知乎豪掷15亿元成立AI子公司，AI布局从产品试水迈向独立业务载体
知乎近日成立北京智者探索科技有限公司，注册资本 15 亿元，法定代表人为知乎创始人周源。新公司由知乎境内核心运营主体北京智者天下科技有限公司全资持股，经营范围涵盖大数据服务、互联网数据服务、人工智能基础软件及应用软件开发等。
值得注意的是，15 亿元属于股东认缴的注册资本，并不等同于知乎已实际投入 15 亿元现金。目前智者探索的实缴金额、出资方式及具体业务规划尚未披露。
此次设立新公司正值知乎加速推进 AI 商业化。知乎已将 AI 业务拓展至 AI 搜索、品牌内容资产、专家数据解决方案及开发者工具等领域，但管理层此前表示，相关 AI 业务仍处于商业验证阶段，尚未形成稳定、规模化收入。
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知乎近日成立北京智者探索科技有限公司，注册资本 15 亿元，法定代表人为知乎创始人周源。新公司由知乎境内核心运营主体北京智者天下科技有限公司全资持股，经营范围涵盖大数据服务、互联网数据服务、人工智能基础软件及应用软件开发等。
值得注意的是，15 亿元属于股东认缴的注册资本，并不等同于知乎已实际投入 15 亿元现金。目前智者探索的实缴金额、出资方式及具体业务规划尚未披露。
此次设立新公司正值知乎加速推进 AI 商业化。知乎已将 AI 业务拓展至 AI 搜索、品牌内容资产、专家数据解决方案及开发者工具等领域，但管理层此前表示，相关 AI 业务仍处于商业验证阶段，尚未形成稳定、规模化收入。
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OpenAI Astra发布再点燃AI算力热情，存储芯片成新主线
OpenAI 最新旗舰模型 Astra 发布再度点燃市场对 AI 基础设施的热情，存储芯片成为率先受益的板块。美股半导体股上周五集体走强，美光科技涨超 6%、闪迪涨近 12%；周一亚洲市场延续涨势，SK 海力士涨约 8%、三星电子涨超 5%、铠侠涨约 10%。
机构认为，随着前沿 AI 模型能力持续提升，算力需求将进一步增长，存储和网络环节的瓶颈也可能加剧，HBM、DRAM 等有望重新成为 AI 基础设施交易的重要主线。高盛和摩根士丹利预计，2027 年全球 AI 资本支出将达到 1.3 万亿至 1.5 万亿美元，其中超过一半或将用于内存建设。
盛宝银行首席投资策略师 Charu Channa 表示，Astra 的发布进一步支持 AI 支出持续增长，前沿模型不断提升的算力需求将利好 SK 海力士、三星电子等存储芯片厂商。
随着 AI 模型越来越强，单纯关注 GPU 的「算力交易」正在向 HBM、DRAM 等「存储交易」扩散，存储芯片或成为新一轮 AI 基础设施投资的重要受益环节。
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OpenAI 最新旗舰模型 Astra 发布再度点燃市场对 AI 基础设施的热情，存储芯片成为率先受益的板块。美股半导体股上周五集体走强，美光科技涨超 6%、闪迪涨近 12%；周一亚洲市场延续涨势，SK 海力士涨约 8%、三星电子涨超 5%、铠侠涨约 10%。
机构认为，随着前沿 AI 模型能力持续提升，算力需求将进一步增长，存储和网络环节的瓶颈也可能加剧，HBM、DRAM 等有望重新成为 AI 基础设施交易的重要主线。高盛和摩根士丹利预计，2027 年全球 AI 资本支出将达到 1.3 万亿至 1.5 万亿美元，其中超过一半或将用于内存建设。
盛宝银行首席投资策略师 Charu Channa 表示，Astra 的发布进一步支持 AI 支出持续增长，前沿模型不断提升的算力需求将利好 SK 海力士、三星电子等存储芯片厂商。
随着 AI 模型越来越强，单纯关注 GPU 的「算力交易」正在向 HBM、DRAM 等「存储交易」扩散，存储芯片或成为新一轮 AI 基础设施投资的重要受益环节。
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消息称英特尔CPU将再涨价10%
供应链人士透露，因应整体成本飙升，英特尔 (INTC.O)PC CPU 过去 1 年来已陆续涨价，暂定 10 月上旬再涨 10%。在 PC 终端市场 2027 年预估小幅衰退的情况下，英特尔仍选择调高 CPU 价格，显见拉升毛利率为首要目标，过往杀价抢市占已不复见。
供应链分析，若英特尔将低毛利率设定为产品去留的重要门槛，势必有部分产品被迫退出。这些需求一旦释出，恐令联发科、高通等 Arm 阵营业者有机会切入。尤其在 IPC、边缘运算及 IoT 市场，Arm SoC 具备高整合度及低功耗优势。
