生成式AI产品与功能更新 - ChatGPT官方首次面向美国、英国、加拿大、新西兰和澳大利亚用户推出“Your Year with ChatGPT”年度回顾功能，为用户提供发送消息数、聊天总数等数据，并颁发趣味奖项，许多用户发现自己的活跃度排名在前1% [1] - 智谱AI发布并开源GLM-4.7模型，其在Code Arena全球编码评测中位列开源第一、国产第一，表现超过GPT-5.2，SWE-bench-Verified达到73.8%的开源SOTA水平 [2] - GLM-4.7模型显著提升了多语言编码、终端智能体效果、前端审美、工具调用和推理能力，并引入新的思考机制，响应速度提升且Token消耗下降 [2] - MiniMax发布M2.1模型，系统性提升了Rust、Java、Golang、C++等多语言编程能力，在SWE-bench多语言版达到66.7% [3] - MiniMax M2.1模型显著加强了原生Android和iOS开发能力，在VIBE综合榜单以88.6分展现接近Claude Opus 4.5的全栈构建能力，几乎所有子集均超过Claude Sonnet 4.5 [3] AI在企业级应用与商业模式演进 - 钉钉发布为AI打造的工作智能操作系统Agent OS和钉钉ONE界面，其通用任务处理Agent“悟空”实现从“对话者”向“执行者”进化 [4] - 钉钉发布DingTalk Real AI主机作为Agent OS物理载体，并将DingTalk A1升级为团队工作助理，支持录音数据直接导入业务系统成为结构化资产 [4] - 钉钉的商业模式从按功能收费转向结果付费，其AI差旅等产品明确提出“帮助企业降本15%”等业务成果，预示AI To B行业从销售功能转向销售结果 [4] - 创业孵化器Y Combinator指出，AI经济已从“安装阶段”过渡到“部署阶段”，形成了模型层、应用层、基础设施层三层清晰结构 [9] AI芯片与硬件生态竞争 - 硅谷投资大佬Peter Thiel预测AI芯片最终将变成白菜价，认为英伟达过去几年的暴利本质来自CUDA生态绑定和缺乏替代品的“垄断红利” [7] - AMD硬件性能已追平甚至局部反超GPU，ASIC效率碾压通用GPU，谷歌Gemini 3全部运行在TPU上，Anthropic大量训练跑在Trainium上 [7] - 外媒揭秘“英伟达循环贷”模式，企业用GPU抵押借钱再购买更多GPU，CoreWeave融资规模超过120亿美元，GPU债务市场规模突破200亿美元 [7] AI行业竞争格局与开发者偏好 - 根据Y Combinator年终复盘，Anthropic用户增长52%，超越OpenAI成为YC创业者最常使用的API，Claude Sonnet成为代码生成和AI Agent任务首选 [9] - 创业公司基于Evvals选择模型而非盲目跟随，Gamma公司以50人团队做到1亿美元年度经常性收入，AI工具极大提升单个开发者生产力 [9] 前沿科技进展 - 长征十二号甲遥一运载火箭成功发射并实现二级入轨目标，但一级火箭未能成功回收，该火箭采用液氧甲烷推进剂，起飞质量433吨，近地轨道运载能力12吨 [5][6] - 这是国家航天体系在“入轨级可回收运载火箭工程化应用”方向的关键一步，体现了“举国体制+市场机制”的模式创新 [6] AI学术与理论争议 - Meta首席AI科学家LeCun认为“通用智能”不存在是胡说八道，强调人类智能高度专用化，只能在能构想的问题上“通用” [8] - DeepMind掌门人Hassabis反驳LeCun，认为其混淆了“通用智能”和“普适智能”，指出人类大脑和AI基础模型近似图灵机，理论上什么都能学 [8] - 这场争论反映了对AGI发展路径的不同判断：Hassabis关注通用架构规模化后的潜力上限，LeCun强调现实环境中可扩展可学习的具体机制 [8]