国内·AI要闻
10 条华为 Mate 90 系列发布：全系搭载基于「韬定律」的逻辑折叠 τ 芯片
10月1日，华为在国庆长假首日发布Mate 90系列，全系搭载基于「韬定律」的逻辑折叠τ芯片，起售价5999元。顶配Mate 90 Pro Max采用麒麟9050 Pro，把逻辑单元三维重构，每平方毫米晶体管数达2.38亿、密度较麒麟9030 Pro提升28%，并采用9核16线程的灵犀CPU，多核性能提升23%；配合HarmonyOS 7软硬芯云垂直整合，整机性能较Mate 80 Pro Max提升31%。华为半导体业务负责人何庭波在论文中提出以「时间缩微」替代「几何缩微」，通过逻辑折叠把晶体管密度从每平方毫米1.55亿提升至2.38亿，相当于用架构创新换回约三年工艺时间，目前该技术路线已累计支撑380余款芯片量产。
DeepSeek 开源面向昇腾平台的全套基础设施组件，Harness 加入插件兼容层
国庆期间，DeepSeek 面向华为昇腾平台开源全套基础设施组件，涵盖编程语言 TileLang、计算库与分布式通信库，与此前面向英伟达平台的开源组件一一对应，官方直言意在「打破英伟达 CUDA 生态垄断」。据披露，FlashMLA 在昇腾 950 上预填充阶段稀疏注意力算子最高达硬件理论峰值的 95%、解码阶段最高 83%；双方正共同推进基于昇腾 950 的 128 卡超节点方案。同期 DeepSeek Harness 发布 v0.2.1-alpha.1，新增实验性 Claude Code Mods 兼容层，用于验证 Mods 的扩展能力是否属于其「一切皆插件」架构的子集，并上线桌面端安装包与插件管理页面。
智谱 GLM-5.3 上架 Amazon Bedrock，AWS 按调用量分成
10月6日消息，智谱 GLM-5.3 正式上架亚马逊云科技大模型平台 Amazon Bedrock，采用按调用量分成的合作模式。这意味着中国大模型公司首次以收入分成方式向全球头部云厂商输出模型能力，GLM-5.3 可直接进入 Bedrock 的企业客户采购通道，无需企业单独新增供应商流程。此前不久，月之暗面 Kimi K3 也完成了与海外云厂商的分成合作，并进入 OpenAI 编程工具 Codex 的企业付费结算体系。国产模型出海正从「发布可下载权重」转向「嵌入全球云与工具链的计费通道」，商业化路径明显提速。
丘成桐参与论文致谢 GPT 与 Claude：七维「怪球」正曲率猜想获证明
10月2日，量子位报道，丘成桐参与的最新论文在致谢中感谢 ChatGPT 6 Astra 与 Claude Pro 在「部分证明策略的探索和计算」中提供的帮助，并声明人工验证与论文写作责任由作者本人承担。该论文处理微分几何中悬置约70年的经典猜想：七维空间共存在28种光滑球面，其中27种为「怪球」，论文证明这28种球面均可赋予截面曲率严格为正的度量。丘成桐1982年曾把这一问题列入自己的问题清单并排在第二位。论文还附带基于 SageMath 的验证代码，用于核查大量曲率不等式的精确估计。从2023年断言「AI不可能对最尖端的数学家有任何影响」，到如今在论文中致谢AI工具，这一转变被视为顶尖数学家接纳AI的标志性信号。
阶跃星辰 Step 5 Preview：600B 稀疏 MoE，单任务成本为 Opus 5 的 1/8
阶跃星辰在国庆窗口持续推进 Step 5 Preview。该模型采用稀疏 MoE 架构，总参数约 600B、激活参数仅 27B，支持 100 万 Token 上下文并原生支持文本与视觉输入，重点面向 AI 编程、软件工程、专业知识工作与金融场景。在 Artificial Analysis Intelligence Index 中进入全球开源模型前三，官方测算完成同等任务的总成本仅为 Claude Opus 5 的八分之一，并定档 10 月 15 日正式开源权重。阶跃方面称，下一阶段规模法则的关键不只是「更多计算」，而是「更高效率地计算」，连续三代基座模型都在围绕计算转化为智能的效率做探索。
