

> **导语**
> NVIDIA与Meta正式签署跨世代战略协议，Meta将部署数百万颗Blackwell及下一代Rubin GPU，并首次在大规模独立场景采用Grace CPU。双方工程团队正进行全栈优化，预计合作规模高达千亿美元，将重塑AI算力基础设施格局。

## 算力军备竞赛升级至百万颗量级

在AI基础设施建设进入白热化阶段之际，NVIDIA与Meta的合作再次刷新了行业天花板。根据协议，Meta将在其AI数据中心内部署数百万颗NVIDIA Blackwell GPU。更令人瞩目的是，Meta已提前锁定NVIDIA下一代Rubin架构GPU，该架构专为复杂的智能体（Agent）AI推理任务量身定制。这一决策显示出Meta在构建AGI（通用人工智能）算力底座上的激进策略与长远布局。

此外，双方的合作不仅限于硬件采购，更涉及深度的工程级协同。目前，两家公司的技术团队已启动联合优化工作，针对Meta的核心生产级AI工作负载进行全栈加速。这意味着从底层芯片到上层应用，NVIDIA的软硬件生态将与Meta的超大规模生产环境实现无缝“熔合”。

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## Grace CPU迎来首个大规模独立应用战场

此次合作中一个极具风向标意义的细节是CPU的选择。Meta决定在大规模基础设施中引入基于Arm架构的NVIDIA Grace CPU。

在过去，Grace系列处理器多作为辅助角色出现，而此次Meta的决定标志着该处理器 **首次** 在如此宏大的独立场景中得到验证与应用。这一举措打破了传统x86架构在数据中心CPU市场的垄断惯性，也验证了Arm架构在高性能AI计算场景下的能效优势。对于NVIDIA而言，这标志着其CPU、GPU、网络技术及软件工具链完成了在顶级互联网巨头环境下的完整闭环。

据业内资深分析师预测，考虑到数百万颗顶级GPU及配套CPU、网络设施的采购量，此次合作的总金额预计将达到千亿美元级别。这不仅是两家巨头的联手，更是科技行业算力基础设施建设的一个重要里程碑，预示着AI大模型时代的硬件竞争已从单一器件比拼演变为全栈生态的较量。

英伟达Meta达成千亿美元级战略同盟 狂扫数百万颗Blackwell与Rubin芯片



> 美国国防部与 OpenAI 的合作标志着商用大模型正式大规模进入军事决策链。通过 GenAI.mil 平台，美军正试图以“战时速度”吸收硅谷的最新技术成果。

## 史无前例的军事级部署

美国国防部（DoD）近日发布官方声明，宣布与 OpenAI 达成战略合作，将 ChatGPT 深度集成至其企业级人工智能平台 GenAI.mil 中。这一举措意味着 OpenAI 的前沿语言模型将直接面向美国国防部下属的 300 万名人员开放。官方表示，此举旨在利用生成式 AI 的决策辅助能力，显著提升部队的任务执行效率与整体战备水平。

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## GenAI.mil 平台的用户爆发

作为承载这一技术的关键基础设施，GenAI.mil 的增长速度令人咋舌。在上线短短两个月内，该平台的独立用户数量已突破一百万大关。此前，该平台主要由 Google Gemini 提供底层技术支持，其在军事应用场景中的稳定性和基础设施的健壮性已得到初步验证。引入 ChatGPT 被视为对该平台模型多样性的重要补充。

## 科技成果的战时速度转化

美国国防部长皮特·赫格塞斯对此次合作给予了高度评价，他认为人工智能已开启了未来战争的新篇章。美军目前的战略核心是打破传统军工采购的冗长周期，以“战时速度”同步科技产业的最新成果。通过集成最先进的商用模型，五角大楼试图在认知战与决策优势上保持对潜在对手的压制。

五角大楼按下 AI 加速键 300 万美军人员获准使用 ChatGPT



> **导语**
> 企业级服务巨头 ServiceNow 正式确立“多模型”战略，宣布将 Anthropic 的 Claude 模型设为智能体构建的首选引擎。此举紧随其与 OpenAI 的结盟之后，意在通过去中心化的模型选择，为企业客户打造兼具灵活与安全的 AI 工作流生态。

