實體: Nvidia
所有提到 Nvidia 的 AI 新聞與動態。
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Google 將投資最高400億美元現金與計算資源於Anthropic
Google 計劃投資高達 400 億美元支援 Anthropic，以滿足其日益增長的計算需求。Alphabet 子公司目前承諾投入 100 億美元，將 Anthropic 的估值定為 3500 億美元，若該公司達成特定績效目標，將追加 300 億美元投資。此舉發生在 Anthropic 本月向有限合作夥伴發布最新模型 Mythos 之後，該模型被稱為公司迄今最強大的模型，具有顯著的網路安全應用，但由於潛在濫用風險，其訪問許可權受到限制，且已落入未經授權之手中。 在 AI 競賽中，獲取訓練和部署系統所需的運算能力至關重要。OpenAI 已透過與雲端供應商、晶片供應商及能源公司的多項數百億美元協議積極確保資源，包括本月與晶片廠商 Cerebras 擴大合作。Anthropic 同樣面臨挑戰，近期因 Claude 使用限制引發廣泛投訴，並透過基礎設施協議回應。本月早些時候，Anthropic 與雲端計算提供商 CoreWeave 達成資料中心容量協議，本週又獲得 Amazon 額外 50 億美元投資，這是廣泛協議的一部分，預計 Anthropic 將花費高達 1000 億美元，在一段時間內獲得約 5 吉瓦的運算能力。 儘管 Google 在 AI 模型方面是 Anthropic 的直接競爭對手，但它也是該公司關鍵的基礎設施供應商。Anthropic 高度依賴 Google Cloud 的晶片和基礎設施，包括專為 AI 工作負載設計的張量處理單元（TPU），這些晶片被視為 Nvidia 高需求處理器的最佳替代方案之一。兩家公司關係深厚，本月早些時候，Anthropic 與 Google 及晶片廠商 Broadcom 宣佈合作，以自 2027 年起獲取多吉瓦的基於 TPU 的運算能力，後續 Broadcom 證券申報將此數字修正為 3.5 吉瓦。此次新的 Google 投資擴大了該安排，Google Cloud 將在未來五年內提供額外的 5 吉瓦容量，並有進一步擴充套件的空間。 Anthropic 的估值在二月時為 3500 億美元，但投資者隨後表現出強烈興趣，希望以 8000 億美元或更高價格支援該公司。據 Bloomberg 報導，該公司正考慮於十月份進行首次公開募股
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又一項AI晶片的重大進展，Meta簽約取得數百萬顆Amazon AI CPU
亞馬遜與 Meta 達成重要協議，將使用數百萬顆自研的 AWS Graviton 晶片來滿足其日益增長的 AI 需求。AWS Graviton 是一款基於 ARM 架構的中央處理器，專門用於處理通用計算任務，而非用於訓練大型模型的 GPU。儘管 GPU 仍是訓練模型的首選，但基於這些模型構建的 AI 代理在執行即時推理、程式設計、搜尋及多步驟任務協調等密集型運算時，對晶片提出了新要求。亞馬遜表示，其最新版本的 Graviton 正是為應對 AI 相關運算需求而設計。此協議有助於將 Meta 的資金迴流至亞馬遜，而非其競爭對手如 Google Cloud。去年八月，Meta 曾與 Google Cloud 簽訂一份六年期、價值十億美元的合約，此前 Meta 主要使用 AWS 與 Microsoft Azure 的服務。值得注意的是，亞馬遜選擇在 Google Cloud Next 會議結束時宣佈此協議，彷彿在向雲端計算競爭對手發出虛無的微笑。Google 在該會議上展示了其自研 AI 晶片的新版本。亞馬遜雖也擁有自研 AI GPU Trainium，該晶片可用於訓練與推理階段，但 Anthropic 公司此前已與亞馬遜簽訂協議，承諾在未來十年內投入一百億美元執行其工作負載，並特別聚焦於 Trainium 晶片，亞馬遜則同意額外投資五億美元（總投資達十三億美元）以換取合作。Meta 與亞馬遜的協議使亞馬遜得以將 Meta 作為其自研 CPU 的成功案例，這些晶片與 Nvidia 新推出的 Vera CPU 競爭，後者同樣基於 ARM 架構且專為 AI 代理運算設計。Nvidia 向企業和雲提供商銷售晶片與系統，而亞馬遜僅透過其雲服務提供晶片訪問。本月早些時候，亞馬遜執行長 Andy Jassy 在股東信中批評 Nvidia 與 Intel，指出企業希望獲得更好的 AI 價格效能比，並表示亞馬遜將以此為基礎爭取合約。這也意味著亞馬遜內部晶片團隊面臨巨大壓力，必須交付符合市場需求的產品。
