算力[29]
Together AI主办NVIDIA Blackwell架构深度研讨会 专家解析技术突破与应用
AI算力需求激增推动底层革新，NVIDIA Blackwell架构成焦点，其5nm工艺、Transformer引擎等六大突破重塑AI基础设施。Together AI将于10月2日举办研讨会，邀NVIDIA与行业专家拆解技术内核与云服务落地路径，助力开发者抢占AI创新先机。
数据中心能耗危机 科技巨头探索太空数据中心
AI数据中心正面临能耗与水资源双重压力：训练大模型耗电量堪比30万户家庭年用电，数据中心耗水量激增致资源紧张。科技巨头探索太空数据中心构想，利用近地轨道持续太阳能与天然低温环境破解能耗难题，蓝色起源、OpenAI等已布局。地面微型核能、地热方案短期主导减排，太空方案虽面临辐射防护、维护等挑战，长期或成AI可持续发展能源解方。
华为云CloudMatrix384超节点升级：AI Token推理性能超英伟达H20四倍
全球AI算力需求指数级增长下，华为云于HC2025宣布重大升级：CloudMatrix384超节点从384卡扩展至8192卡，Tokens服务性能特定场景超英伟达H20四倍，同步推出EMS弹性内存存储。此举标志中国云计算企业在AI算力基础设施领域系统性能力跃升。
《AI 2030》报告：2030年成AI分水岭，算力千亿级与科学突破重塑多领域
《AI 2030》报告由谷歌DeepMind委托Epoch发布，勾勒2030年AI发展分水岭，聚焦算力、数据、经济回报与科学突破。预测前沿算力集群成本将破千亿美元，2027年公开文本数据或枯竭，合成数据成新引擎；头部企业营收激增支撑投入，能源压力推动数据中心革新。马斯克认可趋势，报告揭示AI从工具向协作者蜕变的机遇与挑战。
英伟达斥资超9亿美元招揽Enfabrica CEO并授权其AI互联技术
英伟达斥资超9亿美元“人才收购”Enfabrica核心团队及AI互联技术，以解决十万级GPU集群协同瓶颈。该模式成科技巨头补位技术缺口新趋势，助力英伟达从GPU供应商向AI基础设施全栈方案商转型，强化“计算+连接”系统级优势，推动AI竞争进入“算力+互联”深度融合新阶段。
Triton团队发布Gluon：专为GPU底层性能调优的新型编程语言
Triton团队发布新型GPU编程语言Gluon，作为Triton生态“性能进阶工具”，共享编译器与开发工具链，通过暴露底层硬件控制参数（如CTA分配、数据布局）填补通用编程与极致性能优化空白。开发者可灵活切换抽象层级，平衡开发效率与算力释放，适用于AI大模型核心算子、HPC等场景，被社区称为“GPU编程的罗塞塔石碑”。
月之暗面开源Checkpoint Engine：Kimi K2模型参数更新突破20秒
月之暗面（Moonshot AI）开源Checkpoint Engine技术，针对大模型强化学习训练参数同步难题，将Kimi K2模型参数更新时间从10分钟压缩至20秒，大幅提升GPU利用率与训练效率，解决大模型训练隐形瓶颈，为行业提供高效工程优化方案。
谷歌MetaX联合发布SpikingBrain：脑启发大模型实现长上下文推理100倍加速，非NVIDIA平台高效运行
AI圈“SpikingBrain技术报告”引发讨论，宣称谷歌与MetaX联合开发脑启发大模型突破长上下文效率瓶颈，然经核查存诸多疑点：论文编号属未来未分配状态、MetaX C550 GPU平台虚构、性能数据与当前技术脱节。其提及的脉冲神经网络（SNN）和线性注意力是真实研究热点，公众可通过核查论文、硬件及数据辨别AI突破性新闻真伪，理性看待行业进展。
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。
Databricks AI负责人Naveen Rao离职创业 瞄准AI计算成本瓶颈
Databricks前AI负责人Naveen Rao离职创业，新公司聚焦AI算力成本优化，获Databricks战略投资。当前AI算力成本成行业瓶颈，推理成本占比超60%且持续增长，其将通过硬件架构创新破局。作为连续创业者，Rao过往项目曾推动AI训练部署成本下降，新方向或加速AI技术普及。