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供应链人士透露，因应整体成本飙升，英特尔 (INTC.O)PC CPU 过去 1 年来已陆续涨价，暂定 10 月上旬再涨 10%。在 PC 终端市场 2027 年预估小幅衰退的情况下，英特尔仍选择调高 CPU 价格，显见拉升毛利率为首要目标，过往杀价抢市占已不复见。
供应链分析，若英特尔将低毛利率设定为产品去留的重要门槛，势必有部分产品被迫退出。这些需求一旦释出，恐令联发科、高通等 Arm 阵营业者有机会切入。尤其在 IPC、边缘运算及 IoT 市场，Arm SoC 具备高整合度及低功耗优势。
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张一鸣亲自盯字节世界模型：Seedance底座实时生成可交互世界
彭博援引知情人士称，字节跳动正在开发一款实时空间视频模型，最快 10 月发布，由创始人张一鸣亲自督导。模型建立在 Seedance 之上，目标是边生成边响应用户的声音和动作，实时形成可交互的虚拟世界。
这套模型计划与 Pico 头显结合。知情人士称，它可在云端以约 20 帧/秒生成内容，延迟约 0.05 秒。把主要计算放到云端，可以降低头显本身的算力要求。除了 VR，字节还准备把它用于直播、短剧和游戏。
这并不是字节突然转向世界模型。36 氪今年 6 月就披露，世界模型是字节 2026 年 AI 四大重点之一，目标年底前至少发布一版，对标 Google Genie 3。Genie 3 已能以 20–24 帧/秒生成 720p 可交互世界，并连续运行数分钟。
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彭博援引知情人士称，字节跳动正在开发一款实时空间视频模型，最快 10 月发布，由创始人张一鸣亲自督导。模型建立在 Seedance 之上，目标是边生成边响应用户的声音和动作，实时形成可交互的虚拟世界。
这套模型计划与 Pico 头显结合。知情人士称，它可在云端以约 20 帧/秒生成内容，延迟约 0.05 秒。把主要计算放到云端，可以降低头显本身的算力要求。除了 VR，字节还准备把它用于直播、短剧和游戏。
这并不是字节突然转向世界模型。36 氪今年 6 月就披露，世界模型是字节 2026 年 AI 四大重点之一，目标年底前至少发布一版，对标 Google Genie 3。Genie 3 已能以 20–24 帧/秒生成 720p 可交互世界，并连续运行数分钟。
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Astra太烧额度，OpenAI给所有付费用户再重置一轮
OpenAI 已经给所有付费订阅统一重置一次使用额度。核心产品负责人 Tibo Sottiaux 称，目的是让已经把额度用光的用户继续跑 GPT-6 Astra。
Astra 上线后，社区一直在抱怨额度消耗太快。有 Plus 用户称，Astra 跑半小时左右就能耗掉整周额度；也有人报告单个任务就撞上 5 小时限制。Tibo 前一天刚把重度场景的订阅额度消耗最多压低到原来的约 1/3 至 1/4，现在又直接补了一次全局重置。
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OpenAI 已经给所有付费订阅统一重置一次使用额度。核心产品负责人 Tibo Sottiaux 称，目的是让已经把额度用光的用户继续跑 GPT-6 Astra。
Astra 上线后，社区一直在抱怨额度消耗太快。有 Plus 用户称，Astra 跑半小时左右就能耗掉整周额度；也有人报告单个任务就撞上 5 小时限制。Tibo 前一天刚把重度场景的订阅额度消耗最多压低到原来的约 1/3 至 1/4，现在又直接补了一次全局重置。
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DeepSeek再招约150名后端，重点补Agent基础设施
DeepSeek 新开放约 150 个社招名额，集中在服务端开发工程师和 Agent 弹性计算研发工程师两个岗位。这批人主要负责大模型研究平台、Agent 框架、研发基建、API、线上服务、数据工程，以及 Agent 的底层运行环境。
DeepSeek Harness 团队负责人崔添翼解释，数据、机器和容器、训练任务、评测任务、Agent 环境、用户和请求量都在快速增加。原有后端系统逐渐无法满足未来规模，需要大量工程师继续升级、维护和重写。
其中一个重点是 DSec，也就是 DeepSeek 给 Agent 搭的弹性计算平台。Agent 执行代码、调用工具时，可以在这里批量获得相互隔离的运行环境。DeepSeek-V4 技术报告显示，单个 DSec 集群已经能同时运行数十万个沙箱。新岗位还要继续优化操作系统、虚拟机、网络、存储和调度等底层系统。
