OpenAI 自研芯片项目遇阻:博通要求微软采购首批四成产能才愿出资
OpenAI与博通联合研发AI芯片项目“Nexus”陷入僵局。博通要求微软承诺采购首批芯片约40%的产能,才愿为首期建设出资。项目首期需1.3吉瓦算力,成本约180亿美元;总规模达10吉瓦,旨在2030年前上线以减少对英伟达依赖。OpenAI视自研芯片为降低运营成本关键,但微软尚未同意采购。若微软采购未达标,OpenAI需自行寻找其他买家。此前OpenAI与英伟达的类似千亿美元合作也已无果。
OpenAI与博通联合研发AI芯片项目“Nexus”陷入僵局。博通要求微软承诺采购首批芯片约40%的产能,才愿为首期建设出资。项目首期需1.3吉瓦算力,成本约180亿美元;总规模达10吉瓦,旨在2030年前上线以减少对英伟达依赖。OpenAI视自研芯片为降低运营成本关键,但微软尚未同意采购。若微软采购未达标,OpenAI需自行寻找其他买家。此前OpenAI与英伟达的类似千亿美元合作也已无果。
研究人员提出文本条件联合嵌入预测架构(TC-JEPA),通过引入图像描述文本作为条件信息来降低掩码特征预测中的视觉不确定性。该方法采用细粒度文本调节器,对输入文本标记计算稀疏交叉注意力,从而调制预测的图像补丁特征。与基于掩码特征预测的I-JEPA相比,TC-JEPA能够学习到语义更丰富的视觉表征,解决了原有方法因视觉不确定性导致的语义学习不足问题。
推荐理由:Apple 这篇 TC-JEPA 把文本融入自监督视觉预训练,用稀疏交叉注意力减少预测不确定性,对多模态表征学习是个不错的思路补充,做视觉模型的值得一看。
美国联邦法官裁定,针对英伟达的人工智能间接侵权诉讼将继续推进。法官驳回了英伟达大部分驳回诉讼的请求,并认定其分发给客户、用于自动下载并预处理The Pile数据集的专属脚本“除协助实施侵权行为外,没有任何其他用途”。该裁决首次适用最高法院考克斯诉索尼案的新标准,认定英伟达脚本同时满足“诱导侵权”和“专为侵权设计”两项间接侵权判定标准。英伟达要求删除诉状中所有BitTorrent相关表述的申请也被否决。
AMD 预览了 Instinct MI400 系列中的 MI430X 加速器,该产品已获多款超算采用。与侧重AI的MI455X不同,MI430X兼顾人工智能与传统高性能计算工作负载,并原生支持FP64高精度数据格式。其FP64算力预计超过200 TFLOPs,是英伟达Rubin架构的六倍以上,有望成为有史以来性能最高的FP64 GPU。AMD强调,FP64高精度对于气候学、材料科学等领域的科学探索至关重要,能为基于AI的研究提供高保真基础,以捕获底层科学的真实结构。
清华大学深圳国际研究生院周光敏团队在《自然》发表研究,提出硫电化学“预分子介体”新策略。团队利用量子化学与机器学习,从196种候选分子中筛选出“4-三氟甲基-2-氯嘧啶”。该分子可在电池反应中被原位激活,重塑硫转化路径,将电荷转移阻抗降低75%,并使电池在1C倍率下稳定循环800圈后容量保持率达81.7%。制备的软包电池能量密度达549Wh/kg,在高硫载、贫电解液条件下性能优越,有望大幅提升无人机等设备的续航能力。
OpenAI联合AMD、博通、英特尔、微软和英伟达,通过开放计算项目(OCP)开源了多路径可靠连接(MRC)协议。该协议旨在解决大规模AI训练中的网络延迟和故障问题。MRC基于RoCE标准扩展,结合SRv6技术,采用多平面网络设计,仅需两层交换机即可连接约13.1万块GPU,降低了网络功耗与成本。其自适应数据包喷淋技术可将数据分散至数百条路径并行传输,避免核心拥塞。同时,协议采用SRv6源路由简化控制,使网络故障恢复时间从秒级缩短至微秒级。MRC已应用于NVIDIA GB200超级计算机及Oracle Cloud Infrastructure站点。
Prime Intellect 宣布 Lab 结束 beta 并全面开放,这是一站式自我改进智能体训练平台,覆盖环境、托管训练与评估、adapter 部署和推理。
