1.摩尔线程MTT S5000率先完成对GLM-5的适配
2.Mistral AI投资12亿欧元在瑞典建设数据中心
3.斥资100亿美元！Meta开始在印第安纳州兴建AI数据中心
4.罗姆推出 500mA 输出电流的 LDO 稳压器，助力电子设备小型化
1.摩尔线程MTT S5000率先完成对GLM-5的适配
2月11日，智谱正式发布新一代大模型GLM-5。摩尔线程基于SGLang推理框架，在旗舰级AI训推一体全功能GPU MTT S5000上，Day-0完成了全流程适配与验证。
凭借MUSA架构广泛的算子覆盖与强大的生态兼容能力，摩尔线程成功打通了模型推理全链路，并深度释放MTT S5000的原生FP8加速能力，在确保模型精度的同时显著降低了显存占用，实现了GLM-5的高性能推理。此次快速适配，不仅印证了MUSA软件栈的成熟度，更充分展现了国产全功能GPU对最新大模型即时、高效的支持能力。
GLM-5与MTT S5000的国产双强联合，将为开发者带来可对标国际顶尖模型的极致编程体验。无论是在函数补全、漏洞检测还是Debug场景中，该组合均表现卓越，以显著增强的逻辑规划能力，从容应对各类复杂的长程任务挑战。
GLM-5核心特性：
定义Agentic Engineering新高度
作为GLM系列的最新里程碑版本，GLM-5定位为当下顶尖的Coding模型，整体性能较上一代提升20%。其核心突破在于Agentic Engineering（代理工程）能力——不仅具备深厚的代码功底，更拥有处理复杂系统工程与长程Agent任务的实力，能够实现从需求到应用的端到端开发。
在全球权威的Artificial Analysis榜单中，GLM-5位居全球第四、开源第一。
GLM-5在编程能力上实现了对齐Claude Opus 4.5，在业内公认的主流基准测试中取得开源模型SOTA。在SWE-bench-Verified和Terminal Bench 2.0中分别获得77.8和56.2的开源模型最高分数，性能超过 Gemini 3 Pro。
在内部Claude Code评估集合中，GLM-5在前端、后端、长程任务等编程开发任务上显著超越上一代的GLM-4.7（平均增幅超过20%），能够以极少的人工干预，自主完成Agentic长程规划与执行、后端重构和深度调试等系统工程任务，使用体感逼近Opus 4.5。
摩尔线程核心优势：软硬协同的全栈算力底座
MTT S5000是专为大模型训练、推理及高性能计算而设计的全功能GPU智算卡，基于第四代MUSA架构“平湖”打造。其单卡AI算力最高可达1000 TFLOPS，配备80GB显存，显存带宽达到1.6TB/s，卡间互联带宽为784GB/s，完整支持从FP8到FP64的全精度计算。
依托MUSA全栈平台，MTT S5000原生适配PyTorch、Megatron-LM、vLLM及SGLang等主流框架，助力用户实现“零成本”代码迁移。无论是构建万卡级大规模训练集群，还是部署高并发、低延迟的在线推理服务，MTT S5000均展现出对标国际主流旗舰产品的卓越性能与稳定性，旨在为行业筑牢坚实、易用的国产算力底座。
MTT S5000官网地址：https://www.mthreads.com/product/S5000
此次实现对GLM-5模型的快速支持，正是摩尔线程基于MTT S5000构建的软硬协同技术能力的集中体现：
底层架构与生态兼容：天生适配，极速迁移
针对GLM-5的长序列推理场景，MTT S5000凭借充沛的算力储备与高计算密度，结合对稀疏Attention的架构级支持，在大规模上下文处理中依然保持高吞吐与低延迟。同时，MUSA软件栈的敏捷性是实现Day-0适配的关键。基于MUSA架构的TileLang原生算子单元测试覆盖率已超过80%，使得绝大多数通用算子可直接复用，显著降低移植成本，并能快速跟进前沿模型结构与新特性演进。
原生FP8加速：SGLang 框架深度优化
基于高性能的SGLang-MUSA推理引擎及MTT S5000的硬件原生FP8计算单元，摩尔线程实现了推理效率的跃升。与传统BF16相比，原生FP8在保持GLM-5卓越的代码生成与逻辑推理能力（精度无损）的同时，大幅降低了显存占用，并显著提升了推理吞吐量，为大规模部署提供了更高性价比的方案。
独创ACE引擎：通信计算并行，释放极致吞吐
针对大模型分布式推理中的通信痛点，MTT S5000利用独创的异步通信引擎（ACE），将复杂的通信任务从计算核心中卸载，实现了物理级的“通信计算重叠”。这一机制有效释放15%的通信被占算力，配合首创的细粒度重计算技术（将开销降至原有的1/4），全方位提升计算效率与系统吞吐量。
超长上下文支持：专为AI Coding打造