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DeepSeek 新开放约 150 个社招名额，集中在服务端开发工程师和 Agent 弹性计算研发工程师两个岗位。这批人主要负责大模型研究平台、Agent 框架、研发基建、API、线上服务、数据工程，以及 Agent 的底层运行环境。
DeepSeek Harness 团队负责人崔添翼解释，数据、机器和容器、训练任务、评测任务、Agent 环境、用户和请求量都在快速增加。原有后端系统逐渐无法满足未来规模，需要大量工程师继续升级、维护和重写。
其中一个重点是 DSec，也就是 DeepSeek 给 Agent 搭的弹性计算平台。Agent 执行代码、调用工具时，可以在这里批量获得相互隔离的运行环境。DeepSeek-V4 技术报告显示，单个 DSec 集群已经能同时运行数十万个沙箱。新岗位还要继续优化操作系统、虚拟机、网络、存储和调度等底层系统。
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Anthropic放弃以60亿美元收购AI初创公司Decart
据彭博社报道，知情人士透露，Anthropic 已决定不再推进对人工智能初创公司 Decart AI 的收购。Anthropic 此前曾研究相关交易并对 Decart 进行尽职调查，但最终选择退出，双方未来仍可能探索其他合作机会。
Anthropic 和 Decart 的代表均拒绝置评。彭博社此前报道称，Claude 开发商 Anthropic 曾商谈以约 60 亿美元收购 Decart，但交易尚未最终敲定。
Decart 主要开发提升芯片运行效率的软件，以降低人工智能模型的训练及运行成本。Anthropic 较少进行大型收购，目前正持续投入算力以开发新产品、服务客户，并为备受关注的上市计划做准备。
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据彭博社报道，知情人士透露，Anthropic 已决定不再推进对人工智能初创公司 Decart AI 的收购。Anthropic 此前曾研究相关交易并对 Decart 进行尽职调查，但最终选择退出，双方未来仍可能探索其他合作机会。
Anthropic 和 Decart 的代表均拒绝置评。彭博社此前报道称，Claude 开发商 Anthropic 曾商谈以约 60 亿美元收购 Decart，但交易尚未最终敲定。
Decart 主要开发提升芯片运行效率的软件，以降低人工智能模型的训练及运行成本。Anthropic 较少进行大型收购，目前正持续投入算力以开发新产品、服务客户，并为备受关注的上市计划做准备。
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GPT-6 Astra自己打通《传送门》，折算成本571美元
独立开发者 cozyblaze 把 GPT-6 Astra 接进了 Valve 的 3D 解谜游戏《传送门》。开局他只给了一条指令：自己一路玩到片尾字幕，而且不许联网查攻略。Astra 最终成功通关，全程约 23 小时 43 分钟，累计消耗约 4.35 亿 token，按 API 价格折算约 571 美元。
Astra 玩游戏的方式和人不太一样。它思考时游戏会暂停，然后查看当前画面、角色位置和视角，决定下一步怎么走、往哪看、在哪里开传送门，再让游戏继续运行。途中 OpenAI 的服务出现过容量问题，作者手动恢复了任务，后来还切到速度更快的 Fast 模式。但公开日志显示，从开局到片尾字幕出现，作者没有再给它任何游戏提示。
不过这不是一个严格的 benchmark。《传送门》已经发布近 20 年，网上有大量攻略和视频，即使实验禁止 Astra 主动联网查攻略，也无法排除相关游戏知识已经进入训练数据。真正有意思的是，AI 已经能把一个持续近一天、需要不断观察和操作 3D 环境的任务一直做完。
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独立开发者 cozyblaze 把 GPT-6 Astra 接进了 Valve 的 3D 解谜游戏《传送门》。开局他只给了一条指令：自己一路玩到片尾字幕，而且不许联网查攻略。Astra 最终成功通关，全程约 23 小时 43 分钟，累计消耗约 4.35 亿 token，按 API 价格折算约 571 美元。
Astra 玩游戏的方式和人不太一样。它思考时游戏会暂停，然后查看当前画面、角色位置和视角，决定下一步怎么走、往哪看、在哪里开传送门，再让游戏继续运行。途中 OpenAI 的服务出现过容量问题，作者手动恢复了任务，后来还切到速度更快的 Fast 模式。但公开日志显示，从开局到片尾字幕出现，作者没有再给它任何游戏提示。
不过这不是一个严格的 benchmark。《传送门》已经发布近 20 年，网上有大量攻略和视频，即使实验禁止 Astra 主动联网查攻略，也无法排除相关游戏知识已经进入训练数据。真正有意思的是，AI 已经能把一个持续近一天、需要不断观察和操作 3D 环境的任务一直做完。
