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Cisco 其他 2026-06-03

思科Silicon One扩展至校园:以芯片内嵌控制锁定Agentic AI网络

思科宣布将Silicon One芯片用于校园网络,推出C9550/C9350系列智能交换机,配合Cloud Control平台,实现分布式可见性、持续高性能和自适应可编程。通过深度片上缓冲、身份感知转发和亚秒级策略更新,意图将控制平面从外围设备转移至芯片和云原生编排,以应对AI代理带来的持续流量和安全挑战。

Cisco 其他 2026-06-03

思科Agent Gateway:零信任从访问控制升级为AI代理行动控制

思科发布Secure Access Agent Gateway,将零信任策略从传统的用户/设备访问控制扩展到AI代理的细粒度行动控制。通过Duo识别代理身份,在LLM、MCP工具、SaaS API等交互点实施策略,实现行动级审计和凭证注入,旨在解决代理自主行动带来的新安全风险。

Microsoft 其他 2026-06-02

微软Build大会:从芯片到云构建Agent时代统一生态

微软在Build大会上发布一系列Agent时代基础设施:Project Solara芯片到云平台、Microsoft IQ统一知识层、Rayfin后端生成、Azure HorizonDB、GPU加速分析等,旨在将开发者锁定在微软生态内。

Intel 其他 2026-06-02

英特尔 Computex 2026:以 18A 和机架级系统重塑 AI 推理控制权

英特尔发布基于 18A 的 Core Ultra Series 3 和 Xeon 6+(288 e-cores),与 Perplexity 合作推出混合本地推理编排,与 Foxconn 共建机架级 AI 基础设施,与 SambaNova 提供解耦推理云。重点强调 CPU 在 agentic AI 中的编排角色,意图将控制平面从 GPU 转移至 x86。

Cisco 其他 2026-06-02

思科AI Defense升级:以Agent供应链安全为名,行平台锁定之实

思科发布AI Defense重大更新,聚焦AI Agent安全,引入自适应红队测试、策略工作室(Policy Studio)和自动Agent依赖图扫描。新功能旨在实现跨平台(AWS Bedrock、Google ADK、LangChain)的上下文感知保护,但深度绑定Cisco Secure AI Factory与NVIDIA生态,隐藏了性能开销和迁移成本。

Google 其他 2026-05-29

Google发布A2UI开放协议:以JSON描述UI,重塑AI代理交互生态

Google推出A2UI开放协议,允许AI代理通过JSON payload描述交互式UI(如日期选择器、地图),并在Gemini Enterprise中原生渲染。该协议与A2A、Flutter等集成,旨在解决代理仅返回文本的局限性,同时避免HTML注入风险。

Nokia 其他 2026-05-29

诺基亚1830 GX多轨OLS:以密度和功耗优势重塑AI集群跨站点光互联经济性

诺基亚发布1830 GX多轨开放线路系统(OLS),在1RU内支持4个光纤轨,实现40RU机架部署160轨,功耗每轨降低超60%。该方案专为AI集群跨数据中心互联(Scale-Across)设计,通过集成C+L波段EDFA、DGE、OCM和OTDR,解决传统ILA站点空间与功耗瓶颈,实现9.6THz频谱容量。

Cisco 其他 2026-05-28

Cisco Scale-Across架构:硅光融合定义AI跨数据中心网络新标准

Cisco发布Scale-Across方案,基于Silicon One P200路由系统(51.2Tbps)和400G/800G ZR/ZR+相干光模块,结合开放线路系统,旨在解决AI训练因功率限制需跨数据中心分布时的网络性能问题,实现类似单机房的低延迟无损连接。

NVIDIA 其他 2026-05-27

NVIDIA Vera CPU实测碾压x86:Agentic AI时代的内存带宽霸权

Phoronix基准测试显示,NVIDIA Vera CPU凭借88核自研Olympus核心(Armv9.2)、1.2TB/s LPDDR5X带宽及450W TDP,在Agentic AI工作负载中全面领先Intel/AMD x86。单核性能、内存带宽每瓦效率及并行一致性均实现代际跨越,Linux内核编译仅20秒。

Palo Alto Networks 其他 2026-05-25

Palo Alto Networks收购IBM QRadar SaaS:SIEM生态向AI原生平台强制迁移

Palo Alto Networks收购IBM QRadar SaaS客户资产,旨在将传统SIEM用户强制迁移至其Cortex XSIAM AI原生安全平台。IBM退出安全产品市场,转向咨询与托管服务。此举加速了SIEM行业整合,压缩了独立SIEM厂商的生存空间。

