最近刷到个新闻郭明祺称：OpenAI 正在与联发科、高通合作开发手机处理器，立讯精密拿下独家系统协力设计与制造合同，预计 2028 年量产。OpenAI 初期瞄准的是全球每年 3 到 4 亿台高端手机市场。 不知道是只是合作硬件还是真的会下场做手机 如果给你设计这个AI的手机你会怎么设计？ 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
介绍由codex生成。 感谢：那个男人！Member你就是我的神 ！ trellis项目的大佬 桃酥！ 我的搭配使用：开发框架：trellis 开发规范：卡帕西 拷打模糊细节skill：grill-me 使用方法，让claude cli、codex app同时配置Dual AI Collaboration Skill，在codex挂一堆“继续”，然后睡觉。也有人工审查模式，可自行开启关闭。 希望有佬友给我反馈。 Dual AI Collaboration Skill 说明文档 这是什么 dual-ai-collaboration 是一套让 Codex 负责开发、Claude 负责审查、用户保留最终决策权 的 AI 协作开发协议。 它不是一个具体项目框架，也不是某个语言的代码模板，而是一套跨项目可复用的协作规则：规定什么时候开发、什么时候交接、怎么审查、怎么记录上下文、怎么防止两个 AI 互相附和，以及在用户不在场时如何安全连续推进。 简单说，它解决的是： Codex 连续开发后，Claude 怎么知道最近到底改了什么； Claude 审查时如何不被 Codex 的说法带偏； 两个 AI 都同意时，哪些事仍然必须问用户； 用户睡觉或离开时，开发如何继续但不丢审查边界； 当项目质量慢慢变差时，AI 如何主动报警； 当功能做完但没有新开发价值时，AI 如何切到真实验收，而不是继续乱加功能。 适合谁 适合这些使用方式： 你经常用 Codex 做主要开发； 你希望 Claude 作为独立 Reviewer 审查 Codex 的工作； 你会一次性让 AI 连续开发较长时间； 你担心 AI 之间互相迎合、只会修修补补； 你希望新会话也能从项目文档恢复上下文； 你不是专业开发者，希望 AI 不要把技术选项丢给你，而是给出推荐方案和风险说明。 不太适合： 只做一次性小脚本； 不希望维护任何项目状态文档； 不需要代码审查或长期项目质量管理； 需要完全无人值守执行高风险生产操作。 核心角色 Codex：Primary AI Codex 负责主要开发和维护项目文件。 它需要： 实现功能； 更新状态、任务索引、交接日志； 在合适节点准备给 Claude 的 handoff； 独立判断 Claude 的建议是否真的应该采纳； 发现项目质量下降时主动提醒； 在连续开发或无人值守模式中切分可审查的工作批次。 Claude：Reviewer AI Claude 负责审查、挑战和提出改进建议。 它需要： 独立阅读项目文件和 diff； 不把 Codex 的 review_request 当作审查边界； 判断这次开发是否符合最终产品方向； 检查质量下降信号； 对 Codex 的 AI UAT 验收结果进行审查； 对高风险事项提醒用户，而不是替用户批准。 用户：最终决策者 用户不需要决定具体实现细节，但保留最终权力。 必须由用户决定的事情包括： 产品方向变化； 高风险数据操作； 真实 secrets、支付、公开发布； 隐私、权限、真实用户数据； 两个 AI 无法收敛的重大分歧； 是否接受或驳回重要风险。 主要能力 1. 标准交接与审查 Codex 完成一段工作后，会写 HANDOFF 。 Claude 根据 HANDOFF 、项目状态文件、当前 diff 和日志输出 REVIEW 。 