Fujifilm 因 AI 归档需求将磁带产量提升 5 倍
Fujifilm 计划将磁带产量提升 5 倍,以应对 AI 带来的归档存储需求增长。磁带凭借低成本和离线安全性,在归档场景中仍有不可替代的作用。
Fujifilm 计划将磁带产量提升 5 倍,以应对 AI 带来的归档存储需求增长。磁带凭借低成本和离线安全性,在归档场景中仍有不可替代的作用。
微软构建 Industry Evaluation Data Generation Platform,用基于 O*NET、招聘信息和 SEC 文件等公开数据生成的全合成企业环境来评估 Microsoft Copilot,全程不使用客户数据。
Hugging Face 宣布发起 Project ProtoStar,联合卡内基梅隆大学、普渡大学、佐治亚理工学院等机构,推动公共资助科研数据、模型和代码以 AI-ready 格式开放共享。首个挑战赛由卡内基梅隆大学主办,将于 11 月 2 日启动。Hugging Face 已托管超 17,000 个核心科学领域公开数据集,含医学和数学则接近 29,000 个。
分子之心AI蛋白质从头设计平台MMDesign在19个设计项目中18个获得实验确认的结合分子,项目成功率达94.7%,6个GPCR靶点全部命中且最优亲和力均达纳摩尔级。其自研结构预测模型MMFold在FoldBench抗体-抗原复合物基准上Top-1高质量结构预测成功率达39.0%,约为AlphaFold 3对照结果19.8%的两倍。
C-BRAIN 联合 NVIDIA 用 AI 整合此前无法访问的"暗数据",其 OpenScientist 工具可在数分钟内完成原本需数周至数月的分析,单次运行成本低于 10 美元。
Nvidia 向 Meta 的股权融资计划投资 30 亿美元,双方同时宣布扩大围绕 Meta AI 产品 Muse 的合作。Meta 计划通过股票发行筹集最多 950 亿美元用于 AI 基础设施,并将更多下一代 AI 智能体跑在 Nvidia 的 Vera Rubin 系统和 Vera CPU 上。
纽约大学与得克萨斯大学奥斯汀分校的研究让 14 个语言模型在闲聊、编码和议论文场景生成文本,共分析 120 段对话、45 次编码会话和 980 篇议论文,并与电影字幕、StackExchange 和学生作文等人类文本对比。
高频交易公司 Jane Street 和 Hudson River Trading 正投入数十亿美元争夺 AI 算力,用于预测市场走势的机器学习。
成立仅两三年的数据公司Maxinsights被指为OpenAI供应Egocentric具身数据,其客户名单还包括Google DeepMind、Figure AI和1X。该公司已交付超200万小时第一人称数据,月采集产能达45万小时,ARR连续多月达到或接近1亿美元。Dyna Robotics的Dyna-2和Genesis AI的GENE-26.5均使用了其数据。
Revolut 正基于 NVIDIA 加速计算以单一基础模型 PRAGMA 重建技术栈,在 Blackwell Ultra GPU 上生产部署,初期服务 8000 万客户并设计支持 3 倍扩展。
奇瑞在 2026 全球创新大会上发布自研「紫微」芯片系列,其中紫微 C100 单颗算力 1200TOPS,双颗整车 NPU 算力达 2400TOPS、内存带宽 600GB/s,可支撑 1000 亿参数大模型车端运行,计划 2027 年推出。
三星在韩国平泽建设大型半导体制造园区,已有三座晶圆厂全天候运转、第四座即将投产,第五座在2024年内存芯片需求下滑时停工后因 AI 热潮重启。三星预计内存芯片需求将持续激增到2028年,并试图借此追赶在高带宽内存(HBM)市场领先的 SK 海力士。园区占地约相当于纽约中央公园,现场一名安全员日薪为140,000韩元(97美元)。
达摩院玄铁在RISC-V中国峰会上发布车规增强处理器玄铁E908A,为首款同时达到ASIL-B和ASIL-D标准的RISC-V CPU IP,单点安全度量(SPFM)业内首次超过90%。
哲源科技10月17日发布WHIRLPO计算医学平台,整合异构算力、多组学生命数据、模型矩阵与实验验证链路,为生命世界模型提供训练与运行底座。今年4月扎克伯格夫妇创立的Biohub启动虚拟生物学计划投入5亿美元,10月该项目扩大,美国能源部、NIH与Biohub联手,Meta、谷歌DeepMind、Isomorphic Labs参与,合计承诺投入18亿美元。
国产互连芯片企业众星微发布12款量产芯片及PCIe 6.0 Switch、800G多协议AI NIC、多模RAID芯片三款新品,全栈产品累计出货超80万颗。其PCIe 5.0交换芯片双向带宽均达55GB/s,RAID卡256KiB顺序写带宽较国际大厂对标产品高约47%。产品已进入浪潮、联想、新华三、中兴通讯等企业,运营商客户部署存储卡超10万片、稳定运行超18个月。
铭芯启睿(MemSilicon)10 月 19 日宣布完成超 4 亿元 A 轮融资,由博原资本领投,资金将用于 RRAM 产业化与新产品 LPU 研发。前 Graphcore 总裁兼大中华区总经理卢涛加入担任 CEO 和联合创始人,公司战略升级为存算协同芯片公司,第一代 LPU 面向 Agentic AI 的低延迟、长上下文、高吞吐推理需求。
NVIDIA 联合 IIT Madras 的 AI4Bharat 发布 Nemotron-pretraining-Indic-v1,覆盖 22 种印度语言、约 2.8 万亿 token,其中原生文字 2,601.0 亿 token、罗马化 224.6 亿 token(按 Gemma-4 tokenizer 计)。
NVIDIA 加入欧盟委员会在都柏林 AI in Science Summit 上启动的 AI in Science Enablers Initiative,为欧洲科研社区提供加速工具、算力与培训支持。
Leash Bio 发布预印本、博客与开放数据集,推出面向智能体科学推理的 Minos 平台,其数据可提供数万次"lab-in-the-loop"模拟。仅用 Leash 自有数据训练的 Hermes 在公开基准上与 Boltz 保持同步。智能体沙盒中,LLM 用自然语言推理 SAR,在 6.5M 分子中按 100 的预算寻找最佳结合物。
SimpleClosure 等公司把倒闭创业公司的代码和工作区数据卖给 AI 实验室,其 Asset Hub 已处理 150 多笔交易,预计到 2026 年底向创业公司返还超 1000 万美元。
Google Research 以 Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model(PDFM)为概念验证,将自监督预训练的地点嵌入向量作为即插即用输入接入现有流行病学模型,无需任务特定微调。
微软研究院实习生构建的机器学习流水线可提前30-60分钟为美国本土66,935座变电站给出位置级空间天气风险估计,评估期内检出近80%的重大空间天气事件。系统结合AE与Dst指数预报、纬度、地质电导率及电网数据,Dst预测在2020-2026年评估期峰值活跃时段有62.2%的小时数优于Burton方程。
METR 研究显示 AI 对科学的加速并不均衡:网络安全漏洞报告速率在 2026 年大幅提升,数学领域贡献有限,AI 研究自身的算法进展则无可测量的加速。多校团队提出 SPADE 框架,让 LLM 交替生成可执行训练环境并求解,在 Qwen3-30B-A3B 上游戏环境套件均分达 58.3,比基座高 8.1。