「国家反诈AI」APP上线
在中国公安部刑侦局指导下，上海市公安局研发的「国家反诈AI」App 正式上线。用户输入遇到的可疑情况，它会判断诈骗风险、识别诈骗套路，再给出防范建议和相关案例。官方称它用了大语言模型、多模态模型和智能体技术，但没有公布具体的底座模型。
它其实是「803反诈智能体」的升级版。上海市反诈中心 2025 年底就已推出「803反诈」，并面向全国开放，主要提供智能问答、反诈资讯和反诈辞典等功能。
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在中国公安部刑侦局指导下，上海市公安局研发的「国家反诈AI」App 正式上线。用户输入遇到的可疑情况，它会判断诈骗风险、识别诈骗套路，再给出防范建议和相关案例。官方称它用了大语言模型、多模态模型和智能体技术，但没有公布具体的底座模型。
它其实是「803反诈智能体」的升级版。上海市反诈中心 2025 年底就已推出「803反诈」，并面向全国开放，主要提供智能问答、反诈资讯和反诈辞典等功能。
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❤4😁2
ego lite被曝收集网页内容，官方回应：隐私政策写错了
ego lite 官网隐私页写着会收集访问网址、页面内容、点击滚动、搜索和下载历史等数据，与产品主打的本地运行说法冲突。ego 官方随后回应，这些描述不适用于 ego lite，是隐私政策套用了为完整 ego 准备的通用条款，没有把两款产品区分清楚。
ego 和 ego lite 是两套产品。完整的 ego 目前还未正式上线，计划内置官方托管的云端 Agent，因此执行任务时会涉及网页内容、搜索和浏览操作。ego lite 则是给 Codex、Claude Code 等 AI Agent 使用的本地浏览器，本身不提供官方托管的 Agent。
官方称，ego lite 不会收集或上传上述浏览数据。网页内容由用户自己的 Agent 读取，浏览器数据保留在本机。
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ego lite 官网隐私页写着会收集访问网址、页面内容、点击滚动、搜索和下载历史等数据，与产品主打的本地运行说法冲突。ego 官方随后回应，这些描述不适用于 ego lite，是隐私政策套用了为完整 ego 准备的通用条款，没有把两款产品区分清楚。
ego 和 ego lite 是两套产品。完整的 ego 目前还未正式上线，计划内置官方托管的云端 Agent，因此执行任务时会涉及网页内容、搜索和浏览操作。ego lite 则是给 Codex、Claude Code 等 AI Agent 使用的本地浏览器，本身不提供官方托管的 Agent。
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💩5
黄仁勋盛赞GPT-6Astra：AGI已来
9 月 7 日，英伟达 CEO 黄仁勋于 X 平台发文表示，「OpenAI 新模型 GPT-6 Astra 由约 10 万多块英伟达 (NVDA.O)Grace Blackwell NVLink72 训练而成。从 ChatGPT 到 o1，再到 Astra，仅用了 4 年。AGI（通用人工智能）已经到来。恭喜 OpenAI 团队。」
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9 月 7 日，英伟达 CEO 黄仁勋于 X 平台发文表示，「OpenAI 新模型 GPT-6 Astra 由约 10 万多块英伟达 (NVDA.O)Grace Blackwell NVLink72 训练而成。从 ChatGPT 到 o1，再到 Astra，仅用了 4 年。AGI（通用人工智能）已经到来。恭喜 OpenAI 团队。」
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🤡5👍3🖕2
OpenAI首席科学家警告：最关键的CoT监控正在失灵
OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 发文解释，为什么 CoT 监控正变得越来越不可靠。CoT 监控就是观察模型写出的推理过程，检查其中有没有隐藏目标或不对齐的想法。
几天前，外界把 Astra 的 recurrent depth 架构和 CoT 监控失灵联系起来。Pachocki 当时反驳称，问题并不是新架构造成的，并表示会另文解释原因。五天后，他在文章中列出三个原因：
第一，Agent 的推理越来越多发生在工具调用、与人或其他 AI 的交互中，这些过程又必须接受监督。只看 CoT，已经越来越难看到完整的推理过程。
第二，模型越来越会控制自己的推理过程。
第三，预训练变强后，即使不把推理写出来，模型也能继续变聪明。
OpenAI 一直把 CoT 监控当作重要的安全手段。o1-preview 当初没有公开完整思维链，一个重要原因就是避免直接监督 CoT，让模型学会把真实意图藏起来。现在 OpenAI 的评估显示，这套办法的可靠性正在下降。
Pachocki 还直言，目前没有任何实验室把对齐和监控解决到足以长期全速扩模型的程度。在建立共同安全门槛前，他希望实验室主动减速，必要时 OpenAI 也会停止继续扩模型。