阿里千问 AI 耳夹式耳机上架预约：支持 89 种语言翻译
10月5日，阿里千问旗下 AI 耳夹式耳机开启上架预约，采用 Bose 调音，支持 89 种语言翻译。该产品把大模型能力直接做进可穿戴硬件：翻译、语音交互等能力在端侧与云端协同完成，定位为随身 AI 入口而非单纯音频设备。此前千问已完成与夸克网盘的数据打通，并在云栖大会公布 Personal Agent 规划，依托淘宝、支付宝、高德等消费生态构建面向个人的数字助理。耳机形态的加入，意味着国产大模型厂商在端侧硬件入口上的竞争从手机、眼镜进一步延伸至贴身佩戴场景，硬件与模型能力的绑定正在加深。
月之暗面完成上市前最后一轮融资，估值约 500 亿美元
10月6日消息，月之暗面已完成上市前最后一轮融资，投后估值约 500 亿美元，并计划于明年一季度赴港 IPO。同期多个开发者发现其 API 后台模型注册表出现「kimi-k3-1」标识且可正常调用，官方开放平台挂出 K3.1 预告：支持 100 万 Token 上下文窗口，提供 Low、High、Max 三档推理强度，并按任务复杂度选择档位，业内预计 10 月正式发布。资本与模型两条线同步推进，使月之暗面成为国产大模型公司中上市预期最明确的一家；长上下文与分级推理成本，正成为国产模型对标的下一处正面战场。
天津大学发布全球最小无创脑机一体化系统，仅重 3 克
10月4日消息，天津大学等团队发布全球最小的无创脑机一体化系统「神工·须弥·脑立方」，整机仅重 3 克。该系统把采集、处理与解码集成在一体化模组中，无需外接计算单元即可完成脑电信号的实时处理，主要面向临床监测与人机交互场景。同期，天津大学获批全国首个脑机接口一级交叉学科博士点，成为该方向人才培养的首个一级学科平台。脑机接口被列入国家未来产业方向，其技术路径正从「实验室大型设备」向「可穿戴一体化系统」迁移，硬件小型化与学科建制的同步推进值得持续跟踪。对产业而言，脑电采集硬件的轻量化与低功耗化，正是消费级与医疗级 AI 交互落地的前置条件。
我国空心光纤在宁夏中卫智算中心间率先投入商用
10月6日消息，我国空心光纤在宁夏中卫智算中心之间率先投入商用，成为该技术在国内智算场景的首个落地案例。与传统石英光纤相比，空心光纤以空气纤芯传输光信号，可显著降低传输时延并扩展可用波段，被视为超长距离、超低时延算力互联的关键材料。中卫是国家「东数西算」枢纽节点之一，智算中心之间的低时延互联直接决定跨集群训练与推理调度的可行性。空心光纤从实验室走向商用，意味着算力网络的瓶颈正从芯片侧部分转移到光传输侧，光通信材料与器件环节有望迎来新一轮需求。对「东数西算」整体而言，跨枢纽的低时延互联能力将逐步成为算力调度效率的硬约束，其规模化复制进度值得跟踪。
快手旗下可灵 AI 选定投行筹备赴港 IPO，拟募资至少 10 亿美元
10月6日消息，快手旗下可灵 AI 已选定投行筹备赴港 IPO，拟募资至少 10 亿美元。同期可灵 Kling 4.0 开启内测并将于 10 月正式上线：单次原生生成最长 30 秒，最多支持 10 张关键帧输入，支持 4K、1080p 的 10-bit HDR 输出，长镜头与连续叙事能力进一步提升；面向高频创作场景的 Kling 4.0 Flash 已先行开放体验。视频生成公司冲刺资本市场，反映该赛道从「技术演示」进入「规模化收入」阶段。快手此前已把可灵拆分独立运营，若 IPO 落地，将成为国内视频生成赛道首个上市主体。
全球·AI动态