## 拒绝捆绑的生态哲学

在企业级软件市场，单一模型依赖往往意味着巨大的供应商风险。ServiceNow 近期的一系列动作清晰地表明了其拒绝技术捆绑的决心。继上周宣布与 OpenAI 结盟后，该公司迅速与顶级 AI 实验室 Anthropic 达成多年期战略合作。

ServiceNow 首席运营官 Amit Zavery 对此持开放态度。他认为企业客户的业务场景千差万别，不存在“万能模型”。ServiceNow 的核心价值在于扮演“编排者”的角色，即在确保数据治理、安全合规及可审计性的坚实基础上，允许客户根据特定任务（如代码生成、文本摘要或复杂逻辑推理）自由匹配最适用的模型工具。

![Google_AI_Studio_2026-01-29T03_07_42.236Z.png](https://static.downly.cn/images/2ccddc2a2b235a5f9c6791239fa52f98.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## Claude 成为智能体构建核心

根据双方协议，Anthropic 的 Claude 系列模型将获得极高的战略优先级。Claude 不仅成为 ServiceNow AI 驱动型工作流产品的“首选模型”，更被直接指定为 **ServiceNow Build Agent（智能体构建器）** 的默认底层引擎。

这一决策基于 Claude 在长文本处理与逻辑推理方面的卓越表现，旨在帮助开发者更高效地创建复杂的智能体工作流。对于企业开发者而言，这意味着在构建自动化应用时，将默认获得 Claude 强大的语境理解能力支持，从而降低开发门槛并提升最终产品的稳定性。

## 氛围编程与内部效能革命

合作不仅面向客户，更深入 ServiceNow 自身的肌理。公司宣布启动大规模内部 AI 普及计划，全球 2.9 万名员工将全面接入 Claude 以辅助日常办公。

在工程团队层面，ServiceNow 引入了 Anthropic 旗下的 AI 编程产品 Claude Code。公司试图通过这种前沿工具通过“氛围编程（vibe-coding）”——一种更注重人机协作直觉与流畅度的编程模式——来显著提升代码交付效率与质量。这标志着这家软件巨头正在从自身开始，验证 AI 重塑企业生产力的可行性。

左拥OpenAI右抱Anthropic ServiceNow构建多模型护城河



> OpenAI 与 IT 服务管理巨头 ServiceNow 达成三年战略合作，将 GPT 模型植入 Now Platform 的核心业务流。此举标志着大模型应用正式告别单纯的对话框模式，转向对企业高频、高价值工作流的深度渗透与闭环操作。

## 智能化渗透企业毛细血管

企业级 AI 的落地正在从“尝鲜”走向“实战”。近日，OpenAI 与 ServiceNow 签署了一项为期三年的战略协议，旨在将 GPT 系列模型无缝集成至全球数千家大型企业赖以生存的 Now Platform 平台中。

此次合作的核心在于场景化落地。与通用的聊天机器人不同，双方的集成聚焦于 IT 服务管理、人力资源及安全运维等具体业务场景。例如，当 IT 部门收到设备故障报修时，AI 能自动调取历史日志、分析原因并生成修复脚本；在 HR 流程中，AI 则能自动处理合规文档并跨系统同步数据。这种嵌入式的智能辅助，使得 AI 不再是一个独立的工具，而是成为了企业日常运营毛细血管中流动的“智慧血液”。

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## 告别通用API的深层绑定

对 OpenAI 而言，这不仅是一次商业合作，更是其在企业软件生态中构建护城河的关键一步。继微软和 Salesforce 之后，与 ServiceNow 的绑定让 OpenAI 得以绕过激烈的通用 API 价格战，直接切入企业的“数字神经系统”。

此次集成特别强调了“准确性”与“可审计性”。所有 AI 交互均严格限制在企业自有数据的权限范围内，确保了敏感信息的安全；同时，完整的操作日志保留满足了大型企业严苛的合规要求。这种深层绑定意味着 OpenAI 正在从单纯的技术供应商，转型为深谙企业业务逻辑的赋能者。