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OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 发文解释，为什么 CoT 监控正变得越来越不可靠。CoT 监控就是观察模型写出的推理过程，检查其中有没有隐藏目标或不对齐的想法。
几天前，外界把 Astra 的 recurrent depth 架构和 CoT 监控失灵联系起来。Pachocki 当时反驳称，问题并不是新架构造成的，并表示会另文解释原因。五天后，他在文章中列出三个原因：
第一，Agent 的推理越来越多发生在工具调用、与人或其他 AI 的交互中，这些过程又必须接受监督。只看 CoT，已经越来越难看到完整的推理过程。
第二，模型越来越会控制自己的推理过程。
第三，预训练变强后，即使不把推理写出来，模型也能继续变聪明。
OpenAI 一直把 CoT 监控当作重要的安全手段。o1-preview 当初没有公开完整思维链，一个重要原因就是避免直接监督 CoT，让模型学会把真实意图藏起来。现在 OpenAI 的评估显示，这套办法的可靠性正在下降。
Pachocki 还直言，目前没有任何实验室把对齐和监控解决到足以长期全速扩模型的程度。在建立共同安全门槛前，他希望实验室主动减速，必要时 OpenAI 也会停止继续扩模型。
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👍2💩2
GPT-6 Astra 终于省额度了：重度场景最多少扣 75%
OpenAI 给 GPT-6 Astra 的 ChatGPT 订阅用量做了优化。核心产品负责人 Tibo 称，模型质量不变；在部分重度场景下，订阅额度消耗最多可降到此前的约 1/3 到 1/4。
这次明确优化的是 ChatGPT 订阅额度。官方没公布具体机制，从措辞看更像是调整了订阅侧的用量计算。
过去两天，OpenAI 的 GitHub 已出现多起 Astra 额度消耗过快的报告。有 Plus 用户称约 20 分钟就撞上限制，也有 Pro 20x 用户称一天内就消耗了大量周额度。
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OpenAI 给 GPT-6 Astra 的 ChatGPT 订阅用量做了优化。核心产品负责人 Tibo 称，模型质量不变；在部分重度场景下，订阅额度消耗最多可降到此前的约 1/3 到 1/4。
这次明确优化的是 ChatGPT 订阅额度。官方没公布具体机制，从措辞看更像是调整了订阅侧的用量计算。
过去两天，OpenAI 的 GitHub 已出现多起 Astra 额度消耗过快的报告。有 Plus 用户称约 20 分钟就撞上限制，也有 Pro 20x 用户称一天内就消耗了大量周额度。
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❤4👍1
OpenAI公开递归自我改进进度：Agent工时已达人类3.1倍
OpenAI 去年给自己定了两个目标：2026 年 9 月造出「AI 研究实习生」，2028 年 3 月造出真正的自动 AI 研究员。现在第一个目标已经达成。
OpenAI 最新公布的内部数据显示，人类给出明确的研究问题后，Agent 已经能独立完成一些原本需要熟练研究员花几天的任务。
研究员现在越来越常把任务交给 Agent。到 8 月中旬，按研究部门总量折算，人类每工作 8 小时，多个 Agent 合计会运行约 24.8 小时，相当于 3.1 个 Agent 工作日。今年 6 月以前，Agent 总运行时间还低于人类。这里算的是运行时长，不代表研发效率直接提高了 3.1 倍。
Agent 接的任务也越来越重。年初主要是写研究和基础设施代码，现在已经开始承担实验监控等更长、更复杂的工作。8 月每名活跃实验者运行的实验数量，也创下 OpenAI 开始统计以来的新高。
但研究方向目前还是人来定。Agent 很少负责高层研究规划，而且过去半年里，即使成功完成的 4 到 8 小时任务，超过一半也至少需要一次人工介入。
OpenAI 下一步的目标，是在 2028 年 3 月把「实习生」升级成能完成更完整研究工作的自动 AI 研究员。
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OpenAI 去年给自己定了两个目标：2026 年 9 月造出「AI 研究实习生」，2028 年 3 月造出真正的自动 AI 研究员。现在第一个目标已经达成。
OpenAI 最新公布的内部数据显示，人类给出明确的研究问题后，Agent 已经能独立完成一些原本需要熟练研究员花几天的任务。
研究员现在越来越常把任务交给 Agent。到 8 月中旬，按研究部门总量折算，人类每工作 8 小时，多个 Agent 合计会运行约 24.8 小时，相当于 3.1 个 Agent 工作日。今年 6 月以前，Agent 总运行时间还低于人类。这里算的是运行时长，不代表研发效率直接提高了 3.1 倍。
Agent 接的任务也越来越重。年初主要是写研究和基础设施代码，现在已经开始承担实验监控等更长、更复杂的工作。8 月每名活跃实验者运行的实验数量，也创下 OpenAI 开始统计以来的新高。
但研究方向目前还是人来定。Agent 很少负责高层研究规划，而且过去半年里，即使成功完成的 4 到 8 小时任务，超过一半也至少需要一次人工介入。
OpenAI 下一步的目标，是在 2028 年 3 月把「实习生」升级成能完成更完整研究工作的自动 AI 研究员。
