2026 年 2 月 4 日，海外 AI 原生基础设施领域传来多个重要信号。企业级 AI 部署加速下沉至关系数据库和推荐系统，边缘计算与 AI 的融合通过标准化协议迈出关键一步，超大规模云厂商继续加码 AI 算力投资，开源生态则在高性能模型和本地 Agent 框架两个方向同步突破。
🧭 核心速览
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🌐 EdgeLake 晋升至 LF Edge Stage 2，集成 Model Context Protocol 实现边缘数据实时访问
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💻 OpenAI 推出桌面版 Codex 应用，GPT-5.2 登陆 Snowflake Cortex AI
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🏢 Oracle 计划 2026 年投入 450-500 亿美元扩展 OCI 算力容量
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📱 Meta 将在推荐系统中嵌入 LLM，2026 年 AI 资本支出预计达 115-135 亿美元
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🇰🇷 韩国财团向沙特 Aramco Digital 出口完整 AI 技术栈
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🧬 StepFun（阶跃星辰）Step 3.5 Flash 开源 MoE 模型发布，196B 总参数、11B 激活参数
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⭐ OpenClaw GitHub 星标达 14.5 万，本地 Agent 框架快速普及
数据路径与边缘计算
🌐 EdgeLake 晋升 LF Edge Stage 2，AI 与边缘数据融合加速
根据 Linux Foundation 官方公告，EdgeLake 项目晋升至 LF Edge Stage 2 成熟阶段，并集成 Model Context Protocol（MCP），使 Agent 和大语言模型能够通过自然语言和 SQL 直接查询分布式边缘数据。
MCP 协议的引入使 AI 工作负载可以直接访问分布式边缘数据源，无需先将数据集中到云端数据中心，这减少了延迟和带宽消耗。边缘数据"原地可用"的模式正在形成，与传统 RAG 架构中集中式向量检索形成互补，使企业能够在工厂、零售店、基站等场景实现本地决策，而非依赖云端往返。
企业级 AI 部署
💻 OpenAI 双线发力：桌面应用与数据仓库集成
根据 Fortune 报道，OpenAI 推出桌面版 Codex 应用，搭载 GPT-5.2-Codex 模型；同时 GPT-5.2 模型登陆 Snowflake Cortex AI 平台，用户可通过 SQL 在自有数据上构建多模态 Agent。
桌面应用表明 AI 正在从浏览器和 API 向本地原生应用扩展，降低了开发者使用摩擦。Snowflake Cortex AI 的集成展示了"AI 走向数据"而非"数据走向 AI"的部署模式——企业无需将专有数据导出至外部 AI 服务，而是在数据仓库内部直接运行推理，这在数据隐私和合规敏感的行业（金融、医疗）尤为重要。当关系数据库成为 AI 推理的运行环境，AI 基础设施的边界正在向企业数据层下沉。
📱 Meta 将 LLM 嵌入推荐系统，AI 深度融入社交基础设施
根据 Medianama 报道，Meta 计划在 Facebook、Instagram 和 Threads 的推荐系统中嵌入大语言模型，同时测试智能购物助手和商业助手，2026 年 AI 资本支出预算达 115-135 亿美元，主要用于 AI 训练和排序系统。
将 LLM 嵌入推荐系统意味着 AI 能力正从"应用层"下沉至"系统层"。当推荐系统具备语义理解和上下文推理能力，平台可以更精准地匹配用户兴趣与内容，尤其是在长尾兴趣和冷启动场景。然而，将 LLM 部署于实时推荐系统也对算力调度提出挑战，每次用户刷新都触发 LLM 推理的成本远高于传统模型，可能需要采用缓存、蒸馏或混合架构来平衡效果与成本。
