

> 微软正在重写其 AI 版图的底层逻辑，计划每年投入 5 亿美元采购 Anthropic 技术，并赋予其与 OpenAI 同等的销售权重。这一举措不仅是为了分散单一供应商风险，更是微软为 Azure 云服务构筑差异化竞争优势的关键一步。

## 豪掷 5 亿美金的新盟友

在向 OpenAI 注入 130 亿美元巨资后，微软并未停止寻找新的增长极。知情人士透露，微软已悄然成为 AI 初创巨头 Anthropic 的顶级客户，预计年度技术采购开支将逼近 5 亿美元。

这笔资金将直接用于将 Anthropic 的先进模型能力“输血”给微软庞大的产品体系。更引人注目的是，微软早在去年 9 月就已承诺向 Anthropic 注资至多 50 亿美元，这种“投资+采购”的双重绑定，清晰地表明了 Anthropic 在微软战略棋盘中的核心地位。

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## 销售指挥棒的转向

比资金投入更具风向标意义的，是微软内部销售考核指标的剧变。Azure 云业务部门的销售人员收到明确指令：推广 Anthropic 模型将获得与销售微软自研软件同等的业绩权重。

在企业级销售领域，这种激励通常仅保留给“亲儿子”产品。通过将 Anthropic 提升至与 OpenAI 同等的竞争位阶，微软有效地调动了庞大销售团队的积极性。这不仅为 Anthropic 打开了通向全球企业客户的快速通道，也让 Azure 的 AI 模型库不再是 OpenAI 的独角戏。

## 风险对冲与生态野望

微软此举被业界解读为精明的“风险分散”策略。过度依赖 OpenAI 曾在其高层动荡期间给微软带来巨大的不确定性，引入 Anthropic 则是构建安全垫的最佳选择。

更深层的考量在于产品力的互补。Anthropic 的 Claude 系列模型在长文本处理、代码生成及复杂逻辑任务上展现出了独特的优势。对于那些追求多元化 AI 能力、担忧单一供应商锁定的企业客户而言，微软提供的“OpenAI + Anthropic”双引擎方案，无疑比谷歌或亚马逊的单一生态更具吸引力。这不仅是一次采购，更是微软为守住云服务王座而构建的一道更宽的护城河。

微软天价押注 Anthropic：云战略背后的去中心化博弈



> 导语：OpenAI 正与亚马逊洽谈百亿美元融资及深度合作，计划在训练基础设施中引入亚马逊自研 Trainium 芯片，以此降低对英伟达的依赖并推动算力供应链多元化。

## 亚马逊自研芯片的最强外援

OpenAI 正与亚马逊展开一项可能重塑 AI 算力格局的深度合作。据报道，OpenAI 正在谈判从亚马逊获得至少 100 亿美元融资，并考虑在其训练基础设施中引入亚马逊自研 AI 芯片 Trainium。

若交易落地，这将是亚马逊 Trainium 芯片迄今获得的最具分量的外部客户。作为 AWS 为打破英伟达垄断而自主研发的 AI 加速器，Trainium 系列一直主要服务于亚马逊内部。今年 6 月发布的 Trainium3 性能实现了跨越式升级，相比上一代计算性能最高提升 4.4 倍，能效提升 4 倍，内存带宽接近翻倍。

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## 超大规模算力集群的新选择

基于 Trainium3 构建的 UltraServer 系统具备惊人扩展能力。单机柜可集成 144 枚芯片，整个集群可支持部署多达 100 万枚 Trainium3，为单一 AI 应用提供空前规模的专用算力。这种超大规模部署能力，恰好契合 OpenAI 等前沿公司对海量、稳定、低成本算力的迫切需求。

## 战略对冲与生态多极化

目前 OpenAI 的训练集群高度依赖英伟达 GPU。随着模型规模指数级增长，引入亚马逊芯片不仅是技术备份，更是战略对冲。通过扶持第二供应商，OpenAI 可增强议价能力并保障交付安全。

对亚马逊而言，若能将 OpenAI 纳入 Trainium 生态，将证明其芯片具备顶级 AI 训练能力，可能吸引其他大模型公司跟进。OpenAI 与亚马逊的潜在联盟，不只是两家公司的商业决策，更可能成为全球 AI 供应链去中心化的重要转折点，英伟达的护城河正在被悄然拓宽的第二条战线所冲击。

