> 科技巨头在通用人工智能领域的人才虹吸效应持续加剧。微软通过吸纳非营利机构的顶尖开源团队，正加速构建安全可控的底层技术栈，意图在算力竞赛中摆脱对单一合作伙伴的路径依赖。

## 开源领军人物的集体转场

微软在冲刺通用人工智能（AGI）终局领域的战略野心正从幕后走向台前。近日微软完成了一次震动硅谷的重量级人才招募，成功从全球著名的艾伦人工智能研究院（Ai2）以及华盛顿大学挖走了一支极具影响力的科研战队。这支由前Ai2首席执行官阿里·法哈迪亲自领衔的顶尖学者阵容，将整体建制加入微软最新成立的超级智能战略部门。

此次加盟的科研人员名单堪称开源人工智能界的豪华配置。核心统帅阿里·法哈迪不仅是全球计算机视觉领域的权威专家，更曾创下领导Ai2在短短一年内高效发布上百个不同规格模型的工程奇迹。团队中的开源先锋汉娜·哈吉希尔齐，作为现象级开源大语言模型OLMo的联合负责人，在模型透明度研究上享有盛誉。而多模态专家兰杰·克里希纳的加入，则为微软带来了开发Molmo等关键多模态模型的宝贵实战经验。这批学者的集体空降，不仅迅速补强了微软在基础底层模型研发上的人才短板，更重要的是，他们将Ai2长期积累的以极简算力撬动庞大参数的高效训练哲学带入了微软的工程体系。

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## 算力自由与战略平衡考量

微软此次不惜重金挖角背后，隐藏着极为深远的底层战略考量。尽管微软凭借早期投资与OpenAI构筑了深度的利益绑定关系，但随着大模型赛道竞争的白热化以及双方在商业客户争夺上的暗中博弈日益公开化，微软管理层正迫切需要强化纯粹的内部自研能力。

通过设立专属的超级智能科研团队，微软试图在继续维持现有外部合作伙伴关系的同时，在内部构建起一套完全属于自己的、主打安全可控与人本主义的超级智能底层系统。面对谷歌与亚马逊在底层基础设施上的步步紧逼，这支具备深厚开源底蕴且深谙模型优化之道的团队，将成为微软真正实现算力自由与技术独立的关键筹码。

## 前沿研究版图向商业巨头集中

对于艾伦人工智能研究院而言，核心骨干的流失无疑是一次沉重的打击。这一事件也冷酷地折射出当前全球AI学术界与产业界正在经历的一场结构性洗牌。

随着前沿大语言模型的训练门槛正式步入亿元俱乐部时代，传统的高校实验室与非营利性研究机构在面对科技巨头动辄数十亿美元规模的算力集群投入时，已经彻底失去了硬杠的能力。当那些渴望在极限前沿探索未知边界的研究者们，为了获取足够的GPU资源而不得不向商业巨头靠拢时，全球人工智能的基础研究版图正以前所未有的速度向少数几家寡头公司高度集中。

微软组建超级智能核心团队 顶尖开源学者加盟强化自研能力

> 摘要 OpenAI以7300亿美元的投前估值完成1100亿美元巨额融资。亚马逊 软银与英伟达的联手入局，不仅刷新了科技界的吸金纪录，更吹响了AI基础设施全面军备竞赛的号角。

## 巨头集结与资本狂欢

当地时间2月27日，OpenAI正式宣布完成一笔规模空前的融资。融资金额高达1100亿美元，直接将其投前估值推升至7300亿美元。这表明资本市场对通用人工智能的商业化前景依然抱有极大的热情与狂热。软银集团 英伟达和亚马逊成为此次资本盛宴的核心玩家。其中，亚马逊更是以500亿美元的单笔投入，成为本轮最大单一投资者。软银与英伟达则分别注资300亿美元。资金的注入不仅极大充实了OpenAI的弹药库，更在股权层面深度绑定了行业上下游的关键算力与云服务提供商。公司官方也透露，未来预计还将有更多财务投资者陆续入局。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算力竞赛的下一幕

巨额融资的背后，是算力需求的指数级增长。OpenAI在此次官宣中明确透露了与两大巨头的战略协同方向。公司将与亚马逊展开更深度的战略合作，同时携手英伟达共同推进下一代推理算力的研发。目前大模型行业的竞争焦点，已逐渐从单纯的参数规模比拼，转移到底层基础设施的扩展速度上。谁能更快地将庞大算力转化为稳定 高效的日常应用产品，谁就能在接下来的淘汰赛中占据主导。这笔破纪录的融资，无疑为OpenAI在未来的基建扩张与生态收割中奠定了绝对的资金壁垒。

OpenAI创纪录完成1100亿美元融资 估值飙升重塑AI基础设施

> **导语**
> 亚马逊宣布 2026 年将投入 2000 亿美元用于 AI 基础设施建设，视算力为未来增长的核心引擎。在削减线下零售重资产的同时，AWS 正通过密集的 AI 应用发布与广告业务创新，确立其在云计算市场的绝对统治力。