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🔥3
全球首款AI智能体手机努比亚NaviX Ultra定档9月16日
努比亚 NaviX Ultra 定档 9 月 16 日 14:00 发布。这款手机搭载豆包手机助手，努比亚称其为「全球首款 AI 智能体手机」。和去年推出的 M153 不同，这次不再是少量发售的工程样机，而是一款正式量产的旗舰手机。
核心卖点还是让 AI 直接替用户操作手机。官方将能力概括为「听得懂、能干活、记得住、够安全」，用户可以直接说出任务，让手机自己完成多个操作步骤。NaviX Ultra 此前已经完成相关大模型备案，并在 9 月 1 日取得工信部入网许可。
相比 M153，还有一个重要变化。据《晚点 LatePost》此前披露，新机将调整与阿里、腾讯等超级 App 的合作方式，不再依赖读取屏幕、模拟点击来强行操作 App，而是需要应用主动开放接口后再接入。这也是此前豆包手机助手真正走向大规模商用时绕不开的问题。
目前新品已经开放预约，具体硬件配置、售价和开售政策将在发布会上公布。
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努比亚 NaviX Ultra 定档 9 月 16 日 14:00 发布。这款手机搭载豆包手机助手，努比亚称其为「全球首款 AI 智能体手机」。和去年推出的 M153 不同，这次不再是少量发售的工程样机，而是一款正式量产的旗舰手机。
核心卖点还是让 AI 直接替用户操作手机。官方将能力概括为「听得懂、能干活、记得住、够安全」，用户可以直接说出任务，让手机自己完成多个操作步骤。NaviX Ultra 此前已经完成相关大模型备案，并在 9 月 1 日取得工信部入网许可。
相比 M153，还有一个重要变化。据《晚点 LatePost》此前披露，新机将调整与阿里、腾讯等超级 App 的合作方式，不再依赖读取屏幕、模拟点击来强行操作 App，而是需要应用主动开放接口后再接入。这也是此前豆包手机助手真正走向大规模商用时绕不开的问题。
目前新品已经开放预约，具体硬件配置、售价和开售政策将在发布会上公布。
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南方两倍做多SK海力士涨超15%
9 月 7 日，据 Bitget 行情数据，南方两倍做多 SK 海力士大涨 15.67%，南方两倍做多三星电子涨 10.52%。
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9 月 7 日，据 Bitget 行情数据，南方两倍做多 SK 海力士大涨 15.67%，南方两倍做多三星电子涨 10.52%。
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LoopX升到1.0：一个页面管Codex、Claude Code等Agent长任务
开源项目 LoopX 发布 1.0。它装在 Codex、Claude Code、Cursor 等 Agent 上层，把原本分散在不同会话里的长期任务统一收进一个工作台。
用户可以在一个页面看到所有已接入 LoopX 的任务。哪些正在执行、哪些等你确认、哪些在持续监控、哪些已经排期，都会集中显示。进入单个项目后，还能继续查看不同 Agent 的待办、完成记录、文件和运行状态。
这个工作台可以直接在浏览器打开，也提供 macOS 和 Windows 桌面版。两种入口共用同一套本地服务和任务状态。它不会自动读取电脑上所有 Agent，会显示的是已经注册并接入 LoopX 的 Agent 和任务。
多个 Agent 也可以一起完成同一个目标。它们能分别认领任务、并行工作和相互接力。比如一个 Agent 做完后留下后续任务，下一个 Agent 再接着做。这里的协作靠共享任务和状态完成，并不是让多个 Agent 在一个聊天室里自由对话。
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开源项目 LoopX 发布 1.0。它装在 Codex、Claude Code、Cursor 等 Agent 上层，把原本分散在不同会话里的长期任务统一收进一个工作台。
用户可以在一个页面看到所有已接入 LoopX 的任务。哪些正在执行、哪些等你确认、哪些在持续监控、哪些已经排期，都会集中显示。进入单个项目后，还能继续查看不同 Agent 的待办、完成记录、文件和运行状态。
这个工作台可以直接在浏览器打开，也提供 macOS 和 Windows 桌面版。两种入口共用同一套本地服务和任务状态。它不会自动读取电脑上所有 Agent，会显示的是已经注册并接入 LoopX 的 Agent 和任务。
多个 Agent 也可以一起完成同一个目标。它们能分别认领任务、并行工作和相互接力。比如一个 Agent 做完后留下后续任务，下一个 Agent 再接着做。这里的协作靠共享任务和状态完成，并不是让多个 Agent 在一个聊天室里自由对话。
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❤2👍1
Codex重置卡疑似缩水50%？Tibo：和正常额度一样
OpenAI 最近因为 GPT-6 Astra 分批上线，给晚用到的 Plus、Pro 和 Business 用户发了 Codex 额度重置卡。