Google 其他 2026-05-21

Google I/O 2026:Antigravity控制平面重塑AI开发范式,锁定代理编排生态

Google I/O 2026发布Antigravity 2.0桌面应用及CLI/SDK,作为统一代理控制平面,结合Gemini 3.5 Flash/Omni模型、Managed Agents API和AI Studio原生Android支持,旨在将AI开发从原型到生产无缝衔接,但实质是强化对开发者工作流和云资源的绑定。

AMD 其他 2026-05-20

AMD Ryzen AI Halo与Max PRO 400系列:本地运行300B参数模型,但隐性锁定与工程短板并存

AMD发布Ryzen AI Halo开发者平台(128GB统一内存,支持200B参数模型)及Ryzen AI Max PRO 400系列处理器(首款x86客户端运行300B参数模型)。通过统一内存架构、ROCm优化和OEM合作,推动代理AI从云端走向本地,但实际性能受限于共享内存带宽与散热设计。

Google 其他 2026-05-18

Google Cloud推MCP托管服务:将AI数据层控制点从SQL转向标准化协议

Google Cloud发布Managed MCP Tools,通过Model Context Protocol标准化AI与BigQuery等数据源的交互。文章提出五个演进场景,从静态API到MCP代理,强调MCP作为开放标准可解耦推理层与数据层,但托管实现深度绑定BigQuery生态。

Cloudflare 其他 2026-05-18

Cloudflare实测Anthropic Mythos:AI漏洞链构建与自动验证突破

Cloudflare在Project Glasswing中测试了Anthropic的Mythos Preview模型,发现其能自动将多个低严重性漏洞链成可利用的PoC,并生成可运行的代码。同时,他们构建了多阶段harness以解决噪声和上下文限制,显著提升漏洞发现质量。

Cisco 其他 2026-05-13

Cisco推N9300 Smart Switch融合安全,AI数据中心控制点转向网络基础设施

Cisco在ONUG 2026发布Nexus One架构与N9300系列智能交换机,将L4分段、Hypershield、eBPF Live Protect及与NVIDIA BlueField DPU集成的防火墙直接嵌入网络,旨在为AI工作负载提供无性能瓶颈的深度安全,同时通过AgenticOps和AI Canvas实现智能运维。

AMD 其他 中信号 2026-05-07

AMD支持SPEC CPU 2026基准测试,强调开放可信性能评估

AMD发表博客支持即将发布的SPEC CPU 2026行业基准测试,强调在AI时代,开放、可复现的CPU性能评估标准对客户进行基础设施决策至关重要。该新基准更新了应用套件,并加强了对裸金属云环境和并行计算的支持。

Google 其他 强信号 2026-05-06

谷歌发布Gemma 4开源模型,推动AI代理本地化部署

谷歌发布Gemma 4开源模型系列,采用Apache 2.0许可,并首次引入MoE架构,旨在将高性能AI代理能力直接部署于移动设备和边缘硬件。此举显著降低了复杂AI工作流对云端集群的依赖,为本地化、私有化AI应用开辟新路径。

AMD 其他 强信号 2026-05-06

AMD与OpenAI将MRC网络协议贡献给OCP,推进AI网络规模化

AMD与OpenAI、微软等合作,将专为大规模AI训练设计的网络协议MRC(多路径可靠连接)贡献给开放计算项目OCP。AMD不仅是协议规范的共同制定者,其可编程的Pensando DPU/NIC产品已率先实现MRC的部署与验证,旨在将网络从性能瓶颈转变为弹性、可适应的AI基础设施层。

Google 其他 中信号 2026-05-06

谷歌通过Agent Platform展示AI原生应用架构范式

谷歌云客户案例展示了基于Gemini Enterprise Agent Platform构建的“流式意识转任务”应用。该架构利用原生音频流、主动工具调用和会话恢复等API,实现了从语音到结构化任务的无缝、低延迟转换,并设计了面向未来语音功能的提供商无关抽象层。

AMD 其他 强信号 2026-05-06

AMD联合OpenAI发布下一代AI训练网络传输协议MRC

AMD联合OpenAI、微软等行业领导者发布Multipath Reliable Connection(MRC)协议规范,旨在解决RoCEv2在超大规模AI训练集群中的性能瓶颈。该协议通过智能包喷洒、选择性重传和网络信号拥塞控制等机制,提升网络带宽利用率和训练任务弹性。