10月23日，中国信通院发布《大模型词元服务性能监测报告（2026年）》。报告数据显示，国内公有云大模型每百万 Token 归一化均价从2025年下半年的6.8元升至2026年的13.46元，涨幅约98%；同期海外三个典型模型均价为117.8元，国内模型价格仍明显更低。

此次均价上涨并不意味着所有模型统一涨价一倍。强推理、长上下文旗舰模型占比提升，推高了整体均值；同时，算力硬件成本较高，厂商逐渐从低价竞争转向按模型能力分层定价，轻量模型、缓存优惠及闲时折扣等低价选项仍然存在。

随着持续两年的大模型价格战逐步降温，行业竞争重点正从单纯压低价格转向推理能力、Agent稳定性和实际应用价值。对企业开发者而言，合理区分模型档位，并结合缓存与闲时套餐控制调用成本，将更加重要。

当地时间10月12日，微软发布第三代自研人工智能芯片 Maia 300，并宣布计划从2027年开始大规模部署，预计部署数量可能超过100万颗。消息公布后，微软股价上涨约1.2%，收于541.15美元，公司市值达到约4.02万亿美元，重新站上4万亿美元关口。\

Maia 300 主要面向 AI 推理任务，可用于代码生成、复杂业务处理及智能体运行等场景。芯片采用 Chiplet（小芯片）架构，核心计算部分采用台积电2纳米制程，其他部分采用3纳米制程。微软表示，与领先的 GPU 系统相比，Maia 300 每兆瓦可提供约40%更多的有效计算能力；在96颗加速器组成的机架配置下，其整体推理吞吐量最高可达上一代 Maia 200 的7倍。

微软自研芯片的核心目标是降低 AI 服务的运营成本，提高算力供应的自主性，并减少对英伟达 GPU 的依赖。随着 Azure 云服务、Copilot 及企业级 AI 应用的需求持续增长，自研芯片有望帮助微软优化数据中心的能耗与计算资源利用率。

不过，微软并未宣布全面放弃英伟达和 AMD 芯片。自研芯片能否实现预期收益，仍取决于量产进度、实际负载表现、供应链保障及软硬件生态成熟度。此次发布也反映出大型云计算企业正加速进入 AI 芯片竞争领域。

微软计划于2027年大规模部署自主研发的 AI 芯片，以提升人工智能模型的推理效率，目标是将相关效率指标提高约40%。此举旨在降低 AI 服务的运行成本，缓解对外部芯片供应商的依赖，并为不断增长的云端 AI 业务提供算力支持。

随着生成式 AI 和智能体应用快速发展，模型推理已成为云计算基础设施的重要成本来源。相比训练任务，推理需要长期、持续地处理用户请求，芯片的能效、内存带宽及系统调度能力都会影响整体运营成本。微软通过自研芯片优化软硬件协同，有望进一步提高 Azure 云平台的算力利用率。

微软近年来持续推进自研 AI 芯片布局，包括面向数据中心 AI 工作负载的 Maia 系列处理器。与此同时，公司仍将依赖外部供应商提供的 GPU 等硬件，构建多元化算力体系。

需要注意的是，推理效率提升40%属于相关计划的目标，实际效果还取决于芯片部署规模、模型类型、工作负载及评估口径。目前具体部署进度和性能数据仍需以微软正式披露的信息为准。

9月24日，甲骨文向新墨西哥州“木星计划”（Project Jupiter）开发方发出不可抗力通知。如果这座规划容量2.45吉瓦的AI数据中心无法按计划于2028年投运，甲骨文可据此寻求推迟相关付款。消息公布后，甲骨文股价盘中一度跌近7%，收跌约3.5%。不过，甲骨文强调项目仍按原计划推进，并称将继续履行相关承诺，开发方Blue Owl也表示该通知不会改变项目财务安排。

该事件之所以受到市场关注，与甲骨文近年来大规模扩张AI基础设施有关。公司2026财年资本开支达556.6亿美元，自由现金流为负236.9亿美元；与“木星计划”相关的约180亿美元贷款近期也以低于面值的价格交易。项目能源供应此前已遭遇天然气管道和许可方面的延误。市场因此开始关注甲骨文高资本投入、债务融资与AI客户订单之间的现金流匹配风险。

据俄罗斯《莫斯科共青团员报》9月23日报道，俄军近期加大对乌克兰通信及数据中心等基础设施的打击力度。报道称，俄军当天袭击了位于基辅的信息通信基础设施设计与发展研究所大楼和United DC数据中心。俄军事专家尤里·克努托夫称，相关行动旨在削弱乌克兰对“星链”等通信系统的依赖，并影响乌军相关智能系统运行。报道还称，俄军已利用移动电子战设备干扰“星链”终端，并开始针对承载军事通信信息的相关基础设施实施打击。上述说法主要来自俄方媒体及军事专家，乌方暂无相关回应。

华为心声社区近日披露监事会主席郭平与新员工座谈纪要。郭平表示，华为将人工智能视为最大的机遇之一，并将继续围绕AI推进业务布局。在ICT及计算领域，华为的目标是成为“英伟达”，重点不是自研大模型，而是提供算力和平台能力，支持客户构建大模型，让各类AI模型能够在华为昇腾、鲲鹏、超节点及集群上运行。郭平同时表示，华为未来的核心战略仍是“聚焦”，继续深耕连接和计算领域，没有业务扩展计划。

中国科学院半导体研究所与香港大学科研团队近日在新型铁电存储器件研究方面取得重要进展，相关成果以“Giant tunneling electroresistance in sliding ferroelectrics”为题发表于国际期刊《Science》。

团队通过二维范德华异质结界面工程，研制出新型滑移铁电隧穿结，在0.5伏读取电压下实现1.9×10⁷的隧穿电阻比，相比此前同类器件提高4个数量级以上；器件可承受超过1000亿次开关循环，并在13纳秒脉宽下实现可靠切换，开关能耗为6.5 fJ/bit。团队还完成了8×8器件阵列验证。

研究突破了二维滑移铁电材料极化信号弱与器件耐久性之间的技术瓶颈，为高密度非易失存储及存算一体器件提供了新的技术路径。不过，该成果目前仍属于器件层面的实验研究，距离大规模阵列集成和商业化量产仍需进一步验证。