2025年12月31日·24小时AI动态：字节142亿美元“锁GPU”、Intel 14A押注High-NA、Gemini-3-Pro登顶VLM榜单
过去一天，算力军备竞赛、先进制程路线、以及多模态评测排名同时出现“信号级”变化：字节跳动用超百亿美元级预算提前锁定高端GPU供给；英特尔把 14A 与 High-NA EUV 绑定为量产叙事；而谷歌 Gemini-3-Pro 在 SuperCLUE-VLM 12月榜单上拉开明显分差，进一步抬高多模态门槛。
1. 字节跳动计划在 2026 年斥资约 142 亿美元向英伟达采购芯片，满足其 AI 需求激增
点评：
字节跳动旗下 AI 助手“豆包”的日处理 token 量已从 2024 年底的 4 万亿飙升至 2025 年底的 50 万亿，半年内增长 12.5 倍。
142 亿美元的采购预算，若全部用于 H200 芯片，可购买约 7.1 万张，这表明字节跳动并非仅满足于短期部署，而是试图提前锁定未来 1–2 年的高端算力资源，以支撑大模型训练、多模态生成、实时视频 AI 等前沿应用。
对字节来说，芯片不是普通 IT 采购，而是战略资源：谁能更稳定地拿到更高规格、更大规模的 GPU，谁就更可能在模型迭代速度、推理成本、产品上线节奏上形成优势。
但跨境高端 GPU 供给始终受出口管制与合规审查影响，计划金额不等于最终可交付规模与型号结构。
2. 英特尔计划在 2026 年量产 Intel 14A 工艺节点
点评：
Intel 14A 将成为全球首个采用 High-NA EUV 光刻技术的量产工艺节点。High-NA EUV 能将光刻分辨率提升约 50%，突破 3nm 以下制程的物理极限，是实现更高晶体管密度的核心保障。
如果英特尔真能在 2026 年实现 14A 量产，它提供的不是单一节点，而是一个战略信号：先进制程不再只有台积电一条主干道。对大客户而言，多一个可量产的先进节点，就多一张谈判筹码，也多一份供应链韧性。
但关键不在“宣布量产”，而在良率、成本与产能爬坡曲线。14A 若兑现，将显著增强 Intel Foundry 的可信度，帮助其争取更高阶的外部客户与长期合约；若延迟或良率不达标，市场会迅速把它归类为“路线图承诺”而非“可交付产品”，对代工业务拉新极其不利。
英特尔会在 2026 年实现吗？
3. SuperCLUE-VLM 多模态视觉语言基准测评 12 月总榜：谷歌 Gemini-3-Pro 以 83.64 分遥遥领先
点评：
在 VLM 赛道，能拉开分差通常意味着两点之一：要么视觉编码与对齐做得更扎实，要么在可评测任务集上具备更强的工程化优化。无论是哪一种，谷歌这次至少证明了它在“可量化的多模态能力”上处于第一梯队。
值得注意的是，本次排名的第二名到第五名：商汤 SenseNova V6.5 Pro（75.35 分）位居第二；字节跳动旗下豆包（73.15 分）排名第三，但在基础认知单项得 82.70 分；百度 ERNIE-5.0-Preview 与阿里 Qwen3-VL 均进入前五，其中 Qwen3-VL 更是首个总分突破 70 分的开源模型。
整个榜单的前五名除了 Google 外，其余都是中国的大模型。遗憾的是 Anthropic Claude-opus-4-5 和 OpenAI GPT-5.2（high）都未进入前 5 名。
Gemini-3-Pro 的领先，是 Google 多年深耕多模态技术的必然结果，而且这次确实拉开了与竞争对手的距离。
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