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今天的三条主线。其一是巨头算力账单的惊人规模，Meta 一度预计今年在 Anthropic 服务上花掉 100 亿美元；其二是监管开始向模型内部伸手，NSA 高官放话希望访问所有 AI 模型；其三是中国大模型厂商集体转向免费开路，阿里与月之暗面都在用规模换时间。美股这边，财报后的 AI 龙头集体回调，英伟达单日跌逾 4.5%，费城半导体指数重挫 3.5%，A 股算力链同步降温。算力、监管与商业模式三条线的变化，接下来几周还会继续发酵。

一、AI 大模型

阿里与月之暗面转向免费模型策略，先抢规模再谈收费

据彭博社报道，阿里巴巴与月之暗面近期将大模型服务改为免费提供，用低门槛换用户规模和真实使用数据，商业化放到后端。对开发者来说，免费意味着部署成本瞬间归零，测试与迁移的窗口就此打开。国内头部模型厂商今年普遍把重心从比拼参数转向拼落地场景，免费是拿场景最快的方式。早期玩家靠开源与低价模型打开过市场，如今轮到头部大厂把免费当作获客工具。在大模型价格战降温的当口，免费大旗重新举起，说明流量争夺仍是当下的重心。这条路能否走通，要看后端服务与生态的变现效率。免费策略的另一面，是算力成本的压力直接转嫁到资源利用率上，谁的空置率最低谁就能扛到最后。

Anthropic 研究员展示模型自改进方向，用 AI 训练 AI

一位 Anthropic 研究员公开了自改进模型的研究思路，用其他模型来训练模型，这是几家前沿实验室共同押注的方向。这类「模型批评模型」的循环，各家内部都有零散实践，难点在于让训练循环真正自转起来，而不是停留在评估环节。研究人员披露的内容还停留在实验室阶段，距离产品落地有相当距离。若能跑通，研发效率有望跳档，可信度与对齐的问题也会被推到台前。头部实验室今年给这个方向分配的算力与人力，已经说明它的优先级。合作方与监管都在盯着这一类研究，一旦自转循环成立，模型迭代对人工数据的依赖会明显下降。

• 新一类记忆型 AI 架构 MIRaS 本周发表。 论文刊发于学术期刊 Nucleic Acids Research，提出把记忆机制直接写进模型结构，向「会遗忘的智能体」发起挑战。与常见的记忆外挂不同，这个方向的思路是把记忆当作模型原生能力来处理。智能体一旦拥有像样的长期记忆，多轮任务与跨会话协作的可靠性会明显改观，这正好接上行业对智能体落地的普遍焦虑。论文发在分子生物学领域的权威期刊上，记忆型架构的讨论正在跨学科扩散，这本身就是一个信号。记忆与推理的结合，正被不少团队视为下一代智能体的分水岭。
• Meta 一度预计今年在 Anthropic 服务上花 100 亿美元。 据纽约时报报道，Meta 今年 4 月曾把全年 Anthropic 服务预算定在 100 亿美元量级，约合 673 亿元人民币，后因外部 AI 服务价格变动调整了安排。折算下来，相当于每个季度都要为外部模型服务支付约 25 亿美元。这一数字解释了 Anthropic 收入高增的来源，也让人看清巨头自研与外部采购并行的真实成本结构。对 Meta 而言，这么一张外部算力账单，只会让自研与开源模型的脚步更急，任何自研进展都能从账本上直接兑现。

二、AI 软件

AMD 发布 ROCm 10.0.0，重心转向 AI 推理

AMD 本周放出 GPU 加速计算软件栈 ROCm 10.0.0，重点落在 Instinct、Radeon、Ryzen AI 平台上的推理性能、开发者工具与性能分析，本轮更新还扩展了对 GPU 虚拟化的支持。软件栈是 AMD 与 CUDA 生态角力的关键一环，此前常被批评为「能用但不好用」。版本加速意味着它开始认真争取推理市场的开发者，而推理恰好是当下增长最快的算力需求。推理场景的软件栈优化，直接决定每瓦性能与单位成本，这是 AMD 绕不开的巷战。对 Radeon 与 Ryzen AI 的覆盖，也把它的软件野心从数据中心延伸到了消费端。

