国家数据集团挂牌、Anthropic洽谈450亿美元算力、美光工会定于22日罢工

国家数据集团在雄安挂牌，主责数据资源开发利用

10月20日，国务院国资委发布2026年第1号公告，经国务院批准组建国家数据集团有限公司，由国资委代表国务院履行出资人职责，列入央企名录，排在第28位，位于中国卫星网络集团与中国电子之间。集团总部注册在河北雄安新区，为国有全资公司，出资方包括国务院、河北雄安新区管理委员会、中国电信、中国联通、中国移动、国家电网与中国南方电网。

集团党组书记、董事长为简勤，此前任中国联通董事、总经理；党组副书记、总经理为陈荣辉，此前任国家数据局副局长。集团官网当日上线，职责写明为推进数据资源开发利用、服务人工智能发展。

Nscale与Anthropic洽谈约450亿美元算力合同

10月20日报道，英国AI云计算公司Nscale正与Anthropic洽谈第二笔大型算力供应协议，规模可能达到约450亿美元。项目拟落在Nscale位于美国西弗吉尼亚州的Monarch数据中心园区第二座设施，可提供460兆瓦算力，采用英伟达Vera Rubin芯片，Anthropic对计划中的第三座建筑拥有优先购买权。双方谈判仍在进行，最快可能在数日内敲定。

知情人士称，这笔交易将提升Nscale的上市前景，公司计划在IPO时谋求约300亿美元估值。今年8月，两家公司已达成过一笔规模相当的算力租赁协议。

OpenAI加快300亿美元融资，估值或超1.4万亿美元

据10月20日报道，OpenAI正加紧争取投资者出资承诺，希望赶在Anthropic预计11月中旬上市之前完成本轮300亿美元融资。这轮融资推进速度异常快，可能使公司估值超过1.4万亿美元。

知情人士称，提速的部分原因是两家前沿模型公司正在争夺同一批投资者，OpenAI也希望借近期新模型带来的收入增长吸引资金。

美光桃园工会宣布10月22日罢工

代表美光中国台湾桃园厂员工的工会宣布，将于10月22日发动罢工，日期与美光同台中厂区工会的调解会议同日，诉求是要求管理层提出具体的利润分享方案。此前桃园工会与公司的调解在9月未达成协议，10月初工会已取得会员罢工授权，台中工会尚未就是否罢工表决。

美光在台湾雇有约1.5万名员工，桃园与台中两厂产量合计占公司总产量六成以上，主要生产DRAM与HBM，这是英伟达Blackwell、Rubin平台所用AI服务器的关键部件。工会未公布行动持续时间，尚无依据认定相关产线将全面停产。

英伟达Vera CPU进入AI云服务商，GTC柏林站开幕

10月20日报道，AI云计算公司Modal宣布首次采用英伟达Vera CPU运行AI智能体工作负载，此前其部署以英特尔和AMD处理器为主。Modal称早期测试中Vera完成的智能体工作量约为现有对比平台的两倍，公司刚完成7.5亿美元融资，估值157.5亿美元，并表示仍将混合使用多家CPU。英伟达预计本财年Vera CPU销售收入至少200亿美元。

同日，英伟达GTC柏林站在STATION-Berlin开幕，会期为10月20日至22日，黄仁勋的主题演讲定于10月21日在Tempodrom举行，题目涉及AI工厂、开放模型与物理AI。此前他与德国总理默茨公开讨论过德国工业AI路线。

MiniMax发布M3.1 Flash，API价格降至每百万tokens输入1元

10月19日晚，MiniMax发布新一代模型M3.1 Flash。公司称该模型在智能体任务、编程、Computer Use与网络安全能力上较上一代有代际提升，线上推理速度提升近3倍，使用成本降低70%，采用更激进的稀疏注意力架构，输出速度可达200以上TPS，中位数为170以上TPS。

API价格同步下调，每百万tokens输入1元、输出4元、缓存读取0.1元。MiniMax同时预告，追求更高智能上限的Pro版本将于不久后推出。

苹果宣布10月28日发布第二批新品，并扩大美国本土零件采购

10月20日，苹果宣布第二批新品的发布活动名为“Pro and Tell”，定于10月28日举行，形式与10月13日那场类似，部分受邀媒体将赴洛杉矶体验设备，其余信息通过新闻稿公布。活动名称指向MacBook Pro产品线。

同日，苹果表示进一步扩大美国本土供应链，iPhone 18 Pro与iPhone Duo已有近100种零件由美国十多个州的企业生产，涉及无线通信芯片与半导体器件；新增合作伙伴包括钛金属厂商Perryman Company与电子材料供应商Qnity Electronics，前者将为首款折叠屏机型iPhone Duo供应5级钛合金机身外壳。

AI智能体在无预设规则下自发形成共享词汇

科技日报10月20日报道，比利时布鲁塞尔自由大学人工智能实验室与那慕尔大学团队在大规模研究中证明，在不提供现成词表、不设置固定通信编码的情况下，AI智能体通过反复互动可以形成彼此理解的词汇体系。智能体可自行创造词语、调整词语对应的概念，并按交流是否成功修正表达。

团队在37组类型与复杂度各异的数据集上验证了方法，涵盖葡萄酒理化性质、美国航空航天局系外行星数据、视觉信息以及鸟类与人脸图像。由于词语对应的概念原型可与底层传感器数据关联，人类仍可分析其含义。成果发表于《计算语言学学报》，作者提出该方法可用于自动驾驶车辆、机器人与工业传感器之间的通信。