10 条AI 智能体遭遇新障碍：网站封堵与开放标准之争
据 TechCrunch 报道，随着可自主浏览网页、调用服务的 AI 智能体规模扩大，越来越多网站开始主动封堵智能体流量，围绕「网站是否必须允许智能体进入」的行业标准之争升温。报道指出，内容方担心智能体绕过广告与推荐体系直接取用内容，稀释其流量价值；而智能体开发方主张需要一套可协商的开放协议，明确抓取边界、身份识别与计费方式。该矛盾与此前个人助理产品冲击平台商业模式的争论同源：当 AI 替用户「办事」，平台赖以生存的流量与广告分成结构会被重新分配，标准缺位使双方都缺乏可依赖的规则。
谷歌发布图像模型 Nano Banana 2.1：更低成本生成更好图像
据 The Decoder 报道，谷歌发布图像模型 Nano Banana 2.1，重点改进视觉设计、蒙版编辑与主体一致性，官方称在单位成本下降的同时提升了成图质量。与前代相比，新版本在局部编辑上支持通过涂鸦或圆形蒙版指定编辑区域，并改进文字渲染、人像光照与图文保真度，同时覆盖全景图、信息图与分镜等结构化任务；底层采用混合粒度注意力与 KV cache 复用提升推理效率。谷歌同期还发布了开源轻量多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，两者共同构成其在图像生成与检索侧的成本导向更新。
OpenAI 通过 GitHub 发布 722 份数学论文手稿
据 The Verge 报道，OpenAI 通过 GitHub 发布 722 份由内部未发布前沿模型产出的数学论文手稿，称其中包含对数百个公开问题的解答，并同步发布配套说明。OpenAI 表示这批成果由其内部前沿模型在长期推理任务中生成，覆盖组合数学、代数与图论等方向，部分结果涉及多年未解的公开问题。公司同时强调，这些手稿需要数学界进一步验证，尚不等同于经同行评议的结论。该发布把「模型能否产出原创科研成果」推到台前，也让「AI 生成结果的可验证性」成为继代码生成之后的下一个公共议题。
Meta 开源 C++ 分配求解器 Rebalancer，日均处理约 4000 万次分配问题
据 MarkTechPost 报道，Meta 开源 C++ 分配求解器 Rebalancer，用于求解大规模资源分配与放置问题，日均处理约 4000 万个分配问题。该系统面向数据中心级调度场景设计，需要在上亿级约束下快速产出可用解，因此采用启发式与增量求解相结合的工程路径，而非追求全局最优；开源后可用于服务器放置、任务调度与容量规划等场景。把内部生产系统开源，是大型科技公司在推理与调度基础设施上「以工程换生态」的常见做法，也为自建算力集群的企业提供了可参照的调度实现。值得注意的是，此类系统通常以「足够好且足够快」而非全局最优为设计目标。
Anthropic 投入 1 亿美元建前沿学院，2027 年底培养万名工程师
Anthropic 宣布投入 1 亿美元设立 Claude Frontier Academy，计划到 2027 年底培养约 1 万名「前沿部署工程师」（FDE）。首批学员来自埃森哲、贝恩、凯捷、澳大利亚联邦银行、德勤、麦肯锡、摩根士丹利与诺和诺德等机构。项目参照医学住院医师制：先完成模拟企业部署与评分实操，通过者获得 Claude 驻场工程师徽章，再进入 12 周驻场、在自身组织内主导真实 Claude 用例，期末考核通过后获 FDE 认证，首批认证预计 2027 年初产生。该计划把「企业 AI 落地难」的瓶颈明确归结为人才，并通过合作伙伴网络规模化培育。
GitHub 重构 Git 基础设施，以支撑智能体规模的开发
