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數萬億美元的AI基礎設施競賽：科技巨頭的投資狂潮
AI產品需要巨大的計算能力支持，英偉達CEO預計到本十年末AI基礎設施投資將達3-4萬億美元。微軟向OpenAI投資140億美元，甲骨文與OpenAI簽署3000億美元合作協議，Meta計劃投資6000億美元建設美國基礎設施。英偉達通過GPU投資回流行業，包括對OpenAI的1000億美元投資。特朗普宣布的Stargate項目計劃投資5000億美元建設AI基礎設施，但進展遇到挑戰。
微軟提醒：我們已經擁有AI數據中心，OpenAI還在建設中
微軟CEO納德拉發布視頻展示公司首個大規模AI系統，該系統配備超過4600臺英偉達GB300機架計算機和Blackwell Ultra GPU芯片。微軟承諾將在全球部署數十萬塊Blackwell Ultra GPU。此舉正值OpenAI簽署萬億美元數據中心建設協議之際，微軟強調自己已在34個國家擁有超過300個數據中心，能夠滿足前沿AI需求并運行具有數千萬億參數的下一代模型。
AT&T與愛立信聯合推出基于云的物聯網市場平臺
AT&T與愛立信合作推出AT&T物聯網市場數字電商平臺，旨在簡化物聯網服務創新和規�；儸F。該平臺解決復雜集成、產品目錄分散、訂單管理不一致等行業痛點，提供數字目錄、訂單管理系統和API集成。平臺基于云原生微服務架構，托管在微軟Azure云上，主要服務交通、制造和醫療行業，顯著縮短訂單處理時間。
7個MCP服務器自動化數據中心與云任務
隨著數據中心與云環境深度融合，企業需要簡化混合基礎設施管理。MCP服務器可讓AI模型與云和數據中心管理工具交互，實現關鍵工作流自動化。文章介紹了7個實用MCP服務器：AWS Lambda工具服務器、日志分析器、AWS IAM服務器、Terraform服務器、Azure MCP服務器、Google Cloud MCP服務器和K8s MCP服務器，幫助數據中心專業人員自動化配置、監控和安全管理流程。
推動AI繁榮的數十億美元基礎設施交易內幕
英偉達CEO預計到本十年末，AI基礎設施投資將達3-4萬億美元。微軟向OpenAI投資近140億美元，Oracle獲得3000億美元計算合約，Meta計劃在2028年前投資6000億美元建設美國基礎設施。這些投資正推動超大規模數據中心建設，但也給電網帶來巨大壓力。特朗普宣布的Stargate項目計劃投資5000億美元建設AI基礎設施，成為歷史上最大的AI基礎設施項目。
Nscale獲得11億美元B輪融資，建設英國最大GPU集群
人工智能基礎設施提供商Nscale完成11億美元B輪融資，創下英國和歐洲最大B輪融資紀錄。此輪融資由挪威工業投資公司Aker ASA領投，諾基亞和英偉達等公司跟投。該公司計劃利用資金在歐洲、北美和中東加速部署大規模AI基礎設施，支持OpenAI在挪威和英國的主權AI計算能力建設項目，并擴大工程和運營團隊規模。
谷歌支持加密貨幣礦企交易以搶奪AI數據中心資源
谷歌為AI計算初創公司Fluidstack與加密貨幣挖礦公司Cipher Mining的30億美元十年協議提供14億美元擔保，并獲得購買Cipher 5.4%股權的權利。這是谷歌兩個月內達成的第二筆類似交易，反映出AI服務對計算資源的巨大需求。Cipher將利用谷歌的擔保協議籌集資金擴張，提供位于德克薩斯州的168MW容量，計劃2026年9月啟用。
Box CEO談企業軟件長期發展策略與AI變革
在2025年TechCrunch Disrupt大會上，Box首席執行官兼聯合創始人Aaron Levie將登臺分享企業軟件領域的深度見解。他將探討上市公司內部創新的真實面貌、AI對企業軟件的影響與變革，以及為何保持敏銳需要質疑一切。作為云原生企業的先驅者，Levie將反思最艱難的轉型、最大的驚喜，以及在技術快速發展中持續進化所需的思維模式。
Brightsolid攜手拓展全國網絡，部署多樣化100Gbps光纖連接
Neos Networks與云服務提供商Brightsolid簽署多年協議，為其提供蘇格蘭至倫敦間的多樣化100Gbps光纖連接。該部署將Brightsolid在鄧迪和阿伯丁的數據中心直接連接到Neos Networks全國骨干網，實現超高速低延遲連接，支持AI工作負載和數據密集型應用需求，并提供更快的數據復制和災難恢復能力。
戴爾私有云實現更簡化管理和更強安全防護
戴爾科技公司發布私有云、存儲和網絡安全產品更新，旨在幫助企業更高效管理現代和傳統工作負載。更新涵蓋戴爾自動化平臺、私有云、邊緣基礎設施和存儲平臺，新增AI驅動自動化、分解架構和增強的網絡彈性功能。分解架構將計算、內存、存儲和網絡解耦，通過軟件統一管理。自動化平臺支持零接觸部署和AI驅動監控。存儲方面推出PowerStore 5200Q陣列，AI異常檢測可縮短90%故障解決時間。
VAST Data收購Red Stapler獲得公有云突發擴展能力
