墨芯完成近 10 億元 C+輪融資,加碼稀疏推理晶片
墨芯人工智慧完成近 10 億元人民幣 C+輪融資,距離上一輪近 10 億元融資僅過去 5 個月。該公司自 2018 年起專注稀疏計算,以「權重稀疏化+啟用稀疏化」雙稀疏演算法做專用推理晶片,S30 計算卡在 MLPerf Inference 部分測試類別中連續三屆奪冠,2026 年第三季度營收實現數倍增長。新一代板卡 SP200 將在年底前發布,升級版軟體棧 SECA 也即將推出。
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墨芯人工智慧完成近 10 億元人民幣 C+輪融資,距離上一輪近 10 億元融資僅過去 5 個月。該公司自 2018 年起專注稀疏計算,以「權重稀疏化+啟用稀疏化」雙稀疏演算法做專用推理晶片,S30 計算卡在 MLPerf Inference 部分測試類別中連續三屆奪冠,2026 年第三季度營收實現數倍增長。新一代板卡 SP200 將在年底前發布,升級版軟體棧 SECA 也即將推出。
北京大學孫仲團隊聯合 IBM 蘇黎世研究院與矽谷公司 Unconventional AI,在 Nature 旗下期刊發表綜述,為“現代模擬計算”給出正式定義:面向矩陣計算、基於阻變儲存器、具備高精度與可擴充套件路徑。配套的安納智芯 AMC 電路採用位切片方案,以 8 個 3 位元切片實現 24 位定點精度,求解相對誤差經 3 次迭代降到 10^-4、最終收斂至 10^-7,追平數字 FP32。團隊稱同等精度下吞吐量約為輝達 H100 的 1000 倍、能效約 100 倍,且可在 28 奈米成熟製程製造;
Ricursive Intelligence 兩位創始人在 TechCrunch Disrupt 上介紹,公司正開發能自行設計晶片、從每次迭代中學習並改進後續設計的 AI,目標是自動化並加速晶片設計流程。創始人 Anna Goldie 與 Azalia Mirhoseini 稱未來五年算力需求至少增長 10000 倍,與其建 10000 倍資料中心,不如讓晶片和晶圓用得更高效;
據 Axios 報導,OpenAI 正籌備美國中期選舉後的公關行動,其中一項是把資料中心重新包裝為「AI 計算園區」。首席全球事務官 Chris Lehane 同時提出為 AI 設「限速」、推動美國參與制定全球標準,並讓公眾更多感受到 AI 在日常生活中的作用。他把當前圍繞資料中心的爭論稱為「良性且健康」,認為社群應讓企業為這類專案負責。
軟體工程學者 Diomidis Spinellis 在部落格中判斷,AI 將接管大部分認知工作,思考會像狩獵、書法和木工一樣,從謀生手段變成休閒愛好。他給出三個驅動因素:效能更高、成本更低、可用性更高,並提到 OpenAI 內部模型已解決數百個此前未解的數學問題。文中還提到到 2030 年數萬億美元的資料中心投資將帶來更多算力,政府可能以監管和稅收限制 AI,但歷史上的類似舉措未能阻止技術革命;他建議保持靈活、跟上進展,並在工作之外建立有意義的生活。
NVIDIA cuDSS 結束預覽轉為正式可用,這個 CUDA-X 庫把工程與科學模擬中最耗時的大規模稀疏方程組求解交給 GPU。官方給出的合作方資料包括:應用材料在 Ginestra 中稀疏求解最高提速 10 倍,達索系統 Abaqus 的結構與電磁求解器提速 8 至 10 倍,蔡司 SMT 用 COMSOL 跑 EUV 光刻等離子體基準取得 4 倍加速、整輪模擬 6 天 14 小時完成。
llama.cpp 合併 PR #29639,為 Vulkan 後端加入針對量化 K/V 快取的稀疏 Flash Attention,並把稀疏 FA 的索引壓縮改為單次掃描。原實現每行 mask 用一個 workgroup、按 BLOCK_SIZE 分塊各做一次掃描,解碼時單個 workgroup 要跑 KV/1024 次受 barrier 限制的迭代,128k 單元格下開銷超過它服務的稀疏注意力本身。
OpenAI 週一在發布 Grid Protectors Program 的公告中啟用新稱呼,把資料中心稱為 compute campus(計算園區),該計劃首個站點設在喬治亞州 Effingham County。報導指出,資料中心因噪音大、耗資源而長期不受歡迎,甚至形成罕見的跨黨派反對,這次改名被視為緩和政治反彈、為 AI 基礎設施鋪路的舉措。配圖中得州 Abilene 的 Stargate 資料中心也用了同一說法。
近期出現一批極窄用途的推理執行時,包括 Strata、ninfer、DwarfStar、Splash、llamAmpere、gufo 等。它們刻意放棄 llama.cpp 與 vLLM 擅長的通用性,只針對少數模型甚至單一硬體家族(如 Strix Halo)做最佳化。作者認為通用執行時負責相容、過擬合執行時負責極致效能將成為常態,並有助於智慧的民主化與去中心化,讓現有硬體在特定配置下榨出最大輸出。