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AI星系探測者加劇全球GPU短缺情勢
美國太空總署（NASA）宣佈將於 2026 年 9 月提前八個月發射南希·格雷斯·羅曼太空望遠鏡。該望遠鏡預計在其生命週期中向天文學家提供 20,000 太位元的資料，這將與自 2021 年開始運作的詹姆斯·韋伯太空望遠鏡每日下傳的 57 吉位元影像資料，以及今年晚些時候在智利山區開始運作的維拉·C·魯賓天文臺每晚收集 20 太位元的資料調查相結合。相比之下，曾經的黃金標準哈勃太空望遠鏡每天僅提供 1 到 2 吉位元的感測器讀數。隨著資料量激增，天文學家正轉向使用 GPU 來解決問題。UC 聖塔克魯茲大學的天體物理學家布蘭特·羅伯遜（Brant Robertson）長期與英偉達（Nvidia）合作，將 GPU 應用於理解太空的挑戰中。他與前研究生萊恩·豪森（Ryan Hausen）開發了一種名為墨菲斯（Morpheus）的深度學習模型，用於分析大型資料集並識別星系。早期的墨菲斯模型對韋伯資料的分析識別出大量特定型別的盤狀星系，為宇宙發展理論增添了新視角。現在，羅伯遜正將該模型的架構從卷積神經網路轉換為大型語言模型背後的變換器（transformers），這將使模型分析面積提升數倍並加快速度。此外，他還在開發基於太空望遠鏡資料的生成式 AI 模型，以改善受地球大氣扭曲影響的地面望遠鏡觀測質量。儘管火箭技術有所進步，將八米鏡片送入軌道仍很困難，因此利用軟體改善魯賓望遠鏡的觀測是最佳替代方案。然而，羅伯遜也面臨全球對 GPU 訪問需求的壓力。他利用美國國家科學基金會（NSF）在 UC 聖塔克魯茲大學建立了 GPU 叢集，但該叢集正變得過時，且更多研究者希望應用計算密集型技術。特朗普政府在其當前預算請求中提出將 NSF 預算削減 50%。羅伯遜指出，人們希望進行 AI 和機器學習分析，而 GPU 是實現這一目標的關鍵方式。由於大學資源
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太空人如何以600億美元買斷協議預先籌獲20億資金
在 SpaceX 宣佈可能以 600 億美元收購 Cursor 之前，Cursor 原計劃於本週晚些時候完成約 20 億美元的融資輪次，該輪次將使公司估值達到 500 億美元。Cursor 是 AI 驅動程式設計軟體的開發者，同時與包括 Andreessen Horowitz、Thrive、Nvidia 和 Battery Ventures 在內的投資者進行私人融資談判，並與 SpaceX 進行併購談判。SpaceX 表示將在本年晚些時候收購該公司，或支付 100 億美元與 Cursor 合作開發 AI。SpaceX 近期已與 xAI 合併，旨在提升其 AI 能力以與 Anthropic 和 OpenAI 等競爭對手抗衡。由於 Cursor 的 20 億美元融資不足以達到現金流平衡點，且面臨來自 Claude Code 和 Codex 的激烈競爭，Cursor 可能面臨籌資困難。SpaceX 目前正延遲收購 Cursor，直到其夏季 IPO 之後，以便利用新上市的公開股票來融資 600 億美元的收購，同時避免在上市前更新機密財務報告。即使 SpaceX 不進行併購，Cursor 仍將獲得分階段支付的 100 億美元資金注入。若完成併購，SpaceX 預計將保留整個 Cursor 團隊，並利用其在密西西比州和田納西州資料中心的龐大計算能力支援 Cursor。此外，SpaceX 希望透過潛在收購 Cursor 來向公眾投資者展示其不僅僅是太空和衛星公司，而是 AI 公司，從而獲得華爾街對 AI 公司給予的更高估值倍數。