2026年7月8日,Prime Intellect宣布完成1.3亿美元A轮融资,由Radical Ventures领投,NVIDIA Ventures、Intel Capital、Dell Technologies Capital及现有投资方参投,累计融资超过1.5亿美元。公司称其开源超级智能栈覆盖计算、大规模强化学习、环境、沙箱、评测与部署,客户超过6000家,年化收入已超过1亿美元。文中还提到,Ramp使用其后训练栈训练的35B模型在表格搜索任务上超过Opus,速度比Haiku快27%且成本更低。
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2026年5月6日,SpaceXAI与Anthropic签署算力合作协议,SpaceXAI将向Anthropic提供Colossus 1超级计算机的算力访问。据xAI News报道,Colossus 1配备超过220,000块NVIDIA GPU,包含H100、H200和下一代GB200加速器的密集部署,面向大语言模型、多模态系统和生成式AI的训练、微调与推理。Anthropic还表示有兴趣合作开发数吉瓦级的轨道AI算力容量。目前该合作暂无后续发展事实,状态停留在协议签署及意向表达阶段。
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2025年11月19日,Suno宣布完成2.5亿美元C轮融资,投后估值24.5亿美元。本轮由Menlo Ventures领投,NVentures(NVIDIA旗下风投)、Hallwood Media、Lightspeed和Matrix参投。Suno称过去两年有近1亿人在其平台上创作音乐,资金将用于为专业用户提供更复杂的工具、优化普通创作者的体验,并建设创作者、听众与音乐社区共同参与的生态。
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Cohere 于 2026 年 10 月 29 日宣布 E 轮融资首次交割，目标融资至多 70 亿加元，对应估值 357 亿加元，由 Schwarz Group 旗下公司领投，Bell Ventures、Bullhound Capital 和加拿大政府作为新投资方加入。Cohere 称这是加拿大科技公司规模最大的私募融资，资金将用于推进模型与产品路线图、面向受监管行业的垂直化 AI 方案以及长期算力基础设施。公司还披露截至 2026 年 Q3 的年度经常性收入同比增长 165%，全球客户增至 300 家。
拿大政府作为新投资方加入。 融资条款与领投方 Cohere为受监管行业和政府提供主权AI系统，该公司称此轮融资是加拿大科技公司有史以来规模最大的私募融资。公告将Schwarz Group描述为欧洲最大的AI和云基础设施投资者之一，并指出其IT与数字部门Schwarz Digits近期承诺投入数十亿资金用于德国下一代数据中心容量。Inovia Capital、NVIDIA和Prosperity7 Ventures作为现有投资方参与。 “今天我们宣布E轮融资的首次交割，这是一轮创纪录的融资，是加拿大历史上规模最大的私募融资，”Cohere首席执行官兼联合创始人Aidan Gomez表示。Gomez称，联邦政府的参与凸显了加拿大在全球AI发展中的领导地位，并将此次融资称为公司母国的历史性事件。 资金用途与已披露增长 首席财务官Francois Chadwick表示，Cohere将利用这笔资金推进其建模和产品路线图，为受监管行业开发完全垂直化的AI解决方案，并投资于训练前沿级企业模型所需的长期算力基础设施。他表示，公司将继续在北美、EMEA和APAC地区扩张，以满足客户需求。 Cohere报告
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英伟达向 Meta 的 Muse 智能体及 Muse 系列模型投资 30 亿美元，双方宣布 Muse 模型（Wonder 和 Wonder Full）与智能体将运行在英伟达基础设施上。Meta 计划扩大部署英伟达硬件，包括为下一代 AI 智能体使用 Vera Rubin 和 Vera CPU，双方还在探讨用英伟达 OpenShell 参考架构做智能体安全。Meta 的消费级 Muse 智能体自 9 月 8 日推出以来下载量达 1090 万，日活 250 万，但尚未成为盈利引擎。
