英特尔推SuperClaw混合架构：本地+云端协同降本70%，加速AI平民化落地_CPU

1. 无需训练，直接「算出」最强AI！理想汽车发现端侧Scaling Law

2. DAA、超级个体与混合编队：李彦宏的AI时代进化论

3. 黄仁勋可能真的开始疯狂自救了，AI算力的游戏规则变了！对中国来说，这反而是一个窗口期。#红衣聊AI #黄仁勋 #英伟达 #芯片 #大有学问

4. “爱马仕智能体”火了，但有人把故事讲反了 #大有学问 #红衣聊AI #AI工具 #智能体

5. 「Github一周热点103期」超轻量的clawdbot、编程智能体的记忆工具、聊天记录分析工具、视觉agent框架和键盘、鼠标统计工具

6. 推理需求暴增，SRAM 如何解决 GPU 不够用的问题？

7. #DeepSeekV4发布# V4 这次特别强调了 Agent 能力的提升，而且做了一件很有意思的事情：专门针对 Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy 等主流 Agent 产品进行了适配和优化。这个动作透露了一个重要的行业信号。现在的 AI 模型竞争，焦点正在从「跑分谁最高」转向「在真实的 Agent 场景里好不好用」。一个模型在 benchmark 上的分数再漂亮，如果接入实际的编程智能体框架后体验不好，开发者也不会买账。DeepSeek 显然看到了这一点，所以在模型层面就做了针对性的适配。这也说明了一个趋势：AI 模型正在从「通用工具」向「专业基础设施」演进。过去大家比的是模型本身的通用能力，现在开始比的是模型在具体工作流中的表现。你的模型能不能和 Claude Code 配合得好？能不能在 OpenClaw 的框架下稳定输出？这些实际场景中的兼容性和可靠性，正在变得和 benchmark 分数一样重要。对于开发者来说，这意味着选择模型的标准也在变化。以前可能主要看评测分数和价格，现在还要看它和你正在使用的工具链配合得怎么样。

8. 据分析师Jeff Pu透露，苹果预计将在2028年起与英特尔达成芯片代工合作，英特尔将为其部分非Pro版iPhone供应芯片。英特尔为苹果代工将采用其未来的14A制程工艺，按时间推算，这批芯片或将是用于iPhone 20、iPhone 20e等机型的A22芯片。英特尔仅负责芯片制造环节，苹果会继续主导iPhone芯片的设计工作，且英特尔仅承担小部分代工份额，台积电仍将是苹果芯片的主力代工厂。

9. 一群草台班子，让 99% 的门禁卡都在裸奔：如何破解门禁卡？【柴知道】

10. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

11. 过去十年，大家一直在说AI会改变编程。但现在看，真正被改变的，可能不是“写代码”，而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态，程序员最核心的能力到底是什么呢？#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

12. 地平线余凯：即将发布舱驾融合智能体芯片星空芯片，单车最高省4000元

13. 智能体爆发后，中国AI真正的底牌是什么？ #大有学问 #红衣聊AI #智能体

14. 2026英伟达GTC：“推理之王”的ASIC反击战与Token经济学【硅谷101】

15. AI抢饭碗结论被推翻，真相到底是啥？ #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #AI时代

16. iPhone 18 Pro 大概率会成为苹果 AI 的 “正名之作”， “端侧优先 + 云端补强” 的混合架构落地是iPhone 18 Pro最大的变化。iPhone 18 Pro依托 2nm 芯片的强悍算力，将苹果自研的轻量级模型（如 Ferret-UI Lite）深度部署于端侧，实现照片修图、文案总结、屏幕操作等任务的离线秒级响应，既保障隐私安全，又让 AI 真正融入系统底层。与谷歌 Gemini 的联合优化补齐了 Siri 的短板。复杂推理、跨应用编排等重负载任务交由云端处理，形成 “端侧做执行，云端做规划” 的高效分工。这种策略既守住了苹果的隐私底线，又解决了 Siri 长期以来的能力争议，有望让 iPhone 18 Pro 成为苹果 AI 体验从 “被动跟随” 到 “主动定义” 的关键拐点。#iPhone18Pro灵动岛缩小35%##iPhone18Pro小批量试产##科技先锋官#