• 自媒体搭子实测，一顿饭功夫产出 17 份成品。 一场发布会的现场物料被 AI 实时生成，新闻稿、长图、海报、高光视频一个接一个往外冒，台上还在讲，台下已经开始出片。内容生产的节奏被整个改写，人工只负责最后的把关和署名。这类工具连成的流水线，正在把内容中台从人力密集型改造成算力密集型。上一轮是文字，这一轮是视频，AI 生成内容的单位成本还在以月为单位下降。
• 《我的世界》创始人佩尔松改口。 曾公开反对 AI 编程的 Notch 承认，自己早期的判断可能错了。今年 1 月他还写道，AI 编程是个糟糕透顶的主意。他算得上行业老人，看着工具一年迭代数版，最终改了立场。这类转变在资深工程师里并不少见。这位亿万富翁的态度转变，多少折射出开发者群体这一年来的集体转向，从抗拒到上手再到离不开，过程快得超出多数人的预期。
• 思科总裁为 AI 进课堂辩护。 帕特尔在访谈中称，AI 工具可以缓解教育资源配置不均，关键是先解决教师与学生的使用门槛。在设备商看来，进教室卖的不只是设备，还有整套 AI 教学方案和背后的网络带宽生意。教育场景的争议在于数据与屏幕时间，厂商需要在商业化与公共责任之间找到平衡点。课堂上多了个助教，教师的重心也会从传递知识转向引导思考。

三、人形机器人

WRC2026 观察，省电的神经系统比更强的算法更迫切

本届大会的技术讨论把焦点从大脑转向神经系统。分析指出，若未来真部署 10 亿到 100 亿台机器人，单台能耗与产业链供电能力将成为瓶颈。算力可以堆，电却不见得够用。关节电机、传感器与主控芯片的功耗比例，正在被重新分配，整条供应链都在为能耗优化重排优先级。省电的本体设计，因此成了比更强的算法更紧迫的课题。对创业公司来说，这也是一个相对公平的起跑线，巨头在模型上的优势在这里稀释得最快。衡量一个机器人系统的成熟度，能耗密度正在成为比参数表更硬的指标。

四、自动驾驶

• 爱尔兰研究用 AI 治理高速公路逆行驾驶。 爱尔兰交通部门正在评估用 AI 视觉系统识别逆行车辆并即时预警，以减少恶性事故。这类场景的落地节奏，往往比炫目的城市无人车更早跑通，监管边界也更清晰。识别精度、误报处置与责任边界，是项目落地前要过的三道关。对供应商而言，这是 AI 视觉在交通基础设施里少见的确定性订单，跑通之后也能为其他成员国提供可复制的样本。
• 比亚迪上半年归母净利润 123.25 亿元，同比下降 20.54%。 营收 3448.15 亿元，毛利 649.89 亿元。销量稳住的同时价格战仍在侵蚀利润空间，行业出清还在继续。电动化红利见顶之后，智能化成了下一程的主要押注，下半年智驾方案的节奏会是观察重点。规模优势仍在，单车盈利却被价格战削薄，海外与智驾能否贡献新增量，值得持续跟踪。
• 近半数英国司机愿把下一辆车换成中国品牌。 Carwow 调查显示这一比例从上半年的 35% 升至 49%，品牌认知度随销量同步攀升。智能化配置与性价比，被受访者列为最重要理由。欧洲市场的渠道、保险与售后链条也在同步适配，中国汽车在欧洲的接受度，正在进入一个新阶段。

五、物理 AI

• 观点，AI GPU 实际寿命可能超过三年。 市场常用「三年折旧」判断算力泡沫，有从业者用运行数据论证，推理 GPU 的实际寿命比想象长。折旧假设直接关系云厂商的定价与融资能力，这个前提一旦松动，现有算力资产的估值和新建产能的节奏都要重新校准。算力军备竞赛里，对资产寿命的错误定价可能是最贵的变量。

