谷歌算力卫星将升空：4颗TPU每15分钟停机散热【AI 早报 2026-09-26】
谷歌把自研 AI 芯片送入近地轨道，验证太空数据中心可行性；Anthropic 被曝与 Akamai 达成 116 亿美元七年云合作，11 个月内的算力承诺总额已达 5170 亿美元。
今日概览
- 谷歌算力卫星将升空：4颗TPU每15分钟停机散热
- Anthropic被曝签下116亿美元Akamai云合同，11个月算力开支达5170亿美元
- Oracle对Stargate新墨西哥AI数据中心发出不可抗力通知
- PicoJool获2750万美元A轮融资，扩展800G至1.6T光互连
- DeepSeek推出桌面客户端Harness，可读写本地文件并调度多智能体
- Meta为Muse用户免费提供运行Ubuntu的云端计算机
- Opus 5.5可用纯代码生成视频与3D内容，速度较Opus 5快37%、价格低42%
- OpenAI发布GPT-6 Sol与Luna，主打更低API与缓存价格
- 谷歌测试Gemini“Call for Me”，可代替用户给商家打电话
- Heidi融资3.4亿美元，估值9亿美元，AI病历平台周接诊280万次
- Lovable年化收入突破6亿美元，三分之二财富500强员工使用
- Spotify称其Large Taste Model已覆盖四分之一美国Premium订户
- ULTRA统一人形机器人动作跟踪与目标驱动控制，登陆Unitree G1
- AdaRoboVLG解耦任务理解与机械手抓取，基于440万次仿真试验训练
- NVIDIA开放2800多种病毒预测蛋白结构数据集及BioNeMo流水线
算力与基础设施
谷歌算力卫星将升空：4颗TPU每15分钟停机散热
谷歌的“日晷捕手”计划要把自研 AI 芯片送上太空轨道。几天后，一颗由谷歌与卫星公司 Planet Labs 联合制造的实验卫星将搭乘 SpaceX 猎鹰 9 号火箭发射，卫星代号 MVP，体积接近一台家用冰箱。卫星内部搭载 4 颗谷歌自研 Trillium TPU，这是科技巨头首次尝试把现代大模型算力直接部署到太空环境。卫星展开后的太阳能板只能提供约 1 千瓦电力，相当于一台家用吹风机，但已足够驱动这 4 颗 TPU；它们将在轨道上实际运行 Gemini 模型，接收并回答来自地面的简单提问。工程上，卫星要通过发射振动、宇宙射线和真空散热三道关：发射时卫星需承受约 10 倍重力加速度，内部芯片组件承受的冲击力达 50 到 100 倍重力；谷歌用加州大学戴维斯分校的回旋加速器质子束轰击 TPU，模拟了太空运行 5 年的辐射总量，发现 Trillium 芯片可承受该剂量，遇计算错误时可通过系统重启恢复。由于太空没有空气，传统风扇和液冷无法工作，谷歌采用芯片底部导热泥加铝铜金属层、再由背面辐射板排热的纯传导方案，使芯片每次可全功率计算约 15 分钟，随后停机降温。该卫星设计工作周期为一年，最终将坠入大气层烧毁。谷歌还计划在 2027 年发射两颗卫星，测试用于太空数据中心的短距超高带宽激光星间互联。
Anthropic被曝签下116亿美元Akamai云合同，11个月算力开支达5170亿美元
据报道，Anthropic 与 Akamai Technologies 签下一份为期七年、金额 116 亿美元的云服务合同，并将获得最多相当于 Akamai 5% 股份的认股权证。报道称，Anthropic 在过去 11 个月里达成的算力交易总额已达到 5170 亿美元。这一规模意味着 Anthropic 的云计算和算力承诺已远远超出单一模型研发所需，更像是在为长期推理与部署能力提前锁定资源。CEO Dario Amodei 同时警告称，如果收入预测出现哪怕很小的偏差，Anthropic 也可能面临破产风险。该报道将“巨额算力承诺”与“收入兑现压力”并列，显示 Anthropic 的商业扩张与财务风险同时被放大。
Oracle对Stargate新墨西哥AI数据中心发出不可抗力通知