算力与云基础设施
🏢 Oracle 450 亿美元加码 OCI，超大规模云竞逐 AI 算力
根据 The Register 报道，Oracle 计划在 2026 年筹集 450-500 亿美元用于扩展 OCI（Oracle Cloud Infrastructure）算力容量，以满足 OpenAI、xAI、Meta 和 NVIDIA 等客户的 AI 需求。
这一投资计划确认了 2026 年 AI 算力供需持续紧张的预期。Oracle 近年来通过 OCI 在 AI 训练市场获得显著份额，部分原因是其能够快速提供大规模 GPU 集群并优化网络互联。当单一厂商计划在一年内投入近 500 亿美元扩张容量，整个行业的 GPU、数据中心和网络设备供应链都会受到影响。算力供给的快速扩张可能会在 2026-2027 年带来价格压力，但更充足的算力也意味着可以尝试更大规模的模型训练和更复杂的系统架构。
国家与产业 AI
🇰🇷 韩国向沙特出口 AI 全栈技术栈，国家 AI 基础设施出海
根据 Chosun English 报道，韩国财团与沙特 Aramco Digital 达成合作，将出口完整的 AI 技术栈，包括 AI 芯片、行业 LLM 和云基础设施，服务于能源和制造业场景。
这一合作展示了"国家 AI 全栈"模式的跨境输出。此次交易覆盖了从硬件（AI 芯片）到软件（行业 LLM）再到平台（云基础设施）的完整链条，意味着沙特可以基于韩国的技术栈快速建立本地 AI 能力，而非从零开始整合多国供应商。这种模式对于寻求 AI 快速落地的国家具有吸引力，尤其是能源、制造业等依赖专用模型的行业。韩国和沙特的合作可能成为"技术输出国 + 场景提供国"模式的典型案例。
开源生态
🧬 StepFun（阶跃星辰）Step 3.5 Flash 开源，高速 MoE 模型降低推理成本
根据 Reddit 社区讨论，StepFun（阶跃星辰）发布 Step 3.5 Flash 开源大语言模型，采用稀疏 MoE（Mixture of Experts）架构，总参数量 196B，激活参数约 11B，支持 256K 上下文长度，推理速度可达每秒 100-300 token（硬件相关）。
196B 总参数、11B 激活参数的设计意味着模型在每次推理时仅调用约 5.6% 的参数，相比同等规模的稠密模型显著降低显存和计算需求。256K 上下文长度则使模型可以处理长文档、代码库和复杂对话，这对于企业级 RAG 系统和代码助手场景尤为重要。随着开源社区对 MoE 架构的持续探索，我们可能会看到更多"大模型能力、小模型成本"的方案出现。
⭐ OpenClaw 星标达 14.5 万，本地 Agent 框架快速普及
根据 Medium 汇总，OpenClaw 项目在 GitHub 上获得约 14.5 万星标，并被 OpenAI 的 Codex 桌面应用列为关键技术依赖，标志着本地 Agent 开发框架的快速普及。
OpenClaw 的普及反映了开发者对"本地优先"AI 部署模式的需求。与依赖云端 API 的 Agent 不同，OpenClaw 允许在本地设备上运行模型和工具链，这对于数据隐私敏感场景、低延迟要求环境以及离线工作流尤为重要。当 OpenAI 的官方应用都将其列为依赖，说明本地 Agent 框架已经从社区实验走向生产可用。本地 Agent 框架的成熟可能会推动 AI 工作流从"云端 API 调用"向"本地 - 云端混合"架构演进。
🔍 Infra Insights
今日新闻共同指向 AI 基础设施的两个结构性趋势：企业部署下沉与开源生态成熟。
企业级 AI 正从"外部服务调用"走向"内部系统集成"，无论是关系数据库中的 LLM 推理，还是推荐系统中的语义模型，都显示 AI 能力正嵌入企业核心基础设施。这意味着 AI 基础设施的边界正在向数据层、业务层和应用层同时扩张。
与此同时，开源生态在模型和框架两个方向同步突破，MoE 架构降低了大规模模型的推理成本，本地 Agent 框架则为开发者提供了不依赖云厂商的部署选项。当开源方案可以达到或接近闭源产品的性能，AI 基础设施的准入门槛将逐步降低。
边缘计算、企业部署和开源生态的并行发展，表明 AI 原生基础设施正在从单一云端模型向分布式、多层次的复杂系统演进。