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埃森哲向员工发出最后通牒：不会AI就离职
埃森哲在2025财年业绩中表示，正大力投资员工AI技能培训。CEO朱莉·斯威特明确表示，对于无法通过AI增强工作能力且无法学习新技能的员工，公司将选择让其离职。这是公司业务重组战略的一部分，将产生8.65亿美元的一次性费用。目前埃森哲拥有7.7万名经过AI培训的专业人员，GenAI收入达27亿美元。公司整体表现良好，年收入增长7%至697亿美元。
Pure存储控制平面迎来智能化和安全性全面升级
Pure Storage在控制平台方面推出重大升级，包括AI智能控制平台、AI副驾驶功能和网络安全防护增强。新的智能控制平台可实时感知应用和工作负载，自动发现超负荷阵列并迁移工作负载。AI副驾驶支持自然语言管理，可与CrowdStrike等合作伙伴集成提供威胁检测。此外还推出恢复区域功能，提供隔离的恢复环境。这些功能将在2025-2027年间陆续上线。
Nscale获得11亿美元B轮融资，建设英国最大GPU集群
人工智能基础设施提供商Nscale完成11亿美元B轮融资，创下英国和欧洲最大B轮融资纪录。此轮融资由挪威工业投资公司Aker ASA领投，诺基亚和英伟达等公司跟投。该公司计划利用资金在欧洲、北美和中东加速部署大规模AI基础设施，支持OpenAI在挪威和英国的主权AI计算能力建设项目，并扩大工程和运营团队规模。
Databricks联手OpenAI打造智能体生态系统
数据科学巨头Databricks与OpenAI达成价值1亿美元的合作，在Databricks数据智能平台上推出"Agent brick"代理组件。该系统集成GPT-5等模型，可分析商业智能、自动化工作流程，并考虑法规和网络安全标准等上下文因素。企业用户可大规模运行大语言模型，在安全的生态系统中获得前沿AI能力，满足企业定制化AI应用和代理构建需求。
谷歌融合SQL、Python和Spark推进Colab Enterprise发展
谷歌正在推广Colab Enterprise，承诺提供统一的机器学习和数据分析笔记本环境，将SQL、Python和Apache Spark集成在一个平台中。该平台在BigQuery数据仓库和Vertex AI机器学习平台中预览多项增强功能，包括原生SQL单元格、交互式可视化单元格和增强的数据科学代理。谷歌旨在消除数据科学家在不同环境间切换的障碍，提高工作效率。
阿里巴巴发布530亿美元全球AI计划 但需GPU支持才能实现
阿里巴巴本周宣布了一项包含数百亿美元投资的AI战略，推出改版的大语言模型产品线，并计划在欧洲建设AI数据中心。该公司详细介绍了最新的Qwen3-Omni大语言模型，能够处理文本、图像、音频和视频。阿里巴巴计划三年内投资530亿美元建设AI基础设施，在中东、欧洲、东南亚和拉丁美洲建立AI数据中心链。然而，由于中美贸易限制，阿里巴巴无法获得英伟达顶级GPU，这给其全球AI扩张计划带来挑战。
谷歌支持加密货币矿企交易以抢夺AI数据中心资源
谷歌为AI计算初创公司Fluidstack与加密货币挖矿公司Cipher Mining的30亿美元十年协议提供14亿美元担保，并获得购买Cipher 5.4%股权的权利。这是谷歌两个月内达成的第二笔类似交易，反映出AI服务对计算资源的巨大需求。Cipher将利用谷歌的担保协议筹集资金扩张，提供位于德克萨斯州的168MW容量，计划2026年9月启用。
微软 M365 Copilot 新增 Claude AI 选项，多模型策略初显成效
微软与Anthropic达成合作协议，为Microsoft 365 Copilot用户提供Claude AI引擎选项。商业版Frontier Copilot用户可选择Claude Opus 4.1和Sonnet 4等模型，但需管理员权限。这标志着微软正在超越OpenAI，采用更开放的AI代理方式。微软已在Visual Studio中集成Claude，并在Azure中加入Grok AI。微软AI CEO表示，公司将基于他人最佳技术构建应用，而非追求AI领导地位。
ChatGPT推出个性化晨间新闻推送功能Pulse
OpenAI发布ChatGPT脉冲功能，这一推送特性可根据用户聊天历史自动生成个性化每日更新。该功能目前向Pro订阅用户开放，通过分析用户聊天记录、偏好设置以及Gmail和谷歌日历连接，AI模型在夜间进行研究，次日清晨以卡片形式推送相关信息。用户可通过点赞或踩的方式提供反馈。这标志着OpenAI向主动式AI助手转变的重要一步。
Google DeepMind新AI模型让机器人能够搜索网络完成任务
谷歌DeepMind发布了新型人工智能模型，该模型具备网络搜索能力，能够帮助机器人更好地完成各种任务。这一突破性技术使机器人能够实时获取网络信息，提升任务执行的准确性和效率，为机器人智能化发展开辟了新路径。
Meta AI应用推出专门的AI生成内容信息流
