Anthropic 聯手 Google 與博通鎖定數吉瓦 TPU 算力：年化營收突破 300 億美元
Anthropic 宣佈與 Google 及 Broadcom 簽署協議，鎖定數吉瓦下一代 TPU 算力，預計 2027 年起上線。其年化營收已突破 300 億美元，遠超 2025 年底的約 90 億美元；年消費超 100 萬美元的企業客戶在不到兩個月內翻倍突破 1000 家。大部分新算力將建在美國本土，用於支援 Claude 模型的快速擴張。
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Instacart 推出實體 AI 購物車：搭載輝達晶片，即時推薦拉昇客單價
Instacart 近日公佈生鮮零售「實體 AI」方案，為 Caper Cart 智慧購物車搭載 NVIDIA Jetson 晶片。推車融合攝像頭、感測器與定位系統在本地直接運算，在顧客逛店時即時給出品類建議，據稱帶動合作零售商的客單價實現兩位數增長。
美議員提出新法案：在出臺全面監管前，叫停全美新 AI 資料中心
美國參議員 Bernie Sanders 與眾議員 Alexandria Ocasio-Cortez 提出法案，提議在國會通過涵蓋勞工保護、環境與民權的全面 AI 法律前，暫停峰值負荷超 20 兆瓦的新資料中心建設。這是目前最激進的監管舉措，旨在倒逼聯邦立法。
Meta 聯手 Arm 研發 AI 晶片：首發 Arm AGI CPU 提升算力密度
Meta 宣佈與 Arm 合作研發多代資料中心 CPU。首款晶片「Arm AGI CPU」專為大規模 AI 工作負載打造，可大幅提升單機架算力密度，並與 Meta 自研的 MTIA 晶片協同執行。Meta 還計劃於今年晚些時候通過 Open Compute Project 公開主機板與機架設計。
Google 釋出 TurboQuant：KV 快取壓至 3 位元，視訊記憶體省 6 倍還提速
Google Research 釋出量化演算法 TurboQuant。它結合極座標量化與 QJL 技術，徹底消除傳統量化的常數儲存開銷，無需微調即可將大模型 KV 快取壓至 3 位元且無精度損失。在 H100 上最高提速 8 倍，為長文本和大模型推理掃清視訊記憶體瓶頸。
OpenAI 洽購可控核聚變電力：目標 2030 年 5 吉瓦，Altman 辭任 Helion 董事長
據 Axios 報道，OpenAI 正洽談向聚變初創公司 Helion 購電，目標 2030 年達 5 吉瓦、2035 年達 50 吉瓦。為迴避潛在利益衝突，OpenAI CEO Sam Altman 已辭去 Helion 董事會主席職務。不過目前私營核聚變尚未實現科學收支平衡。
矽谷科技公司將 AI 算力納入薪酬包：黃仁勳提議給到年薪一半
據 TechCrunch 報道，矽谷科技公司正興起將 AI token 算力預算納入工程師薪酬包，額度可達 10 萬甚至 25 萬美元。黃仁勳預測算力額度將成為招聘標配。但業內提醒，算力預算無法折現和升值，背後往往還捆綁著產出翻倍的隱形壓力。
馬斯克宣佈在奧斯汀建 Terafab 晶片廠：年產 50 倍全球算力
Elon Musk 宣佈 Tesla 將聯手 SpaceX 和 xAI 在德州奧斯汀建設 Terafab 晶片廠。該專案計劃整合邏輯、記憶體與封裝製造，生產車載、機器人及太空衛星專用晶片，目標年產全球 50 倍算力。不過他缺乏晶圓製造背景，專案將從小規模試水起步。
Blue Origin 申請建「太空資料中心」：擬部署 5 萬顆衛星，把算力搬上天
Blue Origin 向 FCC 申請推進 Project Sunrise，擬在太陽同步軌道部署多達 51,600 顆衛星作為太空資料中心。該專案希望利用不間斷太陽能繞過地面電網限制，但這一設想在業內爭議巨大，Sam Altman 等人曾公開直斥其荒謬。
Runway 聯手輝達展示即時影片模型：首幀延遲殺入 100 毫秒
本週在 NVIDIA GTC 上，Runway 與 NVIDIA 展示了一款執行在 Vera Rubin 上的即時高畫質影片模型研究預覽。該模型能即時生成高畫質影片，首幀延遲低於 100 毫秒，並將支撐其通用世界模型 GWM-1。目前這項技術僅為研究預覽，尚未正式上線。
