据TrendForce报道，随着跳过M6系列的高端芯片，苹果已经重点转向M7系列芯片，优先考虑为AI工作负载做针对性的设计。其中搭载M7 Pro和M7 Max芯片的高端触摸屏MacBook Pro机型预计2027年末推出，而搭载M7芯片的入门款MacBook Pro机型也会在2027年某个时间点到来。另外苹果还准备了M7 Ultra，计划在2028年上半年推出，将出现在Mac Studio。

很快苹果就会发布首款配备OLED触摸屏的MacBook Pro机型，搭载M5 Pro和M5 Max芯片，这意味着下一次升级将会在大概一年后。传闻这次的新机型采用了更轻量化的设计，而且会提供5G网络连接的选项。

另外苹果还通过与Meta展开新的合作，以扩展其AI能力。双发计划让开发者能够在苹果高端Mac Studio机型上本地运行Meta的Muse Spark Open模型，还允许两台Mac Studio连接进行进一步扩展。考虑到搭载M5 Ultra芯片及512GB统一内存的Mac Studio机型价格，这么做的硬件成本可是相当高。

据TomsHardware报道，近日有调查发现，这些投资加速推高了谷歌母公司Alphabet、微软、亚马逊、Meta和甲骨文这五大AI科技公司的表外债务，四年内增至原来的八倍，最近一个季度总规模估计达到了约1.65万亿美元，超过了账面债务，这让投资者更难看清楚其中的风险。

其中Meta是情况最为严重的一家，表外债务约为4200亿美元，接近于账面债务的三倍。甲骨文目前的表外债务约为2733亿美元，相比于2022年增长了2900%，增速惊人。虽然听起来可能很奇怪，但是实际上这是一种公认的会计做法。

表外债务其实是已签署但尚未生效的长期合同，那些还没有交付的芯片及尚未投入运营的数据中心租约，都不会立即计入资产负债表。企业通常只在季度财务报表附注中披露这类信息，但不会直接列入资产负债表。这种做法本身符合会计准则，却可能让投资者低估了潜在的风险。

在这些科技巨头看来，未来的收入足以覆盖掉表外债务，这种大规模的投资并非投机行为。现在科技巨头的投资支出已经超过盈利，一方面通过发行公司债券和增发股票继续筹资，另一方面需要机构投资者提供资金，这也是为什么有人认为基础设施建设已出现过热迹象。何况有些需求来自于业界巨头之间相互的投资，所谓的“左脚踩右脚”，产生循环资金流，让外界更难以判断市场的真正需求。

有报告指出，这种不增加账面债务，转向机构投资者融资的模式称为“影子借贷”。一旦项目停滞不前或者出现问题，后果可能是灾难性，而且会产生连锁反应，将迅扩散到整个市场。即便数据中心投入运营，如果收益不及预期，资产也可能出现贬值，从而造成损失。

据TomsHardware报道，预计到2035年，美国数据中心的用电量将提高至194吉瓦，相比于去年12月的预测值大幅上调了83%。按照现在的增长速度，2035年美国数据中心的用电量将是现在的四倍，将消耗全国约20%电力，远高于现在的5.9%。

2035年近200吉瓦容量中，大概一半专门留给AI模型训练与推理。以电力需求计算，2033年全球有64%的AI芯片部署在美国本土。另外在2030年，美国数据中心的用电量占比大概在12%。从其他一系列数字可以看出，美国AI算力的扩张速度确实跑在了电网规划前面。

虽然最终的实际情况可能与模型算出的增长曲线有出入，但是不可否认的是，全球已经走在了大规模数据中心建设的道路上。如果继续保持高速发展的节奏，预计到2033年，全球数据中心将带来1935太瓦时的新增用电需求，几乎相当于印度全年的用电量。

根据官方介绍，Game Pass 入门版包含 50 余款游戏，每月提供 10 小时云端串流游玩时长，玩家还可通过游玩累积 Xbox Rewards 奖励积分。游戏阵容兼顾 3A 大作与独立佳作，类型丰富：比如说Bethesda 旗下的末日开放世界 RPG《辐射 4》与《辐射 76》；Ghost Town Games 出品的混乱合作烹饪游戏《胡闹厨房2》；Obsidian 的生存游戏《禁闭求生》；Bohemia Interactive 的硬核多人丧尸游戏《DayZ》等。

