

> **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



> 英伟达 CEO 黄仁勋近日证实将参与 OpenAI 新一轮融资，尽管金额未达传闻的千亿级别，但这仍可能是英伟达史上最大规模的单笔投资。此举旨在通过资本绑定，确保其 GPU 硬件在顶级 AI 模型研发中的绝对统治地位。

## 投资确认与规模澄清

英伟达（NVIDIA）首席执行官黄仁勋在近期接受采访时，正式确认了公司参与 OpenAI 本轮融资的计划。他用“绝对”一词表达了对该交易的坚定态度，并将其评价为一项“非常好的投资”。

针对此前市场流传的“1000 亿美元”巨额融资传闻，黄仁勋进行了明确辟谣。他指出实际投资金额“远非”此数，但同时也暗示，这笔资金的体量对于英伟达而言极具份量，极有可能刷新公司历史上的单笔投资纪录。这表明，即便没有达到千亿天价，英伟达对 OpenAI 的注资依然是战略级的重磅操作。

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## 算力基建的深度绑定

早在去年 9 月，双方的深度合作意向就已初露端倪。当时的计划涉及构建新型数据中心和 AI 基础设施，目标是实现高达 10 吉瓦的计算能力，这一规模需要海量的英伟达高性能组件支持。

对于英伟达而言，这笔投资超越了单纯的财务回报层面。在 AI 算力需求爆炸式增长的当下，通过注资 OpenAI，英伟达能够进一步锁定这位全球最重要客户的需求，确保其核心硬件（如 H100、Blackwell 等 GPU）在顶级 AI 模型训练与推理中保持不可撼动的主导地位。这是一种防御性与进攻性并存的策略，旨在加深双方在算力基建领域的相互依赖。

## 巨头竞逐下的格局

OpenAI 本轮寻求筹集的资金总额高达 1000 亿美元，这一巨大的吸金能力引来了众多科技巨头的目光。除了英伟达，亚马逊（Amazon）也被曝出正积极洽谈，考虑投入高达 500 亿美元的资金，并计划扩大其在计算能力销售方面的协议。

此前曾有消息指出，英伟达内部对交易细节存在分歧，导致投资计划一度停滞。然而，黄仁勋此次的高调表态，不仅有力回击了外界关于双方合作受阻的质疑，更向市场传递了英伟达在 AI 浪潮中持续领跑的决心。

黄仁勋确认注资OpenAI 旨在巩固算力基建主导权



> 在 CES 2026 上，英伟达向韩国政府承诺，将优先供应下一代 Vera Rubin GPU 及 Blackwell 芯片。这一总计达 26 万个 GPU 的庞大供应计划，将直接支撑韩国大规模 AI 工厂的建设，以确保其在自动驾驶与机器人领域的全球竞争力。

## 抢占下一代算力高地

算力即国力。韩国科技信息通信部第二次官 Ryu Je-myung 在访问英伟达美国总部后透露，英伟达已明确承诺将提前供应 Blackwell GB300 GPU，并给予计划于 2027 年量产的 Vera Rubin 系列 GPU 优先供货权。

对于韩国而言，这是一份至关重要的战略承诺。Vera Rubin 作为继 Blackwell 之后的下一代图形处理器架构，被视为未来几年 AI 模型训练的核心引擎。能够率先获得这一战略资源，意味着韩国企业在构建大规模 AI 模型时将拥有显著的时间窗口优势。据悉，英伟达将与韩国政府及主要企业深度合作，计划供应多达 26 万个 GPU，旨在打造世界级的 AI 工厂基础设施。

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## 算力匮乏将危及产业生存

Ryu Je-myung 在 CES 现场体验自动驾驶技术后发出警告，全球技术竞争已进入白热化阶段。如果没有具备竞争力的 AI 基础算力，韩国引以为傲的自动驾驶、机器人、数字医疗和智能家居等支柱产业将面临生存危机。

此次与英伟达的合作，正是韩国政府为了避免在“AI 时代”掉队而采取的激进举措。通过锁定顶级算力资源，韩国试图稳固其在全球科技产业链中的上游地位，确保在未来的数字经济博弈中保持领先。

英伟达承诺优先向韩国供应 Vera Rubin GPU 助力构建国家级 AI 算力底座



> **导语**
> 密西西比州迎来科技巨头重磅投资，xAI 宣布投入超 200 亿美元建设全新数据中心，计划于 2026 年初投运。此举不仅是马斯克在算力军备竞赛中的关键落子，更显示出生成式 AI 行业对基础设施的渴求已达白热化阶段。

## 巨额注资扩充算力版图

在生成式人工智能浪潮的推动下，基础设施建设已成为科技巨头角逐的核心战场。近日，密西西比州州长泰特・里夫斯正式确认，埃隆・马斯克旗下的人工智能初创公司 xAI 将在该州索斯黑文市进行一项规模空前的投资。该项目涉及资金超过 200 亿美元，旨在建立一座超大规模的数据中心。

