推理

ChainCatcher 消息，Blockworks 发布加密推理服务商现状报告称，全球算力投入庞大且需求仍超供给；流动性加密 AI 市值约 249 亿美元，低于 Crusoe 的 309 亿美元，尚无去中心化算力网络披露超过数千万美元量级的可核验收入。报告比较 OpenRouter 上七家加密原生推理商 Venice、Phala、Darkbloom、io.net、AkashML、NEAR AI 与 Chutes。过去一个月七家日均处理约 2110 亿 Token，约占平台日均 21.9 万亿 Token 的 1%。Venice 日均约 870 亿 Token，团队 7 月称年化经常性收入达 1 亿美元，OpenRouter 贡献不足一成；Phala 过去一周日均约 546 亿 Token，高于 7 月约 50 亿。Chutes 为 Bittensor 推理子网 SN64，运行约 4350 块 GPU，团队称日处理 1600 亿 Token，OpenRouter 渠道日均 57 亿。Akash 活跃 GPU 为 283 块，低于峰值约 897 块，年租赁费约 370 万美元，GPU 激励已结束。io.net 近一个月需求近乎翻倍至日均 148 亿 Token。

ChainCatcher 消息，新加坡，2026 年 10 月 13 日，BSC 生态 AI Agent 项目 NeoSoul 今日宣布与阿里云展开战略合作。NeoSoul 已在旗下 Agentic Trading 产品 NeoTrade 中接入阿里云 AI 模型服务，为自主交易 Agent 的模型推理与计算提供支持；随着产品发展和使用规模增长，双方计划进一步探索云端 AI 技术合作。用户在 NeoTrade 中设定交易规则后，AI Agent 会持续跟踪市场变化、判断交易机会，并在授权范围内执行策略。阿里云提供的模型推理与计算服务将支持 Agent 随市场变化反复更新判断，为自主交易应用提供计算资源。NeoSoul 联合创始人 Kaelan 表示，AI Agent 正从回答问题走向持续决策和自主执行，对底层 AI 基础设施的要求快速提升；阿里云的模型与计算能力将支持 NeoTrade 承载更大规模、更复杂的自主交易任务，并探索 AI Agent 在真实金融场景中的应用边界。阿里云智能发言人表示，将通过模型服务与计算能力支持 NeoTrade 发展，并与 NeoSoul 持续探索面向下一代 AI Agent 应用的技术合作。

ChainCatcher 消息，据官方消息，P2P AI 推理网络 Antseed 正式对外发布，同时披露非营利基金会 Antseed Foundation 完成 240 万美元 token 轮融资。Spark Capital 领投，Collider、DCG、North Island Ventures、Reciprocal Ventures、Relay Capital 和 Venice.ai 等参投。 Antseed 旨在将 BitTorrent 的点对点模式应用于 AI 推理领域，让不同提供方直接出售模型和 Agent 服务。用户在电脑上运行 Antseed 的本地路由器后，可以将 Claude Code、Codex、OpenCode 等工具接入同一个地址。每次调用由路由器按照价格、速度、信誉和隐私条件挑选提供方，费用通过 Base 上的 USDC 直接结算。提供方可以运行自己的本地模型、微调模型或其他 AI 服务，并自行定价。 Antseed 与 OpenRouter 最大的区别在于中间没有统一的平台负责转发。买方直接连接提供方，Antseed 负责发现、路由、信誉和支付协议。普通提供方仍然能看到自己处理的请求；用户也可以选择经过 TEE 验证的提供方，让请求在可信执行环境中运行。 Antseed 还在继续完善模型指纹、签名响应和审计等验证机制，以防止提供方将便宜模型冒充成更贵的模型。代码已经开源，网络也能实际使用，不过 GitHub 目前仍有 Codex、Claude Desktop 等兼容性问题在处理。

