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AI中场，谷歌和百度的爆发式加速
AI大战第三年，谷歌和百度火力全开。谷歌Gemini能力出众，谷歌全家桶变身通用Agent；百度40天连发四款新模型，智能云增速惊人。全栈模式展现超强弹性，AI产业导向“全优生”式胜利。
继GPU、存储暴涨之后，AI最终攻陷CPU市场
AI引发全球性芯片短缺，GPU、内存、存储类芯片市场已超预期，如今CPU市场也受影响。Intel和AMD 3月上调CPU价格，平均涨幅10% - 15%，还面临资源短缺，交付周期延长。这或使CPU市场格局出现变化。
谷歌发布 Firebase Studio 重大更新，用于代理式 AI 开发
7月初谷歌伦敦云峰会上，Firebase Studio展示重要新功能，包括自主代理模式、对MCP原生支持及Gemini CLI集成，旨在简化代理式AI开发，让其更自主、信息丰富且融入开发流程。
以「图」破局，HyperOffload定义超节点存储管理新范式
随着生成式AI进入万亿参数时代，大语言模型面临“显存墙”挑战。上海交大与华为MindSpore团队发布技术报告《HyperOffload》，其核心技术集成于MindSpore 2.8，能提升超节点异构资源协同效率，已在多项目落地。
疯狂扩产的PCB，会是下一个存储芯片吗？
2026年摩根士丹利拆解英伟达Rubin平台BOM报告显示，单机架PCB内容价值涨幅高达233%，增幅居首。AI算力系统演进使PCB日益重要，行业正扩产，但也面临技术、供需、上游材料等风险。
从 Rule、Spec 到 Harness：AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验，指出试点易但推广难，瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径，各层前后相依，逐层收紧控制面，助AI在工程体系稳定交付。
科研的回归：AutoSOTA如何终结“增量式优化”的重复劳动
当前AI科研中，为提升性能指标，研究者投入大量精力做“增量式优化”，限制原创探索。AutoSOTA项目由清华与中关村学院联合发布，它基于智能体系统构建自动化方案，接管实验迭代，一周发现105个SOTA模型，推动科研回归原创。
微软研究院BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日，微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果，提出生成式深度学习模型BioEmu，结合多类数据训练，能模拟蛋白构象变化，有多项核心创新，已开源，未来将拓展应用场景。
Multi-Agent记忆系统MIRIX：比RAG性能飙升35%，存储减少99.9%
现有AI Agent记忆方案有局限，MIRIX作为模块化多智能体记忆系统应运而生。它由六种记忆类型和多智能体框架组成，支持多种检索功能。在多模态和单模态测试中表现优异，为记忆增强型LLM智能体设新标准。
字节Seedance 2.0发论文了，171人署名，吴永辉曾妍在列
现象级AI视频技术字节Seedance 2.0在arXiv发论文，公布26页Benchmark和170位贡献者名单。此时它正通过Byteplus平台铺向全球，支持多模态输入。该模型突破瓶颈，评测表现优异，团队近半换血。