生成式AI
一、Meta筹建云业务卖算力，正面开战三大云巨头
1.据彭博社报道，Meta正筹建名为「Meta Compute」的云基础设施业务，对外出售AI算力与模型访问权限，直接冲入AWS、微软、谷歌云的地盘；
2.消息公布后Meta股价一度涨超10%、市值增近千亿美元，而算力租赁商CoreWeave、Nebius分别暴跌14%和17%；
3.此举效仿SpaceX旗下xAI闲置算力出租模式，被视为AI竞赛下半场信号——最终赢家或是攥有最多数据中心者，而非做出最强模型者。
二、美团LongCat-2.0：首个零英伟达含量万亿模型
1.美团发布自研MoE架构的LongCat-2.0，总参数1.6万亿、每token激活约48B，原生支持1M上下文，是首个从训练到推理全链路跑在国产算力上的万亿模型；
2.其匿名版本Owl Alpha此前已在OpenRouter走红，月调用量多场景登顶，提前通过全球开发者的真实流量验证；
3.模型依托LSA稀疏注意力、N-gram Embedding等原创设计，由5万张国产卡集群支撑，训推成本显著低于同规模英伟达路线。
三、上海AI Lab开源35B Agents-A1，逼近万亿模型
1.上海AI Lab推出35B参数MoE模型Agents-A1，不靠堆参数而靠扩展Agent Horizon，在多步搜索、科学研究、长指令遵循等长程任务上逼近万亿级模型表现；
2.模型采用三阶段训练——全领域SFT、领域级教师训练、多教师on-policy蒸馏，并以知识-动作图为核心构建长程基础设施；
3.实测中曾在12小时运行内将鲸鱼叫声检测AUC从0.58提升至0.9935，但在机器学习工程类任务上仍与前沿大模型存在差距。
四、阿里整合三大Agent，90后陈宇森统一操盘
1.阿里确认合并三款企业级Agent，以桌面工具QoderWork为基础，深度整合钉钉孵化的「悟空」与阿里云的「MuleRun」，打造全新企业生产力AI产品；
2.整合由6月中旬新任钉钉及悟空事业部CEO的92年陈宇森全面负责，直接原因是集中内部资源、应对桌面Agent竞争；
3.以QoderWork为基础因其日活、Token用量在阿里AI工具中居首，且定位「OS级」桌面智能体，未来或形成桌面、云端、组织三层融合。
五、天工3.2上线Skywork Tags，Agent入驻办公群聊
1.昆仑万维天工3.2推出Skywork Tags，支持在Slack、飞书、钉钉、Discord、Telegram中@互动，让Agent走进团队既有工作环境，而非要求用户搬迁上下文；
2.与一对一私人助手不同，Skywork Tags主打团队共享同一Agent，带来进度透明、可异步接力、越用越强三大变化；
3.官方内部实验显示，百人群组共享的Agent因上下文更丰富，两三周后即反超精调的个人版，共享成变强最短路径。
六、可灵AI斩获戛纳创意节1银2铜，助力AI赛道
1.戛纳国际创意节首次设立AI Craft子赛道，两部由可灵AI生成的广告获奖，《L'Ultimo Uomo Reale》拿下银奖及铜奖，《Lorem Ipsum》获铜奖；
2.前者几乎全程由AI生成、仅手提包为实拍，凭借稳定的人物一致性与真实表演，在结尾完成「真实与虚构」的叙事反转；
3.后者三段迥异风格片段角色只说占位词「Lorem Ipsum」，仍靠表情张力撑起叙事，标志AI影像已被顶级评奖体系当作创作工艺审视。
报告观点
七、Palantir CEO炮轰OpenAI、Anthropic收费模式
1.Palantir CEO Alex Karp公开质疑前沿AI收费模式：若技术真能创造巨额价值，厂商本应谈分成而非按token收费，按算力计费恰说明其真正在卖的是算力；
2.他将该机制形容为「财富税」，企业把工作流、客户数据喂给模型，反而在训练模型取代自己，机密与竞争优势正被拿走；
3.Karp称几乎每位企业高管私下都很愤怒却不愿公开发声，一旦客户集体不再相信这套逻辑，整个AI行业的高估值体系可能松动。
八、全球生成式AI年入：1100亿美元，勉强跨过折旧线
1.Exponential View梳理超千家公司数据「去重」测算，过去12个月全球生成式AI真实收入达1100亿美元，年化运行率超1750亿美元；
2.2026年一季度AI季度收入250亿美元，连续两季超过同期芯片与数据中心折旧210亿美元，但仅「勉强跨过」折旧门槛；
3.价格两年降数百倍收入却仍近200%增长，源于杰文斯悖论；不过电力短缺与折旧年限争议，令这一平衡极为脆弱。
九、OpenAI总裁Brockman：AGI没有界面没有产品
1.OpenAI总裁Greg Brockman认为，AGI最理想的界面就是对话，未来用户几乎不需要界面和产品，只需与一个持久存在、代其行动的智能体交流；
2.他透露2023年高调推出的插件功能其实彻底失败，因当时上下文仅2K-4K、模型易健忘，如今能力才足以把海量工具放到「指尖」；
3.他判断算力将长期供不应求、内部决策是「买下全部」，并称今天的顶级智能一年后就会沦为廉价品，逼厂商持续研发前沿模型。
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