## B端深水区的价值博弈

随着大模型竞赛进入 B 端深水区，单纯比拼模型参数和推理能力的时代已逐渐过去。真正的商业价值在于谁能率先将 AI 能力转化为企业的运营效率。

对于 ServiceNow 来说，引入 OpenAI 进一步强化了其“AI for Business”的战略定位，在自动化流程的基础上叠加了认知智能，有望显著提升平台粘性和客单价。而对于整个行业而言，这预示着未来的办公自动化将不再是死板的规则驱动，而是演变为具备理解、推理与执行能力的 AI 协作新形态。

OpenAI深度嵌入ServiceNow 抢滩企业级工作流核心场景



> Adobe Firefly正式引入OpenAI GPT-Image1.5模型，转型为聚合全球顶尖AI技术的生态平台。同时推出限时无限量生成福利，加速将前沿AI能力渗透至Photoshop等核心工具链。

## 引入强援与限时激励

Adobe近期为其生成式AI创作平台Firefly注入了强劲动力。官方宣布，平台已正式上线OpenAI研发的GPT-Image1.5模型。为了回馈核心用户，Adobe推出了一项短期激励政策 从即日起至1月15日，Firefly Pro和Premium方案的订阅用户可以无视额度限制，利用该新模型进行不限量的图片生成。

这一动作标志着Adobe正在打破单一模型的局限，转而构建一个庞大的AI多模态生态。目前的Adobe Firefly已经演变成一个“模型聚合平台”，除了自家的Firefly模型外，还深度整合了包括OpenAI、Google、Runway、Black Forest Labs、Pika以及Ideogram在内的全球顶尖AI厂商的图像、音频及视频技术。

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## 商业模式与工具链渗透

在商业模式上，Firefly依然沿用“生成式点数”的订阅体系。入门级的Standard方案每月提供2000点额度，月费约69.8元人民币；更高级的Pro和Premium方案则分别提供4000点和5万点的极高额度，以满足专业创作需求。

除了模型集成，Adobe还在加速将其AI能力渗透到现有的工具链中。近期，Photoshop、Adobe Express和Acrobat已先后接入ChatGPT，并与视频AI巨头Runway达成了长期战略合作。这一系列布局旨在让创作者无需频繁切换工具，即可在Adobe软件内调用全球最前沿的AI能力。

**核心看点**

*   **模型升级** Adobe Firefly正式引入OpenAI GPT-Image1.5模型，提升图像生成质量。
*   **限时福利** Pro及以上订阅用户在1月15日前可享受不限量生成图片的特权。
*   **生态聚合** Firefly已转型为聚合平台，整合了Google、OpenAI及Runway等多家巨头的AI模型。

Adobe Firefly接入OpenAI新模型 打造多模态AI聚合平台



> 谷歌 DeepMind 与波士顿动力在 CES 2026 上宣布达成战略合作，将 Gemini Robotics 大模型植入 Atlas 人形机器人。这一合作的首个试验场选定在现代汽车生产线，旨在通过“物理智能”让机器人从预设脚本走向自主决策。

## 当大模型拥有实体

这场合作标志着通用机器人革命的正式启动。双方的核心目标是将 Gemini 的认知能力与波士顿动力卓越的硬件机动性完美融合。在现代汽车的工厂中，搭载 Gemini 的 Atlas 将不再是只会重复固定动作的机械臂，而是能够直面动态、非结构化环境挑战的“通用工人”。

波士顿动力 CEO Robert Playter 强调，新系统的关键在于赋予机器人“情境理解力”。通过摄像头和激光雷达的数据输入，Gemini 能让机器人实时感知周围环境的上下文，并具备处理不规则物体的高水平灵巧操作能力。

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## 从脚本演示到物理智能

长期以来，波士顿动力的机器人虽能完成后空翻等高难度动作，但多依赖于精心编排的代码脚本。Gemini 的介入旨在打破这一限制，注入真正的“物理智能”。

这是一种软硬结合的进化模式：机器人能够识别非标准化物体，自主规划运动路径，并在执行任务中持续自我修正。DeepMind 机器人部门高级总监 Carolina Parada 将此比作构建机器人界的“Android”操作系统——Gemini 提供通用的智能底座，而汽车制造仅仅是这一宏大计划的起点。

