體對齊？何時應使用 MAX custom operation？如何量度 kernel 本身與資料傳輸的時間？
- 不要只抄程式碼，同時記錄輸入形狀、執行時間、編譯方式及硬體條件。
官方 GPU 文件指出，Mojo GPU 程式涉及 thread、thread block、記憶體管理、同步和裝置上下文等概念；因此，工作坊後真正有用的成果應是「我能在自己的環境重建一個最小 kernel」，而不是「我拍下了投影片」。(docs.modular.com)
開放模型面板提問清單，應該問到哪一層？
「模型開不開源」通常不是足夠精確的問題。面板上更值得問的是：開放的是權重、程式碼、資料、訓練方法，還是只提供可下載的模型檔案？
你可以按五個層次提問：
授權與商用限制
- 權重可否用於商業服務？
- 微調後的模型是否有額外發布義務？
- 不同版本的授權條款是否一致？
- 模型輸出、訓練資料與衍生模型的責任如何界定？
硬體與推理相容性
- 是否支援目前團隊使用的 GPU 或 Apple silicon？
- 是否需要特定驅動程式、編譯器或客製化 kernel？
- 量化後的品質損失如何評估？
- 不同硬體下是否仍能使用同一套模型格式與服務 API？
規模化部署
- 單機測試結果能否推展至多副伺服器？
- 長上下文、連續批次及高併發時，記憶體壓力如何變化？
- 模型載入、權重快取和滾動更新會否造成服務中斷？
- 是否有清晰的回滾和版本鎖定方法？
成本與遷移
- 從現有推理框架轉換，需要重寫哪些 operator？
- 團隊是否要重新學習新的編譯、監控和除錯工具？
- 目前的測試資料、容器和 CI/CD 流程能否沿用？
- 若平台停止支援某項硬體，是否能保留原有模型與程式碼？
可觀測性與責任追蹤
- 是否能取得每個請求的延遲、錯誤率和資源用量？
- 如何辨識模型版本、量化版本與硬體版本？
- 服務出現品質下降時，誰負責提供除錯資料？
- 是否有公開的相容性矩陣與版本更新紀錄？
這份開放模型面板提問清單的目的，不是讓你在現場問得最多，而是把「可下載」和「可長期維護」分開。
現場演示應該怎樣記，才不會回來後失去上下文？
建議每一個重要演示只記五行：
- 主張：對方聲稱改善了什麼？
- 條件：模型、輸入、批次、硬體和軟體版本是什麼？
- 對照：與哪個基線比較？
- 缺口：哪些資料沒有公開？
- 下一步：團隊要用什麼最小測試驗證？
例如，演示宣稱「同一套程式可跨硬體執行」，你就要進一步記錄：是否真的使用同一個 container、是否改了編譯參數、哪些 kernel 仍由平台提供專用實作，以及輸出品質是否一致。
至少記下三個硬數字：測試輸入大小、延遲或吞吐量、峰值記憶體。若現場沒有提供，就明確標記為「未公布」，不要自行補值。這比記下一句「效能大幅提升」更能支援會後決策。
怎樣建立本站 AI 開發場景驗證模板？
你可以把現場資料整理成以下六欄，作為自己的驗證表：
- 工作負載：模型推理、embedding、影像生成、GPU kernel 或建置測試。
- 目前方案：本機工作站、既有雲端環境或團隊共用伺服器。
- 大会主張：統一算力、The AI Cloud、Mojo、MAX 或開放模型能力。
- 必測條件：延遲、吞吐量、啟動時間、記憶體、頻寬、權限與可觀測性。
- 重現方式：固定模型版本、輸入資料、容器、指令和硬體。
- 決策門檻：達到什麼結果才值得試用、遷移或納入正式架構。
若你的工作流程包含遠端開發、建置和測試，可先參考 ZovCloud 的雲端 Mac 服務頁面，把「本地環境是否方便重建」也列入驗證項目。重點不是把大會內容直接搬到另一個環境，而是確認同一套測試資料、程式碼和紀錄流程能否穩定執行。
AI 大會參會後怎麼做技術復盤？
不要把復盤拖到一週後。建議在會後 24 小時內 完成第一輪整理，並在 7 天內 完成最小重現。
可以按以下五步執行：
- 整理原始資料：把照片、筆記、簡報、連結和現場錄音按場次重新命名。
- 分開事實與推測：已公開的版本、條件和數字放在事實欄；未驗證的能力放在假設欄。
- 挑選一個最小測試：不要一開始就移植完整服務，先固定一個模型、一組輸入和一個比較基線。
- 跑三組結果：現有方案、新工具方案，以及回退方案；至少記錄成功率、延遲、資源用量和建置時間。
- 開一次短會議作決策：結論只分成保留觀察、安排試用、進入技術評估或暫不採用，並為每項結論指定負責人和截止日期。
這套流程能回答「AI 大會參會後怎麼做技術復盤」的核心問題：不是把所有新名詞介紹給團隊，而是把一個現場訊息轉化成可重現的測試任務。
如果目前做法是依賴單一高階工作站、臨時租用不同雲端伺服器，或讓工程師各自維護本機環境，常見缺點包括：環境版本不一致、遠端連線與檔案傳輸增加等待時間、測試資源難以共享，以及硬體更換時需要重新配置工具鏈。對需要反覆進行 AI 建置、模型測試和跨環境驗證的團隊來說，這些隱性成本往往比一次性的硬體價格更難控制。
因此，與其把 ModCon 2026 的新工具只留在個人電腦上試驗，不如把測試流程放到可遠端存取、方便團隊共用的雲端 Mac 環境，再按專案需要安排開發、建置與測試工作。你可以先查看 ZovCloud 的方案與計費資訊，再根據工作負載評估是否適合；若要直接建立遠端測試流程，也可參考 ZovCloud 的訂購頁面。這樣做的價值不在於追逐某個大會發布，而是讓每一項現場主張都有地方重現、有紀錄可比較，最後才有足夠證據決定是否採用。