，如果 Meta 和英伟达深化软件合作——同意使用 OpenShell 帮助确保 Muse 安全地处于合适环境中，并限制其对真实凭据的访问——这可能带来更深入的整合。 “对此的需求可能非常可观，英伟达正将自己定位为该基础设施的供应商，同时也在与 Meta 创建软件整合，连同 OpenShell 和一系列英伟达软件，”他说。其他英伟达软件包括监控智能体行为的 Nvidia Sentry。 Nag 继续说，虽然 Muse 目前主要面向消费者和小型企业，但其持续走红可能延伸至企业领域，因为存在一个明显模式：许多员工“将他们的消费行为带入工作场所”。如果这种情况发生，英伟达将从中受益。 “他们拥有大量工程资源，可帮助推动因 Muse 在消费领域被采用而产生的未来计算需求，随后这种需求会渗透到企业领域，”Nag 说。 相关报道：提示：企业管控跟不上 AI 智能体的步伐 但仍不确定的是，尤其是围绕智能体 AI 系统日益加剧的安全担忧，像 Muse 这样的个人 AI 智能体能否赚钱。尽管广受欢迎，Meta 尚未让该智能体成为盈利引擎。 目前也不清楚 Meta 在这笔投资中承担哪些义务。 “Meta
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WIRED 报道，生成式 AI 正在把形式化验证推向商业化，&Truth 已融资 7000 万美元并公开上线，Harmonic 累计融资 2.95 亿美元，其数学 AI 智能体 Aristotle 支持验证 C 代码和 Verilog 硬件设计。斯坦福研究者 Chuyue Sun 用 AI 工具在不到半天、花费不到 500 美元完成一项工程项目，而三位专家手工完成同一工作用了五个月。报道同时指出该技术仍处原型阶段，客户付费意愿和采用方式不明，Antithesis 的 Will Wilson 称形式化验证是“陷阱”，只能提供部分保证。
uth已从投资者处筹集7000万美元，目标是最终能够验证任何编程语言。竞争对手Harmonic由Robinhood CEO Vlad Tenev联合创立，已获得2.95亿美元融资，本周宣布其专注于数学的AI智能体Aristotle支持验证用C语言编写的软件和用Verilog编写的硬件设计。该公司正在与潜在用户评估这项技术，包括芯片制造商Tensordyne和Nvidia，后者的风险投资部门是该初创公司的投资者之一。 就在上周，Anthropic与验证初创公司Theorem联合宣布，他们利用AI协助发现了开源软件中的缺陷，而这些缺陷是数万亿次测试都未能检测到的。他们还为Claude推出了一款附加组件，以帮助其他开发者进行验证。初始项目的成本未予披露。 最大的愿景是这样一个未来：软件运行更可靠，安全问题更少。但AI能否将形式化验证从NASA和Apple等组织中最关键的系统推广到广泛使用，仍是一个悬而未决的问题。 这项技术仍处于原型阶段。尽管需求很高，但客户愿意支付多少以及他们偏好如何采用这项技术尚不清楚。形式化验证依赖于对计算机和人如何与软件交互做出假设，一些专家对其捕捉由用户错误和硬件故
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天数智芯在10月28日媒体开放日首次开放天垓300实机演示，称其在GLM-5.3等大语言模型及文生图、文生视频场景的对比测试中整体表现优于H200。训练方面，基于Qwen3-32B的8卡整机FP8精度演示中，天垓300每卡有效吞吐达到H100的1.33倍。天垓300于今年7月世界人工智能大会发布，配备144GB显存，其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降低约40%。
国产GPU迈出一大步！天数智芯天垓300实测反超NVIDIA H200快科技下载客户端 独家抢先看2026年10月29日 09:55:55 来自河南Updated 2026年10月29日 10:02:25 快科技10月29日消息，据报道，在天数智芯10月28日举办的从模型到世界2026媒体开放日活动，旗下新一代AI芯片天垓300首次面向媒体开放实机演示。 活动现场开放天垓300实机演示，接受与H200在GLM-5.3等大语言模型、文生图、文生视频场景的对比测试，天垓300整体表现均优于H200。 训练方面，在基于Qwen3-32B模型的8卡整机FP8精度训练演示中，天垓300每卡有效吞吐达到H100的1.33倍。 天垓300于今年7月世界人工智能大会上正式发布，采用天数天枢架构，集成新一代Tensor Core，配备144GB显存，原生支持标量、矢量、张量三类计算模式，覆盖FP4、FP8、FP16、BF16等多种数据精度，并支持高速片间互联。 上海仪电今年7月完成的第三方实测显示，在大模型典型的PD分离部署下，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
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微软 9 月季度资本开支（含融资租赁）为 452 亿美元，比分析师预期的 517 亿美元少 65 亿美元，但仍同比增长约 30%。CFO Amy Hood 将差额归因于第三方数据中心容量交付延迟，相关设施预计在微软下半财年上线，同时把 2026 自然年支出预期从 1750 亿美元下调至 1700 亿美元。微软当季新增 24 个数据中心，并自 2023 年以来与 CoreWeave、Nebius、Nscale 签约超过 800 亿美元；Azure 收入增长 48% 至 332 亿美元。
