据 DeepLearning.AI 在 X 上披露，DeepSeek 拒绝向英伟达与 AMD 提供 DeepSeek-V4 的早期访问权限，同时与华为共享该模型；据 The Batch（经由 DeepLearning.AI）报道，此举凸显中美博弈加剧以及出口管制对高端算力竞争影响有限。根据 DeepLearning.AI，传统做法是硬件厂商获得预发布访问以优化 CUDA、ROCm 与编译器链；限制英伟达与 AMD 或将放缓其对 DeepSeek-V4 的推理优化，而华为 Ascend 生态的本地化适配可能获得先发优势。依据 DeepLearning.AI 的报道，企业应重新评估多硬件推理策略，谈判与特定加速器绑定的托管 SLA，并通过可移植性中间层降低供应商锁定风险，以应对地缘政治驱动的模型访问不对称。

据DeepLearning.AI在X平台发布的信息，DeepLearning.AI与AMD合作举办AI Dev 26 × San Francisco，并提醒与会者可于4月30日参加附近的AMD AI DevDay，且AMD向开发者提供为期1个月的资源访问（来源：DeepLearning.AI）。据DeepLearning.AI称，该合作聚焦AMD加速器的实操与工具链，表明ROCm生态与推理优化的支持在扩大。根据DeepLearning.AI的通报，此类短期开发者访问有助于初创团队低成本试用AMD Instinct与Radeon AI硬件，探索微调与推理部署机会。DeepLearning.AI还指出，两场活动地点与时间相邻，便于跨场交流，加速从CUDA向ROCm的迁移评测，并识别适合在AMD硬件上运行的大模型服务工作负载。

据 DeepLearning.AI 在 X（DeepLearningAI）发布的信息，AI Dev 26 x San Francisco 新增来自 Google DeepMind、AMD、Actian、Snowflake、Replit、AI21 Labs 和 Flwr Labs 的演讲者，重点分享现代 AI 系统的构建与部署实践（消息源：DeepLearning.AI，2026 年 3 月 10 日）。根据该公告，议题将覆盖基础模型落地、LLM 数据基础设施、GPU 加速优化与生产级 MLOps，直接对应企业对低成本推理、RAG 数据管道与模型治理的需求。正如 DeepLearning.AI 所述，模型实验室（Google DeepMind、AI21 Labs）、硬件（AMD）、云数据平台（Snowflake）、开发者工具（Replit）与联邦学习框架（Flwr Labs）的组合，意味着将有关于大规模推理、向量检索集成与隐私保护训练的实战内容，为微调服务、RAG 平台、GPU 优化工具商带来近期开拓机会。

据Meta官方账号AI at Meta在X平台披露，Meta将与AMD签署多年合作协议，在全球基础设施中集成最新的Instinct GPU，并为该部署预留约6GW的数据中心规划容量。根据AI at Meta的消息，此举将加速生成式AI与推荐系统的大规模训练与推理，并在以Nvidia为主的生态之外引入第二供应来源。AI at Meta指出，采用Instinct平台有助于供应多元化与成本优化，适配超大规模模型训练与推理需求；同时，6GW规划意味着对供电、制冷与液冷解决方案的大额投入，为GPU数据中心、液冷厂商及AI作业编排工具带来商业机会。

根据Greg Brockman (@gdb) 在Twitter上的消息，OpenAI正式宣布与博通（Broadcom）建立合作关系，共同开发OpenAI专属AI芯片。这项合作是在最近与Nvidia和AMD合作基础上的又一重要举措，将帮助OpenAI为特定AI工作负载定制硬件性能，满足全球日益增长的算力需求（来源：x.com/OpenAINewsroom/status/1977724753705132314）。这一趋势显示，AI行业领军企业正通过自研芯片优化性能，降低供应链风险，并把握企业级AI部署的新商机。