昨天，科技圈的目光还停留在数千亿美元涌入AI基础设施的浪潮之上。今天，资金已悄然向下游转移——从原始算力，流向那些决定算力能否真正发挥价值的工具、网络与模型。
新智能体工作流助力芯片设计提速
Synopsys推出了基于智能体的AI工作流，可将芯片调试周期缩短25%至40%，AMD已率先将其应用于实际AI芯片的验证工作。这一进展意义重大：当前制约行业发展的瓶颈，正在从晶圆厂产能转向设计工具本身。即便向工厂砸入数十亿美元，一旦验证流程耗时数月，芯片只能白白闲置。
AI无线接入网架构加速成形
AI-RAN（AI无线接入网）的格局正在快速清晰。诺基亚、加拿大电信商TELUS以及多位行业分析人士，正共同将开放式无线接入网（Open RAN）定位为AI原生网络的可编程底座。诺基亚宣称，到2028年可实现频谱效率提升100%；不过TELUS提醒，真正的挑战在于如何实现有监管的规模化生产，而非停留在实验室演示阶段。
SK电信发布6880亿参数主权AI大模型
SK电信发布了A.X K2大语言模型——一个拥有6880亿参数的开放权重模型，并已上传至Hugging Face平台。该模型计划在制造业、国防和医疗健康等领域落地部署。
三大趋势背后的共同逻辑
上述三个故事指向同一个核心命题：AI领域的核心难题，已从"如何扩充容量"转变为"如何实现协同"。Synopsys在协同各类设计智能体；AI-RAN在统一可编程底座上协同频谱、算力与多样化工作负载；而SK电信则在构建一套主权AI体系——涵盖模型权重、部署流程与工业应用场景。
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Anthropic德克萨斯数据中心：多家银行正就一笔150亿美元的贷款展开谈判，用于支持一座1.6吉瓦的数据中心园区建设，谷歌以约20%的项目股权为租约提供背书。
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Xsight Labs完成新一轮融资：这家芯片厂商以28亿美元估值完成逾3亿美元融资，其800G数据处理器（DPU）和12.8 Tbps交换机正在Tier-1超大规模云服务商处接受评估。
PJM电力限制新规：自2027年6月起，容量超过50兆瓦的新建数据中心，在电网容量紧张期间须强制接受限电，除非自备电力供应。
Openchip RISC-V芯片：总部位于巴塞罗那的Openchip，在2.5年内基于先进制程交付了一款工业级芯片，主要面向欧洲关键基础设施的AI与高性能计算工作负载。
Q&A
Q1：SK电信发布的A.X K2大语言模型有哪些特点？
A：A.X K2是SK电信发布的一款开放权重大语言模型，拥有6880亿参数，已上传至Hugging Face平台，供公众访问和使用。该模型定位为"主权AI"战略的核心，计划在制造业、国防和医疗健康等行业落地部署，覆盖完整的模型权重、部署流程与工业应用场景，代表了韩国在构建自主可控AI能力方面的重要进展。
Q2：Synopsys的智能体AI工作流如何提升芯片设计效率？
A：Synopsys推出的智能体AI工作流基于微软Discovery平台构建，采用多智能体协作机制，可将芯片调试周期缩短25%至40%。目前AMD已将该工作流引入实际AI芯片的验证流程中进行评估。这一技术的核心价值在于解决设计工具层面的瓶颈——即便芯片制造产能充足，若验证环节耗时过长，依然会拖慢整体研发节奏，制约产业效率。
Q3：Open RAN为何被视为AI原生网络的核心基础？
A：Open RAN（开放式无线接入网）具备高度可编程性，能够在同一底层架构上灵活调度频谱、算力与多类工作负载，因此被诺基亚、TELUS等头部电信厂商和行业分析人士共同选定为AI原生网络的基础平台。诺基亚预测，到2028年可借此实现频谱效率提升100%。不过TELUS也指出，从实验室验证迈向有监管的规模化商用部署，才是行业面临的真正挑战。
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