但有用户发现，用卡后的额度似乎掉得特别快。他对比了重置前后各消耗 14% 周额度的记录。重置前用了约 1.14 亿输入 token、738 次模型响应；重置后只有 6360 万 token、489 次响应。据此，他推算重置卡实际只有正常周额度的一半。
不过这组数据并非严格对照。重置前后都主要跑 Astra，但推理档位和 Agent 使用方式并不一样。Codex 负责人 Tibo 随后直接否认，称重置前后的可用额度没有区别。
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OpenAI 最近因为 GPT-6 Astra 分批上线，给晚用到的 Plus、Pro 和 Business 用户发了 Codex 额度重置卡。
但有用户发现，用卡后的额度似乎掉得特别快。他对比了重置前后各消耗 14% 周额度的记录。重置前用了约 1.14 亿输入 token、738 次模型响应；重置后只有 6360 万 token、489 次响应。据此，他推算重置卡实际只有正常周额度的一半。
不过这组数据并非严格对照。重置前后都主要跑 Astra，但推理档位和 Agent 使用方式并不一样。Codex 负责人 Tibo 随后直接否认，称重置前后的可用额度没有区别。
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💩1
分析：2026年二季度DRAM产业营收环比大增59.5%，AI需求增长仍快于供给扩张
9 月 7 日，TrendForce 集邦咨询发布最新存储器产业研究，2026 年第二季度受一般型 DRAM（Conventional DRAM）合约价格显著上涨推动，整体 DRAM 产业营收环比增长 59.5%，达到约 1547.3 亿美元。
需求方面，随着 LLM 模型训练和 AI 推理持续刺激 AI 服务器需求，HBM3e、LPDDR5X 及高容量 RDIMM 出货量同步增长；Agentic AI 应用进一步带动不同容量规格 RDIMM 的采购需求。
供给方面，TrendForce 表示，DRAM 原厂库存目前处于低位，新增产能优先供应服务器市场，导致第二季度 DRAM 整体位元出货量仅小幅增长，供给扩张速度仍低于 AI 等应用带来的需求增长。
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9 月 7 日，TrendForce 集邦咨询发布最新存储器产业研究，2026 年第二季度受一般型 DRAM（Conventional DRAM）合约价格显著上涨推动，整体 DRAM 产业营收环比增长 59.5%，达到约 1547.3 亿美元。
需求方面，随着 LLM 模型训练和 AI 推理持续刺激 AI 服务器需求，HBM3e、LPDDR5X 及高容量 RDIMM 出货量同步增长；Agentic AI 应用进一步带动不同容量规格 RDIMM 的采购需求。
供给方面，TrendForce 表示，DRAM 原厂库存目前处于低位，新增产能优先供应服务器市场，导致第二季度 DRAM 整体位元出货量仅小幅增长，供给扩张速度仍低于 AI 等应用带来的需求增长。
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10万张Blackwell训出GPT-6 Astra，中国大模型算力差在哪？
英伟达 CEO 黄仁勋今早披露，GPT-6 Astra 训练用了约 10 万张以上 Grace Blackwell GPU，通过 NVLink72 组成高速互联集群。他还称下一批有 40 万张 GPU 上线，但没有说明具体型号和归属。
拿 Astra 当基准，中国头部模型公司的公开算力仍有明显差距。字节目前最接近，它今年通过马来西亚接入约 3.6 万张 B200。这批芯片和 Astra 使用的 GB200 同属 Blackwell 一代，但算力部署在海外。字节今年公开介绍中国境内集群时，主要使用的仍是 Hopper 架构的中国特供版 H20 和 H800。
Kimi 最近被曝通过阿里获得约 2 万张 Hopper GPU。Bloomberg 信源称具体为 H200，但阿里否认了 H200 这一型号说法。H200 属于上一代 Hopper；B200 已升级到 Blackwell。GB200 则进一步把 Grace CPU 和 Blackwell GPU 组合起来，NVL72 能把 72 张 GPU 放进同一个高速互联域。
DeepSeek 没有公布 V4 的完整训练硬件。流出的梁文锋投资者交流会转写稿称，公司 5 月约有 2 万张 H 等效算力，大部分刚刚到货，接下来采购「基本都是英伟达」。华为给 DeepSeek 的 950 产能约 1.6 万张。梁文锋称这批国产卡约相当于 4000 张 Nvidia B 系列，只够当前一代模型训练。
而 Astra 用的 Blackwell 也已经不是 Nvidia 最新一代。Vera Rubin 已进入全面量产。NVIDIA 估算，Rubin 训练大型 MoE 模型所需 GPU 数量可降到 Blackwell 的四分之一。
公开资料里，还没有中国公司披露过 10 万张同代先进 GPU 用于一次模型训练的案例。所以中美 AI 公司现在公开可见的差距，已经不单纯是卡的数量。真正拉开差距的，是先进芯片的数量，以及单次训练能集中调动的规模。
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英伟达 CEO 黄仁勋今早披露，GPT-6 Astra 训练用了约 10 万张以上 Grace Blackwell GPU，通过 NVLink72 组成高速互联集群。他还称下一批有 40 万张 GPU 上线，但没有说明具体型号和归属。
