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Google发布ADK 2.0，支持A2A与MCP开放协议。

Google Cloud Next 26开幕，发布企业级Agentic AI全栈。

思科基于其客户体验部门AI助手的18个月实战经验，提炼出决定企业AI系统成败的非显性模式。核心包括：通过确定性代码而非LLM提示词执行RBAC、主动解决企业术语歧义、减少澄清式交互以提升效率，以及基于系统能力提供引导式后续问题。

诺基亚在芬兰奥卢开设新的研发与制造园区，旨在设计、测试和交付为AI构建的下一代网络。该园区集成了研发、智能制造和合作伙伴生态系统，目标是推动5G/6G及专网发展，为AI超级周期提供必要的连接基础设施。

英特尔与谷歌宣布多年期合作，旨在通过多代至强处理器和联合开发定制IPU，共同推进下一代AI与云基础设施。此举强化了CPU在AI系统编排与数据处理中的核心作用，以及IPU在卸载网络、存储任务以提升超大规模AI环境效率的关键价值。

英特尔与SambaNova宣布合作，为Agentic AI生产负载设计异构计算蓝图。该方案结合GPU、SambaNova RDU和英特尔至强6处理器，旨在解决性能、效率与软件兼容性挑战，预计2026年下半年推出。

微软宣布Copilot Studio的多智能体系统全面上市，核心是通过开放协议（A2A）、与Fabric及Microsoft 365 Agents SDK的集成，实现跨工具、跨数据源的智能体协同编排。此举旨在将孤立的AI体验转变为可规模化协作的智能体系统，并增强了提示构建与治理控制。

英特尔在MLPerf Inference v6.0基准测试中展示了其Xeon 6 CPU和Arc Pro B系列GPU的性能，特别是在处理大型语言模型（LLM）时的表现。测试结果显示，配备四块Arc Pro B70 GPU的系统能够处理120B参数的模型，并在多GPU设置中提供高达1.8倍的推理性能提升。

AWS宣布与Flagship Pioneering达成战略合作，将成为Flagship旗下公司的首选云服务提供商，为其提供云计算资源、技术支持及AI能力，以加速药物发现和科学平台开发。Flagship的早期公司可获得AWS云积分、技术支持和市场资源，内部团队也将获得专业支持以增强其公司创建和扩展能力。

Cisco在其DevNet Learning Labs平台推出托管LLM访问功能，通过LLM代理提供单一OpenAI兼容API端点，支持Azure OpenAI和AWS Bedrock等后端模型。该功能无需API密钥管理，预配置环境使学员可直接调用LLM进行AI安全工具实践，包括A2A协议安全、AI防御等工作流。

Fortinet发布FortiOS 8.0，引入基于Fabric的AI代理、安全AI控制、灵活SASE和简化SD-WAN功能，旨在增强企业网络安全的AI集成能力，推动安全控制层向AI驱动转移。

思科发布IDC白皮书，阐述AI时代智能技术支持对企业IT运营的关键作用，并推出Cisco IQ解决方案。该平台具备主动预测管理、自动化运营、统一门户集成等五大能力，利用专有AI和网络数据提升支持效率。

Trend Micro发布《AI生态系统断层线》报告，系统性地分析了AI供应链中的安全风险，包括模型训练数据污染、第三方插件漏洞以及模型窃取攻击。报告指出，企业AI应用的安全边界已从传统IT基础设施扩展至模型层和数据管道。