1、英伟达独供松动！OpenAI计划向谷歌采购TPU芯片

　　快科技10月28日消息，据The Information报道，OpenAI计划向谷歌采购AI晶片，OpenAI一直是英伟达图形处理器（GPU）最重要的买家之一，使用这些晶片来训练AI模型及运行推理运算。据悉，去年OpenAI已开始租用谷歌的AI晶片。随着企业寻求更便宜且适合运行AI模型的晶片，谷歌自研的TPU（张量处理器）已成为英伟达AI晶片的替代方案，谷歌今年亦开始直接向部分客户销售TPU。从2025年6月的“租用算力”，到2025年7月OpenAI公开表示“正对谷歌TPU进行早期测试、暂无大规模部署计划”，再到2026年10月的“计划采购芯片”，双方关系的密度在16个月里完成了三级跳。

2、中国AI刷爆英伟达GPU性能榜，这家公司拿下88项第一

　　允中 发自 凹非寺量子位 | 公众号QbitAI近日，在NVIDIA Research推出的GPU算子性能评测榜单SOL-ExecBench [1] 上，无问芯穹（Infinigence AI）取得亮眼成绩：先后登顶L1基础算子、L2融合算子、Quant量化算子与FlashInfer-Bench推理算子全部四大赛道。SOL-ExecBench是什么？SOL-ExecBench是NVIDIA Research于2026年3月19日推出的算子优化Benchmark。SOL是Speed of Light的缩写，意为“光速”，在这里指代基于硬件能力推导出的理论性能边界。

3、Anthropic上市文件披露多平台算力布局，英伟达定价权或承压

　　（来源：IT之家）IT之家 10 月 28 日消息，据《商业内幕》今天（28 日）凌晨报道，Anthropic 同时采用多种芯片处理 AI 计算任务，以分散风险。这种策略长期来看可能动摇英伟达的市场主导地位。当地时间 26 日，Anthropic 公布的上市申请文件（S-1 表格）显示，公司将多家战略合作伙伴提供的算力整合成统一的资源池，再通过软件把计算任务分配到最能发挥效益的芯片上。IT之家从报道中获悉，Anthropic 使用的芯片分为四大类：亚马逊 Trainium、谷歌 TPU、英伟达 GPU 和 AMD GPU。为实现这种跨平台调度，公司花费了多年时间和大量资金。

4、LG电子数据中心冷却订单超3万亿韩元，拿下英伟达 DSX Ready 认证

　　（来源：财闻）10月28日，据财闻海外资讯，LG电子宣布，截至今年第三季度，其AI数据中心冷却业务累计订单已超3万亿韩元。该订单积压量较上季度末的6000亿韩元激增超2.4万亿韩元。此增长得益于近期与北美基础设施平台公司Air Control Concepts签订的AI数据中心冷水机长期供应协议（LTA）。此外，LG电子是唯一一家冷水机产品入选英伟达（NVDA.US）近期AI工厂产品DSX Ready认证的韩国企业。公司正追加投资2200亿韩元，以扩充国内外产能，包括确保在美国的制造基地。受现有家电业务销售增长推动，LG电子三季度保持稳健增长。

5、史上最大IPO临门，腾讯、阿里、字节抢卡：Anthropic和中国大厂一起为算力上头

　　来源：奇点研究社Anthropic冲刺史上最大IPO，招股书里把算力投入与供给风险推到了台前；腾讯、阿里、字节豪掷350亿美元抢卡，Kimi为额度消耗过快向用户道歉……当AI Agent开始接手越来越复杂的任务，推理需求、计算成本与商业回报，正在成为同一道考题。作者|行之编辑|奇博士AI Agent越能干，用户的额度可能烧得越快。10月24日，月之暗面发布Kimi K3.1 Pro。这是K3.1系列的首款模型，参数规模达到3万亿级，支持100万Token上下文，官方重点强调了模型在编程、3D创作和长程Agent任务上的能力。

6、迅策TokenRouters重磅发布，对标英伟达押注的AI中间层，给出“中国解法”

　　在刚过去的第三季度，Stripe敲定了以超过70亿美元的交易作价收购OpenRouter。其此前的B轮融资还获得英伟达、Snowflake和Databricks等旗下平台的投资。紧接着，英伟达宣布将以129亿美元的交易金额收购Hugging Face，这一价格相当于其年化收入1.5亿美元的86倍。OpenRouter主要提供模型调用与路由服务，Hugging Face则汇聚模型、数据集及应用，二者均聚焦在AI资源的连接、分发和使用。巨头纷纷布局，说明处于AI产业链中间环节的平台正获得新的战略地位。如今，国内市场亦出现布局这一环节的公司。