拿 Astra 当基准，中国头部模型公司的公开算力仍有明显差距。字节目前最接近，它今年通过马来西亚接入约 3.6 万张 B200。这批芯片和 Astra 使用的 GB200 同属 Blackwell 一代，但算力部署在海外。字节今年公开介绍中国境内集群时，主要使用的仍是 Hopper 架构的中国特供版 H20 和 H800。
Kimi 最近被曝通过阿里获得约 2 万张 Hopper GPU。Bloomberg 信源称具体为 H200，但阿里否认了 H200 这一型号说法。H200 属于上一代 Hopper；B200 已升级到 Blackwell。GB200 则进一步把 Grace CPU 和 Blackwell GPU 组合起来，NVL72 能把 72 张 GPU 放进同一个高速互联域。
DeepSeek 没有公布 V4 的完整训练硬件。流出的梁文锋投资者交流会转写稿称，公司 5 月约有 2 万张 H 等效算力，大部分刚刚到货，接下来采购「基本都是英伟达」。华为给 DeepSeek 的 950 产能约 1.6 万张。梁文锋称这批国产卡约相当于 4000 张 Nvidia B 系列，只够当前一代模型训练。
而 Astra 用的 Blackwell 也已经不是 Nvidia 最新一代。Vera Rubin 已进入全面量产。NVIDIA 估算，Rubin 训练大型 MoE 模型所需 GPU 数量可降到 Blackwell 的四分之一。
公开资料里，还没有中国公司披露过 10 万张同代先进 GPU 用于一次模型训练的案例。所以中美 AI 公司现在公开可见的差距，已经不单纯是卡的数量。真正拉开差距的，是先进芯片的数量，以及单次训练能集中调动的规模。
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Anthropic 11个月狂签5170亿美元算力，但规模仍可能低于OpenAI
The Information 统计发现，Anthropic 过去 11 个月新签下至少 14.8GW 算力，未来几年可以陆续使用。按目前公开合同估算，潜在总成本最高达到 5170 亿美元，大部分支出会发生在未来十年。加上去年 10 月前已经锁定的 1–2GW，Anthropic 已签下的算力总规模约 16GW。
这轮扩张主要是被 Claude 的需求推着走。今年 Claude Code 和 Cowork 增长超出 Anthropic 预期，公司开始集中抢算力。Amazon 新协议最高提供 5GW，Google 和 Broadcom 再提供 5GW；Microsoft 和 NVIDIA 最高约 1GW。Anthropic 还租下 SpaceX Colossus 1 全部算力，一次拿到超过 22 万张 NVIDIA GPU，包括 H100、H200 和 GB200。
但这么大的投入，Anthropic 的算力规划仍可能低于 OpenAI。Anthropic 已锁定约 16GW，其中不少合同延续到 2030 年后；OpenAI 向投资者给出的目标是 2030 年达到 30GW，并预计到 2030 年累计投入约 7500 亿美元算力。
5170 亿美元是 The Information 按现有云服务、芯片和数据中心合同估出的潜在最高成本。部分算力可能延期甚至不用，一些合同还允许提前取消。
信源
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The Information 统计发现，Anthropic 过去 11 个月新签下至少 14.8GW 算力，未来几年可以陆续使用。按目前公开合同估算，潜在总成本最高达到 5170 亿美元，大部分支出会发生在未来十年。加上去年 10 月前已经锁定的 1–2GW，Anthropic 已签下的算力总规模约 16GW。
这轮扩张主要是被 Claude 的需求推着走。今年 Claude Code 和 Cowork 增长超出 Anthropic 预期，公司开始集中抢算力。Amazon 新协议最高提供 5GW，Google 和 Broadcom 再提供 5GW；Microsoft 和 NVIDIA 最高约 1GW。Anthropic 还租下 SpaceX Colossus 1 全部算力，一次拿到超过 22 万张 NVIDIA GPU，包括 H100、H200 和 GB200。
但这么大的投入，Anthropic 的算力规划仍可能低于 OpenAI。Anthropic 已锁定约 16GW，其中不少合同延续到 2030 年后；OpenAI 向投资者给出的目标是 2030 年达到 30GW，并预计到 2030 年累计投入约 7500 亿美元算力。
5170 亿美元是 The Information 按现有云服务、芯片和数据中心合同估出的潜在最高成本。部分算力可能延期甚至不用，一些合同还允许提前取消。
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a16z这波AI押对了：Cursor、OpenRouter两笔投资价值超80亿美元
a16z 的 AI 基础设施团队 5 天内接连押中两笔收购：Cursor 被 SpaceX 收购，Stripe 宣布收购 OpenRouter。《The Information》称，这两笔投资对应的 a16z 持股价值合计已超过 80 亿美元。