Meta Horizon+ 订阅现定价为每年 59.99 美元，或每月 7.99 美元。对符合条件的用户而言，这意味着无需额外付费即可在 Meta 生态中开启云端游戏体验。Xbox 方面表示，期待听到玩家对这项新权益的反馈。

无论Meta最终选择哪种方式，都会直接与亚马逊AWS、Google Cloud和微软Azure竞争。不过市场认为，Meta不会有什么损失，而股价似乎也反映了这一点，并没有特别大的变化，反倒是之前与Meta有合作的CoreWeave等新兴云服务提供商股价出现了较大幅度的下滑。

Meta一直是新兴云服务提供商最重要的客户之一，由于自身的开发无法完全满足需求，今年4月与CoreWeave的云计算协议扩展至210亿美元，并与Nebius签订了高达270亿美元的合同。分析指出，CoreWeave等更依赖于Meta来实现增长，而现在Meta或许不再需要它们。

市场也有顾虑，毕竟Meta的这番操作直接挑战了过去两年支撑AI产业增长的底层逻辑，也就是算力短缺。如果连最大的参与者之一都开始出租多余算力，是否意味着AI基础设施建设是否已进入拐点？2025年Meta的资本支出为722亿美元，2026年预计将达到1250亿至1450亿美元，几乎翻倍。

这种策略不断变动的背后，可能有着更为复杂的因素，比如适配新AI模型开发进度、更好地分摊AI基础设施的固定成本、带来更灵活的收入渠道等。类似的事情之前在SpaceX也有发生过，在xAI完成AI基础设施建设后，向Anthropic和谷歌出租算力，从而推动收入增长。

所谓gizmo（小玩意儿）——Meta表示它是一种交互式的、由 AI 生成的体验。用户只需要用语言描述一下就能制作出一个小玩意儿，接着还能打开编辑器，进行调整和完善。比如说，你能用相册里面的花朵照片，生成一个花朵笔刷，全程没有任何代码。

此外，用户还能将小玩意儿保存到播放列表中。这个应用还具有分享功能，你能访问其他用户创建的播放列表，探索社区的精彩内容。

Business Insider表示，Pocket的来源可以追溯到Meta今年早些时候收购的Atma Sciences，该公司曾开发过一款名为 Gizmo 的应用。Meta 还获得了该初创公司技术的非独占许可。

附带一提，Pocket 并非唯一瞄准Vibe Coding游戏的平台。同类应用 Sekai 最近完成了 2000 万美元的A轮融资。TikTok也在尝试在其平台内嵌入迷你游戏。

据TomsHardware报道，Meta正在从二手服务器拿出多余的DDR4内存，并利用自家开发的Vistara ASIC，打造CXL模块产品，让新的服务器复用这些DDR4内存，在AMD EPYC“Turin”服务器处理器的平台上，与DDR5内存搭建共享内存池。

Vistara ASIC是Meta第一代用于定制CXL模块的ASIC，基于三个RISC-V内核，用于安全启动、设备初始化、固件管理和健康监测，专门针对标准DDR4 RDIMM连接到新平台而设计，通过PCIe 5.0 x16接口实现了CXL 2.0 Type-3内存扩展。每个Vistara ASIC支持两个独立的72-bit DDR4内存通道，支持最高3200 MT/s的速率，最大提供256GB容量，与768GB的DDR5内存搭配使用。结合Meta的软件栈，将CXL模块作为独立的NUMA节点，使Linux能够将冷页迁移到较慢的DDR4层，并将频繁访问的数据保留在本地DDR5层。

Meta并非唯一一家打算将旧DDR4内存连接到使用DDR5内存的新服务器上使用的公司，只不过Vistara ASIC仅限于自家服务器使用。来自韩国的初创公司Panmnesia也有开发类似的解决方案，满足同样需求的客户，以节省成本。

