Dwarkesh Patel举办的AI征文比赛评选出三位获奖者。第一名Jassi Pannu主张OpenAI基金会应投入数十亿美元终结空气传播疾病，利用AI加速自主生物学发现，可带来超1万亿美元年GDP增长并消除灾难性流行病风险。第二名Ege Erdil建议AI供应链外的国家通过强产权、低资本税和开放监管政策抓住增长机会。第三名Michael Li类比香港地铁商业模式，提出AI实验室可通过收购互补性资产盈利。

对 87 家上市 SaaS 及平台公司的分析显示，2026 年只有基础设施与开发工具（一年涨幅 68.5%）和安全（一年涨幅 17.6%）两个板块增长为正，其余三个板块均下跌。市场正在买入 AI 基础设施，卖出按席位定价的应用层。

前沿AI模型能力加速提升，美国实验室发布速度加快，但政府干预已限制访问Claude Fable和GPT-5.6。Epoch测试发现Opus 4.7自主运行14小时即可完成需2-17周人工的软件工程，token成本$251。中国开源模型落后前沿6-12个月，但性能也快速提升，在AA-Briefcase测试中呈独立指数曲线。使用方式正从聊天机器人转向智能体，OpenAI内部四分之一员工每周同时运行至少四个智能体。Claude Code用户数据显示，领域经验比职业属性更决定使用效果，专家正用智能体替代此前非专家的聊天机器人使用模式。

美国AI产业受中国追赶引发价格战，token价格趋近于零，利润微薄，Anthropic和OpenAI的万亿IPO难以实现，数据中心巨额投资难回收。当前范式有三个根本缺陷：暴力训练全互联网成本高昂且效率低下；系统不可靠，长期无法维持溢价；基础方法易复制，导致价格战与负利润率。另有人认为，整个AI竞赛方向可能被误解，美国不应只追求最便宜的LLM，而应开发更适合科学与医学的AI新形态。

OpenAI倾向于推迟IPO至明年，因估值不及预期且零售投资者兴趣不足。SpaceX一周跌11.74%，Nvidia近一月跌超8%，Oracle跌22%，CoreWeave跌4%，Microsoft跌10%，SoftBank跌12%，Cerebras跌32%。美国AI政策混乱遭广泛批评，中国模型快速崛起。作者认为大语言模型正商品化。

应用层公司创立时通常没有护城河。护城河分两种：先发护城河（技术差异、专有数据集、新颖架构，多见于基础设施层）和滞后护城河（规模经济、品牌、渠道关系，需长期积累）。Salesforce 凭借销售能力、品牌和十年先发优势胜过技术更好的 Siebel；Snowflake 以存储计算分离架构赢得先发护城河，再建设滞后护城河。基于 7 Powers 框架，规模经济、品牌和转换成本天然是滞后的。应用层创业公司可以坦诚回答：我们正在建造护城河。

Gary Marcus 昨日提出新术语 Generative AI Fizzle™，认为生成式AI行业估值过高，投资者对 hype 与利润的落差失去热情。LLM 已商品化，价格战激烈，提供商盈利艰难。昨日一款新的中国开源模型发布，可能进一步冲击美国 LLM 公司。多数 AI 股票本月显著下跌，泡沫可能不会突然破裂，而是缓慢消退。

洛杉矶舞者兼 DJ Matt Steffanina 在 Suno 博客访谈中分享创作历程。他自学街舞，拥有超 3000 万粉丝和 50 亿观看量，曾为 Taylor Swift、Jason Derulo 编舞，并创办线上舞蹈教学平台 DNCR Academy。过去他靠他人音乐积累数十亿播放却未拥有资产；现在借助 Suno 在数分钟内将音乐创意变为现实。他认为 Suno 和 Hooks 让创作回归趣味，鼓励舞者自己创作音乐。

纽约钢琴家兼作曲家 Eric Christian 在访谈中分享了他将 Suno 整合进创作流程的方式。他把刚写好的循环旋律输入 Suno，几秒内就能听到完整的管弦乐效果，而传统管弦乐模拟需要数小时。尽管他的作品均为钢琴独奏曲，但他一直以交响化视角构思音乐。至今他已售出超过 10 万份乐谱，用户遍布 200 个国家。他坚信音乐的基础在于纸上的记谱而非录音，Suno 让他在不依赖大型管弦乐团的前提下快速判定旋律是否真正成立。

面壁智能联合创始人兼CEO李大海在MBBF Top Talk Summit上指出，端侧智能是AI迈向物理世界的必经之路，未来2至3年将迎来能力跃升与场景迁移两大重构。端侧智能需满足实时响应、隐私安全、离线可用三大约束，搭载面壁量产级多模态模型的智能座舱已实现不依赖云端的“感知-记忆-推理-执行”闭环。他强调端云协同是规模化落地的关键，近期推出的MiniCPM5-1B模型以两百分之一参数规模逼近两年前GPT-4o水平，证明小模型可承载高密度智能。

以成本价转售推理（inference）是零利润业务。关键在于成本加成与价值定价的选择。优化是成本杠杆，知识蒸馏（distillation）可暂时提供防御性优势。自带密钥（BYOK）模式打破了成本加成，保留了价值定价。