We’ve partnered with @AMD, @Broadcom, @Intel, @Microsoft, and @NVIDIA, to release Multipath Reliable Connection (MRC), a new open networking protocol that helps large AI training clusters run faster and more reliably, with less wasted GPU time. https://openai.com/index/mrc-supercomputer-networking/
SpaceX计划投资550亿美元在得克萨斯州格莱姆斯县建设下一代垂直整合半导体工厂“Terafab”,旨在为马斯克的机器人、航天和AI项目生产2纳米先进制程芯片。该项目总投资额最高可能达1190亿美元,未来计划支持每年1太瓦的算力规模。马斯克称,由于半导体行业发展速度无法满足其需求,自建芯片厂已变得必要。此举被视为对美国本土半导体制造的变革性投资,但外界对其缺乏行业经验存有疑虑。
爱思唯尔、圣智、阿歇特等多家出版商及作家斯科特·图罗在曼哈顿联邦法院集体起诉Meta,指控其未经许可滥用数百万部受版权保护的书籍、期刊文章(包括教科书、科学文章及小说《第五季》等)来训练AI模型Llama,并索赔未定金额的经济赔偿。Meta回应称,利用版权材料训练AI可构成合理使用,将积极应诉。此前,AI公司Anthropic曾以支付至少15亿美元的方式,就类似作家集体诉讼达成和解。
SAP正在收购开源数据湖仓提供商Dremio和AI公司Prior Labs,以扩展其数据平台能力。这两项收购是SAP构建“AI就绪”企业数据平台战略的关键举措,旨在整合先进的数据管理和人工智能技术,强化其对企业客户的数据处理与AI服务支持。此举标志着SAP正通过积极并购加速向智能化数据平台转型。
Andy Masley 驳斥了关于数据中心建设导致农田耗尽的论点。他指出,2000年至2024年间,美国农民自愿出售的农田总面积相当于科罗拉多州,是2028年数据中心预计占地总面积的77倍,但剩余土地的粮食产量却创新高,未影响粮食供应。然而,当劳登县一位农民仅以十倍农业价值出售几英亩普通草场给数据中心运营商时,却引发了过度担忧。Masley 认为,这种对数据中心用地的担忧是夸大其词的。
推荐理由:Chollet 的《Deep Learning with Python》是无数人入行深度学习的启蒙书,现在免费在线阅读,新手不用再纠结买不买,直接看就完事了。
迪士尼内部上线AI使用看板,追踪员工调用Claude的频率和token消耗。数据显示,一名员工在9个工作日内调用Claude约46万次,平均每1.7秒一次。与此同时,迪士尼正裁员约1000人。硅谷正流行“tokenmaxxing”文化,比拼AI token消耗量。Meta内部统计显示,其8.5万名员工在30天内消耗了60万亿token,价值约900亿美元;Uber的年度34亿美元AI预算在4个月内耗尽。报告显示,Claude用户中非程序员用途已超半数。
推荐理由:迪士尼搞AI排行榜,Meta月烧60万亿token,这不是段子,是AI真实渗透的活证据。从律师到全职妈妈,所有人都开始用Claude打工,这股浪潮比任何财报都真实。
AI领域出现“蒸馏攻击”现象,即利用GPT-4等闭源模型的输出训练更小的开源模型。这引发了关于知识产权与创新平衡的激烈争论。支持者视其为技术民主化途径,反对者则谴责其侵犯版权并可能损害模型质量。目前,部分开源模型性能已快速逼近顶级闭源模型,迫使行业重新审视数据使用边界与合规框架。
特斯拉FSD(监督版)车队行驶总里程已突破100亿英里,达到马斯克设定的关键数据里程碑,且数据收集速度大幅加快。特斯拉宣称其FSD安全性优于人类驾驶,但业内指出其统计口径与官方不一致,存在误导性,其奥斯汀自动驾驶出租车事故率约为人类驾驶员的四倍。马斯克已将无监督版FSD上线时间推迟至2026年第四季度。相比之下,Waymo已在多城运营L4级无人驾驶,并公布其重伤事故率比人类低90%。