上涨。 微软本季度新增了24个数据中心，但它也依赖较小的云运营商。据《金融时报》报道，自2023年以来，它已与CoreWeave、Nebius和Nscale签署了超过800亿美元的合同。 一些项目正陷入困境。微软最近因电力限制放弃了一项Nscale容量协议，而Nebius在新泽西州的一处设施进展慢于预期。 这类问题并非微软独有。亚马逊正在囤积价值数十亿美元的Nvidia机架，因为一些设施缺乏运行它们所需的电力。其今年约2200亿美元的资本支出预算，比微软修订后的预期高出500亿美元。 与此同时，Alphabet维持其1950亿至2050亿美元的年度预算。它在9月季度支出了514亿美元，同样低于预期，并预计明年支出将大幅增加。其季度自由现金流为负91亿美元，延续了谷歌7月报告首个季度自由现金流为负以来的趋势。 Azure为微软的巨额账单提供了一些理由。收入增长48%至332亿美元，而公司的自由现金流仍为正，达186亿美元。 在加大支出之际，微软继续削减员工成本，包括向多达6万名员工提供买断方案。 与此同时，Alphabet维持其1950亿至2050亿美元的年度预算。它在9月季度支出了51
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Google 的 TPU 将首次在 Google 之外的超大规模云上运行，Oracle 将从 2027 日历年起部署容量，并在数年内逐步扩大。Oracle 提供电力、冷却和数据中心网络，其 Acceleron 网络把 TPU 集群连接到 Oracle 的数据库和存储，让企业无需跨云传输即可在数据旁微调和部署模型。Google 称第八代 TPU 单芯片 FP4 算力最高 12.6 PFLOPS，大规模训练时集群有效工作时间超过 97%，低延迟服务每美元性能提升最高 80%；其开源 TorchTPU 栈可让现有 PyTorch 代码及 vLLM、SGLang 等工具无需改写模型即可运行在 TPU 上。
Google 的 TPU 将首次在 Google 之外的超大规模云上运行，Oracle 将从 2027 日历年起部署容量，并在数年内逐步扩大。 Oracle 提供电力、冷却和数据中心网络，其 Acceleron 网络将 TPU 集群连接到 Oracle 数据库和存储，使企业无需跨云传输即可在自身数据旁微调和部署模型。 Google 声称其第八代 TPU 单芯片 FP4 算力最高可达 12.6 PFLOPS，在大规模训练中集群有效工作时间超过 97%，低延迟服务的每美元性能提升最高可达 80%。 Google 表示，其开源 TorchTPU 栈可让现有 PyTorch 代码以及 vLLM、SGLang 等工具无需改写模型即可在 TPU 上运行，从而降低将工作负载从 NVIDIA GPU 迁移过来的成本。 这笔交易将 Google 把 TPU 销售到自家云之外的努力——该努力始于今年早些时候向较小规模供应商的销售——推进到直接与超大规模云厂商竞争。
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Anthropic 于 2026 年 10 月 27 日发布生命科学进展更新，披露与 BigHat Biosciences、Bristol Myers Squibb、Divergence Labs、Enveda、Generate Biomedicines 和 The Column Group 六家机构的合作早期结果，以及首个自研药物项目。Generate 的六名科学家用 Claude Code 搭建智能体系统，从 186 个 CAR T 细胞疗法信号域重设计中选出候选，其中一个设计比标准版本短约 70%，实验室测试中细胞表面受体数量约为原来的 10 倍。Divergence Labs 称 Claude 在约 2,750 小时 H100 算力下生成约 35,000 个抗体设计，91 个测试的 disruptor 设计中有 20 个可测量地剥离已结合的 IgE。Enveda 用 Claude 审阅 1,061 页生产批记录，将审查时间从 25.9 小时降至 2.8 小时，并称研究性新药申请 Module 2 的起草从约三个月缩短到四小时。Anthropic 强调这些结果仍处早期、多为临床前阶段，尚未在患者中验证安全性和有效性。