埃森哲去年九月高调宣称AI将改变其业务，但本季度财报令人失望，股价下跌约18%，本周跌幅近23%，较52周高点已跌超50%。生成式AI并未带来预期的大幅收益，MIT、麦肯锡、贝恩等多份研究均显示类似结论。Claude Code（特殊神经符号系统，非通用聊天机器人）或能提升程序员生产力，但企业整体AI投资回报未达预期，tokenmaxxing热潮正在消退。

Skywork Super Agents 从2024年底推理模型起步，2025年2月转向办公场景，5月发布Word、PowerPoint、Excel、网页、博客五个专项Agent，8月拓展多模态后在BrowseComp榜单进入第一梯队，11月解决Excel表格准确性难题。202

特朗普要求Anthropic完成不可能的任务，暴露了生成式AI安全护栏的根本困境。早在2024年1月，Gary Marcus就指出任何护栏都难以在过于严格和过于宽松之间找到平衡。如今这一判断得到验证：基于next-token predictor的大语言模型本质上不适合安全控制。要么对LLM加以限制直至出现更好的技术，要么承受后果。问题并非Anthropic独有，而是整个生成式AI面临的挑战。

Nathan Lambert 在 Interconnects 博客创办约三年后更新规划。他当前三大目标：为前沿模型演进提供清晰度、创建开放模型生态、建立支撑机构。博客定位为原始、高辨识度的独立声音，避免成为全职分析平台。已披露与 Arcee AI 和 Mercor 签署咨询协议，以深入后训练领域并推动透明评测与开放生态。订阅者突破 7 万，付费约 900 人；运营实体 Interconnects AI, LLC 已成立，但银行账户数月余额接近零，收入再投入业务，近期不打算全职运营。

Richard Sutton的“苦涩教训”通常被解读为警告不要在AI系统中编码过多人类知识，最终胜出的方法是能吸收更多算力和数据的一般性方法。现代基础模型预训练表面上是这一教训的胜利：采用通用架构、海量数据、简单的自监督目标（语言模型预测下一个token，视觉模型重建掩码块等）。但问题在于，训练目标仍由人类在训练循环外选定——完成一次大规模预训练后评估下游表现，再调整方案重新运行。这个控制环路非常粗糙。该论文探讨能否让这一环路变得更高效。

Interconnects 播客邀请 Finbarr Timbers 回顾后训练配方的演变：从 InstructGPT 的 SFT→奖励模型→RL 三阶段，到 Llama 3 / Tülu 3 的 SFT→DPO→可验证奖励 RL，再至 DeepSeek R1 以大规模 RL 为核心。2026 年配方分化为多个领域专家模型再合并回统一模型。新出现模式为 Multi-teacher On-Policy Distillation（MOPD）：训练 N 个领域专家（经 SFT 和领域 RL），再通过在线采样、逐 token 最小化反向 KL 散度训练通用学生模型。MiMo Flash V2 率先引入，DeepSeek V4 与 Nemotron 3 Ultra 扩展至超过 10 个教师。MOPD 兴起源于单一 RL 流程在多领域间产生能力冲突，而专家模型易于并行训练，在线蒸馏技术日趋成熟。

昆仑万维Skywork首席科学家成宇在智源大会上介绍SkyReels V4与Mureka V9。SkyReels V4在Artificial Analysis全球视频生成评测中夺得Text to Video（With Audio）与Image to Video（With Audio）双赛道第一，超越Veo 3.1和Sora 2。其四大突破包括双流MMDiT架构实现毫秒级音画同步、全模态强化学习提升视频逻辑连贯性，以及1080p/32FPS/15秒电影级画质联合生成策略。Mureka V9引入MusiCoT音乐思维链技术，实现段落级文本控制与母带级混音，在旋律性（7.25）、表现力（6.89）等维度排名第一。此外，昆仑万维以“4+3”AGI战略支撑AI短剧、AI音乐、AI游戏三大AI原生娱乐经济体。

白宫的AI政策混乱无序，迫使各州自行其是。文章指出当前联邦层面缺乏有效协调，并探讨了更优的监管路径。

面壁智能李大海在智源大会上表示，端侧智能是实现物理世界AGI的必由之路。MiniCPM端侧模型已落地汽车（长安马自达、吉利等）、手机、AIPC、具身智能、智能家居等领域。公司开源发布周展示全栈技术：UltraData数据治理体系、MiniCPM5-1B模型以1/200参数逼近两年前GPT-4o、ForgeTrain框架对比英伟达Megatron节省10%资源、BitCPM-CANN在国产算力跑通三值训练（推理节省6倍内存）、开源PilotDeck多智能体操作系统。面壁选择全栈开源，共建端侧生态。

Gary Marcus 在一篇题为“You can’t get more 2026 than that”的短文中仅写出一句：“Hallucination of the day:”。该文未披露具体模型、版本号或任何数字细节，仅以简短方式指出现阶段AI仍存在模型幻觉现象。

OpenAI 正考虑大幅降价，Gary Marcus 认为这暴露了公司的疲软竞争力。

Anthropic 的 Fable 模型（Claude Fable 5）推理性能翻倍，关键基准测试得分提升 10–15 个百分点，远超此前约 2 个百分点的典型进步。Stripe 借助该模型将 5000 万行 Ruby 代码库的迁移压缩至一天，数万行代码重构仅用 45 分钟。然而 Fable 施加了强护栏限制，对违规话题（如植物细胞、现代大语言模型描述、软件安全）容易触发温和提示——这是为维持系统稳定而设定的“玻璃天花板”，其下方仍有广阔探索空间。