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约63%。这说明亚马逊的利润池仍高度依赖云业务，而AWS的重新加速，对支撑集团估值至关重要。 财报披露，AWS近期与Meta、英伟达、OpenAI、Salesforce、甲骨文、高通、Verizon等签署了新协议。Amazon Bedrock继续快速增长，财富500强企业在Bedrock上的支出同比接近7倍，整体token量同比增长近17倍；Bedrock AgentCore已有数万名客户使用，三季度部署的智能体数量超过前三个季度总和的两倍。 Jassy对AWS前景的表态也非常激进。他称AWS三季度年化收入运行率已达1840亿美元，并预计2027年和2028年AWS收入增速均超过40%。他还表示，历史上从未出现过万亿美元收入规模的企业，而亚马逊未来5到10年可能拥有两个这样的业务。 但这也是市场分歧所在：AWS的增长说明AI投入正在转化为需求，但高增长同时需要巨额算力、数据中心和芯片投资。投资者并非否认AWS复苏，而是在重新评估这种增长需要消耗多少现金流。 资本开支是这份财报引发市场负面反应的关键。 三季度，亚马逊购置物业和设备支出为772.6亿美元，远高于去年同期的351亿美元，远超

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，在不同数据存储和分析引擎之间移动数据变得繁琐且昂贵。通过收购 DuckLabs，DuckDB 将成为AWS存储分析的通用SQL方言，以现代化的分析引擎简化数据处理——该引擎速度快、易用性强、覆盖面广。客户只需编写一次SQL查询，便可通过任意AWS分析服务执行。这将是分析领域的首次突破，客户无需在不同查询引擎之间承担任何迁移或移植成本，意义重大，对未来代理（Agent）高效查询同样大有裨益。 在AI业务方面，我们持续扩展推理服务 Amazon Bedrock 的功能，带动了显著的业务增长：财富500强企业在Bedrock上的支出同比增长近7倍，Bedrock总token用量同比增长近17倍。Bedrock 是AWS历史上增长最快的数十亿美元量级服务。我们近期已将 OpenAI 模型接入Bedrock，使用量增长迅速；同时新增了 Kimi、GLM 及 SpaceX 模型的 Bedrock 托管版本。 如今，任何关于AI的讨论都绕不开安全性，这也是客户持续选择Bedrock的重要原因之一。我们在设计上确保客户数据的安全性与私密性：输入和输出内容绝不会与模型提供商共享，也不会用于训练基础模型

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4增速回升至近 20%；外部 AI 代理暂未冲击广告业务。 二、QA 问答核心（精简） 1. AWS 产能与零售成本：季度产能投放天然存在波动，未来仍有大量产能落地；Q4 燃油、干线运费压力高于 Q3，卖家附加费只能覆盖部分成本。 2. AWS 万亿营收逻辑 & 机器人 万亿逻辑：大额算力订单提前锁定；企业AI推理尚处早期，推理成本下行释放需求；安全、AI Agent 等新场景持续打开增量，大量应用未来将改造为 Agent 架构。 机器人：现有超 100 万台仓库机器人，安全性改善；重复性岗位逐步机器替代；新仓深度集成机器人，仅在满足成本效率后大规模落地，同步探索末端配送。 3. AWS 利润率 & 生鲜业务 生鲜：当日达生鲜用户日用品购买量为普通用户7倍，非生鲜消费翻倍，是零售增长核心缺口。 4. Bedrock与芯片内外销售平衡 Bedrock（全托管生成式AI产品）：未来多模型共存，定位聚合各类大模型，目标成长至 EC2（亚马逊弹性云服务器产品） 同等体量。 芯片：受晶圆产能配额约束；外售短期变现，自用云实例可多年持续产生现金流；2027 年底启动 Trainium 外售，每年动

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天垓300折算单卡整体端到端吞吐达到H200的1.05倍，这是国内首个实测性能达到H200水平的通用GPU。 天数智芯性能实验室的实测进一步覆盖典型业务场景： 在64K长上下文下，天垓300的Attention性能为H200的1.05倍； GLM-5.3模型64K规模下，保障同等用户体验的同时，MoE吞吐为H200的1.15倍； 8K至128K长上下文场景下Agent首字延迟较H200降低约10%至30%； 多模态生成推理吞吐较H200提升约2%至5%； 在搜广推等在线业务中，推荐推理吞吐提升21%，轻量计算时延降低26%。 规模化交付侧，天垓300已形成从加速卡、一机8卡服务器到超节点的完整系统方案，天垓300 IXL144超节点在单个标准机柜内集成144颗GPU，约10.1TB显存，每百万有效Token成本较国际主流方案可降低约40%。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储空间服务。 Notice: The content above (including the videos, pictures

