> 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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