在上一篇《全载录丨Xsignal 全球AI应用行业年度报告丨2025》中，我们俯瞰了全球AI从“震撼期”迈入“深水区”的宏观版图。如果说那是一张新大陆的地图，那么今天，我们将目光聚焦于这场变革的“风暴眼”——中国头部科技公司的战略棋局。
Sam Altman 与 Jony Ive 联手探索的无屏 AI 硬件，正在被逐步揭开。供应链信息显示，这款产品并没有选择屏幕，而更像是一种可穿戴设备：体积接近 iPod Shuffle，可以放入口袋或随身佩戴；内置麦克风与摄像头，持续感知用户所处的真实环境，与之并肩工作，主动给出建议。
竞争是好事，它会逼着我们变得更好。面对竞争的加剧，OpenAI通过快速迭代和新产品发布来强化自身优势，并“确保我们能在这个领域赢下来”。
新年伊始，MIT CSAIL 的一纸论文在学术圈引发了不小的讨论。Alex L． Zhang 、 Tim Kraska 与 Omar Khattab 三位研究者在 arXiv 上发布了一篇题为《Recursive Language Models》的论文，提出了所谓“递归语言模型”（Recursive Language Models，简称 RLM）的推理策略。
图灵奖大佬LeCun离职Meta后直接开怼：实锤Llama4造假传闻，炮轰原上司Alexandr Wang「不懂科研」，称Meta冲刺「超级智能」完全是被大模型洗脑。同时，他也透露自己的新公司即将在今年发布全新世界模型。
前几天，在最通人性的AI美少女虚拟主播Neuro的一场生日直播中，发生了一场席卷所有人的，对AI的热议。在直播中，Neuro和她的开发者Vedal在Vrchat闲逛时，突然询问她的开发者Vedal：
我正在用 ChatGPT 给自家的狗生成一张穿着鹈鹕服装的搞笑照片。几秒钟后，图片出来了——狗狗的装扮很完美，但图片左侧莫名其妙多了一个「Half Moon Bay」（半月湾）的标志。
2026年，Scaling Law是否还能继续玩下去？对于这个问题，一篇来自DeepMind华人研究员的万字长文在社交网络火了：Scaling Law没死！算力依然就是正义，AGI才刚刚上路。
，时长 00:20 视频 1：单样例推理速度对比：SGLang 部署的 Qwen3-8B (NVIDIA) vs. LoPA-Dist 部署 (NVIDIA & Ascend)（注：NVIDIA 平台
过去10年，AI大模型的技术本质，是把电力能源通过计算过程转化为可复用的智能。2026年，我们需要让AI模型在单位时间内「吃下」更多能源，并真正将其转化为智能。