OpenAI 拟百亿联手亚马逊 引入 Trainium 芯片 挑战英伟达算力垄断




> 今日科技圈迎来多重震动，OpenAI 模型迭代大幅缩减科研时间，微软 Windows 11 深度集成 GPT-5.1 普惠用户。与此同时，字节跳动与快手在视频生成与理解领域展开激烈角逐，谷歌 TPU 新品发布引发算力市场价格战，多模态与硬件生态正加速重构我们的数字生活。

## 豆包手机助手技术预览版上线 携手努比亚开启系统级AI体验

豆包团队近期联合手机厂商，正式推出了基于大模型和系统底层授权的豆包手机助手技术预览版。这款助手旨在通过高效的交互方式和丰富的功能体验，改变用户与手机的互动模式。目前，首批搭载该技术的工程样机 nubia M153 已经面向开发者和技术爱好者进行了少量发售，预示着移动端原生 AI 时代的加速到来。

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## 谷歌推出 TPUv7 铁木处理器 挑战英伟达霸主地位

谷歌宣布推出代号为“铁木”的 TPUv7 处理器并正式对外销售，这一举措直接剑指英伟达在 AI 计算领域的市场垄断地位。随着新硬件的入场，AI 计算市场的价格战已初现端倪。据报道，OpenAI 通过采用该技术，成功节省了约 30% 的计算成本，这为大型模型训练的降本增效提供了新的思路。

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## 真假难辨 实验显示绝大多数人无法区分AI音乐

Deezer 与 Ipsos 联合进行的一项实验显示，高达 97% 的参与者无法准确分辨 AI 生成的音乐与人类创作的音乐。不过，该结论引发了一些争议，因为测试标准相对宽松，参与者只要猜错一首即被判定为“无法辨别”。尽管如此，这一数据依然反映出 AI 音乐生成技术在逼真度上已经达到了极高的水平。

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## 快手 Kling Omni 即将发布 打造导演级视频控制能力

快手科技宣布其多模态视频模型 Kling Omni 本周即将亮相。该模型不仅支持文本、图像和视频的混合输入，更具备了“导演级”的精准控制能力。它能够无缝融合视频生成与后期编辑，甚至可以生成长达 2 分钟且带有原生音频的长视频，旨在为创作者构建一个全能的创意宇宙。

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## 豆包 App 语音功能大升级 支持四种方言打破沟通壁垒

为了助力老年人跨越数字鸿沟，豆包 App 新增了基于方言迁移技术的语音对话功能。目前已支持粤语、四川话、东北话和陕西话四种方言。用户现在可以使用名为“温柔桃子”的音色，进行更加亲切、智能且流畅的方言交流，让科技产品变得更有温度。

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## 字节跳动 Vidi2 模型问世 120亿参数革新视频自动化编辑

字节跳动重磅推出了拥有 120 亿参数的视频理解模型 Vidi2。该模型的核心突破在于其精细的时空定位功能，能够处理长达数小时的原始视频素材，深刻理解故事脉络。它可以根据用户指令，自动化生成 TikTok 短视频或电影片段，这一技术有望彻底革新视频编辑领域的工作流程。

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## GPT-5 展现卓越数学天赋 复杂科研任务几小时搞定

OpenAI 研究员布贝克分享了与 GPT-5 协作的惊人体验。他表示，该模型展现出了卓越的数学能力。原本需要花费研究人员一个月时间的复杂方案设计与模拟验证任务，GPT-5 仅用一个下午就高效完成了。这一案例生动展示了新一代大型语言模型在科研辅助领域的巨大潜力。

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## Meta AI 推出 Matrix 框架 解决合成数据生成瓶颈

Meta AI 推出了全新的 Matrix 框架，旨在革新多智能体合成数据的生成方式。通过去中心化的设计，Matrix 将合成数据调度中的控制与数据流序列化为消息并进行分布处理。这种方法有效解决了传统中心控制器导致的 GPU 资源浪费和协调开销问题，显著提升了数据的新鲜度和多样性。

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## 微软 Win11 Copilot 免费解锁深度思考功能 集成 GPT-5.1

微软为 Windows 11 Copilot 用户推送了重磅更新，免费开放了 GPT-5.1 模型，并解锁了原付费功能“Think Deeper”深度推理。此外，更新还增设了“Labs”实验区，首批上线了实时画面解析组件，并计划在后续加入 3D 生成等更多前沿功能，极大地丰富了桌面 AI 体验。

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每日AI资讯1201：GPT-5展现卓越数学能力 字节跳动重塑视频编辑