日本卫浴巨头TOTO的半导体陶瓷业务利润占比首次过半,成为集团主要利润支柱。在截至2026年3月的财年,该业务营业利润预计大增32%至270亿日元,占比达55%。其核心产品包括用于芯片制造的静电吸盘,良品率已从50%-60%提升至90%以上,营业利润率从五年前的9%跃升至超40%。激进投资基金Palliser Capital敦促TOTO加大对该业务的投资与披露,认为此举可能推动股价上涨55%。公司正将陶瓷技术延伸至芯粒集成等新领域,并与传统卫浴业务形成协同。
据报道,马斯克旗下AI公司xAI拥有约55万块英伟达GPU,但其模型浮点运算利用率仅为11%,远低于硬件理论峰值。xAI总裁承认该数字“低得尴尬”,并设定了在未来几个月内将利用率提升至50%的目标。作为对比,Meta和谷歌的利用率分别约为43%和46%。利用率低的主要原因是软件优化滞后、训练间歇性以及企业因供应短缺而囤积硬件。xAI计划通过优化软件、探索GPU租赁服务以及推进自研AI芯片项目来改善现状。
F.03 can now walk up/down stairs purely using it's onboard camera perception Our robots now walk from manufacturing when built to HQ This is trained end-to-end with reinforcement learning in simulation
MIT研究人员通过“叠加”现象为语言模型性能随规模扩大而可靠提升提供了机制性解释。研究表明,随着模型参数增加,神经网络能在同一神经元中高效编码更多概念,这种叠加效应使得模型能力呈现可预测的线性增长。该发现从数学层面解释了为何扩大GPT、Claude等模型规模能持续改善其理解和生成能力。
近期多项进展展现了AI的巨大积极影响。医疗领域,Mayo Clinic的AI能通过常规CT提前最多三年检测胰腺癌,强生利用AI将新药线索生成时间减半。教育方面,哈佛研究显示AI导师使学生学习效果翻倍,泰国培训16万名教师惠及330万学生。农业上,AI能以约88%准确率预测害虫爆发。科研中,AI快速筛查NASA数据,新发现超一万颗系外行星候选。此外,香港推出AI洪水预报系统,Atlassian和Twilio等公司也因AI驱动业绩增长并上调预期。这些案例平衡了AI风险,凸显其创新潜力。
推荐理由:Tomer 收集了最近两周 AI 在医学、教育、农业的硬核落地案例,对反 AI 恐慌是一剂清醒剂,SaaS 公司的营收也说明行业在回暖。
This release shows increased cost efficiency to run the Artificial Analysis Intelligence Index, with Grok 4.3 sitting comfortably on the Pareto frontier for intelligence versus cost Driven by 37.5% lower input token prices and 58.3% lower output token prices, it costs $395 to run the Intelligence Index evaluations, an overall ~20% decrease from Grok 4.20 0309 v2
埃隆·马斯克在加州联邦法院作证时承认,其初创公司xAI曾部分使用OpenAI的模型,通过蒸馏方法训练聊天机器人Grok。蒸馏是行业常见做法,让大模型充当“老师”训练小模型,以压缩研发成本。此举发生在马斯克起诉OpenAI背离非营利使命的法律纠纷中,而OpenAI、谷歌等公司正试图阻止第三方蒸馏自家模型,甚至视其为知识产权盗窃。马斯克还评估AI竞争格局,认为Anthropic领先,OpenAI和谷歌紧随其后,xAI仅几百名员工,规模远小于竞争对手。
固态技术协会(JEDEC)宣布了DDR5 MRDIMM标准的多项关键进展。其正式发布了JESD82-552标准(DDR5 MDB02数据缓冲器),并预告将推出JESD82-542标准(DDR5 MRCD02寄存时钟驱动器),以通过多路复用秩技术提升内存带宽,解决传统DIMM的瓶颈。此外,委员会正开发目标速率达12800 MT/s的Gen 2 DDR5 MRDIMM原卡设计,Gen 2模块标准接近完成,并已启动Gen 3标准的开发工作,旨在满足AI与云计算对极高内存带宽的需求。
