

> 为应对大模型激增的调用负荷，Anthropic斥巨资投建数据中心并引入资深架构专家，意在当前的底层硬件竞逐中抢占先机。

## 核心高管入局重塑服务稳定性

随着人工智能底层应用需求的爆发式增长，算力基础设施的承载能力正成为头部企业的核心制约因素。近日，知名人工智能企业Anthropic宣布从微软招募资深高管埃里克博伊德，全面接管公司的基础设施建设业务。博伊德在企业级架构与大型语言模型部署领域拥有十六年的深厚积累，曾协助大量内外部团队完成复杂的模型落地工作。近两个月以来，以Claude Code为代表的系列产品在行业内引发了前所未有的使用热潮，普通用户与企业端的高频调用直接导致服务频繁遭遇不稳定状况。公司首席技术官对外表示，新任负责人的丰富经验将成为化解系统过载风险、应对全球激增使用量的关键支撑。

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## 巨额注资直面算力军备竞赛

为从根本上打破物理算力对业务增长的束缚，企业正在全方位拓展云计算边界。据最新披露的战略规划，Anthropic承诺将在美国本土注资五百亿美元，用于构建新一代超大规模人工智能数据中心。这一惊人的投资体量凸显了当前科技赛道对基础设施建设的极度渴求。相较于竞争对手计划在未来数年内投入六千亿美元打造底层设施的宏大蓝图，算力层面的资金与资源角逐已进入白热化阶段。在技术迭代日新月异的市场环境中，如何通过稳固的底层设施确保顶层应用的可用性与连续性，已成为决定企业能否在激烈市场厮杀中突围的胜负手。

Anthropic重金注资算力基建 微软前高管加盟破局算力瓶颈



> OpenAI成功将大语言模型嵌入数亿车主的高频驾驶场景中。基于严格的纯语音规范与系统权限限制，此次系统级适配打破了传统车机助手的智商天花板，推动车载生态向深度对话演进。

## 纯语音驱动 严苛审核下的极简交互逻辑

大模型与智能座舱的融合进程迎来了标志性节点。OpenAI正式完成了对苹果CarPlay车载系统的深度适配更新，让iPhone用户得以在驾驶位上直接体验世界级的大语言模型。为了通过苹果方面近乎苛刻的安全审核机制并确保绝对的行车安全，车载版ChatGPT在交互形态上做出了巨幅妥协。根据系统最新安全规范，应用在响应指令时被全面禁止展示任何文字或图像信息，仅依靠纯语音进行信息传递。同时，中控操作界面被压缩至四个基础功能按钮，将驾驶员的视觉分心风险降至绝对零点。

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## 边界清晰 专注认知服务而非车辆底层控制

尽管人工智能顺利拿到了车载场景的入场券，但其能力边界被操作系统进行了严格的物理隔离。目前的ChatGPT主要扮演高级信息服务的角色，而非车辆硬件的控制中枢。该程序完全无法调用车辆底层的硬件总线，这意味着诸如调节空调温度、控制车窗升降等机械动作依然被排除在其能力雷达之外。受限于当前操作系统的底层调度机制，语音唤醒词的系统级挂钩仍未开放，用户只能通过手动轻触中控屏图标来启动智能会话。

## 敲门砖效应 第三方AI生态破冰重构智能副驾

此次大语言模型上车的前提条件是iOS系统的底层放开，这不仅确立了第三方AI助手的准入地位，更拉开了车载体验革命的序幕。苹果在最新版本中明确开放了第三方聊天机器人的车载接入权限，宣告了智能车机仅仅依靠执行生硬指令时代的终结。当车载系统的算力瓶颈被云端大模型突破，功能从简单的听歌、导航进化到逻辑严密的拟人化对话，整个车载信息生态正在加速转型为真正具备实时思考能力的智能副驾空间。

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智能座舱大变局 ChatGPT正式接入苹果车载系统重塑语音交互



> 通过获取顶级大模型的完全访问权限，苹果正利用模型蒸馏技术为其轻量化端侧AI输送高质量思维链数据，这标志着科技巨头的角力已从单纯算力拼杀转向高效的训练策略博弈。

