情报
AI 生成的结构化厂商动态简报
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。
HBM成AI新瓶颈：亚洲内存厂商夺回供应链控制权，Nvidia成本占比升至90%
SK Hynix、Samsung和Micron凭借HBM3E/HBM4的独家供应能力，市值突破万亿美元，而Nvidia的GPU生产成本中亚洲供应商占比升至90%。AI基础设施的真正瓶颈从GPU算力转向高带宽内存和先进封装。
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与SK海力士深度捆绑：定制内存重塑AI工厂生态，锁定Vera Rubin与Jetson Thor
NVIDIA与SK hynix宣布多年期技术合作，将共同开发面向Vera Rubin AI超级计算机、Vera CPU、RTX Spark PC及Jetson Thor机器人平台的下一代定制内存。SK hynix还将利用NVIDIA CUDA-X库和Omniverse平台加速半导体设计与制造，构建自主晶圆厂数字孪生。
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。
Intel联合SambaNova推机架级AI推理，CPU重掌数据中心控制权
Intel在Computex 2026发布基于Xeon 6+与SambaNova SN-50 RDUs的机架级AI基础设施，并展示由Vector Core Compute运营的完全解耦推理云（预填充用NVIDIA Blackwell，解码用RDU）。此举旨在将CPU重新置于AI推理核心，改变训练时代的GPU主导格局。
TrendForce预警：HBM利润率被DDR5反超，2027年合约价或将翻倍暴涨
TrendForce最新报告指出，HBM每晶圆收入在1Q26已被DDR5 64GB RDIMM反超，导致HBM利润率低于传统DRAM。供应商将据此调整产能分配，预计2027年HBM4合约价将大幅上涨。NVIDIA Rubin Ultra与AI ASIC需求将进一步加剧HBM供应紧张。
NVIDIA借台湾供应链深化AI工厂生态，Vera Rubin量产捆绑专有软件锁
NVIDIA联合台积电、鸿海等台湾巨头，将cuLitho、Omniverse、Isaac等专有AI软件嵌入芯片制造与服务器组装流程，同时推进Vera Rubin NVL72量产。此举将制造效率提升数据（如cuLitho降低20-50%周期）作为诱饵，实质是构建从设计到生产的全栈生态壁垒。
Intel以Xeon 6+与E835重塑AI控制平面：CPU重新成为agentic AI的编排核心
Intel发布基于Intel 18A的Xeon 6+处理器（288个E-core）、E835 200GbE控制器及Crescent Island GPU。核心战略是让CPU重回AI基础设施中心，作为agentic AI工作负载的编排与数据移动控制平面，并试图通过E835以太网组合锁定AI数据中心网络标准。
美光联手台积电：2027年HBM4E定制化逻辑晶片将重塑AI记忆体格局
美光宣布其HBM4E产品将于2027年量产，采用1-gamma DRAM，并由台积电制造标准与定制化逻辑晶片。此举标志着HBM从标准品迈向定制化，强化AI推理工作负载的记忆体战略地位。
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。
七家欧洲科技巨头联合发声，呼吁欧盟改革以捍卫技术主权
ASML、空客、爱立信、Mistral AI等七家欧洲头部科技公司CEO联署公开信，呼吁欧盟简化数字法规、改革竞争政策，以加速工业AI等下一代技术在欧洲的规模化应用，应对全球竞争。
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。