人工流程是： Codex 写 HANDOFF -> 用户复制给 Claude -> Claude 输出 REVIEW -> 用户贴回 Codex 桥接流程是： Codex 写 HANDOFF -> Codex 调用本机 Claude CLI -> Claude 输出 REVIEW -> Codex 读取并归档 两者使用同一套文档和模板。 2. 连续开发与批量审查 用户可以让 Codex 不要每个小改动都停下来找 Claude，而是连续推进。 触发审查提醒的典型节点： 完成一个可运行功能切片； 一个页面/API/数据流打通； 触及 8 个以上重要文件； 有约 1000 行有意义改动； 累积 5 个小任务； 准备提交、发布、归档或标记完成。 时间本身不是硬限制。不是“开发 2 小时必须停”，而是看改动体量和风险。 3. 无人值守开发 当用户明确授权后，Codex 可以在用户离开、睡觉时继续低风险开发。 它必须： 记录授权范围； 记录停止条件； 到达审查节点时写入 review_pending ； 不把未审查内容当作已通过； 不跨越高风险边界； 不用用户预设的“继续”扩大权限。 如果用户预设多个“继续”，Codex 可以继续同一授权窗口内的低风险任务，但不能用它跳过高风险决策。 4. Quality Sentinel 质量哨兵 Sentinel 用来防止项目慢慢变烂。 它关注的不是“每次都找一个问题”，而是累积证据： 类似 bug 反复出现； 同一个 P2/P3 问题多次延期； 单文件过大且没有拆分计划； 测试、lint、type-check 被多次跳过； smoke/test 明显变慢； 低优先级问题在批量开发中积累； reviewer 反复给无证据 approval。 Sentinel 不允许 AI 为了显得严格而编造风险。所有告警必须有证据。 5. AI UAT / 拟人化验收 当“继续开发”已经没有明显价值，但最近功能需要验收时，Codex 应该切到 AI UAT。 AI UAT 要求 Codex 像真实用户一样操作产品： 启动或复用本地 dev server； 用 Browser/Playwright 点击、输入、刷新、提交； 测试 happy path； 测试一个合理的错误路径； 检查 console/runtime 错误； 检查加载、空状态、错误状态、持久化等； 小问题可以自修并复测。 AI UAT 不是用户验收。它只能作为 ai_generated 证据，不能代替用户最终确认。 6. 项目阶段与风险配置 协议区分不同项目阶段： personal_dev ：个人本地自用； prototype ：早期原型； internal_test ：内部测试； public_release ：公开发布或生产使用。 个人自用阶段可以放宽一些限制，例如没有登录系统、使用本地 .env.local 、临时 API/schema 调整等。 但有些事情永远不能自动放宽： 真实密钥提交到仓库； 不可逆删除真实数据； 真实扣费或生产支付； 公开发布或部署； 处理他人隐私数据； 不明原因的数据损坏或验证失败； P0/P1 风险。 7. 自主 Claude 审查桥接模式 这是默认关闭的高级模式。 启用后，Codex 可以在需要审查时调用本机 Claude CLI，让 Claude 自动审查，并读取结果。 重点规则： 必须由用户显式开启； 桥接只是替代复制粘贴，不改变审查协议； Codex 调用的是用户本机 claude CLI，使用用户自己的 Claude 配置/API/额度； 首次使用必须做 Claude 会话配对检查； 如果一个项目有多个 Claude 会话或多个子工程，推荐用户手动 /resume 到正确会话，再让 Codex 做配对验证； 上下文满、API 失败、权限失败、输出截断、进错会话等异常必须停止并报告用户。 桥接模式不会让两个 AI 自动批准高风险事项。 