LoopDNS资讯播报
彭博：在境外融资热潮引发担忧后，中国证监会正考虑收紧内地企业在香港发售股票的相关标准，以遏制过度投机并确保境外发行人质量，其中可能包括设定最低市值限制等措施。另外，寻求在香港双重上市的中国上市公司也面临着更严格的审查。 source
第一财经23日求证获悉，今日关于“证监会将收紧内地企业赴港上市门槛，设300亿市值下限”消息不实，当前境外上市政策没有变化。
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重要/漏洞：GNU InetUtils telnetd 存在远程身份验证绕过漏洞
漏洞编号： CVE-2026-24061
重要等级： 严重（高危）
CVSS 分数：CNA/MITRE 9.8
影响范围：
GNU InetUtils 版本： 1.9.3 至 2.7 (含 2.7)
受影响系统：
漏洞原理：
该漏洞存在于受影响版本 telnetd 服务的登录处理逻辑中。当 telnetd 服务调用系统的 login 程序来验证用户时，它会接收并使用客户端通过 Telnet 协议发送的 USER 环境变量。
由于 telnetd 服务未对该 USER 变量进行任何安全检查或净化，就直接将其拼接到 login 命令的参数中。login 程序本身支持一个 -f <用户名> 参数，该参数用于跳过密码验证，直接信任并登录指定用户。
攻击者可以通过构造一个特制的 USER 环境变量（如 "-f root"），并使用 telnet 客户端的 -a (自动登录) 参数将其发送至服务器。服务器端的 telnetd 进程会执行类似以下的命令模板：
其中 %U 被替换为恶意的 USER 环境变量，导致最终执行 login ... -f root，从而绕过所有身份验证机制，直接获取 root shell。
注意：
这是一个无需任何前提条件的远程身份验证绕过漏洞。攻击者只要能够通过网络访问到目标服务器的 Telnet 端口，就可以直接获取最高管理员（root）权限。Telnet 协议本身是明文传输的，极其不安全，强烈建议不要在任何生产环境中使用。
受影响组件：
处置建议：
立即禁用并停用 telnetd 服务。这是最安全、最推荐的措施。请使用加密的 SSH 协议作为远程管理的替代方案。
消息来源：CVE-2026-24061
漏洞编号： CVE-2026-24061
重要等级： 严重（高危）
CVSS 分数：CNA/MITRE 9.8
影响范围：
GNU InetUtils 版本： 1.9.3 至 2.7 (含 2.7)
受影响系统：
任何使用上述受影响版本 GNU InetUtils 软件包作为 telnetd 服务的操作系统。
部分基于 Linux 的嵌入式设备、网络设备和物联网设备也可能受到影响，用户需自行确认其设备上 telnetd 服务的具体实现和版本。
漏洞原理：
该漏洞存在于受影响版本 telnetd 服务的登录处理逻辑中。当 telnetd 服务调用系统的 login 程序来验证用户时，它会接收并使用客户端通过 Telnet 协议发送的 USER 环境变量。
由于 telnetd 服务未对该 USER 变量进行任何安全检查或净化，就直接将其拼接到 login 命令的参数中。login 程序本身支持一个 -f <用户名> 参数，该参数用于跳过密码验证，直接信任并登录指定用户。
攻击者可以通过构造一个特制的 USER 环境变量（如 "-f root"），并使用 telnet 客户端的 -a (自动登录) 参数将其发送至服务器。服务器端的 telnetd 进程会执行类似以下的命令模板：
PATH_LOGIN " -p -h %h %?u{-f %u}{%U}"
其中 %U 被替换为恶意的 USER 环境变量，导致最终执行 login ... -f root，从而绕过所有身份验证机制，直接获取 root shell。
注意：
这是一个无需任何前提条件的远程身份验证绕过漏洞。攻击者只要能够通过网络访问到目标服务器的 Telnet 端口，就可以直接获取最高管理员（root）权限。Telnet 协议本身是明文传输的，极其不安全，强烈建议不要在任何生产环境中使用。
受影响组件：
GNU InetUtils telnetd 服务
具体接口：Telnet 登录协议处理流程
受影响参数：USER 环境变量
处置建议：