17. #互联网技术[超话]##个重磅信号！#黄仁勋 #AI #人工智能#机器人 #自动驾驶 #CES2026 #英伟达#新年演讲# 黄仁勋在2026年CES展会上的新年首场演讲，以"物理AI"为核心主题，宣告人工智能正式迈入从理解数字世界到改造物理世界的新阶段。以下是演讲的核心内容整理：一、时代定调：双重平台转移开启AI新纪元黄仁勋指出，计算机行业正经历十年一遇的"平台重置"，同时发生两大平台转移：一是应用程序全面构建于AI之上，软件开发从"编程"转向"训练"，运行载体从CPU迁移至GPU；二是软件的开发与运行逻辑彻底革新，AI应用不再是预编译的固定程序，而是能理解上下文、实时生成内容的智能系统。这一变革正驱动全球价值约十万亿美元的计算机基础设施进行现代化改造。二、物理AI的ChatGPT时刻已至物理AI成为演讲的核心焦点。黄仁勋认为，AI的演进可以分为四步：感知AI、生成AI、代理AI、物理AI。当模型能够理解重力、摩擦、惯性、动量守恒等物理定律，AI才能真正走出屏幕，进入物理世界执行任务。支撑物理AI战略的三大技术支柱已全面成型： Newton物理引擎：实现低于0.01秒的实时物理计算响应 Cosmos基础模型平台：以1000亿参数达成1毫秒级推理延迟，支持多模态物理世界理解 GPU+LPU混合架构：算力效率提升100倍，成本降低90% 三、Rubin计算架构全面量产英伟达推出新一代Vera Rubin计算架构（简称Rubin架构），该平台已进入全面量产阶段。Rubin架构通过CPU与GPU协同设计，AI训练性能较前代Blackwell提升3.5倍，推理性能提升5倍，token生成成本最高降低10倍。该架构包含六款全新芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU和Spectrum-X以太网交换机。四、自动驾驶与机器人突破自动驾驶领域：英伟达发布全球首个开源端到端AI系统Alpamayo，这是业界首个具备思考推理能力的自动驾驶AI模型。2025款梅赛德斯-奔驰CLA将首发搭载该技术，计划2026年第一季度在美国上路，随后推广至欧洲和亚洲市场。机器人领域：黄仁勋宣布"机器人领域的ChatGPT时刻已经到来"。英伟达发布了专为人形机器人设计的Isaac GR00T N1.6视觉语言行动模型等开源工具，同时推出Cosmos Reason 2推理型视觉语言模型。特斯拉Optimus人形机器人已通过Omniverse数字孪生平台完成90%以上的训练，自主运行比例达85%，2026年第一季度将实现5万台量产，成本降至2万美元以下。五、开源生态战略加速黄仁勋强调，开源模型与前沿闭源模型的差距已缩短至约6个月，且仍在持续缩小。英伟达不仅开源模型，还开源用于训练这些模型的数据，以建立真正的"系统信任"。现场展示的多款开源模型包括三家中国开源模型：Kimi K2、Qwen和DeepSeek V3.2。黄仁勋特别提到，DeepSeek R1的出现意外推动了整个行业的变革进程。六、全栈AI体系构建英伟达的角色已从芯片供应商转变为"全栈AI体系"的构建者。通过"三台计算机"的架构——训练（DGX超级计算机）、仿真（Omniverse与RTX）、推理（AGX系列边缘设备），英伟达构建了从云端训练到现实部署的完整闭环系统。同时，通过开源模型、数据及NeMo开发库，英伟达正推动技术民主化，让更多开发者和企业能够参与到物理AI的创新浪潮中。黄仁勋在演讲结尾强调，物理AI的落地将重塑全球千万家工厂与数十万个仓库的运作逻辑，开启AI与实体经济深度融合的新时代。 http://t.cn/AXb9Z9MM

