情报
AI 生成的结构化厂商动态简报
AMD悄然移除消费级Ryzen TSME：安全功能分化锁定企业客户
AMD在未公开声明的情况下，从基于Zen 5的消费级Ryzen处理器中移除了Transparent Secure Memory Encryption (TSME)功能，仅保留给Ryzen PRO系列。该变化始于AGESA 1.2.7.0固件，用户难以在Windows上察觉，但Linux系统可检测到缺失。此举旨在通过安全功能差异化，推动企业用户转向更高价格的PRO产品线。
AMD Threadripper 'Mustang Peak' 曝光：144核、PCIe 6.0、新TR6插槽，但功耗内存瓶颈暗藏
AMD Zen 6 Threadripper Pro 'Mustang Peak' 确认采用2nm工艺、DDR5、PCIe 6.0及全新TR6插槽。基于Powderhorn CCD，核心数最高可达144核（288线程），频率超6GHz。但功耗巨大，内存带宽可能依赖MRDIMM，平台升级成本高昂。
高通豪赌RISC-V：收购Tenstorrent，力推边缘AI与数据中心自主架构
高通宣布从ARM转向开源RISC-V架构，已收购Ventana Micro并计划以80-100亿美元收购Tenstorrent，打造基于RISC-V的AI加速器。同时推出‘Dragonfly’品牌，目标2031年数据中心收入超350亿美元，全面押注边缘AI和AI代理。
AMD MLPerf 6.0：MI350系列用MXFP4实现3.5倍代际提升，多节点训练首秀
AMD在MLPerf Training 6.0中提交了最全面的结果，包括首次多节点训练（FLUX.1在512 GPU上）和MXFP4训练配方。MI355X相比MI300X在Llama 2-70B上实现3.5倍性能提升，且与NVIDIA B200的差距缩小至5%以内。10家生态伙伴验证了可复现性。
SiMa.ai推Palette Neat：用自然语言代理环境拆解英伟达GPU护城河
SiMa.ai发布开源Palette Neat开发环境，结合低功耗Modalix SoM（<10W），通过自然语言和代理工作流将Physical AI开发周期从数月缩短至数天。其pin-compatible设计直接替换NVIDIA SoM，无需重新设计载板，旨在打破GPU生态锁定。
HPE整合Juniper推自驱动网络：AI控制平面统一，锁定用户管理栈
HPE宣布将Juniper网络产品深度整合进其AI数据中心解决方案，扩展自驱动网络策略。新功能包括Mist平台支持CX交换机、Marvis AIOps引入Aruba Central、以及针对推理和扩展架构优化的QFX交换机。统一SASE平台强化零信任安全，旨在通过AI自动化简化跨边缘、园区、数据中心和AI工厂的运维。
AMD关键RCE漏洞124天未修复，安全研究员公开披露引爆AI基础设施信任危机
安全研究员mr.bruh公开披露了AMD一个关键远程代码执行漏洞，该漏洞在124天内未修复，AMD拒绝支付1万美元赏金。该漏洞影响基于AMD EPYC和Instinct的AI服务器，被比作AI基础设施的Log4j时刻，迫使企业重新评估芯片级安全响应与供应链风险。
AMD与Rackspace共建30MW受管AI算力：从硅层到结果的生态重构
AMD与Rackspace签署协议，分阶段部署30MW基于AMD Instinct GPU（MI355X等）和EPYC CPU的AI计算，构建面向受监管企业的“受管AI堆栈”，提供从裸金属到推理的单一责任方服务，旨在替代传统多厂商集成模式。
AMD Ryzen 10000系列拟弃集成GPU换NPU：AI性能跃升但牺牲基本显示能力
据泄漏，AMD下一代Zen 6桌面CPU“Olympic Ridge”将不再集成GPU，转而集成NPU以提升本地AI算力（目标>40 TOPS以满足Copilot+认证）。同时升级cIOD支持CUDIMM/CAMM内存与EXPO 1.2超频标准。此举意在追赶Intel DDR5速度并抢占AI PC生态位，但迫使绝大多数用户必须搭配独立显卡。
AMD收购MEXT：用AI预测让Flash逼近DRAM，降低AI内存TCO
AMD宣布收购AI内存优化初创公司MEXT，其核心技术利用AI预测模型使NAND Flash在延迟和吞吐量上逼近DRAM，旨在扩展AI服务器的有效内存容量，降低总拥有成本（TCO）。该技术将被整合进AMD数据中心全线产品，包括EPYC CPU和Instinct GPU，以应对大模型对内存的饥渴。
AMD通过Vultr开源AI软件组件，向NVIDIA CUDA生态发起生态重构挑战
