- 四巨头豪掷6100亿美元AI投资，市值却蒸发9500亿美元
- 英伟达为3万工程师部署AI编程工具，代码产出提升3倍
- 《性能之巅》作者Brendan Gregg加入OpenAI
- Anthropic总裁：人文学科比以往任何时候都更重要
- OpenAI发布医疗专用ChatGPT，由GPT-5.2驱动
- 11位顶尖数学家发起AI数学能力实测，用10道未公开研究级难题
- 微软谷歌砸重金请网红带货AI，单条内容报价最高10万美元
- 三分之一美国消费者不需要设备端AI功能，隐私是最大担忧
四巨头AI豪赌6100亿美元，市场泼冷水
微软、谷歌、亚马逊、Meta四家科技巨头计划在2026年合计投入6100亿美元用于数据中心和AI基础设施建设，这一规模较2025年高出约70%。其中亚马逊预算最高达2000亿美元，谷歌1800亿美元，Meta1250亿美元，微软1050亿美元。对每家公司而言，2026年的资本开支几乎相当于此前三年的总投入。
然而，即使季度业绩表现不弱，四家公司在发布财报后仍合计蒸发了9500亿美元市值。投资者依旧无法判断这些规模空前的AI投入究竟是否、以及何时才能开始带来回报。值得注意的是，上述企业相当一部分市值建立在未来AI利润预期之上，一旦削减投入就可能被市场解读为对前景失去信心。
英伟达3万工程师用上AI编程，产出提升3倍
英伟达已与旧金山公司Anysphere Inc.合作，为公司内部多达3万名工程师全面部署了定制版Cursor集成开发环境。据Cursor官方博客称，英伟达工程师目前的代码产出量是此前的三倍，而漏洞率却保持稳定，这得益于针对企业场景的专项优化。
英伟达提供一系列关键任务级产品，包括支撑从游戏到AI训练与推理的GPU驱动程序。该公司早已在产品流程中采用AI辅助工作流，部署专用超级计算机多年持续优化DLSS技术，部分芯片设计也通过内部AI工具完成优化。
系统性能大牛Brendan Gregg加入OpenAI
《性能之巅》作者、现代系统性能领域标志性人物Brendan Gregg正式入职OpenAI，将加入ChatGPT性能团队，在澳大利亚远程办公，向团队负责人Justin Becker汇报。这一消息由OpenAI总裁Brockman亲自公布。
Brendan Gregg最为人熟知的贡献是发明了火焰图（Flame Graphs），将CPU热点分析从繁琐的文本排查转变为直观的可视化图谱。他还推广了Off-CPU分析方法和USE方法（利用率、饱和度、错误），是Linux内核核心技术eBPF的主要推动者。
他选择加入OpenAI的原因是看到AI行业正面临全新的性能挑战——面对数万张GPU堆叠的超级集群和复杂的神经网络模型，传统CPU和数据库调优工具已经不够用了。
Anthropic总裁：人文学科比以往更重要
Anthropic联合创始人、总裁丹妮拉·阿莫代伊表示，在AI迅速发展的时代，人类独有的能力不会被削弱，反而会更加重要。她认为，AI在完全不依赖人类的情况下能够胜任的工作极其有限，即使是人类最擅长、认知难度最高的任务，也更适合由人类与AI共同完成。
丹妮拉·阿莫代伊本科主修文学，曾短暂在国会山工作。她表示，Anthropic在招聘时更加看重沟通能力、情商和人际能力，善良、有同理心、富有好奇心并愿意帮助他人的品质是公司尤为重视的特质。
OpenAI发布医疗专用ChatGPT
OpenAI宣布推出OpenAI for Healthcare，这是一套专为医疗机构设计的AI产品系列，由GPT-5.2模型驱动。ChatGPT医疗版旨在支持临床护理中所需的循证推理，同时通过减少行政工作让团队有更多时间服务患者。
该产品已获得多家顶尖医疗机构采用，包括波士顿儿童医院、斯坦福医学中心、加州大学旧金山分校等。在HealthBench及GDPval测试中，GPT-5.2的表现一致优于此前版本及同类模型，在某些特定医疗任务中甚至超过了人类基准表现。
11位顶尖数学家发起AI数学能力实测
来自斯坦福、哥伦比亚、哈佛等机构的11位全球顶尖数学家共同发起名为First Proof的实验，系统检验当前AI系统解决真实数学研究问题的能力边界。实验设计使用10道从未在任何公共渠道发布的"研究级"难题，涵盖代数组合学、谱图论、代数拓扑、随机分析、辛几何等多个方向。
团队已先用GPT-5.2 Pro和Gemini-3 Deepthink进行初步测试，结果显示在一次性作答条件下，当前最先进的公开可用AI系统难以解决大部分问题。陶哲轩转发这篇论文时评论称，考虑到这些问题已被人类专家解决，配备AI工具的其他领域专家或许能解决其中相当一部分。
微软亚研与清华提出BiPS方法
微软亚洲研究院与清华大学联合提出**BiPS（双向感知塑形）**新方法，旨在解决视觉-语言模型"看错"视觉证据的问题。该方法将关注点从推理阶段的事后补救转向训练阶段的能力内化，让模型学会"带着问题去看图"。
BiPS的核心在于一套方向相反、粒度互补的双重机制：一是通过"证据保留视图"确保看全证据，二是通过"证据消融视图"聚焦关键细节。该方法仅用13K条图表样本对基础模型进行微调，在8个不同评测基准上实现平均准确率+7.3%的提升。
微软谷歌砸重金请网红带货AI
据CNBC报道，微软、谷歌等科技公司正通过社交媒体网红推广AI服务，方式与传统消费品牌打造"潮流形象"并无二样。业内人士透露，推广费用最高可达数十万美元，单笔长期合作协议金额在40万至60万美元之间，单条内容报价可高达10万美元。
数据显示，2025年生成式AI平台在美国的数字广告支出突破10亿美元，同比大增126%。上个月谷歌和微软用于推广AI产品的数字广告支出同比暴增约495%，OpenAI在2025年的广告投入也扩大至此前的10倍以上。
三分之一美国消费者不需要设备端AI功能
消费者研究机构Circana发布的最新调查显示，86%的美国受访者知道科技产品中存在AI，但其中35%对设备端的AI功能没有兴趣，"没有必要"是最主要原因。在反对AI的人群中，有59%担心AI会侵蚀个人隐私，43%不愿为额外的AI功能支付更高价格。
尽管如此，65%的受访者仍希望在至少某一类设备上使用AI功能，在18至24岁人群中这一比例高达82%。语音控制是消费者最早普及的AI应用形态之一，智能手机仍是语音交互的主要载体，占语音用户的75%。
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