Google 每月支付 SpaceX 9.2 億美元以獲取 AI 運算資源
Google 與 SpaceX 簽署了一項巨額合約，每月支付 9.2 億美元以使用 110,000 個 Nvidia GPU 及相關基礎設施。這項合作使 Google 能夠利用原本為 xAI 的 Grok 所建的資料中心，以滿足其激增的 AI 運算需求。
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Meta 為何必須佈局雲端基礎設施
Meta 正將戰略重心從模型開發轉向基礎設施。此舉反映了 AI 產業的價值正向底層運算與資料中心架構遷移的趨勢。
中國國產 AI 晶片採用率達到 41% 市場份額
包括 ByteDance、Alibaba 與 Baidu 在內的中國大型科技公司正轉向使用國產 AI 晶片。此轉變已使國產 GPU 在新部署中的市佔率達到 41%。
國產算力集群成功訓練萬億參數模型
中信證券研報指出，美團已在五萬卡國產算力集群上完成萬億參數模型的全流程訓練，標誌著國產算力系統從推理升維至訓練。此外，DeepSeek V4將引入「峰谷定價」機制，反映出國產算力供給的持續緊張。
Meta 轉向：向外部客戶出售過剩 AI 算力
Meta 計畫透過向外部客戶出售過剩的計算能力來實現其龐大 AI 基礎設施的變現，這標誌著「算力稀缺」敘事可能出現轉折，並引發對當前資本支出可持續性的質疑。
DeepSeek 策略轉向重型 AI 基礎設施
DeepSeek 正將其 AI 策略從輕量級轉向重量級，重點在於從 Harness 大舉招募人才以及開發自建運算基礎設施。此舉旨在確保模型訓練的長期競爭優勢。
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IBM 達成單晶片容納 1,000 億個電晶體的里程碑
IBM 成功開發出一種可容納近 1,000 億個電晶體的晶片架構。這項突破標誌著在邁向次 1 奈米半導體製造的競賽中取得了重大進展。
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Meta 與 Microsoft 引領 8500 億美元資料中心熱潮
Meta 與 Microsoft 大幅增加了其資料中心租賃承諾，反映了整個產業對 AI 基礎設施的巨額投資。
Blackstone 將投資 300 億美元於日本 AI 資料中心
Blackstone 計劃在未來三到五年內投資 300 億美元，用於在日本開發 AI 資料中心。該計畫目標總容量超過 1 GW，顯示其對 AI 基礎設施需求的強烈信心。
Tesla 將銷售 AI 基礎設施「算力積木」
Tesla 正透過提供模組化的「算力積木」擴展至 AI 基礎設施市場。此舉旨在將其內部的資料中心專業知識轉化為商業用途。