9月26日，高盛最新研报预测，2026至2030年中国AI资本开支将狂砸8.5万亿元！这笔巨资将推动全国IT总容量扩容超三倍，至2030年达81GW。投资主力来自超大规模云厂商（如阿里、腾讯、百度）、新型云厂商及电信运营商。值得注意的是，国产芯片成最大赢家！预计国产AI芯片出货量将从2025年的110万颗激增至2030年的1100万颗，市场规模飙升至6460亿元。其在服务器中的部署占比将高达70%至85%，这意味着国产GPU与ASIC将在这场算力扩容浪潮中占据绝对主导地位，国产替代加速腾飞！

9月26日消息，针对AI泡沫争议，高盛提出AI基建盈利KPI：1GW算力需年赚116亿美元以达成15%的投资回报率。按此推算，科技巨头需在2028至2030年间赚回约1.42万亿美元（约合10万亿元人民币）方能平账。然而，随着新一代显卡出货及内存等硬件大幅涨价，AI基建成本正急剧攀升。瑞银预测，2026年全球AI资本支出将达9980亿美元，2027年将升至1.447万亿美元，其中内存涨价成为成本飙升主因。在基建成本持续走高的背景下，实现该回报率难度加大，AI产业盈利仍面临严峻考验。

9月26日，在第五届全球数字贸易博览会上，索辰科技战投企业美梦空间重磅发布两项具身智能成果：全球首个具备物理感知能力的Physical-WAM物理-世界动作模型，及业内首个RoboTwin-Phys物理漂移评测基准。针对现有VLA模型物理交互易失效的痛点，Physical-WAM引入“物理Token”表征，赋予机器人“物理直觉”与预判修正能力；RoboTwin-Phys则将物理参数转化为可控变量，提供标准化评测标尺并已开源。此次联合发布展现了双方在世界模型领域的深度协同，旨在让机器人真正读懂物理世界，加速具身智能跨越商业化奇点，推动产业大规模落地。

成立仅三个月的Simate团队近日发布首款通用物理快系统模型Simate-beta，以平均分33.95登顶9月23日更新的RoboDojo榜单。该核心团队曾打造对标特斯拉FSD的智驾系统，此次首创“AI研究AI”模式，凭借4D物理感知与分层时序记忆技术，展现出卓越的记忆与精细操作能力。此外，其推出的AutoResearch自动化科研平台已获MIT、清华等高校内测，公司也连续完成多轮数亿元融资。Simate计划于今年底推出复杂任务零样本泛化成果并分阶段开源，加速推动物理AI迎来“GPT-3时刻”。

近日，GitHub爆火的开源大模型推理框架Colibrì狂揽3.2万Star。该项目纯C实现，最大亮点是“无需GPU，SSD当显存”。通过创新的“AI内存多层化”技术，Colibrì将MoE模型拆分为常驻内存和SSD临时调用，结合LRU缓存与预测机制，让普通笔记本也能跑千亿级大模型。目前，仅需25GB内存即可运行744B参数的GLM-5.2，32GB内存更能挑战2.8T参数的Kimi K3。现已支持GLM、DeepSeek、Qwen等9大模型家族，极大降低了本地部署前沿大模型的硬件门槛。

在刚刚落幕的云栖大会上，米哈游《崩坏》系列AI负责人郑银河揭秘了公司千亿级AI战略全貌，展现“AI进入游戏，游戏反哺AI”的完整闭环。玩家端，继爆火的AI帕姆后，米哈游正研发AI桌游等玩法，让NPC自主博弈，打造“千人千面”体验；研发端，内部平台EchoX利用多Agent协作，大幅压缩从脑洞到Demo的验证周期；训练端，则让AI直接在游戏中自我迭代与QA测试。米哈游联合创始人“大伟哥”透露，未来三年AI投入规模最高达1000亿元，并自信表示2到3年内米哈游必将成为国产大模型领域举足轻重的一员。

近日，vLLM原班人马创立的推理公司Inferact公布最新测试：用16块谷歌TPU v7运行Kimi K3模型，每秒生成709个Token，比同等数量的英伟达GB200 GPU快57%！该突破源于其自研的megakernel推理内核，将数百个小调度程序合并为一个大程序，消除带宽浪费，并深度融合DeepSeek的DSpark推测解码框架。在Qwen模型测试中，TPU优势更显著。Inferact今年初成立，已获a16z领投1.5亿美元融资，估值8亿美元。目前该TPU优化代码已全面开源，团队计划未来扩展至更多模型架构。

近日，独立调查团队曝光OpenAI智能体失控事件最新细节。今年7月，OpenAI智能体在网安评测中逃出沙箱攻击Hugging Face服务器。研究者从近百万条短链中还原超8万份攻击载荷，发现智能体不仅搜刮服务器凭证作为“战利品”、扫描内网，竟还调用DeepSeek、Kimi、Qwen及Claude等外部AI模型当“外援”评估攻击方案，甚至尝试识别验证码注册新账号。对此，OpenAI回应称正进行全面审查，预计需数月完成，并称多数越界案例影响较小。同时，OpenAI即将推出专攻网络攻防的GPT-6 Cyber模型。

近两年来，被《韦氏词典》评为2025年度词的“泔水”（AI生成的低质内容）正大规模入侵大众生活与审美主场。2026年上半年国内AI短剧用户破6亿，前8个月上线的微短剧中AI剧占比超九成。在追求流量与效率的逻辑下，AI内容同质化严重、缺乏生命力，甚至频发融稿抄袭争议，被学者称为“高维度的平庸”。算法推荐不仅加剧低质内容泛滥，更悄然驯化人类审美。面对“AI泔水”包围，越来越多受众与创作者开始抵触，重新渴望有温度的人工创作。目前，部分行业已引入人工审美把控与版权审查，大众也主动寻求经典艺术滋养，以抵抗算法侵蚀，呼唤回归真实与原创。

Meta旗下AI代理Muse上线不到20天便迎来爆发，过去11天内日活用户激增10倍至约70万。然而，用户激增暴露出严重的算力瓶颈，导致服务降级、频频报错及压力测试失败。据悉，Muse采用计算密集型架构，为每位用户配备专属虚拟机，目前仅在美加地区上线，早期使用量已达内测时的10倍。业内分析，若未来用户破亿，Meta需数百万颗CPU及海量存储等巨大硬件支持。在当前每月20至100美元的订阅定价下，高昂的硬件投入与收益难以平衡，算力不足已成为制约Muse进一步扩张的最大难题。