18. 2月13日，蚂蚁集团开源发布全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T，在长文本生成、数学推理与智能体任务执行上达到开源领先水平，为智能体（Agent）时代的复杂任务处理提供高性能基础支撑。在生成效率上，Ring-2.5-1T在32K以上长文本生成场景中，对比上代模型访存规模降低10倍以上，生成吞吐提升3倍以上。在深度思考能力方面，该模型在国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和中国数学奥林匹克（CMO 2025）自测均达到金牌水平（IMO 35分、CMO 105分）。同时，可轻松适配Claude Code等智能体框架与OpenClaw个人AI助理，支持多步规划与工具调用。发布了头条文章：《蚂蚁集团开源Ring-2.5-1T 全球首个混合线性架构万亿参数思考模型来了》 #蚂蚁集团 sh688688[股票]# #ai大模型# #openclaw# 蚂蚁集团开源Ring-2.5-1T 全球首个混合线性架构万亿参数思考模型来了

19. 华尔街被一篇神文吓傻！如果到2028年，AI智能体全面普及，会发生什么？#大有学问 #红衣聊AI #华尔街 #人工智能

20. 华为乾崑 All in 启境，让“奔跑的AI智能体”走进日常生活，引领未来出行进入主动智能时代 #启境 #华为乾崑 #奔跑的AI智能体

21. 【熊猫】Intel翻身之作？媲美MacBook的续航？联想小新Pro16 GT AI元启版首发评测！

22. 本地＋云端，StepClaw 让你的龙虾随你定义

23. 【国产重大突破！寒序科技实现亚洲首个8nm eMRAM AI芯片流片】据媒体报道，国产AI芯片企业寒序科技（ICY Tech）宣布，联合三星生态设计伙伴SEMIFIVE，基于三星8nm eMRAM工艺成功完成边缘AI芯片流片。这是亚洲首个8nm嵌入式MRAM（eMRAM）商业化部署案例，由寒序科技主导底层核心技术研发，标志着国产AI芯片在先进存储与存算架构领域实现重大突破。作为项目的核心技术提供方，寒序科技凭借在MRAM定制开发与存算架构方面的深厚积累，成功进入三星稀缺的8nm eMRAM工艺窗口。与常规ASIC项目不同，寒序全程主导了MRAM比特单元、外围电路、高带宽读出电路以及大模型推理算子加速等底层方案设计；SEMIFIVE则负责后端硅实现与MPW流片支持。双方形成了“底层架构自研+国际生态落地”的独特合作模式，彻底摆脱了标准IP调用的局限。在技术层面，寒序科技创新性地采用了“MRAM+SRAM”混合存储架构，直击传统AI芯片面临的“内存墙”痛点。该方案用eMRAM替代大规模片上SRAM，有效解决了工艺微缩后SRAM面积效率低、功耗高的问题；同时结合近内存处理（PNM）架构与GEMV计算，加速Transformer推理中的关键算子。该芯片可支持20亿参数大模型的端侧运行，性能对标国际顶尖推理芯片路线，并在存储密度与能效比上实现超越。该芯片主要聚焦私有AI Agent、人形机器人等端侧场景，同时可适配具身智能与云端推理中心，作为GPU/HBM体系之外的高能效推理加速模块。eMRAM兼具非易失、高带宽、低功耗等特性，无需刷新即可长期保存数据，单元尺寸远小于SRAM，特别适用于功耗与空间受限的边缘设备，为国产端侧AI应用提供了核心算力支撑。此次流片成功，是寒序科技依托北京大学物理学院应用磁学中心的技术积淀，在自旋电子学与存算一体领域取得的重要成果。