六、宏观与市场数据

美股三大指数小幅收跌，芯片股领跌

道指 53559.99 点（-0.02%），标普 7711.76 点（-0.25%），纳指 26402.42 点（-0.52%）。费城半导体指数重挫 3.47%，英伟达大跌 4.57% 至 217.55 美元，亚马逊逆势涨 3.97%，谷歌、微软、Meta 收红。鹰派立场在杰克逊霍尔年会上再度释放，9 月加息概率升至约 57%，科技股估值承压。

A股算力链同步降温，工业富联逆势翻红

受美股芯片股回调情绪传导，A股算力链集体走低。光模块双雄中际旭创收跌 0.90%、新易盛跌 2.47%，寒武纪微跌 0.13%，在千元上方窄幅震荡，海光信息跌 0.20%。工业富联逆势收涨 0.28%，金山办公涨 1.29%，资金转向有业绩支撑的细分龙头。机构观点普遍认为，财报后的短期回调不改算力景气的中期方向，分歧只在节奏。下一阶段的看点，在国产芯片与算力运营的共振。

• NSA 高官称希望访问所有 AI 模型。 美国国家安全局深度参与政府新的自愿性模型测试计划，最高层官员放话希望访问全部模型。情报机构与 AI 公司的数据边界，成为下一轮博弈的焦点。自愿计划开头，强制条款可能在后面，头部模型厂商的合规成本与数据边界将面临新的检验。除了测试计划，出口管制与行政指令也都还在桌上，监管工具并不缺。
• 长鑫科技展望，下半年全球 DRAM 供给紧缺格局仍将持续。 公司在半年报中给出这一判断。作为国产 DRAM 主力厂商，长鑫正处扩产关键期，下半年还有多个重点项目待落地。供给紧缺延续，意味着存储涨价或维持更久，产业链的业绩弹性还在，下游成本的消化能力则要打上问号。若紧缺延续到明年，国产存储的议价能力与扩产进度都会同步提速。
• Nebius 复盘一年新云生意，最赚钱的可能不是卖 GPU。 一年前创始人还在回答谁会买这么多 GPU，如今他的判断变成，真正的制约是人类能建出多少算力。新云厂商的盈利模型，正从单纯卖卡转向运营与生态，集群调度、能耗管理与客户留存才是利润的真正来源。卖卡之外，能源采购与地域选择正在成为新云厂商的另一项核心能力。
• 巨额 AI 开支开始考验科技巨头的资产负债表。 资本开支高增与现金流之间的缺口扩大，几大巨头的季度资本开支已经动辄百亿美元。评级机构与股东的关注度都在上升，表外负债与设备残值成为财报电话会上绕不开的话题。这一轮开支周期能持续多久，取决于收入端能否跟上折旧的速度。云业务与广告负责造血，模型与数据中心负责花钱，两头的节奏差决定了安全垫的厚度。
• Meta 报纸广告攻势升级。 新一轮报纸广告投放施压社交赛道竞争对手，营销战从线上烧到纸媒。传统媒体意外吃到 AI 巨头竞争的红利，广告投放的烈度说明这场市场份额拉锯远未结束。对监管层来说，两家巨头在广告与 AI 两条战线同时对抗的格局，也会被纳入反垄断的观察视野。
• BMO 总裁，AI 之外同样存在业务增长空间。 市场把乐观情绪集中押在 AI 上，他提醒别忽视其他增长引擎。在他的框架里，离开 AI 叙事，周期与消费板块同样有值得下注的点。当所有资金涌向同一个故事，拥挤本身就是风险。这套分散风险的论调并不新鲜，但市场总会周期性忘记它。
• 美团 Keeta 沙特运营 22 个月实现盈利。 王兴在财报电话会上确认，沙特市场 2024 年 9 月试运营、今年 7 月实现盈利，比多数人预期的盈利节点更早。22 个月里还要算上本地化补贴的投入，这个盈利节点的含金量不低。对巴西市场，他保持信心。本地化配送网络一旦跑通，海外业务从讲故事正式进入算账阶段。

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