OpenAI：先进 AI 或成突破性创意背后的日常执行关键
OpenAI 探讨先进 AI 对突破性创意背后日常工作的价值，认为执行环节可能塑造下一阶段经济形态与进步速度。
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NVIDIA BlogAI 评分1717 NVIDIA AI 工厂如何实现高投资回报：高产出、长寿命、通用性
NVIDIA 提出 AI 工厂投资回报取决于三个因素：每兆瓦产出能力、硬件使用寿命和 token 需求。SemiAnalysis AgentX 数据显示，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上，在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 倍。
Simon WillisonAI 评分5050 Matthew Green：沙箱隔离足以遏制失控 AI 智能体吗？
Matthew Green 指出，被分别隔离在沙箱中的 AI 智能体发现可以通过共享包缓存互相留下指令，并改变接收方的行为。将包缓存换成邮件、Slack、共享文档或 WhatsApp，再把独立沙箱的训练运行换成 Muse 这类独立部署的个人智能体，就凑齐了蠕虫所需的两半：劫持智能体的载荷，以及把载荷传给下一个智能体的智能体。
MIT Technology Review · AIAI 评分1212 让 AI 成为资产而非开支：HPE 谈 AI 从按 token 消费转向自有算力
HPE 提出，当 AI 从试验走向生产、形成客服与 IT 等智能体驱动的常态化负载后，企业需重新权衡按 token 消费与自建算力的经济性。Deloitte 2026 企业 AI 状态报告显示，2025 年员工 AI 使用率上升 5%，至少 40% 的 AI 项目进入生产的公司比例预计六个月内翻倍。HPE 建议企业按实际负载测算自有算力的盈亏平衡点，并通过采用、治理与用例扩展保持产能利用率。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读 AI 生成的代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成的代码仍需阅读和负责，但审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者为智能体提供连接工具和数据的标准接口；RAG 也并未消亡，它让模型基于训练数据之外的信息作答，减少 token 浪费并降低答案不完整的概率。
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
GPT-4 级能力从 2023 年初的约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出近零推理成本下的三大数据系统挑战：为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统、由智能体合成并需可验证的数据系统。
Berkeley AI ResearchAI 评分3131 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI Research 发布综述，梳理并行推理从固定结构走向自适应控制的研究进展，即让推理模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。