Dragonfly C1000是高通近年来首款为数据中心工作负载打造的处理器，采用了多芯片架构，最多可拥有超过250个Oryon内核，频率可达5GHz以上；搭配的是LPDDR内存子系统；可选配HBC连接；支持PCIe 7.0标准扩展，兼容CXL规范；支持风冷和液冷散热，可安装至OCP ORv3 标准机架与服务器。

Dragonfly C1000计划2028年下半年开始投产，高通预计到2029年，其数据中心业务营收将超过150亿美元。与此同时，手机芯片业务在高通的营收占比将降至三分之一，将让高通真正实现业务多元化布局。

有消息称，高通已经在今年5月末与字节跳动达成协议，为对方提供定制芯片服务。与英伟达一样，高通希望更多业务和产品能够进入中国市场，为此提供符合美国现有出口管制的芯片，以降低对智能手机市场的依赖。

中国是高通2025年最大的单一市场，占其总收入的46%，主要由手机芯片推动。

眼镜搭载三向可调鼻托，适配不同鼻型，大幅提升佩戴舒适度。并拥有开放式扬声器与降噪麦克风，户外通话收音清晰。支持免手持拍摄录像，同时内置多层隐私管控系统，用户可自主管理拍摄、识别权限，保护路人与自身隐私。续航表现亮眼，眼镜单次续航超 8 小时，配套充电盒可额外补充 40 小时电量，满足全天外出使用。

同时，机身设有独立 AI 快捷键，可一键启动Meta AI。所用模型是Meta自研的Muse Spark大模型，多模态识别能力显著提升，可识别视野内物体，提供餐饮、赛事、日程管理等各类生活服务。Meta将持续推送系统更新，增加眼镜的功能，比如说，行人导航功能即将到来。

该款智能眼镜已于发布当日多国同步开售，感兴趣的用户可通过 Meta官网、Meta Lab线下门店或指定的零售平台去了解更深入的信息。

去年12月，Meta宣布收购人工智能（AI）初创公司Manus。这笔交易由Meta董事长兼首席执行马克·扎克伯格（Mark Elliot Zuckerberg）亲自操办，仅用十多天便敲定了交易，花费金额超过20亿美元，成为了Meta历史上规模第三大的并购案，被视为Meta加强AI核心技术及人才储备的关键一步。

Manus总部位于新加坡，开发面向中小型企业的通用型AI智能体。其核心团队与国内有着深厚渊源，加上在这一过程中其他的一些操作，导致这笔交易从一开始就受到了外界的质疑，被认为目的不纯，试图躲避国内严格的监管措施。过去这段时间里，AI竞赛升温，业内不少企业在收购与合并交易过程中，都在想方设法逃避各国的反垄断审查，Meta与Manus的交易属于典型案例。

随着国家发展改革委的这份公告，意味着这笔交易须按照法律要求撤销。

部署初期拥有数千万个Graviton核心，随着Meta的AI能力提升，灵活扩展。亚马逊表示，这份协议反映了AI基础设施构建方式的转变：虽然GPU仍是训练大型模型的关键，但代理式AI的兴起正在对CPU密集型工作负载产生巨大需求——实时推理、代码生成、搜索和多步任务编排。利用Graviton5，赋予了Meta高效且大规模运行的处理能力，以支持其AI任务。

去年末，亚马逊推出了Graviton5。其基于Arm架构的设计，拥有192个核心，缓存是上一代产品的五倍，核心间通信延迟降低了最多33%，采用了3nm工艺制造，适用于广泛的云工作负载，在保持领先能效的同时，计算性能比上一代提升了多达25%，能够更快地运行应用程序，降低成本，并实现可持续发展目标。此外，Graviton5基于AWS Nitro系统建立的安全体系，全面提升了用户的数据安全。

作为亚马逊的长期客户，Meta一直依赖对方高度可扩展且安全的云基础设施来支持其全球业务。随着行业对AI计算需求的增长，底层基础设施的效率变得越来越重要——无论是在成本管理还是减少环境影响方面。

