借助NVIDIA BlueField的极限协同设计,规模化Agentic AI工厂

NVIDIA发布了BlueField-4 DPU和Vera BlueField-4 STX存储处理器,专门解决Agentic AI场景下基础设施成为推理瓶颈的问题,通过专用硬件卸载主机CPU的存储、网络、安全等工作,目标是将GPU利用率提升至更高水平并降低每Token成本。

NVIDIA发布了BlueField-4 DPU和Vera BlueField-4 STX存储处理器,专门解决Agentic AI场景下基础设施成为推理瓶颈的问题,通过专用硬件卸载主机CPU的存储、网络、安全等工作,目标是将GPU利用率提升至更高水平并降低每Token成本。

台积电在2026年第二季度财报会上宣布,将2026年资本支出预测上调至600~640亿美元,并透露1.4nm级A14制程节点开发顺利,预计2028年量产。此举进一步巩固其在AI算力芯片制造领域的领先地位。

三星与百度智能云合作,正式完成了“盖乐世 AI”在中国市场的生成式AI服务备案。这意味着三星的AI功能(如通话摘要、图片编辑等)在中国大陆能够合规落地,绕开了此前海外AI服务在中国不可用的壁垒。

Apple 正在与半导体厂商和投行洽谈,计划通过收购 AI 芯片公司来增强服务器算力,原因是其自研 M2 Ultra 芯片在处理 AI 任务时性能不足,现有基础设施无法支撑 Siri AI 等重负载工作负载。

乌克兰无人机公司Vyriy将一款名为Vyriy 15的FPV攻击无人机单价降至500美元,并凭借AI制导模块实现了110公里(约68英里)的打击纪录。这一价格不仅低于一部iPhone,也标志着低成本AI无人机在实战中实现了技术突破。

距上一轮融资仅47天,DeepSeek再次启动新一轮融资,投前估值已升至710亿美元,核心资金用途直指大规模数据中心建设和AI芯片采购,显示出这家中国AI初创公司在算力基建上的巨大投入压力。

2026年,微软、亚马逊等巨头预计将投入超一万亿美元建设AI基础设施。但并非所有人都能从中获利——利润正高度集中在垄断层、中间壁垒层和周期红利层这三类公司,它们分别依靠技术稀缺性、高转换成本和短期供需错配赚取超额利润。

印度IT服务巨头HCL Tech宣布正式进入AI数据中心市场,将投资最高350亿卢比(约合24.89亿人民币)建设AI数据中心,初期目标为50MW容量,旨在抓住印度政府与私营部门日益增长的AI计算需求。

苹果正式对OpenAI提起诉讼,指控一名前员工在加入OpenAI后,利用未被发现的“零日漏洞”非法入侵苹果内部网络,窃取了包括未发布硬件产品细节在内的大量商业机密。此案若属实,将直接冲击两家巨头间的信任关系,并可能影响AI硬件开发的竞争格局。

英伟达季度营收逼近千亿美元,CEO黄仁勋在近日的行业交流中明确否认下一代旗舰架构Rubin Ultra延期至2028年的传闻,并透露一个曾重度依赖自研ASIC的AI项目如今已转向近50%的英伟达GPU算力,证明全栈方案在训练与推理中的“Token成本控制”优势依然显著。