香港大学等团队在《自然·通讯》发表了一项颠覆性研究，通过利用忆阻器构建硬件原生自适应模数转换器（ADC），成功解决了存算一体（CIM）AI芯片面临的能耗与面积瓶颈，使芯片功耗锐减57.2%。这项创新不仅大幅提升了AI硬件效率，更为边缘AI、可持续计算以及未来计算范式带来了深远影响，甚至以哲学性的方式将硬件缺陷转化为性能优势。

具身智能硬件赛道正成为资本竞逐的新高地，「灵足时代」作为其中的关节模组新锐，凭借其惊人的增长速度与红杉种子等知名机构的千万级注资，迅速确立了在机器人“肢体”供应环节的关键地位，预示着一场从算法智能向物理智能跃迁的商业革命正加速到来。

微软的模拟光学计算机（AOC）通过结合模拟电子与三维光学技术，实现了无需数字转换即可同时高效执行AI推理和组合优化任务的突破。这项登上Nature的研究，承诺将AI推理能效提升百倍，挑战了现有硅基算力的能耗瓶颈，并预示着计算架构的深层变革，对AI的可持续发展、产业竞争格局及未来应用边界具有深远影响。

AI眼镜市场正经历类似智能音箱初期的“百镜大战”狂热，巨头和初创公司纷纷涌入。然而，其发展面临重量、续航和功能平衡的“不可能三角”挑战，若不能有效解决这些物理限制并提供核心价值，恐将重蹈智能音箱高开低走的覆辙。大模型的赋能为AI眼镜带来了转机，有望提升其智能交互能力并使其成为下一代计算平台，但最终能否成功仍取决于技术成熟度与用户价值的实现。