24. 宝马下一代EE架构的迭代方向过去十年，汽车电气架构不断复杂化，但从2025年开始，行业真正进入“大收敛时代”，硬件逐渐简化，智能与软件成为主角。在IEEE会议上，宝马工程负责人 Christoph Gollob 分享了他们对下一代电子电气（EE）架构的思路 ① 先解决“太复杂”这件事过去历史上车型平台里面有太多复杂和历史的软件，宝马给出的方向和中国现在在做的是一样的：集中化 + 分区化。未来结构大致这样理解HPC（中央大脑）负责算力与核心功能 Zonal（分区节点）负责连接线束与传输外围ECU只保留最基础驱动。宝马将车端和云端分别承载不同AI能力：车端AI（LLM/VLM）：低延迟、不依赖信号、保护隐私云端AI：模型更大，逻辑推理更强两者之间通过Agent代理机制互通：车端不懂的问云端，云端运算后再反馈给车；能本地算的则本地完成，实现智能闭环。宝马从Neue Klasse起将MACsec安全机制下沉至底层以太网，摄像头等模块采用PQC后量子密码交换密钥，CAN FD上使用SecOC安全通信，汽车的信息安全强度更接近云安全等级。总体来看，德国汽车的设计意图也是希望跟上高效的计算终端，再让智能持续成长，这个路线全球都认同的，无非快慢而已。#新能源汽车##大V聊车##BMW#

25. CES2026｜恩智浦的AI转型在CES 2026上，恩智浦的发布内容有S32N7为核心的软件定义汽车平台、与GE医疗合作推进的医疗边缘AI应用，以及全新eIQ Agentic AI框架所代表的智能体AI技术路线。我们能看到围绕端侧AI和不同领域方面，芯片企业也开始转型，围绕“安全边缘智能平台提供者”这个定位在做。Part 1 汽车：S32N7重塑车辆核心计算架构恩智浦的基本盘在汽车领域，这次S32N7处理器的发布，围绕“域控整合”向“车辆核心集中化”的阶段来做自己的产品。这个产品系列基于5nm工艺，将动力总成、底盘控制、车身控制、网关和安全域等关键功能整合到单一SoC上，使原本分散在几十个ECU中的核心能力集中到“Vehicle Core”这一中央计算枢纽中。这种架构演进的直接价值体现在系统复杂度下降、线束与硬件数量减少、软件架构更加统一，从而带来最高可达20%的总体拥有成本（TCO）下降。S32N7是围绕汽车对实时性、功能安全和信息安全的严苛要求进行系统级设计。动力系统和底盘控制属于强实时场景，对确定性延迟和失效容忍度要求极高，这决定了汽车核心计算平台不能简单照搬消费级或数据中心AI芯片路线。S32N7通过硬件隔离、高可靠网络、高性能数据主干和安全机制，使应用计算、实时控制与AI推理能够在同一平台上协同运行，为“车辆核心功能的数字化”提供工程可行性。集中化的车辆核心平台也为AI驱动的创新打开了空间。汽车电子的AI主要集中在座舱和自动驾驶域，而动力、底盘等系统由于安全限制，很难引入复杂AI能力。S32N7通过统一数据入口和高性能计算能力，使个性化驾驶体验、预测性维护、虚拟传感器等功能具备落地基础，这种架构支持跨车型、跨品牌的软硬件扩展，为整车厂构建统一的软件平台、加速OTA升级和探索软件商业模式提供了底层支撑。博世作为首家在其车辆集成平台中部署S32N7的Tier 1供应商，双方不仅在芯片层面合作，还共同开发了参考设计、安全框架和集成方案，降低了整车厂的导入门槛。这种“芯片+系统+生态”的协作模式，汽车电子开发已经进入高度系统化阶段。恩智浦在CES 2026上的发布围绕“安全边缘智能”的系统性布局：在汽车领域，通过S32N7推动车辆核心计算的集中化；在医疗领域，通过边缘AI提升急症护理的智能化和可靠性；在AI技术层面，通过Agentic AI框架构建自主智能体能，形成了从硬件平台、软件框架到开发生态的完整闭环。#新能源汽车##大v聊车##微博新知#