结果，尚未在患者中测试安全性和有效性，下一步将进行小鼠模型测试并制定实体瘤靶点策略。 Divergence Labs 是一家成立于 2025 年的生物技术公司，正在设计一种食物过敏药物，采用双臂抗体设计，旨在既中和游离的 IgE，又剥离已与免疫细胞结合的 IgE。Anthropic 报告称，Claude 在 22 段自主工作时段中共计约 2,750 小时的 Nvidia H100 GPU 计算时间内，生成了约 35,000 个抗体设计。Divergence 报告称两个臂均取得早期命中：在 91 个测试的 disruptor 设计中有 20 个可测量地剥离了已结合的 IgE，其中三个在患者可实际接受的浓度下似乎优于已获批药物 Xolair；在 57 个测试的 anchor 设计中有三个与 IgE 结合。据报告，从构思到获得实验室结果，disruptor 臂耗时约三周，anchor 臂耗时约四周半，而此前同类工作最长需要九个月。Divergence 团队也指出了局限，发现 Claude 在决定是进一步研究某个结果还是继续推进方面，不如人类操作者务实，并表示这些结果距离成为一种新药还很遥远。
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Oracle 在 Oracle AI World 2026 主题演讲中宣布，将把 Google 自研的 AI 芯片 Google TPU 引入 Oracle Cloud Infrastructure，并计划于 2027 年开始提供 Google TPU 服务。Oracle 表示将为大规模部署提供电力、冷却和数据中心内网络等配套。文章还提到 Google Cloud 上周开源了让 PyTorch 原生支持 TPU 的 TorchTPU。
Cloud上为大规模部署该Google TPU提供电力、冷却、数据中心内网络等。 Oracle Cloud上的Google TPU预计于2027年开始提供。 Oracle Cloud引入Google TPU的原因 甲骨文在云市场上正拼命追赶领先的AWS、Microsoft Azure、Google Cloud。 在当前快速增长的AI市场中，这三家公司不仅使用NVIDIA的GPU，还各自推出自研AI处理器以构建独特价值，在此背景下，甲骨文与Google联手，使Oracle Cloud也能为客户提供NVIDIA以外的AI处理器选项，对于旨在提供擅长AI处理的云基础设施的甲骨文而言，可以说是合理的战略。 另一方面，Google Cloud正致力于强化Google TPU，以打破NVIDIA在AI处理器市场的堡垒。 因此，不仅能在自家的Google Cloud上，还能在Oracle Cloud上部署Google TPU，对于扩大Google TPU的使用而言无疑是理想的。 Google Cloud上周以开源方式发布了“TorchTPU”，使机器学习和AI处理中具有代表性的库PyTorch原生支
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PyTorch Conference North America 2026 于 10 月 20–21 日在圣何塞举行，吸引 3500 多名参会者，聚焦加速开放智能及 PyTorch、vLLM、DeepSpeed、Ray、Helion、Safetensors 等项目。会上公布了 Google 与 Meta 合作的 TorchTPU 原生 PyTorch TPU 后端，以及面向 AWS Trainium 的 TorchNeuron 原生后端，后者于 10 月 20 日以 Apache 2.0 进入公开测试。Shopify 分享了用 PyTorch 与 vLLM 构建持续学习循环的案例，称其每天将生产故障压缩进模型权重，服务成本降低 96%。
Titan 在其 5D 并行栈中扩展了模型支持，并通过 TitanRL 引入了强化学习。TitanRL 在预训练、后训练以及在 vLLM 内执行时保持相同的模型实现，支持异步 rollout，并为训练和生成提供多种并行形式。此次更新还涵盖了性能改进、FlexShard、基于图的训练、分布式通信和检查点。 阅读 TorchTitan 更新。 Helion 与 NVIDIA CompileIQ Helion 与 NVIDIA CompileIQ 的集成将编译器控制项加入内核自动调优搜索。开发者可以在内核配置（如 tile 大小和 warp 数量）之外评估 Advanced Control Files，进行离线调优，并固定所选配置。编译器默认值仍是搜索中的一个候选。 阅读关于 Helion 与 NVIDIA CompileIQ 的内容。 Arm Cortex-M CPU 上的 ExecuTorch ExecuTorch 现在提供了从 PyTorch 训练到设备端推理的直接路径。Cortex-M 后端使 PyTorch 模型能够在 Arm Cortex-M CPU 上直接运行，并借助 Arm
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SemiAnalysis 称英伟达拒绝部分采用 AMD GPU、TPU 等第三方芯片的 neocloud 厂商参加 GTC Berlin，以此施压其减少采用竞品硬件。报道提到超大规模云厂商因采购量更大未受同样对待，部分 neocloud 已低调部署 AMD 方案以规避压力。SemiAnalysis 今年早些时候还称英伟达会推迟向这类厂商分配新芯片，并影响其 IPO 与融资支持；也有观察者认为英伟达有权决定自家会议的邀请名单。