GitHub 工程团队发布文章，介绍为支撑「智能体规模开发」而重构 Git 基础设施的架构优化实践。文章指出，当编码智能体开始批量创建仓库、高频提交与并行分支时，传统 Git 托管架构在对象存储、引用更新与集群一致性上面临全新压力：单仓库的提交速率与分支数量都可能上升数个量级。团队从存储层、一致性协议与后台任务调度三方面做了改造，以在保持 Git 语义不变的前提下提升吞吐与可用性。该分享表明，AI 编码工具的普及正在把压力反向传导到开发基础设施本身。对国内平台而言，若智能体开发成为常态，代码托管系统的对象存储成本与并发调度能力也需提前重估。
MIT 超算团队记录 AI 硬件演进历程
MIT News 报道，MIT 超级计算研究团队系统记录了人工智能硬件的演进路径，梳理从通用 CPU 到 GPU、专用加速器再到异构集群的技术转折点。研究指出，AI 硬件的迭代并非单纯「制程推进」，而是由算法结构变化驱动：注意力机制、稀疏化与低精度训练等需求，直接决定了加速器的内存层级、互联拓扑与数据格式设计。团队认为，当前瓶颈正从算力峰值转向内存带宽与互联能效，这也解释了存储与光互联环节为何在下游需求中持续走强。该梳理为判断下一轮算力投资方向提供了历史参照。对产业界而言，其提示是：硬件选型需以算法演进方向为锚，而非单纯追逐峰值算力指标。
波士顿动力任命亚马逊前高管 Rohit Prasad 为 CEO
10月7日消息，波士顿动力宣布任命亚马逊前高管 Rohit Prasad 出任首席执行官。Prasad 此前长期负责亚马逊 Alexa 相关业务，主导语音助手与对话式 AI 的产品化，被外界视为「把实验室技术做成消费级产品」的代表人物。波士顿动力以四足与人形机器人本体见长，近年来正加速从展示型产品转向可量产、可上岗的商业化路径，并与现代汽车等伙伴推进部署。此次任命把「AI 产品化能力」置于公司战略中心，反映具身智能赛道的竞争重点正从本体运动能力，转向软硬一体的产品定义与规模化交付。
云服务商 Lambda 拟以 145 亿美元投前估值融资 40 亿美元
据 TechCrunch 报道，AI 云服务商 Lambda 拟以约 145 亿美元投前估值融资 40 亿美元，为 2027 年 IPO 做准备。Lambda 主营面向模型训练与推理的 GPU 云服务，客户覆盖大模型公司与科研机构。此轮融资规模反映市场对「算力即服务」资产的持续偏好：在头部云厂商资本开支高企的背景下，专业化 GPU 云凭借更灵活的租期与更快的部署速度获得增量需求。与此同时，行业对回报率的争论并未消退，存储价格与电力供给仍是制约算力扩张的关键变量，融资节奏与订单兑现的匹配程度将决定其 IPO 成色。
微软 Surface Laptop Ultra 规格曝光：可本地运行 1200 亿参数模型
10月7日消息，微软 Surface Laptop Ultra 规格曝光，最高配备 128GB 内存，官方口径称可在本地运行约 1200 亿参数的大模型。该配置指向端侧推理这一明确方向：当内存容量跨过阈值，量化后的中大参数量模型无需联网即可在本机完成推理，数据不出设备。同期内存价格持续上涨，微软还专门解释了 Windows 11 降低内存占用的原因，端侧 AI 与内存成本两条线索在此交汇。对商务与政企用户而言，本地模型意味着更强的隐私合规属性，也让 PC 的硬件定义从「算力」部分转向「内存容量」。
江苏资讯
5 条昆山南淞湖人工智能湾：算力底座与智能终端两岸铺展
据我苏网报道，昆山高新区南淞湖人工智能湾正加速成形。沿南淞湖以东，中科可控用八年时间完成从首台安全可控服务器「苏梦」下线到新一代人工智能产业化基地动工，整机年产能由 50 万台跃升至 100 万台，产品从通用服务器延伸至人工智能服务器与高端计算机；作为其二期工程的新一代人工智能产业化项目建成后预计新增年产值 200 亿元。同期立讯 AI 服务器项目与新一代智能终端项目相继开工，达产后年产值将超千亿元；深耕印制电路板 30 余年的沪士电子则签下总投资 101 亿元的人工智能芯片配套高端印制线路板项目，一条「算力底座—智能终端」的产业动线逐步铺开。