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H100租金一个月涨22%，黄仁勋：GPU是会赚钱的资产
英伟达 CEO 黄仁勋转发算力市场 Ornn 的数据。Ornn 称，H100 已经是一款推出多年的训练 GPU，但过去一个月租金反而上涨 22%，最新达到每块每小时 3.28 美元。黄仁勋借此强调，英伟达算力可以持续出租赚钱，是一种能产生收入的资产。
Ornn 的 H100 指数根据实际租赁成交价格计算。其 9 月 7 日的日结算价为每小时 3.17 美元，Ornn 随后展示的最新价格进一步升至 3.28 美元。
这组数据正好支撑了黄仁勋最近反复强调的「算力耐用」逻辑。英伟达在最新财报会上也称，GPU 可以在不同客户和工作负载之间重新部署。
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英伟达 CEO 黄仁勋转发算力市场 Ornn 的数据。Ornn 称，H100 已经是一款推出多年的训练 GPU，但过去一个月租金反而上涨 22%，最新达到每块每小时 3.28 美元。黄仁勋借此强调，英伟达算力可以持续出租赚钱，是一种能产生收入的资产。
Ornn 的 H100 指数根据实际租赁成交价格计算。其 9 月 7 日的日结算价为每小时 3.17 美元，Ornn 随后展示的最新价格进一步升至 3.28 美元。
这组数据正好支撑了黄仁勋最近反复强调的「算力耐用」逻辑。英伟达在最新财报会上也称，GPU 可以在不同客户和工作负载之间重新部署。
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顶着美国警告，马来西亚考虑用华为910C建主权AI
马来西亚正认真考虑用华为 Ascend 910C，建设价值 20 亿林吉特（约 4.94 亿美元）的主权 AI 基础设施。这个项目要把政府、军事和情报等敏感数据留在国内。国有背景的马来西亚电讯已被选为主要运营方，但最终芯片方案还没有确定。
这次考虑的是 910C，不是更新的 Ascend 950，后者目前产量仍有限。美国去年已经警告，使用包括 910C 在内的部分华为 Ascend 芯片，可能触犯美国出口管制。马来西亚政府还在考虑重新招标，让英伟达等美国厂商直接竞争。
这已经是马来西亚第二次碰华为 AI 芯片。去年 5 月，副通信部长曾宣布要部署 3000 颗 Ascend，但一天后就撤回说法，政府随后澄清项目属于私人行为，与国家计划无关。如今华为重新进入的，却是政府正式投入 20 亿林吉特建设的主权 AI 项目。
如果最终采用华为，这将是首个已知由外国政府正式选择中国 AI 加速器的案例。华为也正在争取埃及政府的 AI 数据中心项目，中国 AI 芯片开始真正进入海外国家级基础设施竞争。
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马来西亚正认真考虑用华为 Ascend 910C，建设价值 20 亿林吉特（约 4.94 亿美元）的主权 AI 基础设施。这个项目要把政府、军事和情报等敏感数据留在国内。国有背景的马来西亚电讯已被选为主要运营方，但最终芯片方案还没有确定。
这次考虑的是 910C，不是更新的 Ascend 950，后者目前产量仍有限。美国去年已经警告，使用包括 910C 在内的部分华为 Ascend 芯片，可能触犯美国出口管制。马来西亚政府还在考虑重新招标，让英伟达等美国厂商直接竞争。
这已经是马来西亚第二次碰华为 AI 芯片。去年 5 月，副通信部长曾宣布要部署 3000 颗 Ascend，但一天后就撤回说法，政府随后澄清项目属于私人行为，与国家计划无关。如今华为重新进入的，却是政府正式投入 20 亿林吉特建设的主权 AI 项目。
如果最终采用华为，这将是首个已知由外国政府正式选择中国 AI 加速器的案例。华为也正在争取埃及政府的 AI 数据中心项目，中国 AI 芯片开始真正进入海外国家级基础设施竞争。
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Bloomberg.com
Malaysia Eyes Huawei Chips for AI Project Despite US Warning
Malaysia is leaning toward relying on Huawei Technologies Co.’s artificial intelligence chips to power its sovereign AI efforts, in what would be a major victory for Chinese AI technology in the face of strong opposition from President Donald Trump’s administration.