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## 安全与未来的双重考量

更高的智能意味着更复杂的安全挑战。双方在合作中特别强调了内置的安全机制，Gemini 将通过推理层对自身动作进行实时约束，确保在提升自主性的同时，严格遵守工业安全标准。

随着 Atlas 和 Spot 机器人在真实产线上的测试逐步展开，DeepMind 与波士顿动力的这次联手，不仅是跨越时空的“再度牵手”（波士顿动力曾属谷歌旗下），更为全球人形机器人赛道树立了新的技术标杆。

波士顿动力接入Gemini大模型 人形机器人Atlas进驻现代汽车工厂



> 当数字孪生遇见生成式AI，制造业的操作系统正被重写。西门子与英伟达的跨界结盟，旨在打造具备“感知、思考、执行”能力的智能工厂，预示着物理AI时代的全面降临。

## 工业元宇宙与物理AI的深度融合

全球工业自动化龙头西门子与AI算力霸主英伟达正式达成战略合作，双方将共同开发面向未来的“物理AI”（Physical AI）工业解决方案。这一合作的核心愿景，是构建一个端到端的AI原生工业体系，让工厂不再仅仅是执行指令的机器，而是能够自主优化的智能体。

根据规划，双方将打通西门子的Xcelerator平台与英伟达的Omniverse，实现产品设计、产线规划与生产调度的全流程虚拟化。在这一体系下，AI视觉将负责毫秒级的质量检测，大模型将实时优化生产排期，而数字孪生闭环则允许企业“在虚拟世界试错，在物理世界执行”。

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## 软硬一体的技术底座

为了支撑这一宏大构想，双方进行了深度的技术栈整合。英伟达的Grace Hopper超级芯片将与西门子SIMATIC控制器协同工作，把AI推理能力直接下沉至边缘控制层。这意味着，未来的工厂将部署数千个AI代理（Agent），它们能独立处理设备监控、能源管理等任务，形成“工厂即智能体”的新范式。

## 2026年启动全球部署

首批全AI驱动的智能制造基地计划于2026年在德国、美国和中国同步启动。初期落地场景将聚焦于汽车制造、半导体装备及新能源设备等高复杂度领域。

对于制造业而言，这不仅是技术的升级，更是一场关于“工业操作系统”话语权的争夺。西门子的行业Know-how与英伟达的算力引擎相结合，正在为全球制造业定义下一代标准。

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西门子联手英伟达 定义工业5.0时代的物理AI新范式



> 导语：OpenAI于12月15日正式宣布，任命前谷歌企业发展主管Albert Lee为企业发展副总裁。Lee将直接向首席财务官Sarah Friar汇报，负责推动战略合作、投资布局及商业生态拓展。这一人事变动正值OpenAI加速商业化进程的关键阶段，意在强化其在“非技术”领域的核心竞争力。

## 引入顶级战略视野

Albert Lee在谷歌任职期间，长期主导企业级合作与战略投资事务，拥有丰富的跨行业资源整合经验。此次加入OpenAI，被视为公司在激烈的AI竞争中补齐短板的重要一步。

随着大模型技术日趋成熟，单纯的技术领先已不足以支撑长远发展。生态协同、商业落地与资本运作能力正成为决定AI公司长期价值的关键变量。引入具备顶级科技公司战略视野的高管，将有助于OpenAI从技术领先者向综合型平台企业转型。

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## 拓展独立变现路径

虽然OpenAI未透露更多细节，但据接近公司的人士透露，Lee将重点参与潜在并购、合资公司设立及与云厂商、企业客户的深度合作谈判。

目前，OpenAI正密集推进企业版ChatGPT落地，并积极探索硬件与AI代理生态。在微软已提供强大算力与云支持的背景下，Lee的加入或许承载着更深层的战略意图——推动更多“非微软系”的商业合作，以构建更广泛的合作伙伴网络，拓展OpenAI的独立变现路径。

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