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微软计划2027年将自研Maia芯片部署至千兆瓦级

微软宣布，自研Azure Maia芯片将于2027年起成为其全线产品的主力AI推理系统，并实现多千兆瓦（gigawatt）规模部署。即将推出的Maia 300芯片能效达每兆瓦处理token数较领先GPU系统提升40%。CEO纳德拉称此举是公司‘迄今对自研芯片最大胆的押注’。

来源 The Decoder · 2026-10-12

高盛预测五大科技巨头2027年AI基建投入达1.2万亿美元

高盛预计，亚马逊、谷歌母公司Alphabet、微软、甲骨文和Meta五家科技巨头将在2027年合计投入1.2万亿美元建设AI基础设施，较今年增长超50%。该规模按GDP占比衡量，将是自19世纪铁路建设以来最大单轮投资周期。电力供应、劳动力及内存芯片等瓶颈可能制约实际落地节奏。

来源 The Decoder · 2026-09-27

谷歌‘日光捕手’计划：将AI数据中心送入近地轨道

谷歌正推进名为‘Suncatcher’的项目，拟通过太阳能驱动的轨道卫星运行AI基础设施。首颗冰箱大小的实验卫星定于10月1日由SpaceX猎鹰9号火箭发射。但项目面临巨大挑战：需约1万颗卫星才能等效一座1吉瓦地面数据中心，且贝索斯预估轨道数据中心成本优势或需20年才能实现。

来源 The Decoder · 2026-09-25

Nunchux发布VC-Attention：免训练低比特注意力核加速视频扩散Transformer

Nunchux AI推出VC-Attention——一种无需训练的低比特注意力计算内核，专为视频扩散Transformer（DiT）优化。它通过V-Smooth与ExpCast-FP8两大技术创新，分别解决值量化误差与softmax瓶颈问题，在B200等GPU上实现最高3.58倍注意力加速与1.70倍端到端提速，同时保持更高PSNR保真度。

来源 MarkTechPost · 2026-09-17

算力·芯片

深入解析NVIDIA cuDNN Graph API：融合、自动调优与执行计划复用

本文是一份面向开发者的实操教程，详解NVIDIA cuDNN前端Graph API的核心能力：算子融合、基于启发式策略的自动调优、执行计划序列化与复用、动态形状支持及CUDA Graph捕获。所有示例均在单卡Colab环境中运行，并与PyTorch结果严格比对验证正确性与性能开销。

来源 MarkTechPost · 2026-09-16

AI智能体兴起推高算力需求

硅谷正从聊天机器人转向资源密集型AI智能体，这一趋势正加速全球数据中心建设。智能体需持续运行、自主调用工具并执行多步任务，显著提升计算、存储与网络负载。

来源 WIRED · 2026-09-13

OpenAI将Habitat升级为亿级用户存储平台

OpenAI披露其自研存储系统Habitat已从Python库演进为全球分布式平台，支撑超10亿ChatGPT用户，峰值处理2200万请求/秒。该架构优化了扩展性、延迟与成本效率。

来源 OpenAI · 2026-09-11

AI供电危机本质是架构问题

2026年7月弗吉尼亚州阿什本电网故障导致超3吉瓦AI负载瞬间脱网，暴露的并非电力供应短缺，而是传统数据中心供电架构与AI负载特性严重不匹配。MIT科技评论指出，AI数据中心毫秒级功率波动、保护逻辑过时、UPS设计失效三大结构性缺陷正威胁电网稳定性，亟需从电压等级、物理布局和能量路径三方面重构供电体系。

来源 MIT科技评论 · 2026-09-10

Kepler Computing称新芯片设计可缓解内存短缺

初创公司Kepler Computing宣称，其新型芯片设计结合专有材料，有望缓解长期困扰行业的内存供应瓶颈。该瓶颈已导致内存价格大幅上涨。目前公司处于低调运营状态，尚未披露技术细节或量产时间表。

来源 WIRED · 2026-09-09

Anthropic签署5170亿美元算力协议

据The Decoder报道，Anthropic在11个月内签署总额高达5170亿美元的算力采购协议，但仍落后于OpenAI截至2030年的7500亿美元规划。其CEO达里奥·阿莫代伊早前曾警告同行勿盲目加速投入，而今公司却加速追赶；与此同时，Sam Altman批评当前算力建设存在‘不可持续的荒谬’，尤其指向新兴云服务商。

来源 The Decoder · 2026-09-08

Perplexity详解GPU嵌入服务栈：Ivy、Tulip与ROSE协同支撑pplx-embed

Perplexity工程团队披露其嵌入模型推理基础设施细节，围绕pplx-embed构建三层服务架构：Rust网关Ivy、gRPC调度器Tulip与Python运行时引擎ROSE。通过复用LLM预填充/解码内核、全模型CUDA图、懒加载捕获及LazyTensor异步机制，在Hopper/Blackwell GPU上实现高吞吐低延迟的批处理与在线嵌入服务。

来源 MarkTechPost · 2026-09-06

AI推理时代：内存与存储架构重构

MIT科技评论指出，AI已进入以推理为核心的工作负载时代，传统IT基础设施难以支撑其对低延迟、高带宽、持续数据吞吐的严苛要求。专家强调，内存与存储不再是从属组件，而是与计算、网络协同优化的战略级系统要素，需基于真实工作负载特征进行整体架构设计。

来源 MIT科技评论 · 2026-09-05

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