推荐项目文件 英文/code 项目常用： STATUS.md PLAN-CHANGELOG.md COLLAB-TASK-INDEX.md COLLAB-HANDOFF.md COLLAB-CONTEXT.md REVIEW-LOG.md QUALITY-SIGNALS.md 中文项目可对应为： 状态-当前闭环.md 计划-演进日志.md 协作-任务索引.md 协作-交接日志.md 协作-Codex上下文日志.md 审核-互审记录.md QUALITY-SIGNALS.md 这些文件让新会话、新 AI、Claude/Gemini 审查者都能从文档恢复上下文，而不是依赖聊天记忆。 推荐启动提示词 新项目可以这样对 Codex 说： 加载 trellis、karpathy-guidelines、dual-ai-collaboration。 请先初始化项目协作流程： 1. 判断当前项目阶段和风险配置； 2. 如果需求模糊，使用 grill-me 方式一次问我一个关键问题； 3. 建立或更新 STATUS.md、PLAN-CHANGELOG.md、COLLAB-TASK-INDEX.md、COLLAB-HANDOFF.md、COLLAB-CONTEXT.md、REVIEW-LOG.md、QUALITY-SIGNALS.md； 4. 写一份 INIT / HANDOFF，说明当前项目目标、已知状态、下一步计划，方便 Claude 审查； 5. 后续由 Codex 主要开发，Claude 独立审查，用户保留最终决策权。 已有项目可以这样纠偏： 加载 dual-ai-collaboration，并更正当前项目的协作使用方式。 请读取 STATUS.md、PLAN-CHANGELOG.md、COLLAB-TASK-INDEX.md、COLLAB-HANDOFF.md、COLLAB-CONTEXT.md、REVIEW-LOG.md。 如果缺少必要文件，请补齐最小可用版本。 然后： 1. 找到上次 Claude 已审查边界； 2. 汇总之后 Codex 新开发但未审查的内容； 3. 按合理批次准备 Claude 审查 handoff； 4. 不要只交接最新一小段； 5. 如果发现审查债、质量下降或方向风险，请按 Quality Sentinel 记录。 启用桥接模式可以这样说： 开启 dual-ai-collaboration 的自主 Claude 审查桥接模式。 先不要正式审查。请用 user_guided_cli_resume 方式初始化： 1. 启动本项目的 Claude CLI； 2. 等我手动 /resume 到正确 Claude 会话； 3. 记录启动和会话线索； 4. 发起只读 pairing_check； 5. 对比项目路径、子工程、当前任务、最近 handoff/review； 6. 结果匹配后让我回复 1 再绑定。 为什么值得用 普通 AI 开发的问题不是“不会写代码”，而是长期项目里容易出现这些情况： 上下文丢失； 只修眼前问题； 审查范围被开发者引导； 用户睡觉时积累大量未审查代码； AI 互相礼貌认可； 项目方向一点点偏离； 小质量问题长期堆积； 做完功能后没人像真实用户一样走流程。 这套 skill 的价值是把这些隐性风险变成显性流程。 它不会让 AI 变成完美工程师，但会让 Codex、Claude 和用户之间有清楚的边界、记录和复盘路径。 一句话推荐 如果你用 Codex 长时间开发，又希望 Claude 做独立审查， dual-ai-collaboration 可以把“人工复制粘贴式双 AI 协作”升级成一套可记录、可恢复、可审查、可无人值守推进的项目协作协议。 SKILL.txt (75.5 KB) 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
