特伦斯·谢诺夫斯基，计算神经科学的奠基人，玻尔兹曼机的共同发明者，以其独特的“反向图灵测试”理论，挑战了我们对AI智能的传统认知，主张用高维数学理解AI。他以务实乐观的态度，倡导AI与脑科学双向赋能，呼吁通过教育和科学家自律来引导AI发展，最终实现人机共智的未来。

当前AI安全策略因过度依赖技术护栏、一次性测试和对未来版本的盲目乐观，正面临严峻挑战。专家Katharine Jarmul拆解了五大AI安全误区，揭示了性能与安全冲突、数据滥用等深层问题。文章呼吁行业摒弃点状防护，转向跨学科、持续性的风险管理，并在商业模式中重构隐私价值，以构建一个真正可信赖、由多方共治的AI生态。

OpenAI开源的Circuit Sparsity模型通过将99.9%的权重置零，开辟了大模型可解释性的新路径，旨在通过“原生稀疏性”解决AI“黑箱”问题，实现决策过程的功能解耦与清晰可追溯。尽管目前训练成本极高，但这项技术预示着AI在安全、伦理和信任层面实现突破的巨大潜力，并可能重新定义大模型架构中效率与可解释性的优先级，对未来AI产业生态产生深远影响。

穆斯塔法·苏莱曼，微软AI部门的灵魂人物，不仅以其对AI已“超越人类”的激进判断引发业界关注，更以“人文主义超级智能”的理念，呼吁AI发展必须将安全与人类利益放在首位。他融合了DeepMind的创新经验与对AI伦理的深思，致力于引导微软乃至整个行业，摆脱盲目的“军备竞赛”，转而构建一个以医疗健康为先导、真正服务于人类福祉的智能未来。

Poetiq由前DeepMind团队创立，其“AI指挥官”元系统通过智能编排现有大模型，在ARC-AGI-2测试中以成本减半的优势刷新SOTA，实现了“更高准确率+更低成本”的双重突破。这一技术不仅重塑了大模型的商业化格局和应用边界，更指明了AI未来向更自主、高效的系统级智能演进的新路径，对通向通用人工智能的策略和AI治理模式提出深刻思考。

2025年，人工智能已从技术周期演变为全球经济的结构性拐点，算力成为新的战略资产，驱动全球价值链从“连接”转向“智能”。人机交互范式正向智能代理转变，而中国AI在全球开源生态和基础研发中日益占据领导地位。面对这一变革，社会、商业和科研将迎来全面重塑，开启由AI主导的文明新纪元。

OpenAI发布了史上最贵模型GPT-5.2，虽然价格比友商贵上百倍，但它在“实际工作”能力上大放异彩，七成任务能超越人类专家，堪称打工人的“职场外挂”。不过，GPT-5.2的“审美”似乎有点掉线，在与Gemini 3 Pro的对比中，“颜值”和图像识别都略显逊色，再次印证了AI巨头们在通往AGI的道路上，正走向差异化“偏科”的发展趋势。

小扎的“元宇宙”大梦，烧了700亿美元后终于“梦醒时分”，Reality Labs部门面临大裁员，这波操作简直是“挥泪斩马谡”！不过，他可没闲着，转头就把资源和精力砸向了意外爆火的AI智能眼镜，还挖来苹果设计师，誓要让可穿戴设备成为科技圈的“时尚新宠”，看来下一个科技风口，小扎是瞄准了我们的“眼神杀”了！

谢尔盖·布林在斯坦福大学坦诚谷歌曾因过于谨慎而错失AI先机，亲口承认“我们搞砸了”。如今他已全职回归谷歌，深入参与Gemini的研发，以平台化生态策略力图追赶并超越OpenAI。布林的回归不仅是谷歌AI战略的重大转折，更以其躬身入局的姿态，为整个科技行业树立了一个直面失误、勇于自我修正的典范。

亚马逊Prime Video用AI给《辐射》剧集生成回顾，结果AI把对话、时间线都搞错了，引发网友集体吐槽。这起“翻车”事件暴露了当前大模型在理解复杂内容上的局限性，虽然亚马逊在努力改进，但也提醒我们，AI的“智能”之路道阻且长，还得继续学习才能真正“读懂”世界。

2026年，AI将从生成式实验阶段全面转向以自主智能体（AI Agent）为核心的“行动”时代，其重心从内容生成转向任务执行、能源效率和复杂环境适应。这一转型将驱动企业级AI的实用化落地，重塑产业商业模式，并加速投资向应用层倾斜，但同时也将带来劳动力结构调整、可靠性挑战和AI安全等深层社会伦理议题。

Google对Gemini 2.5的音频模型和Google翻译进行了重磅升级，不仅让AI语音对话更自然、更有感情，甚至能实时进行多语言翻译和会议纪要生成。这意味着未来人机交互将更像与真人对话，跨语种沟通障碍大大减少，为全球化协作和内容创作带来颠覆性变革。