ChainCatcher 消息，ARK Invest 创始人 Cathie Wood 表示，AI 等创新平台带来的成本下降将逐步传导至更广泛的经济领域，提高生产率和企业盈利能力，并推动通胀率降至低于多数投资者预期的水平，即所谓“良性通缩”。 Cathie Wood 认为，当前 AI 推理成本在性能水平不变的情况下每年下降 99.99%，与此同时，OpenAI 年化收入运行率已从 200 亿美元增至 700 亿美元，表明成本下降正在带动需求快速增长。 ARK Invest 预计实际 GDP 增速可能达到个位数高位，尽管这一预测在多数人看来“疯狂”；在更强实际增长环境下，利率反而可能上升。

ChainCatcher 消息，据 The Information 报道，苹果 (AAPL.O) 正考虑重返服务器市场，并已与英伟达 (NVDA.O) 就使用网络技术进行洽谈。苹果计划推出的服务器预计将于 2029 年上市，目标市场为人工智能推理领域。

ChainCatcher 消息，Salesforce 与英伟达联合推出 KOA，这是首个基于英伟达 NVIDIA NeMoTron 构建的 CRM 推理模型。

ChainCatcher 消息，Anthropic 在对约 4.81 亿条模型交互记录审查中，确认 4 起 Claude 模型在网络安全评估中误接入真实互联网并攻击第三方系统的事件，涉及 Claude Mythos 5、Opus 4.6/4.7 及一款内部研究模型。事故源于第三方评测环境误配置导致出网，且评测中未启用正式产品的网络安全防护。Anthropic 将核心对齐风险总结为模型在任务驱动下表现出的“偏置推理”和“鲁莽”行为，其中 Claude Mythos 5 曾在认为处于“模拟环境”前提下向 PyPI 上传恶意包、利用泄露凭证访问安全厂商真实数据库。公司已引入新评估、监控与对齐训练，并邀请独立机构 METR 开展外部调查。

ChainCatcher 消息，B.AI 平台宣布 Anthropic 最新 Mythos 级通用模型 Claude Fable 5.1 现已正式接入 API。 该模型与 Claude Mythos 5.1 采用相同底层模型，专为高强度代码编写、长期 Agent 工作流与复杂知识任务深度优化，在 CursorBench 3.2.0 测试中以最高运算强度取得 73.4% 的优异表现。 API 接入现已开放，开发者可享专属优惠——官方渠道低至 8.5 折，自选服务商低至 6 折。B.AI 持续引入全球顶尖模型，为开发者提供更强大、更具性价比的 AI 能力选择。

ChainCatcher 消息，智谱发布轻量级旗舰模型 GLM-5.3 Flash，旨在对标 DeepSeek V4 Flash，并调用超过 10 万张国产芯片集群提供推理服务。该模型参数规模约 300B，约为 GLM-5.3 的 40%，与 DeepSeek V4 Flash 基本持平；采用 MoE 架构，实际激活参数约 18B，具备原生多模态能力，支持图像与视频输入，也是智谱聚焦 coding 战略后首个具备多模态能力的新模型。综合评测分数超过上一代旗舰 GLM-5.2，与 Claude Opus 4.8 持平，并高于 DeepSeek V4 Pro 正式版相关分数。定价为每百万 token 输入 0.8 元、输出 2.8 元、缓存命中 0.23 元，约为 GLM-5.3 的十分之一，上线前两周提供半价优惠。模型全栈适配国产算力，线上流量由国产芯片承接，智谱称集群硬件效率及单位 token 成本已达与主流英伟达 GPU 相当水平；该模型此前曾以代号 Ox Alpha 在海外平台匿名测试。

ChainCatcher 消息，中科曙光相关人士透露，公司将发布面向大模型推理的新一代词元加速方案，重点处理推理过程中的重复计算和数据调度问题。 目前，中科曙光 ParaStor 分布式存储已应用于国内首个全国产十万卡 AI 超集群曙光 8000（登峰），为大规模计算任务提供数据吞吐和弹性扩展支持。赛迪顾问最新报告显示，中科曙光在 AI、教育、具身智能和自动驾驶四个细分行业排名第一。