NVIDIA CloudXR 6.0 接入 Vision Pro：RTX 4K 畫質直接串流到頭顯
NVIDIA 在 GTC 上宣佈 CloudXR 6.0 原生整合 Apple Vision Pro。藉助動態注視點串流，本地或雲端 RTX GPU 可將高精度 4K 畫面以低延遲推送到頭顯，告別傳統輕量化降質。開發者即日起可用 Swift 框架構建應用，系統更新定於今年春季推送。
開源架構 Mamba-3 亮相：推理延遲更低，效能比 Transformer 高 4%
卡耐基梅隆大學與普林斯頓大學研究團隊開源了狀態空間模型架構 Mamba-3。其 MIMO 變體在基準測試中取得 57.6% 的平均準確率，相對 Transformer 提升約 4%；它用一半的狀態大小達到 Mamba-2 的質量，並引入複數值狀態補齊推理短板，顯著縮短 GPU 空閒時間。
Nvidia 釋出 Groq 3 推理晶片：每秒 1500 token，專為多智慧體而生
Nvidia 在 GTC 2026 釋出 Groq 3 LPU 晶片及配套的 Groq 3 LPX 機架。這是其耗資 200 億美元技術授權後的首款成果，單機架整合 256 顆 LPU，與 Vera Rubin GPU 配合可將每兆瓦吞吐量提升 35 倍，目標以每秒 1500 token 專攻多智慧體協同。
NVIDIA 推出太空計算平臺：把資料中心送上軌道，推理算力達 H100 的 25 倍
NVIDIA 推出太空計算平臺，涵蓋 Space-1 Vera Rubin 模組、IGX Thor 與 Jetson Orin。其中 Rubin 模組太空推理算力達 H100 的 25 倍，支援在軌直接執行大模型。IGX Thor 等現已供貨，Rubin 模組隨後推出。
NVIDIA 釋出 DLSS 5：引入即時神經渲染，迎來「圖形的 GPT 時刻」
NVIDIA 在 GTC 上釋出 DLSS 5，稱其為 2018 年光線追蹤以來最大的圖形突破。它利用即時神經渲染模型注入逼真光影與材質，最高支援 4K 即時執行。黃仁勳稱其為圖形領域的「GPT 時刻」，預計今年秋季正式推出。
NVIDIA 成立開源大模型聯盟：聯手 Mistral 打造 Nemotron 4
NVIDIA 宣佈成立 Nemotron Coalition 開源聯盟，聯合 Mistral AI、Cursor、Perplexity 等團隊研發前沿開源模型。首個專案是由 NVIDIA 與 Mistral 聯合開發的基座模型，將在 DGX Cloud 上訓練並完全開源，作為新一代 Nemotron 4 的底座。
傳 Meta 擬裁員超 20%：AI 基礎設施成本高企，團隊正加速精簡
據報道，Meta 計劃裁減 20% 或更多的員工，以抵消高昂的 AI 基礎設施開支並藉助 AI 提效。截至 12 月 31 日其員工近 7.9 萬人。具體時間與規模尚未敲定，但管理層已收到規劃精簡的訊號。這將是其繼「效率之年」後最大規模的重組。
微軟洽談接手得州大型 AI 資料中心：Oracle 退出後火速補位
微軟正洽談租用位於得克薩斯州阿比林的大型 AI 資料中心場地。此前 Oracle 放棄了該專案的交易，微軟隨即介入接手談判。在算力需求激增的當下，爭奪已具備電力供應的成熟資料中心地塊正成為科技巨頭的新戰場。
馬斯克公佈 Macrohard：特斯拉聯手 xAI 接管電腦，模擬整家公司
馬斯克公佈特斯拉與 xAI 聯合打造的 Macrohard 系統，將 Grok 與具備電腦控制能力的特斯拉 AI 代理相結合。它能直接分析螢幕影片並輸入鍵盤指令自主工作，由特斯拉 AI4 晶片搭配輝達硬體驅動。馬斯克稱其原則上能模擬整家軟體公司的運轉。
Meta 公佈自研晶片路線圖：兩年推四代 MTIA，主打 AI 推理
Meta 公佈自研 AI 晶片 MTIA 的最新路線圖，計劃在兩年內推出四代新晶片，打破行業一至兩年的迭代週期。其中 MTIA 300 已投產用於推薦訓練，後續 400、450 和 500 將主打生成式 AI 推理。Meta 採用推理優先與模組化設計，平均每半年即可迭代一次，並能直接相容現有機架。