很可能有人花了无数精力来规划所在企业组织的IT架构，然后把这个计划交给其他人来构建和实现，随着计算环境不可避免的增长，还需要由一些人来对其进行维护。

2021年10月28日，英特尔On技术创新峰会（Intel Innovation）正式拉开帷幕。

OpenAI首席执行官阿尔特曼表示，公司计划在不久的将来投入数万亿美元用于AI基础设施建设，包括数据中心建设等。他正在设计新型金融工具来筹集资金。阿尔特曼认为当前AI投资存在过度兴奋现象，类似于90年代互联网泡沫，但AI技术本身是真实且重要的。他承认GPT-5发布存在问题，并表示OpenAI未来可能会上市。

Linux之父Linus Torvalds警告称，新一代bcachefs文件系统可能在6.17版本内核中被移除。争议源于bcachefs维护者Kent Overstreet在发布候选阶段提交了包含新功能的代码，违反了该阶段只能修复漏洞的规则。Torvalds对此表示不满，并暗示双方将"分道扬镳"。bcachefs项目历时十年发展，刚于2024年1月纳入6.7版本内核，现在面临被踢出的风险。即使被移除，该项目仍可通过外部开发、FUSE子系统或DKMS工具等方式继续发展。

云计算凭借其强大的分布式计算能力，可伸缩的特性以及低成本高可靠性的优势, 在海量数据处理方面占据优势地位

Grok 3开始推出，这是xAI公司创始人埃隆·马斯克开发的新一代AI聊天机器人。它被描述为"最大程度追求真相的AI"，即使有时与政治正确相悖。Grok 3在科学、数学和编程方面表现优异，其开发速度惊人，但仍落后于OpenAI等竞争对手。X平台的高级用户将首先体验这项服务。

奥地利云服务提供商 Anexia 因 Broadcom 收购 VMware 后大幅提价，决定将 12,000 台虚拟机从 VMware 迁移至基于开源 KVM 的自研平台。这次大规模迁移不仅涉及技术挑战，还反映了 Broadcom 收购 VMware 后引发的市场动荡和客户信任危机。

Nvidia公司的研究人员宣布了一系列创新，可以帮助开发者和艺术家将人工智能与计算机图形软件结合起来，将他们的创造性想法变成现实。

WorldApp一方面是加密钱包，另一方面则可以成为AI时代的“身份证”。

这篇文章介绍了利用人工智能设计新酶的成功案例，这种酶有潜力分解塑料。尽管生物学告诉我们，简单的化学反应可能非常复杂，但通过AI驱动的蛋白质设计，研究人员能够创造出与自然界不同的酶。研究表明，设计酶的过程虽然复杂，但可以在计算机上完成，未来可能会有更多的应用。

10月21日，企业开源实践联盟年会线上举行，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康与来自兴业证券、广东移动、海信的嘉宾就开源如何从技术和文化上来使能企业、助力企业的数字化转型进行了深入探讨。

墨西哥通信服务商MX Fiber宣布将在该国东南部地区建设一条长达1800公里的数字骨干网络，以缩小数字鸿沟。该项目采用诺基亚Flex-Grid DWDM技术和1830光子服务交换机，支持高达2.4Tbps的吞吐量，可提供可扩展的10G、100G和200G服务。网络覆盖恰帕斯、塔巴斯科、金塔纳罗奥等五个州，将为当地社区、企业和政府项目提供更快的互联网接入和云服务支持。

Red Hat OpenShift、OpenShift AI、Edge Device和Developer Hub的更新将会为合作伙伴提供更多与客户开展业务的方式。

数据存储巨头NetApp今天表示，在以未公开的价格收购开源数据库初创公司 Instaclustr 后，正在向平台即服务业务领域进军。

新发现的Citrix NetScaler ADC和Gateway设备关键漏洞CVE-2025-5777正遭受攻击。该漏洞CVSS评分9.3分，被称为Citrix Bleed 2，类似于2023年的Citrix Bleed漏洞，可让攻击者劫持认证会话并绕过多因素认证。ReliaQuest威胁研究团队观察到多个劫持的Citrix网络会话证据，包括未经用户知情的身份验证、跨多个IP的会话重用等攻击迹象，建议用户立即更新至最新版本并终止活动会话。

智能手机芯片制造商高通发布了第二季度财报，尽管新冠病毒大流行导致智能手机芯片需求大幅下滑，但高通出人意料地实现了超出预期的业绩。该季度高通在不计入股票薪酬等特定成本的利润为每股88美分，收入52亿美元。

AMD近日警告称，第三季度销售额可能会低于预期约10亿多美元，这引发了对半导体市场乏力的担忧，导致AMD股价出现下跌。

这是来自Enterprise Technology Research (ETR)最新调查数据的一项关键发现，特别是其中有44％的IT高管认为，2020年将主要呈现下滑态势，明年逐渐恢复增长，但是复苏形式是很复杂的，因行业而异。

Pure Storage AI基础设施副总裁Par Botes强调，成功应对AI工作负载不仅需要足够的计算和存储资源，更关键的是确保AI训练数据的质量。企业需要捕获、组织、准备和对齐数据，因为数据往往不完整或不适合AI要解决的问题。他建议企业思考数据工程流程，利用数据湖仓对数据进行清理和准备，并建立持续的数据管理discipline。

龙年开年，OpenAI文生视频Sora对世界的模拟呈现能力让全球震撼。