Monarch RT 開源：單張 RTX 5090 跑出 16 FPS 即時影片生成
加速架構 Monarch RT 正式亮相，能在單張消費級 RTX 5090 顯示卡上以每秒 16 幀即時生成影片。其注意力機制比 FlashAttention 快近 4 倍，且畫質保留了密集註意力的約 95%。這意味著開發者無需依賴雲端算力叢集，完整程式碼已在 GitHub 開源。
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OpenAI 推出 Codex-Spark：每秒超 1000 token，主打即時程式設計
OpenAI 釋出 GPT-5.3-Codex-Spark 研究預覽版。這是其首個面向即時互動的程式設計小模型，藉助 Cerebras 硬體將生成速度推至每秒 1000 token 以上。它專注於精準區域性的快速微調，目前已向 ChatGPT Pro 使用者開放測試。
Nvidia 推出 DMS 技術：KV 快取壓縮達 8 倍，長思考推理成本大降
Nvidia 研究團隊推出動態記憶體稀疏化技術 DMS，可將大模型 KV 快取壓縮最高 8 倍。它訓練 Llama 3、Qwen 3 等模型自主決定保留或清除哪些 token，並引入「延遲驅逐」機制防誤刪。同等視訊記憶體下推理吞吐可提升數倍，技術已整合進 Nvidia Model Optimizer 框架。
Anthropic 承諾承擔電價上漲：自掏腰包補貼居民，包攬電網升級費
Anthropic 宣佈將全額承擔其資料中心給居民帶來的電價上漲成本。公司承諾 100% 支付接入資料中心所需的電網升級費用，並在用電高峰主動削峰限電。這直面了 AI 算力擴張擠佔民生資源的爭議；不過針對租賃機房的方案仍在探索中。
Cisco 釋出 Silicon One G300：102.4T 交換晶片，讓 AI 叢集任務快 28%
Cisco 推出 102.4 Tbps 交換晶片 Silicon One G300 及配套系統。該晶片結合路徑負載均衡，可讓 AI 任務完成時間縮短 28%；搭配 100% 全液冷設計能提升近 70% 能效。最值得關注的是，Cisco 正在把超大規模資料中心級的網路能力普及到企業叢集。
上海 AI 實驗室開源 Intern-S1-Pro：萬億引數 MoE 科學大模型，啟用僅 22B
上海人工智慧實驗室開源萬億引數科學多模態模型 Intern-S1-Pro。該模型基於 MoE 架構，總引數 1T 但單次僅啟用 22B，專門針對化學、材料、生命科學等領域最佳化，數理推理達奧賽水平。模型支援免費商用，大幅降低了 AI 輔助前沿科研的門檻。
Intel 宣佈將生產 GPU：殺入輝達主場，由新挖角高管帶隊
週二，Intel CEO Lip-Bu Tan 在 Cisco AI Summit 上宣佈，公司將開始生產 GPU 晶片。這項用於遊戲和 AI 訓練的計劃仍處於早期階段，團隊已吸納前高通副總裁 Eric Demers。這也標誌著試圖逆風翻盤的 Intel，正式殺入輝達的核心腹地。
Sam Altman 豪賭底層架構：OpenAI 擬按 7500 億美元估值再融千億
據 Forbes 報道，ChatGPT 周活已超 8 億，OpenAI 去年營收破 130 億美元、近期估值達 5000 億美元。公司目前正洽談一輪 1000 億美元的超級融資，估值或達 7500 億美元以上。Altman 正押注核能、算力與硬體基建，試圖撐起其龐大的 AI 擴張版圖。
馬斯克合併 SpaceX 與 xAI：打造 1.25 萬億美元太空 AI 帝國
Elon Musk 宣佈 SpaceX 已收購 xAI（含旗下 X 平臺），合併後估值達 1.25 萬億美元。馬斯克稱地面電力難以滿足 AI 需求，兩到三年內太空將是算力成本最低的選擇，上週 SpaceX 已向 FCC 申請發射多達 100 萬顆資料中心衛星。
黃仁勳闢謠投資生變：稱與 OpenAI 摩擦是胡說，肯定會投大錢
Nvidia CEO 黃仁勳駁斥了外媒關於雙方關係摩擦的報道，稱所謂 1000 億美元投資縮水純屬「胡說八道」。他強調 Nvidia 肯定會大手筆參投 OpenAI 最新一輪融資，力挺對方是時代最重要的公司。不過具體出資金額他並未透露，稱留給 Sam Altman 宣佈。
