情报
AI 生成的结构化厂商动态简报
Mandiant曝光Cisco SD-WAN Manager零日漏洞，控制平面成高级威胁突破口
Mandiant发现攻击者利用Cisco Catalyst SD-WAN Manager的CVE-2026-20245零日漏洞，通过恶意CSV上传实现权限提升至root。攻击链包括未授权对等连接、默认账户密码篡改及反取证清理。事件凸显SD-WAN集中控制平面作为高级持续性威胁的新攻击面。
Nokia, Amazon Web Services expand collaboration to deliver autonomous networks built for the AI era
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AMD MI430X以200+ TFLOPS原生FP64性能，重新定义HPC与AI融合算力基线
AMD在TOP500榜单中驱动4台前十超算，并预览MI430X GPU，承诺超过200 TFLOPS原生FP64性能。此举直接针对AI for Science场景，将双精度计算作为下一代HPC与AI融合基础设施的核心指标，对NVIDIA和Intel形成直接竞争压力。
AWS 推出 AgentCore 与 MCP 网关，夺取企业 AI 代理控制平面
AWS 发布 Bedrock AgentCore 托管 Web 搜索、Amazon Quick 自主代理、LangChain 子代理编排及 MCP 网关，将企业 AI 代理从实验原型转向可治理基础设施，核心控制点从模型转向云原生控制平面与执行隔离。
AWS Agentic AI平台化：Bedrock AgentCore整合知识、安全与运维
AWS在2026年峰会上推出以Bedrock AgentCore为核心的Agentic AI平台，提供托管知识库、机器速度安全（Continuum）、持续现代化（Transform）及DevOps Agent等服务，将知识连接、安全治理、代码维护直接嵌入代理平台，减少企业自定义集成负担。
ASUS联手NVIDIA推出桌面级AI超算，企业AI控制权从云端向本地急剧转移
ASUS发布基于NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip的ExpertCenter Pro ET900N G3桌面系统，提供20 PFLOPS AI算力与748GB一致内存，可运行近万亿参数模型。同时，Coherent在德州扩建磷化铟工厂保障光互联供应，NVIDIA计划发行200-250亿美元债券筹资。
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。
NVIDIA Blackwell MLPerf六连冠：NVLink与NVFP4定义AI训练新范式
NVIDIA在MLPerf Training 6.0中凭借Blackwell平台全面领先，首次提交所有7个基准测试，包括MoE模型。GB300 NVL72比GB200快1.6x，通过第五代NVLink实现72 GPU一体化，NVFP4低精度训练提升性能。展示了从单机到8192 GPU集群的线性扩展能力。
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携ASUS推桌面级DGX Station：GB300芯片下放，控制点从云转向本地硬件生态
ASUS发布ExpertCenter Pro ET900N G3，基于NVIDIA DGX Station GB300架构，搭载GB300 Grace Blackwell Ultra芯片，提供748GB统一内存和20 PFLOPS AI性能。该桌面级AI超算支持本地LLM微调、推理及AI agent工作负载，通过NVLink-C2C实现高速互连，并集成NVIDIA AI软件栈与NemoClaw框架。
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。
AMD Ryzen AI Halo与Max PRO 400系列：本地运行300B参数模型，但隐性锁定与工程短板并存
AMD发布Ryzen AI Halo开发者平台（128GB统一内存，支持200B参数模型）及Ryzen AI Max PRO 400系列处理器（首款x86客户端运行300B参数模型）。通过统一内存架构、ROCm优化和OEM合作，推动代理AI从云端走向本地，但实际性能受限于共享内存带宽与散热设计。
AMD支持SPEC CPU 2026基准测试，强调开放可信性能评估
AMD发表博客支持即将发布的SPEC CPU 2026行业基准测试，强调在AI时代，开放、可复现的CPU性能评估标准对客户进行基础设施决策至关重要。该新基准更新了应用套件，并加强了对裸金属云环境和并行计算的支持。
AMD与OpenAI将MRC网络协议贡献给OCP，推进AI网络规模化
AMD与OpenAI、微软等合作，将专为大规模AI训练设计的网络协议MRC（多路径可靠连接）贡献给开放计算项目OCP。AMD不仅是协议规范的共同制定者，其可编程的Pensando DPU/NIC产品已率先实现MRC的部署与验证，旨在将网络从性能瓶颈转变为弹性、可适应的AI基础设施层。
AMD联合OpenAI发布下一代AI训练网络传输协议MRC
AMD联合OpenAI、微软等行业领导者发布Multipath Reliable Connection（MRC）协议规范，旨在解决RoCEv2在超大规模AI训练集群中的性能瓶颈。该协议通过智能包喷洒、选择性重传和网络信号拥塞控制等机制，提升网络带宽利用率和训练任务弹性。
AMD联合戴尔展示企业AI异构计算战略
AMD在戴尔技术世界大会上强调其异构计算产品组合，旨在为不同企业AI负载匹配合适的算力，并突出硬件安全与可管理性。此举标志着AI基础设施正从通用方案转向针对具体场景的精细化部署。
AMD提出AI基础设施网络架构新范式：从无损网络转向智能端点
AMD发布博客，提出构建大规模AI基础设施的七个关键问题，核心观点是传统无损以太网或InfiniBand架构存在成本与复杂性瓶颈。其主张将网络智能和可靠性功能从昂贵的专用交换机转移到智能网卡（NIC）上，在标准（可能有损）以太网上实现可靠传输，以降低总拥有成本并简化运营。