在AI浪潮席卷全球之际，传统上由财务背景CFO担任大型企业CEO的趋势正受到挑战。文章深入分析了CFO与CEO在决策“第一性原理”上的根本差异，指出AI时代需要的是具备技术远见、敢于冒险的领导者，而非仅追求短期财务确定性。通过英特尔错过OpenAI的案例与AMD的成功对比，强调了技术型领导力的重要性，并结合“战略节奏”模型，呼吁企业重塑领导力与组织模式，以迎接AI驱动的创新周期。

谷歌DeepMind推出的AlphaGenome模型在《Nature》上发布，它首次成功将基因组学的多任务统一于一个AI框架，能在一秒内精准识别并预测DNA序列变异及其功能影响。该模型借鉴U-Net和Transformer架构，在处理长达1兆碱基序列的同时，性能全面超越现有方法，在基因表达、剪接等22项基因组任务和24项变异效应预测基准中表现领先，有望极大加速疾病研究和精准医疗的发展。

蓝思科技正通过与Rokid合作开发AI+AR眼镜，积极寻求在AI硬件领域的新增长，以减轻对苹果供应链的长期依赖。然而，这家公司面临着巨额固定资产负担、新业务盈利能力不足以及全球供应链“去风险化”的挑战，其赴港IPO也暴露出资金管理和战略方向上的深层矛盾，揭示了传统制造业在AI时代转型升级的复杂困境。

谷歌DeepMind发布了其首个可完全在机器人本地部署的视觉-语言-动作（VLA）模型Gemini Robotics On-Device，标志着具身智能从云端依赖向本地自主运行的重大转变。该模型实现了低延迟、高效学习和跨形态泛化能力，并通过开放微调功能和SDK，旨在构建一个开放的机器人“安卓”生态系统，从而推动具身智能在隐私敏感和无网络环境中的应用。尽管其落地仍面临硬件碎片化、数据成本高昂以及在复杂真实世界中保持鲁棒性等挑战，但此次发布为机器人走向更广泛的实际应用奠定了关键基础。

Meta公司正斥巨资并由CEO马克·扎克伯格亲自带队，从OpenAI挖走三名关键AI研究员，以期强化其在超级智能领域的布局并缓解人才短缺。这一举动揭示了AI领域日益白热化的人才争夺战，以及科技巨头Meta通过大规模资本投入和人才吸纳来重塑AI行业格局的战略意图。此消彼长的人才流动，不仅将深刻影响各公司在AI前沿技术上的竞争力，也预示着人工智能未来发展方向和商业应用形态的潜在变化。

高考临近，“AI押题”热潮席卷社交平台和教育市场，但深入分析显示，AI在高考押题上的能力被普遍高估，其本质更多是市场营销手段，而非可靠预测工具，这背后是社会对高考的深层焦虑。尽管AI无法精准预测，但其在辅助教学、个性化练习和提升备考效率方面展现出巨大潜力，提示我们应审慎利用AI作为工具，而非盲目依赖其“预测”功能。

Meta公司斥资148亿美元收购AI数据标注巨头Scale AI 49%股份，意在巩固自身AI业务的数据基础。此举立刻引发了OpenAI和谷歌的强烈反弹，两家公司随即宣布停止与Scale AI的合作，担忧数据中立性丧失、战略信息泄露，以及模型面临数据投毒攻击的风险。这一事件凸显了AI竞争中高质量数据控制权的重要性，并可能重塑AI基础设施服务格局。

曾获巨额资本青睐的中国AI大模型“六小龙”，正集体冲刺IPO，以期在资本趋冷、巨头入局、商业化变现承压的当下寻求一线生机。然而，即便成功上市，它们仍面临开源模型冲击、价格战白热化和人才流失等多重挑战，商业模式的可持续性与技术落地能力将是其能否在残酷淘汰赛中脱颖而出的关键。

DeepMind发布了AlphaGenome模型，能以单碱基精度预测人类DNA序列中任意变异对数千种分子属性的影响，且预测速度极快。该模型在理解非编码基因组、加速疾病机制研究及药物发现方面具有革命性潜力，标志着AI在生命科学领域的又一重大突破，已开放非商业研究预览。

小米最新发布的AI眼镜，作为其“人车家全生态”战略的重要组成，以独特的无显示屏设计和高集成度AI功能，探索了穿戴式智能设备的新方向。该眼镜整合了高通AR1芯片、第一人称视角摄像头和深度小爱同学，支持实时翻译和与主流平台的直播功能，旨在提供无感、自然的AI交互体验。然而，其强大的录摄能力也引发了对个人隐私和公共领域界限的深刻伦理讨论。

企业在部署智能体AI时面临普遍的用户信任挑战和“广泛部署但缺乏实际P&L影响”的悖论。行业领袖强调，成功的关键在于建立强大的自治理框架以提升客户信任和竞争优势，同时通过健壮的方法论加速创新并优化运营效率。最终，智能体AI的价值实现不仅依赖于技术突破，更在于其伦理治理、信任构建以及与人类工作的深度融合。

Intuit正通过其面向QuickBooks Online用户推出的AI智能体Intuit Assist，革新小型企业财务管理。这些智能体超越传统AI助手，能够自主识别并执行任务，例如自动生成个性化发票提醒，使企业收款速度平均加快5天，并每月节省12小时的行政时间。这一发展不仅显著改善了企业的现金流和运营效率，更预示着AI在企业级应用中从辅助走向自主执行的深远趋势，推动“代办式”智能工作流成为可能，并对未来的工作模式和社会经济结构产生重要影响。