南京打造 AI 智能体应用新平台：国内首个 AI-FDE 服务平台上线
据南报网报道，扎根南京软件谷的江苏汇智智能数字科技推出国内首个 AI-FDE 应用智能体服务平台 HelloMe，以「平台+人才」双轮驱动，试图打通 AI 技术转化为企业生产力的最后一公里。平台依托三年实战积累、超万家企业服务经验与 50 余个成熟行业场景，搭建标准化 AI 赋能服务中台，提供需求诊断、方案设计、部署上线、持续迭代的全生命周期服务，并依托自研 Harness 技术体系对接主流智能体产品。作为南京软件谷 FDE 联盟首批发起单位，该公司深度参与行业标准建设；平台 9 月上线后日均 FDE 入驻申请达数百人，测试期已投入超 200 万元，免费培育千名 AI 交付专家。
宿迁以人工智能赋能新材料产业，推进「百模千智进万企」
据宿迁日报报道，宿迁新材料产业的数智转型正从单点突破迈向系统跃升。江苏博迁新材料建成百余条 PVD 智能产线，关键设备数控化率提升至 95%，实现从原料转运到成品包装的全流程自动化。当地立足新材料产业集群优势，以人工智能示范场景为抓手构建全域协同的数智转型生态：推动工业互联网与 5G 网络向产业集聚区延伸，搭建园区统一数字底座，面向产业链企业推广轻量化数字化工具以降低中小企业转型门槛；同时推进「百模千智进万企」专项行动，组建产业链数智创新联合体与市级数字化转型服务站点，引导龙头企业开放算力资源、共享工业数据集。
连云港打造「AI 电商名城」：悟空智算平台与 AI 电商生态联盟
据凤凰网江苏报道，连云港正把 AI 电商作为发展新质生产力的重点方向，加快打造特色「AI 电商名城」。在产业端，东海水晶、赣榆海鲜、灌云服饰、灌南菌菇等县域特色产业带将进一步整合资源、提升品牌溢价，5000 余家跨境电商经营主体在综试区政策赋能下加速出海；在平台端，电商产业聚集区与跨境电商综试区持续释放政策红利，「悟空智算」算力平台与 AI 电商生态联盟将为中小企业提供低成本数字化工具；在县域端，当地将完善县域商业体系、打造多功能乡镇商贸中心，畅通农产品上行通道，释放基层消费潜力。
常州发布百项场景计划，长三角（常州）词元运营中心揭牌
据中国江苏网报道，常州在新能源产业博览会上发布《十大领域·百项场景·千亿投资》计划，将打造全域百项应用场景、构建七大类场景体系，并开放产业能力清单与市场机会清单。根据计划，未来三年常州新能源领域在建产业项目共 448 个、总投资 2287 亿元，其中与算力网相关的 Token 工厂项目总投资 80 亿元。围绕 AI 生产力要素赋能城市进化，开幕式上《超聚变常州 AI 赋能中心》战略合作协议等项目集中签约，长三角（常州）词元运营中心同步揭牌，定位为常州词元运营与流通的总枢纽及企业专属 AI 建设的统一入口，探索覆盖词元「生产—运营—交易—金融」全链条。
AI智库资讯
5 条【深度观察】自进化也会过拟合：Google 等提出 RRSI 施加正则化
机器之心撰文指出，递归式自我改进（RSI）正成为 Agent 领域最受关注的方向：Agent 无需修改模型权重，而是改进「模型外面的自己」——提示词、工具调用时机、Context 与 Memory 管理、失败恢复与反思时机，这类 Harness 层面的自修改已构成真实的系统级 RSI。但问题随之而来：若 Agent 反复根据同一批任务修改自己，究竟是在「进化」，还是只是在「越来越会做这套题」？Google 等机构提出 RRSI 为其施加正则化，指出这会带来「针对基准过拟合」「追逐评测噪声」「复杂度累积」三类耦合问题，提示自进化必须与评测集留出隔离。