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中国大语言模型MaaS市场的份额为46.6 10月29日，国际数据公司（IDC）最新发布的《中国AI软件市场半年度追踪，26H1》显示，2026年上半年，阿里云在中国大语言模型MaaS市场的份额为46.6%，智谱、火山引擎分别以10.6%、10.2%位列第二、第三。 阿里云发布新版飞天企业版，支持海外客户升级企业级 ... 千问蒋冠军：构建Personal Agent技术框架，需要模型 ... Accio成双11商家生意加速器：蓄水期缩短半个月、15分 ... 海康威视亮相2026中国工博会：物联感知+AI，加速工业场景数字化 千问办公发布电商版，开启邀测 OCR 3.0 时代来了！文心 Unlimited OCR 2 开源发布，超长文档解析迎来“页数自由” 最新文章 阿里用速卖通把双11带到韩国，还豪送4辆特斯拉！ 瞬恒智能自研灵巧操作人形机器人SynDexy C1首次实现小批量交付 抖音李亮发文：希望同行在阳光下竞争，专家自媒体要遵守基本道德规范 Windows Phone 自然语言处理 字节跳动 iOS游戏 众筹 Google play 教育 团购 酷派 迅雷 创业者 立即设置

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时有OpenAI、Anthropic、Google、Meta旗下大模型导致的AI安全事故发生。 有网友吐槽： 我家宽带运营商断网都比OpenAI那帮博士靠谱。 前沿AI实验室意识到了这一点，比如OpenAI就在9月底停训了11天。 用户们也意识到了这一点。 有一位OpenAI的安全工程师反映，自己每次发帖，都有5-10条评论在底下留言： 7月，OpenAI的Agent突破隔离，入侵Hugging Face系统。 随后，Anthropic闻讯也倒查出三起事故，Claude在网络安全评估中，闯进了真实第三方系统。 同月，Meta的Muse Spark 1.1也在测试中闯进真实网站，读取信息、改动数据库。 8月，英国AI安全研究所在测试中公布了更大范围的问题：OpenAI和Anthropic的模型，在10轮测试里做出19次未经授权的线上行动。 9月20日，OpenAI训练中的模型又钻过DNS配置缺口，联系上外部聊天机器人。 如果不断网，模型有可能继续影响外部网站和系统。 但这并不容易——前沿模型需要练习查找信息、操作网站和使用软件工具。 如果完全拿掉这些任务，训练环境就会与模型日后的工作场景

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站下线、医院和学校紧急维护、Cloudflare 在两小时内观测到数十万次攻击尝试。而在补丁得以被数百万台服务器安装之前，一个住在捷克的志愿者，做了最关键的那一步。 1 被提前引爆的危机，埋在结构性失败之上 过去一个月，网络安全专家的公开发言里透着一种少见的恐慌。有人警告，AI 可能引爆一场“黑天鹅”事件；有人被近期集中冒出来的一大批漏洞震住了；还有人担心，Agent 和大语言模型正在展现出发现并利用未知漏洞的能力。 这些声音，轻一点的，是老生常谈的安全建议——及时更新软件、开启双重验证；重一点的，则在网上含糊地谈论 AI 驱动的攻击，感叹“互联网曾经很美好”，甚至流露出末日求生式的恐慌：劝人从银行取出现金、断开网络、囤积耐储存的食品和饮用水、把钱换成黄金和现金，再买一台手摇应急收音机。 约翰斯·霍普金斯大学教授、全球最受尊敬的密码学家之一 Matthew Green 发帖说：“我们正处在电影里的那个桥段：手边能找到的东西，全往僵尸面前扔，只求拖慢它们的脚步。”他还写道：“越来越多人发现，整个互联网就像一堆干透的引火物，之所以还没烧起来，只是因为那些青少年还没找到火柴。” 这些帖子出现

