硅谷AI算力争夺战：谁有算力谁是爹
硅谷AI行业正陷入算力争夺战，算力取代资金和人才成为核心资源。Anthropic因算力不足向SpaceX采购超300兆瓦容量、22万块英伟达GPU，SpaceX季度AI业务收入达25.61亿美元。谷歌顶级研究员Noam Shazeer因团队算力被重新分配而转投OpenAI，小型创业公司则面临云服务商要求多年合约和高额预付款的困境。H100租赁价格上涨近40%
NVIDIA 英伟达
公司与模型 · 英伟达的 AI 芯片与生态动态：GPU 新品、CUDA 生态、机器人平台与 AI 算力供给
关联由结构化实体与正文位置共同判定 · 最近刷新 2026-11-11 06:27
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10月11日周日 · 1 条
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10月10日周六 · 2 条
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llama.cpp b11538 发布：修复 MSVC 下 CUDA 舍入问题
llama.cpp 发布 b11538 版本，主要修复了 CUDA 后端在 MSVC 编译环境下的舍入（round）问题，使 CPU 与 GPU 计算结果保持一致。该版本同时提供 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 等多平台预编译二进制包，覆盖 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等多种后端。
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llama.cpp b11534：CUDA 移除 SSM SCAN 后冗余拷贝
llama.cpp 发布 b11534 版本，主要针对 CUDA 后端进行优化：在 SSM SCAN 之后移除冗余的 CUDA 拷贝，将更新后状态快照的拷贝融合进循环缓存，并在 K==1（非投机解码）场景下同样移除冗余拷贝。该版本同时提供覆盖 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 及 openEuler 的多平台预编译二进制包。
10月9日周五 · 3 条
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llama.cpp 发布 b11517：CUDA MMQ 配置传递 src1 精度
llama.cpp 发布 b11517 版本，主要变更是 CUDA 后端将 src1 精度传递给主机端 MMQ 配置辅助函数（PR #30168），由 NVIDIA 的 ynankani 提交。该版本同时提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android 等平台的预编译二进制包，支持 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO
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美国具身数据公司Mecka融资超4亿元，英伟达微软三星参投
美国具身数据初创公司Mecka宣布完成6000万美元（约4.02亿元人民币）B轮融资，由红杉资本领投，NVIDIA、微软M12、高通创投、三星等参与投资。资金将用于扩展数据基础设施、建设内部研究实验室并推动商业机器人应用。Mecka通过自研多传感器硬件与全球化采集车队获取真实场景数据，并推出Egoverse数据集生态，其手部姿态识别精度达亚厘米级。公司预计年
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llama.cpp 发布 b11510：CUDA 新增循环 PAD 内核
llama.cpp 发布 b11510 版本，主要更新为 CUDA 后端新增循环 PAD 内核，以支持超过 65535 行或切片的张量填充操作。该版本同时提供 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台预编译二进制包，覆盖 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等多种后端。
10月8日周四 · 7 条
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llama.cpp b11509 修复 CUDA CCCL 版本守卫缺陷
llama.cpp 发布 b11509 版本，修复了 CUDA 后端中 CCCL 版本守卫在重大版本号滚动时失效的问题。原守卫分别比较主次版本号，导致 CCCL 4.x 及以上版本被误判为不满足条件，argsort 静默回退到 init offsets 路径，造成无警告的性能损失。修复改用 CCCL 打包整数版本号进行单次比较，并在 RTX 4070、CUD
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llama.cpp b11499：CUDA roll 支持非连续操作
llama.cpp 发布 b11499 版本，主要变更是 CUDA 后端在 roll 操作中改用字节步长（byte strides），以支持非连续的 ROLL 操作。该版本同时提供 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 等多平台预编译二进制包，覆盖 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等后端。
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llama.cpp b11498：修复 CUDA norm 系列 kernel 网格维度限制问题
llama.cpp 发布 b11498 版本，主要修复了 CUDA 后端中 norm 系列 kernel 在 ne[2]/ne[3] 超过 grid 维度限制时的问题（PR #28175）。该版本同时提供 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 等多平台预编译二进制包，覆盖 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO
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llama.cpp b11494：CUDA GDN 状态列优化与多平台构建