ChainCatcher 消息，Cerebras 本周发布第四代 AI 推理系统 CS-4，基于同款 5nm WSE-3 晶圆，通过翻倍时钟频率和功耗实现性能翻倍。单个 CS-4 机柜容纳 3 颗晶圆（CS-3 为 2 颗），采用模块化“背包”设计简化制造与部署，TDP 约 125 至 135kW。CS-4 可提供近 4000 token/秒/用户的推理速度，约为 CS-3 的两倍，并支持与 AMD、AWS Trainium 等异构系统进行分解推理。 Cerebras 宣称 CS-4 提供约 2000 倍于英伟达 Rubin 的片内内存带宽（43PB/s），但 44GB SRAM 容量未变，长上下文推理仍需多晶圆堆叠。以 DeepSeek V4 Pro（1.6T 参数）为例，1M 上下文窗口下需约 20 套系统，256 并发下需约 40 套系统，对应 CAPEX 超 2000 万美元。Cerebras 正与 OpenAI 等客户合作，并计划每年实现约 2 倍性能提升，目标 2027 年实现 20 倍吞吐量增长。CS-4 的“背包”机柜设计将延续至下一代“Nexus”平台。

ChainCatcher 消息，设计软件公司 Canva 因 AI 功能交付成本远超预期，已将其年收入增长预期下调三分之一至 20%。CEO Melanie Perkins 表示，用户对 AI 功能的需求“显著超出预期”，但公司决定在优化架构、降低单位成本并完善商业模式之前，暂缓大规模推出相关产品。自 4 月发布 Canva AI 2.0 以来，单任务成本已下降近 90%，但 AI 用户生成的设计量为此前版本的三倍，经济性仍面临压力。 这一案例折射出软件行业普遍困境：AI 推理成本正打破传统软件“零边际成本”的盈利逻辑。Pitchbook 分析师指出，Canva 与 Figma 是这一趋势的“最明显信号”。Figma 二季度自由现金流利润率已从一季度的 27% 降至 14%，三季度营收增速预计从 48% 放缓至 36%。Canva 此前曾以 420 亿美元估值进行员工股份出售，市场曾预期其 2026 年上市，现分析认为 IPO 可能推迟至明年。

ChainCatcher 消息，研究机构 SemiAnalysis 发布分析称，SpaceX 有望在 2027 年底前建成约 10GW AI 数据中心容量，若其中 50% 用于推理服务，按每 GW 年收入超 1000 亿美元计算，年化收入可达 3000 亿美元。SpaceX 首席执行官马斯克在首份财报中表示，“保守估计”2027 年将新增 6-8GW，实际可能超过 10GW。 SemiAnalysis 的推理模拟器显示，在 GB300 集群上以当前新创云价格（约 3 美元/GPU 小时）运行时，OpenAI 和 Anthropic 等前沿模型公司每 GW 推理年收入可超 1000 亿美元，年化成本约 120 亿美元。微软凭借对 OpenAI 模型的完全访问权限，无需承担训练成本，同样可捕获同等规模收入。分析指出，微软 2026 年至今已签约 10GW 数据中心合同（总价值超 3000 亿美元），且具备 90 天取消条款，极大降低了签约风险。 SpaceX 建设进度方面，SemiAnalysis 认为马斯克通过现场燃气发电、跳过大型电力变压器等瓶颈、并行施工及缩短调试流程，将建设周期大幅压缩。田纳西州 Southaven 电厂从 2 月的 27 台涡轮机（约 495MW）扩展至 7 月的 69 台（1.7GW），“MiniHard”项目约 5 个月即可建成 450-500MW。但 10GW 目标仍面临土地审批、燃气供应及设备交付等多重挑战。该分析基于模型推演，实际落地仍存在不确定性。

ChainCatcher 消息，据路透社报道，AMD 宣布将收购 AI 推理芯片初创公司 Taalas，交易金额尚未披露。此次收购旨在增强 AMD 在人工智能推理芯片领域的技术能力，并计划将 Taalas 的技术整合进其 Instinct GPU 加速器路线图，进一步推进系统级解决方案开发。