## 激进的资本开支计划

面对微软、谷歌与 Meta 的围剿，亚马逊选择以惊人的资本投入来回应。最新财报透露，公司预计今年资本开支将同比增长超过 50%，并制定了 2026 年向 AI 基础设施投入约 2000 亿美元的宏大计划。

首席执行官 Andy Jassy 明确指出，这是一场关乎长期生存权的战役。在这场全球科技巨头的“军备竞赛”中，预计四大巨头今年的合计资本开支将突破 6300 亿美元。亚马逊的策略非常清晰：通过建立压倒性的算力优势，确保 Amazon Web Services (AWS) 在 AI 时代继续领跑。这种“大力出奇迹”的打法，显示了亚马逊将算力建设视为支撑未来增长头号战略的决心。

![Google_AI_Studio_2026-02-07T11_56_38.359Z.png](https://static.downly.cn/images/822b25b99418d35c7f8e7e46b46ee5ed.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## AWS 利润引擎与业务重构

尽管投入巨大，AWS 依然是亚马逊最强劲的现金奶牛。四季度数据显示，AWS 以 356 亿美元的营收贡献了公司超过 60% 的运营利润。为了加速变现，AWS 近期密集发布了超过 1000 项 AI 新应用，从客户服务到底层代码生成，全方位渗透企业级市场。

与此同时，亚马逊正在进行一场冷峻的业务重构。在广告领域，AI 生成的创意方案推动 Prime Video 等板块收入激增 22%。相比之下，线下零售版图则面临收缩，Amazon Fresh 等门店计提了约 6.1 亿美元的减值。这种“弃重就轻”、以 AI 换效率的战略转型，表明亚马逊正在集中所有资源，向高利润、高技术壁垒的领域发起总攻。

亚马逊千亿美金豪赌，云端霸主的算力军备竞赛

> AI 基础设施的竞争已不再局限于芯片与算法。Meta 与康宁公司达成了一项直至 2030 年的长期协议，以 60 亿美元的巨额投入，试图通过垄断高性能光纤产能，为其庞大的 AI 数据中心集群打通物理经脉。

## 打造全球最大光纤兵工厂

为了响应 Meta 的巨额订单，以及来自英伟达、OpenAI、谷歌等科技巨头激增的需求，康宁公司（Corning）正在其位于北卡罗来纳州希科里（Hickory）的生产基地进行大规模扩建。

康宁 CEO Wendell Weeks 透露，该项目完工后，希科里工厂将跃升为全球规模最大的光纤电缆制造中心。这不仅仅是产能的堆叠，更是为了生产能够承载海量数据吞吐的高性能特种光纤。在 AI 模型训练过程中，成千上万块 GPU 需要在毫秒级时间内进行数据交换，光纤连接的稳定性与带宽直接决定了整个算力集群的效率上限。

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## 数万亿级市场的关键纽带

Meta 的这一布局揭示了 AI 行业的深层逻辑：算力不仅是计算问题，更是传输问题。这一笔 60 亿美元的交易，仅仅是康宁眼中“数万亿美元规模行业演进”的一个缩影。

随着大模型参数量的指数级膨胀，数据中心内部的连接密度呈几何级数增长。光纤电缆已成为支撑大规模 AI 集群稳定运行的“数字血管”。Meta 通过这一长期承诺，不仅锁定了关键供应链的优先权，更为其下一代 AI 模型的训练铺平了物理道路，确保在未来的算力战争中不会因为“血管堵塞”而掉队。

Meta豪掷60亿美元锁定康宁光纤 算力军备竞赛延伸至物理层

> **导语**
> 在全球算力竞赛白热化的背景下，中国本土AI芯片领域再添猛将。成立仅一年的曦望（Sunrise）凭借精准的战略定位，成功斩获30亿元巨额融资，其“避实击虚”锁定推理市场的策略，为国产GPU突围提供了一条新思路。

## 资本豪华天团的重注

在AI算力自主可控的国家战略驱动下，国产GPU初创企业曦望（Sunrise）宣布完成近30亿元人民币融资，一举创下国内AI芯片早期融资规模的新纪录。这份投资名单堪称豪华，集齐了产业资本、头部VC与国家级基金三大势力。

投资方阵容显示出市场对其的高度共识：产业端有三一集团旗下华胥基金、港股上市公司范式智能以及杭州数据集团，确保了落地场景与数据支持；市场化资本则引入了IDG资本、高榕创投等顶级机构；更关键的是，诚通混改基金等国家级资本的入局，直接为曦望的技术路径与战略地位背书。