26. 本地AI哪家强？统一内存大横评！

27. 从算力到存储，谁能掌握AI时代的“口粮”？ #大咖观察 #红衣聊AI #算力 #存储 #硬件

28. 黄仁勋最新访谈：AI时代，软件没有价值了吗？很多企业在用AI上都踩了大坑#黄仁勋 #软件 #智能体 #Openclaw #龙虾

29. 创新Transformer！面壁基于稀疏-线性混合架构SALA训练9B模型，端侧跑通百万上下文

30. 今年NVIDIA GTC，将会是VLA、端到端和WAM的高光时刻

31. 【Gartner：阿里云稳居中国第一份额扩大至32.8%】Gartner发布2025年全球IaaS市场份额数据。报告显示，受AI云需求强劲拉动，阿里云在中国市场的份额从2024年的30.1%提升至32.8%，大幅增长2.7个百分点，稳居中国第一，领先优势持续扩大。2025年，阿里云在中国市场的收入同比增长34.4%，显著高于中国IaaS市场23.4%的整体增速，跑赢大盘逾10个百分点，已成为推动中国云市场增长的核心引擎。Gartner指出，AI原生工作负载已成为IaaS新增需求的首要来源，算力基础设施的产能可用性直接决定了各厂商的份额走向。具备全栈AI能力和规模优势的头部厂商，正加速扩大领先身位。在全球市场，阿里云同样保持高速增长，推动其全球份额进一步提升。在亚太市场，2025年IaaS总体规模约752亿美元，同比增长25.3%，阿里云份额从20.8%升至22.5%，巩固了区域领先地位。在全球市场，阿里云份额从7.2%升至7.7%，收入增速约35%，明显高于全球25.3%的整体增速，国际化进程持续加速。Gartner数据显示，2025年全球IaaS市场总规模达2222亿美元，同比增长25.3%，较2024年新增约450亿美元收入。在AI浪潮下，头部云厂商的规模效应愈发明显。阿里云正凭借AI驱动的增长动能，同步扩大其在中国及全球市场的份额优势。

32. 一夜告别Token账单！端侧AGI真来了

33. 台积电封装垄断格局悄然松动：SK海力士联手英特尔测试EMIB技术，AI芯片供应链或迎重大变局

34. “AI弃子”CPU逆风翻盘：英特尔、AMD与ARM意料之外的一场胜利【硅谷101】

35. #DeepSeek为何宕机超10小时#DeepSeek此次长时间宕机，大概率是核心集群硬件故障、算力调度雪崩或数据层异常叠加，且多节点同步修复难度大，导致恢复远超预期。大量开发者、API调用方、内容生产团队直接停摆，依赖其做推理、客服、写作的业务被迫中断，损失直观可见。这也给AI行业敲响警钟：大模型并非绝对稳定，高可用架构、灾备冗余、应急预案缺一不可。过度依赖单一模型接口，一旦停服就会全线瘫痪，未来多厂商冗余、混合部署会成为刚需。#人工智能##机器学习##智能驾驶##人工智能机器人##DeepSeek升级模型##AI和未来双向奔赴#

36. 英特尔迷你主机铭凡 M1 Plus实测 | 企业办公 / 家用AIO / 高性能软路由一机搞定！

37. 联想中国区CSO阿木分享的这个企业CIO调研很有价值，记录一下要点：未来AI可能效果付费，私有化和混合AI架构是趋势，未来企业缺AI行业专家、AI算法专家、AI合规治理专家，智能体需要养，服务商需要全栈AI能力。#人工智能#