## 曲线救国 借力顶级模型填补数据缺口

面对人工智能浪潮的全面席卷，智能手机霸主正在加速构建属于自己的端侧智能生态。最新动向表明，其数据中心已经获得了外部顶级大模型的广泛访问权。这一举措的核心目的并非直接接入第三方聊天机器人，而是将其作为高阶语料库的生成源。

通过提取高质量的逻辑问答与思维链记录，研发团队获得了极为宝贵的合成数据。这些数据将如同养料一般，被源源不断地用于喂养自研的小型化本地模型。尽管两家公司在系统级产品的设计哲学上存在差异，但这种务实的合作模式精准填补了本地算力在数据广度与深度上的天然短板。

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## 押注蒸馏技术 赋能本地轻量化算力

这种以大带小的模型蒸馏路径，正在成为端侧设备突破算力瓶颈的关键钥匙。通过吸收云端巨无霸的逻辑推演能力，轻量化版本能够在极低功耗和有限内存下，展现出令人惊叹的复杂任务处理水准。

与此同时，底层的自研步伐并未放缓。专职的人工智能基座团队正在双管齐下，将蒸馏得来的能力深度耦合进下一代操作系统中。这种为优质数据买单进而强化私有端侧算力的策略，预示着未来的移动设备将在无需依赖实时云端连接的情况下，实现更安全且高效的本地推理，从而加速AI普惠化进程。

苹果深度接入Gemini 数据蒸馏加速端侧AI破局



> 苹果公司正通过知识蒸馏技术解析谷歌Gemini大模型，以低算力成本训练高精度的端侧轻量化组件。这一战略合作不仅提升了设备端响应效率，也预示着移动AI竞争重心正向端侧转移。

## 跨界联手 深度解析云端大模型

移动端人工智能的底层技术架构正在发生剧变。最新披露的行业动态显示，苹果公司正全面引入知识蒸馏技术，将谷歌Gemini庞大的云端参数转化为可完美适配iPhone端侧运行的轻量化计算组件。

基于双方达成的深度技术协议，苹果工程师被授予访问数据中心内Gemini全量模型的权限，从而能够对其内部运行机制进行拆解与分析。这一动作极大拓展了苹果在AI底层技术链条上的自主空间。通过直接获取Gemini的高质量计算过程与思维链作为优质训练源，苹果得以模拟超大规模模型的推理逻辑，进而训练出体积更小、安全冗余更高的自有基础模型。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 知识蒸馏破解算力焦虑

知识蒸馏技术在移动端的应用，直击智能手机算力瓶颈的痛点。其核心优势在于，能够在指数级降低硬件算力损耗与内存占用的同时，确保微型模型在特定高频功能上的响应速度与准确率高度贴近原版云端大模型。

虽然苹果基础模型团队当前的首要任务是优化端侧用户的无缝体验，而非在通用大语言模型赛道与谷歌直接交锋，但这套“解构与重组”的技术打法已然成为苹果稳固设备端智能战略的最强护城河。

## 降维打击 移动AI重心向端侧转移

随着iOS系统后续版本的持续迭代，经过多轮蒸馏优化的端侧模型将显著提升原生应用的语义理解与执行效率，同时将数据隐私风险降至极低水平。从宏观行业视角研判，苹果对第三方顶级模型的吸收与转化，有效化解了移动设备运行高阶AI的效能焦虑，标志着移动端AI的行业竞争准则已从早期的云端参数军备竞赛，正式演变为端侧执行效率的降维打击。

苹果引入知识蒸馏技术 谷歌Gemini轻量化重塑移动端AI生态



> **导语**
> 在全球 AI 军备竞赛进入白热化的当下，Anthropic 以一笔 300 亿美元的巨额融资再次震撼业界。这一动作不仅将其估值推高至 3800 亿美元，更标志着其与 OpenAI 的对决已从技术层面全面延伸至资本与基础设施的终极较量。

## 资本狂飙助推第一梯队冲刺

2026年2月12日，由 OpenAI 前核心成员创立的 AI 独角兽 Anthropic 正式宣布完成新一轮融资，总金额高达 **300亿美元**。这笔注资将公司的投后估值直接拉升至 **3800亿美元** 的惊人水位，使其稳居全球 AI 初创企业的第一梯队。