立即禁用并停用 telnetd 服务。这是最安全、最推荐的措施。请使用加密的 SSH 协议作为远程管理的替代方案。
消息来源：CVE-2026-24061
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AdGuard 开源 VPN 协议 TrustTunnel
2026 年 1 月 21 日，AdGuard 在官方博客宣布：已将驱动 AdGuard VPN 的自研协议正式开源，并命名为 TrustTunnel，允许外界查看、审计、复用与二次开发。此前它已在 AdGuard VPN 的移动端、桌面端与浏览器扩展中使用。
工作方式上，TrustTunnel 试图把隧道流量“伪装成普通 HTTPS 访问”：使用 TLS 加密，并以 HTTP/2 或 HTTP/3（基于 QUIC）作为传输层；连接以“数据流”组织，每个连接对应独立 stream，以降低被网络层识别、限速或封锁的概率，并提升在不稳定网络下的可用性。开源内容包括：首版协议规范、以及服务端与客户端的参考实现代码；AdGuard 强调无需安装 AdGuard VPN 也能使用，可自建服务器并用开源客户端接入。项目采用 Apache-2.0 许可证。
特性上具有灵活路由/分流（哪些请求走隧道、哪些走本地）、按域名或应用进行精细化控制、以及实时请求日志用于展示流量去向与规则命中情况。服务端/库侧则强调可转发 TCP/UDP/ICMP，并支持系统级隧道与 SOCKS5 等形态。
代码开源本身并不等同于已完成独立安全审计，后续仍取决于社区审查与审计进展。
Adguard blog
2026 年 1 月 21 日，AdGuard 在官方博客宣布：已将驱动 AdGuard VPN 的自研协议正式开源，并命名为 TrustTunnel，允许外界查看、审计、复用与二次开发。此前它已在 AdGuard VPN 的移动端、桌面端与浏览器扩展中使用。
工作方式上，TrustTunnel 试图把隧道流量“伪装成普通 HTTPS 访问”：使用 TLS 加密，并以 HTTP/2 或 HTTP/3（基于 QUIC）作为传输层；连接以“数据流”组织，每个连接对应独立 stream，以降低被网络层识别、限速或封锁的概率，并提升在不稳定网络下的可用性。开源内容包括：首版协议规范、以及服务端与客户端的参考实现代码；AdGuard 强调无需安装 AdGuard VPN 也能使用，可自建服务器并用开源客户端接入。项目采用 Apache-2.0 许可证。
特性上具有灵活路由/分流（哪些请求走隧道、哪些走本地）、按域名或应用进行精细化控制、以及实时请求日志用于展示流量去向与规则命中情况。服务端/库侧则强调可转发 TCP/UDP/ICMP，并支持系统级隧道与 SOCKS5 等形态。
代码开源本身并不等同于已完成独立安全审计，后续仍取决于社区审查与审计进展。
Adguard blog
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张又侠、刘振立涉嫌严重违纪违法被立案审查调查
中央政治局委员、中央军委副主席张又侠，中央军委委员、中央军委联合参谋部参谋长刘振立涉嫌严重违纪违法，经党中央研究，决定对张又侠、刘振立立案审查调查。
中华人民共和国国防部
中央政治局委员、中央军委副主席张又侠，中央军委委员、中央军委联合参谋部参谋长刘振立涉嫌严重违纪违法，经党中央研究，决定对张又侠、刘振立立案审查调查。
中华人民共和国国防部
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竹新社
国家安全部1月24日通报：某境外旅游穿搭博主，因常在视频中“夹带私货，散布歪曲事实、抹黑中国国家形象的言论”而被中国当局封禁。其粉丝陈某，接他人询问观看渠道，遂从境外搬运作品，二次剪辑后售卖给境内粉丝。 安全机关查处认定，其向千余人传播出售“危害国家安全”的视频数十条，获利数万元，“等待陈某的将是法律的严惩”。 （国家安全部）
国家安全部1月24日通报：某境外旅游穿搭博主，因常在视频中“夹带私货，散布歪曲事实、抹黑中国国家形象的言论”而被中国当局封禁。其粉丝陈某，接他人询问观看渠道，遂从境外搬运作品，二次剪辑后售卖给境内粉丝。
安全机关查处认定，其向千余人传播出售“危害国家安全”的视频数十条，获利数万元，“等待陈某的将是法律的严惩”。
安全机关查处认定，其向千余人传播出售“危害国家安全”的视频数十条，获利数万元，“等待陈某的将是法律的严惩”。
