2026年初，AI初创公司Torch以超1亿美元被OpenAI收购，其四人团队将加入ChatGPT Health部门。Torch成立于一年前，专注于整合用户医疗数据并生成健康洞察，产品尚处内测阶段。核心成员包括CEO Ilya Abyzov和华裔联合创始人Eugene Huang等，人均回报约2500万美元。此次收购被视为AI领域‘抢人大战’的缩影，凸显顶尖人才稀缺性。Ilya Abyzov曾参与创办医疗科技公司Forward，但因商业化失败于2024年停运。如今Torch轻装上阵，聚焦AI技术实际应用，获OpenAI青睐。与此同时，全球科技巨头如Meta、英伟达也通过高价并购争夺AI人才，华人科学家与年轻创业者正成为行业核心力量。

11月28日，摩尔线程发布PyTorch深度学习框架的MUSA扩展库Torch-MUSA v2.7.0。新版本在功能集成、性能优化和硬件支持方面取得突破，进一步增强AI模型训练与推理能力。这是Torch-MUSA在短短一个月内连续完成的第二次更新，此前已发布v2.5.0版本。此次快速迭代展现了摩尔线程在MUSA生态建设上的持续投入和技术实力，为开发者提供更高效的工具支持。

2025年9月，蚂蚁开源技术委员会副主席王旭在外滩大会发布《大模型开源开发生态全景图2.0》，显示TensorFlow因社区活跃度持续下滑被正式除名，而PyTorch则保持上升趋势。数据显示，AI开源生态迭代迅速，100天内35%项目被替换，部分短期热点型、迭代滞后或竞争失利的项目被淘汰。此外，开源定义正演变，部分高活跃项目采用非标准开源许可证，反映商业化与社区开放间的平衡探索。全球AI开源格局呈现中 美双中心特征，美国在基础设施层占优，中国在应用创新领域表现强劲。未来100天，新兴项目如Browser-use的成功可能预示更多快速崛起的机会。

2025年9月，Gimlet Labs研究发现，AI可自动生成苹果设备的Metal内核，并显著提升PyTorch推理速度。实验显示，AI生成内核在215个PyTorch模块上实现平均1.87倍加速，部分工作负载甚至快数百倍。研究人员使用Mac Studio（Apple M4 Max芯片）和PyTorch eager模式作为基准，测试了Anthropic、DeepSeek和OpenAI等模型。AI生成内核正确性随尝试次数增加而提高，第5次尝试时可达94%。智能体群体策略进一步优化性能，平均加速31%，特定层级达42%。研究强调其目标是验证AI生成内核的可行性，而非追求极限性能，展现自动化内核工程的潜力。

PyTorch灵魂人物Horace He宣布从Meta离职，加入初创公司Thinking Machines担任创始团队工程师。他在Meta工作4年后决定探索新事物。Horace He表示，尽管曾收到OpenAI、Anthropic等公司的职位邀请，但他依然选择了PyTorch，享受其中的开源文化和目标共识。最终，Thinking Machines的使命和团队吸引了他，包括产品和广泛AI扩散、开放科学和系统等方面。他的加入对Meta来说是个巨大损失，Soumith Chintala高度评价了他的贡献。

标题：PyTorch架构优化库torchao正式发布，AI模型效率提升显著 新闻摘要： PyTorch新版本下的架构优化库torchao于10月2日正式推出，专为提升AI模型的效率而设计。torchao提供了一系列工具，专注于模型的量化和稀疏性优化，旨在在保持性能的同时降低计算成本和RAM使用量...

Fireworks AI，一家提供生成式人工智能推理和调优服务的SaaS平台，在今年7月完成由红杉资本领投的5200万美元B轮融资，估值达5.22亿美元。公司专注于打造快速、成本合理且高度可定制的生成式人工智能（GenAI）解决方案，以满足不同客户的需求。Fireworks AI的CEO乔琳在红杉资...

PyTorch团队首次公开了2024年下半年的技术路线图，这份近百页的文档详细规划了该开源库未来的发展方向，涵盖核心库与性能提升、分布式计算、torchtune、TorchRec、TorchVision、PyTorch Edge及数据加载等多个领域。Meta AI工程团队强调透明度，希望通过公开路线图，让开发者了解项目进展和目标。重点在于优化核心库性能，支持大规模分布式训练，以及与HuggingFace的集成。路线图还预示了与LLM和GenAI的深度整合，以及编译器核心的改进。值得关注的是，Edge团队计划推出ExecuTorch Beta版，以支持移动和边缘设备的AI应用。这份路线图标志着PyTorch在开源领域开放合作的新阶段。