38. 2026年，你的工作和钱包将被谁改写？Gartner十大趋势揭秘:根据知名研究机构Gartner发布的权威报告，《2026年十大战略技术趋势》可以总结如下：一、架构师 (Architect)1、AI超级计算平台：整合多种计算架构，统一调度复杂AI工作负载。2、AI原生开发平台：利用生成式AI，让非技术专家也能在安全框架内快速开发软件。3、机密计算：通过硬件级隔离，确保数据处理过程对云服务商等第三方完全不可见。二、合成者 (Synthesist)1、多智能体系统：多个AI智能体协作完成复杂目标，实现业务流程自动化。2、特定领域语言模型：针对垂直行业训练的模型，比通用大模型更精准、可靠。3、物理AI：赋予机器人、自动驾驶等实体感知、决策和行动能力。三、卫士 (Sentinel)1、AI安全平台：集中防护AI应用，防范提示注入、数据泄露等特有风险。2、前置式主动网络安全：利用AI在攻击发生前预测并阻断威胁，从被动防御转向主动防护。3、数字溯源：验证软件、数据等数字资产的来源与完整性，应对供应链安全风险。4、地缘回迁：因应地缘风险，将数据与应用从全球公有云迁移至主权云或本地。分析以上这十大趋势，我们会发现它他并非孤立，而是相互关联，共同构成了企业应对未来的行动框架。“架构师”类趋势旨在构建更强大、安全、易用的技术基础架构，以支撑AI的规模化应用。而“合成者”类趋势将多种技术深度融合，旨在打造能解决特定领域复杂问题的智能化解决方案。“卫士”类趋势直面AI时代激增的风险与监管要求，目标是建立贯穿始终的安全、可信与合规体系。技术发展太快了，从2026年的技术战略呈现出 “AI驱动一切、安全贯穿始终” 的鲜明特点。企业需系统性地布局：在夯实算力和开发基础的同时，推动AI在物理世界和垂直领域的深度融合，并构建超前的安全信任机制。2026年，技术将不再是孤立的点，而是相互交织的网。对于企业和个人而言，把握这些趋势，意味着要在“实体化”、“协作化”和“安全可控”这三个维度上提前布局。2026年，你的工作和钱包将被谁改写？看完Gartner的这十大趋势预测，相信到时也有很多技术是专门为我们量身定制的，就好像移动支付一样，在很多老外很惊讶的时候，我们的日常生活已经使用了很多年。#科技先锋官#

39. 刚刚英特尔官宣正式加入马斯克的 Terafab 计划！之前马斯克就表达过受够了英伟达的溢价与产能限制，决定联手英特尔通过先进制程实现算力垂直集成。这次目标是年产 1 TW的算力，这对英伟达无异于是最大客户的叛逃。当AI发展到现在，如果算力不再被垄断，英伟达一家独大的时代也许将成为过去。#英特尔##马斯克##英伟达#

40. 在今日举行的GTC大会上，制药巨头罗氏宣布大规模扩充其全球人工智能基础设施。据悉，罗氏与英伟达宣布扩大现有合作，将人工智能和加速计算转变为其制药和诊断业务的核心运营能力。具体而言，双方将在美国和欧洲的混合云和本地环境中部署超过3500个英伟达Blackwell GPU，这也是迄今为止制药公司公布的最大GPU部署规模。通过整合本地和云端GPU基础设施形成混合架构，可以使团队能够训练大模型，同时支持全球各地站点的本地开发。如今，罗氏正加速将AI计算融入到公司药物发现、开发、制造和交付医疗保健解决方案等业务中。在药物研发领域，罗氏旗下基因泰克（Genentech）近90%符合条件的小分子药物研发项目都采用了人工智能技术。在一个项目中，用于治疗肿瘤的小分子降解剂设计速度提高了25%；在另一个项目中，人工智能帮助研发出一种备用分子，其研发周期从两年多缩短到了七个月。除此之外，罗氏也在利用英伟达Omniverse库构建生产设施的数字孪生模型，以便在复杂系统投入使用前进行模拟和优化。这些虚拟环境已经开始加速罗氏位于北卡罗来纳州的新型GLP-1生产设施的建设。