其中 Cursor 的回报最夸张。2024 年，a16z 参与了 Cursor 的 6000 万美元 A 轮，当时公司估值只有 4 亿美元。如今 SpaceX 以 600 亿美元收购 Cursor。彭博此前称，a16z 是 Cursor 最大的外部股东，持股约 10%，按收购价计算价值约 60 亿美元。
回报速度也很少见。a16z 2024 年才成立首只 12.5 亿美元基础设施专项基金。《The Information》称，Cursor 和 OpenRouter 两笔交易已经足以让相关基金返还 LP（基金出资人）的全部本金，还能额外分钱。VC 基金通常按十年周期看回报。
a16z 接下来准备继续押 AI 基础设施。今年它又募了 17 亿美元基础设施基金，最近还新筹 11 亿美元专门投 AI 硬件。AI 基础设施负责人 Martin Casado 称，几年前他接触的创业项目里只有约 5% 做硬件，现在已经接近 20%。
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a16z 的 AI 基础设施团队 5 天内接连押中两笔收购：Cursor 被 SpaceX 收购，Stripe 宣布收购 OpenRouter。《The Information》称，这两笔投资对应的 a16z 持股价值合计已超过 80 亿美元。
其中 Cursor 的回报最夸张。2024 年，a16z 参与了 Cursor 的 6000 万美元 A 轮，当时公司估值只有 4 亿美元。如今 SpaceX 以 600 亿美元收购 Cursor。彭博此前称，a16z 是 Cursor 最大的外部股东，持股约 10%，按收购价计算价值约 60 亿美元。
回报速度也很少见。a16z 2024 年才成立首只 12.5 亿美元基础设施专项基金。《The Information》称，Cursor 和 OpenRouter 两笔交易已经足以让相关基金返还 LP（基金出资人）的全部本金，还能额外分钱。VC 基金通常按十年周期看回报。
a16z 接下来准备继续押 AI 基础设施。今年它又募了 17 亿美元基础设施基金，最近还新筹 11 亿美元专门投 AI 硬件。AI 基础设施负责人 Martin Casado 称，几年前他接触的创业项目里只有约 5% 做硬件，现在已经接近 20%。
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谷歌澄清Antigravity封号不会连Google账号一起封
谷歌修改了 Antigravity 服务条款。用 OpenClaw 等第三方工具通过 Antigravity OAuth 接入，依然属于违规；但新版已经明确，这类违规可能被暂停或终止的是 Antigravity 和/或 Gemini CLI 账号，不是整个 Google 账号。
此前条款只写「your account」，处罚范围容易让人误解为连带整个 Google 账号。这轮争议由知名开发者、T3 Code 创始人 Theo Browne 和《The Pragmatic Engineer》作者 Gergely Orosz 带起来。两人都警告，拿 Gemini 订阅去第三方工具里用，可能导致整个 Google 账号被封。Antigravity 负责人 Varun Mohan 随后回应，这个说法不对，是条款写得不清楚，并承诺修改。现在新版条款明确了处罚的边界。
不过核心限制一点没松。谷歌 FAQ 仍明确禁止 Claude Code、OpenClaw、OpenCode 等第三方工具使用 Antigravity 登录。想在第三方 coding agent 里调用 Gemini，官方建议改用 Vertex AI 或 AI Studio API Key。事实上，今年 2 月谷歌就曾因此大规模封禁，后来重置了首轮封禁并增加申诉流程。
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谷歌修改了 Antigravity 服务条款。用 OpenClaw 等第三方工具通过 Antigravity OAuth 接入，依然属于违规；但新版已经明确，这类违规可能被暂停或终止的是 Antigravity 和/或 Gemini CLI 账号，不是整个 Google 账号。
此前条款只写「your account」，处罚范围容易让人误解为连带整个 Google 账号。这轮争议由知名开发者、T3 Code 创始人 Theo Browne 和《The Pragmatic Engineer》作者 Gergely Orosz 带起来。两人都警告，拿 Gemini 订阅去第三方工具里用，可能导致整个 Google 账号被封。Antigravity 负责人 Varun Mohan 随后回应，这个说法不对，是条款写得不清楚，并承诺修改。现在新版条款明确了处罚的边界。
不过核心限制一点没松。谷歌 FAQ 仍明确禁止 Claude Code、OpenClaw、OpenCode 等第三方工具使用 Antigravity 登录。想在第三方 coding agent 里调用 Gemini，官方建议改用 Vertex AI 或 AI Studio API Key。事实上，今年 2 月谷歌就曾因此大规模封禁，后来重置了首轮封禁并增加申诉流程。
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华为30B端侧MoE正式落地Mate XT 2