【深度观察】推理支出 2026 年首超训练：「Token 工厂」崛起
《科创板日报》深度报道指出，2026 年 AI 基础设施投资逻辑正在发生根本转身：Gartner 预测全球推理支出将达 233 亿美元，首次超过 190 亿美元的训练支出，占 AI IaaS 总支出 55%，2027 年该比例将升至 59%；中国信通院《词元（Token）经济发展研究报告（2026 年）》预计，今年推理算力占 AI 算力总负载比重将达 70.5%。文章认为，「Token 工厂」正在取代单纯的算力采购成为新叙事，编程、生物数据处理、游戏 AI 角色与视频生成成为高消耗场景；同时提醒，权重下载量与 Token 调用量的商业含金量差异巨大，不宜简单混同。
【深度观察】AI 正在造 AI：闭环还处在早期阶段
钛媒体撰文分析「AI 造 AI」的现状与边界。文章指出，当前大模型主要在「写代码」环节发力，需求分析、架构设计、测试验证与部署运维等环节的瓶颈反而被放大，真正的端到端闭环尚未形成；Gartner 预测到 2028 年异步 AI 编程 Agent 可将软件工程团队生产力提升 30% 至 50%，远高于 2025 年 AI 代码助手的 0% 至 20%。在企业端，AI 降本产生的资源会回流为更强的模型能力：制药候选化合物发现周期从 36 个月压缩到 20 个月以内、成本降低 40% 以上；首钢股份今年上线 45 个 AI 智能体、落地 929 个智能化场景，排程效率提升 80%。
【专家观点】A16Z 两份 AI 报告解读：使用面广但付费与深度仍小众
公众号「数字生命卡兹克」对 a16z 发布的两份 AI 报告做了解读，核心结论是：AI 的使用面已经非常广，但付费转化与深度使用仍属小众。报告显示，大量用户停留在浅层问答与尝鲜阶段，真正把 AI 嵌入日常工作流、并愿意持续付费的比例明显偏低；企业侧的落地同样集中在少数高价值场景，多数组织的 AI 投入尚未形成可复用的组织能力。作者据此提醒，衡量 AI 产业景气度不能只看用户规模与调用总量，还要看付费率、留存与单用户产出；对创业公司而言，面向「深度工作流」而非「泛娱乐入口」做产品，才更可能跨过付费门槛。
【深度观察】4B 模型下棋比肩特级大师，还能讲清为什么这么走
普林斯顿大学陈丹琦团队发布研究成果 QUEEN，总参数量约 4B，棋力接近典型特级大师，同时能用自然语言解释每一步着法。研究针对的是 AI 领域一个常见困境：最强的专家模型往往沉默，而最会说话的语言模型在专业领域又不够强——国际象棋引擎早已远超人类，却说不出一句人话；前沿大模型能写出头头是道的分析，但推荐的着法未必站得住。团队尝试把两端接起来，让模型在保持棋力的同时给出可核验的推理说明。该思路对「可解释的专业智能体」具有通用意义：在金融、医疗等场景，结论与理由同等重要，这也为专业大模型的产品化提供了另一种路径。
AI 热词速查 · 一看就懂
29 词条基础概念 5
大模型（LLM） Large Language Model
大规模语言模型，用海量文本训练，能理解和生成文字，是各类AI应用的“大脑”。参数量从百亿到万亿级，是ChatGPT、文心一言、通义千问等产品的核心。
智能体（Agent） AI Agent
能感知环境、自主决策并执行动作的AI系统，是大模型从“对话”走向“做事”的关键。前沿部署工程师（FDE）正是为弥补模型到落地之间的断层而生。
多模态 Multimodal
能同时处理文本、图像、音频、视频等多种模态信息的AI能力。GPT-4o、Gemini、Claude 3.5均已支持多模态输入输出，是大模型下一阶段重点方向。
Token（词元） Token