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IT之家 5 月 11 日消息，英伟达 CEO 黄仁勋日前在美国卡内基梅隆大学 2026 届毕业典礼上发表了主题演讲 ，并获颁科学与技术荣誉博士学位。而为其授予学位的人是英特尔首席执行官陈立武。 陈立武今日在 X 上发帖表示， 祝贺好朋友黄仁勋获得科学与技术荣誉博士学位，很荣幸为他授予这一荣誉 。英特尔和英伟达正在合作开发令人兴奋的新产品。 英伟达 AI 部门官方账号转发了这一推文，并评论了一个绿色的爱心符号。 综合IT之家此前报道，去年 9 月，英伟达宣布向英特尔投资 50 亿美元，将共同开发“革命性”芯片。 双方计划通过英伟达 NVLink 实现架构无缝连接，将英伟达的 AI 与加速计算能力与英特尔领先的 CPU 技术及 x86 生态整合，为客户提供顶尖解决方案。 在个人计算方面， 英特尔将制造并销售集成英伟达 RTX GPU 小芯片的 x86 系统芯片（SOC） ，这些 SOC 将为需要顶级 CPU 与 GPU 整合的各类 PC 提供动力。 在数据中心方面，英特尔将制造英伟达定制的 x86 CPU，英伟达将把这些 CPU 集成到其 AI 基础设施平台并推向市场。 陈立武今年 1 月在财报电话会议中证实 ，英特尔正与英伟达合作开发一款面向企业级和数据中心应用、深度集成 NVLink 技术的至强（Xeon）处理器， 目标直指新一代 AI 主机节点 。 此外， 曝光的英特尔未来处理器路线图显示 ，Serpent Lake 将结合英特尔的 CPU 和英伟达的 GPU 方案。消息称 Serpent Lake 处理器将采用基于 Rubin 架构的英伟达 GPU，16x LPDDR6 显存，很可能由台积电 N3P 工厂生产，CPU 架构将基于 Titan Lake。
IT之家 4 月 29 日消息，当地时间 4 月 28 日，据外媒 Autocar 报道，零跑汽车和 Stellantis 准备进一步挖掘双方合作的协同空间。未来，这种合作不只限于渠道和海外销售，也可能延伸到新的共享整车平台开发。 目前，Stellantis 持有零跑汽车约 20% 股权，并持有零跑国际 51% 股权。零跑国际负责把零跑车型推向包括英国在内的全球市场。 据IT之家了解，在英国，零跑车型通过 Stellantis 经销商网络销售，但严格来说，零跑车型与 Stellantis 旗下姊妹品牌车型在技术上并没有直接关系。 双方已经有一定技术合作。欧洲工程师正在协助零跑汽车开发面向国际市场的车型。 零跑国际负责人忻天舒在 2026 北京车展上透露，未来合作还可能继续加深。“这项合作的价值之一，就是把双方 最强的能力结合起来 。零跑汽车能够以有竞争力的成本提供非常创新的产品，Stellantis 则能提供全球基础设施，包括经销商网络、IT 系统、零部件分销等。” “零跑汽车和 Stellantis 是两家独立整车制造商，也都有自己的平台。但双方合作的战略逻辑之一，就是创造协同效应，其中就可能包括平台使用和零部件。零跑汽车 约 65% 的零部件都由自己生产 ，未来 Stellantis 在自家平台上使用零跑零部件，也存在协同空间。” 至于双方是否可能共同开发一个平台，同时支撑零跑和 Stellantis 车型，甚至让 Stellantis 车型以更低成本在零跑工厂生产，忻天舒没有否认这种可能性。“目前我 不会完全排除这种可能 ，这个很好的想法当然正在探索中。”
