2025年12月19日·24小时AI动态：Meta“封口”WhatsApp、OpenAI押注AMD 6吉瓦、NVIDIA绑定国家级超算、亚马逊AGI转向Agent路线
过去一天，AI 竞争的主线愈发清晰：平台入口开始“划地盘”，算力竞争开始以“电力”为计价单位，国家级科研与产业路线图被重新绑定到同一套基础设施上，而大厂组织架构正在向“模型 + 芯片 + 系统”的一体化演进。
1. 欧盟对 Meta 的反垄断调查：WhatsApp 机器人与企业 API 是否构成“平台封锁”
欧盟的调查重点在于：Meta 是否通过控制 WhatsApp 的聊天机器人与 WhatsApp Business API 的关键权限，限制第三方 AI 服务提供者进入生态。与此同时，Meta 也在推进代号为 Mango 的新一代图像与视频一体化模型研发。
点评：
Meta 决定自 2026 年 1 月 15 日起，禁止第三方通用 AI（如 ChatGPT、Copilot）通过 WhatsApp Business API 提供核心 AI 功能，仅允许企业使用“辅助型”AI（如订单查询、航班提醒），并同步强化对自家 Meta AI 的分发与曝光。表面理由是“系统稳定性”和“API 设计初衷”，实质更像是一次精确的入口卡位：把最有商业价值的对话场景锁回自家模型与商业闭环里。欧盟调查 Meta，Meta 一点都不冤。
另一个值得盯紧的问题是：Mango 这种“图像 + 视频”一体化模型，到底是服务内部产品的刚需（广告素材、Reels、创作者工具链），还是会被推向市场与对手正面竞争？如果对外，它意味着 Meta 要补齐开发者生态与商业化交付；如果对内，它则更像是“AI 产品化”迟迟不成后的强迫症式补课——但也可能恰恰是 Meta 最能打的路径。
2. AMD 扩大与 OpenAI 的芯片供应合作：最高 6 吉瓦算力落地
OpenAI 将获得最多 6 吉瓦规模的 AMD 芯片供应合作额度，显示其算力规划正在进入“电力约束”时代。
点评：
对 OpenAI 来说，单一依赖 NVIDIA 的风险不仅是价格，更是供货节奏与配额不确定性。只要 AMD 能稳定交付、并提供足够可用的软件栈与工程支持，OpenAI 就能在成本、交期与谈判权上获得更大回旋空间。问题不在于“能不能替代 NVIDIA”，而在于“能不能在关键负载上形成第二条可规模化的路线”。
6 吉瓦意味着可能对应数十万颗 GPU 的长期部署，这不仅可能给 AMD 带来超千亿美元级别的长期收入预期，更关键的是：它把 AMD 从“卖芯片”推到“争平台”的位置——一旦 OpenAI 这类极端规模用户愿意把训练/推理的关键环节迁移到 AMD 生态，开发者路径、工具链与标准的话语权就会被重新分配。
下一个把算力需求瞄准 AMD 的，会是谁？云厂商、主权 AI 项目、还是另一个“超级应用级”的模型公司？
3. NVIDIA × 美国能源部：Genesis Mission AI 绑定国家级科研与战略产业
NVIDIA 与美国能源部合作开展 Genesis Mission AI 项目，目标是通过 AI 基础设施与研发投资，提升美国在核能、量子计算、生物学、材料科学等战略领域的 AI 领先优势。
点评：
Genesis Mission 预计未来 5 年投入超 1200 亿美元，其中约 60% 用于算力建设与模型研发；NVIDIA 将主导建设至少 7 台新一代 AI 超算。对 NVIDIA 来说，这不仅是数百亿美元级别的基础设施订单，更是把自己嵌入美国长期科技路线图的“系统性绑定”：从“卖加速卡”升级为“国家级科学 AI 的默认底座”。
更重要的是，这类项目的目标不是做出更大的聊天模型，而是让美国在核能、量子、生物、材料等高壁垒领域形成可持续的 AI 加速优势。一旦落地推进顺利，NVIDIA 获得的将是更长周期、更难被替代的市场地位——这对其长期叙事显然是加分项。
4. 亚马逊 AGI 人事与组织重组：模型团队与芯片、量子计算合流
亚马逊负责 AGI 开发的副总裁 Rohit Prasad 将于年底离职，强化学习领域专家 Pieter Abbeel 将接任。亚马逊将重组 AGI 部门，并整合芯片研发与量子计算团队。
点评：
这次变化透露出一个信号：亚马逊不再把 AGI 当作“单纯的模型研发团队”，而更像是把重心转向 Agentic AI 与系统级能力的整合。训练与推理成本进入“电力 + 供应链约束”的阶段后，谁能把自研芯片（以及机柜、网络、调度）与模型路线一起迭代，谁就能把单位算力成本压下去，并降低对外部供应的脆弱性。
量子更像是一张“长期期权”。把量子团队放进同一组织，不等于短期出现 AGI 突破，但意味着亚马逊希望把前沿计算范式的探索与 AI 研发资金池绑定，避免量子团队成为孤岛。
AWS 这次重组，会带来更具差异化的 AI 产品形态（尤其是面向企业的 Agent 工作流、工具链与基础设施打包），还是面对激烈竞争的一次“正常调整”？接下来半年，产品侧的落地节奏会给出答案。