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ADI收购Empower Semiconductor，扩展AI时代高密度电源产品组合
模拟器件公司（ADI）宣布以15亿美元全现金方式收购Empower半导体。随着AI计算规模不断扩大，高密度、高效率的电源供给已成为系统设计的核心挑战。此次收购将整合Empower的集成电压调节器（IVR）与硅电容技术，使电源转换更靠近处理器端，缩短供电路径并提升效率，进一步强化ADI在超大规模数据中心及AI芯片领域"从电网到芯核"的全系统电源管理能力。
亚马逊推出AI创作者基金，Prime Video将上线三部AI制作剧集
亚马逊在其"AI on the Lot"活动上宣布成立Gen AI创作者基金，依托Amazon MGM Studios与AWS联合运营。基金旨在支持影视创作者利用AI技术开发项目。首批三部作品——《Love, Diana Music Hunters》《Cupcake & Friends》及《Punky Dunk》将借助Project Nara工具制作，涵盖Adobe Suite、Maya、Kling等平台。此外，Netflix与迪士尼也在积极探索生成式AI在内容制作中的应用。
薪资初创公司Remote称在未增加员工的情况下人均营收增长50%
荷兰薪酬服务商Remote近日宣布年度经常性收入突破3亿美元并实现正向现金流。更值得关注的是，该公司通过全员推行AI工具，在不增加员工数量的前提下，实现人均营收提升50%。目前其85%以上的代码由AI生成，工程师贡献量同比增长逾60%。公司还推出Remote MCP接口，允许AI代理直接访问薪酬与合规数据，助力客户构建定制化工作流，展示了AI重塑企业规模化增长路径的实践价值。
Snowflake与AWS签署60亿美元AI芯片协议
云数据存储巨头Snowflake与亚马逊云服务（AWS）签署了一项为期五年、价值60亿美元的新协议。推动这一增长的核心动力是AI——Snowflake旗下的AI构建工具Cortex AI持续受到企业客户青睐。值得关注的是，此次合作重点涉及AWS自研ARM架构CPU芯片Graviton的使用权。随着AI应用从训练转向日常使用与智能体自动化，CPU需求急剧攀升。与此同时，谷歌、微软也在加速布局自研AI芯片，对英伟达的市场地位形成挑战。
主流AI模型对恶意提示词的防御能力远低于厂商宣称
思科研究人员发布报告指出，主流AI开发商对模型安全性的评估存在重大缺陷。现有安全测试主要基于单轮恶意提示，而黑客正越来越多地采用多轮提示绕过防御机制。研究团队对来自OpenAI、Anthropic、谷歌、亚马逊和xAI的15个主流模型进行测试，发现多轮攻击成功率高达8%至88%，远超单轮攻击的2%至65%。其中xAI的Grok 4.1表现最差，亚马逊Nova 2 Lite表现最佳。研究人员呼吁厂商重新审视安全评估标准。
雷达技术助力警用无人机项目快速扩展
随着美国各地警察部门迅速扩大无人机项目，低空空域日益拥挤的问题愈发突出。为此，雷达技术公司Echodyne与公共安全科技企业Axon宣布合作，将Echodyne的MESA雷达系统与Axon旗下的Axon Air及Dedrone解决方案相结合，旨在帮助执法机构和"无人机优先响应"（DFR）项目更安全地运营，同时识别未经授权的危险无人机活动。目前该合作已每日支持数百项DFR任务。
AWS推出智能体购物助手帮零售商构建AI工具
亚马逊云科技（AWS）近日发布AWS Agentic Shopping Assistant（ASA），帮助零售商将AI功能集成到线上商店。ASA整合了Amazon Bedrock、OpenSearch等多项云服务及专业支持，源自亚马逊本月上线的Alexa购物工具。该服务可将定制AI应用的开发周期压缩至约60天。AWS生成式AI创新中心将协助零售商按品牌风格、产品目录进行个性化配置，并设置安全护栏，确保AI助手输出内容的准确性与相关性。
Triomics获2200万美元融资，为癌症中心提供肿瘤专用AI平台
肿瘤AI初创公司Triomics完成2200万美元B轮融资，由Battery Ventures领投。该公司专为肿瘤科打造AI平台，帮助医生和行政人员自动化处理临床试验匹配、病历摘要生成等数据密集型任务。随着肿瘤治疗进步，患者病历日趋复杂，动辄数千页，Triomics的模型基于肿瘤专科数据训练，已被纪念斯隆凯特琳癌症中心等顶级机构采用。过去一年，其企业客户数量增长四倍，年经常性收入增长十倍。
Robinhood向AI智能体开放交易平台
Robinhood推出测试版AI代理交易产品和虚拟信用卡，允许第三方AI代理代表客户进行股票交易和消费。该功能通过独立账户运行，用户可实时监控交易并随时断开连接。目前仅支持股票交易，期权和加密货币等将陆续推出。AI代理信用卡与Robinhood Gold Card关联，享受相同的3%返现。
Snowflake财报强劲股价飙升，与AWS达成数十亿美元云服务协议
