情报

思科IT分享了其内部实践，通过构建以Splunk和ThousandEyes为核心、结合AI驱动的自动化与严格数据治理的统一可观测性平台，在加速AI等新技术部署的同时，将重大事件减少了25%。

NVIDIA与Google Cloud宣布合作升级，推出基于Vera Rubin和Blackwell GPU的新实例，旨在构建支持近百万GPU集群的“AI工厂”，并整合Gemini、Nemotron等模型平台，加速从智能体到物理AI（如机器人、数字孪生）的生产级部署。

英特尔与谷歌宣布多年期合作，旨在共同推进下一代AI与云基础设施。核心是强化CPU和定制IPU在异构AI系统中的中心地位，通过多代Xeon处理器优化性能与能效，并扩展基于ASIC的IPU联合开发，以提升超大规模AI环境下的效率与可预测性。

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。

诺基亚发布一系列新的相干光传输解决方案和紧凑型多光纤放大器，旨在通过模块化设计方法，针对不同AI应用场景（如DCI、园区网）优化性能、功耗和成本。

思科宣布其无线网络（Meraki）与ThousandEyes平台与斑马技术移动设备深度集成，将设备级遥测与端到端网络性能监控引入统一管理界面。此举旨在解决零售、仓储等边缘场景中移动设备连接问题的快速定位与排障，提升运营效率。

微软宣布未来四年在日投资100亿美元，核心是与日本樱花互联网和软银合作，通过Azure提供由本土运营商管理的GPU算力服务，确保数据驻留日本。此举旨在满足日本对数据主权和合规性要求严格的AI工作负载需求。

思科基于其《2026年无线网络状态报告》提出解决无线AI悖论的四大支柱：构建Wi-Fi 7基础平台、实施AgenticOps自动化、整合ISE安全方案以及通过Networking Academy培养人才。该战略强调现代无线基础设施需同时满足AI性能需求与安全运维要求。

AWS宣布与西门子能源扩大战略合作，将AWS云服务和AI技术（包括Amazon Bedrock和SageMaker）应用于西门子能源的智能制造和工厂自动化。双方还将共同探索数据中心电力基础设施的创新方案，包括千兆瓦级发电和微电网技术。

Telefónica旗下acens采用Cisco的Isovalent Enterprise for Cilium解决方案，构建高性能、可观测且安全的Kubernetes平台，满足多云环境下的企业级需求。该方案基于eBPF技术，提供细粒度网络策略和透明加密，增强多租户环境的安全性。

ARM推出Neoverse系列基础设施CPU核心，专为云计算、AI和高性能计算优化，被NVIDIA、AWS、Microsoft和Google等厂商采用于其AI平台，实现性能提升和能效改进。该架构推动AI工作负载在云和边缘的高密度部署，强化安全多租户支持。

AMD与韩国NAVER Cloud宣布深化战略合作，旨在加速韩国主权AI基础设施建设。NAVER Cloud将扩大部署AMD EPYC“威尼斯”处理器，并获得下一代Instinct MI455X GPU的早期访问权限，双方将共同优化AI服务与软件栈。

Cisco宣布扩展与NVIDIA的Secure AI Factory，支持从数据中心到边缘站点的AI部署，新增安全功能如防火墙策略在DPUs和AI防御集成，提供灵活架构选择加速生产部署。

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。

思科推出102.4Tbps的Silicon One G300交换芯片及配套N9000/8000系统，采用液冷设计提升70%能效，支持1.6T光学模块，并升级Nexus One统一管理平面。

趋势科技旗下TrendAI™研究团队披露了Azure云平台中一个“设计使然”的安全漏洞。已删除的Azure资源其DNS记录可能被持久保留，攻击者可利用这些残留的DNS名称，接管受信任的端点并入侵依赖系统，揭示了云基础设施中一个关键但常被忽视的信任继承风险。