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Coinbase CEO：全员强制 AI 编程，违者开除！
Coinbase CEO Brian Armstrong在播客透露，因部分工程师拒绝使用AI编程助手，他解雇了几人。公司为工程师买了AI工具企业许可证，他强制全员注册使用，认为AI是必选项。Stripe联合创始人对依赖AI代码存疑。
行业迎来大洗牌！4万 Agent 挤进一个机柜，AI Infra 要如何构建？
当 AI 从聊天机器人变为 Agent 后，AI 基础设施逻辑改变。浪潮信息副总经理赵帅判断，Agent 迫使 AI 基础设施重新分工，带来新的 CPU 计算需求。企业需关注资源分配、成本控制、系统重构等问题。
MiniMax M3 实测：第一流的模型，已经对执行层动手了
文章对 MiniMax M3 模型进行多维度实测。它强化 Coding 与 Agent 能力，能完成长任务，与 Sonnet 4.6 竞技各有优势，多模态能力强，价格有竞争力，MiniMax Code 意在争夺开发者工作流入口。
一夜之间，Claude成我同事了
今天凌晨，Claude Code 迎来重磅更新 Claude Tag，可让 Claude 以团队成员身份加入用户团队，在 Slack 平台使用。它具备持续记忆、主动介入等能力，有多人共享、持续学习等优势，企业客户可试用。
刚刚，北京建了一座AI工厂：目标10万P算力，日产10万亿Token！
九章云极在2026全球智算科技峰会发布AI工厂战略，含训练和Token工厂，目标10万P算力、日产10万亿Token。用DCU度量投入，Token度量产出，重构智能生产与交付体系，适配不同企业需求。
Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 看似易上手，落地却充满挑战。腾讯数据工程专家虎兴龙指出，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略相关要点，投入或打水漂，掌握关键要素可提升数据智能化效率。
业界对 Agent 的最大误解：它能解决所有问题
业界认为 AI Agent 规模应用“拐点时刻”已至，但 IBM 强调不必过度“神化”AI。其推出 watsonx Orchestrate 解决方案，还指出企业落地 AI 要考虑数据、流程自动化等问题，强调回归业务本质看技术价值。
现在模型这么强还需要专业提示词吗？
文章探讨是否还需专业提示词，指出简单任务无需复杂提示词，但复杂任务时，它能像‘数学公式’拆解需求，还能充当‘工作流经理’。用好提示词能让AI成生产力工具。
Anthropic 估值 3800 亿，增长营销只有 1 个人，还不会写代码
Anthropic估值3800亿美元，增长营销团队仅一人。该负责人用Claude Code搭建自动化工作流，完成传统团队多人的活。不止营销部门，其他部门也用它提效，反映OPC趋势。
麦肯锡调研了 50 个一线 AI 智能体的项目总结出来的六条经验
麦肯锡调研50个AI智能体真实项目，提炼出开发智能体的6个关键因素，如关注整体流程、明确适用任务、避免制造“AI垃圾”等，助企业从智能体中捕获价值。