llama.cpp 发布 b11494 版本，主要更新为 ggml-cuda 后端中 GDN 状态列的 warp 分配优化，将每 warp 的 GDN 状态列数从 2 提升至 4，并在 S v=128 时默认使用 4 列。该版本同时提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台及 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、Ope
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llama.cpp b11488 新增 LiquidAI d1-omni-600M 决策模型支持
llama.cpp 发布 b11488 版本，新增对 LiquidAI/d1-omni-600M 决策模型的支持，并在 CUDA 上保留 conformer GLU sigmoid。服务端支持通过 images 和 input audio 传入 d1omni 音频，并将无记忆 lfm2 限定为非因果模式。同时将决策类型 d1omni 重命名为 lfm2-d1
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Nous Research 确认 15 亿美元估值，推出企业级 AI agent
Nous Research 确认完成 9000 万美元 B 轮融资，估值达 15 亿美元，由 Robot Ventures 领投，英伟达、USV、Menlo Ventures、三星等参投。其开源 Hermes agent 已被克隆超 2400 万次，约占全球 AI token 使用量的 2.5%。公司借此推出面向企业的 Hermes for Business
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微软发布Surface Laptop Ultra及RTX Spark平台，展示Copilot混合智能
微软在旧金山举办Windows与Surface发布会，正式公布搭载英伟达RTX Spark Arm芯片的Surface Laptop Ultra，起售价2599美元，10月16日发售；同时推出面向开发者的Surface RTX Spark Dev Box迷你主机，预售价5999美元，11月发货。微软还展示了Copilot的“Hybrid Intelligen
10月7日周三 · 4 条
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llama.cpp b11457：CUDA 后端 XIELU 新增 BF16 支持
llama.cpp 发布 b11457 版本，为 CUDA 后端的 XIELU 算子新增 BF16 支持。此前 XIELU 的 CUDA 内核模板已对元素类型泛化，仅缺少 F32/F16 类型断言和 else-if 分发，本次补上 nv bfloat16 分支并移除 ggml-cuda.cu 中拒绝 BF16+XIELU 的临时 gate。测试覆盖 Mac
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llama.cpp 发布 b11456：CUDA 改用 per-thread stream
llama.cpp 发布 b11456 版本，主要变更为 ggml-cuda 后端在 buffer 初始化 padding memset 时改用 per-thread stream，并在 CI 中为 ROCm 重新启用 test-backend-ops 的 -j 并行测试。该版本同时提供覆盖 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 及
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llama.cpp b11449：修复 ggml CLAMP 非连续视图问题
llama.cpp 发布 b11449 版本，主要修复了 ggml 中 CLAMP 操作在非连续视图（non-contiguous views）上的处理问题，涉及 CPU 和 CUDA 后端。此前 CUDA 将 ggml nelements 值按扁平方式处理而忽略视图步长，CPU 则按 j nb01 寻址行而忽略 nb02/nb03，现在两者都遵循维度 1.
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llama.cpp b11448：CUDA 大张量 BF16/FP16 转 F32 分块优化
llama.cpp 发布 b11448 版本，主要更新为 CUDA 后端对 BF16/FP16 到 F32 的大规模转换进行分块处理，并在分块 cuBLAS 矩阵乘法中正确处理目标步长。该改动由社区贡献者提交，旨在提升大张量类型转换与矩阵运算的显存效率。版本同时提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台多后端的预编译二进制包。
10月6日周二 · 3 条
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Mistral 发布 1T 参数多模态模型 ML4，剑指中美对手
法国 AI 实验室 Mistral AI 发布 Mistral Large 4（ML4），一个拥有 1 万亿参数的大型多模态模型，昵称 Le Chonk，目标是同时超越中美竞争对手。该模型目前仅通过公共护栏端点提供访问，Mistral 计划在三周安全测试完成后开放权重。ML4 完全使用 Mistral 自有算力训练，仅用 4000 块 Nvidia GPU，
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Reflection 发布 Beam：中国以外最强开放权重模型
AI 初创公司 Reflection 发布其首个开放权重模型 Beam，面向编程、逻辑推理与智能体任务，采用混合专家架构，每 token 仅激活 5010 亿参数中的 230 亿，主打计算效率。Reflection 称 Beam 在关键推理基准上可匹敌 GLM 5.2，但计算量少三到四倍，并接近规模更大的 Qwen3.8-Max。该模型基于 10500 块
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Gemma 4 E4B 无审查 NVFP4 草稿模型发布
Hugging Face 上发布了 AEON-7/Gemma-4-E4B-it-Uncensored-NVFP4 模型，这是一个基于 TrevorJS/gemma-4-26B-A4B-it-uncensored 的 EAGLE 投机解码草稿模型，使用 NVIDIA ModelOpt 0.42.0 量化为 NVFP4 AWQ 格式。该模型专为 NVIDIA D