华为正式把一款总参数 30B、激活参数 2B 的端侧 MoE 大模型落地新一代三折叠手机 Mate XT 2。华为称，这是「行业首个端侧 MoE 全模态大模型」。模型运行在新发布的麒麟 9050 Pro 上，由达芬奇架构 NPU 提供端侧算力。
这套 30B/2B 端侧模型其实早在 6 月就已经预告。华为当时称，它针对麒麟芯片专门优化，并通过专家预测等技术降低内存占用、提高推理吞吐，计划秋季进入麒麟芯片和手机。
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华为正式把一款总参数 30B、激活参数 2B 的端侧 MoE 大模型落地新一代三折叠手机 Mate XT 2。华为称，这是「行业首个端侧 MoE 全模态大模型」。模型运行在新发布的麒麟 9050 Pro 上，由达芬奇架构 NPU 提供端侧算力。
这套 30B/2B 端侧模型其实早在 6 月就已经预告。华为当时称，它针对麒麟芯片专门优化，并通过专家预测等技术降低内存占用、提高推理吞吐，计划秋季进入麒麟芯片和手机。
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Serenity：AI算力需求下激光器厂商或具备更大扩张空间，Lumentum案例值得关注
9 月 7 日，Serenity 发文表示，此前基于 Sivers（SIVE）每年 1 亿颗 CW DFB 激光器产能目标进行的收入测算仅是示意性模型，而其看好激光器公司的更重要原因在于，这类企业并不局限于单一激光器产品，可以进一步向数据中心光通信的其他环节扩张。
Serenity 以 Lumentum（LITE）为例称，其此前收购 Cloud Light（主要涉及可插拔光模块）后，能够将数据中心内的潜在服务市场扩大至此前的 5 倍以上；Lumentum 的 OFC 演示材料还显示，基于 UHP 激光芯片的 ELS 业务可带来约 2 倍的 TAM 扩张机会。
他同时指出，仅一家 UHP 激光晶圆厂的激光器业务，预计产能爬坡后年收入规模就可达到约 50 亿美元。结合 AAOI 提到的 CPO 激光器约 55%-65% 毛利率，激光器本身已经具备较高盈利能力。Serenity 认为，即使行业持续扩产，激光器市场仍可能存在供需缺口。
此外，随着 NPO、CPO 以及 1.6T 可插拔光模块等多个技术周期重叠，激光器厂商有望持续进入新的产品市场。因此，相较于长期停留在单一供应链层级的公司，Serenity 认为市场可能应给予激光器企业更高的估值溢价。
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9 月 7 日，Serenity 发文表示，此前基于 Sivers（SIVE）每年 1 亿颗 CW DFB 激光器产能目标进行的收入测算仅是示意性模型，而其看好激光器公司的更重要原因在于，这类企业并不局限于单一激光器产品，可以进一步向数据中心光通信的其他环节扩张。
Serenity 以 Lumentum（LITE）为例称，其此前收购 Cloud Light（主要涉及可插拔光模块）后，能够将数据中心内的潜在服务市场扩大至此前的 5 倍以上；Lumentum 的 OFC 演示材料还显示，基于 UHP 激光芯片的 ELS 业务可带来约 2 倍的 TAM 扩张机会。
他同时指出，仅一家 UHP 激光晶圆厂的激光器业务，预计产能爬坡后年收入规模就可达到约 50 亿美元。结合 AAOI 提到的 CPO 激光器约 55%-65% 毛利率，激光器本身已经具备较高盈利能力。Serenity 认为，即使行业持续扩产，激光器市场仍可能存在供需缺口。
此外，随着 NPO、CPO 以及 1.6T 可插拔光模块等多个技术周期重叠，激光器厂商有望持续进入新的产品市场。因此，相较于长期停留在单一供应链层级的公司，Serenity 认为市场可能应给予激光器企业更高的估值溢价。
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Hy4 preview优化「想太多」：复杂任务轮次和Token消耗双降
腾讯混元和 WorkBuddy 给 Hy4 preview 做了一轮专项优化，已经在 WorkBuddy 全量上线。官方称，这次主要针对复杂任务里的长思考和过度自我验证，在不损失任务效果的前提下，显著减少任务轮次和输入、输出 token 消耗。
Hy4 preview 是腾讯 8 月底发布的开源旗舰 MoE，总参数 770B、激活参数 49B，支持 1M 上下文，重点面向代码、办公和科研等长任务。腾讯发布时就主动把「复杂任务长思考、过度自我验证」列为已知问题。
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腾讯混元和 WorkBuddy 给 Hy4 preview 做了一轮专项优化，已经在 WorkBuddy 全量上线。官方称，这次主要针对复杂任务里的长思考和过度自我验证，在不损失任务效果的前提下，显著减少任务轮次和输入、输出 token 消耗。
Hy4 preview 是腾讯 8 月底发布的开源旗舰 MoE，总参数 770B、激活参数 49B，支持 1M 上下文，重点面向代码、办公和科研等长任务。腾讯发布时就主动把「复杂任务长思考、过度自我验证」列为已知问题。
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腾讯开源TeamAI：用一个Git仓库统一Claude Code、Codex等Agent配置