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FT：华为开始统筹国产光刻机，宇量昇DUV年底目标12台
华为正在更深地介入国产光刻机供应链。英国《金融时报》称，华为不仅投资相关设备和零部件公司，还在协调供应商、晶圆厂和整机厂商，推动国产 DUV（深紫外光刻机）进入实际产线。Bernstein 分析师直接把华为形容为中国 DUV 项目的「项目管理者」。
其中进展最快的是上海宇量昇。公司参与开发了国产先进 DUV，目前设备已经在中芯国际等晶圆厂和华为自己的产线上测试，计划今年底生产 12 台。现阶段主要先做较简单芯片，最终目标是用于先进 AI 芯片制造。
国产 DUV 目前还没有完全摆脱海外供应链。宇量昇使用的投影镜头仍来自德国 Zeiss，而高功率光源也是主要瓶颈。华为已经投资至期光子、科益虹源等公司，分别补国产镜头和光源。
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华为正在更深地介入国产光刻机供应链。英国《金融时报》称，华为不仅投资相关设备和零部件公司，还在协调供应商、晶圆厂和整机厂商，推动国产 DUV（深紫外光刻机）进入实际产线。Bernstein 分析师直接把华为形容为中国 DUV 项目的「项目管理者」。
其中进展最快的是上海宇量昇。公司参与开发了国产先进 DUV，目前设备已经在中芯国际等晶圆厂和华为自己的产线上测试，计划今年底生产 12 台。现阶段主要先做较简单芯片，最终目标是用于先进 AI 芯片制造。
国产 DUV 目前还没有完全摆脱海外供应链。宇量昇使用的投影镜头仍来自德国 Zeiss，而高功率光源也是主要瓶颈。华为已经投资至期光子、科益虹源等公司，分别补国产镜头和光源。
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MiniCPM5-2B正式开源：2B级模型拿下AA 4B以下第一
面壁智能联合 OpenBMB 开源社区正式开源新一代「小钢炮」MiniCPM5-2B。
这是一款面向手机、PC 等本地设备的 2B 级文本模型，原生支持约 128K 上下文。模型在 7 月已经亮相，这次正式放出权重，并同时开放训练数据、训练配方和 RL 体系。权重采用 Apache 2.0 许可。
Artificial Analysis 的独立评测中，MiniCPM5-2B 在 Intelligence Index v4.2 拿到 15 分，位列 4B 以下开放权重模型第一，领先第二名 Granite 4.2 3B 的 11 分。
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面壁智能联合 OpenBMB 开源社区正式开源新一代「小钢炮」MiniCPM5-2B。
这是一款面向手机、PC 等本地设备的 2B 级文本模型，原生支持约 128K 上下文。模型在 7 月已经亮相，这次正式放出权重，并同时开放训练数据、训练配方和 RL 体系。权重采用 Apache 2.0 许可。
Artificial Analysis 的独立评测中，MiniCPM5-2B 在 Intelligence Index v4.2 拿到 15 分，位列 4B 以下开放权重模型第一，领先第二名 Granite 4.2 3B 的 11 分。
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欧洲AI独苗Mistral融到30亿欧元，创欧洲科技公司股权融资纪录
法国 AI 公司 Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资，投后估值超过 210 亿欧元。这是欧洲科技公司迄今规模最大的股权融资。三星电子、Scaleup Europe Fund 和 PSG Equity 联合领投。
这笔钱主要会继续砸向算力和前沿模型研发。Mistral 还要扩建自己的 AI 基础设施。它主打「主权 AI」：企业可以下载开放权重模型，在自己的服务器上运行和定制，数据也能留在内部。
Mistral 去年 9 月完成 C 轮时，投后估值还是 117 亿欧元。不到一年，现在已经超过 210 亿欧元，涨幅接近 80%。目前 Mistral 称其业务覆盖 20 个国家，已有超过 125 家全球企业客户。
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法国 AI 公司 Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资，投后估值超过 210 亿欧元。这是欧洲科技公司迄今规模最大的股权融资。三星电子、Scaleup Europe Fund 和 PSG Equity 联合领投。
这笔钱主要会继续砸向算力和前沿模型研发。Mistral 还要扩建自己的 AI 基础设施。它主打「主权 AI」：企业可以下载开放权重模型，在自己的服务器上运行和定制，数据也能留在内部。
Mistral 去年 9 月完成 C 轮时，投后估值还是 117 亿欧元。不到一年，现在已经超过 210 亿欧元，涨幅接近 80%。目前 Mistral 称其业务覆盖 20 个国家，已有超过 125 家全球企业客户。