大模型处理文本的最小单位。中文约1-2字、英文约0.75个词，OpenAI定价按百万Token计费；2026年我国AI日均词元调用量已突破500万亿，Token经济成为新衡量体系。
生成式AI Generative AI
能生成新内容（文字/图像/代码/视频/3D等）的AI，区别于判别式AI。2022年ChatGPT引爆生成式AI浪潮，当前主流大模型均为生成式架构。
模型技术 12
训练 / 推理 Training / Inference
训练是用数据“教”模型参数（成本高、能耗大）；推理是模型学成后回答问题（用户每次调用都产生）。训练与推理比约1:10到1:100，推理市场未来增量更大。
预训练 Pre-training
用海量通用数据（万亿Token）先“打底”，让模型学会语言、常识、推理等通用能力；再针对具体任务微调。是当前所有旗舰大模型的必经阶段。
强化学习（RL） Reinforcement Learning
通过奖励/惩罚让模型在交互中学会最优行为。RLHF（人类反馈强化学习）是ChatGPT对齐人类偏好的关键技术；2026年RLHF+RLVR成为模型后训练标配。
微调 Fine-tuning
用特定领域数据继续训练预训练模型，使其适配专业任务。LoRA、QLoRA等参数高效微调技术，让中小企业也能低成本定制专属模型。
垂类模型 Vertical Model
聚焦某一行业或细分场景、经领域数据深度优化的模型，被视为 AI 落地的“最后一公里”。做法是在通用或行业模型基础上注入行业术语、业务流程与规则，以“专而精”为核心——不追求能力广度，只在单一任务上追求精度与业务适配，普遍支持私有化部署并直接嵌入企业工作流。与“行业大模型”相邻：后者覆盖一个行业内的多类场景，垂类模型则聚焦其中单一细分场景。
蒸馏 Distillation
把大模型（教师）的能力“压缩”到小模型（学生），让小模型在保持90%以上精度的同时更轻量、更快、更便宜。DeepSeek-R1蒸馏版就是典型代表。
RAG 检索增强 Retrieval-Augmented Generation
检索外部知识库内容辅助生成回答，把企业私域文档“喂”给大模型，缓解幻觉问题，是当前企业AI落地最常用架构。
MCP 协议 Model Context Protocol
Anthropic 2024年开源的开放协议，让大模型标准化连接外部工具/数据源。类比AI领域的“USB-C接口”，已被OpenAI、Google、智谱、阿里等主流厂商采纳。
开源权重 Open Weights
模型权重可下载部署（部分受商业许可限制），区别于闭源API。Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral是当前主流开源权重模型，推动了全球AI普惠。
开源基座模型 Open-source Foundation Model
大模型能力链条（基座 → 通用 → 行业 → 垂类）最底层的通用模型，经海量无标注数据大规模预训练而成，权重公开发布、可自由下载与二次开发。Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral 为主流代表，闭源对标为 GPT、Claude、Gemini；参数量大、训练成本极高，研发集中于少数顶尖机构，是下游微调、蒸馏与垂类模型开发的共同起点。
Harness（智能体驾驭框架） Agent Harness
在大模型领域，指一套用于驾驭AI智能体的外部工程系统——涵盖上下文管理、工具调用、记忆存储、权限控制、循环决策与结果校验等工程能力，是模型智能转化为稳定生产力的"骨架"。业界核心共识公式为 Agent = Model + Harness：模型负责"聪明"，Harness 决定智能体能稳定完成多长、多复杂的任务；Claude Code、Manus 等明星智能体的竞争焦点正从模型本身转向 Harness 工程。