这一战略举措直接对标 OpenAI 的 ChatGPT 及 Anthropic 的 Claude 等行业领军者。随着 AI 模型参数量的指数级增长，算力储备已成为决定企业生死的关键要素。xAI 的此次扩张，意在通过物理基础设施的绝对优势，缩短与竞争对手的技术差距，确保其在下一代模型训练中拥有充足的“燃料”。

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## 选址策略与能源协同

根据官方披露的时间表，这座新数据中心预计将于 2026 年 2 月正式投入运营。在选址逻辑上，马斯克展现了极强的能源战略眼光。新设施将紧邻 xAI 近期收购的一座发电厂，这种“源网荷储”一体化的布局，能够最大程度降低能源传输损耗并确保电力供应的稳定性。

此外，该中心与 xAI 位于田纳西州孟菲斯的现有数据中心在地理上形成联动。孟菲斯基地目前部署了著名的“Colossus”超级计算机集群，被誉为全球规模最大的超算集群之一。马斯克此前曾透露，随着对 MACROHARDRR 数据中心的收购完成，xAI 的总算力峰值有望达到惊人的 2 吉瓦。两大中心的地理临近，将有利于实现算力资源的低延迟调度与协同计算。

## 烧钱竞赛下的基础设施建设

彭博社数据显示，仅在 2025 年的前九个月，xAI 的现金支出就已高达 78 亿美元。这一数字直观地反映了 AI 行业当前的资本密集型特征——初创企业必须在昂贵的高端硬件（如 NVIDIA H100/Blackwell GPU）上投入巨资。

尽管具体的选址细节和投资构成尚未完全公开，但 xAI 的激进扩张策略已然清晰。面对日益增长的市场需求，单纯依靠算法优化已不足以建立护城河，拥有自主可控、规模庞大的物理基础设施，正在成为顶级 AI 玩家的入场券。

马斯克加码算力基建 xAI斥资200亿美元新建数据中心

 > 在CES 2026上，英伟达展示了从基础模型Cosmos到边缘芯片Jetson Thor的完整机器人技术栈，并宣布与Hugging Face深度合作。英伟达的野心已超越单一硬件供应商，致力于通过统一的开发标准与仿真平台，成为物理AI领域的通用操作系统。

## 定义“物理AI”的底层标准

如果说大模型是AI的“大脑”，那么机器人就是AI的“身体”。英伟达在CES上明确释放了进军“物理AI”（Physical AI）的信号。其目标非常清晰：并非单点赋能，而是通过提供从仿真、训练到推理的全套工具，成为通用机器人的默认平台——正如Android之于智能手机。

这一战略的核心在于降低机器人研发的门槛。英伟达发布了一批开放的机器人基础模型，支持机器人在多任务、多环境中进行自适应规划。这些模型已同步上线Hugging Face，使得开发者可以像调用API一样轻松赋予机器人智能。

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## Cosmos模型与虚拟训练场

英伟达构建了一个严密的技术体系：
*   **大脑层**：Cosmos系列模型。其中Cosmos Reason2作为推理型视觉语言模型，让AI能“看懂”物理世界；Isaac GR00T N1.6则负责类人机器人的全身控制。
*   **仿真层**：Isaac Lab-Arena。这是一个开源仿真框架，解决了真实环境测试成本高、风险大的痛点。它整合了Libero、RoboCasa等基准，为行业提供了统一的评测标准。
*   **调度层**：Nvidia OSMO。作为“指挥中心”，它负责串联数据生成到模型训练的完整流程。

## 硬件与生态的双重壁垒

在硬件端，英伟达发布了Blackwell核心的Jetson T4000显卡，专为端侧计算设计，在40-70瓦功耗下提供高达1200万亿次浮点运算算力。这为复杂的机器人实时推理提供了强大的心脏。

生态方面，英伟达选择与Hugging Face强强联手，打通了200万机器人开发者与1300万AI构建者的社区。目前，波士顿动力、卡特彼勒等行业巨头已开始采用这一技术栈。英伟达正在通过“软硬一体+生态开放”的策略，加速将AI从屏幕带入真实的物理世界。

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英伟达发布物理AI全栈方案，欲做机器人时代的Android


> 在CES 2026上，英伟达正式确立了Rubin架构作为下一代计算霸主的地位，其训练速度较前代Blackwell提升3.5倍。黄仁勋不仅展示了这一以天文学家命名的“尖端之作”，更预测未来五年全球AI基础设施投入将突破4000亿美元大关。

## Rubin架构全面投产，算力军备竞赛升级

在消费电子展（CES）的聚光灯下，英伟达（Nvidia）首席执行官黄仁勋揭开了公司最新计算架构——Rubin的神秘面纱。作为Blackwell架构的继任者，Rubin不仅承载着英伟达维持全球市值最高公司地位的重任，更被定义为解决AI算力激增这一根本性挑战的终极方案。

