海外高端 GPU 一机难求，租赁价格年内涨近 40%，企业扎堆签订多年长单锁资源
全球高端训练 GPU 供需失衡问题持续加剧，海外算力硬件整机、算力租赁价格同步大幅上涨。市场行情数据显示，B300 整机单价从年初 400 万元冲高至 900-1000 万元区间，H200 服务器单机价格由 240 万元上涨至 420 万元；国内高端训练算力租赁单价年内累计涨幅接近 40%。
国际
AMD 服务器 CPU 市占逼近五成，MI 系列 AI 卡拿下 Meta、微软大额采购订单
芯片市场格局大变，AMD 服务器 CPU 份额持续走高，AI 加速卡生态完成大模型全覆盖，成为英伟达最强竞争对手。全球服务器芯片市场份额迎来结构性变化，最新行业统计数据显示，2026 年一季度 AMD x86 架构服务器 CPU 收入市场份额达到 46.2%，持续挤压其他厂商市场空间。
Anthropic 启动自研 AI 芯片研发，联合三星 2nm 工艺摆脱外部 GPU 算力依赖
7 月行业供应链消息确认，Claude 大模型开发企业 Anthropic 正式启动自研 AI 加速芯片项目，与三星电子达成 2nm GAA 先进制程代工合作，规划专属芯片匹配自身多模态大模型架构，减少对英伟达高端 GPU 长期采购依赖。
Meta 敲定 2 年百亿算力租赁大单，向 Anthropic 开放闲置 AI 训练集群资源
7 月 18 日海外科技媒体披露，Meta 与 AI 独角兽 Anthropic 正式达成两年期算力租赁合作协议，合约总金额上限达 100 亿美元，按月结算算力服务费，双方均保留合约提前终止权限。Meta 将开放自有万卡级高端训练 GPU 集群资源，专供 Anthropic 新一代 Claude 系列大模型迭代、多智能体并发推理使用。
国产大模型全球周调用量连续 11 周领跑，海外企业批量采购国产推理算力服务
海外创投机构 7 月最新统计数据显示，国产开源大模型全球单周 Token 调用量已连续 11 周超越美国闭源模型，周度词元消耗规模为海外头部模型四倍以上，全球 80% 海外 AI 创业企业选择国产开源基座搭建自有业务系统。
英伟达推出 Jetson Thor 边缘算力模组，端侧可本地运行完整通用大模型
7 月 15 日英伟达正式发布新一代 Jetson Thor 全系列边缘 AI 算力模组，面向人形机器人、自动驾驶、工业终端、便携智能设备打造，40W 超低功耗硬件可实现 400TFLOPS FP4 超高算力，无需依赖云端远程算力，终端本地即可部署、运行完整通用大模型。
Meta 自研 Iris AI 芯片 9 月量产，2nm 代工大单锁定三星，全年算力投入 1450 亿美元
7 月 9 日路透社获取 Meta 内部研发备忘录，公司第四代自研 AI 加速器 Iris 芯片定于 2026 年 9 月正式量产，由三星 2nm GAA 工艺代工，六周完成全流程缺陷验证，研发进度大幅超预期。Iris 定位为 GPU 补充算力，承接平台日常推理、智能体调度、多模态内容生成任务，不完全替代英伟达高端训练 GPU。
SK 海力士纳斯达克上市创半导体 IPO 纪录，CEO 预判芯片紧缺周期延续至 2030 年后
7 月 10 日 SK 海力士正式登陆纳斯达克，ADR 发行价 149 美元，收盘涨幅 12.76%，总市值突破 1.22 万亿美元，募资总额 265 亿美元，创下全球半导体行业有史以来最大 IPO 融资纪录。
谷歌 NotebookLM 更名 Gemini Notebook，全面打通 Gemini 大模型专属企业算力池
7 月 17 日谷歌官宣旗下 AI 研发工具 NotebookLM 正式更名为 Gemini Notebook，产品全面并入 Gemini 大模型完整生态，打通谷歌云专属隔离企业算力池，面向政企客户提供独立、加密的模型训练、文档推理算力资源。
英伟达发布 Vera CPU 架构，专为 AI 智能体高并发调度场景定制优化
7 月 6 日英伟达正式发布全新 Vera 专用 CPU 架构，核心面向 AI 智能体时代算力需求设计，解决传统通用多核 CPU 在智能体多轮调度、工具高频调用场景下延迟高、资源利用率不足的行业痛点。传统算力架构仅侧重 GPU 并行计算性能，AI 智能体自主规划、多工具交互、长记忆推理等任务高度依赖单线程 CPU 性能，长期存在算力瓶颈；Vera 架构大幅提升单线程运算速度，原生适配英伟达 DSX