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阿里QoderWake 1.0：近10万个数字员工开始组队干活
阿里发布 QoderWake 1.0。这是一套把 Agent 配成「数字员工」，再放进企业真实工作流的工具。用户一句话描述岗位，系统就能生成角色草稿。目前内置前端、后端、产品经理、数据分析师、内容运营等 10 类岗位，也支持自己定义。
1.0 最大的变化是多个数字员工可以组队干活。不同 Waker 能进入同一个群组，系统按职责拆分任务，还能用协作 SOP 规定谁先做、谁执行、谁验收、什么时候必须找人确认。比如产品经理 Waker 写需求，开发 Waker 写 Spec、开发和单测，测试 Waker 再跑用例，失败后交回开发继续修改。
QoderWake 还能接入钉钉、飞书和企业微信。群聊里的讨论和确认过的口径可以继续用于后续任务。任务除了人工 @，也能由定时、业务事件和 API 自动触发；高风险操作则会先拦截并向人申请授权。
过去三个多月，官方称已有近 10 万个 Waker 被创建，共执行约 2000 万次有效任务，其中约一半由定时或事件自动触发。
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阿里发布 QoderWake 1.0。这是一套把 Agent 配成「数字员工」，再放进企业真实工作流的工具。用户一句话描述岗位，系统就能生成角色草稿。目前内置前端、后端、产品经理、数据分析师、内容运营等 10 类岗位，也支持自己定义。
1.0 最大的变化是多个数字员工可以组队干活。不同 Waker 能进入同一个群组，系统按职责拆分任务，还能用协作 SOP 规定谁先做、谁执行、谁验收、什么时候必须找人确认。比如产品经理 Waker 写需求，开发 Waker 写 Spec、开发和单测，测试 Waker 再跑用例，失败后交回开发继续修改。
QoderWake 还能接入钉钉、飞书和企业微信。群聊里的讨论和确认过的口径可以继续用于后续任务。任务除了人工 @，也能由定时、业务事件和 API 自动触发；高风险操作则会先拦截并向人申请授权。
过去三个多月，官方称已有近 10 万个 Waker 被创建，共执行约 2000 万次有效任务，其中约一半由定时或事件自动触发。
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中国计划到2030年将AI算力提升四倍
中国工信部发布《信息通信行业发展「十五五」规划》，把 2030 年全国智能算力目标定在 9800 EFLOPS。国家数据局最新数据显示，截至 7 月底，全国智算规模约为 2450 EFLOPS（FP16）。按这个口径计算，未来四年多还要再扩大约 4 倍。
规划还提出，有序部署万卡、十万卡及以上智算集群，面向不同场景建设推理算力，并加大国产算力芯片适配。目前全国已经建成 52 个万卡以上智算设施。工信部披露，6 月底智能算力规模为 2185 EFLOPS，同比增长 177%。
规划表格以 2025 年的 1590 EFLOPS 为基准，到 2030 年达到 9800 EFLOPS，相当于扩大到约 6.2 倍。同期整个信息通信行业的信息基础设施累计投资目标为 3.8 万亿元，这笔钱还包括通信网络等基础设施，并非全部用于 AI 算力。
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中国工信部发布《信息通信行业发展「十五五」规划》，把 2030 年全国智能算力目标定在 9800 EFLOPS。国家数据局最新数据显示，截至 7 月底，全国智算规模约为 2450 EFLOPS（FP16）。按这个口径计算，未来四年多还要再扩大约 4 倍。
规划还提出，有序部署万卡、十万卡及以上智算集群，面向不同场景建设推理算力，并加大国产算力芯片适配。目前全国已经建成 52 个万卡以上智算设施。工信部披露，6 月底智能算力规模为 2185 EFLOPS，同比增长 177%。
规划表格以 2025 年的 1590 EFLOPS 为基准，到 2030 年达到 9800 EFLOPS，相当于扩大到约 6.2 倍。同期整个信息通信行业的信息基础设施累计投资目标为 3.8 万亿元，这笔钱还包括通信网络等基础设施，并非全部用于 AI 算力。
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中国AI算力版图重画：过半新数据中心项目涌向北方和西北
中国新增 AI 算力正在明显向北方和西北地区集中。BloombergNEF 最新统计显示，全国在建和规划中的数据中心项目，已经有超过一半分布在北方和西北，包括内蒙古等地。按其预测，到 2028 年，这些地区将超过北京、上海等传统数据中心集中地，成为全国最大的算力供给区域。
到 2030 年，北方和西北预计将占全国已投运数据中心 IT 容量约三分之一。这些地区吸引数据中心，主要因为土地和电力更便宜，气候也更适合散热。DeepSeek、智谱等 AI 公司也正在这些地区建设大型数据中心。
不过并不是所有算力都会往西迁。模型训练、云存储等对延迟不敏感的任务更适合放到西部；自动驾驶等需要快速响应的任务，仍要靠近东部用户。
