字节跳动在巴西的数据中心要建二期了,规模比现在那个300MW的项目还大,还打算另建一座服务本地客户,拉美算力之争越来越热闹。
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富士电视台要用 Nano Banana 把特效工序砍掉七八成,《救命病栋 24 小时》里已经实拍验证过了,流程细节讲得挺清楚。
腾讯姚顺雨和张亚勤聊模型公司护城河,观点挺反直觉:模型会商品化,护城河在微信这种懂你的产品层,聊天记录里还有对 Anthropic 估值的调侃。
提出苦涩教训的 Sutton 本人又发话了,说光堆算力到不了智能,Tworek 也吐槽盲目扩 transformer 的风气,观点挺扎心。
Anthropic 花了 34 亿美元买 1.7GW 发电机,比 xAI 那 20 亿还大,直接绕过电力公司自己发电,AI 公司抢电抢到这个程度了。
移动云和智谱签了大单,GLM 系列模型要上 MoMA 平台了,做国产算力部署的可以关注下接入情况。
印尼电信服务商 Lintasarta 搞了个叫 Merdeka AI 的计划,想把 AI 基础设施搬到本地、按印尼自己的法规来做,类似主权云思路。
伯恩斯坦把 OpenAI 各家算力合同加总算了个总账:到 2030 年 6140 亿美元,比传闻的 7500 亿低不少,甲骨文一家就占 3000 亿。
广汽孵化出的慧仑科技签了机器人生产合作协议,2029年要量产万台,运行数据已经攒了18.9万次,可以看看车企做机器人这条路走得怎么样。
月之暗面 Kimi 拿下全球企业开源模型支出 61%,DeepSeek 和 GLM 分列二三,Meta Llama 才 7%,这组数据值得看看。
Uber 自己报的数据挺有意思:3.2 亿笔订单里智能体只贡献了 504 笔,AI 下单到底有没有用,数字说话。
DRAM 价格涨了快一倍,AI 抢产能把手机电脑内存都挤缺了,换机买内存条的朋友得看看。
OpenAI 把做 Git 代码存储的 Pierre 买下来了,Trees、Diffs 这些库本来就在 Codex 里用,以后开发工具会整合得更深。
中国移动晒了自家实测数据:AI 内容把流量带涨 5 倍,还透露了网络时延的真实数字,想懂运营商怎么看 AI 的可以看看。
泰国开泰银行高管在 KBank Talk 2026 上讲增长策略,核心观点是银行竞争拼的是懂客户而不是产品,AI、K PLUS 改版和 SME 业务都在盘子里。
特斯拉的芯片路线图信息量很大:SI6 算力标到 HW4 的 80 倍,Dojo 死而复生改成芯粒加 HBM,还要上太空,跟英伟达 Rubin 的对比也给了,可以看看。
深圳 GEO 大会请来苍何和 AJ,一个讲 GEO 服务的失败案例,一个讲海外增长打法,11 月 21 日线下见。
The map shows money splitting between pure-play monitoring vendors and incumbent SEO suites bolting on AI modules through acquisition — a consolidation signal most coverage misses. Marketing and SEO teams deciding where to spend can use the layer-by-layer breakdown to compare vendors by funding, revenue and pricing, such as GEO agencies starting at US$2,000/month. The full list and sources are published at ai-geo-map.vercel.app with quarterly updates planned.
The most telling signal is that agents have shifted from add-ons to primary authors of work inside mainstream tools, with MCP becoming the standard surface they write through. Product leads and founders can use the 11-layer breakdown to spot consolidation gaps, especially in agent-native workspaces and shared memory where funding is accelerating. The open-source self-hosted camp also matters for teams with data-residency requirements.
The Information 说台积电在英伟达要求下秘密规划造 3D DRAM,台积电官方直接否认了。内存涨价的背景下这事儿很微妙,看看双方各说各话的理由。
昇腾把月之暗面的2.8万亿参数Kimi K3.1 Pro跑通了LoRA微调,128卡集群加Swap Core缓存提速15%,国产算力训练国产开源模型又添一例。
AI 都能批量生成数学证明了,教授怎么看人?Calegari 说聊 30 分钟就够,写得挺实在。
The map shows capital flowing to big-SRAM and analog-adjacent designs rather than pure in-memory compute, a useful signal for anyone betting on inference-hardware roadmaps. Investors and hardware buyers can use the 13-layer breakdown, funding and revenue figures to compare vendors like d-Matrix, Axelera AI and Groq within one taxonomy. China-linked players appear across layers, including Houmo, Witmem and MemSilicon with RMB 400M+ raised, making it a reference point for tracking supply-chain alternatives.
The map shows model labs and vertical agents converging on the same office workflows, with revenue figures now the clearest way to separate tiers — enterprise assistants already claim 30M+ paid seats for Microsoft 365 Copilot. Buyers and founders can use the 16-layer breakdown to spot which niches (IT service desks, finance) are still thin versus saturated ones like legal, where five players each exceed US$350M valuations. Chinese players Kimi, Manus and MiniMax appear in the general agent layer, making the map a useful cross-market comparison.
Sutton 和一位十年 AI 老兵聊了 Transformer 的局限和下一阶段的算法方向,观点挺有干货的
Anthropic 要上市了,募资可能高达 1000 亿美元,但估值比一个月前的预期砍了一截,OpenAI 也在降估值缩融资,能看出这波 AI 热潮正在降温。
强化学习先驱 Sutton 说暴力堆算力不够,得靠更聪明的新方法,AI 的科学探索还远没到头,观点很硬核。
GPTZero 检测出埃森哲报告里有 15 条假引用,公司说是人为失误不是 AI 幻觉,德勤、四大这些同行其实也都翻过车。
Anthropic 上市前,纽时挖了 Dario 的老底:从寿司店争论功利主义到跟 Altman 翻脸出走,20 多个人的回忆拼出这人怎么想的,挺好看。
Sutton 和 Marcus 都在说光堆算力不够,AI 还缺新方法,两位大佬的表态挺有意思。
乌兰察布的土豆田改成了机房,算力西迁背后的水电账单这篇讲得挺细,看看 AI 硬件底座的真实代价。
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