情报
AI 生成的结构化厂商动态简报
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。
Apple联手Google Gemini重塑Siri：AI模型外包，硬件支持大幅收缩
Apple宣布基于Google Gemini技术重建Siri，推出五个新AFM 3基础模型，其中20B参数多模态模型为最强端侧选项。同时watchOS 27仅支持S9/S10芯片，大幅削减旧设备支持，加速AI功能与硬件绑定，标志着生态位从完全自研转向混合合作。
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。
AMD与Liquid AI探讨从芯片到系统的高效AI架构
AMD CTO与Liquid AI CEO探讨AI架构演进，强调效率是AI从云端向边缘和终端设备扩展的关键。双方认为，通过从芯片到系统的协同设计，可实现低功耗、高响应性的AI推理，支持持续运行的智能体与多模型协同。
AMD将边缘AI架构扩展至太空，定义轨道计算新范式
AMD CTO提出将地面边缘AI的“性能功耗比”与“任务关键可靠性”核心原则，应用于太空计算场景。公司正通过异构计算、开放软件栈和模块化系统设计，为从卫星在轨智能到未来轨道数据中心提供可重复构建的平台基础。
AMD发布IDC白皮书，强调AI PC是企业部署Agentic AI的关键基础设施
AMD发布IDC白皮书，指出超过80%的企业正在规划、试点或部署AI PC，以支持Agentic AI的规模化应用。报告强调，高性能NPU和端侧AI处理对于实现实时、安全的工作流至关重要，标志着企业AI基础设施正从云端向端侧扩展。
AWS与西门子能源深化合作推进数据中心能源解决方案
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。
AMD发布突破性MLPerf 6.0推理结果，展示多节点扩展与多模态能力
AMD在MLPerf Inference 6.0基准测试中，凭借Instinct MI355X GPU在Llama 2 70B和GPT-OSS-120B模型上首次突破每秒100万令牌的推理吞吐量。其提交强调了多节点扩展效率、对新型文本到视频模型（Wan-2.2-t2v）的快速启用，以及广泛的合作伙伴生态系统复现结果。
AWS与TGS达成战略合作，推动能源行业AI与HPC转型
TGS选择AWS作为首选云提供商，利用AWS的高性能计算和生成式AI构建能源勘探解决方案。合作包括现代化TGS Imaging AnyWare平台，部署多模态地下基础模型，并利用AWS Nitro系统确保工作负载安全。
ARM推出AGI CPU芯片，进军AI基础设施市场
ARM于2026年3月推出首款自研AGI CPU生产级芯片，标志着从IP授权模式向完整硅解决方案提供商的战略转型。该芯片专为下一代AI基础设施设计，可能重塑数据中心处理器生态格局。