科技巨头[11]
Google发布VaultGemma：首个差分隐私预训练轻量级开源语言模型
2025年9月Google发布开源语言模型VaultGemma，20亿/18亿参数轻量级设计，首创差分隐私（DP）从头预训练（ε≤2.0，δ≤1.1×10⁻¹⁰），实现数学可验证隐私保护。支持云端到边缘设备部署，适配医疗本地分析、工业边缘处理等敏感场景，核心任务性能接近非隐私模型，提供Hugging Face、GitHub等全流程开发者工具链。
Dyna Robotics完成1.2亿美元A轮融资 科技巨头参投推动机器人AI基础模型发展
Dyna Robotics完成1.2亿美元A轮融资，估值突破6亿美元，CRV、First Round Capital及Nvidia、Amazon等巨头参投。公司聚焦机器人AI基础模型赛道，研发通用智能底座，解决传统机器人跨场景适配难题，推动行业从自动化迈向智能化。资金将用于技术研发、产品落地、人才布局及生态合作，加速机器人智能化转型进程。
美国科技巨头在英投资逾310亿英镑 OpenAI“星门”项目落地伦敦郊外
美国科技巨头集体押注英国，微软、OpenAI、英伟达等投超310亿英镑布局AI算力。OpenAI星门项目落地，部署6万颗英伟达Blackwell芯片；英伟达联合伙伴投110亿建数据中心。英国政府加速审批、降电费吸引投资，助力巩固全球AI枢纽地位，推动主权AI时代算力竞赛升级。
OpenAI与微软签署谅解备忘录 战略合作开启新篇章聚焦AI工具与安全
2025年9月，OpenAI与微软签署新阶段非约束性谅解备忘录，标志AI战略合作升级。双方合作基于超130亿美元投资，微软Azure提供算力支持，OpenAI技术赋能其产品；新协议以安全为核心原则，将深化技术研发与商业化，巩固行业领先地位，影响全球AI生态格局。
Google Gemini登顶美国App Store免费榜：Nano Banana AI图像编辑模型驱动
Google Gemini登顶美区App Store免费榜，内置Nano Banana AI图像编辑模型成关键。该模型以角色一致性控制（解决主体失真）、多模态交互（支持13图融合、地图标记生成）、高效处理（单次10-20秒）为核心优势，免费用户每日可编100张图，正重塑社交创作、3D打印等场景，成AI图像编辑新标杆。
OpenAI发布“Grove”计划：为AI早期创业者打造创新孵化新生态
OpenAI推出Grove计划，聚焦AI创业“预想法”阶段，面向有技术背景但想法萌芽的探索者，无明确方向也可申请。该计划填补从技术到创业的从0到1空白，提供前沿模型试用、导师1对1指导、算力支持及生态资源，助力提炼可行方向，与巨头同类项目形成差异化竞争，为AI技术人才创业启动赋能。
甲骨文Q1财报：RPO激增359%股价暴涨27%，AI云服务驱动转型
甲骨文2026财年Q1财报发布后，股价盘后暴涨27%，核心驱动力为剩余履约义务（RPO）同比激增359%至4550亿美元，相当于过去25年营收总和。RPO中78%来自云服务合约（约3550亿美元），AI相关服务占比达64%，凸显转型成效。云基础设施（OCI）业务营收33亿美元，同比增长55%，增速持续提升，其与OpenAI合作集成GPT-5、与Google生态互补，满足企业AI算力需求，客户合同期限已延长至8年。此次RPO激增印证甲骨文从传统数据库厂商向AI云服务商转型，未来增长将深度绑定AI赛道。
Google AI Plus印尼首推 新兴市场低价定制启AI普惠
Google推出全新订阅服务“AI Plus”，聚焦新兴市场开启AI普惠化新尝试，首站落地印尼，后续将扩展至印度、泰国、墨西哥等地区。该服务针对新兴市场用户需求定制，印尼月费仅约4.56美元，不足美国同类服务价格的25%，锚定本地中端手机月分期费用降低付费门槛。核心功能涵盖Gemini 2.5 Pro（128K上下文窗口）、本地化AI工具集及Google Workspace深度集成，适配长文档分析、多轮对话等个人与中小微企业场景。免费版每日提供5次Gemini 2.5 Pro试用，引导用户转化。此举通过“低价+实用功能”组合，推动高端AI能力下沉，加速新兴市场数字经济效率提升，开启全球AI普惠化新阶段。
xAI/OpenAI竞逐自研芯片：台积电3nm工艺2026量产，AI算力自主竞赛升温
xAI自研AI推理芯片X1曝光，采用台积电3nm工艺，计划2026年第三季度量产，首批产量30万块，旨在解决算力瓶颈，支撑五年内实现5000万英伟达H100等效算力目标。当前自研芯片已成AI巨头标配，谷歌TPU、Meta MTIA、OpenAI XPU等竞相布局，算力自主化竞赛加剧。X1与OpenAI XPU均瞄准2026年量产，却分野于“完全自研”与“半自研”路线，技术与人才争夺白热化。台积电凭借3nm代工超90%市占率成关键变量，其产能分配直接影响巨头算力野心。此外，特斯拉AI5/AI6芯片与X1形成战略协同，共同推进马斯克生态算力布局。
AI评估悖论：头部AI公司早期"不评估"，行业热捧背后的阶段策略
AI行业存在“评估悖论”：顶尖AI公司在0-to-1阶段常不做僵化评估，而行业工具商与资本却力推评估为“必备技能”。头部企业“不评估”实为策略——早期依赖轻量试错与用户反馈，快速验证价值而非纠结性能指标；行业推崇评估则因工具商以评估为核心产品，资本需可衡量确定性降低风险。
评估价值取决于项目阶段：初创期过度评估易成“创新枷锁”，应优先用户反馈、轻量A/B测试；成熟扩展期则需系统化评估，优化性能、控制合规风险。真正的评估智慧在于：理解阶段需求，0-to-1阶段聚焦“用户是否需要”，成熟阶段用指标保障规模化落地，让评估服务创新而非束缚。