IT之家 4 月 27 日消息，据路透社报道，美股周一盘前， 高通股价上涨 13% 。此前，分析师郭明錤称，OpenAI 正在与高通和联发科合作开发智能手机处理器。 天风国际证券分析师郭明錤在 X 上发文称，高通和联发科将共同参与 OpenAI 一款 以 AI 为核心的智能手机 开发，或在 2028 年进入量产。 郭明錤还称，“果链”厂商立讯精密将成为这款设备唯一的系统设计和制造合作伙伴。 OpenAI 探索消费级 AI 硬件已有数年。去年 5 月，OpenAI 以 65 亿美元（IT之家注：现汇率约合 444.68 亿元人民币）收购前苹果设计师乔尼 · 艾夫创办的 io Products，并请其负责相关项目。 不过，之前的媒体报道一直显示，OpenAI 计划中的设备 并不是一款智能手机 。《华尔街日报》去年报道称，奥尔特曼曾告诉员工，这款设备将成为 手机和笔记本电脑之外的“第三种核心设备” 。 OpenAI 目前仍处于亏损状态，也已经收缩部分非核心项目，把更多精力转向面向企业的编程工具。对 AI 行业来说，编程工具是少数已经出现清晰商业需求的领域。 若 OpenAI 推出智能手机，将直接面对资金雄厚的两大对手 —— 苹果和三星。两家公司合计 掌握全球智能手机市场约 40% 的份额 。 这一消息也再次说明，进入 AI 时代后，智能手机很可能仍会继续扮演人们生活中的核心设备。路透社上个月曾报道称，亚马逊也计划重新进军手机市场。 相关阅读： 《 郭明錤：OpenAI 联手高通 & 联发科开发手机芯片，自研手机项目预计 2028 年量产 》
IT之家 4 月 25 日消息，奇瑞汽车股份有限公司与博世（中国）投资有限公司昨日在北京签署了 48V 整车架构合作开发及量产框架协议。两家企业将深化战略合作， 推动新一代 48V 整车架构在中国率先实现量产 。 奇瑞与博世在 2024 年 10 月启动了整车 48V 低压电气系统的预研，双方当前已完成了整车系统与功能样车开发、关键部件样件开发、产业化路径预研，该技术 计划率先应用于奇瑞旗下高端品牌星途的旗舰车型 。 相较传统的 12V 低压电气架构， 48V 架构支持更高的功率输出 ，能满足现代化车载计算、智能座舱、线控底盘的电力需求。其整车供电功率提升至 15kW，系统减重超过 10kg，线控底盘转向电机响应速度提升 20% 以上。 奇瑞汽车董事长尹同跃表示： 奇瑞与博世多年来始终保持着高度互信的战略伙伴关系。此次 48V 整车项目的携手，共同定义并推动下一代 48V 整车系统方案的快速落地，这是奇瑞和博世携手面向全球市场构建技术生态、引领电气架构升级的重要一步。 奇瑞将持续以技术创新为核心驱动，赋能产品全面革新，并由此带动商业模式重构、企业治理优化与产业生态重塑，加速实现向全球化高科技生态集团的战略跃迁。 博世集团董事会主席史蒂凡・哈通 (Stefan Hartung) 表示： 本次战略合作的深化，标志着博世与奇瑞二十五载长久互信、深度绑定的伙伴关系迈向新的高度。 紧扣全球汽车电动化和智能化加速演进趋势，博世将充分运用全栈式低压系统零部件开发和产业化经验，深度配合奇瑞整车研发、电网系统定义、与本土及海外市场化领先能力，携手推动下一代 48V 整车量产及规模化，助力汽车产业高质量向前发展。
IT之家 4 月 24 日消息，软银集团旗下子公司 SAIMEMORY 正与英特尔合作开发 ZAM 内存。 SAIMEMORY 称日本新能源产业技术综合开发机构已选定该技术开发项目作为政府补贴对象，补贴可能覆盖该项目绝大部分研发成本。另外，该项目已经入选 NEDO 的后 5G 基础设施强化研发计划。 ZAM 是一种面向 AI 内存技术的潜在下一代替代方案，它在结构上对传统 DRAM 进行了重新设计。与 HBM 采用的常规堆叠键合方式不同，ZAM 提出了一种垂直内存架构，采用不同的空间排布以及非接触式层间互连，从而通过减少物理约束改善散热特性。SAIMEMORY 称，与传统 HBM 相比，该设计可带来更高的有效密度、更大带宽，功耗降低约 40%。 该技术源于美国政府支持的研究项目、英特尔内部研发以及软银在 AI 基础设施领域的布局。英特尔开发了关键的 DRAM 堆叠与键合技术，为 ZAM 奠定了基础。软银于 2024 年成立 SAIMEMORY，推动这一架构走向商业化，将业务延伸至内存领域而非依赖现有供应商。英特尔作为技术合作伙伴参与其中，理化学研究所负责评估与系统级集成。 