OpenAI 調整資料中心策略：停用政府保密協議，電費基建全包
OpenAI 宣佈在資料中心專案中不再與公職人員簽署保密協議（NDA），僅保留對核心安全和商業秘密的狹義保護。公司還承諾全額承擔自身用電與配套基建費用，並定期公開招聘資料。面對選民對資料中心擴張的反對，OpenAI 成為繼亞馬遜 10 月之後又一家放開透明度的巨頭。
AI算力
Luma AI 釋出影片模型 Ray 2：最長生成 1 分鐘，全系入駐 AWS Bedrock
Luma AI 推出新一代影片生成模型 Ray 2，生成時長從之前的 5 秒拉長到最長 1 分鐘，最快 10 秒出片。同時 Luma 與 AWS 達成戰略合作，將視覺模型接入 Amazon Bedrock，並藉助 Trainium 等自研晶片壓低訓練與推理成本。
Runway 最佳化 57B 即時影片模型：算力需求減半，4 張 H100 跑出 24 幀
Runway 公佈即時數字人 Characters 的推理最佳化方案，將 57B 影片模型的硬體需求從 8 張 H100 減半至 4 張。通過在寫入快取時做量化並融合通訊運算元，單步擴散縮至 147.4 毫秒，穩定跑滿 24 幀即時生成。這意味著大規模部署即時高保真影片的硬體門檻大幅降低。
NVIDIA 釋出 Cosmos 框架：主打物理 AI 世界模型，覆蓋駕駛與機器人模擬
NVIDIA 釋出物理 AI 平臺 Cosmos Framework 及 NIM 微服務，用於世界模型訓練與部署。它提供 Cosmos 3 Nano 模型，可同步生成自動駕駛多視角影片與雷射雷達資料，並支援機器人與手術模擬。藉助投機解碼，在 H200 上推理提速 2 至 3 倍。
馬斯克收緊 Grok Bot 用量上限：直言執行成本過高，無法持續
SpaceX CEO 馬斯克確認下調 Grok Bot 的使用額度，原因是服務成本相對於收入「高到無法維持」。此前部分使用者的每週額度在週末突然見頂。儘管其 AI 業務實現季度盈利，但暴漲的算力開銷仍迫使官方踩下剎車，後續訂閱規則尚未公佈。
OpenAI 推出電網保護計劃：未來計算園區可在高峰期讓電 1000 兆瓦
OpenAI 推出「電網保護者計劃」，承諾未來 AI 計算園區在用電高峰期主動壓降負荷。首個喬治亞州試點可提供最高 1000 兆瓦靈活響應，相當於 70 萬戶家庭用電量。官方表示將自行承擔全部基建成本，平息資料中心推高民用電價的擔憂。
Kimi K3.1 Pro：2.8 萬億引數多模態模型開源，完整權重上架
月之暗面在 Hugging Face 上線 Kimi K3.1 Pro 完整權重。該多模態模型總引數達 2.8 萬億，推理啟用 1040 億引數，支援 100 萬 token 上下文。1.56TB 的體積雖然考驗算力，但已全面適配 vLLM 與 SGLang 部署。
Google 衛星首發太空 AI 回覆：在軌 TPU 跑通 Gemma 4 寫俳句
Google 宣佈 Project Suncatcher 原型衛星通過在軌 TPU 執行 Gemma 4 模型，傳回首個太空 AI 回覆。衛星飛經挪威地面站時受命寫下一首太空俳句。團隊後續將測試其抗輻射與熱應力表現，計劃 2027 年發射雙互聯衛星。
OpenAI 揭秘 ChatGPT 儲存底座：靠定製 Azure 支撐 10 億使用者
OpenAI 披露其儲存平臺 Habitat 的架構細節。為支撐 40 個區域的超 10 億 ChatGPT 使用者，團隊與微軟 Azure 深度定製 Cosmos DB，重寫代理並引入請求分級，讓讀取速度提升 12 倍，單賬號支撐超 2000 萬 QPS。
Figure 劇透下一代機器人 Figure 04：設計已鎖定，手部靈活性逼近真人
Figure AI 宣佈下一代人形機器人 Figure 04 完成設計定型，CEO 稱其為人形機器人的「iPhone 1」，零部件已開始發貨。同時 Figure 正在訓練 Helix 3.0 模型，依託 20 億美元現金和 35 億美元算力協議，單週資料開銷高達 810 萬美元。
OpenAI 模型上線 Google Cloud：可用 GCP 承諾消費抵扣