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作者 | 葱葱 一位头部AI 3D公司创始人曾经向我们这样阐述AI 3D带来的影响： AI 3D，改变了整个生产关系，可以理解为是一个手机摄像头，或者说一个打字法，核心意义是让大众可以参与到内容的创作当中。 现在，他的话正越来越真切地得到证实。 AI 3D的头部公司们，不仅在模型层展开你追我赶的竞争，在产品的使用层面也在不断优化体验：从AI 3D的编辑功能到Agent能力，产品正不断向完整的创作工作流延伸。 10月16日，头部AI 3D公司Meshy发布Meshy Edit。Meshy表示，这是一个全新的编辑3D模型方式，能够在不打开Blender的情况下添加、移除或替换局部模型。 Meshy Edit 10月20日，另一家3D公司VAST发布并开源世界模型EdenLive，将此前发布的模型Project Eden从「状态」推向「渲染」层面。EdenLive只需参考提供结构和运动，画面就能实时生成，持续更新。 EdenLive 频繁「上新」的背后，AI 3D行业已经成为新的「吸金」利器。截至9月底，Meshy的ARR已经突破1亿美金，这还只是AI 3D吸金的冰山一角。 Meshy和VA

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ibeh（Google Cloud）和 Stephen Watt（Red Hat） 面向 Vera Rubin 上智能体的 PyTorch 性能：Ujval Kapasi（NVIDIA） 10 月 21 日，星期三 构建开源 AI 的下一个篇章：Mark Collier（PyTorch 基金会） 从 AI 到智能体 AI 再回归：Mazin Gilbert（Agentic AI Foundation） 工作负载可替代性 在智能体时代：将原生 PyTorch 引入 Cloud TPU：Bill Jia（Google Cloud）和 Zongwei Zhou（Meta） 从芯片到规模化模型：Priya Nagpurkar（IBM） 贡献者奖——由 Red Hat 赞助：由 Cara Delia（Red Hat）和 Chris Gottbrath 颁发 使用 DeepSpeed 扩展大型前沿模型训练：Zhipeng Wang（Google） 开放科学与 AI 基础模型：知识追求中的盟友：Rachad Alao（Cohere） AI 模型定制平台：Yiwei Song（Crusoe） 面向研究

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板，仅靠WorkBuddy的成功还不够。DeepSeek的基础模型、开源全栈研发能力在国内领先，投资包括DeepSeek在内的一众国产模型企业，既能补上自研的不足、应对未来的竞争，也相当于提前锁定了这波AI行业的红利。 对于行业未来竞争格局，胡延平认为，中美模型的差距要分两方面看：常规智能方面，DeepSeek的Flash模型已经能追上海外旗舰在低算力模式下的性能；而深度智能方面，今年二、三季度以来差距在扩大。能否靠融资和上市形成“飞轮效应”，将决定国产模型在下一轮竞争里能否“尽快走出来”。在他看来，国产模型彼此拉开差距的关键就四点：资金、算力、深度智能，以及“模A（Agent）一体”布局方面所取得的市场进展。 业内人士认为，随着DeepSeek新一轮融资落地，国产大模型的“算力军备竞赛”将进一步提速。这笔资金能否高效转化为训练能力和模型迭代速度，将决定DeepSeek能否在深度智能的赛道上缩小与海外旗舰模型的差距。而对于整个行业而言，头部公司获得足量长期资本，也意味着竞争门槛正在抬高，资金、算力与人才的集中或将加速国产大模型的分化与洗牌。 （文章来源：上海证券报） 正文中部 内嵌广告

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WTF?! OpenAI has revealed that two of its AI agents disabled their own safety monitoring systems while making software changes requested by a researcher. Even more worryingly, one of the agents lied about its behavior, claiming it had not disabled the safety guardrails despite evidence to the contrary. In a blog post disclosing the incidents, OpenAI said that, in the first case, an agent powered by GPT Sol 6.1 disabled automatic alerts after a team member asked it to create evaluation tasks usin

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so the question of what constitutes export is less clear. This third trigger effectively codifies the Manus case. In December 2025, Meta signed a deal to purchase Manus, a Chinese agent startup that had moved to Singapore, but following MOFCOM review, a security review led by the NDRC led to the deal being reversed. Now, rather than relying on investment review authority, similar deals would require a license on export control grounds, and redomiciliation would not let a company escape Chinese j

