中国机器人公司宇树科技宣布年营收突破10亿元人民币并持续盈利，这在普遍亏损的机器人行业中极为罕见，主要得益于其在四足和人形机器人产品上的成功商业化及精准市场定位。然而，创始人王兴兴也指出机器人进入家庭场景面临巨大的安全与伦理挑战，预示着具身智能在技术进步的同时，需高度关注其社会融合中的复杂性与责任问题。

“AI潮玩”作为融合了AI大模型技术的新兴品类，正试图复制传统潮玩Labubu的市场神话，吸引了大量资本和创业者涌入。然而，其核心价值在于AI赋予的功能性陪伴，与传统潮玩赖以生存的稀缺性和收藏价值存在根本冲突。尽管AI潮玩在营销策略上借鉴了传统潮玩的套路，但其“硬件销售+软件订阅”的商业模式以及消费者对其“产品”而非“收藏品”的认知，决定了它必须在技术、用户体验和深层情感连接上走出一条独特之路。

AI玩具市场正经历爆发式增长，以BubblePal和FoloToy为代表的产品销量破亿，吸引了知名资本的密集投资，彻底扭转了此前“伪需求”的质疑。通过整合大模型和多模态交互技术，AI玩具不仅大幅提升了产品附加值，更在儿童益智启蒙和成人情感陪伴等多元场景中展现出巨大潜力，同时也在IP生态重构方面探索着新路径。

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。