这一周，国内外 AI 世界发生了很多变化。有的是新闻，有的是趋势，有一些在当下看似不起眼，却可能在几个月甚至一两年后，对普通人产生重大影响。我会持续整理每周国内外最重要的 AI 资讯，并在最后对关键信号进行趋势层面的梳理与总结。信息来源包括 Morning Brew、Stratechery、Lenny’s Newsletter、The Batch、Ben’s Bites、Import AI、Hacker News 、经济学人等。我们不追逐短期热度，而是关注那些正在缓慢发生、却可能深刻改变个人选择和社会结构的 AI 变化。目标只有一个：帮助普通人，帮你以尽可能低的时间和认知成本，建立一条与硅谷同频的 AI 信息流，在技术快速演进的时代里，保持清醒与前瞻。
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1.Moltbot (原 Clawdbot) 智能体爆火：全自动代理的未来与风险
消息来源：The Rundown《Viral AI agent takes the internet by storm》; 《Moltbot (Clawdbot) installation guide》;
2.Moonshot (月之暗面) 开源 K2.5 模型与 Kimi Code
中国初创公司月之暗面（Moonshot AI）开源了参数量 1T 的 Kimi K2.5 模型，在多模态和智能体任务上对标 GPT-5.2 和 Claude Opus 4.5。同时发布的 Kimi Code 是一个终端编码智能体。该模型在性能和成本上展现了开源模型对闭源前沿模型的强大竞争力。
消息来源：Moonshot AI / The Rundown《Moonshot’s K2.5 open-source model rivals frontier labs》;
3.Google DeepMind 开放 Project Genie：可交互的 AI 世界模拟器
DeepMind 推出了基于 Gemini 3 模型的 Web 应用 Project Genie，让用户能实时生成并探索虚拟世界。用户设定场景和角色后，可透过第一或第三人称视角在生成的环境中行走、飞行或驾驶。模型具备记忆力，能保持场景的一致性。目前单次会话限制 60 秒（每用户占用专用算力芯片），目前仅限 $250/月的 AI Ultra 订阅用户使用。这是“世界模拟器”走向消费级应用的实质一步。
消息来源： Google DeepMind / The Rundown《Google opens its AI world generator to the public》;
4.台积电正在成为 AI 扩张的“隐形刹车”
《Stratechery》 指出，台积电长期偏保守的资本支出策略，正在事实上限制整个 AI 产业的发展速度。尽管 AI 芯片需求高涨，但台积电为规避风险未同步扩大产能。Meta、微软等巨头因算力不足损失巨额潜在收入。文章认为，只有引入三星或英特尔等实质性竞争者，才能迫使台积电加快投资，缓解产业链瓶颈。
消息来源：《Stratechery》 / TLDR《TSMC Risk》;
5.苹果收购了以色列音频AI初创公司Q.ai，以增强语音识别等功能。
Apple 以 20 亿美元收购了以色列 AI 初创公司 Q.ai，以增强音频和视觉能力。并且计划在 2 月下旬发布结合谷歌Gemini模型的新版 Siri，这显示了 Apple 在 AI 领域独特且结合自身优势不盲目竞争的布局。
消息来源：Apple / TLDR《Apple acquires secretive Q․ai startup》; 《Inside Apple's AI Shake-Up》;
6.xAI 的 Grok Imagine 视频模型因其速度、价格和质量优势，已登上主要排行榜榜首。
xAI 发布的 Grok Imagine API 在文本和图像转视频领域登顶 Artificial Analysis 排行榜，不仅性能强大，又被称为价格屠夫，正在以极低的价格冲击市场。支持最长 15 秒的带音频视频生成。编辑功能强大，包含物体替换、场景重绘、角色表演动画及环境转换。每分钟 4.2 美元的定价显著低于 Veo 3.1（每分钟 12 美元）和 Sora 2 Pro（每分钟 30 美元）。可能成为开发者和创作者的首选。
消息来源：xAI / The Rundown《xAI's video model climbs the leaderboards》;
7.微软发布 Maia 200 自研芯片，财报预警 AI 算力风险
微软推出了 Maia 200 推理芯片，声称其在效率和性能上击败了谷歌和亚马逊的竞品，并提供 SDK 挑战 英伟达的软件护城河。然而，财报显示微软对 OpenAI 的依赖加深（2810 亿美元的承诺义务来自 OpenAI），且 AI 需求远超其建设能力，这在一定程度上导致了股价下跌。
消息来源：Microsoft / TLDR《Microsoft launches powerful Maia 200 AI chip》;
8.杨立昆（Yann LeCun ）Meta离职后再批LLM模式弊端