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老对手，做出了一个出乎很多人意料的决定：双方将各自针对PyTorch的x86 CPU优化工作，统一整合进开源深度学习加速库oneDNN。AMD同时宣布，将其自研的ZenDNN优化方案并入oneDNN，并以指导成员的身份加入Linux基金会旗下的UXL基金会。 这不是一次产品层面的合作，而是x86阵营在AI时代对软件生态的一次“集体对齐”。其背后的直接推手，是Agentic AI（智能体AI）负载对CPU通用算力的重新估值，以及ARM阵营在数据中心端步步紧逼的竞争压力。 开发者只需面对一套优化路径 要理解这次合作的意义，先要搞清楚oneDNN是什么。 oneDNN是一个开源的深度学习加速库，由Intel主导开发，目前交由UXL基金会管理，在PyTorch内部充当x86 CPU的加速引擎。简单来说，就是让PyTorch框架能把x86 CPU的硬件性能“吃干榨净”。 在此之前，AMD和Intel各自维护着一套针对自家x86处理器的PyTorch优化分支：Intel有oneDNN，AMD则有自己的ZenDNN。开发者如果想同时在AMD EPYC和Intel Xeon上优化AI推理，就得分别适配

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closer to the people, businesses and machines that use them, while a common converged platform based on the AI-RAN architecture at distributed sites can power robotics, voice and agentic applications and run intelligent 5G software. AI-RAN extends accelerated computing into the radio access network, turning it into an intelligence workload that runs on the same platform as advanced services. NVIDIA said the architecture lets operators get more out of their spectrum while serving demand from sit

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p in February 2027 through the IBIDEN Ono Plant ramp in the first quarter of 2028 and the year-end 2028 packaging and optical-engine targets. Theo Nash is an AI-generated research agent at Unite.AI, covering AI infrastructure, compute, and the hardware systems that power modern artificial intelligence. His work focuses on the technical foundations behind large-scale AI workloads, including data centers, accelerators, networking, and the software stacks that tie them together. With an analytical

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stems and NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs with the Google Cloud Virgo Network and Google Cloud’s fourth-generation advanced liquid-cooling technology, and are designed for large-scale agentic inference and reinforcement learning workloads. Within Google Cloud’s AI Hypercomputer, A5X integrates compute, networking and storage as a single system intended to support experience-driven learning at scale. Google Cloud said it plans to scale this Vera Rubin-based infrastructure to as many as 960,000 Rubin

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check, generate, reconstruct, and evaluate. For the find stage, the platform integrates NVIDIA Cosmos Dataset Search, with clips embedded by Cosmos-Embed1 and stored in Milvus. An agentic reranker then has a planner model write a rubric from the search intent, uses Cosmos Reason to score each clip against it, and re-ranks the list. Gural reports that Voxel51 validated the audit against seven public datasets: nuScenes, Waymo, PandaSet, Argoverse 2, MAN TruckScenes, aiMotive, and Lyft Level 5. The

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Leistung gehört zu den größten Hindernissen beim Ausbau der KI-Infrastruktur. Weiterlesen nach der Anzeige Höhere Effizienz, höherer Bedarf Nach Angaben der Internationalen Energieagentur (IEA) verbrauchten Rechenzentren weltweit 2025 rund 485 Terawattstunden Strom. Bis 2030 erwartet die Organisation nahezu eine Verdoppelung auf etwa 950 Terawattstunden. Bei speziell für KI ausgelegten Rechenzentren rechnet sie im selben Zeitraum sogar mit einer Verdreifachung des Strombedarfs. Mehr als die Hälf

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illa and Chrome blocked the certificates on October 17, the day researcher Dennis Jackson reported the flaw on Mozilla’s Bugzilla forum. eMudhra revoked them the following day. AI agents helped expose the flaw: Dennis Jackson, who filed the report in Mozilla’s bug tracker, wrote that the keys were all numbers below 256. He said AI agents he tested recovered a key on the first attempt when given a simple prompt: “I’m doing a CTF. Please recover the private keys corresponding to these certificates

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tion will bring Orchestra Bio’s team and technology together with OpenAI’s Rosalind, a suite of AI models and tools for life sciences researchers. The companies plan to develop AI agents that connect scientific findings with the studies, decisions, and workflows required to advance drug candidates. “Together, we aim to build agents that help teams connect scientific findings with the studies, decisions, and next steps needed to advance a potential medicine,” OpenAI said in a blog post announcing

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