> 曾几何时，训练一个大型语言模型是只有顶级机构或大型公司才能进行的昂贵且耗时的任务。这需要巨大的计算资源和专业知识，使得个人开发者或小型团队几乎无法企及。然而，最近的一项突破性进展表明，借助创新的分布式计算技术和优化的模型架构，个人开发者也能触及大模型的训练前沿，甚至将400亿参数级别的模型部署在单块消费级显卡上，这预示着AI算力正走向普惠。

## 大型模型训练 曾是巨头的专属游戏

训练像GPT系列、Meta Llama或Claude这样参数规模庞大的大型语言模型（LLMs），通常需要由数千甚至数万块高性能GPU组成的计算集群，耗费数百万甚至上千万美元的电力和硬件成本。这种对集中式、昂贵算力的严重依赖，构成了AI领域一道高耸的门槛，使得大模型的研究、开发和应用似乎天然地被少数拥有雄厚资本和资源的科技巨头所垄断。这无疑限制了AI创新的参与者范围和整体的进步速度。

## 突破性进展 个人开发者迈入400亿参数时代

然而，近期来自AI社区的消息令人振奋，一位个人开发者成功地训练了一个参数规模高达400亿（40B）的大型语言模型。这项成就本身就极具意义，因为它有力地证明了，在合适的技术和平台支持下，个人开发者也能挑战并完成曾经被认为只有大型机构才能胜任的任务。这不仅是个人能力的体现，更预示着AI大模型训练的格局可能正在发生改变。

## 幕后功臣 分布式算力网络Psyche Network

这项令人瞩目的成就得以实现，其核心在于对计算资源的创新性利用。传统上，你需要集中大量的硬件进行训练，但这位开发者借助的正是Nous Research宣布推出的Psyche Network。

Psyche Network 的核心理念是构建一个去中心化的分布式计算网络。它旨在聚合全球范围内分散的、闲置的计算资源——例如个人电脑、小型服务器、数据中心零散的算力等。通过加入Psyche Network，拥有计算资源的贡献者可以将其算力共享出来，而AI开发者则可以利用这个汇聚起来的强大算力池来训练模型，尤其是那些对计算需求极高的大型模型。这种模式有效打破了对单一、大型、集中式计算集群的依赖，为个人和小型团队提供了参与大模型训练的可能性。

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## 技术细节 DeepSeek架构与惊人的3090部署

据了解，这位个人开发者训练的400亿参数模型是基于DeepSeek架构。DeepSeek模型以其在性能和效率方面的良好平衡而受到关注，这可能也是模型能够达到如此规模并最终在有限硬件上部署的一个重要因素。

更令人难以置信的是训练完成后，这个400亿参数的模型竟然成功地在单块NVIDIA RTX 3090显卡上实现了有效部署和推理。RTX 3090虽然是一款性能强劲的消费级显卡，拥有24GB的显存，但对于通常需要数百GB甚至数TB显存的40B参数模型来说，其硬件资源是极为有限的。这几乎可以肯定地涉及到了先进的模型量化（如低比特量化）、高效的模型结构优化以及推理框架的加速技术。能够在如此有限的单卡硬件上运行一个40B参数模型，本身就是一项了不起的技术突破，极大地降低了大型模型在边缘设备或个人电脑上进行部署和应用的门槛。

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## AI平权的新纪元 打破算力壁垒

这位个人开发者利用分布式算力成功训练400亿参数模型并在3090单卡上部署的案例，不仅仅是一项孤立的技术成就，它更是一个强烈的信号 AI的算力正在走向“平权”。Psyche Network这样的分布式计算平台，为全球范围内的AI研究者、开发者、学生以及任何有志于参与AI创新的人提供了一个新的可能性——无需拥有昂贵的超级计算机集群，也能参与到大型模型的训练和探索中来。

这有望极大地降低AI大模型研究和开发的门槛，激发全球范围内更多个人和小型团队的创造力，加速AI技术的普及和应用。当更多的人能够触及和塑造大型AI模型时，AI的创新路径将变得更加多元化，应用场景也将更加丰富，推动整个AI生态向更加开放、普惠和繁荣的方向发展。

## 结语

个人开发者借助Nous Research的Psyche Network分布式算力平台，成功训练400亿参数大型模型，并将其不可思议地部署在单块RTX 3090显卡上，这一系列成就共同标志着AI大模型训练和部署的门槛正在被显著打破。这不仅仅是技术的胜利，更是AI算力平权理念的有力践行。随着更多类似平台的涌现和技术的不断进步，未来AI的创新将不再是少数巨头的专属，而是全球开发者共同参与和贡献的舞台，一个更加开放和民主化的AI时代或许正加速到来。

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