世界模型 World Model
能理解并预测物理世界运行规律的AI模型，是具身智能和自动驾驶的基础。Yann LeCun强力倡导，被视为通往AGI的关键路径之一。
算力基建 6
算力（FLOPS） Compute
每秒浮点运算次数，衡量AI芯片性能的核心指标。FP16精度下，H100约2000 TFLOPS；2026年我国智算总规模达245万PFLOPS（FP16），日均词元调用突破500万亿。
GPU Graphics Processing Unit
图形处理器，AI训练的主力芯片。NVIDIA H100/H200/Blackwell、AMD MI300、寒武纪、壁仞、燧原等是当前主流选择；国产替代是2026年最热赛道。
智算中心 AI Data Center
专门为AI训练/推理建设的数据中心，配备大量GPU和高带宽网络。2026年我国八大算力枢纽与三个算电协同区占比超85%，江苏已落成全国首个省级AI4S公共算力中心（700P）。
超节点 Super Pod / Scale-up
把数万张GPU高速互联成一个“巨型计算机”的技术。NVIDIA NVL72、华为CloudMatrix 384、中科曙光scaleX40等是当前代表，把单机柜算力密度推到新高度。
云巨头 Hyperscaler
AWS/Azure/GCP/阿里云/华为云等提供AI算力服务的超大规模云厂商。当前全球新增AI算力约80%流向云巨头，AWS、Anthropic、Lambda今年签署350亿美元云协议。
推理云（Neocloud） Neocloud
专注AI推理的新一代云服务商。CoreWeave、Lambda、Crusoe等Neocloud以GPU池化、推理优化为卖点，2026年迎来上市潮，重塑云计算格局。
产业应用 6
具身智能 Embodied AI
AI赋予物理身体（人形机器人/自动驾驶/无人机），让智能体与真实世界交互。2026年是具身智能量产元年：优必选+1445%、宇树上市、可灵180亿美元估值。
AI4S AI for Science
AI for Science，用AI加速科学研究（生物/材料/天文/化学/药物研发等）。中国“AI4S公共算力中心”在南京揭牌，聚焦生物医药、新材料、智能制造垂域模型攻关。
AGI 通用人工智能 AGI
具备人类水平通用智能的AI，能在各种任务上达到或超越人类专家。当前主流大模型尚属“弱AGI”阶段，OpenAI、Anthropic、谷歌均把AGI作为长期目标。
词元 / Token经济 Token Economy
以Token调用量为核心衡量指标的AI商业模式和产业生态。2026年Token首次被写进工信部采购清单（首购首用、风险补偿），广东推出3000万元“Token贷”。
FDE（前沿部署工程师） Frontier Deployment Engineer
把大模型能力真正落地到企业业务场景的复合型工程师，负责模型选型、智能体编排、效果评测与持续优化。2026年9月工信部启动专项行动鼓励企业搭建FDE团队，上海“十五五”产业规划亦明确培养FDE队伍——“模型×业务”最后一公里人才成为AI价值兑现的关键。
OPC（一人公司） One Person Company
以个人为核心、依托AI工具与共享服务完成产品开发与商业闭环的新型创业范式。创业者用智能体承担设计、开发、运营等环节，以极低团队规模开展内容创作、跨境电商、软件开发等业务。江苏多地正建设OPC社区，并通过算力券、模型券、云网券等政策降低创业成本，宿迁提出打造“OPC创业之城”。