据彭博社报道，Oracle 已向 Stargate 项目位于新墨西哥州的 AI 数据中心园区 Project Jupiter 的开发商发出不可抗力通知。消息称 Oracle 并不想退出该园区主要租户角色，但这份通知可让它在设施未能按 2028 年目标上线时延迟付款。Oracle 对 CNBC 表示项目仍在按计划推进，公司对新墨西哥州仍有充分承诺；收到通知的 Blue Owl Capital 旗下机构则称，这不会改变对该多年期项目的财务承诺。Project Jupiter 的挫折多与能源供应有关：这个 2.45GW 园区原计划使用 Bloom Energy 的燃气燃料电池供电，但 Energy Transfer 一条为园区配套的管道在监管方多次拒发许可、路线调整后，通车时间已推迟近六个月至 2027 年 2 月 1 日；燃料电池系统的空气质量许可仍未获批，州政府将于 11 月 23 日前作出决定。园区还面临当地居民和环保团体的反对，Oracle 已在该州展开公共沟通。
PicoJool获2750万美元A轮融资，扩展800G至1.6T光互连
光互连公司 PicoJool 宣布完成 2750 万美元 A 轮融资，由 Socratic Partners 领投，Hudson River Trading 参投；此前其还完成过 1200 万美元种子轮融资，由 Playground Global 领投，两轮后总融资额达 3950 万美元。资金将用于扩大美国和台湾地区的团队与设施，推动 VCSEL 与 microVCSEL 产品商业化。创始人兼 CEO Al Yuen 表示，公司已达到每通道 200G，现在的重点从性能验证转向客户导入、量产和完整光模块交付。PicoJool 的产品线目标是从 800G 扩展到 1.6T、3.2T 及更高，芯片级 VCSEL 已开始早期送样，并正与 WIN Semiconductor 等晶圆厂合作推进 200G 产品生产。该公司瞄准的是 AI 集群中处理器数量和数据传输量同时增长所带来的互连带宽与数据中心功耗压力。
大模型与AI产品
DeepSeek推出桌面客户端Harness，可读写本地文件并调度多智能体
DeepSeek 被社区传出已有官方桌面客户端 DeepSeek Harness，目前提供 Windows 和 macOS 版本，Linux 暂未支持，官方尚未正式官宣。客户端首次启动时要求用户选择一个本地文件夹作为工作区，之后可围绕该目录读写文件、执行网页搜索、操作终端，并让多个 Agent 协作完成任务。它提供标准模式、PTC 模式、极简模式和创造模式，其中普通用户默认使用标准模式，PTC 更适合批量任务，创造模式可编写插件组合能力。客户端内置智能体团队、语音输入、终端、Agent Loop、Subagent、网页搜索等插件，并强调“Everything is a Plugin”。实测中，若使用 DeepSeek 账号登录却停留在 API 模式，任务可能完全不执行，需要切换到账号模式后才能正常运行。该产品仍处于 nightly 阶段，但已经明显从“聊天框”转向直接操作用户电脑中的工作文件。
Meta为Muse用户免费提供运行Ubuntu的云端计算机
Meta 的 Muse agent 为每个用户提供一台免费云端计算机，运行 Ubuntu Linux 系统。用户可以在其中安装软件、编写代码和浏览网页。系统外有一个名为“Sentinel”的进程监控用户工作区之外的敏感操作，同时用户自己可以检查系统中的每一个文件。Muse 上线第一周用户数已超过 50 万。Meta 这一策略的重点不是把模型能力推到极限，而是先通过免费云端计算机扩大产品触达，让更多用户直接获得可操作的 Agent 工作环境。
Opus 5.5可用纯代码生成视频与3D内容，速度较Opus 5快37%、价格低42%
Opus 5.5 上线后，用户开始大量用它直接生成可运行的网页动画、3D 模型和小游戏。已有网友用纯代码制作 78 秒高噪点磨砂风动画，并用约 45 分钟直出成片；还有人用它生成扩散模型 U-Net 教学课件、骨骼龙 3D 模型、JavaScript 加 SVG 搭建的仓库运行系统、线上设计展页面、海底火车模拟器、卡丁车游戏以及《Minecraft》科幻 DLC。该模型输出速度比 Opus 5 快 37%，价格比 Opus 5 低 42%，性能被描述已达到 Fable 5.1 档位。在与 GPT-5.6 Sol 等同场生成小游戏时，用户普遍给出更完整场景和更高完成度的评价。
