随着 AI 技术的蓬勃发展， AI 模型的参数规模和推理频次呈指数级增长。据高盛研究部预测，到 2030 年，全球数据中心的电力需求将增长 160%。
上个月你刚花 20 美元订阅了 ChatGPT Plus，转头这个月朋友圈就被「Claude 秒杀一切」刷屏，再过一个月可能又换成「Gemini 吊打一切」。
他们开发了一个叫做 Lemon Slice-2 的 AI 模型，可以把任何一张静态图片——无论是公司员工照、卡通角色、还是文艺复兴时期的油画——瞬间变成一个能实时对话的视频头像。
时间过得太快了，一转眼就来到了 2025 年的年底。我们距离 2026 年只剩下了 8 天。回看 AI 模型和产品突飞猛进这一年，中美两家 AI 阵营的行业发展路径有了挺大的区分，大家的关注度不再是单一模型、单一能力，而是“模型+工程+场景”的复合能力。这个变化在年底愈发明显。
最近，在 AI 基础算力上重磅频出的华为，又亮出了一张王牌：昇腾的底层基础软件，CANN 全面开源开放。昇腾宣布将通过一系列新举措，持续支持开发者在 AI 模型、算子、内核、底层资源等多个层级进行自主优化与自定义开发。通过开放共建，一个新兴的 AI 算力生态正在快速崛起，改变计算架构领域本已固化的格局。
近日，24 岁的 00 后博士生胡文博和所在团队造出一款名为 G²VLM 的超级 AI 模型，它是一位拥有空间超能力的视觉语言小能手，不仅能从普通的平面图片中精准地重建出三维世界，还能像人类一样进行复杂的空间思考和空间推理。
前几天，AI 推理服务供应商 OpenRouter 发布了一份报告《State of AI》，基于平台上 60 多家提供商的 300 多个模型，100 万亿个 token 的交互数据，对 LLM 的实际应用情况进行了分析。报告中，提到了一个「灰姑娘水晶鞋效应」，特别有意思。研究者在分析用户留用数据时发现一个现象：AI 模型发布第一个月进来的用户，往往比后来进来的用户留存率更高。
AI 领域迄今最大规模的用户行为实录，刚刚发布了。这是全球模型聚合平台 OpenRouter 联合硅谷顶级风投 a16z 发布的一份报告，基于全球 100 万亿次真实 API 调用、覆盖 300+款 AI 模型、60+家供应商、超过 50% 非美国用户 。
最近，Google Research 发布了一篇 Blog《Titans + MIRAS：帮助人工智能拥有长期记忆》。它们允许 AI 模型在运行过程中更新其核心内存，从而更快地工作并处理海量上下文。
脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）被视为连接人类智能与人工智能的终极界面。要真正实现这一愿景，核心在于高精度的脑信号解码，即让通用 AI 模型能够真正「读懂」复杂多变的脑活动。