Rumor mill: Analysts with SemiAnalysis have uncovered what could be another troubling trend in the AI hardware industry. Nvidia is reportedly retaliating against some "neocloud" providers for integrating GPUs and other chips from rival manufacturers into their cloud offerings. SemiAnalysis' latest "shocking" rumor allegedly confirms what the firm had already revealed in June. Several neocloud providers have reportedly been denied access to GTC Berlin, Nvidia's upcoming conference covering AI, GP
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中国商务部和科技部于10月16日发布2026年第48号公告，拟在《中国禁止出口限制出口技术目录》中新增40项条目，其中14项为禁止出口、26项为限制出口，并即日起对全部新增技术实行出口前登记。草案对前沿模型设定≥10^26 FLOP、≥2T参数或达到全球领先水平三条门槛，同时覆盖AI芯片设计、存储芯片、万卡级集群、智能体、AIGC检测工具、训练数据和网络攻防能力；开源、自建海外数据中心、海外流片等场景可走即报即出通道。意见征集期至11月15日。
could have a comparative advantage include wiring many weaker chips into superPoDs like Huawei’s CloudMatrix 384, engineering systems to keep running through failures, and mixing Nvidia and domestic fleets as one. This corresponds directly to this announcement’s proposed restriction on the export of technology relating to large clusters (≥10,000 AI accelerators) with either fast interconnect (≥800 GB/s), fast recovery from failures (≤120 s), high scaling efficiency (≥98%), or unified scheduling
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AMD与Intel宣布将各自针对PyTorch的x86 CPU优化工作统一整合进开源深度学习加速库oneDNN，AMD把自研ZenDNN并入其中，并以指导成员身份加入Linux基金会旗下的UXL基金会。整合后开发者只需对接一套接口，即可同时获得AMD EPYC与Intel Xeon的底层优化。双方还在共同开发面向矩阵乘法的下一代x86指令集扩展ACE，计划通过后续oneDNN版本逐步集成到PyTorch。
阵营在指令集架构（ISA）层面的一次自我革新，用统一的底层指令定义，去匹配AI工作负载的新需求。 x86必须在ARM攻势前守住软件生态 从宏观的角度看，这次合作更多是补全自身的防御短板。Arm在今年10月刚发布了AGI CPU，并联合Fujitsu、Meta、OpenAI推出了新的CPU评测方法论，声称其方案在每机架性能上可达主流x86服务器处理器的2倍。而NVIDIA也在5月发布了定位为“Agent CPU”的Vera处理器，宣称比x86方案任务完成速度快1.8倍。市场研究机构的预测更不乐观：到2030年ARM定制/ASIC在服务器CPU价值份额中的占比预计将达到约37%，而Intel和AMD各约28%。 ARM阵营的差异化竞争，不再只拼硬件性能，而是围绕“为AI从头打造”的新故事展开，从最底层的指令集到上层软件栈实现系统性重塑。面对这种攻势，x86阵营最不能输的就是开发者生态。如果开发者需要为AMD和Intel分别维护两套AI优化代码，迁移到ARM平台的成本优势就会变得更加诱人。而把oneDNN统一为默认路径，则等于告诉开发者：你在x86上写的AI代码，AMD和Intel都能跑，而