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Media is too big
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加拿大总理卡尼（在达沃斯经济论坛）的演讲：旧秩序不会回来了！如果我们不能成为座上宾，便会沦为盘中餐！
@外星人点看:
加拿大总理卡尼（在达沃斯经济论坛）的演讲：旧秩序不会回来了！如果我们不能成为座上宾，便会沦为盘中餐！
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Middle East Spectator — MES
—❗️🇺🇸 BREAKING: ICE agents kill another civilian in Minneapolis, shooting him at least 11 times while already on the ground @Middle_East_Spectator
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明尼阿波利斯再度发生联邦执法人员开枪致死事件，一名37岁美国籍男子被多名联邦特工压制在地后遭近距离射击，现场出现连续枪声，至少10声以上。
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1月25日，腾讯旗下AI助手应用“腾讯元宝”发布《关于春节分10亿现金的通知》，宣布将于2月1日正式开启新春活动，向用户派发总额高达10亿元的现金红包。
据腾讯内部人士向《科创板日报》记者透露，元宝即将上线全新玩法，已启动内测邀约。另外，腾讯公布的产品界面图中已悄然新增一个名为“派”的底tab入口。
source
据腾讯内部人士向《科创板日报》记者透露，元宝即将上线全新玩法，已启动内测邀约。另外，腾讯公布的产品界面图中已悄然新增一个名为“派”的底tab入口。
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LoopDNS资讯播报
去年DeepSeek R1的论文刚出来时，引起英伟达短期大跌，我说是跌错了，因为这个开源模型其实是利好，加速了技术扩散，整个模型还是基于GPU的。 前几天DeepSeek刚发的Engram架构，我认为是不亚于R1的优秀论文，但却是对GPU真正的利空。因为它实现了将常识性的内容分流到CPU上，让GPU专注于深度思考，需要世界知识时再去CPU调用，大幅提升了模型的计算效率。 消融实验发现用20%的参数记忆知识，80%的参数计算推理，性能达到最佳，例如简单的问题“法国的首都是哪里？…
Engram对比传统LLM，有什么区别？
通过将部分 Transformer 层替换为 Engram 模块，训练时将部分知识挂载在模型特定的embedding层，推理时可实现根据 input token 通过哈希映射获得相应的 embedding索引，并将对应注入到模型主干网络的 hidden state 中，其中哈希映射的逻辑没有LayerNorm和非线性激活函数，计算量非常少，意味者这部分可由cpu进行计算。传统LLM在推理时，由于知识可能分布在不同层的 FFN 中，因此每次推理都需要把所有层都计算一次。而 Engram 可能在每轮计算中，通过哈希映射已经找到了对应的知识，当这个向量注入到主干网络后，门控可以判断其能否作为输出的一部分，从而实现某种程度上的 early exit。
相比Cpu取代Gpu的叙事，更重要的是存算分离。
论文虽然提到了“20/80比例”，但同时证明了更大的知识层能使模型的loss下降依然遵循幂律，并且这是基于3B小模型上获得的实验结果。
目前MoE模型有着总参数大，但激活量小的特点。因为其在推理时只会激活 n 个专家，而激活量只相当于激活专家的总和。在推理时，却需要加载所有专家的权重。因此MoE会耗费非常多的显存，但计算却只需要相对于模型总参数量很小的一部分权重。
同时，由于MoE模型提前预测激活专家准确性较低，而且FFN非常厚重，通过远程内存阵列加载所有权重并流式读取在目前基本不可能，因为要低延迟其需要很高的传输带宽。目前大部分多卡分布式推理都是将模型分成多个切片在多张gpu上计算，这是极其浪费的。
