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Epoch AI最新数据：Anthropic人均年营收900万美元，远超OpenAI的560万和英伟达的510万。一家没上市的AI公司，人效已刷新硅谷全部历史纪录。
Span 2018 年起家时做的是智能电板，卖给业主帮他们省电费。它的电板能识别每户人家电网接入端的实际可用容量。美国住宅一般标配 200 安培的服务等级，日常负载远低于此。空出来的那部分电力过去没被任何人定价，Span 现在打算把它用来跑 AI 推理。
据央视新闻报道，今天，《全国数据资源调查报告（2025 年）》在第九届数字中国建设峰会上发布。报告显示，2025 年，全国数据生产总量同比增长 27.28%，达到 52.26ZB（ZettaByte，泽字节 | 1ZB=1024EB），这相当于全国所有算力中心存储容量的近 30 倍。从国际来看，我国数据生产总量占全球的 27.44%。
你或许刷到了一段来自印度南部服装厂的视频。 工厂工人佩戴头戴摄像头，记录手部动作以训练人工智能系统。 这是因为随着特斯拉、Figure AI 等公司竞相开发人形机器人，训练它们所需的真实世界动作数据变
AI需要标注过的数据来帮助它们更理解人类世界，而这些高薪数据标注员，做的正是这一步的工作。难道人类中最聪明的一批年轻人，真的正在协助AI，亲手消灭自己的未来？刚好，作为一个正经985毕业的“前浪”，我真的去面试了这些传说中月薪过万的数据标注岗，带大家一同探探深浅。
站在这个深度融合的转折点，我们不再空泛地讨论“AI能否改变世界”，而是需要通过客观数据丈量“它正在如何重塑每一寸现实”。《季载录·春丨Xsignal全球AI应用行业季度报告丨2026》应运而生，以真实的周期切片，记录这一历史性的重构时刻。
如何创建大规模的Physical AI数据，来加速Physical AI开发者的进展。我们采取的方法，本质上是用算力去换数据；
质量和成本只能二选一？通过大脑+小脑分层、场内+场外双轮驱动，数据堂给出了具身智能数据难题的解。
AI 公司对更多数据的贪婪需求推高了从事该行业不起眼工作的初创公司的销售额：这些公司与律师、博士学位持有者和医生签约 ，由他们对 AI 模型生成的答案进行评分。
Braintrust 是一家做 AI 产品可观测性和评估的公司。你可以理解为：帮你监控和调试 AI 智能体的工具。他们发现，现有的数据库——无论是 Postgres、数据仓库还是浏览器端的 DuckDB——全都扛不住 AI 工作负载。于是他们做了一个很大胆的决定：自己造一个数据库。