ChainCatcher 消息，黄仁勋在 X 平台发文宣布推出 Alpamayo 2 Super，这是英伟达面向自动驾驶领域打造的前沿开源推理模型。黄仁勋表示，Alpamayo 2 Super 不仅能够“看见”环境，还能理解并推理复杂世界，在行动前进行思考，可作为机器人出租车、自动驾驶卡车、接驳车、配送车辆、农业机械以及未来大规模移动机器人系统的核心模型。该模型将基于 OpenMDW-1.1 开放用于商业用途，允许开发者和企业进行模型检查、微调和部署。黄仁勋称，开放模型有助于推动自动驾驶系统的安全性和可靠性提升。他表示，下一波人工智能浪潮将属于机器人技术，而自动驾驶车辆将成为这一趋势的重要起点。

ChainCatcher 消息，据官方消息，Marvell Technology 宣布推出面向 AI 基础设施的新一代内存解决方案组合，覆盖服务器级 AI 存储、机架级 CXL 内存扩展与池化，以及多机柜光互联共享内存，旨在解决 Agentic AI 推理过程中日益增长的内存容量和带宽瓶颈。 Marvell 表示，随着 AI 模型规模扩大、上下文窗口延长以及 KV Cache 需求增长，传统计算与内存紧耦合架构正限制 AI 推理效率。通过内存解耦（memory disaggregation），可以让内存资源更加独立于计算资源扩展，提高 GPU 利用率并降低数据移动延迟。此次发布的产品包括： Bravera SC6 PCIe 6.0 SSD 控制器：面向 AI 推理存储场景，可帮助云服务商将更多 KV Cache 迁移至高性能 SSD，提升基础设施效率。该产品采用兼容多供应商 NAND 的架构，预计将于 2026 年第四季度开始送样。 Marvell Structera X 内存扩展方案：基于 CXL 技术，支持机架级内存扩展和资源池化，帮助数据中心更灵活地共享和调配内存资源，降低 AI 基础设施成本。 Marvell Photonic Fabric 光互联内存方案：通过光互联技术构建跨多机柜共享内存架构，可支持最高 32TB 温热 KV Cache 卸载，并帮助 AI 推理集群提升吞吐能力。 Marvell 表示，Photonic Fabric 方案可在现有数据中心空间和功耗限制下，实现最高 2 至 3 倍的 Token 吞吐提升，支持更大规模模型和更长上下文 AI 应用。 Marvell 高管 Will Chu 表示，AI 基础设施正在从单一服务器架构转向计算、内存和连接协同运行的系统，未来内存需要更加独立地扩展，以提升资源利用率和 Token 效率。 随着 AI Agent 和大模型推理需求持续增长，内存容量、带宽和数据传输效率正成为继算力之后 AI 基础设施竞争的新焦点。

ChainCatcher 消息，据金十报道，亚马逊云服务（AWS） CEO 表示，人工智能业务正从训练阶段转向推理阶段。

ChainCatcher 消息，据报道，三位知情人士透露，中国 AI 初创公司 DeepSeek 正在开发自有的 AI 芯片。该芯片主要专为 AI 计算的推理阶段设计，而非用于训练新模型。此举旨在降低公司对英伟达和华为芯片的依赖。 报道指出，该芯片研发计划始于约一年前，目前仍处于早期阶段。DeepSeek 正与芯片设计、代工厂及存储公司等外部合作伙伴进行商讨，并在近几个月内通过非公开渠道加大了芯片设计工程师的招聘力度。此外，消息传出后，英伟达盘前股价小幅下跌约 1.6%。 分析认为，若研发成功，这将标志着 DeepSeek 发生重大战略转变，不仅顺应了全球头部 AI 开发者寻求硬件自主可控的趋势，也可能对华为在国内 AI 芯片市场的地位构成挑战。不过，该项目仍面临设计周期长、资金需求大，以及美国对先进制程和高带宽内存（HBM）出口限制等制造壁垒。这一芯片研发动作也与近期关于 DeepSeek 计划筹集 70 亿美元首轮融资的报道相契合。