现代 AI 工作负载对处理器与内存间的数据吞吐量要求极高。当前标准解决方案 HBM 虽然是垂直堆叠并与处理器紧密集成的 DRAM 形态，但存在制造成本高、依赖精确裸片堆叠与键合工艺、供应集中于少数厂商等短板。如果 ZAM 技术取得成功，有望在一个体量庞大且快速增长的市场中与 HBM 直接竞争，降低 AI 数据中心的功耗从而节省大量成本，并通过更具可扩展性的制造方式缓解供应瓶颈。 IT之家提醒，该技术目前仍处于早期原型阶段。另外，历史上众多“下一代”内存概念均止步于实验室演示阶段，因此执行层面仍存在较大不确定性。 获得 NEDO 支持的该项目预计执行周期约为 3.5 年，SAIMEMORY 计划在 2027 财年前投入约 80 亿日元（IT之家注：现汇率约合 3.43 亿元人民币）用于开发可工作的原型产品，长期目标是到 2029 年左右建立量产能力。 这意味着 ZAM 将被定位为真正意义上的下一代内存产品，而非现有 HBM 方案的直接替代品。在此期间，现有 DRAM 厂商将继续通过提高堆叠层数和改善能效来推动 HBM 演进。 相关阅读： 《 英特尔 ZAM 内存原型首秀：功耗暴降 50%，单芯片 512GB 》 《 软银旗下 SAIMEMORY 与英特尔签署正式协议，携手推动 ZAM 内存商用化 》
IT之家 4 月 22 日消息，中国台湾地区半导体企业力晶积成电子制造股份公司（力积电、PSMC）昨日举行 2026 年第 1 季度线上法人说明会。该企业会上表示 已与美光启动 1P 制程 DRAM 内存的联合研发 ，预计 2027Q1 导入设备、2028H1 试产、2028H2 量产。 IT之家了解到，1P 制程的单位晶圆产出是力积电现有工艺的 2.5 倍，可为力积电未来利基型 DRAM 业务的发展打下坚实技术基础。 而力积电受美光委托的 PWF（后端晶圆制造）业务则预计 2026Q3 启动设备导入、2026Q4 试产、2027Q4 量产，目标月产能 2 万片晶圆。 力积电将 3D AI Foundry 视为重要的未来业务增长点，其 高密度电容 IPD（整合式被动元件）2.5D 中介层已通过国际大厂认证 ，即将量产；WoW 四层晶圆堆叠认证进程顺利，有望 2027 年小规模量产。 该企业已在今年 1 月上调了 12 英寸 DDI 与图像传感器代工价格，涨幅在 10% 以上；而在今年 4 月又大幅提升了 NAND 闪存晶圆代工的投片价格。其有望在年内完成 MLC NAND 工艺开发，2027H2 可供客户设计定案.
IT之家 4 月 20 日消息，丰田、五十铃双方当地时间本月 15 日发布共同公告，两家企业将共同开发日本市场首款搭载燃料电池 (FC) 动力系统的量产型电动轻型卡车，目标于 2027 财年投产。IT之家注意到， 丰田与五十铃还在去年缔结了燃料电池公交车开发合作关系 。 这一燃料电池轻卡将基于五十铃 2023 年推出的 ELF EV 电池电动轻卡，采用五十铃 I-MACS 产品开发平台，搭载丰田第三代 FC 系统， 以氢气作为燃料 。 ▲ 五十铃 ELF EV 丰田在公告中表示，轻型卡车常用于物流配送场景，需要长途长时驾驶，对补能速度有着较高要求。而 氢燃料电池方案可缩短补能时间 、延长续航里程 ， 同时清洁低噪 。
IT之家 4 月 20 日消息，据 The Information 援引两位知情人士消息报道，Alphabet 旗下谷歌正与 Marvell Technology 洽谈合作，研发两款全新芯片，旨在更高效地运行人工智能模型。 报道称，其中一款芯片为内存处理单元，设计用于配合谷歌的张量处理单元（TPU）使用；另一款则是专为运行人工智能模型打造的全新张量处理单元。 IT之家注意到，谷歌一直致力于推动其张量处理单元成为英伟达主流图形处理器的可行替代品。随着谷歌希望向投资者证明其人工智能投资正在产生回报，张量处理单元的销量已成为谷歌云业务收入增长的关键驱动力。 报道还称，两家公司计划最快于明年完成这款内存处理单元的设计，随后交付试产。
