Nvidia 釋出個人 AI 超級電腦 Project Digits：單臺能跑 2000 億引數模型
CES 2025 期間，Nvidia 釋出了桌面級個人 AI 超級計算機 Project Digits。它搭載與聯發科合作研發的 GB10 晶片和 128GB 記憶體，單臺即可在本地執行 2000 億引數模型，兩臺串聯可擴充套件至 4050 億引數。裝置執行 DGX OS，5 月開售，定價 3000 美元。
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NVIDIA 釋出 RTX 50 系列顯示卡：支援 FP4，本地跑生圖快 2 倍
NVIDIA 在 CES 上釋出 GeForce RTX 50 系列顯示卡。新架構引入 FP4 低精度量化，視訊記憶體佔用砍半且生成式 AI 效能翻倍，讓 FLUX.1 僅需不到 10GB 視訊記憶體即可本地秒級出圖。旗艦 RTX 5090 配備 32GB 視訊記憶體，將於 1 月 30 日開售。
AMD 預告 RX 9070 系列顯示卡：全新 RDNA 4 架構，FSR 4 轉向 AI 超分
AMD 在 CES 預告 Radeon RX 9070 系列顯示卡，採用 4nm RDNA 4 架構。最關鍵的變化是 FSR 4 正式轉向機器學習超分與插幀，需依賴新卡的專屬 AI 加速硬體。兩款新卡預計第一季度發售，具體規格和價格暫未公佈。
高通推入門級驍龍 X 晶片：Copilot Plus PC 降至 600 美元
Qualcomm 釋出入門級 Snapdragon X 筆記本晶片，將 Copilot Plus PC 門檻拉低至 600 美元左右。它配備 8 核 Oryon CPU 與 45 TOPS 算力 NPU，續航和能效對標英特爾，主流廉價輕薄本接下來也有完整端側 AI 體驗了。
Intel 在 CES 2025 全面更新晶片陣容：推出 Core Ultra 200 系列
Intel 在 CES 2025 上公佈了包括 Core Ultra 200 系列在內的多款新處理器，試圖走出業績低谷。新晶片在效能核引入 AI 電源管理並搭載 NPU，其中 Core Ultra 285H 執行端側 Llama 3 8B 提速 3.3 倍。相關 PC 將於本月起陸續開售。
馬斯克宣佈 Grok 3 預訓練完成：算力是 Grok 2 的 10 倍
馬斯克在 X 上宣佈，xAI 旗下 Grok 3 的預訓練已經完成，即將正式推出。據他透露，本次訓練消耗的算力達到了 Grok 2 的 10 倍。這意味著 xAI 正全力擴充算力叢集，準備正面迎戰頂尖大模型。
xAI 完成 60 億美元 C 輪融資：估值翻倍至 450 億美元，加速擴建算力
xAI 完成 60 億美元 C 輪融資，估值近乎翻倍至 450 億美元，累計融資金額達 120 億美元。紅杉資本、輝達和 AMD 等老股東參投。新資金將用於將其十萬張 GPU 的孟菲斯算力叢集再擴容一倍，並全力研發下一代 Grok 模型與產品。
Google 第六代 TPU Trillium 正式可用：訓練提速 4 倍，曾用於煉出 Gemini 2.0
Google Cloud 宣佈第六代 TPU Trillium 正式面向所有客戶商用。相比上一代 v5e，其訓練效能提升超 4 倍、推理吞吐量提升至多 3 倍，單晶片算力提高 4.7 倍。最值得關注的是，Google 剛釋出的 Gemini 2.0 正是基於這款晶片訓練完成。
IBM 突破共封裝光學技術：大模型訓練提速 5 倍，能耗降 80%
IBM 公佈共封裝光學（CPO）突破，推出首個聚合物光波導原型。該方案用光路替代伺服器間銅線，能將大模型訓練速度提升最多 5 倍、能耗降低 80% 以上。這項技術已通過全部製造應力測試，意在徹底解決 GPU 等待資料傳輸的空閒痛點。
微軟公佈下一代資料中心：AI 冷卻零耗水，單座年省 1.25 億升水
微軟推出新一代資料中心設計，針對 AI 工作負載改用晶片級閉環液冷方案，冷卻過程實現零水蒸發，單座每年可省水超 1.25 億升。該方案已在 2024 年 8 月成為所有新建資料中心的設計標準，2026 年啟動試點，預計 2027 年底正式上線。