本轮融资的资方阵容堪称豪华，由 Coatue 和新加坡主权财富基金 **GIC** 联合领投，D. E. Shaw Ventures、Founders Fund 等顶级投资机构跟投。此外，科技巨头微软与英伟达此前承诺的资金也包含在内，显示出产业资本与金融资本对 Anthropic 技术路线的坚定看好。

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## 基础设施与商业化的双重布局

手握数百亿美金的“弹药”，Anthropic 明确了未来的三大战略支点，旨在将资金优势转化为技术与市场壁垒。

*   **算力基建扩张**：构建足以支撑下一代超大规模模型训练的算力中心，解决算力瓶颈。
*   **前沿模型迭代**：在保持“宪法级 AI”安全特性的同时，持续推高模型性能天花板。
*   **企业级市场渗透**：加速技术在 B 端商业场景的落地，构建从研发到变现的闭环。

## 泡沫论调下的价值锚定

尽管近期美股市场因担忧 AI 颠覆性风险而出现波动，但头部厂商的吸金能力未减分毫。Anthropic 估值的快速拉升，本质上反映了全球资本对通用人工智能（AGI）入场券的争夺。

在竞争对手 OpenAI 开始通过广告业务寻求营收多元化的背景下，Anthropic 的巨额融资不仅抬高了技术博弈的门槛，也预示着未来的 AI 赛道将演变为极少数“千亿美金俱乐部”成员的资本与算力游戏。

Anthropic 融资300亿美元 估值飙升重塑 AGI 竞争格局



> 智谱正式开源新一代基座模型 GLM-5，以 744B 参数规模问鼎开源榜首，在长程任务与系统工程能力上实现对标国际顶尖水平的重大突破，重新定义 AI 工程化边界。

## 性能跃迁 迈向Agentic Engineering时代

智谱今日发布的 GLM-5 不仅仅是一次版本号的更新，更代表着大模型能力范式的转移——从单一的代码生成进化为能够独立处理复杂系统工程的 **“Agentic Engineering”**。

在权威的 Artificial Analysis 全球榜单中，GLM-5 强势位居全球第四，并摘得 **开源模型第一** 的桂冠。其工程化实战能力已逼近 Claude Opus 4.5
*   **编程对齐** 在 `SWE-bench-Verified` (77.8分) 和 `Terminal Bench 2.0` (56.2分) 中均取得开源界最佳成绩，超越了 Google 的 Gemini 3 Pro。
*   **长程智能体** 在 `BrowseComp` 及复杂工具规划测试 `τ²-Bench` 中稳居开源首位，展现了卓越的任务拆解与执行能力。
*   **经营决策** 在模拟商业环境的 `Vending Bench 2` 测试中，其长期规划能力表现出类拔萃。

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## 技术硬核 稀疏注意力与异步进化

GLM-5 的强大性能源于底层架构的彻底重构：
1.  **参数规模暴力美学** 模型参数量从前代的 355B 暴涨至 **744B**（激活参数 40B），预训练数据量更是提升至 **28.5T** Token。
2.  **Slime 进化框架** 引入全新的异步智能体强化学习算法，使模型能够像人类一样在长程交互中不断自我修正与进化。
3.  **效率优化** 集成 **DeepSeek Sparse Attention**（稀疏注意力）机制，在处理超长文本的同时，大幅降低了推理成本与显存占用。

## 生态闭环 全面适配国产芯

为了打破算力瓶颈，GLM-5 在发布之初便完成了广泛的硬件适配。目前，该模型已实现与 **华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、海光** 等国产主流算力平台的深度兼容。通过底层的算子级优化，确保了在国产芯片集群上的高吞吐与低延迟运行。

与此同时，智谱同步推出了基于 GLM-5 的 **Z Code** 编程工具，支持多智能体并发开发。更令人瞩目是其办公生态的打通——GLM-5 可直接将素材转化为 Office 文档，并作为原生插件嵌入 Excel，将大模型能力无缝注入日常办公流。

目前，GLM-5 模型权重已通过 Hugging Face 和 ModelScope 正式开源，遵循 **MIT License** 协议，允许全球开发者自由商用。

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智谱GLM-5开源登场 744B参数重塑国产大模型工程化天花板



