

> 埃隆·马斯克旗下 xAI 正式收购孟菲斯第三栋建筑，并将其命名为充满戏谑意味的“MACROHARDRR”。这一扩张计划旨在构建 20 亿瓦算力中心并部署百万级 GPU，意在通过基础设施的绝对优势，在与 OpenAI 和 Anthropic 的模型竞赛中实现降维打击。

## 基础设施的疯狂跃进

马斯克在 AI 领域的野心正在通过物理世界的基建扩张变为现实。近日，xAI 确认收购位于孟菲斯地区的第三栋大型建筑，旨在为下一代大模型的训练提供物理载体。马斯克将该建筑命名为“MACROHARDRR”，这种典型的马斯克式幽默被外界普遍解读为对老对手微软（Microsoft）的公开调侃。

根据工程规划，xAI 将于 2026 年启动对该仓库的现代化改造，将其转型为一座顶级数据中心。该项目将与现有的“巨像二号”超算中心形成集群效应，充分利用孟菲斯当地成熟的电力网络与能源配套设施，打造全球罕见的算力高地。

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## 算力军备竞赛的终极目标

此次扩建并非简单的场地增加，而是 xAI 冲击技术天花板的关键一步。马斯克已设定了极具侵略性的技术指标 致力于将模型训练的算力规模拉升至 20 亿瓦级别，并计划在其超算集群中容纳至少 100 万个 GPU。

这一量级的算力储备，意味着 xAI 正试图建立起一道难以逾越的硬件护城河。在当前大模型参数量指数级增长的背景下，谁拥有更强的算力，谁就掌握了通往 AGI（通用人工智能）的入场券。虽然如此庞大的能耗引发了环保层面的担忧，但 xAI 显然已决意全速推进，誓要在与 ChatGPT 和 Claude 的三国杀中占据上风。

马斯克打造算力怪兽 xAI 收购第三栋建筑剑指 100 万颗 GPU 集群


> 告别对通用 GPU 的单一依赖，OpenAI 联合博通打造定制 AI 推理芯片，计划于 2026 年下半年投入使用。该战略旨在通过 3 纳米工艺与系统阵列设计，构建高达 10GW 的算力管道，从底层硬件重构人工智能的经济模型。

## 联合研发定制推理引擎

OpenAI 与博通（Broadcom）的深度合作标志着 AI 硬件领域的一个转折点。双方已完成首款定制 AI 推理芯片的设计工作，这并非对现有硬件的简单复刻，而是专为 OpenAI 的 “o1” 系列推理模型及未来的 GPT 版本量身定制。与英伟达 H100 等通用型产品不同，新款芯片采用了独特的 “系统阵列” 设计，旨在极致优化 Transformer 架构中密集的矩阵乘法计算任务。

据供应链消息，该芯片将采用台积电最先进的 3 纳米工艺制造。博通将其行业领先的以太网架构与高速 PCIe 互联技术直接集成于芯片中，这种软硬协同设计预计将使单位 token 生成的能耗降低 30%，为未来五年内 10 吉瓦（GW）的庞大算力部署奠定能效基础。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 垂直整合对抗巨头垄断

这一战略举措不仅是技术层面的升级，更是商业格局的突围。长期以来，英伟达在高端 AI 训练与推理芯片市场占据绝对主导权。OpenAI 转向自研芯片，不仅能减少对外部供应商的依赖，更大大增强了其在面对谷歌、亚马逊等拥有自研芯片能力的科技巨头时的成本竞争力。

OpenAI CEO 萨姆・阿尔特曼提出的 “从晶体管到 token” 理念正在成为现实。通过将芯片设计权掌握在手中，OpenAI 试图将整个 AI 处理流程视为一个统一的管道，最大化每瓦功耗的产出效率。尽管目前在先进封装技术方面仍面临产能挑战，但这并未动摇其重塑 AI 基础设施的决心。

OpenAI 携手博通重塑芯片版图 2026 年部署 10GW 算力集群



> 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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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 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