OpenAI发布GPT-6 Sol与Luna，主打更低API与缓存价格
据 TechRepublic 报道，OpenAI 推出了两款新大语言模型 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，目标是让 AI Agent 的运行成本更低。OpenAI 称新模型通过更低的 API 价格和更便宜的缓存机制，减轻开发者和企业运行自主 AI 系统的开销，同时在编码结果上强于此前的选项。报道指出，这次发布的核心是价格与缓存，面向希望扩大 Agent 部署但不希望推理支出同步增长的用户。首次公布的信息中没有给出具体价格数字、缓存成本百分比或详细编码基准分数。
来源：https://www.techrepublic.com/article/news-openai-gpt-6-sol-luna-api-costs/
谷歌测试Gemini“Call for Me”，可代替用户给商家打电话
谷歌正在测试名为“Call for Me”的功能，允许 Gemini 代替用户给商家打电话。该功能把 Agent 从文本和网页任务延伸到真实世界的电话沟通场景，但目前公开信息仅确认其处于测试阶段，尚未公布更多商家接入范围或通话流程细节。
来源：https://the-decoder.com/googles-call-for-me-lets-gemini-phone-businesses-for-you/
商业与落地
Heidi融资3.4亿美元，估值9亿美元，AI病历平台周接诊280万次
临床 AI 公司 Heidi 完成 3.4 亿美元融资，其中包括 Blackbird 领投的 1 亿美元 C 轮，以及 General Catalyst 旗下 Customer Value Fund 领投的 2.4 亿美元成长投资；Phoenix Court、Point72 Private Investments 和 Headline 等现有股东参投，公司估值达 9 亿美元。Heidi 最初以实时记录临床病历的 AI scribe 获得市场，现在计划把 AI 扩展到预写病历、追踪诊断和其他运营工作，但医疗判断仍完全留给临床医生。由于 Heidi 基于完整临床对话而非压缩后的健康记录工作，公司认为它更适合处理这些积压任务。Heidi 没有采用通用 AI，而是构建了面向医疗精度与安全要求的任务专用医学基础模型。平台目前每周支持 280 万次患者访视，覆盖 190 个国家和 110 种语言，累计访视超过 1.75 亿次，年化经常性收入在两年内从 100 万美元增长到 5000 万美元。客户包括 NHS Midlands、Metro South Health、Health New Zealand 和 Beth Israel Lahey Health。
Lovable年化收入突破6亿美元，三分之二财富500强员工使用
AI vibe-coding 平台 Lovable 联合创始人 Fabian Hedin 在阿姆斯特丹 HumanX 峰会上表示，公司年化收入已突破 6 亿美元，高于 6 月报道的约 5 亿美元。Lovable 近期重点扩张企业业务，目前三分之二的财富 500 强公司中有员工使用该平台，客户包括微软、英伟达和德国电信。Hedin 将 Lovable 与 Codex、Claude Code 等工具区分开：后者输出代码，Lovable 交付的是成品，并 increasingly 提供完整业务；托管、部署和扩缩由平台处理。基于 Lovable 构建的应用每月吸引接近 10 亿次访问，比 Lovable 自身流量高出一个数量级。该公司在过去 8 个月内完成两轮共超 7 亿美元融资：2025 年 12 月获 Menlo Ventures 和 CapitalG 3000 万美元投资，估值 66 亿美元；今年 8 月再获 Menlo Ventures 和 Scaleup Europe Fund 4 亿美元投资，估值翻倍至 133 亿美元。
Spotify称其Large Taste Model已覆盖四分之一美国Premium订户
