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AMD 把压箱底的家伙亮出来了 7月20日，AMD 第一次正式向媒体展示它的首款机架级 AI 系统 Helios。不是又一张显卡，是整柜——把 GPU、CPU、网络和软件平台打包成一整套，计划今年就开始大规模部署。 更关键的是客户名单：微软当天宣布要在 Azure 里部署 Helios。这下 AMD 的阵营里已经有了 Meta、OpenAI、甲骨文，还有印度的塔塔咨询服务。等于几家最缺算力的巨

从“再给我们一个月”到“coming soon” 5月19日 Google I/O，皮查伊在台上说：再给我们一个月。 大家都信了。一个月后没来，改口“7月17日”。等到7月17日，官方页面上只剩五个字：coming soon。 三次延期。这已经不是跳票，是习惯性跳票了。 根子在哪：编程能力没过关 彭博社7月16日的报道点得很直白——根因是代码生成能力没达到谷歌内部预期。 原计划其实是今

Mira Murati的第一张牌 前OpenAI CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab，7月17号掏出了第一款基础模型——Inkling。 9750亿参数，MoE架构，激活410亿，完整开放权重。这不是个PPT，是真能下载跑的模型。 有意思的是，Inkling没去卷"最大最强"那个榜单，主打的是一个均衡和可定制。 原生音频，是个亮点 Inklin

2.8万亿，开源模型的天花板又捅破了 7月17号凌晨，月之暗面把Kimi K3放出来了。 2.8万亿参数，MoE架构，每token激活16个专家——全球第一个总参数跨过2万亿门槛的开源模型。在这个意义上，它确实是个节点。 先说结论：综合智能水平，官方测评里仅次于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。换句话说，开源阵营第一次摸到了闭源前沿的屁股。 不只是堆参数 这次月之暗面

谷歌这波赌得挺大 明天，7月17日，谷歌DeepMind的旗舰模型Gemini 3.5 Pro就要发布了。 本来这玩意儿原定6月就该上线，结果硬生生拖了一个多月。不是常规调参没调好，是谷歌做了一个挺狠的决定——把原来的Gemini 2.5 Pro基座整个扔了，从零开始重新预训练。 说白了就是推倒重盖，不是刷个漆。这烧的是几亿美元和好几个月的GPU时间。 为什么要这么干 原因有三个短板

微软开始甩开OpenAI了 Bloomberg 7月14日爆了个料：微软已经在Excel和Outlook里，悄悄把OpenAI和Anthropic的模型换成了自家的MAI系列。 数以万计的周度AI请求，现在全走微软自己的模型处理。这个规模之前从没公开过。 说白了，微软在省钱。 Suleyman把话挑明了 我们每年付给Anthropic一大笔钱，目标就是逐步减少、最终消除这笔不必要的开

一封内部信 7月11日，智谱创始人唐杰发了一封内部信，名字叫Touch High——摸高计划。 这封信的分量不在于喊口号，而在于把智谱接下来两年的方向说清楚了：不追求短期变现，直指AGI下一个高地。 四大引擎 摸高计划押注四个方向： 长程任务：让AI从即时问答走向宏大工程，贯穿项目全生命周期，边学边做边记。能把一个宏大目标自动拆成几千个子任务。 自治智能体系统：从智能助手走向数字员

Meta的眼镜要"永远在听"：超级感知计划曝光，还要关掉提示灯 7月8日，《金融时报》抖了个猛料。 Meta正在内部测试一款代号"super sensing"（超级感知）的AI智能眼镜原型。核心能力：始终在线录音，每隔几秒自动拍一张照。 你戴上它，它就把你一整天看到的听到的全记下来。然后你可以问Meta AI——"我钥匙放哪了""午饭时那个人说了啥"。 "眼镜从能回答问题，进化为一个全天与

美团开源1.6T模型：全程国产芯片训练，没用一颗NVIDIA 7月2日，美团开源了LongCat-2.0。 1.6T参数MoE，SWE-bench Pro拿了59.5，定价$0.038/百万token——这些数字本身已经够亮眼了。但真正让行业炸锅的是另一件事：这个模型从头到尾是在国产芯片上训练的，一颗NVIDIA都没用。 先说"Owl Alpha"这个马甲 LongCat-

Meta干了件大事：首个付费API上线了，开放权重路线要不要变？ 7月9日，Meta发了Muse Spark 1.1。 光看模型参数不算炸——100万token上下文，agentic能力，对标GPT-5.5和Opus 4.8。真正炸的是另一件事：这是Meta第一个付费开发者API，而且没有开放权重。 你没看错。那个靠"免费开源Llama打天下"的Meta，开始收钱了。 先说