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AI 写代码太烧钱了：Copilot、Claude 一起涨价，不如把程序员请回来？
GitHub和Anthropic几乎同时宣布调整AI写代码的计费模式，引发AI写代码成本是否会超雇程序员的讨论。AI公司前期以低价或免费扩张，如今将成本转嫁用户，但浪费严重，临界点临近。
1盒内存条堪比上海1套房？内存涨价凶猛，业内人士：有钱的，上亿资金囤货
2025年7月以来，全球DRAM市场经历“史上最强”涨价周期，多数品类涨幅超100%。因产能吃紧、涨价预期等因素，囤货行为从下游扩散到大型贸易商等。本轮价格回升非因消费电子复苏，供需矛盾难缓解，市场现“恐慌性采购”。
杨植麟当主持人的大模型圆桌：张鹏罗福莉夏立雪都放开说了
中关村论坛上，杨植麟、罗福莉、张鹏、夏立雪、黄超齐聚，共论agent的下一代演进。各位大咖观点硬核，如罗福莉认为中国大模型团队优势在‘算力受限下的最优解能力’，张鹏解释智谱新模型涨价原因等。
感谢 OpenClaw，国产大模型终于知道怎么挣钱了
OpenClaw作为免费开源项目，重新定义Token消耗量级，催生‘超级Token耗散场景’，倒逼模型厂商推出‘Token Plan’。多家国产模型厂商跟进推出‘龙虾套餐’，云平台也下场布局。但OpenClaw面临配置门槛、任务稳定性和必用场景等问题。
模型之上，才是真正的资产
微软CEO萨蒂亚·纳德拉在《没有生态的前沿，立不住》中提出，每家公司未来要构建人力资本与Token资本。强调Token资本构建靠学习闭环，还提出检验公司是否拥有Token资本的方法，呼吁避免价值集中到少数模型公司。
逐个token太慢！大模型原生并行出token，CMU、英伟达新作Multiverse
卡耐基梅隆大学（CMU）和英伟达研究者提出Multiverse，这是能实现原生并行生成的新型生成模型。它解决了现有并行生成模型缺乏连贯性等问题，通过多方面协同设计构建推理模型，还开源了生态系统。
零Token部署GraphRAG，LinearRAG做到了~
现有GraphRAG模型在实际应用中常不如朴素RAG，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。LinearRAG框架通过Tri - Graph架构、两阶段精准检索和零Token范式重构GraphRAG，在多数据集上超越现有方法，代码和数据已开源。
内存涨价，千元机的天塌了
去年下半年起存储芯片涨价，因AI基础设施需求爆发，三大存储芯片厂产能被榨干。消费级产品供应受挤压，中低端手机成最大受害者，各厂商搁置低价产品线，中低端市场持续萎缩。
大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache
斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。
tokens烧钱太快？试试这个四层模型组合
ClaudeCode等智能体兴起，开发者面临tokens不够用、主流模型降智问题。网络给出多模型策略缓解，网友将2026年主流模型分四档，还介绍了实际路由策略、部署建议，指出单模型依赖危险。