在 AI Engineer 的演讲《Teaching LLMs to Speak Spotify》中，Spotify 高级副总裁兼总经理 Yves Raimond 与 Jacqueline Wood 介绍了 Spotify 如何将大语言模型引入自身系统。Spotify 披露，其称为 Large Taste Model 的单一系统目前已被四分之一美国 Premium 订户每天使用。这场演讲的重点是把通用语言模型能力转化为 Spotify 平台自身的推荐与产品语言。
来源：https://www.youtube.com/watch?v=2LRIAfng7eA
机器人与科研
ULTRA统一人形机器人动作跟踪与目标驱动控制，登陆Unitree G1
华中科技大学等团队提出的 ULTRA 框架已被 IROS 2026 接收，并入选 Mobile Manipulation Paper Award 候选论文。该框架全称为 Unified Multimodal Control for Autonomous Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation，在宇树 G1 人形机器人上验证。它要解决的核心问题是：同一个控制器既能在有逐帧参考动作时完成精确跟踪，也能在只给物体目标位置和朝向时自主生成中间动作。ULTRA 用同一组策略参数处理不同详细程度的指令，并支持外部动作捕捉提供的物体状态，以及机器人自身深度相机获得的第一视角感知。训练上，研究者先通过物理驱动的神经动作重定向，把人体动作捕捉数据转成符合机器人动力学与接触约束的仿真轨迹；再训练读取完整仿真状态的教师策略，并通过蒸馏得到可部署的学生策略。学生还使用输入可用性掩码来处理“有完整参考/只有部分目标、有精确物体状态/只有第一视角感知”等不同信息组合，并通过强化学习微调提升应对初始位置变化和目标偏差的能力。实验显示，在使用第一视角点云输入时，强化学习微调显著提高了任务成功次数。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/0aqo_Rg7VpptQHsRbFs8jg
AdaRoboVLG解耦任务理解与机械手抓取，基于440万次仿真试验训练
AdaRoboVLG 由华中科技大学、北京大学、擎朗智能等机构的研究者提出，论文题目为《Adaptive Vision-Language Grasping via Composable Foundation Priors and Generalizable Grasp Synthesis》。该框架把“任务需要怎样抓”和“机械手如何稳定抓取”解耦：上层把任务情境转化为抓取约束，下层再为不同机械手生成稳定抓取姿态。抓取约束被定义为一组统一接口，包含目标物体几何、接触抓取表示 CGR，以及与机械手兼容的抓取类型；CGR 描述接触位置、概率、接近与闭合方向以及抓取宽度。基础策略先按机械手结构生成候选抓取，再由共享模型使用手—物交互表示 HOI 对稳定性进行评分。研究团队在 Isaac Sim 中使用 DH3、Allegro、Inspire 三种机械手，采集了 440 万次带标注抓取试验来训练基础抓取策略。接入新机械手时，只需配置对应的运动学映射和兼容抓取类型。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/gS5Bwtf28wPMUYaR2V6dag
NVIDIA开放2800多种病毒预测蛋白结构数据集及BioNeMo流水线
NVIDIA 发布了超过 2800 种病毒的 AI 预测蛋白质结构数据集，并同步开放 BioNeMo 流水线。该数据集和工具面向生物信息学与公共卫生研究领域开放，目标是帮助研究人员加速病毒研究，为未来潜在疫情提前做好准备。
来源：https://www.techrepublic.com/article/news-nvidia-viral-protein-dataset-bionemo-pipeline/
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