另外，翻新设备也同步执行新定价。不过所有Quest 配件价格将保持价格不变。

“我们做出此次价格调整，是因为高性能VR硬件的制造成本大幅上升。全球关键零部件——尤其是存储芯片——的价格飙升，正影响着包括VR在内的几乎所有消费电子品类。为持续提供Quest平台应有的硬件品质、软件体验与技术支持，我们必须对产品定价进行相应调整。“Meta如此表示道。

虽然价格是升了，但Meta在公告中强调，Quest 3和3S依然是市场上性价比最高的VR头显设备，而且他们还会不断地为该平台带来功能和内容更新。Meta还表示，他们依然致力于投资VR并引领这一领域，并拥有涵盖新硬件与体验的长期路线图。

今天Meta宣布扩大与博通的合作关系，打造未来的MTIA系列定制AI芯片，共同开发多代设计，助力Meta所有应用和服务中的AI，以实现长期AI目标的计算基础。该协议将双方的战略合作伙伴关系延长至2029年，其中还有首期超过1吉瓦规模的算力承诺，未来逐步扩展到数吉瓦。

Meta采用了组合式方法来开发AI芯片，意思是根据不同的工作负载选择合适的加速器，以便在性能与总拥有成本之间实现最佳平衡。MTIA系列是Meta专门针对大规模推理和推荐任务进行优化的加速器，与博通的合作将有助于Meta按照其预期要求实现这一目标。

Meta表示，这次与博通的合作涵盖了芯片设计、封装和网络等维度，以构建自身所需要的庞大计算基础，对MTIA系列和更广泛的AI基础设施战略至关重要，从而为数十亿人提供AI服务。

据TomsHardware报道，今年一半数据中心建设项目被推迟或取消，最大麻烦是缺乏关键电气元器件，包括变压器、开关设备和电池，最终拖累了这些项目。数据显示，美国2026年预计扩展12吉瓦的数据中心容量，然而各种限制下，目前只有大概三分之一处于建设当中。

电气基础设施仅占数据中心总成本的不到10%，在资本支出中的占比相对较小，但是重要性与计算硬件一样的。整个电力环节任何一款元器件出现延误，都可能让整个项目停摆。由于需求旺盛，美国高功率变压器的交货时间大幅延长：2020年以前通常需要24至30个月，现在要等待五年。对于数据中心来说是一场灾难，因为一般部署周期不到18个月。

大规模的数据中心建设使得美国需要从中国大量进口高功率变压器，2022年到2025年10月期间，数量从不到1500台激增至超过8000台。由于中美贸易的波动性，电气元器件的供应受到了影响，而且不仅仅受制于变压器，比如还有电池，中国进口的占比超过了40%。

根据Arm提供的数据，Arm AGI CPU每颗芯片最多配备136 个 Neoverse V3 核心，每核心的内存带宽高达6GB/s且通信延迟低于100ns。能效方面，Arm AGI CPU的TDP为300W，加上每个程序线程均拥有专用核心的设计，可在持续负载下实现确定的性能表现，彻底消除降频与闲置线程问题。

Arm AGI CPU支持高密度1U服务器机箱，其风冷部署每机架最多可支持8160个核心，液冷系统每机架可提供45000多个核心。

Arm表示，与x86 CPU相比，Arm AGI CPU每机架性能提升两倍以上，每千兆瓦人工智能数据中心容量可节省高达100亿美元的资本支出。

作为主要合作伙伴和联合开发者，Meta将利用Arm AGI CPU优化其基础设施，并与自家的MTIA加速器协同工作。不过，这款芯片并非Meta独享，Arm AGI CPU和对应的主板、机架设计将通过Arm向更广泛的AI生态系统开放。Arm表示，他们还确认了与Cerebras、Cloudflare、F5、OpenAI等合作伙伴的更多商业进展，以上的客户均会部署Arm AGI CPU。同时，他们正与领先的OEM和ODM展开合作以加快生产进度，其中包括华擎、联想、广达电脑和超微，预计今年下半年将会推出更多的设备。