美股「七姐妹」AI投资回报承压：四大云巨头现金流转负，英伟达增长高度依赖数据中心建设
相关推荐
干掉AWS？InstaCloud融资800万美元，让AI Agent自己管云
动察 Beating AI 快讯，YC 创业公司 InsForge 推出 InstaCloud，并宣布完成 800 万美元种子轮融资。 它是一套面向 AI Coding Agent 的 Serverless 云平台，让 Claude Code、Cursor 等工具直接部署和运行应用，把不少原本需要人工处理的 DevOps 工作交给 Agent。 InstaCloud 的计算服务可以随流量自动扩缩容，闲置时缩到零，不需要提前选择机器规格。Agent 通过 CLI 或 MCP 就能创建服务、部署代码、查看日志，还能操作数据库和存储。 它最有意思的是「环境分支」。Agent 可以把 Postgres、对象存储和应用容器整套复制成隔离环境，在里面改代码、迁移数据库和测试。出问题直接删掉这个分支，不会动生产环境。关键操作还可以设置人工审批。 联合创始人兼 CEO Hang Huang 直接喊话，要用 InstaCloud「干掉 AWS、GCP 和 Azure」。目前它更像是把 Railway、Render 这类云应用平台重新做成 Agent 能直接操作的版本，而不是已经能够取代三大云厂商。
OpenAI学AWS做软件市场：买Figma、Adobe也能抵企业合同消费额
动察 Beating AI 快讯，OpenAI 在 DevDay 推出 OpenAI Marketplace。企业和 OpenAI 签大客户合同时，会约定合同期内要消费一定金额。现在符合条件的客户，可以把购买第三方软件的一部分费用也算进去，不必全部花在 OpenAI 自家产品上。 首批有 32 家合作伙伴，包括 Adobe、Figma、Salesforce、ServiceNow、HubSpot、Harvey、Palo Alto Networks 和 CrowdStrike 等。企业可以先在 Marketplace 找产品，但目前还不能直接下单。实际采购仍由客户和合作伙伴签约，合作伙伴开票，再由 OpenAI 把符合条件的金额计入消费承诺。 这套模式很像 AWS、Azure 的云市场。OpenAI 可以把已经签下来的企业客户导给合作伙伴，合作伙伴则多了一条销售渠道。Sam Altman 也把 Marketplace 列为 OpenAI 企业战略的一部分，希望借 ChatGPT 的用户和客户规模做软件分发。
AI算力需求火热，亚马逊AWS产能售罄至2027年，2028年大部分也被抢光
动察 Beating AI 快讯，亚马逊 CEO Andy Jassy 表示，AWS 面向未来数年的核心算力需求持续旺盛，2026 年产能已售罄，2027 年也基本售罄，2028 年的大部分产能同样已被提前预订。 Jassy 在周五发布的一档 Andreessen Horowitz 播客节目中表示，AWS 仍会为按需计算服务、EC2 云服务器及 AI 模型推理服务 Bedrock 保留部分算力，以满足客户的即时需求。 面对远期订单增长，亚马逊仍采取相对灵活的资本开支策略。Jassy 称，公司通常只需提前数月采购服务器和网络设备，可根据实际需求调整采购规模，降低需求放缓时出现产能过剩的风险。 此外，亚马逊正持续推进自研芯片战略。Jassy 称，早年收购 Annapurna Labs 是亚马逊最成功的收购之一，该团队目前负责开发 AI 芯片 Trainium 和 Graviton CPU。亚马逊对 Anthropic 的投资也推动了双方在 Trainium 芯片上的合作，进一步促进芯片研发与 AI 算力需求之间的协同。
Meta如何造出爆款Muse？不到200人开发，100多项测试全部过关才上线