而在Engram中，主干网络相对于embedding层来说，可能只需要保证拥有各领域基础的思维模式和基础知识，其余信息可通过哈希映射在embedding层中获取，这大大较少了模型计算的深度，提高了推理时的效率。
Engram 在前面几层就可以根据输入来获取哈希映射进而取出命中的“知识”，并且通过demo代码中 EngramConfig 可知，n_embed_per_ngram为512，n_head_per_ngram为8，在Fp16的情况下，只需要1kb的传输量。当然demo中hidden_size仅为1024，意味者这个demo对应的大概是1B左右的小模型。但即使生产部署的情况下，这个数值也不会很大，因为单个ngram的信息量只是一个词组。
由于其对比FFN而言，跨节点通讯所需的带宽大大减少。因此，用专门的内存阵列来存储low-rank知识层，单张gpu加载主干网络变得可行，并且不需要昂贵专用互联技术，进而提升目前硬件的计算效能。
同时，Engram 也使端侧算力有限的情况下，大模型能力提升提供了一条新的路径。
（独立撰稿 LoopDns）
通过将部分 Transformer 层替换为 Engram 模块，训练时将部分知识挂载在模型特定的embedding层，推理时可实现根据 input token 通过哈希映射获得相应的 embedding索引，并将对应注入到模型主干网络的 hidden state 中，其中哈希映射的逻辑没有LayerNorm和非线性激活函数，计算量非常少，意味者这部分可由cpu进行计算。传统LLM在推理时，由于知识可能分布在不同层的 FFN 中，因此每次推理都需要把所有层都计算一次。而 Engram 可能在每轮计算中，通过哈希映射已经找到了对应的知识，当这个向量注入到主干网络后，门控可以判断其能否作为输出的一部分，从而实现某种程度上的 early exit。
相比Cpu取代Gpu的叙事，更重要的是存算分离。
论文虽然提到了“20/80比例”，但同时证明了更大的知识层能使模型的loss下降依然遵循幂律，并且这是基于3B小模型上获得的实验结果。
目前MoE模型有着总参数大，但激活量小的特点。因为其在推理时只会激活 n 个专家，而激活量只相当于激活专家的总和。在推理时，却需要加载所有专家的权重。因此MoE会耗费非常多的显存，但计算却只需要相对于模型总参数量很小的一部分权重。
同时，由于MoE模型提前预测激活专家准确性较低，而且FFN非常厚重，通过远程内存阵列加载所有权重并流式读取在目前基本不可能，因为要低延迟其需要很高的传输带宽。目前大部分多卡分布式推理都是将模型分成多个切片在多张gpu上计算，这是极其浪费的。
而在Engram中，主干网络相对于embedding层来说，可能只需要保证拥有各领域基础的思维模式和基础知识，其余信息可通过哈希映射在embedding层中获取，这大大较少了模型计算的深度，提高了推理时的效率。
Engram 在前面几层就可以根据输入来获取哈希映射进而取出命中的“知识”，并且通过demo代码中 EngramConfig 可知，n_embed_per_ngram为512，n_head_per_ngram为8，在Fp16的情况下，只需要1kb的传输量。当然demo中hidden_size仅为1024，意味者这个demo对应的大概是1B左右的小模型。但即使生产部署的情况下，这个数值也不会很大，因为单个ngram的信息量只是一个词组。
由于其对比FFN而言，跨节点通讯所需的带宽大大减少。因此，用专门的内存阵列来存储low-rank知识层，单张gpu加载主干网络变得可行，并且不需要昂贵专用互联技术，进而提升目前硬件的计算效能。
同时，Engram 也使端侧算力有限的情况下，大模型能力提升提供了一条新的路径。
（独立撰稿 LoopDns）
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中国最高级别将领张又侠被指向美国泄露核机密
据了解相关高层通报会的人士称，中国最高级别将领被指向美国泄露有关中国核武器计划的信息，并为包括提拔军官担任国防部长等一些职务行为收受贿赂。
这场通报会于上周六上午举行，一些军方最高级别军官出席了会议。就在这场会议召开前不久，中国国防部发布重磅声明，宣布对张又侠上将进行调查。该声明除了披露对严重违纪违法问题进行调查外，几乎没有提供其他细节。
但据了解此次通报会的人士称，张又侠因涉“结党营私”问题以及在中央军委滥用职权而接受调查。相关部门还在调查张又侠对装备发展部的控制情况，该机构负责军事装备研发和采购。熟悉此次通报会的人士称，张又侠被指在这个预算庞大的采购系统中收受巨额资金以提供官职晋升。