VAST Data本月收購了Red Stapler公司，該公司全部由NetApp前員工組成，他們在離開NetApp冰島業務僅4個月后成立了這家公司。通過此次收購，VAST獲得了跨公有云控制平面架構，有助于將其AI OS作為公有云服務提供。Red Stapler的6名成員此前都曾在NetApp收購的冰島初創公司Greenqloud工作。Red Stapler開發的軟件將為VAST AI OS帶來更深入的API集成，提供計費、監控和可擴展性功能，使客戶能夠將工作負載臨時遷移到超大規模公有云中。
云管理智能體的優勢與挑戰分析
AI代理正在重塑云管理領域，通過自動化資源配置和管理來簡化操作流程。這些系統具有速度快、一致性強、成本效益高等優勢，能夠簡化多云環境管理。然而，AI代理也存在局限性，包括LLM"幻覺"風險、缺乏精確控制、運營成本高昂、可用代理數量有限以及技術生態系統碎片化等問題。盡管如此，AI代理仍將顯著改變云管理工作方式。
新云服務商激增，AI需求使全球數據中心容量緊張
最新研究顯示，AI持續增長正重塑數據中心市場，推動新云服務需求激增以補充超大規�；A設施。JLL分析預測，全球新云細分市場在2021-2025年間將以82%的復合年增長率增長。新云是專業云提供商，提供GPU即服務，支持AI訓練、機器學習等高密度計算需求。與傳統超大規模服務商相比，新云提供更快部署、定制化AI解決方案和更具競爭力的定價。
AI創業公司推動谷歌云業務強勁增長
谷歌云宣布AI編程初創公司Lovable和Windsurf選擇其作為主要云服務提供商，彰顯谷歌在與AWS和微軟Azure競爭中地位上升。谷歌云是公司增長最快的業務線之一，年收入達500億美元，未來兩年新簽約580億美元。該部門與十大AI實驗室中的九家合作，服務全球60%的生成式AI初創企業。AI模型訓練和運行的高昂云成本為云業務帶來機遇，全球云市場預計2025年將超4000億美元。
VergeIO聯手Cirrus Data爭奪虛擬化市場用戶
VergeIO利用Cirrus Data的數據遷移軟件，說服客戶從其他虛擬化環境遷移至其VergeOS平臺，旨在終結基礎設施分散問題。VergeOS是該公司的超融合數據中心軟件，將虛擬化、存儲、網絡和AI集成到單一操作系統中。通過Cirrus Migrate Cloud，VergeIO可幫助客戶從VMware、Hyper-V、Nutanix等平臺遷移。公司聲稱，整合到VergeOS可降低三年總擁有成本超50%。
甲骨文云服務或在本十年內媲美AWS
甲骨文正在成為大規�；A設施供應商的可靠選擇。該公司通過AI技術推動應用開發，構建GenAI模型并將智能代理集成到應用套件中。CEO薩弗拉·卡茨透露，公司剩余履約義務達4553億美元，同比增長4.6倍，并預測OCI收入將從2026財年的180億美元增長至2030財年的1440億美元。甲骨文正積極布局AI推理市場，憑借其作為全球最大企業私有數據托管方的優勢地位，有望在云計算領域實現重大突破。
OpenAI與微軟簽署初步協議修訂合作條款
OpenAI和微軟宣布簽署一項非約束性諒解備忘錄，修訂雙方合作關系。隨著兩家公司在AI市場競爭客戶并尋求新的基礎設施合作伙伴，其關系日趨復雜。該協議涉及OpenAI從非營利組織向營利實體的重組計劃，需要微軟這一最大投資者的批準。雙方表示將積極制定最終合同條款，共同致力于為所有人提供最佳AI工具。
Storj推出媒體影視專用存儲云服務Production Cloud
分布式存儲公司Storj推出Production Cloud服務，專門面向媒體和影視制作行業。該服務整合了高性能分布式對象存儲和云媒體訪問功能，免收出口和API費用。服務基于分布式存儲網絡運行，Object Mount產品可將對象存儲呈現為本地驅動器，支持直接從云端進行精確編輯。針對新聞、體育、影視等不同媒體機構需求，提供低延遲全球訪問和可預測成本控制。
甲骨文收購Sun公司如何成就了今天的云計算巨頭
2009年甲骨文以74億美元收購Sun Microsystems，當時被視為糟糕交易。然而15年后證明，這次收購為甲骨文帶來了關鍵的系統專業知識，成就了其云業務的核心競爭力。通過Sun的技術積累，甲骨文開發出差異化的云基礎設施，能夠支持大規模AI工作負載。最近甲骨文股價因4550億美元的云服務訂單激增36%，其中3000億美元來自Stargate項目，證明了當年收購的戰略價值。
企業多云戰略必須解決的五大挑戰
企業不再糾結是否需要多云服務，而是如何選擇合適的云服務并制定最具價值的多云戰略。文章分析了CIO和IT領導者在規劃多云環境時必須關注的五大挑戰：AI的巨大影響帶來復雜性和技術債務；數據主權要求需遵循不同地區法規；網絡安全風險因攻擊面擴大而增加；靈活性和可觀測性需求；以及成本控制挑戰。專家建議采用統一監控、AI驅動分析和FinOps實踐來應對這些挑戰。
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