动察 Beating AI 快讯，Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在最新采访中谈起 Muse 的研发过程。这款能替用户办事的个人 AI Agent，从原型到上线花了七个月，负责模型和产品的核心团队不到 200 人。 今年年初，Anthropic 在编程 Agent 领域遥遥领先，业内不少人认为，编程才是高级 AI 最重要的应用方向。但王和前 GitHub CEO、现任 Meta AI 产品负责人 Nat Friedman 更看好个人 Agent。王认为，Meta 旗下应用每天有约 35 亿人使用，做面向普通人的 AI 产品才是公司的长处。 Meta 早在 2025 年就提出了「个人超级智能」的方向，OpenClaw 则让这一构想有了更具体的产品形态。今年 2 月，王和 Friedman 在深度体验 OpenClaw 后，分别向董事会提交备忘录。Friedman 写了两份，其中一份叫《Trust Is a Must》，强调个人 Agent 必须赢得用户信任。团队随后仅用一两周就拿出了 Muse 原型，连吉祥物 Jolly 和专属硬件 Muse Charm 的雏形都有了。不过，当时的产品很不稳定，偶尔能让人眼前一亮，大部分时候却连基本任务都做不好。 接下来几个月，团队反复调整模型。他们列出 100 多项必备能力，逐项设计测试，并设定上线门槛。有些模型版本已经通过约 80 项，剩下约 20 项仍不合格，只能继续训练。直到专门训练的 Muse Spark 1.3 版本全部达标，才过了这套评测。 Meta 高层把 Muse 视为全年最重要的产品之一，却始终没有大举扩充研发团队。王解释，大公司的产品很容易变成一堆人的想法拼在一起，每个产品经理都想往里面加点东西，最后做成一个大杂烩。Muse 从一开始就希望保持统一的产品体验，具体由 Friedman 主导把关。 王管理的 AI 研究团队也采用了类似的精简思路。他透露，自己目前有超过 200 名直属下属。TBD 团队的研究人员基本都直接向他汇报，中间没有层层设置人员管理岗位。各小组仍有技术负责人，负责决定技术方向。王坦言，自己算不上这 200 多人最好的管理者，但这些研究人员已经证明了自己的能力，不需要他事事过问，给他们足够的资源和自由就行。
OpenAI加入Meta、Sierra的Agent协议，首版草案提前公开
动察 Beating AI 快讯，Meta 与 Sierra 发起的个人 Agent 协议 PAP 公布首版 0.1 草案 Poppy，比原计划提前。OpenAI、Visa、Mastercard、PayPal 等 35 家企业新加入制定。PAP 要解决的是，个人 Agent 替用户办事时，企业如何确认它的身份、获得了哪些授权，以及能执行什么操作。 目前，很多 Agent 仍靠模拟真人操作网站，登录账号、点击按钮、填写表单。企业难以区分访问者是人还是 Agent，也无法单独限制它的操作。Poppy 规定，企业在网站公布统一格式的接入文件，列明登录方式、可用接口和企业客服 Agent 的入口。Agent 需要表明自身身份，访问用户账户时还须获得授权。 支持 PAP 的不同厂商 Agent，可以按同一套规则连接企业服务，通过网页、API 或企业自己的 Agent 办事，并在支持的渠道间延续同一次会话。企业仍需开放相应服务，但不用为每家 Agent 单独设计身份验证和授权流程。Sierra 此前现场演示过，Meta Muse 通过 PAP 找到房贷公司 Rocket 的 Agent。用户授权后，双方 Agent 协作完成了房贷预审批。 企业仍然掌握访问权限。比如，商家可以允许 Agent 发起退货，但禁止它修改用户保存的付款信息，也可以直接拒绝特定 Agent 接入。不过，Poppy 目前仍是可能修改的草案。虽然 Visa、PayPal 等支付公司参与制定，付款、主动通知等功能尚未纳入。
SemiAnalysis：字节占中国近1/5数据中心容量，几乎全靠租
动察 Beating AI 快讯，半导体研究机构 SemiAnalysis 发布中国数据中心调查，逐一追踪了 60 多家运营商的 1000 多座设施。报告估算，到 2026 年底，中国数据中心容量将超过 24GW，全球仅次于美国的 56GW。字节跳动一家就占约五分之一，是国内最大的数据中心租户。 字节跳动已租用超过 4GW 的数据中心容量，供应商包括秦淮数据、中联数据和世纪互联等。报告称，截至 2026 年初，字节跳动仍贡献秦淮数据约 90% 的营收。字节也开始加快自建，在山西、安徽和内蒙古建设大型数据中心，减少对外部供应商的依赖。 中国数据中心虽然长期被认为空置率偏高，但 AI 机房仍然供不应求。原因是大量旧机房的供电和散热能力不足，难以直接部署高功耗 AI 服务器。新建的大型 AI 数据中心则在快速被租满。 以 100MW 数据中心为例，不含服务器等 IT 设备，中国的建设成本约 3 亿美元，美国约 15 亿美元。中国同规模设施通常约 12 个月就能交付。相比美国面临的供电和审批难题，中国扩建 AI 数据中心更突出的瓶颈是先进芯片供应。