当前大模型预训练模式已趋近瓶颈，AI的未来在于多模态统一表征和“世界模型”的构建，而非单纯扩大语言模型规模。DeepSeek R2的推迟发布及其与华为昇腾芯片的合作困境，不仅揭示了国产AI算力在性能、成本和生态上的严峻挑战，也预示着全球AI竞赛将进入一个技术范式转移与地缘政治深度交织的新阶段。

高盛集团驳斥了“软件已死”的悲观论调，认为人工智能是企业级软件的“力量倍增器”，而非颠覆者。AI将通过扩展市场总额、提升产品价值并强化现有巨头的“混合护城河”，促使软件产业进入一个以创新和价值重塑为特征的新增长周期，从而为投资者创造长期回报。

英伟达发布的Nemotron-Nano-9B-v2模型，以其创新的Mamba-Transformer架构、对AI推理成本的精准控制能力，以及极具吸引力的免费商用许可，引领AI产业进入了全新的“精算时代”。这标志着AI发展重心从单纯追求模型规模转向关注投资回报率（ROI），推动了AI能力向高效、可控和普惠化方向发展，深刻影响着未来的商业模式和技术生态。

DeepMind的Genie 3是一款划时代的文本到3D世界模型，其独特之处在于能实时生成并维持物理一致性的交互式虚拟环境。这项技术不仅将极大地加速具身智能和机器人的训练与开发，更将颠覆游戏、元宇宙和内容创作的商业模式，预示着一个由AI构建、高度个性化的数字现实新纪元，同时也引发了对虚拟与现实边界、以及潜在伦理挑战的深层思考。

擎朗智能CEO李通以其独特的“劳动力”商业哲学，带领公司穿越机器人行业多个周期，强调机器人唯有真正实现“岗位化”并具备高投入产出比方能大规模落地。他凭借对客户痛点的深入洞察和细节把控，使擎朗成为商用服务机器人领域的全球领导者，并正稳健推进从专用机器人到通用具身智能的转型，同时积极拓展全球市场。

当前AI人才市场呈现“冰火两重天”：头部科技企业高薪争抢稀缺的顶尖AI人才，而广大中小企业却面临招聘困境，多数普通毕业生深陷“内卷”。核心症结在于高校理论教学与产业实践的脱节，以及算力、数据等核心资源向少数巨头集中，加剧了AI技术红利的“马太效应”，呼唤多方协同构建普惠的AI人才生态。

华为昇腾正通过其AI芯片发货量显著增长及对Atlas系列模组的战略投入，强化其在“端、边、云”全场景的算力布局。公司不仅强调以客户需求为中心而非盲目堆叠算力，更计划在2025年底全面开源CANN架构，旨在打破现有AI算力垄断，重塑全球AI基础设施的生态格局。

在最新一季财报的亮眼表现下，市场对科技巨头在人工智能领域的巨额资本开支（Capex）质疑声已烟消云散，转而期待更多投入。AI在广告和云服务两大核心业务上展现出强劲的商业化能力，不仅驱动营收增长，更成为构建竞争壁壁、吸纳顶尖人才的利器。然而，这场盛大的“数字淘金热”终将面对资本折旧带来的成本考验，届时，效率与回报将取代盲目投入，成为新的战场。

杨立昆，这位从“边缘化”中重拾话语权的AI教父，以其工程师的理性思维，将AI安全定义为可控的工程问题，而非失控危机。他坚定推动开源AI普惠全球，视其为加速创新的核心动力，并以跨领域的爱好展现其丰富的人文情怀，最终向年轻一代传递积极向上的创新信念，描绘AI驱动的新文艺复兴图景。

OpenAI又一名核心成员——领导4o-mini的华人技术大牛Kevin Lu离职，加入了前CTO Mira Murati创办的、估值已达120亿美元的初创公司Thinking Machine Lab。这支由多位OpenAI前“顶流”组成的AI梦之队，在人才大战中甚至拒绝了Meta的天价诱惑，预示着AI领域新的“神仙打架”即将上演。

谷歌Gemini 2.5 Deep Think通过引入并行思维和延长推理时间，在国际数学奥林匹克竞赛中展现出金牌级解决复杂问题的能力，标志着AI推理进入“深思”模式。这项技术突破将重塑科学发现和算法开发范式，但其高昂的计算成本和商业化策略也引发了关于AI可及性及未来产业格局的深层思考。

语言学习巨头多邻国（Duolingo）的股价近期经历剧烈震荡，此前因其“AI优先”战略而飙升，却因OpenAI的GPT-5展示出直接竞争能力而迅速回落。这不仅暴露了AI时代企业“成也萧何败也萧何”的脆弱性，更深刻揭示了数字经济中“护城河”的瞬息万变，敦促所有软件公司重新评估其商业模式和创新策略，以应对技术迭代的无情加速。