全球科技巨头的算力竞赛正进入白热化阶段。据知情人士透露，Alphabet 旗下的谷歌（Google）目前正与半导体解决方案供应商 Marvell Technology 展开深度洽谈。双方计划共同开发两款全新的定制化人工智能芯片，此举被外界视为谷歌加速摆脱对英伟达(Nvidia)硬件依赖、巩固自身云基础设施护城河的关键一步。
此次合作的重心在于两款功能各异的专用集成电路。其中一款是全新的内存处理单元（Memory Processing Unit），其核心使命是与谷歌自研的张量处理单元(TPU)形成高度协同，旨在通过优化数据搬运效率，突破现有大规模模型训练中的瓶颈。另一款则是针对前沿 AI 模型运行环境进行深度优化的新一代 TPU。
根据目前的进度规划，两家公司最快有望在明年完成内存处理单元的设计工作，并随即进入试产阶段。如果进展顺利，这套自研组合拳将极大地提升谷歌在处理复杂算力任务时的自主权。
长期以来，英伟达的 GPU 几乎垄断了 AI 算力市场，但这同时也带来了高昂的采购成本和潜在的供应链风险。对于谷歌而言，持续推动 TPU 的迭代并将其打造为英伟达产品的有力替代方案，不仅是技术上的自我突破，更是商业战略上的必然选择。
事实上，TPU 的广泛应用已经成为谷歌云（Google Cloud）业务收入增长的核心引擎。通过与 Marvell 这种拥有深厚定制化经验的厂商合作，谷歌能够以更低的能耗和更高的性价比提供云端算力服务，从而在激烈的公有云竞争中占据更有利的位置。尽管英伟达的市场霸主地位依然稳固，但谷歌这种“自研+深度协同”的模式，无疑正在改变全球 AI 芯片市场的博弈规则。
AI芯片公司Cerebras与OpenAI达成一项为期三年、金额超亿美元的重磅交易，规模是年初协议的两倍，显示OpenAI对其技术的高度信任。OpenAI承诺提供约10亿美元支持Cerebras开发数据中心系统，并获得最高10%的少数股权认股凭证，深化战略合作。
英伟达发布Lyra2.0系统，通过单张照片即可生成延伸90米的大规模、高连贯性3D虚拟环境，解决了长距离相机路径下的图像失真问题。该技术突破标志着AI在3D空间理解与实时环境模拟领域取得重要进展，尤其满足了具身智能训练对高质量虚拟场景的迫切需求。
OpenAI与芯片公司Cerebras达成新协议，未来三年将支付超200亿美元购买其服务器算力，并可能获得股权。此前双方已有合作，今年1月OpenAI计划三年内采购价值超100亿美元的计算能力。新协议规模更大，OpenAI还将提供约10亿美元资助Cerebras开发数据中心，未来三年总支出或达300亿美元。
谷歌开源医疗AI模型MedGemma1.5，核心突破在于能处理高维度医疗数据。它原生支持CT和MRI三维扫描，可直接分析立体影像；支持病理学数字切片微观分析；在胸部X光分析中能精准标注。该模型在多个关键医疗场景实现显著跨越。
微软租用挪威北极圈内原为OpenAI准备的3万块英伟达芯片算力资源，取代OpenAI成为“挪威星门”项目租客，显示AI基础设施竞争格局生变。
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