目前，Rubin架构已全面进入生产阶段，预计将在今年下半年加速向市场推广。该架构以著名天文学家Vera Florence Cooper Rubin命名，核心由六个协同工作的独立芯片组成，其中包括专门针对自主推理设计的全新Vera CPU。

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## 性能跃迁：推理速度五倍于前代

Rubin架构的性能数据令人咋舌。根据英伟达官方测试，Rubin在模型训练任务上的速度是Blackwell的3.5倍，而在推理任务上更是达到了5倍的提升。其系统峰值计算能力高达50拍浮点运算每秒（petaflops），且能效比惊人——每瓦特支持的推理计算能力提升了八倍。

为了解决现代AI系统面临的“存储墙”问题，Rubin引入了Bluefield和NVLink系统的升级版。英伟达AI基础设施解决方案高级总监Dion Harris指出，针对自主AI和长期任务对键值缓存（KV cache）的极高要求，新架构引入了可与计算设备外部连接的新存储层，从而实现了存储池的高效扩展。

## 朋友圈扩容与万亿级市场预测

Rubin芯片一经发布，便引发了云服务巨头的抢购狂潮。除了亚马逊网络服务（AWS）外，OpenAI、Anthropic等顶尖AI实验室也已确认采用。此外，Rubin系统还将成为HPE Blue Lion超级计算机以及劳伦斯・伯克利国家实验室Doudna超级计算机的核心引擎。

在财报电话会议中，黄仁勋对未来市场做出了极具信心的预测：随着AI基础设施竞争的白热化，未来五年内，全球将有3000亿至4000亿美元的资金涌入这一领域。这不仅意味着硬件厂商的盛宴，也预示着AI算力将成为像电力一样的新型基础设施。

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英伟达发布Rubin架构，黄仁勋预言AI基建将迎4000亿美元投入浪潮






> 导语：今日AI界风起云涌，xAI携“最强”Grok-4高调入场，挑战行业现有格局；阿里巴巴则在多模态领域再下一城，开源ThinkSound模型，让AI为视频自动配音成为现实。与此同时，vivo与微软分别在端侧和轻量化模型上取得新突破，预示着AI将更深入地融入个人设备。而英伟达针对中国市场的新芯片计划，则为这场全球技术竞赛增添了更多看点。

## 马斯克“最贵最强”Grok-4登场 AI智能迈入新纪元

马斯克旗下xAI公司正式发布其最新旗舰AI模型Grok-4，号称在各项基准测试中，尤其是在数学、逻辑推理及代码生成能力上，全面超越了现有顶尖模型，展现出惊人的“博士级”水平。此次更新不仅推出了通用版Grok-4，还有一个为开发者量身打造的Grok-4 Code版本。Grok-4继承了X平台的实时信息整合优势，但其高昂的订阅费用也引发了市场的广泛讨论。目前，这款备受瞩目的AI已通过API向部分开发者开放，并在X平台的Premium+订阅中提供体验。

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## vivo亮剑端侧AI 新模型让手机更懂屏幕

vivo AI实验室发布了其最新的端侧多模态模型BlueLM-2.5-3B。该模型以其仅2.9B的参数量，在保持轻量化的同时，极大地提升了AI对图形用户界面（GUI）的理解能力。通过独特的长短思考模式切换与思考预算控制机制，BlueLM-2.5-3B在多项评测中展现了超越同类产品的性能，尤其在中文GUI理解方面优势明显，为未来AI在手机等智能设备上的普及应用铺平了道路。

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## 阿里开源ThinkSound 一键为视频配上“灵魂之声”

阿里巴巴通义实验室为影视和游戏创作领域带来一项革命性工具——开源音频生成模型ThinkSound。该模型能够根据视频画面、文字描述甚至其他音频，智能生成与之匹配的高保真、同步音效。ThinkSound的发布极大地降低了专业音效的创作门槛，让AI为视频内容注入“声音的灵魂”，进一步推动了多模态AI技术的发展与应用。

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## 微软“迷你战神”Phi-4-mini登场 笔记本也能跑顶尖AI

微软开源了一款名为Phi-4-mini-flash-reasoning的轻量化新模型。该模型基于自研的SambaY架构，实现了惊人的效率提升，推理速度提高了10倍，延迟降低2-3倍。它尤其擅长高级数学推理和长文本生成，并且能够在单个GPU上高效运行，非常适合在笔记本电脑等边缘设备上部署。在长上下文检索任务中，其准确率高达78.13%，展示了“小模型”的巨大潜力。

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## 英伟达“特供”中国市场 新款AI芯片呼之欲出

据报道，英伟达正计划推出一款专为中国市场设计的新型AI芯片。这款芯片将基于其最新的Blackwell处理器架构进行修改，旨在确保其产品在遵守相关出口规定的前提下，能够继续服务中国客户。这一举动被视为英伟达在当前全球贸易环境下，为维系其在中国市场的重要地位而采取的关键策略。

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