VentureBeat Intelligence 在 2026 年 7 至 9 月的三輪調研(385 名受訪者)顯示,79% 的企業表示其 GPU 至少一半時間完全閒置,這一比例三個月穩定在 77% 至 81%。但在這批企業中,70% 仍計劃未來 12 個月引入、擴充或更換 AI 計算平台;計劃採用新平台的受訪者中有 91% 拿不出經財務部門稽核的 ROI 資料。新採購意向中 90% 投向公有云與模型 API,僅 8% 考慮擴建本地私有叢集。
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI(遞迴自我改進)論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料:AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%,Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。
10 月 16 日,範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域(ModelSphere),面向企業免費開源,以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程,可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片,無需為不同晶片重寫底層程式碼。
斯坦福教授 John Ousterhout 在 AI Engineer 演講中提出 Homa,一種面向資料中心的全新傳輸協議,認為 TCP 和 RDMA 正成為 AI 叢集的瓶頸。他指出 AI 負載已從大流量梯度傳輸轉向 KV cache 查詢、屏障同步等小訊息協調,這類訊息對延遲敏感,一旦與大數據流混排就會陷入 incast 佇列,拖高尾延遲並讓 GPU 空轉。Homa 基於訊息而非位元組流,採用接收端驅動的擁塞控制,並用 SRPT 優先排程短訊息。
小紅書 Dots 團隊開源稀疏注意力加速方案 DoSA,在保持原始 Top-K 選擇結果完全等價的前提下加速索引器,約 1M token 上下文下 Dots3-Note-preview、GLM-5.2、DeepSeek-V3.2 的首 token 延遲較各自 SGLang 基線分別降低約 37%、46% 和 48%。其做法是用分數上界與入選門檻下界,提前排除約 97% 不可能入選的候選,只對剩餘候選做全部索引頭的精確打分。
北京通用人工智慧研究院體系孵化的通衍靈智公布 RSI(遞迴自我改進)個性化 AI 路線:在共享基礎模型之上,用輕量 Personal LoRA 承載個人與企業的專屬能力。Evaluator 先按使用者標準篩選業務反饋,只把反覆出現的模式用於增量更新;更新後要與舊版本在同一批任務上對比,退化就回滾。
微軟與輝達在舊金山為首批 RTX Spark 筆記本舉辦發表會,這是輝達新的 AI PC 計算平台。其晶片採用 Arm 架構,而非 AMD、Intel 傳統的 x64,並搭配高效能 GPU,定位面向 AI 的 Windows 筆記本。微軟與輝達為此投入大量工作,讓 Windows 適配這批新機器。
《經濟學人》金融與經濟版發文提出,AI 算力正像石油一樣成為基礎性戰略資源,但還缺少與之匹配的市場。文章的核心主張是算力需要一套新的市場機制來完成定價與配置,原文未披露更多細節。該文在 Hacker News 上獲得 15 點、7 條評論。
馬斯克表示,SpaceX 曾嘗試從 AWS、GCP 或任何其他供應商租用推理算力,目的是把負載從自家訓練叢集上分流出去。他稱此前流傳的那段對話正是 SpaceX 在這些洽談中經歷的情形,但未披露涉及的具體供應商、算力規模、報價與時間。該表態發布於 2026 年 10 月 19 日。
OpenAI 推出「全國社群契約」(National Community Compact)與「算力園區政策藍圖」(Compute Campus Policy Blueprint),為 AI 基礎設施建設提出政策框架。兩份檔案聚焦保護當地資源、創造就業崗位,並引導負責任地開發 AI 基礎設施。原文未披露具體條款、適用地區或實施時間。
General Compute 完成 1 億美元 A 輪融資,由 Blackbird Ventures 與 Abstract Ventures 領投,投後估值 8 億美元,而 5 月種子輪後估值僅 6000 萬美元。這家 neocloud 不買 GPU,改用 SambaNova、Cerebras、Positron 的專用推理晶片搭雲,已靠一份年經常性收入 1 億美元的客戶合同鋪路,並與 SambaNova 簽下 4 億美元晶片採購。