微軟 AI CEO 蘇萊曼：當前晶片搞不定 AGI，至少還要等 5 到 10 年
Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman 接受 The Verge 採訪時表示，AGI 無法在當前輝達 GB200 硬體上實現，至少還需要 2 至 5 代晶片迭代，即 5 到 10 年時間。他強調不應將 AGI 與超級智慧或奇點混為一談，眼下更應專注於打造對人類真正有用的 AI 助手。
Hugging Face 開源模型進駐 Amazon Bedrock：83 款模型直接部署
Hugging Face 宣佈其 83 款熱門開源模型上線 Amazon Bedrock Marketplace。底層端點由 SageMaker JumpStart 託管，可無縫接入 Bedrock 的 Agents、知識庫與護欄等 API。開發者只需支付 SageMaker 算力與標準 Bedrock API 費用。
AMD 開源 Nitro Diffusion：單步生圖模型落地，跑在自家顯示卡上
Dec 09, 2024，AMD 釋出並開源單步擴散模型 Nitro Diffusion。新模型基於 Stable Diffusion 2.1 和 PixArt-Sigma 打造，只需一步推理就能生成媲美多步擴散的影像，可部署在資料中心和端側 PC，相關程式碼與權重已上線 Hugging Face。
Google 釋出量子晶片 Willow：攻克近 30 年糾錯難題
Google 釋出最新量子晶片 Willow。該晶片在增加量子位元時成倍降低錯誤率，攻破了困擾學界近 30 年的「低於閾值」量子糾錯難題；在標準基準測試中，Willow 用不到 5 分鐘就完成了當前頂級超算需要 10^25 年才能完成的計算任務。
Frontier 超算完成史上最大宇宙模擬：動用 9000 個 AMD 計算節點
全球第二快超級計算機 Frontier 動用了約 9000 個配備 AMD MI250X 的計算節點，完成了史上規模最大、最複雜的宇宙流體力學模擬。它首次將暗物質與等離子體運動等機制納入計算，執行速度比此前基準提升近 300 倍。
DeepMind 推出 GenCast：15 天天氣集合預報超越歐洲中期中心
Google DeepMind 推出 AI 天氣集合預報模型 GenCast 並開原始碼和權重。在 1320 項指標測試中，它有 97.2% 勝過歐洲中期天氣預報中心 ENS；單張 TPU 僅需 8 分鐘即可跑完 15 天預測。
蘋果站臺 AWS：正在用亞馬遜自研晶片，並評估 Trainium2 訓大模型
Apple 在 AWS re:Invent 上透露，其搜尋等服務已採用亞馬遜 Inferentia 與 Graviton 晶片，使效率提升 40%。蘋果目前還在評估最新款 Trainium2 晶片，預計預訓練效率可提升高達 50%，未來有望用於訓練 Apple Intelligence。
亞馬遜聯手 Anthropic 造超算：數十萬顆自研晶片，成本降 40%
在 re:Invent 大會上，Amazon 宣佈與 Anthropic 聯手打造超算 Project Rainer，將配備數十萬顆自研 Trainium 2 晶片，規模達 Anthropic 現役最強叢集的 5 倍。AWS 稱該叢集比輝達方案便宜 30% 至 40%，同時還公佈了效能翻 4 倍的 Trainium 3。
生成式 AI 如何將氣候模擬提速 25 倍：從 78 小時縮減到 3 小時
Allen Institute for AI 與 UC San Diego 團隊提出氣候模型 Spherical DYffusion。它通過球面條件擴散過程學習物理模型資料，將 10 年氣候模擬從 78 小時壓縮到不到 3 小時，提速超 25 倍，不過極地和高空預測偏差仍高於傳統模型。
蘋果向台積電下單 M5 晶片：採用 3D 堆疊，還要兼顧 AI 伺服器
據外媒報道，蘋果已向台積電下單下一代 M5 晶片，預計 2025 年下半年投產。M5 沿用 3nm 工藝並引入 3D 堆疊封裝，除用於 Mac、iPad 和 Vision Pro 外，蘋果還計劃將其部署在自家 AI 伺服器上。