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2026 年 7 月 31 日，迪士尼公司公布了旗下加速器项目（Disney Accelerator）第 12 期名单，入选的 5 家公司都和 AI 密切相关，其中包括具身智能公司 FieldAI、Physical Intelligence（简称 PI），以及 3 家生成式 AI 公司。
在生成式 AI、视频生成和各种数字营销工具铺天盖地时，硅谷最有影响力的物理 AI（Physical AI）独角兽 Applied Intuition 抛出了一个极其犀利的观点：未来 25 年，真正能重塑物理世界的 AI 公司，其规模和影响力很可能会远超今天主导数字世界的科技巨头。
7 月 19 日至 23 日，美国洛杉矶，SIGGRAPH 2026 如期而至。这场汇聚全球计算机图形学与视觉计算领域顶尖学者、艺术家与工程师的年度盛会，吸引了来自 69 个国家的近万名参会者。渲染、几何建模、动画仿真、与生成式 AI，几乎所有关于如何用计算机创造视觉世界的最前沿探索，都在这五天里集中呈现。
近期知名高性能开源项目 Bun 将核心代码大规模重写为 Rust ，则给出了一个更具体的产业信号：当 AI 降低迁移成本之后，软件基础设施正在重新向更强约束、更高性能、更易被机器检查的语言迁移。但 Rust 毕竟诞生于生成式 AI 爆发之前；其核心设计目标是安全的底层编程，而非 Agent 之间的高效协作。
Exponential View 在 2026 年 6 月底发布《AI 经济现状报告》，通过一套去重复统计、自下而上覆盖千余家企业的财务测算模型，剥离行业虚高估值与宣传泡沫，还原海外生成式 AI 市场真实营收、资本开支、算力供需与产业链价值分配格局。
2026年5月，两篇重磅研究在一周内相继发表。一组来自加州大学伯克利分校研究团队，样本是美国 20 所公立研究型大学的 95,513 名本科生。研究发表在《Science》科学杂志上，主题是大学生如何使用生成式 AI，以及怎样用它作弊。
如今想写出一篇结构严密、用词专业的文章已经不算难事，只需要敲几个 prompt 生成式 AI 就能瞬间给你一篇成千上万字的文章。布鲁金斯学会去年的一项调查显示，拥有学士学位的成年人中有 35% 的人在工作中使用 AI 来撰写或编辑文档。
当文字、图像、视频已经先后被生成式 AI 重写，3D 很可能就是下一站。
在生成式 AI 领域，视觉分词器（Visual Tokenizer）通常采用固定压缩率 —— 无论是单调的监控画面，还是复杂的动作大片，都被切分为等量的 Token。这种 "一刀切" 的做法不仅会造成巨大的计算冗余，也产生了 “信息量” 不同的 Token，不利于下游理解生成任务处理。
随着生成式 AI 迈入万亿参数时代，大语言模型（LLM）的推理与部署面临着前所未有的“显存墙”挑战。如何在超节点（SuperNode）复杂的异构存储架构下，实现海量张量的高效管理和调度，已成为大模型落地的胜负手。