这些人士称，在这次闭门通报会上披露的最令人震惊的指控是，张又侠向美国泄露了中国核武器的核心技术材料。了解此次通报会的人士说，一些针对张又侠的证据来自中国核工业集团前总经理顾军。中国政府上周一宣布对顾军涉嫌严重违纪违法问题进行调查。
cn.wsj.com
据了解相关高层通报会的人士称，中国最高级别将领被指向美国泄露有关中国核武器计划的信息，并为包括提拔军官担任国防部长等一些职务行为收受贿赂。
这场通报会于上周六上午举行，一些军方最高级别军官出席了会议。就在这场会议召开前不久，中国国防部发布重磅声明，宣布对张又侠上将进行调查。该声明除了披露对严重违纪违法问题进行调查外，几乎没有提供其他细节。
但据了解此次通报会的人士称，张又侠因涉“结党营私”问题以及在中央军委滥用职权而接受调查。相关部门还在调查张又侠对装备发展部的控制情况，该机构负责军事装备研发和采购。熟悉此次通报会的人士称，张又侠被指在这个预算庞大的采购系统中收受巨额资金以提供官职晋升。
这些人士称，在这次闭门通报会上披露的最令人震惊的指控是，张又侠向美国泄露了中国核武器的核心技术材料。了解此次通报会的人士说，一些针对张又侠的证据来自中国核工业集团前总经理顾军。中国政府上周一宣布对顾军涉嫌严重违纪违法问题进行调查。
cn.wsj.com
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Qwen发布Qwen3-Max-Thinking
2026年1月26日，Qwen团队发布Qwen3-Max-Thinking，定位为旗舰推理模型。官方称通过扩大模型参数规模并投入更大规模强化学习训练算力，模型在事实知识、复杂推理、指令遵循、人类偏好对齐与智能体能力等维度提升，并在19项基准测试上与GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5、Gemini 3 Pro等顶尖模型表现接近甚至超越。
可用性方面，Qwen称Qwen3-Max-Thinking已在Qwen Chat上线，并开放API，模型名为qwen3-max-2026-01-23。阿里云文档显示，Model Studio提供OpenAI兼容接口（可通过设置base_url接入），同时提供Anthropic API兼容方式用于对接Claude Code等工具链。
Qwen3-Max 属于商业模型，非开源权重模型
Qwen Blog
2026年1月26日，Qwen团队发布Qwen3-Max-Thinking，定位为旗舰推理模型。官方称通过扩大模型参数规模并投入更大规模强化学习训练算力，模型在事实知识、复杂推理、指令遵循、人类偏好对齐与智能体能力等维度提升，并在19项基准测试上与GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5、Gemini 3 Pro等顶尖模型表现接近甚至超越。
可用性方面，Qwen称Qwen3-Max-Thinking已在Qwen Chat上线，并开放API，模型名为qwen3-max-2026-01-23。阿里云文档显示，Model Studio提供OpenAI兼容接口（可通过设置base_url接入），同时提供Anthropic API兼容方式用于对接Claude Code等工具链。
Qwen3-Max 属于商业模型，非开源权重模型
Qwen Blog
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NVIDIA发布开源Earth-2天气AI模型套件
2026年1月26日，NVIDIA在美国气象学会（AMS）年会上公布Earth-2开源模型家族，并将其定位为完全开放、加速的天气AI软件栈，覆盖从观测数据处理到全球中期预报、以及局地强对流短临预报等环节。本次重点推出三类开源模型：Earth-2 Medium Range（Atlas架构）用于最长15天、70+气象变量的中期预报；Earth-2 Nowcasting（StormScope架构）基于卫星与雷达数据做0–6小时、公里级分辨率的短临预报；Earth-2 Global Data Assimilation（HealDA架构）用于生成预报初始场，将传统同化环节从“小时级”压缩到GPU“秒级”产出。