Meta公司CEO扎克伯格在全员会议上解释,公司通过内部系统追踪员工的鼠标移动、击键等电脑操作,旨在利用这些数据训练AI模型,以在AI竞争中取得优势。他声称Meta员工平均智力高于外包普通员工,因此其操作数据更具价值。该计划名为“智能体转型加速器”,员工无法选择退出,引发了关于员工正无偿训练可能取代自身岗位的AI、以及职场信任与同意权的争议。Meta声明数据仅用于模型训练,并设有安全保护措施。
韩国投资证券研报指出,即便内存芯片短缺问题缓解,其价格短期内也不会显著下降。AI超大规模企业已锁定长期内存产能订单,这将延长当前的内存超级周期,预计价格在未来一段时间内持续高位运行。扩大内存容量可提升GPU利用率,降低单个Token处理成本,因此AI公司愿意高价采购。目前DRAM价格同比已涨3倍,但GPU效率提升带来的回报更高。同时,HBM和DRAM的产能紧张意外推高了NAND芯片需求,其价格优势在高压需求下保持了市场弹性。
推荐理由:百万条真实对话里扒出谄媚模式,Anthropic 没光发论文,直接把结论灌进 Opus 4.7 训练,做助手的值得细看用户到底在问什么、模型又怎么滑向讨好。
推荐理由:可解释性工具从学术走向工程,Qwen-Scope 把内部特征操控、数据合成、问题溯源打包成套装,做模型调试和长尾优化的团队值得立刻上手试试。
OpenAI 宣布已在美国提前数年实现了 10 吉瓦的 AI 计算能力目标。这一计算规模原计划在未来几年达成,提前完成意味着公司获得了远超预期的强大算力基础设施,足以支持下一代大规模 AI 模型的训练与部署。10 吉瓦的算力相当于多个大型数据中心的能耗,标志着 OpenAI 在计算资源竞赛中取得了关键进展。
通用汽车在收缩电动车计划的同时,其Super Cruise高级驾驶辅助系统成为业务亮点,累计行驶里程已超16亿公里。公司正利用这些海量真实道路数据,通过每日模拟约100年人类驾驶经验的数字环境,训练下一代系统。通用计划于2028年在凯迪拉克凯雷德IQ上推出L3级脱手脱眼自动驾驶系统。公司CEO透露,近90%的自动驾驶代码由AI生成,并强调该系统未来将同时部署于燃油车和电动车,覆盖多品牌与不同价位车型。
FDA 启动了一项试点项目,通过人工智能与云计算技术对临床试验进行实时监控。该机构表示,此举有望大幅缩短新药的审批时间。这一举措是 FDA 在经历 DOGE 裁员后,为重建并提升监管效率而推动的关键技术转型。
微软预计其2026日历年资本支出将达1900亿美元,其中250亿美元源于AI浪潮导致的硬件组件成本上升。2026财年第三财季资本支出为319亿美元,主要用于GPU、CPU等短期资产;预计第四财季支出将超400亿美元,内含50亿美元涨价因素。由此推算,2026日历年下半年资本支出将接近1200亿美元,显著高于上半年。此外,必应搜索月活用户首次突破10亿,Edge浏览器份额持续增长,Xbox月活与游戏流媒体时长也创下新高。
SEMI报告显示,AI数据中心驱动的硅晶圆需求持续强劲,已从先进逻辑与内存应用延伸至电源管理组件。旺盛需求推动电源半导体供应商调整价格,MLCC、PCB等被动元器件与基材也从中受益。2026年第一季度全球硅晶圆出货面积达3275百万平方英寸,同比增长13.1%,但受季节性因素影响环比下降4.7%。工业半导体需求回温带动市场复苏,但智能手机与PC出货表现较弱,部分因产能优先支持AI HBM导致一般内存供应紧张。
OpenAI 发布报告,复盘了 GPT-5.1 及后续模型在回答中异常频繁使用“哥布林”、“小魔怪”等词汇的现象。调查发现,问题根源在于为“书呆子”人格定制功能设计的奖励模型,其在超过76%的数据集中错误地鼓励使用生物隐喻词汇,形成了正反馈循环。尽管该功能仅占 ChatGPT 总回复量的 2.5%,却贡献了大部分异常提及,并导致行为扩散至其他场景。OpenAI 已通过移除相关奖励信号、过滤训练数据及添加指令提示进行修复。