NVIDIA 將於 10 月 16 日正式發布 RTX Spark,一款面向創作者、玩家和 AI agent 的 Windows PC,主打本地 AI 效能。Tom's Hardware、TrustedReviews 等媒體評測稱其遊戲與本地 AI 表現突出,Artificial Analysis 也提供了獨立測試資料。當天舊金山、柏林、臺北、北京、首爾、伊斯坦布林等地舉辦發布活動,多數需提前報名,北京場通過微信報名。
OpenAI 啟動 Grid Protectors 計劃,讓未來的計算園區在電網緊張時主動降低用電需求。計劃從喬治亞州開始,規劃中的 Effingham County 園區將由 OpenAI 承擔全部基礎設施與供電成本,並與 Georgia Power 達成最高 1,000 兆瓦的柔性需求回應,相當於約 70 萬戶家庭的平均用電量。
《Snow Crash》作者 Neal Stephenson 在 Core Memory 播客與 Ashlee Vance 對談約兩小時,坦言連自己都被這輪 AI 熱潮打了個措手不及。他討論奇點是否已經臨近、當下是否算 AI 的曼哈頓計劃時刻,並指出與中國的 AI 競賽存在熟悉的兩難:沒人願意在對手可能更快時放慢腳步。
spaCy 作者、Explosion 聯合創始人 Matthew Honnibal 發文質疑 MIT 的 Astra 研究存在誤導。爭議在於:Astra 宣稱只改動 Qwen3.5-0.8B 的 0.016% 權重就把數學成績從 7.9% 提升到 48.1%,但該實驗允許它編寫 Python 並最多進行 50 次前向測試;而“只讀原始權重”的實驗只針對 1.7 萬至 17.2 萬引數的小網路。Honnibal 仍認可其工程價值:大模型已能像工程師一樣診斷並修改其他模型。
由 Ericsson、AstraZeneca、Saab、SEB 等組成的瑞典聯合體啟用 Sferical One 超算,執行在兩套 NVIDIA DGX SuperPOD 上,共 16 機架 DGX GB300 系統、1152 塊 GPU,並將基於 Nemotron 開源模型建置服務。北歐正成為歐洲增長最快的基礎設施樞紐,AI 雲預計到 2027 年底在該地區部署 1 吉瓦容量,Bitdeer、CoreWeave、Nscale 等均在列。
馬斯克在 X 上表示,SpaceX 與輝達聯合研發的 Star Mind 計算機「遠超幾乎所有人的預期」,將於明年(2027 年)進入量產。他同時稱讚黃仁勳是「老朋友」,並稱與輝達工程團隊合作「純粹是快樂」。推文未披露 Star Mind 的用途、規格、算力或客戶,也沒有給出量產的具體時間點與規模。
Splice CEO Kakul Srivastava 認為 AI 生成的郵件正在扼殺對話。她曾任職於 Flickr、Yahoo、GitHub 和 Adobe,目前執掌為音樂製作人提供取樣素材的 Splice,該平台的取樣曾出現在 Lisa 的《Money》和 Sabrina Carpenter 的《Espresso》等熱門歌曲中。她還主導了 Splice 收購 Spitfire Audio 並推動平台向新領域拓展。
OpenAI Devs 表示,團隊用 Rust 重寫服務層,降低了代理開銷。對認證後設資料這類每個請求都必需的小型關鍵資料集,團隊保留了廣泛複製;設定和應用狀態等高頻訪問資料則由區域內快取提供。推文列出這三項基礎設施最佳化,但未給出延遲、吞吐等具體數字或生效範圍。
Respan(YC W24)開源了用 Rust 編寫的 AI 閘道器:核心只負責分發事件,provider、協議(MCP、即時語音)、模態(影像、影片)以及回退、PII 脫敏、智慧路由等功能都做成外掛接入。團隊自 2024 年起在 LiteLLM 上做封裝,服務數千家組織,封裝程式碼一度超過 10 萬行;今年 1 月一次 LiteLLM 常規升級引發間歇性連線錯誤,只能回滾,因此團隊決定自行重寫。新增 provider 只需一個短檔案,Mistral 適配僅 22 行;
Cerebras 聯合創始人兼 CEO Andrew Feldman 在 TechCrunch Disrupt 2026 上稱,人人家裡都有一臺 AI 裝置的未來並不遙遠,個人 AI 助理會像手機一樣部分在本地執行、部分回到雲端。他預計這些助理會非常瞭解使用者、擁有獨立的安全邊界,還能接入信用卡代為購物。Feldman 自己已用一組 agent 整理日程、準備通話物件的背景資料,但他表示消費級創意留給其他創業者,Cerebras 只做平台。