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据行业消息，Groq 计划在下一代推理芯片中堆叠 DRAM，以绕开片上 SRAM 容量过小的问题。当前 Groq 3 LPU 的 500MB 片上 SRAM 带宽达 150TB/s，约为 Rubin GPU HBM 带宽的 7 倍，但 256 芯片整机架仅 128GB，低于单块 Rubin GPU 的 288GB。报道中的 3DS 方案通过硅通孔垂直连接 DRAM 裸片并保留标准 DRAM 接口，主要按普通 DRAM 速度增加容量；此前供应链消息还提到 SK Hynix DRAM 以混合键合直接贴合逻辑裸片。Groq 尚未公布该设计，Cerebras 也计划在 CS-6 晶圆上堆叠 DRAM。
Groq plans to stack DRAM in its next inference chip to get around SRAM’s small capacity, industry sources say. Nvidia paid $20B last December to license Groq’s technology and hire its leaders, so this chip is effectively Nvidia’s next LPU. The big deal here is that, each generated token requires reading the model’s weights from memory, so bandwidth sets speed. The big deal here is that each generated token requires reading the model’s weights from memory, so bandwidth sets speed. Today’s Groq 3
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据路透社报道，OpenAI 正加速推进 300 亿美元融资，估值可能超过 1.4 万亿美元，软银、MGX 等现有投资方在洽谈参与。OpenAI 向投资者称年化收入已达 500 亿美元，并预计 2026 年底升至 700 亿美元；其上一次估值是 2026 年 3 月的 8520 亿美元。报道同时提到 Anthropic 预计 11 月中旬 IPO，估值最高或达 2 万亿美元，其 2026 年第三季度收入为 168 亿美元，上半年算力与基础设施支出近 90 亿美元。
on Microsoft services. These commitments apply regardless of how much computing capacity the company ultimately uses. Anthropic has also agreed to spend up to $86 billion renting NVIDIA chips through AI infrastructure providers Nscale and Lambda, with the agreements extending into 2033 and 2034, respectively. Anthropic’s infrastructure commitments exceed $600 billion, including more than $160 billion tied to leasing Google chips through an arrangement involving Broadcom, according to WSJ. The c
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SpaceX 第三季度财报显示，向 Anthropic、Google 等客户出租算力的 Super Intelligence 业务收入 76 亿美元，接近上季度 25.6 亿美元的三倍，超过 Starlink 的 52 亿美元成为最大收入来源，其中 6.08 亿美元来自新收购的 Cursor。当季净利润 44 亿美元、营收 146 亿美元，同比增长 161%，但 2026 年前 9 个月仍净亏损 4.13 亿美元。第三季度资本支出 196 亿美元，其中 AI 业务 164 亿美元，预计第四季度为 350 亿至 400 亿美元；截至 9 月底算力容量 1.7GW，年底预计达 2.5GW 至 3GW。
