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据 TrendForce 报道，随着 NVIDIA 开始向 Rubin 过渡，高端 GPU 的交付周期延长了 5 周，达到 45 周，超大规模云服务商的供货优先级高于企业买家。DRAM 以及基板、电容器等组件的供应瓶颈，可能拖慢 Rubin 的产能爬坡。
IT 供应商 Core 4 Solutions 在 eBay 上以 5970 万美元的价格上架了一台退役的 300 机架 AI 超级计算机，配备 9600 块 Nvidia A100 GPU 和 4200 颗 AMD EPYC Rome CPU，可通过 FedEx Ground 免费配送。
Google在芬兰Muhos地区330公顷的森林中非法皆伐25万棵树，用于建设数据中心，且未完成环境影响评估。此事引发芬兰当局下达停工令，并激起全国对AI数据中心建设热潮的愤怒。
文章分析 Nebius 年化收入从19亿美元增长到30亿美元的现象，并与 CoreWeave 股价大跌对比，认为 GPU 云本质是 AI 时代的"房东"生意——租金真实，但扩张依赖借贷与长期租约而非即期收入。
Marvell 发布了一款光子模块，可让 HBM 和 DDR 内存与 GPU 相距最远达 50 米，同时将延迟保持在数百纳秒级别，从而在 AI 集群中实现内存与计算的解耦扩展。
微软将其Azure Maia系统扩展到多吉瓦级部署，将面向生产工作负载的Maia 200与计划于2027年推出的Maia 300区分开来，这引发了关于如何跨代公平比较推理效率的讨论。文章强调，在明确的负载和质量校验下，每次有效产出的能耗等指标比原始吞吐量更重要。
微软介绍其最新定制 AI 芯片 Maia 300，涵盖芯片到服务器到机架的全栈设计，以及与模型协同设计以支持高效推理和 Microsoft 365 AI 体验。
微软宣布将于 2027 年起将 Azure Maia 系统扩展到多吉瓦级部署。Maia 200 已投入生产，并为 Copilot 等服务提供算力；Maia 300 将于 2027 年推出，每兆瓦代币吞吐量比领先的 GPU 系统高出 40%。
Microsoft 于 2026 年 10 月 12 日发布下一代 AI 推理芯片 Maia 300，采用 TSMC N2P 计算芯片与 8 组 HBM4，每兆瓦可多产出 40% tokens，2027 年投产并扩展至多吉瓦级 Azure 部署。
Cloudflare 报告称，一座 Yandex 数据中心遭到袭击后，恶意机器人流量骤降，这表明该基础设施可能与大规模僵尸网络活动有关。
Oxide Computer Company宣布完成4.45亿美元D轮融资，由Eclipse领投，现有投资方USIT、Riot Ventures、Jane Street参与，同时引入新投资方Atreides Management以及作为战略投资者的AMD。此次融资将用于扩充库存和业务扩张，目前公司订单积压强劲，并已实现盈利。
Broadcom 将向 Anthropic 提供最高 420 亿美元的贷款，用于租赁其定制 AI 芯片，这将成为 AI 行业规模最大的芯片融资安排之一，同时也引发了对 AI 硬件公司与模型公司之间循环融资的质疑。
Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman 预言 1000 亿美元级的 AI 训练即将出现，他表示少数几家实验室正在集结吉瓦级的算力，使算力和推理时扩展成为颠覆性的竞争优势。
视频介绍 Homa 协议，探讨它如何在 AI 集群场景下取代 TCP，并提及斯坦福教授推动这一新协议的相关报道。
Epoch AI预测，到2027年出货的AI芯片或可支持19亿个智能体同时运行，这一算力大致相当于全人类工作时间的总和。
NVIDIA 认为其 AI 工厂通过三大特性实现投资回报最大化：高效（每兆瓦产出的 token 最多）、持久（A100 等 GPU 可持续多年创造收益）、通用（可运行任意工作负载）。文中引用 SemiAnalysis 数据，显示 Vera Rubin NVL72 的每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高出 30 倍以上。
微软强调其在昆西市的数据中心如何推动了经济增长，降低了贫困率，创造了就业机会，并资助了当地基础设施。
本文报道了全球数据中心电力使用的统计数据，突出显示美国占全球总量的43%，且各国用于数据中心的电力消耗百分比存在差异。
Arm宣布推出新的C2-Ultra CPU和G2-Ultra NX GPU IP核心，用于移动设备，以及用于数据中心的CSS N4，并包括技术改进和与之前架构的比较。
一篇新的arXiv论文探索使用强化学习，通过动态控制大语言模型训练工作负载的功率，在从单个GPU到整个集群的规模上降低AI数据中心的能耗。