据Anthropic官方推特（@AnthropicAI）发布，Anthropic宣布计划在2026年大规模扩展其谷歌TPU的使用，锁定约100万台TPU与超1吉瓦算力。此举旨在显著提升其AI模型训练和部署能力，满足企业对生成式AI和大模型服务日益增长的需求。这一战略投资凸显了AI基础设施超大规模扩展的行业趋势，同时也反映出高效能算力对推动AI商业化应用和基础模型研发的重要性（来源：AnthropicAI官方推特，2025年10月23日）。

据@OpenAI官方消息，在第8期OpenAI播客中，@sama和@gdb与博通高管共同宣布，OpenAI正基于自身前沿AI模型开发经验，自主设计AI专用芯片。这一举措旨在应对全球持续增长的人工智能需求，通过软硬件深度融合提升AI性能，并降低对第三方芯片供应商的依赖。OpenAI自研芯片不仅将加速大模型训练，提高成本效益，还为AI硬件市场带来新的商业机会，为企业级AI部署提供更强竞争力（来源：@OpenAI，OpenAI播客，2025年10月13日）。

据Satya Nadella透露，微软已部署基于NVIDIA GB300 GPU、配备4600多颗GPU和新一代InfiniBand互连的超级计算集群（来源：Satya Nadella推特）。微软计划在全球数据中心扩展至数十万颗GB300，并重构从芯片、系统到软件的全栈架构，以满足下一代AI工作负载需求。这一举措有助于微软在大规模AI模型训练和生成式AI应用的企业与科研市场中占据领先地位。

根据DeepLearning.AI报道，Mistral公司公布了Mistral Large 2 AI模型的18个月全生命周期分析，详尽衡量了温室气体排放、能源消耗、水资源利用及材料消耗。报告涵盖数据中心建设、硬件制造、模型训练与推理等环节，为企业提供AI大模型环境影响评估标准，有助于推动可持续AI实践和绿色数据基础设施建设（来源：DeepLearning.AI，2025年9月1日）。

根据Jeff Dean在Twitter上的消息，Google的Norm Jouppi和Sridhar Lakshmanamurthy在Hot Chips 2025大会上正式发布了TPUv7“Ironwood”系统。该系统每个Pod集成9216颗芯片，单Pod可实现42.5 exaflops的fp8算力，并可通过多Pod扩展达到多泽塔级AI计算能力。TPUv7的超强扩展性和高性能为大规模AI训练、生成式AI模型及企业级AI应用提供了坚实的基础，进一步巩固了Google Cloud在AI基础设施市场的领先地位，助力企业加速深度学习和大模型研发（来源：Jeff Dean 推特）。

根据DeepLearning.AI报道，Andrew Ng指出中国AI发展势头迅猛，推动全球AI竞争与创新加速。阿里巴巴发布Qwen3系列模型升级，推动企业级AI应用落地。同时，美国取消对中国高性能GPU的出口禁令，有望提升中国企业硬件获取与大模型训练能力（来源：DeepLearning.AI，2025年7月31日）。白宫则重置美国AI政策，强化负责任的AI部署与国家竞争力。这些新动向为AI解决方案供应商带来跨境合作和数字化转型的商业机会。此外，Ng还提及一项研究显示，AI陪伴产品可能影响用户幸福感，提示消费级AI产品需加强伦理考量。