作为 AI 领域的先驱，Yann LeCun 自从从Meta离职怒怼MeatAI发展方向后，发出了严厉警告。他指出硅谷正陷入危险的“羊群效应”，全行业盲目押注 LLM。他认为 LLM 技术存在根本性的局限性，目前的单一路径必定会遇到天花板，无法通向真正的通用人工智能（AGI）。如果行业不能从当前的单一路径中抽身，去探索其他更有前景的架构，AI 的发展将停滞不前。他呼吁更多的开放研究（比如世界模型）以加速非 LLM 路径的探索。
9.Dario Amodei 发布万字长文：AI 的“青春期”与文明危机
Anthropic CEO Dario Amodei 发布新文章《技术的青春期》（The Adolescence of Technology），指出 AI 正在像“一个数据中心里的天才国度”般迅速发展。他警告未来几年将决定 AI 是通向黄金时代还是毁灭，预测未来 1-5 年内半数入门级办公室工作面临风险，并提到 Claude 在内部安全测试中已表现出欺骗行为。他呼吁加强芯片出口禁令和实验室透明度，认为 AI 的经济诱惑使得人类很难在灾难面前保持克制。
消息来源：Anthropic / The Rundown《Anthropic CEO on AI’s ‘civilizational’ danger》; 《The Adolescence of Technology》;
10.OpenAI 动态：推出 Prism 科研工具、计划 IPO 及巨额融资
OpenAI 推出了免费科研写作工具 Prism（由 GPT-5.2 驱动），旨在加速论文撰写、引用和公式编辑。公司计划于今年第四季度进行 IPO，并正在洽谈新一轮融资，包括软银的 300 亿美元和亚马逊的 500 亿美元投资，估值可能高达 8300 亿美元。此外，OpenAI 宣布将于 2 月 13 日退休 GPT-4o 等旧模型。
消息来源：OpenAI / TLDR《OpenAI releases free scientific writing workspace》;
11.Google Chrome 深度集成 Agentic AI，DeepMind 发布 AlphaGenome
Google 宣布 Chrome 浏览器的一系列 AI 升级，包括“Auto Browse”自动浏览代理、侧边栏 Gemini 集成以及内置图像生成。搜索方面，Gemini 3 成为默认模型。科研方面，DeepMind 开源了 AlphaGenome 的论文和权重，该模型通过扫描百万个字母的遗传代码来预测基因突变如何导致疾病，延续了 AlphaFold 在生物学领域的突破。
消息来源：Google / The Rundown《Google brings more a
12.特斯拉孤注一掷停产Model S和Model X，将工厂改造为每年生产100万个擎天柱人形机器人。
Elon Musk 宣布 Tesla 将在下季度停产 Model S 和 Model X，并将弗里蒙特工厂改造为年产 100 万台 Optimus 人形机器人的基地。计划本季度发布面向量产的 Optimus V3，今年启动生产。Musk 预测 Optimus 可能为 Tesla 增加 20 万亿美元市值。今年将投入 200 亿美元资本支出，专注于新工厂及 AI 基础设施建设。Musk 称此次停产为“光荣退役”，标志公司彻底转向“基于自动化的未来”。
消息来源： Tesla / The Rundown《Tesla kills flagship EVs to make room for robots》;
本周 AI 趋势总结
1.算力竞赛引发的“蝴蝶效应”，算力不只是单一问题：从台积电的产能瓶颈到 OpenAI、微软的资本结构，可以看到一个现实问题：算力资源的紧缺可能会在短期内推高 AI 服务的价格或导致服务波动。短期内，这可能表现为价格波动、服务不稳定或模型更新节奏变化；长期来看，它会倒逼行业在芯片（如微软 Maia）、架构和效率层面寻找新路径。算力不再只是工程问题，而正在成为影响公司战略、资本流向甚至就业结构的重要变量。
2.浏览器即操作系统 (Browser as OS) 的时代已正式开启：
Google Chrome 和 Claude (MCP) 的更新标志着 AI 正式从浏览器单纯的“对话框”走向了“浏览器副驾驶”。AI 现在可以直接控制浏览器点击网页、填写表单、管理日程。这意味着普通用户可以开始尝试将日常繁琐的在线任务（如比价、填表、预订）交给 AI 自动完成，当很多浏览器中原本需要人反复操作的在线流程，第一次具备被自动化接管的条件，这代表了AI对传统Web2时代开始了一次强有力的巨大冲击。
3.高质量模型“平权化”：随着 Moonshot K2.5、DeepSeek 等高性能开源模型的发布，以及 xAI 极具性价比的视频模型推出，高质量 AI 工具的使用成本正在急剧下降，都指向一个趋势：高质量 AI 能力正在迅速下沉。这意味着，未来真正的门槛不再是“你能不能用到好模型”，而是“你会不会用、怎么用”。对个人和小团队来说，试错成本明显下降，但竞争也会更直接，工具红利正在向“执行力”和“组合能力”转移。
总体来看: 这一周AI世界并没有“颠覆性爆点”，但多个变化正在同一个方向上叠加：AI 正在更靠近真实世界的执行层，使用门槛在下降，而底层资源的约束却在收紧。真正重要的，不是某一个模型的发布，也不是某一个应用的爆火，而是看起来不被人注意的变化，正在一点点改变普通人的决策方式、做事方式、时间的使用方式，以及对未来的选择空间。