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中国新增 AI 算力正在明显向北方和西北地区集中。BloombergNEF 最新统计显示，全国在建和规划中的数据中心项目，已经有超过一半分布在北方和西北，包括内蒙古等地。按其预测，到 2028 年，这些地区将超过北京、上海等传统数据中心集中地，成为全国最大的算力供给区域。
到 2030 年，北方和西北预计将占全国已投运数据中心 IT 容量约三分之一。这些地区吸引数据中心，主要因为土地和电力更便宜，气候也更适合散热。DeepSeek、智谱等 AI 公司也正在这些地区建设大型数据中心。
不过并不是所有算力都会往西迁。模型训练、云存储等对延迟不敏感的任务更适合放到西部；自动驾驶等需要快速响应的任务，仍要靠近东部用户。
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小米新一代模型MiMo-X首次亮相：Pro、Flash两款模型开启内测
小米首次公布新一代 MiMo-X 系列，首批包括 MiMo-X-Pro-Preview 和 MiMo-X-Flash-Preview 两款模型。
目前公开的体验入口是新推出的 Xiaomi MiMo Desktop，获邀用户可限时、限量、免费使用。官方暂未公布两款模型的参数、上下文长度、基准成绩和 API 开放时间。
MiMo-X 面向复杂推理、多 Agent 协作、大型编程项目、Office、网页与交互设计、视频剪辑、3D 生成、音乐生成和电脑操控等专业工作场景。MiMo Desktop 可以直接读取文档、表格、图片、视频等素材，自动拆任务、调用工具和浏览器，并交付可继续编辑的 PPT、网页、App 等成果；大型任务还能拆给多个 Agent 协作。
小米三周前就在财报会上预告，首个 MiMo 桌面应用和新模型即将推出。这次两者一起进入预览测试。
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小米首次公布新一代 MiMo-X 系列，首批包括 MiMo-X-Pro-Preview 和 MiMo-X-Flash-Preview 两款模型。
目前公开的体验入口是新推出的 Xiaomi MiMo Desktop，获邀用户可限时、限量、免费使用。官方暂未公布两款模型的参数、上下文长度、基准成绩和 API 开放时间。
MiMo-X 面向复杂推理、多 Agent 协作、大型编程项目、Office、网页与交互设计、视频剪辑、3D 生成、音乐生成和电脑操控等专业工作场景。MiMo Desktop 可以直接读取文档、表格、图片、视频等素材，自动拆任务、调用工具和浏览器，并交付可继续编辑的 PPT、网页、App 等成果；大型任务还能拆给多个 Agent 协作。
小米三周前就在财报会上预告，首个 MiMo 桌面应用和新模型即将推出。这次两者一起进入预览测试。
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DeepSeek V4.1 Flash开始内测，改个模型ID就能直接用
DeepSeek 开始内测 V4.1 Flash 中间版本。官方微信群通知称，新模型换了新的模型架构，原生支持多模态，能力更强、速度更快、成本更低。当前计费与 V4 Flash 相同，单账号最多 20 并发。
用户已经可以直接调用。base_url 不用改，只需把原来的模型 ID 换成 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910。
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DeepSeek 开始内测 V4.1 Flash 中间版本。官方微信群通知称，新模型换了新的模型架构，原生支持多模态，能力更强、速度更快、成本更低。当前计费与 V4 Flash 相同，单账号最多 20 并发。
用户已经可以直接调用。base_url 不用改，只需把原来的模型 ID 换成 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910。
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Meta首席AI官Alexandr Wang驳斥SemiAnalysis「刷榜论」：老测试早已饱和
AI 研究机构 SemiAnalysis 点名 Gemini 3.8 Flash 和 Muse Spark 1.3，称它们是目前最明显的「benchmaxxed」模型之一，也就是针对公开评测优化得太狠。两款模型在 Terminal-Bench 2.1 分别拿到 89.4% 和 88.8%，已经接近 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1；换到刚发布不久的 Terminal-Bench 4.0，却只剩 19.1% 和 33.3%。Astra 和 Fable 5.1 分别还有 57.7% 和 55.8%。
SemiAnalysis 怀疑，问题出在公开测试越来越容易被针对性优化。Terminal-Bench 2.1 的任务全部公开，即使模型厂商不直接拿测试题训练，也可以购买与这些任务高度相似的强化学习环境数据。模型于是越来越擅长这套考试，却未必能泛化到新任务。不过 SemiAnalysis 没有拿出 Google 或 Meta 购买这类数据的直接证据。
Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 随后反驳，称这个论点「很蠢」。他举例，GPT-5.6 Sol 同样从 Terminal-Bench 2.1 的 88.8% 掉到 4.0 的 37.3%。他的解释是 2.1 已经饱和，无法再有效区分顶尖模型，而 4.0 远未饱和。Terminal-Bench 4.0 的确删除了 8 道饱和、已有公开解法或存在其他问题的任务，同时修改了 19 道题，并重新调整时间、CPU 和内存等资源限制。
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AI 研究机构 SemiAnalysis 点名 Gemini 3.8 Flash 和 Muse Spark 1.3，称它们是目前最明显的「benchmaxxed」模型之一，也就是针对公开评测优化得太狠。两款模型在 Terminal-Bench 2.1 分别拿到 89.4% 和 88.8%，已经接近 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1；换到刚发布不久的 Terminal-Bench 4.0，却只剩 19.1% 和 33.3%。Astra 和 Fable 5.1 分别还有 57.7% 和 55.8%。
SemiAnalysis 怀疑，问题出在公开测试越来越容易被针对性优化。Terminal-Bench 2.1 的任务全部公开，即使模型厂商不直接拿测试题训练，也可以购买与这些任务高度相似的强化学习环境数据。模型于是越来越擅长这套考试，却未必能泛化到新任务。不过 SemiAnalysis 没有拿出 Google 或 Meta 购买这类数据的直接证据。
Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 随后反驳，称这个论点「很蠢」。他举例，GPT-5.6 Sol 同样从 Terminal-Bench 2.1 的 88.8% 掉到 4.0 的 37.3%。他的解释是 2.1 已经饱和，无法再有效区分顶尖模型，而 4.0 远未饱和。Terminal-Bench 4.0 的确删除了 8 道饱和、已有公开解法或存在其他问题的任务，同时修改了 19 道题，并重新调整时间、CPU 和内存等资源限制。
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DeepSeek V4.1 Flash实测输出跑到420 Token/s
DeepSeek V4.1 Flash 首批实测显示，模型输出速度达到 420 Token/s，连续生成 7.1 万多个 Token 只用了不到 3 分钟。
作为参考，Artificial Analysis 当前测得 V4 Flash 0731 在 DeepSeek API 上的输出速度约为 128 Token/s。
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DeepSeek V4.1 Flash 首批实测显示，模型输出速度达到 420 Token/s，连续生成 7.1 万多个 Token 只用了不到 3 分钟。
作为参考，Artificial Analysis 当前测得 V4 Flash 0731 在 DeepSeek API 上的输出速度约为 128 Token/s。
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Herdr 0.9上线多机器管理：本地和远程Agent一起管
Herdr 发布 0.9.0，加入多机器管理。它可以理解成专门给 Coding Agent 用的 tmux：把 Claude Code、Codex、Cursor Agent CLI 等开在里面，统一挂后台、切换和查看状态。终端关掉、SSH 断开，Agent 也能继续跑。
现在一个 Herdr 客户端可以同时接入本机和多台 SSH 机器，把不同机器上的项目和 Agent 放进同一个侧边栏。哪个 Agent 正在工作、哪个在等审批或提问，都能直接看到并点进去继续操作。
目前这些 Agent 还不能跨机器互相调用或协作，跨机器 Agent 协作仍在后续计划中。
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Herdr 发布 0.9.0，加入多机器管理。它可以理解成专门给 Coding Agent 用的 tmux：把 Claude Code、Codex、Cursor Agent CLI 等开在里面，统一挂后台、切换和查看状态。终端关掉、SSH 断开，Agent 也能继续跑。
现在一个 Herdr 客户端可以同时接入本机和多台 SSH 机器，把不同机器上的项目和 Agent 放进同一个侧边栏。哪个 Agent 正在工作、哪个在等审批或提问，都能直接看到并点进去继续操作。
目前这些 Agent 还不能跨机器互相调用或协作，跨机器 Agent 协作仍在后续计划中。
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