AMD通过Vultr Marketplace发布开源、模块化的企业AI软件组件，包括AMD Inference Microservices (AIMs)、AI Workbench、Resource Manager和Solution Blueprints。该组合旨在提供生产级AI基础设施，避免单一厂商锁定，直接挑战NVIDIA的CUDA生态。
NVIDIA力推World-Action模型：机器人控制权从语言转向视频基础模型
NVIDIA发表深度技术博客，提出World-Action Model（WAM）作为VLM-based VLA的替代路线。WAM利用预训练视频/世界模型骨干，同时预测未来状态和机器人动作，旨在克服VLA的语言-动作接地鸿沟。该范式可能重塑机器人基础模型训练格局，但面临推理成本和实时性挑战。
Google 300万+颗TPU封装订单转向Intel Foundry：EMIB技术打破台积电CoWoS垄断
Google已向Intel Foundry下达超过300万颗下一代TPU的先进封装订单，采用Intel EMIB技术，2028年量产。这是Intel Foundry最大外部客户突破，标志着AI芯片封装从台积电CoWoS向多元化供应链的关键转折。
AMD Zen 6 Venice 256核EPYC以3.3倍机柜性能反击NVIDIA Vera，但预估数据存疑
AMD首次公布基于2nm制程的Zen 6 Venice EPYC处理器性能预估，在100kW整柜功耗下，以SPEC CPU 2017_rate基准，整数吞吐量达NVIDIA Vera CPU的3.3倍。此举是对NVIDIA Arm生态入侵x86数据中心领域的直接回应，但数据为理论推演而非实测硅片。
AMD投建全栈Instinct GPU云：TensorWave B轮融资暴露NVIDIA生态破局战略
TensorWave完成3.5亿美元B轮融资，AMD Ventures联合领投，估值达15.5亿美元。该云平台完全基于AMD Instinct GPU（MI300X至MI455X）构建，主攻记忆密集型AI工作负载，旨在提供绕过NVIDIA CUDA锁定的替代算力路径，并验证ROCm软件栈的商业化成熟度。
AMD携手戴尔与剑桥大学，以开放ROCm生态撬动英国主权AI算力基建
AMD联合戴尔和剑桥大学宣布建立英国主权AI创新实验室（SAIL），部署基于第五代EPYC和Instinct MI355X GPU的Zenith超级计算机，以及用于聚变能源研究的Sunrise系统。该实验室旨在推动开放、可互操作的AI基础设施，以ROCm软件栈为核心，对抗NVIDIA的CUDA生态锁定，为英国政府和研究机构提供长期技术选择。
AMD EPYC以机架级密度宣战：Agentic AI的CPU控制权之争
AMD发布博客，宣称其EPYC处理器在机架级性能上领先NVIDIA Vera和Intel Xeon，专为Agentic AI的CPU密集型服务（如编排、缓存、数据库）设计。通过100kW机架模型，EPYC 9965（Turin）实现2.37倍于Vera的吞吐量，下一代“Venice”将扩展至3.30倍。强调现有x86平台即可部署，无需等待未来架构。
NVIDIA 借英国主权AI基金，从芯片商跃升为国家AI基础设施的幕后控制者
NVIDIA 与英国政府合作，通过 Isambard-AI（搭载 5,400 颗 GH200）及 Sovereign AI Fund，扶持本地初创（Cosine, Cursive, Doubleword）。此举表面是技术部署，实则是 NVIDIA 构建主权AI控制平面，将国家算力锁入其生态系统，削弱AWS/Azure等传统云厂商的地位。
微软Build大会：从芯片到云构建Agent时代统一生态
微软在Build大会上发布一系列Agent时代基础设施：Project Solara芯片到云平台、Microsoft IQ统一知识层、Rayfin后端生成、Azure HorizonDB、GPU加速分析等，旨在将开发者锁定在微软生态内。
NVIDIA发布Vera 88核Arm CPU：控制点从x86转向NVIDIA，智能体计算架构重构
NVIDIA在GTC台北2026发布首款独立数据中心CPU Vera，基于88核Olympus Arm架构，单片mesh网络，LPDDR5X带宽1.2TB/s，性能1.8倍x86。通过NVLink-C2C与GPU紧密耦合，首批客户包括OpenAI和Anthropic，Q3 2026投产。此举将控制点从Intel/AMD移向NVIDIA，重构智能体计算架构。