41. 知名软件公司老板：都说AI让软件公司活不下去，但我们反而看到了机会#AI #人工智能 #企业AI #SaaS #Salesforce

42. 独家 | 清华00后博士融资数千万，打造全球现象级端侧算力引擎，性能领跑行业

43. 【摩尔线程发新芯片称对AI大模型训练推理均强于英伟达上代产品】摩尔线程发新芯片称对AI大模型训练推理均强于英伟达上代产品在资本市场热捧中摩尔线程发布下一代产品。12月20日，摩尔线程（688795.SH）在北京召开了首届开发者大会，在会上发布了下一代的GPU架构“花港”和基于该架构开发的AI大模型训练、推理一体芯片“华山”和专用于图形渲染的芯片“庐山”。此外，摩尔线程还发布了万卡智算集群、端侧AI SoC（系统级）芯片“长江”等产品。　　摩尔线程并未公布新一代AI芯片的具体参数或量产时间，称“华山”的浮点算力、访存带宽、高速互联带宽这三个指标能力介于英伟达量产的最新架构Blackwell和上一代架构Hopper之间，而访存容量优于前二者。

44. 没想到吧，特斯拉的新盟友是英特尔。特斯拉官宣英特尔将加入 Terafab 计划，这会是有史以来规模最大的芯片制造项目——将逻辑、存储器和先进封装技术整合到同一屋檐下。英特尔表示，很荣幸能与SpaceX 、 xAI和Tesla一起加入 Terafab 项目，以帮助重构硅制造技术。“我们大规模设计、制造和封装超高性能芯片的能力将有助于加速 Terafab 实现其目标，即每年生产 1 TW 的计算能力，以推动人工智能和机器人技术的未来发展。”

45. 中国AI：落地才是硬道理

46. 英特尔，这次能翻盘么？ #豹有AI全能真显好 #第三代酷睿Ultra #上新了在抖音

47. 从能聊天的大模型，到会干活的智能体，AI正迎来全新进化。企业AI落地的机会就藏在这里。#网络名人赞两会 #2026全国两会 #红衣聊AI #产业升级

48. Meta的秘密项目居然偷师千问？偷早啦！千问发布旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking#Qwen3 #千问 #科技改变生活 #AI新星计划 #玩个很新的东西

49. 上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？

50. 独家｜聚焦大模型推理，水下AI芯片公司斩获10亿元Pre-A轮融资

51. 归元平台另一大亮点就是有原生AI的赋能带来的原生AI智能体，实现可进化的主动服务整车电子架构进化成Coffee EEA 4.0，在辅助驾驶上带来了全球首个双VLA（智驾VLA+世界模型），这也是全球首个全场景智能体集群

52. 如何使用大模型服务但不泄露隐私？

53. #微博声浪计划##听见微博# 小米MiMo-V2-Pro以匿名“Hunter Alpha”发布，万亿参数MoE架构，百万级上下文，创新混合注意力机制。3月19日正式认领，登顶OpenRouter周榜，API定价仅为Claude Opus 4.6的1/5。开发者称其在Coding和智能体任务表现突出，小米联合五大平台提供免费API，快速接入生态，推动AI向系统级执行演进。谯华的微博音频

54. 【北京经济技术开发区：推进数模混合、存算一体等芯片架构研发创新延伸场景定义芯片、行业专用芯片、使能软件等产业链条】财联社1月31日电，北京经济技术开发区管理委员会印发《关于进一步加快建设全域人工智能之城的实施方案（2026—2027年）》。其中提到，夯实智能原生基础能力。发挥集成电路制造能力优势，推动“设计-制造-封测-算力”一体化协同发展，牵引算力基础设施与高性能智算产业持续迭代。推进数模混合、存算一体等芯片架构研发创新，延伸场景定义芯片、行业专用芯片、使能软件等产业链条。推动通用与垂类模型协同发展，加快认知模型向能动模型迭代升级。支持国家级人工智能软硬件测试验证中心和大模型评测中心建设，夯实“芯模适配”底层能力。积极部署人工智能安全体系，重点突破深度伪造识别、生成内容合规检测等技术，构建安全可信底座。北京经济技术开发区管理委员会印发《关于进一步加快建设全域人工智能之城的实施方案（2026—2027年）》的通知