NVIDIA称，这类AI方法旨在以更低成本替代部分昂贵的数值模拟流程；Reuters援引NVIDIA相关负责人说法称，模型训练完成后推理速度可达到约1000倍提升，从而让保险等行业更容易运行更大规模集合预报（例如万成员集合）以评估极端尾部风险。Earth-2 Medium Range与Nowcasting已通过Earth2Studio并在Hugging Face/GitHub渠道提供；Global Data Assimilation预计将在2026年“稍晚发布”
NVIDIA Blog
2026年1月26日，NVIDIA在美国气象学会（AMS）年会上公布Earth-2开源模型家族，并将其定位为完全开放、加速的天气AI软件栈，覆盖从观测数据处理到全球中期预报、以及局地强对流短临预报等环节。本次重点推出三类开源模型：Earth-2 Medium Range（Atlas架构）用于最长15天、70+气象变量的中期预报；Earth-2 Nowcasting（StormScope架构）基于卫星与雷达数据做0–6小时、公里级分辨率的短临预报；Earth-2 Global Data Assimilation（HealDA架构）用于生成预报初始场，将传统同化环节从“小时级”压缩到GPU“秒级”产出。
NVIDIA称，这类AI方法旨在以更低成本替代部分昂贵的数值模拟流程；Reuters援引NVIDIA相关负责人说法称，模型训练完成后推理速度可达到约1000倍提升，从而让保险等行业更容易运行更大规模集合预报（例如万成员集合）以评估极端尾部风险。Earth-2 Medium Range与Nowcasting已通过Earth2Studio并在Hugging Face/GitHub渠道提供；Global Data Assimilation预计将在2026年“稍晚发布”
NVIDIA Blog
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NVIDIA加码投资CoreWeave
2026年1月26日，NVIDIA与CoreWeave宣布扩大战略合作，目标是推动CoreWeave在2030年前加速建设超过5吉瓦（GW）的AI工厂（以AI算力为核心的数据中心）。同时，NVIDIA以每股87.20美元的价格投资20亿美元购买CoreWeave A类普通股。
由CoreWeave开发与运营、基于NVIDIA加速计算平台的AI工厂建设；利用NVIDIA资金实力协助CoreWeave加快土地、电力与基础设施外壳等前置资源获取；并对CoreWeave的软件与参考架构（含Mission Control等）进行测试验证，以便进一步纳入NVIDIA面向云与企业客户的参考架构体系。
Reuters称，这笔投资将使NVIDIA成为CoreWeave第二大股东，资金用途不用于购买NVIDIA芯片，而是投向数据中心相关投入、研发及扩充团队等；报道也提到市场对“循环式交易/互投互采”模式的关注仍在。TechCrunch补充称，CoreWeave还将把NVIDIA多代产品整合进其平台，包括Rubin架构、BlueField以及Vera CPU等。
NVIDIA
reuters
2026年1月26日，NVIDIA与CoreWeave宣布扩大战略合作，目标是推动CoreWeave在2030年前加速建设超过5吉瓦（GW）的AI工厂（以AI算力为核心的数据中心）。同时，NVIDIA以每股87.20美元的价格投资20亿美元购买CoreWeave A类普通股。
由CoreWeave开发与运营、基于NVIDIA加速计算平台的AI工厂建设；利用NVIDIA资金实力协助CoreWeave加快土地、电力与基础设施外壳等前置资源获取；并对CoreWeave的软件与参考架构（含Mission Control等）进行测试验证，以便进一步纳入NVIDIA面向云与企业客户的参考架构体系。
Reuters称，这笔投资将使NVIDIA成为CoreWeave第二大股东，资金用途不用于购买NVIDIA芯片，而是投向数据中心相关投入、研发及扩充团队等；报道也提到市场对“循环式交易/互投互采”模式的关注仍在。TechCrunch补充称，CoreWeave还将把NVIDIA多代产品整合进其平台，包括Rubin架构、BlueField以及Vera CPU等。
NVIDIA
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