Meta AI应用推出名为Vibes的新功能，专门展示AI生成的短视频内容。用户可以浏览他人创作的AI视频，也能从零开始制作或改编现有视频。创建的视频支持私信分享或转发至Instagram和Facebook。CEO扎克伯格表示这是新产品方向的早期探索，Meta超级智能实验室将与Midjourney等公司合作开展AI项目。
谷歌宣布2026年合并Android与ChromeOS操作系统
谷歌正式宣布将在2026年合并Chrome OS和Android操作系统，Android将成为主导系统。谷歌Android生态系统总裁萨马特表示，此举旨在加速AI技术在笔记本电脑上的应用，并实现笔记本与Android生态系统的无缝协作。通过迁移到Android代码库，谷歌可以在更多设备上部署Gemini AI服务。萨马特指出，Android在平板电脑上的成功证明了其在笔记本电脑上的可行性，同时Android还能为XR技术提供更广泛的平台支持。
OpenAI推出ChatGPT Pulse 主动生成个性化晨报
OpenAI发布ChatGPT新功能Pulse，可在用户睡眠期间生成个性化报告，提供5-10条简报帮助用户快速了解当日重要信息。该功能旨在让用户像查看社交媒体一样优先使用ChatGPT。Pulse首先向每月200美元的Pro订阅用户开放，未来计划扩展至所有用户。功能支持连接Gmail、日历等应用，可解析邮件、生成日程安排。报告以卡片形式展示，包含AI生成的图像和文本，涵盖新闻摘要、个性化建议等内容。
Clarifai新推理引擎让AI模型运行速度翻倍成本降低40%
AI平台公司Clarifai发布新推理引擎，声称能让AI模型运行速度提升一倍，成本降低40%。该系统采用多种优化技术，从CUDA内核到高级推测解码，能在相同硬件上获得更强推理性能。第三方测试显示其在吞吐量和延迟方面创下行业最佳记录。该产品专门针对推理过程优化，特别适用于需要多步骤响应的智能体和推理模型。
Harness推出智能体担任DevOps任务管理者
在伦敦Unscripted大会上，DevOps公司Harness展示了最新AI驱动模块，包括AI管道构建器、AI测试自动化、构建失败时的自主代码修复、AI应用安全和AI混沌测试等。该公司指出，软件团队仅有30-40%时间用于规划编码，其余时间消耗在测试、安全、部署和优化上。CEO表示，通过专用AI智能体分解任务并相互验证输出，结合组织上下文知识，可有效减少AI幻觉问题。
韩国芯片初创公司FuriosaAI推出服务器产品挑战GPU霸主地位
韩国芯片初创公司FuriosaAI推出NXT RNGD服务器，搭载该公司自研的AI推理神经处理芯片。该服务器在本地数据中心和私有云环境中相比GPU解决方案具有更高效率和更低成本。公司瞄准银行、金融、教育和电商等企业客户，希望通过开源和自研软件的组合提供一体化解决方案，挑战英伟达在AI推理市场的主导地位。
Liquid AI发布超小型高性能基础模型，专为设备端处理设计
AI初创公司Liquid AI发布名为"Nanos"的突破性小型AI模型，参数规模在3.5亿到26亿之间，可在手机、笔记本和嵌入式设备上本地运行。该模型在专门任务上可达到GPT-4o级别性能，支持多语言翻译、数据提取、数学推理等功能。公司采用"液态神经网络"架构，使模型能以极小体积提供前沿级性能，实现设备端AI处理，确保隐私安全并降低成本。
Databricks与OpenAI达成1亿美元合作，简化企业AI智能体部署
Databricks和OpenAI宣布建立多年期1亿美元合作伙伴关系，将OpenAI最新模型(包括GPT-5)原生集成到Databricks数据智能平台，服务全球超2万家客户。该协议旨在简化企业AI代理部署，使企业能够在其治理数据之上直接构建生产就绪的AI应用。通过Agent Bricks开发环境的紧密集成，组织可在单一平台上开发、评估和扩展AI代理系统，无需复杂的数据迁移或独立工具管理，同时确保数据安全性和合规性要求。
Solidigm为PS1010 SSD产品线新增E1.S液冷版本
Solidigm发布了PS1010系列E1.S规格液冷SSD，采用单面冷板技术实现双面散热，专为高密度AI工作负载设计。该产品支持热插拔，相比同类产品能耗降低33%，提供3.84TB和7.68TB容量选择，是目前最快的PCIe 5.0直连存储SSD之一。
DeepMind推出RoboBallet：让制造机器人实现自主协调的AI系统
谷歌DeepMind团队开发出名为RoboBallet的AI系统，能让制造业机器人自主规划作业流程。该系统通过图神经网络技术，同时解决任务分配、调度安排和运动规划三大难题，将复杂的机器人协调问题转化为图形数据处理。在测试中，RoboBallet能在几秒内为8台机器人规划出高效的作业轨迹，执行效果接近人工工程师水平但速度更快，有望大幅提升工厂自动化编程效率。
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