OpenAI 與 Google Cloud 宣佈合作，將其前沿模型及 Codex 引入 Google Cloud 的 Model Garden。企業可通過 Google Cloud Marketplace 購買並抵扣 GCP 承諾消費，後續還將接入 Gemini Agent。微軟仍是 OpenAI 的主要雲合作伙伴。
DeepSeek 開源自研推理框架 DeepInfer：支援華為晶片，無需輝達即可部署
DeepSeek 開源高效能推理框架 DeepInfer，用於驅動 DeepSeek-V4.1-Flash 模型。除了輝達 SM100，它還原生適配華為昇騰 950 NPU，讓企業無需輝達硬體即可離線部署。不過完整線上服務仍需自行配置 KV cache 等周邊元件。
Google 攻克量子計算 20 年瓶頸：Willow 晶片實現魔術態培育，誤差直降 40 倍
Google Quantum AI 在《Science》發表突破，在 Willow 處理器上成功執行「魔術態培育」技術。該方案將誤差降低約 40 倍，邏輯保真度達 99.99%。這解決了以往容錯魔術態需耗費量子計算機高達 95% 算力的陳年瓶頸，讓實用化量子計算更近一步。
微軟完成 MAI-Base-2 預訓練：2.8T 引數，效率最高達 DeepSeek 的 12 倍
Microsoft 宣佈完成基礎模型 MAI-Base-2 的預訓練。該模型採用 MoE 架構，包含 80B 活躍引數和 2.8T 總引數，由 16k 張 GB200 GPU 訓練 38 天完成。其算力效率最高達 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 12 倍，且全程無蒸餾。微軟計劃通過 Foundry 授權權重，目前正進行後訓練。
OpenAI 最佳化算力告別「模型容量已滿」：遇擁堵自動重試不再直接卡死
OpenAI 工程師 Tibo 宣佈已部署一系列底層改進並擴充算力，大幅減少「所選模型容量已滿」的報錯。遇到伺服器高峰擁堵時，系統將自動在後臺重試並繼續處理，不再直接攔截中斷任務。
微軟公佈自研晶片 Maia 300：2027年規模部署，能效比GPU高40%
Microsoft 宣佈將於 2027 年部署下一代自研 AI 推理晶片 Azure Maia 300。該晶片搭載 8 顆 HBM4，單機櫃整合 96 顆加速器，能效比主流 GPU 高 40%。微軟計劃以此搭建吉瓦級推理算力，全面承接 Copilot 等長文本與智慧體任務。
NVIDIA 開源 Stream Render H3：用影片模型把遊戲粗模即時變成大片
NVIDIA 釋出並開源 Stream Render H3，利用 MiniMax H3 影片模型將遊戲引擎輸出的簡單語義圖即時渲染成高畫質畫面。玩家可通過參考圖一鍵切換風格；不過實現即時需 8 塊 GP200 GPU，整套模型體積超 200GB。
Meta 回擊資料中心傳言：年耗水少於高爾夫球場，自掏腰包建電網
Meta 針對資料中心高耗水、推高電費及缺乏就業等爭議發文澄清。Meta 稱其 AI 設施採用閉環液冷，年耗水量低於美國普通高爾夫球場，且全額自費升級電網以防居民電費上漲，同時還設立免費學院培訓並保障本地就業。
微軟釋出新一代 Surface：搭載輝達 Spark 晶片，起售價 2600 美元
Microsoft 釋出搭載 Nvidia RTX Spark 晶片的 Surface Laptop Ultra，起售價 2600 美元。新裝置專為本地執行 AI 模型打造，新版 Windows 11 還引入「執行容器」給智慧體提供沙盒環境。以舊換新 MacBook Pro 最高可抵 1000 美元。
NVIDIA 推出 DGX Spark 64GB 版：4999 美元起，兩臺直連跑千億模型
NVIDIA 宣佈將於 10 月 23 日推出 64GB 版 DGX Spark，起售價 4999 美元。它搭載 GB10 晶片，單機可跑 1000 億引數模型，還支援用 QSFP 線兩臺直連組成 128GB 叢集，效能提升 1.7 倍。開發者無需依賴雲端，在本地就能跑智慧體。