云数据平台巨头Snowflake公布第一季度财报大幅超出华尔街预期，并宣布未来五年将在AWS云基础设施上投入60亿美元，包括使用亚马逊定制AI芯片。公司每股收益39美分超预期32美分，营收同比增长33%至13.9亿美元。CEO表示AI正成为强劲推动力，公司已从企业数据可信基础扩展为智能体企业的控制平面。受此利好消息推动，Snowflake盘后股价暴涨超36%。
微软称其浏览器AI功能"工作安全"
微软正在测试为企业浏览器Edge for Business添加智能体AI功能。新版本将帮助完成填写表单、导航网站、跨标签页收集信息等多步骤任务。新标签页将整合日历条目、文件和Copilot提示，减少工具切换。该版本的核心特性是企业数据保护能力，企业可以阻止复制粘贴操作，所有AI提示和响应都保留在Microsoft 365租户内且不用于训练模型，还可审计提示并阻止敏感文件上传。
亚马逊公布2025年秋季研究奖获奖名单
亚马逊研究奖为全球学术研究者提供无限制资金和AWS推广积分，支持多学科研究。本轮共有来自11个国家49所大学的68位研究者获奖。资助领域涵盖AI信息安全、智能体AI、自动推理、AWS密码学、网络安全与反滥用技术及可持续发展。获奖者可访问700多个亚马逊公开数据集，使用AWS AI/ML服务，并获得亚马逊研究联系人的咨询支持。
德州无意中为AI打造了理想电网
德州早年为输送风电而建的CREZ输电走廊，如今成为超大规模AI算力部署的关键基础设施。Galaxy Digital等企业在西德州利用这些输电网络建设千兆瓦级AI园区，但实际部署规模远低于宣布容量。电力变压器短缺、设备交付延迟等硬件瓶颈正成为AI基础设施扩张的主要制约因素，德州正经历从风电到加密货币再到AI算力的产业演变。
博通与FuriosaAI押注以太网AI架构
博通与韩国AI基础设施初创公司FuriosaAI合作构建机架级推理平台，旨在突破当前GPU主导的AI架构。该平台结合FuriosaAI第三代张量收缩处理器与博通的网络、封装和互连技术，针对超大规模AI部署打造多芯片推理系统。随着推理工作负载扩展速度超越训练环境，该合作反映出AI基础设施正从单服务器优化转向机架级网络架构，以太网架构成为核心。
Robinhood推出AI智能体股票交易功能
股票交易应用Robinhood宣布推出AI代理交易支持和AI代理信用卡。用户可为AI代理创建独立账户并连接专用钱包，代理能分析投资组合并提出交易策略，但只能使用预充值余额下单。用户将收到所有交易通知并可在应用内监控活动。该功能目前处于测试阶段，仅支持股票交易，未来将增加期权、加密货币等支持。
YouTube将自动标注AI生成视频
随着AI视频模型能力增强，YouTube不再仅依赖创作者自主标注，而是通过内部系统自动识别并标注"显著逼真的AI生成内容"。标签将更醒目地显示在长视频和短视频中。若创作者未披露AI使用情况，平台将代为标注。使用YouTube自有AI工具或含C2PA元数据的视频标签不可移除。此举旨在提高AI内容透明度，但不影响视频推荐和变现能力。
ClickHouse年化收入增至2.5亿美元，为IPO铺路
数据库提供商ClickHouse年化收入已突破2.5亿美元，较去年增长两倍。联合创始人兼产品技术总裁Yury Izrailevsky预计年底将达到接近10亿美元。公司今年1月估值150亿美元，正为未来几年内IPO做准备，已聘请前Snowflake投资者关系负责人担任CFO。ClickHouse拥有超4000家客户，其开源数据库专为处理AI代理所需的海量数据集而设计，通过销售托管云服务实现盈利。
思科研究发现标准AI安全基准测试未能识别真实威胁
思科AI威胁情报与安全研究团队的最新研究表明，企业常用的单轮对抗测试可能系统性低估了AI模型的安全风险。研究对15个闭源前沿模型进行了多轮攻击测试，发现多轮攻击成功率最高达88.30%，远超单轮测试的64.91%。即使是安全性最强的Claude系列，在多轮攻击下失败率也达到11.16%至16.20%。研究指出，这种漏洞是生成式AI模型的结构性特征，建议企业不应仅依赖供应商的安全声明，需部署额外的运行时防护措施。
三星存储芯片员工因AI利润分享协议获得平均31万英镑奖金
三星电子内存芯片部门员工将通过里程碑式的利润分享协议获得人均约31万英镑奖金，这得益于AI热潮推动芯片制造商利润飙升。两家工会表示74%的62616名投票员工支持该协议，避免了罢工。协议规定三星将半导体部门10.5%的营业利润用于支付特别奖金，结束了长达五个月的劳资纠纷。AI数据中心对内存芯片的需求导致芯片短缺，推动价格和利润大幅上涨，SK海力士和美光市值首次突破万亿美元大关。
软件生态缺口正在拖累AI发展：半导体企业能从电动车转型中学到什么
电动汽车的普及历程为半导体行业敲响警钟：再先进的硬件技术，若缺乏完善的软件生态支撑，也难以实现大规模落地。当前，半导体企业正面临类似困境——尽管AI加速芯片性能强劲，但编译器、运行时、边缘部署工具等软件栈仍不成熟，导致推理成本高企、部署复杂度居高不下。软件生态的完善程度，正日益成为硬件平台竞争胜负的关键所在。
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