中國計劃五年內建太空 AI 資料中心：打造吉瓦級「太空雲」
據央視報道，中國航天科技集團在五年規劃中提出建設吉瓦級「太空數智基礎設施」，計劃未來五年將 AI 算力轉移至軌道，利用太空太陽能打造「太空雲」。此舉正面迎戰 SpaceX 擬在近年發射太陽能資料中心衛星的構想。不過，未攻克可複用火箭仍是主要瓶頸。
微軟釋出自研推理晶片 Maia 200：台積電 3nm 工藝，價效比提升 30%
微軟釋出專為大模型推理設計的自研晶片 Maia 200。它採用台積電 3nm 工藝，單位成本效能比現有硬體高出 30%，FP4 效能達到亞馬遜 Trainium 3 的 3 倍。晶片已部署在愛荷華州資料中心，將用於支援 GPT-5.2 與 Copilot 等服務。
NVIDIA 開源 Earth-2 氣象模型家族：提速 90%，氣象預測能本地跑了
NVIDIA 推出 Earth-2 開放氣象模型家族，提供全開放、加速的氣象 AI 軟體棧。該系列支援機構在本地基礎設施上微調與部署，以色列氣象局實測計算時間縮短 90%。目前 Earth-2 Medium Range 等模型已上線 GitHub 與 Hugging Face。
xAI 買下第三座設施「MACROHARDRR」：訓練算力將逼近 2GW
馬斯克宣佈 xAI 買下了名為「MACROHARDRR」的第三座建築。此舉將直接把 xAI 的模型訓練算力規模推高至近 2GW。在各家大模型密集拼算力的關口，馬斯克正以最激進的方式鎖定電力與機房，為後續訓練更大規模的 Grok 鋪路。
軟銀完成對 OpenAI 400 億美元投資：持股約 11%，最後一筆已到賬
據 CNBC 12 月 30 日報道，軟銀已完成對 OpenAI 的 400 億美元投資承諾，上週匯出了最後一筆 220 億至 225 億美元。此輪注資讓軟銀在 OpenAI 的持股比例升至約 11%，資金將主要支援其與甲骨文聯合的 Stargate AI 基礎設施建設。
Groq 與 Nvidia 達成推理技術授權：創始人加入輝達，公司保持獨立運營
Groq 宣佈與 Nvidia 簽署非獨家推理技術許可協議。Groq 創始人 Jonathan Ross 及總裁 Sunny Madra 等成員將加入 Nvidia 推進該技術的落地與擴充套件；Groq 仍作為獨立公司運營，由 Simon Edwards 接任 CEO，旗下 GroqCloud 保持正常運轉。
Character.ai 解密預訓練技術：6-bit 梯度壓縮讓通訊開銷驟降
Character.ai 首次公開早期由 Noam Shazeer 帶領研發的 Transformer 預訓練最佳化技巧。其中最引人關注的是 6-bit 梯度壓縮演算法 Squinch，在叢集網路頻寬僅為頂尖系統四分之一的限制下，保持了與 bfloat16 相當的訓練精度。團隊同時還公開了注意力正則化與蒸餾最佳化等工程細節。
清華交大展示全光晶片 LightGen：生成任務比輝達 A100 快百倍
上海交通大學與清華大學團隊展示全光計算晶片 LightGen。在影像生成等複雜任務中，其速度和能效比輝達 A100 提升了百倍以上。團隊利用超構表面構建了「光學潛在空間」。不過該晶片目前仍依賴外接雷射器，尚處於實驗室階段。
突破記憶體牆：斯坦福聯合 SkyWater 造出單片 3D 晶片，AI 提速最高 12 倍
斯坦福等高校聯合商業晶圓廠 SkyWater 推出首款美國本土製造的單片 3D 晶片。它通過垂直連續堆疊計算與儲存層，打破制約 AI 的「記憶體牆」，實測速度提升約 4 倍，模擬 LLaMA 任務更達 12 倍。最值得關注的是，這項高密度堆疊工藝已能在商業晶圓廠落地。
NVIDIA 桌面顯示卡 RTX PRO 5000 迎來 72GB 版：專攻本地智慧體開發
NVIDIA 宣佈 RTX PRO 5000 72GB 桌面 GPU 正式發售。新卡搭載 72GB GDDR7 視訊記憶體，提供 2142 TOPS 的 AI 算力，視訊記憶體容量比此前 48GB 版提升 50%。這意味著開發者無需完全依賴雲端資料中心，在本地工作站就能直接執行吞視訊記憶體的複雜智慧體與多模態模型。