10月20日讯 最新消息显示，英国人工智能云计算公司Nscale正在与Anthropic洽谈一项云计算能力供应协议，交易规模可能达到约450亿美元。知情人士表示，Nscale正寻求与Anthropic达成第二项大型合作，计划在Nscale位于美国西弗吉尼亚州的Monarch数据中心园区建设第二座设施。根据Nscale为拟议中的首次公开募股(IPO)提交的一份监管文件，Nscale的Monarch园区在全部建成后，可扩展至超过8吉瓦(GW)的总电力容量。Monarch园区的部分设施最初预计由微软租用，但微软在今年夏季退出了这一项目，从而使Anthropic有机会成为该园区的租户。IPO文件还显示，Anthropic在此之前已与Nscale签署基础设施协议，整体价值最高约446亿美元。如果再达成一项数十亿美元规模的计算能力交易，将有助于提升Nscale的IPO前景。

剑指英伟达CUDA护城河：亚马逊推出开源工具TorchNeuron

10月20日讯 软件生态正成为AI芯片竞争的关键战场，亚马逊当地时间19日推出开源工具TorchNeuron，旨在降低开发者从英伟达芯片转向其自研芯片的门槛，挑战英伟达依托CUDA构筑的软件壁垒。据媒体当地时间10月19日报道，亚马逊正推出一款名为TorchNeuron的新工具，让开发者用PyTorch编写的AI代码无需重写，即可在亚马逊自研AI芯片上运行。PyTorch是由社交媒体巨头Meta主导维护的开源AI编程框架，被大多数AI开发者使用，相当于AI开发领域的“通用语言”。目前，英伟达在AI芯片市场占据主导地位，大量PyTorch代码运行在其芯片上。

埃森哲将卖掉中国业务

据《金融时报》报道，全球最大的上市 IT 咨询公司埃森哲(Accenture)正考虑出售大中华区业务，潜在估值最高可达 15 亿美元(100 亿元人民币)。目前，埃森哲已聘请摩根大通展开战略评估，潜在买家可能包括私募股权投资机构和战略投资者。过去一年，埃森哲大中华区业务曾收到潜在买家主动提出的收购意向，促使开始考虑出售等战略选项。此次潜在出售范围包括中国大陆、香港及台湾省的业务。

MiniMax发布M3.1 Flash，推理速度提升近三倍、使用成本降低七成

MiniMax 于 10 月 19 日发布新一代 Flash 模型 M3.1 Flash，此前以匿名身份处理超过 200 万亿 token 的 Space Bunny 是其早期版本。官方称该模型在 Agentic 任务、编程、Computer Use 与网络安全能力上实现代际提升，线上推理速度提升近三倍，使用成本降低 70%，权重将于 10 月 23 日开放，追求更高智能上限的 Pro 版本随后推出。

九部门发布加快推进科技兴商意见，物联网与具身智能同列商贸新基建

商务部、中央网信办、国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、文化和旅游部、中国人民银行、市场监管总局九部门10月19日发布《关于加快推进科技兴商的意见》，国务院新闻办当日举行发布会介绍有关情况，央视《新闻联播》同日报道。意见以18条举措统筹商品消费提质、服务消费扩容、流通效率提升与场景融合创新，明确提升人工智能、大数据、物联网、云计算、区块链、数字孪生、具身智能等新技术应用水平，推动商贸全链条智能化、绿色化、融合化发展。供给端深入实施”人工智能+制造”专项行动，加快AI与产品研发、设计、制造、营销深度融合，丰富智能手机、电脑、家居、穿戴设备、机器人等智能商品供给，并聚焦消费品领域培育技术转移转化机构，加速脑机接口、具身智能等前沿科技成果向市场转化。生产端发展柔性制造，鼓励企业应用工业大模型、边缘智能等技术构建自适应柔性生产系统，推广按需生产与用户直连制造模式。场景端培育智能导购、智能运营、智能物流等商业智能体，推动具身智能在商贸领域落地、拓展家庭服务与商贸物流场景，并对商业智能体实行分级治理。此外还推广实施《人工智能终端智能化分级》系列国家标准，实施数智供应链发展专项行动以深化物联网、云计算、区块链等技术协同创新。

智元拉上英伟达做世界模型考场，四成测试轨迹专挑失败动作

智元联合英伟达及多所高校研究人员开发的世界模型评测平台WorldOracle于10月19日上线并开放评测提交，平台采用335条真实机器人操作轨迹，其中约四成交互片段包含失败或次优操作，以真实执行结果检验模型预测能力。对7款世界模型的首轮测试显示，部分模型能较准确还原机械臂动作，但对物体状态的预测仍存在较大偏差，长时序预测表现也明显下滑，该平台把评测基准从”画面像不像”推向”状态对不对”。

具身大脑公司格物通智拿下近亿元天使轮

具身大脑公司格物通智完成近亿元天使轮融资，投资方包括匹克投资、鸿富资产、杭州资本、杭州人才集团、某省级具身产投及多家头部上市公司，Maple Pledge枫承资本出任独家私募股权融资顾问。资金主要用于物理反演世界模型的大规模预训练与技术迭代、硬件与本体构建，同时推进多场景PoC验证与真实数据采集。