过去一年，AI 技术已从概念热潮深度渗透至产业肌理，成为驱动 IT 基础设施重构的核心引擎。当大模型、异构算力、智能体（Agent）等技术要素持续冲击传统技术体系，操作系统作为软硬件协同的核心枢纽，其 AI 进化的本质也引发了行业的深刻思考：OS 的 AI 进化，究竟是换汤不换药的 “新瓶旧酒”，还是颠覆底层逻辑的 “涅槃重生”？
大模型的出现，给许多行业带来了颠覆性的改变，运维这个向来被视为稳定、保守的领域也不例外。虽然“AIOps”这个概念早在 2016 年由 Gartner 提出，但早期的智能运维更多是利用大数据和机器学习对传统运维流程进行效率上的提升。
近日，北京才多对信息技术有限公司（True Talents Connect，以下简称“TTC”）宣布完成 A 轮千万美元级融资。本轮融资由厚雪资本领投，百度战略投资。此前，TTC 自研的 AI Agent 产品“小麦招聘”获第三届百度“文心杯”创业大赛一等奖，此次融资标志着其正式融入百度生态的新阶段。
上周，我又看了一遍《Her》。
岁末年初，全球AI竞争聚焦到了最新趋势—— 太空算力。
在 AI 浪潮席卷全球的今天，大模型在写诗、作画、敲代码上已经展现出惊人的天赋。然而，在面对严谨、硬核的物质科学（物理、化学、材料）时，却常常表现得像个“偏科生”：它们能侃侃而谈化学理论，却在最基础的分子式、晶体结构书写和反应推理上频繁出现不稳定输出：说的像那么回事，写出来却漏洞百出。
过去几年，机制可解释性（Mechanistic Interpretability）让研究者得以在 Transformer 这一 “黑盒” 里追踪信息如何流动、表征如何形成：从单个神经元到注意力头，再到跨层电路。但在很多场景里，研究者真正关心的不只是 “模型为什么这么答”，还包括 “能不能更稳、更准、更省，更安全”。
过去一年，AI的主战场几乎被大模型、生图和生视频占满。2026年伊始，市场终于开始把目光投向一个更难、也更关键的领域：3D生成。
大模型能写代码、聊八卦，但敢不敢让它直接接管网络运维？一项最新评测显示，面对真实网络故障，头部模型平均准确率竟不足50%！为此，GSMA联手全球巨头开启「地狱级」难度挑战赛，通往MWC 2026的门票已备好，3.5万欧元大奖等你来拿！
随着大模型能力的跃迁，业界关注点正在从 “模型能不能做” 快速转向 “智能体能不能落地”。过去一年可以看到大量工作在提升智能体的有效性（effectiveness）：如何让它更聪明、更稳、更会用工具、更能完成复杂任务。
