现在 AI 能写代码、能画画，但你有没有想过，让 AI 去拧个瓶盖，为什么就这么难?因为拧瓶盖这件事，需要三个能力同时在线：眼睛-视觉（ision）: 它得先看懂——哪个是瓶子？哪里是盖子？盖子纹理是什么样？大脑-语言（anguage）：它得理解人类的指令——“拧开瓶盖”是什么意思？是顺时针还是逆时针？用多大力？身体-动作(ction)：它得精确地执行——手指要以多大角度抓住瓶盖？施加多大扭矩？这

受芯片禁令的影响，国内很多小伙伴对大模型训练部署的 GPU 型号感知可能还停留在 H100 甚至 A100 上面。但其实在 H100 之后，不仅诞生了同样是 Hopper 架构的 H200 芯片（于 2023 年底发布），而且 2024 年上半年，英伟达还发布了超越 Hopper 架构的全新 Blackwell 架构。搭载最新 Blackwell 架构的 GPU 芯片，便是 B200。，如下图所示

当所有人都在讨论"大模型能做什么"的时候，大部分答案都指向：生成文本、写代码、做助手。仿佛生成式 AI 的全部价值就是"替代人类生产内容"。但快手这个案例让我看到了完全不同的可能性：生成式 AI 不一定要生成内容，它可以用来重构系统架构。UniDex 和 UniSearch 的核心都是“统一”——统一的语义空间、统一的优化目标、统一的训练框架。端到端优化，消除系统内耗，这应该是工业级系统的护城河。

就在刚刚，昆仑万维发布了 Mureka V7.5，一个专门为中文升级的音乐大模型。老实说，这两年AI做音乐已经卷出了天际——Suno、Udio、Riffusion，一个比一个能唱，特别是英文歌，人声真假难辨，节奏旋律也都挑不出太大毛病。所以当我看到 Mureka 这个更新的时候，原本也没太在意。直到我注意到一件事：和很多模型强调“多语言支持”“风格多样化”不同，Mureka 这次反而把重点放在了「

等等！马上要进入 2026 年了，你还在和大模型部署扯皮吗？尤其是个人开发者和小团队，只是想跑个模型，为什么要经历九九八十一难啊？！配环境翻车、显存溢出报错、依赖冲突爆炸、模型下载失败……这种痛感你我都懂。所以，当一台自称的小盒子端上来，宣称的时候，我第一反应是：想法很美好，但别吹太过了。但第二反应又是：如果它真的能做到，那真的喜上加喜。一个是 AI infra 圈里以「降低算力使用门槛」著称的公

就在本周，DeepSeek V3.2 正式上线。当天我写了一篇分析，提到了这次技术上可能被忽视的突破：一个是 DSA 稀疏注意力，另一个是思考模式的工具调用的突破。显然评论区的小伙伴对第二个讨论更激烈。没错，是 DeepSeek 的首次，但不是行业的首次。评论区有人直接不服点名 minimax、gemini、claude、o3 就已经支持了。

阿里发布千问 APP，正式开启公测。这个消息我上周已经刷到了——“阿里秘密启动千问项目，全面对标 ChatGPT ”，甚至还带动了阿里港股小涨一波。周末我发现 APP Store 里已经开放下载，于是花了两天时间密集测了一圈。有个有趣的发现：当所有人都在 AI 应用里堆功能的时候，阿里反而做起了减法。

今天凌晨，OpenAI 放出了他们对 Gemini 3 Pro 的正面反击——GPT-5.2。但说实话，现在再用“更聪明”这种词去夸一个大模型，真的没什么意思了。我看下来，GPT-5.2 真正让我眼前一亮的，是它什么意思？过去的模型，有时候就像刚毕业的小朋友，思路飞快，但节奏全靠撞。你让它帮忙写个方案，它啪一顿输出，看着热闹，细看全是漏洞，逻辑跳着走，格式乱飞，最后还得你一段段返工、整理、手动修。

综合来看，Qwen3 的发布不仅是一次榜单突破，我觉得更是国产 AI 大模型从“对话”走向“执行”的一次关键跃迁。无论是全面超越 DeepSeek R1 的硬核性能，还是原生支持 MCP 协议的 Agent 能力，亦或是混合推理机制和超低部署成本，Qwen3 都展现了一次恰到好处的升级迭代。未来，随着 Agent 时代的加速到来，Qwen3 或许将成为推动 AI 应用落地的核心引擎。我们拭目以待。

随着大数据的发展，计算机芯片算力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任...