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就在今年的WAIC上，无问芯穹一口气亮出了「前店后厂一中心」，一整套完整的Agentic Infra战略布局：算力集散中心（一中心）：Agentic Infra自主式基础设施平台；Token工厂（后厂）：Agentic MaaS大模型服务平台；
让大模型 "读得更长" 一直是 Agent、深度推理和海量资料整合等场景的刚需，但标准全注意力机制的计算量随序列长度呈平方级增长，始终是横亘在长上下文建模面前的三座大山。
让大模型给一张图片打“质量分”，它其实经常看走眼。
“芯片的定价权越强，模型和应用公司的成本刚性就越难消解。” 当下，仅豆包一家大模型的日均Token调用量就已突破180万亿；国家数据局的统计显示，全国日均调用量在今年3月已超过140万亿——无论从哪个口径衡量，这都是一条两年内从“近乎为零”飙涨超千倍的曲线。
IEEE最新刊发了一条挺反常识的新思路：大模型的内存焦虑，可能要靠U盘里的同款技术来缓解了。没错，就是NAND Flash。但现在，SanDisk和SK海力士正在推动一种新东西：High Bandwidth Flash（高带宽闪存），简称HBF。
人工智能（AI）模型在科学发现中的角色，正经历着一场从「工程缝合者」向「智能推演者」的深刻蜕变。
过去一年，Deep Research Agent 被视为大模型落地的下一个突破口，它们会检索、能用工具、可多步推理，在一个个榜单上高歌猛进。但把它们放到真实世界的专业场景里，表现是否也同样亮眼？
WAIC 2026，上海 AI 实验室发布了「书生·端砚」科学发现平台，有望为长期存在的科研结构性矛盾提供一种新的思路与解决方案。区别于行业内多数产品依托大模型适配科研场景、实现浅层提效的优化模式，「书生·端砚」以干湿实验闭环迭代、科研资产沉淀为核心能力，补齐 AI 科研缺失的真实场景反馈链路，推动 AI 科研应用从单点效率优化，迈向科研范式升级的全新阶段。
此芯科技，一家成立于2021年、专注自研高性能智能体CPU的公司，在上海举办了一场以「芯聚无限 智启新元」为主题的发布会。此次，他们正式发布了AGX Agentic Compute 智能体计算战略——一把打通芯片、整机和操作系统，构建覆盖端、边、云的全域算力底座。
在今天上午结束的「AI 进入物理世界」京东分论坛上，其对外集中展示了这套布局。除了首次集体亮相的 JoyAI 全系列大模型矩阵，具身数据采集体系、JoyInside 智能硬件和京东云 AI 基础设施也一同亮相，它们连同全链路业务场景组成了京东的物理 AI 闭环。