通过高效算子融合及框架极致优化，MTT S5000在确保代码生成质量的同时显著降低了响应延迟。无论是处理复杂的代码库分析，还是运行长周期的智能体（Agent）任务，均能保持首字延迟（TTFT）低、生成速度快的流畅体验。MTT S5000与GLM-5的软硬双强组合，在函数补全、漏洞检测等核心场景的表现超越同级，充分释放模型的规划能力和Debug能力，是执行长程开发任务的理想选择。
从GLM-4.6、GLM-4.7到GLM-5，摩尔线程已将“发布即适配”化为常态，这种对主流软件栈的无缝兼容与敏捷响应，充分证明了国产全功能GPU及MUSA软件栈的成熟度与稳定性，确保开发者能第一时间触达最新模型能力，从而携手共建蓬勃发展的国产AI生态。
2.Mistral AI投资12亿欧元在瑞典建设数据中心
法国人工智能（AI）初创公司Mistral AI宣布，将投资12亿欧元（约合14.3亿美元）在瑞典新建数据中心。
Mistral AI CEO兼联合创始人Arthur Mensch表示：“这项投资是迈向在欧洲构建独立AI能力的重要一步。”
瑞典数据中心运营商EcoDataCenter表示，将负责新基础设施的设计、建设和运营。
EcoDataCenter表示，新的大型计算机设施计划于2027年在瑞典投入使用，并将支持Mistral的下一代AI模型。
这将是Mistral在法国以外的首笔基础设施投资。
与美国OpenAI等主要竞争对手不同，Mistral希望将其技术和所有云服务器都留在欧洲，而此次新建计算机基础设施正是该公司努力的一部分。
3.斥资100亿美元！Meta开始在印第安纳州兴建AI数据中心
Meta宣布，将在美国印第安纳州破土动工兴建一座价值100亿美元的数据中心，以期获得支持其人工智能（AI）发展所需的海量计算能力。
Meta表示，该数据中心建成后将提供1吉瓦的计算容量。据美国电网运营商称，其耗电量相当于为约80万户家庭供电。
Meta和其他大型科技公司正竞相建设规模越来越大的数据中心，以期在被高管们视为百年一遇的AI竞赛中抢占先机。与此同时，环保组织和消费者团体也日益反对这种高能耗的扩张。
Meta在去年11月表示，未来三年将在美国基础设施和就业领域投资6000亿美元，其中包括数据中心建设。
Meta公司负责数据中心副总裁Rachel Peterson表示，位于印第安纳州黎巴嫩市的新数据中心预计将于2027年底或2028年初投入使用，“我们将在这个地点快速推进大量容量的建设。”
Rachel Peterson表示，Meta已与当地电力公司达成协议，为该数据中心供电，并将“自费”进行相关的能源基础设施升级。
去年10月，Meta与另类资产管理公司Blue Owl Capital达成一项270亿美元的融资协议，用于资助路易斯安那州2吉瓦数据中心项目，这是该公司在全球最大的项目。此外，Meta还表示将投资15亿美元在得克萨斯州建设一座数据中心。
美国环保组织“地球正义”（Earthjustice）1月要求公用事业监管机构调查路易斯安那州项目的融资情况，称该项目可能会让普通家庭和企业承担建设成本。
Rachel Peterson拒绝就印第安纳州数据中心的融资计划置评，但表示Meta将在项目初期承担全部100亿美元的投资。
4.罗姆推出 500mA 输出电流的 LDO 稳压器，助力电子设备小型化
罗姆面向车载设备、工业设备、通信基础设施等所用的12V/24V系统一级电源，开发出搭载自有超稳定控制技术“Nano Cap™”、输出电流500mA的LDO稳压器 IC“BD9xxN5系列”。
近年来，电子设备正朝着小型化、高密度化方向发展。为了进一步节省空间并提高设计灵活性，电源电路亟需一种即使采用小容量电容器也可稳定工作的电源IC。然而，用1µF以下的输出电容实现稳定运行在技术上还存在困难。针对这一课题，ROHM在2022年推出搭载自有超稳定控制技术“Nano Cap™”的LDO稳压器“BD9xxN1系列（输出电流150mA）”。该系列产品凭借用仅100nF的输出电容即可稳定运行的高性能。此次新开发出的“BD9xxN5系列”，支持需要更大电流的应用，可进一步助力解决电源设计中输出电容相关的课题。
本系列产品是“BD9xxN1系列”（输出电流150mA）的电流扩展型号，其输出电流提升至500mA，是以往型号的3倍以上，适用于需要更大电流的应用，应用范围更广。另外，本系列产品还采用了“Nano Cap™”技术，即使在仅470nF（Typ.）的输出电容条件下，也能将输出电压波动抑制在约250mV（负载电流波动1mA⇔500mA/1μs时）范围内。除常规的数μF的小型MLCC（叠层陶瓷电容器）和大容量电解电容器外，本系列产品还可兼容过去难以确保稳定性的1µF以下容值、0603M尺寸（0.6mm×0.3mm）等超小型MLCC。这不仅有助于实现电路和电路板的小型化，还有助于提高元器件选型的灵活性。
该系列产品已于2025年10月起以月产30万个的规模投入量产。未来，ROHM将通过进一步扩充搭载Nano Cap™技术的LDO系列产品群，推动电子设备的小型化、性能和可靠性。
