谷歌云当地时间 21 日宣布，计划将基于英伟达 Vera Rubin 平台的基础设施扩展至多个算力站点，最多可部署 96 万块 Rubin GPU。在 AI 算力争夺白热化的当下，这一数字把下一代加速器规模直接拉到百万级，谷歌要在云市场军备竞赛里抢占身位。
与扩军同步，Google Cloud 基于英伟达 Vera Rubin NVL72 机架级系统的 A5X 实例已发布。这套实例采用英伟达 ConnectX-9 SuperNIC，配合谷歌云 Virgo 网络与第四代液冷技术，定于下月推出。从机架级系统到液冷方案，谷歌正为高密度长周期负载铺路——单座数据中心散热逼近极限，液冷已是承载海量 GPU 的必答题。
在算力之外，Google Cloud 还亮出一张安全牌：它将成为首批在裸机实例上提供机架级英伟达机密计算服务的云服务商之一；此外，谷歌云也将在搭载英伟达 RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版 GPU 的 G4 虚拟机上正式推出该服务。
所谓机密计算，核心是让数据在处理中也处于加密隔离状态，握有底层权限者也难窥探。对金融、医疗、政务等敏感行业，这正是不敢上云到敢上云的前提。谷歌把能力同时覆盖机架级裸机与通用虚拟机，等于在"最强算力"与"最稳防护"间两头讨好。
回看整盘棋，谷歌此番动作折射出云厂商的共同焦虑：大模型越强，对底层算力渴求越无底。亚马逊、微软、Meta 同样在自有芯片与英伟达供给间权衡，而谷歌既押注自研 TPU、又吃进 Vera Rubin，走的正是"双轨保供"路线。当 96 万块 Rubin GPU 从蓝图走向机房，AI 基础设施的天花板又被抬到新高度。
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【AI日报】聚焦AI热点与开发趋势。科大讯飞发布星火X2.6端云一体大模型，基于国产算力训练，采用293B A30B MoE架构，上下文长度达1M，重点提升代码与智能体能力，推动智能体能力同步升级，并推出相关AI新功能。该模型展现国产大模型在算力、长上下文和智能体方向的新进展。
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