> **导语**
> 谷歌于昨夜深夜突发震撼弹，正式发布最强模型 Gemini 3，以“静默上新”的姿态宣告王者归来。新模型在各项核心基准测试中全面超越 GPT 5.1 与 Claude 4.5，凭借惊人的 91.9% GPQA Diamond 得分及独创的“Deep Think”深度推理模式，重新定义了 AI 智能天花板。从一键生成 Game Boy 模拟器到重塑搜索体验，Gemini 3 标志着大模型正式进入谷歌统治时代。

## 谷歌深夜亮剑 性能参数全线超越GPT 5.1

在没有任何预热发布会的情况下，谷歌选择在深夜直接上线了其年度杀手锏——Gemini 3。这一次，谷歌不再是追赶者，而是以绝对的性能优势俯视群雄。根据泄露的 Model Card 及早期评测数据，Gemini 3 Pro 在几乎所有关键基准测试中都取得了压倒性胜利。

最令人瞩目的是其在科学知识推理（GPQA Diamond）上斩获了 91.9% 的高分，不仅大幅领先 GPT 5.1 的 88.1%，更是将 Claude 4.5 甩在身后。在数学领域，其 AIME 2025 测试得分高达 95.0%，配合代码执行更是达到了完美的 100%，彻底解决了复杂逻辑推理的痛点。这一连串的数据表明，谷歌自研 TPU 算力集群与庞大的数据护城河终于展现出了恐怖的统治力。

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## 深度思考模式Deep Think 让AI拥有慢思考能力

Gemini 3 不仅快，更懂得“慢”。新版本引入了备受期待的 **Deep Think**（深度思考）模式，这是谷歌针对复杂推理任务给出的终极答案。与以往模型急于给出表面答案不同，Deep Think 模式赋予了模型类似人类的“系统2”思维能力，能够抽丝剥茧地处理多层级难题。

在 Humanity's Last Exam（人类终极考试）测试中，开启深度思考模式的 Gemini 3 拿下了 41.0% 的分数，而 ARC-AGI-2 基准测试更是达到了 45.1%。无论是解析晦涩的学术论文，还是规划跨越数月的项目路径，Gemini 3 都能展现出令人咋舌的逻辑深度。OpenAI CEO 奥特曼甚至罕见地在社交媒体上点赞祝贺，侧面印证了此次更新的含金量。

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## Vibe Coding元年 一句话生成可玩游戏

对于开发者和创作者而言，Gemini 3 的发布意味着“Vibe Coding”（氛围编码）时代的正式到来。借助谷歌新推出的 **Google Antigravity** 开发者平台，Gemini 3 展现了极其强悍的 Agent（智能体）能力。

在演示中，用户仅凭一句简单的提示词，Gemini 3 就从零构建了一个功能完备的 3D 乐高编辑器，不仅界面精美，物理碰撞逻辑也毫无破绽。更夸张的是，它甚至能直接通过 SVG 代码绘制并运行一个 Game Boy 模拟器，或者复刻经典的 iOS 游戏《Ridiculous Fishing》，连音效和背景音乐都一并生成。这种“所想即所得”的编程能力，让自然语言真正成为了最高级的编程语言。

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<p align="center">图源备注：图片由AI生成</p>
## 原生多模态交互 重塑搜索与应用生态

Gemini 3 的强大不止于参数，更在于其原生多模态（Native Multimodality）的交互体验。它能同时处理文本、图像、音频和长视频，且不再是简单的拼接，而是深度的语义融合。在视频理解测试 Video-MMU 中，Gemini 3 取得了 87.6% 的成绩，用户可以上传一段长视频，让 AI 瞬间定位到某个微小的细节。

目前，Gemini 3 已全面接管谷歌生态。在 Google Search 中，AI Mode 能够生成动态的交互式图表；在 Gemini App 中，它能像私人助理一样精准管理你的生活杂务。尽管 Deep Think 模式带来了更高的推理成本，但谷歌显然已准备好用这款划时代的产品，彻底终结大模型市场的混战局面。



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