> 在 AI 芯片领域，并非只有英伟达一家独大。加州芯片巨头 Cerebras Systems 凭借其颠覆性的“晶圆级引擎”技术，近日成功融资 10 亿美元，估值一年内翻了三倍。这不仅是资本对非 GPU 架构的押注，更是对打破现有算力瓶颈的渴望。

## 资本宠儿的逆袭之路

全球 AI 芯片竞赛正处于白热化阶段，Cerebras Systems 向市场投下了一枚震撼弹。在硅谷顶尖风投 Benchmark Capital 的领投下，该公司完成了 10 亿美元的新一轮融资。

这一轮注资让 Cerebras 的估值在短短一年间实现了三倍跳，达到了惊人的 **230 亿美元**。如此高的估值溢价，反映出资本市场对寻找英伟达替代方案的极高期待。在监管层面，随着此前因与阿联酋企业 G42 复杂关系导致的障碍被扫除，Cerebras 目前已将 IPO 计划提上日程，预计将于 2026 年第二季度正式冲击上市，在公开市场与行业巨头正面交锋。

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## 晶圆级引擎 技术维度的降维打击

Cerebras 敢于叫板英伟达的核心底气，源于其独创的 **晶圆级引擎（WSE）技术**。

与传统将晶圆切割成数百个小芯片的做法截然不同，Cerebras 的产品激进地利用整片 300 毫米晶圆制造单一巨型芯片。这块“巨无霸”集成了 4 万亿个晶体管和 90 万个核心。这种设计并非为了博眼球，而是为了彻底解决芯片间数据传输的物理瓶颈。根据测试，这种架构设计使 AI 推理速度提升了 **20 倍以上**，为处理超大规模模型提供了全新的物理基础。

## 结盟 OpenAI 的百亿赌注

在商业化落地方面，Cerebras 已经拿下了行业内最具分量的合作伙伴。公司与 OpenAI 达成了一项价值超过 **100 亿美元** 的多年度合作协议。

这意味着 OpenAI 将利用 Cerebras 提供的海量算力来加速其复杂 AI 模型的推理响应。更有趣的是，OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼本人也是 Cerebras 的个人投资者。这种深度绑定关系，不仅为 Cerebras 提供了稳定的营收来源，也为其技术路线的有效性提供了最强有力的背书。

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挑战英伟达霸主地位 Cerebras 估值飙升至 230 亿美元



> **导语**
> 系统性能优化领域的殿堂级人物 Brendan Gregg 正式入职 OpenAI，将致力于解决超大规模 AI 集群的算力瓶颈。这位“火焰图”发明者的加入，标志着大模型基础设施优化正式从通用计算迈向了针对性极强的超级工程时代。

## 传奇入局 攻克算力瓶颈

被技术圈尊称为“性能之神”的 Brendan Gregg 正式宣布加入 OpenAI。这位曾撰写行业圣经《性能之巅》的技术宗师，将直接加入 ChatGPT 性能团队，通过在澳大利亚远程办公的方式，助力 OpenAI 应对日益严峻的算力挑战。

Gregg 的履历堪称传奇。作为“火焰图”（Flame Graphs）的发明者以及 Linux 内核 eBPF 技术的关键推动者，他在 Sun Microsystems、Netflix 及 Intel 任职期间，曾无数次将复杂的系统疑难杂症从“玄学”转化为可量化的科学。OpenAI 总裁 Brockman 对此难掩兴奋，坦言自己多年来一直是 Gregg 的忠实读者。

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## 从通用调优到超级集群

谈及加盟初衷，Gregg 指出 AI 已成为全球性的基础设施，海量并发流量让传统的通用计算调优方法捉襟见肘。面对由数万张 GPU 堆叠而成的超级集群，现有的工程方法需要在规模化与响应速度之间寻找新的平衡点。

Gregg 的加入不仅仅是一次人事变动，更代表了 OpenAI 在底层技术架构上的深耕决心。他将致力于构建专门针对大模型集群的工程优化方法论，试图打破现有的物理算力限制。此外，Gregg 也透露了感性的一面：加入 OpenAI 是为了圆儿时的“科幻梦”，让 ChatGPT 进化为他心中那台无所不能的超级计算机。

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