英伟达量子容错模拟破纪录、存储芯片供需紧张与太空算力星座

英伟达在于利希JUPITER超算完成104量子比特容错模拟

据英伟达10月19日公告，其研究人员依托德国于利希超级计算中心的欧洲首台百亿亿次级超算JUPITER，完成迄今规模最大的容错量子处理器综合模拟，规模达104个量子比特。模拟在真实硬件噪声条件下还原量子处理器执行容错计算的过程，此前该团队仅在理想、无噪声条件下完成过50量子比特模拟。

此次模拟使用8192块英伟达GH200 GPU及CUDA-Q平台容错逻辑层，团队先在GB200 NVL72系统上开发优化，再将原本需要数周的仿真压缩到数天。研究验证了“魔态培养”技术路线，该方案所需物理量子比特数量较此前方法减少约90%。黄仁勋表示，理解复杂容错系统在大规模运行时的表现，对造出实用量子计算机至关重要。

Anthropic被曝开发可推断模糊意图的新模型并开放外部监督权限

据媒体10月19日至20日报道，Anthropic正在开发一款新模型，能够在用户指令含糊不清时主动推断其真实意图，并具备更强的推理与创造性问题解决能力。报道援引试用者称，该模型可根据不完整指令推断用户希望实现的目标，但名称、定价与发布时间尚未披露。

同日消息显示，Anthropic为外部评估人员开放了“类似员工级别的访问权限”，用于评估其模型存在的风险。非营利机构METR已派团队入驻其办公场所，可访问硬件设备与内部系统，以应对外界对AI可能出现灾难性失控的担忧。

三星接受英伟达要求，采用台积电3nm为NV-HBM生产基底裸片

据首尔经济日报10月18日报道，三星电子已接受英伟达要求，将采用台积电3nm（N3P）制程为其下一代定制HBM——NV-HBM生产基底裸片（Base Die）。这是三星首次在HBM制造阶段与台积电展开合作，其多年沿用的“HBM全流程自研自产”模式出现关键松动。

英伟达已要求三星、SK海力士、美光三家供应商统一采用台积电工艺制造NV-HBM基底裸片，并采用代号1c的第六代DRAM工艺制造核心裸片。消息带动英伟达、台积电股价在10月19日美股夜盘拉升。

长鑫科技预计前三季度扭亏为盈，A股存储板块密集回购

长鑫科技10月16日晚发布业绩预告，预计2026年前三季度营业收入约2650亿元至2700亿元，归母净利润约1310亿元至1325亿元，同比扭亏为盈，按此测算日均盈利约4.8亿元。公司称业绩增长主要系AI算力需求快速增长、全球DRAM行业景气度提升、产品供不应求、价格大幅上涨。

公司董事长朱一明同时提议以不低于10亿元、不超过20亿元回购A股股份。10月16日至18日，海光信息、澜起科技、格科微、生益科技、中科曙光等多家公司相继公告回购或增持，科创板合计预计回购金额至高达31.7亿元。

黄仁勋称英伟达必须与中国AI企业合作，GTC柏林大会将启

据10月19日报道，英伟达CEO黄仁勋近日在伦敦出席媒体吹风会时表示，人工智能是一项可能具有危险性的技术，英伟达绝对必须与中国AI企业合作，共同监测和应对相关风险，合作方式是对话。此番表态的背景是，据IDC数据，2026年上半年英伟达在中国数据中心AI芯片市场份额降至34%，出货量67.8万颗，同比大幅下降44%。

当地时间10月20日至22日，英伟达GTC大会在德国柏林举行，黄仁勋将于21日发表主题演讲，内容涉及AI工厂、开放模型、物理AI与加速计算等。

中科曙光发布曙光8000十大前沿应用成果

在10月18日举行的2026 CCF全国高性能计算学术大会期间，中科曙光集中发布曙光8000十大前沿应用成果，多项研究实现“世界首次”突破。

其中，“千衍”宇宙学模拟以4万亿个暗物质粒子重现宇宙演化；MatPL机器学习力场软件首次将接近量子力学精度的分子动力学模拟推进至万亿原子规模；复旦大学团队构建出世界首个千亿神经元规模的数字孪生脑；中国科学技术大学等单位通过“九章”光量子计算机与曙光8000协同，实现无规相近似（RPA）精度的生物分子模拟，并完成超过50亿原子规模的扩展性验证。

OpenSpace开源太空生态发布，首期规划2600颗算力卫星

在10月17日举行的2026开运航天AOE生态大会上，北京开运联合联合东方空间、银河航天、北京航空航天大学、中国航天基金会、航天工程大学等九方共同发起OpenSpace开源太空生态及开源社区，并同步发布开源计算星座计划。

该星座深度融合通算、智算、超算、边缘计算与量子计算，把卫星打造为在轨“太空服务器”，首期规划发射2600颗卫星，其中通算卫星1000颗、智算/超算卫星1000颗、边缘计算卫星500颗、量子计算卫星100颗。

OpenAI布局人形机器人，奥特曼称2027年或推演示样机

据10月18日消息，OpenAI正布局人形机器人研发赛道，CEO山姆·奥特曼披露相关进展，项目将把机器人智能系统研发作为核心攻关方向。他表示，现实世界的门、键盘与各类工具均围绕人类身体形态设计，人形方案具备现实合理性；机器人外观并非重点，驱动机器人运行的智能“大脑”才是核心。

奥特曼预判，OpenAI有望在2027年推出效果亮眼的演示样机，但人形机器人真正走向公开实际应用仍需数年时间。为攻克系列技术难题，公司已启动覆盖运动控制、状态估计、执行器控制、实体AI训练等方向的人才招聘。