地面上的算力“内卷”，终于突破了大气层的束缚。前脚，装有英伟达H100的Starcloud-1卫星搭乘SpaceX的猎鹰9号火箭成功进入轨道，迈出构建“太空超算”的关键一步。谷歌紧随其后，火速披露了部署搭载TPU卫星集群的“太阳捕手”计划（Project Suncatcher）。
智能体终于拥有了可以海量复制的“实战演练场”。阿里此次开源的新项目ROCK，解决了无法在真实环境中规模化训练的难题。有了ROCK，开发者想要训练AI执行复杂任务时可以不再“手搓”环境，直接进行标准化的一键部署。
2023 年，三星公司在接入 ChatGPT 不久之后，接连发生数起内部机密泄露事件。事件起因是三星员工将半导体设备参数、产品源代码和生产良率等商业机密直接输入对话系统，导致敏感信息被录入 ChatGPT 的训练数据库。
谷歌不再甘当「云房东」，启动激进的TPU@Premises计划，直接要把算力军火卖进Meta等巨头的自家后院，剑指英伟达10%的营收。旗舰TPU v7在算力与显存上彻底追平英伟达 B200，谷歌用「像素级」的参数对标证明：在尖端硬件上，黄仁勋不再寂寞。通过拥抱PyTorch拆解CUDA壁垒，谷歌正在用「私有化部署+同级性能」的组合拳，凿开万亿芯片帝国的坚固城墙。
11 月 3 日，全球知名游戏博主 PewDiePie 发布视频，展示其自建本地 AI 系统的全过程。该视频目前浏览量已经超过 300 万，视频标题则赫然写着双关梗 “STOP: Using AI Right now”。
在数字经济浪潮中，企业对于高效、精准的信息获取与决策支持的需求日益迫切。从前沿科学探索到行业趋势分析，再到企业级决策支持，一个能够从海量异构数据源中提取关键知识、执行多步骤推理并生成结构化或多模态输出的「深度研究系统」正变得不可或缺。
AI 产业的两大核心趋势正并行发展：基础大模型的能力持续突破，而 AI Agent 的产业化落地也在全面提速。Capgemini 于 2025 年 4 月发布的一项覆盖 14 国 1500 名企业高管的调研显示[1]，已有 37% 的受访组织启动或实施 AI Agent 项目，另有高达 61 %的组织将在一年内跟进部署或进行探索，印证了该趋势的全球共识。
近日，美国南加州大学教授约书亚·杨（Joshua Yang）团队和合作者成功造出一个功能齐全的人工神经元 1M1T1R，这是一种能像真实脑细胞一样工作的人工神经元，有望催生出类似人脑的基于硬件的学习系统，并有望将 AI 转变为更加接近自然智能的形态。
2025年前盛行的闭源+重资本范式正被DeepSeek-R1与月之暗面Kimi K2 Thinking改写，二者以数百万美元成本、开源权重，凭MoE与MuonClip等优化，在SWE-Bench与BrowseComp等基准追平或超越GPT-5，并以更低API价格与本地部署撬动市场预期，促使行业从砸钱堆料转向以架构创新与稳定训练为核心的高效路线。
北京大学，银河通用，阿德莱德大学，浙江大学等机构合作，探究如何构建具身导航的基座模型（Embodied Navigation Foundation Model）提出了NavFoM，一个跨任务和跨载体的导航大模型。实现具身导航从“专用”到“通用”的技术跃进
