微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院实习生构建的机器学习流水线可提前 30-60 分钟给出美国本土 66,935 座变电站的位置级空间天气风险估计，评估期内检出近 80% 的重大空间天气事件。
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Samsung Newsroom精选AI 评分6262 三星六家关联公司联合向 AI 基础设施公司 Helix 投资 10 亿美元
三星电子、三星物产、三星 SDS、三星 SDI、三星生命和三星火灾海上保险宣布联合向 AI 基础设施公司 Helix Digital Infrastructure 投资 10 亿美元。
推荐理由：三星六家关联公司联合投资 Helix，读者可借此了解 AI 数据中心竞争正从算力延伸到电力与基础设施。
Mistral AIAI 评分5050 Mistral 在慕尼黑开设德国中心，推进工业 AI 与 Physics AI
Mistral 在慕尼黑开设德国中心，组建专注 Physics AI 与工业 AI 的研究团队，并直接服务企业客户。该中心将与 BMW 合作碰撞仿真与工程 AI、与 Siemens Energy 合作工业 AI 应用，并与慕尼黑工业大学（TUM）合作利用风洞设施开发汽车空气动力学数字孪生。Mistral 计划到 2030 年建成 1 吉瓦欧洲算力，其开放权重模型可在客户自有基础设施上运行。
NVIDIA BlogAI 评分4040 NVIDIA 推出 DSX Ready 认证计划，为 AI 工厂筛选供电与冷却产品
NVIDIA 推出 DSX Ready 认证计划，用于审核合作伙伴产品是否符合 NVIDIA DSX AI 工厂参考设计要求，首批覆盖电池储能系统（BESS）和冷却分配单元（CDU）两类。
NVIDIA Developer BlogAI 评分2020 NVIDIA Earth-2 如何将最新观测转化为及时天气决策
NVIDIA Earth-2 面向天气敏感行业，把能源企业的风光资产测量、应急管理团队的雷达与本地传感器、卫星持续对地观测等最新观测数据，转化为更早、更本地化的天气决策依据。这些数据帮助各行业组织理解并管理实体风险。
NVIDIA NewsroomAI 评分2020 NVIDIA 在纽约气候周展示 5 家用 AI 推进清洁能源的公司
NVIDIA 在纽约气候周介绍了 5 家用 AI 推进清洁能源的公司：ThinkLabs AI 用数字孪生和智能体把南加州爱迪生评估电网并网申请的时间从 30-45 天缩短到 2 分钟。
NVIDIA NewsroomAI 评分5858 Emerald AI、Google 与 NVIDIA 发起 AI 能源管理联盟 AEMA
Emerald AI、Google 和 NVIDIA 宣布成立 AI 能源管理联盟（AEMA），推动数据中心根据电网状况动态调节用电。该联盟采用技术中立、基于性能的要求，聚焦响应速度、持续时长、可预测性和紧急情况下的行为，并计划统一技术标准与运营数据共享。AEMA 汇集 AI 平台、基础设施提供商、数据中心运营商、电力生产商、公用事业和区域电网运营商，目标是加快美国 AI 基础设施并网。
NVIDIA NewsroomAI 评分4040 NVIDIA 如何用 DSX 平台把 AI 工厂从兆瓦变成 Token
NVIDIA 在 AI Infra Summit 上公布 DSX MaxLPS 的首个部署验证：Lambda 在 5 机架 19 节点 HGX B200 集群上，用 16 节点的功耗跑出 24% 的 token 吞吐提升，从约 400 万 tokens/秒升至 500 万，每瓦性能提升 23%。
Google DeepMind精选AI 评分6969 Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气预报模型
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为目前最先进、最准确的全球天气模型，可直接学习实时卫星观测数据，每小时生成一次预报。
推荐理由：WeatherNext 3 用实时卫星数据替代 NWP 训练源，读者可据此理解 AI 天气预报在分辨率与更新频率上的路线变化。
Google ResearchAI 评分3636 用退役 Pixel 手机搭建低碳计算平台：加州大学圣地亚哥分校将部署 2000 台手机集群
加州大学圣地亚哥分校在 Google 支持下，将用 2000 台退役 Pixel 手机的主板搭建数据中心，为数百名研究人员和学生提供低成本、低碳的云计算。手机主板约占整机隐含碳的 50%，SPEC 基准显示 25-50 台手机算力相当于一台现代服务器，20 台手机集群已能支撑 75 人以上课程的评分负载且延迟低于 AWS 默认后端。该系统预计 2026 年秋季上线。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 推出物理 AI，将 Emmi AI 并入企业平台
Mistral 宣布将 Emmi AI 并入公司，推出面向工业工程的物理 AI 能力，作为其企业平台的一部分。该能力从几何与边界条件直接预测物理场，单次前向推理在单张 GPU 上以秒级完成，用于加速产品设计、工装工艺设计和实时数字孪生，合作方包括 ASML、Airbus、Safran 和 Siemens Energy。
推荐理由：Mistral 把物理仿真模型并入企业平台，读者可了解其能力边界与工业落地场景。
Google DeepMindAI 评分2222 Google DeepMind 在亚太启动“AI for the Planet”加速器计划
Google DeepMind 在亚太地区推出首个加速器项目，聚焦“AI for the Planet”，面向该地区初创公司、研究团队和非营利组织，为期三个月。入选机构将获得专家指导，以及 Google AI 专家协助把前沿 AI 与科学 AI 模型集成进其项目或产品，覆盖自然、气候、农业、能源等领域。项目以在新加坡举办的线下训练营启动，现已开放意向登记。
Mistral AIAI 评分3838 Mistral AI 发布首个 AI 模型全生命周期环境影响研究，披露 Mistral Large 2 碳足迹
Mistral AI 与 Carbone 4、ADEME 合作完成首个 AI 模型全生命周期分析，并披露 Mistral Large 2 截至 2025 年 1 月的环境影响：训练加 18 个月使用共产生 20.4 ktCO₂e、消耗 281000 m³ 水和 660 kg Sb eq。