IT之家 4 月 17 日消息，台积电 (TSMC) 董事长兼总裁魏哲家昨日在 2026Q1 发说会上罕见地对具体产品发表评论，表示“ 我们（台积电）正在与我们的客户合作开发他们的下一代 LPU ”。 NVIDIA（英伟达）今年三月在 GTC 2026 大会上发布了 Groq 3 (LP30) LPU，这款芯片由三星晶圆代工制造，基于其的 Groq 3 LPX 机架预计将在今年下半年面世。 而根据 NVIDIA 的路线图，该企业计划在 Rubin 世代晚些时候推出支持 NVFP4 数据格式的 LP35 LPU，Feyman 世代的 LP40 LPU 则将支持 NVLink 高速互联。 IT之家注意到，台积电高管昨日还提到预计全年营收按美元计增长超 30%、3nm 毛利率 2026H2 达到平均水平、2026 年资本支出将位于 520~560 亿美元区间的高位、未来三年的年资本支出将显著高于过去几年、A14 将于 2028 年量产。
IT之家 4 月 13 日消息，据日本共同社当地时间 4 月 12 日报道，日本相关业界以 软银、NEC、本田、索尼集团 四家企业为主，成立了进行人工智能（AI）开发的新公司。 报道称，在美国和中国企业 AI 开发领先的背景下，该公司将利用日本政府的支援打造日本 AI 基础模型以实现反超，并设想将开发的 AI 提供给日本企业。 该公司名为“日本 AI 基础模型开发公司”（Japan AI Foundation Model Development Co.），计划汇集约 100 名 AI 开发人员，社长一职由软银高管担任。此外，日本制铁、神户制钢所以及三菱日联银行、三井住友银行和瑞穗银行三家大型银行也参与了出资。 软银和 NEC 将进行开发，本田则把开发成果用于自动驾驶，AI 开发企业 Preferred Networks（东京）也参与其中。开发的 AI 也会向出资企业以外的日企广泛开放，未来还将涉足操控机器人的 AI 领域。 日本新能源与产业技术综合开发机构（NEDO）正在公开征集开发日产 AI 的企业，上述公司近期将应征。若获选， 预计 2026 年度起的五年内可获得 1 万亿日元 （IT之家注：现汇率约合 427.96 亿元人民币）规模的支援。 据IT之家此前报道， 日本政府于 4 月 7 日修订《个人信息保护法》 ， 取消共享部分个人数据前必须“事先同意”（opt-in）要求 。日本数字化转型大臣松本尚对此表示，通过一系列法律调整，日本将成为“全球最容易开发 AI 应用的国家之一”。新规允许机构在某些情况下，无需获得用户同意就能使用个人信息。
三菱重工6月2日宣布与日本AI公司Preferred Networks达成商业联盟协议，将共同开发尖端人工智能技术，目标2026财年内达成资本和业务联盟协议。声明称，两家公司将探索联合开发用于关键任务的自主AI驱动型机械和系统，结合三菱重工的硬件、控制和仿真技术，以及Preferred Networks自主研发的AI基础模型、AI芯片和计算基础设施。（财联社）
知名分析师郭明錤发文称，OpenAI计划自研手机，正与联发科、高通合作开发手机处理器，预计2028年量产。唯有完全掌控系统与硬件，才能提供全面性的AI Agent（代理）服务。（财联社）
AMD将为其下一代Instinct MI500加速器开发基于MRM的CPO解决方案，PIC（光子集成电路）将交给格方罗德（GlobalFoundries）制造，日月光将负责封装。（财联社）
4月20日，据报道，印度尼西亚投资与下游化部在一份声明中表示，印尼国家石油公司（Pertamina）与丰田将致力于利用印尼本土资源（如棕榈生物质、玉米和高粱）开发生物乙醇。双方计划进行经济可行性研究、项目结构设计并制定实施时间表。（界面）