e as AI models improve. Musk is working from Memphis: Musk said he often spends 4 days a week in Memphis bringing the Colossus II supercomputer online, as SpaceX adds roughly 200K Nvidia GB300 chips a month. Compute capacity stood at 1.7GW at the end of September, SpaceX expects 2.5GW to 3GW by year-end, and Musk said he is confident of adding 10GW during 2027. Louisiana launches are expected by 2029: SpaceX recently announced plans for a $100B spaceport in Louisiana, and Musk said the internal
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Arda Industries 以 2.32 亿美元融资正式亮相，Accel、Altimeter、Founders Fund 和 Khosla Ventures 领投，XYZ Venture Capital、8VC、SVAngel 和 Felicis 参投。公司由前 OpenAI 首席研究官 Bob McGrew 担任联合创始人兼 CEO，平台可让用户上传产品蓝图后自动规划产线、确定使用哪些机器人并生成可视化作业指导。目前客户集中在国防和数据中心电子领域，Anduril 用它优化产线，公司长期计划进入消费电子市场并开发能在数天内适配新设备的 AI 智能体。
万名精英技术专业人士。我们全新的专有 theCUBE AI Video Cloud 正在受众互动领域开辟新天地，利用 theCUBEai.com 神经网络帮助技术公司做出数据驱动的决策，并始终站在行业对话的前沿。 最新报道 AI 基础设施管理软件初创公司 ASI 融资 3.25 亿美元，估值达 30 亿美元 Google 推出 TorchTPU，力图打破 Nvidia 对 AI 算力的垄断 SpaceX 股价飙升，Elon Musk 公布碾压预期的盈利和营收 Elon Musk 在战火中的乌克兰限速 Starlink Eka Robotics 以 14.5 亿美元估值融资 1.5 亿美元，开发可感知力的机械手 OpenAI 收购 Orchestra Bio，将 AI 智能体引入药物研发 最新报道 AI 基础设施管理软件初创公司 ASI 融资 3.25 亿美元，估值达 30 亿美元 AI - 作者 MIKE WHEATLEY . 48 分钟前 Google 推出 TorchTPU，力图打破 Nvidia 对 AI 算力的垄断 AI - 作者 MIKE WHEATLEY . 1 小时前
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SpaceX 公布第三季度财报，调整后每股收益 45 美分，远超华尔街预期的 13 美分，营收同比增长 161% 至 146 亿美元，净利润 44 亿美元，实现首次盈利。收购 xAI 后，AI 业务成为最大收入来源，本季度收入从去年同期的 8.13 亿美元增至 75.6 亿美元，公司还在该季度完成了对 AI 编码初创公司 Cursor 的 600 亿美元收购。财报发布后股价盘后上涨超过 8%，马斯克在电话会上表示 SpaceX 与 Tesla 合并是个好主意，并称两家公司董事会已成立特别委员会评估合并可行性。
ceX wrapped up its $60 billion acquisition of the AI coding startup Cursor during the quarter. The health of SpaceX’s AI business sparked a jump in the shares of companies such as Nvidia Corp. and Intel Corp., up 2% and 3% respectively, as well as neocloud providers like CoreWeave Inc. and Nebius Group N.V., which gained 5% and 6%, respectively. In the video, Musk laid out some ambitious goals for increasing the company’s data center capacity, saying he wants to grow it to 20 gigawatts by the en
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