腾讯开源了 TeamAI CLI，把 Claude Code、Codex、Cursor、WorkBuddy 等不同 Agent 的 Skills、Rules、Hooks、MCP 配置统一放进一个 Git 仓库管理。同一套配置可以自动写入不同 Agent 各自的目录和原生格式，每次启动会话还能自动拉取最新版本。
它也把团队经验接进了这套流程。开发者踩坑后的经验可以沉淀进知识库，后续由 Agent 自动检索复用；团队成员修改 Skill 或 Rule 后，可以继续走 Git 的 MR 审核，合并后再同步给其他人。
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腾讯开源了 TeamAI CLI，把 Claude Code、Codex、Cursor、WorkBuddy 等不同 Agent 的 Skills、Rules、Hooks、MCP 配置统一放进一个 Git 仓库管理。同一套配置可以自动写入不同 Agent 各自的目录和原生格式，每次启动会话还能自动拉取最新版本。
它也把团队经验接进了这套流程。开发者踩坑后的经验可以沉淀进知识库，后续由 Agent 自动检索复用；团队成员修改 Skill 或 Rule 后，可以继续走 Git 的 MR 审核，合并后再同步给其他人。
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Codex远程控制现在可直接遥控Linux服务器
OpenAI 的 Codex 已经支持用手机直接控制 Linux 服务器上的 Agent。在服务器运行 codex remote-control start，再用 codex remote-control pair 生成临时配对码。手机打开 ChatGPT 的 Remote 页面输入配对码，就能连接这台机器。Codex 仍在服务器本地运行，手机负责查看任务、发新指令和处理审批。
这对 GPU 集群和无界面的 Linux 服务器尤其有用。研究者 Tanishq Mathew Abraham 就用它从手机管理 Slurm GPU 集群上的自动研究实验和训练任务。社区里也已经有人在 Ubuntu、Arch Linux 等环境跑通。
不过这个功能目前仍被 OpenAI 标成 Experimental。官方文档也还没完全跟上：Developer Commands 已经列出 CLI 配对方法，Remote Connections 主文档却仍写着手机配对需要从 Mac 或 Windows 桌面 App 发起。GitHub 上也还有 Linux 与 Android 配对失败、设备不显示等报告。
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OpenAI 的 Codex 已经支持用手机直接控制 Linux 服务器上的 Agent。在服务器运行 codex remote-control start，再用 codex remote-control pair 生成临时配对码。手机打开 ChatGPT 的 Remote 页面输入配对码，就能连接这台机器。Codex 仍在服务器本地运行，手机负责查看任务、发新指令和处理审批。
这对 GPU 集群和无界面的 Linux 服务器尤其有用。研究者 Tanishq Mathew Abraham 就用它从手机管理 Slurm GPU 集群上的自动研究实验和训练任务。社区里也已经有人在 Ubuntu、Arch Linux 等环境跑通。
不过这个功能目前仍被 OpenAI 标成 Experimental。官方文档也还没完全跟上：Developer Commands 已经列出 CLI 配对方法，Remote Connections 主文档却仍写着手机配对需要从 Mac 或 Windows 桌面 App 发起。GitHub 上也还有 Linux 与 Android 配对失败、设备不显示等报告。
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AlphaGo团队老将离开DeepMind创业：把AlphaGo式推理搬进机器人
谷歌 AlphaGo 团队老将 Thore Graepel 已离开 Google DeepMind，准备创业做机器人。方向是把「AlphaGo 式推理」带到物理世界，让机器人能在不确定环境中自己规划和行动。
Graepel 2015 年加入 DeepMind，参与 AlphaGo、AlphaZero 和 MuZero。2021 年转投 Altos Labs，2025 年又回到 DeepMind 的 Post-AGI 团队。新公司的名字、融资规模和联合创始人目前都没有公开。
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谷歌 AlphaGo 团队老将 Thore Graepel 已离开 Google DeepMind，准备创业做机器人。方向是把「AlphaGo 式推理」带到物理世界，让机器人能在不确定环境中自己规划和行动。
Graepel 2015 年加入 DeepMind，参与 AlphaGo、AlphaZero 和 MuZero。2021 年转投 Altos Labs，2025 年又回到 DeepMind 的 Post-AGI 团队。新公司的名字、融资规模和联合创始人目前都没有公开。
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