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## 避开锋芒 锁定推理芯片黄金赛道

曦望之所以能迅速崛起，关键在于其务实的战略选择：不与巨头在“训练芯片”红海中硬碰硬，而是聚焦于**AI推理专用GPU**。

随着大模型从“训练热”转向“应用热”，企业对高性价比、低功耗的推理算力需求激增。曦望的GPU架构专为Transformer类模型优化，瞄准了数据中心、边缘服务器及行业AI终端市场。这种“推理优先”的策略，在训练芯片仍被国际巨头垄断的当下，反而切中了国产替代意愿最强、应用场景最丰富的“黄金赛道”。

## 三十亿弹药的主攻方向

据悉，本轮融得的30亿元资金将主要用于三大战略方向。首先是下一代推理GPU芯片的研发，重点提升FP8/INT4等低精度计算效率；其次是构建规模化量产能力，打通从设计到封测的完整供应链；最后是软件生态的共建，包括驱动、编译器及与PyTorch等主流框架的深度适配。

曦望的快速融资标志着中国AI基础设施正从“可用”迈向“好用”的新阶段。在这场关乎算力主权的竞赛中，曦望已手握充足弹药，准备在推理市场发起全力冲刺。

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国产芯片独角兽崛起：曦望获30亿元融资押注AI推理赛道

> 导语 当前的AI领域，正上演着一场由科技巨头主导的宏大叙事。一方面，是对算力霸权的极致追求，以OpenAI的万亿投资为代表，开启了基础设施的“军备竞赛”；另一方面，是AI技术与开发生态的深度融合，从英伟达的模型开源到谷歌、Figma打通设计与代码的壁垒，无不昭示着一个更开放、更高效的AI协作新纪元正在到来。

## 万亿算力雄心，OpenAI打响AI基础设施“军备竞赛”

OpenAI正以一万亿美元的惊人投资，在全球范围内构建其算力帝国，并在美国德州启动了规模空前的计算中心。此举标志着AI领域的竞争焦点已从模型算法本身，急剧转向了支撑这一切的底层算力基础设施。这不仅仅是一次投资，更是OpenAI在AI“军备竞赛”中发出的明确信号，意图通过绝对的算力优势，巩固其行业领导地位。

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## 技术民主化，英伟达开源Audio2Face解锁实时动画新纪元

作为算力巨头，英伟达选择通过开源来构建其生态护城河。其生成式AI模型Audio2Face的开源，包含算法、SDK及训练框架，将音频实时驱动虚拟角色面部动画的尖端技术公之于众。这一举措极大地降低了高保真动画制作的门槛，赋能游戏、影视等领域的广大开发者与创作者，是技术民主化趋势下的重要一步，也进一步巩固了英伟达在图形和AI领域的生态影响力。

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## 打破单一依赖，微软Copilot拥抱Anthropic，AI合作走向多元化

为避免在AI模型上受制于单一合作伙伴，微软正积极构建更加多元和稳固的AI生态。通过与Anthropic达成战略合作，微软将其先进的AI模型引入Copilot，打破了此前与OpenAI的独家合作关系。这一布局不仅增强了Copilot自身的功能，也体现了微软在AI浪潮中，通过多元化结盟来增强自身竞争力和市场适应性的长远战略。

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## 谷歌AI Plus全球扩张，加速高端AI功能普及化

谷歌正通过市场扩张策略，在全球AI服务竞争中占据有利位置。其AI Plus付费订阅服务现已扩展至全球40个新国家和地区。这项介于免费版与专业版之间的服务，旨在将Gemini等更强大的AI模型推广给更广泛的用户群体，通过加速高端AI功能的普及化，与竞争对手争夺庞大的中间用户市场。

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## 编程范式革命，OpenAI GPT-5-Codex以400K上下文窗口赋能开发者

在开发者工具领域，OpenAI再次祭出“杀手锏”。新推出的GPT-5-Codex模型API，凭借其高达400k的超大上下文窗口，能够处理前所未有的海量复杂信息，从根本上改变了AI辅助编程的范式。这一核心优势极大地提升了开发效率，让AI能够理解和处理整个代码库级别的任务，进一步巩固了OpenAI在编程AI领域的领先地位。

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## “零摩擦”协作开启，谷歌与Figma打通设计到代码的壁垒

AI正在成为弥合不同工作职能之间鸿沟的桥梁。谷歌推出的Chrome DevTools MCP公测版与Figma发布的官方远程MCP服务器，共同指向了一个目标：实现设计与开发的无缝融合。AI编码代理在这两个工具的赋能下，可以直接理解设计上下文，并控制浏览器进行实时调试，实现高保真设计稿到代码的“一键转化”，开启了“零摩擦”的协作新纪元。

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## 另辟蹊径，苹果SimpleFold模型以轻量化设计攻克蛋白质预测难题

在巨头们纷纷投身于更大模型的竞赛时，苹果选择了一条不同的赛道。其研究团队发布的轻量级蛋白质折叠预测AI模型SimpleFold，通过流匹配技术创新，显著降低了该领域研究的计算成本。这代表了另一种竞争策略：不追求“大”，而追求“巧”，通过高效、轻量的模型在特定科研领域取得突破，展现了AI应用的多样化发展路径。

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