55. 小米澎湃OS用自己魔改的Linux内核（开源想咋用就咋用）就好了，然后继续兼容安卓，小米系统战略目前的重点是人车家全生态，也就是小米自研Vela，并不是软件生态…至于软件生态，继续安卓就好，如果真有那一天被搞了，用其他软件生态也出不了海，就算出去了也没有竞争力，谷歌GMS不能用，海外用户依赖的一堆谷歌APP不适配没法用，老外谁买？问题主要在这…这关澎湃OS系统替换不替换，用什么内核有啥关系？

56. AI PC 安全“养虾”指南！硬核产品、技术资源已就位

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98. 词元单价狂降背后，总推理成本或将不降反升

99. Gartner预测，到2030年，生成式AI提供商对1万亿参数的大语言模型的推理成本将较2025年降低超过90%

100. 2026年AI十大趋势深度解读

101. Gartner预测，2030年生成式AI提供商对1万亿参数的大语言模型的推理成本将较2025年降低超90%

102. 边缘智能+物联网，2026年半数边缘设备具备AI能力

103. Gartner发布2026年十大战略技术趋势:AI驱动下的"架构者-协调者-哨兵"超级英雄之旅

104. OpenClaw 多智能体架构：下一代 AI 协作系统

105. 边缘AI需求迎来爆发期！下一代边缘AI服务器长什么样？

106. 亚商投顾沈杨：端侧推理芯片—“AI+制造/消费”的放量逻辑

107. OpenClaw开源AI Agent网关深度解析：多智能体协

108. OpenClaw个人超级AI助理的技术原理和案例实践（免费下载12页ppt）

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110. OpenClaw最佳工具精选集来了，请查收

111. 🦞 国内「龙虾」AI产品全景分析报告

112. 原厂动态 | 上新！华为混合云五维战力打造企业级OpenClaw

113. 端侧算力芯片选型思考

114. 九天菜菜OpenClaw智能体应用实战课核心技术解析资料 - 哔哩哔哩

115. AI算力风暴席卷全球：2026年服务器与工控机需求全景透视

116. OpenClaw 能否同时运行多个不同模型代理？

117. 从规模化到场景化：超云全栈产品夯实OpenClaw落地专业算力底座

118. 【Agent实战三部曲】龙虾OpenClaw详解 + SKILLS自动生成+ 记忆Context 工程，从原理到项目！openclaw本地部署

119. OpenClaw的安装（纯Windows，纯国内+本地模型）

120. OpenClaw从本地单点升级为本地+云端双活，解决这些痛点： 1. 飞书/外部调用永不掉线 • 本地：关机断网机器人就失效 • 云端：7×24小时稳定在线 2. 解放本地M4算力 • 云端：处理公网与AI服务 • 本地：只做本地文件操作 3. 数据更安全可靠 • 云端：独立保存配置与数据 • 本地：备份数据，双重保障 4. 支持跨设备使用 • 云端：手机平板也能远程用 • 本地：专心处理本地任务

121. Openclaw云端养虾胎教版——0代码+安全+人人都会

122. 量子-AI混合架构的技术原理、应用场景与性能优化研究

123. 了解OpenClaw：是什么以及如何本地部署

124. GitHub一巡！跨平台AI助手需求难满足？openclaw让你拥有个人AI助手，支持任何OS与平台，体验龙虾式便捷！

125. 用CodePlan 10分钟内带你部署启动 OpenClaw（原MoltBot/ClawdBot）

英特尔推SuperClaw混合架构：本地+云端协同降本70%，加速AI平民化落地

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