苹果将在AI泡沫破裂时‘看着一切燃烧’
AI 批评者 Ed Zitron 在接受 MacRumors 采访时提出，如果当前由巨额算力投资支撑的 AI 泡沫破裂，苹果可能会成为受影响最小的科技巨头，甚至选择在行业动荡期“袖手旁观”，通过低价收购或维持现状来坐享其成。
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苹果将在AI泡沫破裂时‘看着一切燃烧’
Hacker News 上关于“AI 泡沫何时破裂”的讨论，意外地将苹果推到了中心：相比微软、谷歌和英伟达，苹果没有把赌注全押在云端 AI 上，而是凭借自研芯片和统一内存架构，在本地运行大模型这条路上握有独特筹码。若 AI 资本热潮退潮，苹果可能反而是受伤最轻、甚至能“看着一切燃烧”的那个。
Google DeepMind发布Gemini Robotics 2，为从桌面机械臂到人形机器人的各种形态机器人提供动力。
Google DeepMind 于 7 月 31 日发布新一代视觉-语言-动作（VLA）模型 Gemini Robotics 2，旨在为不同形态的机器人提供统一“智能层”；同期推出的 Gemini Robotics ER 2 则负责高层级的具身推理，两者配合构成了从感知、决策到动作执行的完整链路。值得关注的是…
企业团队的模型策略定向现已公开预览
GitHub 为 Copilot Business 和 Copilot Enterprise 企业客户推出基于用户（企业团队）的模型策略定向公开预览，让 AI 管理员可以在企业级设定模型基线后，再为特定团队开放额外模型。这意味着企业 AI 治理正从组织级（资源级）向团队级（用户级）细化。
一个产品经理读完200篇AI论文后，看见了别人看不见的边界
一位产品经理用两年时间读完200多篇AI论文，总结出一套通过历史脉络、范式变迁和人物选择来理解AI发展逻辑的框架。这件事本身不产生新技术，但提供了一种难能可贵的“技术判断力”样本——对非技术背景的从业者尤其有参考价值。
麦克斯韦猜想是错误的（GPT 5.6 解法）
三位数学家构造出 5 个点电荷的特定排布，证明其静电场至少存在 24 个临界点，从而推翻 Maxwell 关于 n 个点电荷最多 (n−1)² 个临界点的两百余年猜想。这项基础数学物理突破，对依赖场论建模的 AI 研究也有潜在参考价值。
OpenAI says its models now have more than 1B active users and are used by more than 2M businesses (Katherine Hamilton/Wall Street Journal)
OpenAI 披露其模型活跃用户已超过 10 亿，企业客户超过 200 万家，经《华尔街日报》记者 Katherine Hamilton 报道并获 Techmeme 转载。这是 AI 应用渗透率的一个重要数字，说明对话式大模型正从开发者工具走向大众基础设施。
欧盟为AI超级工厂汇集高达300亿欧元，而美国科技巨头却轻松花费20倍以上。
欧盟正式启动“AI超级工厂”竞标，计划以约300亿欧元的总盘子建设最多7个大型算力设施；但相比之下，美国科技巨头今年仅数据中心支出就超过6000亿美元，两者相差约20倍，欧洲的这笔投资更像是一次“补课”，而非“领跑”。
7月AI股票暴跌潮中，态势感知下降67%
7月全球AI相关股票经历大幅回调，科技投资圈关注的“态势感知”股票篮子净值下跌约67%，显示市场对AI算力与基础设施板块的预期正从狂热转向重新定价。
AI骗子比人类更会建立信任。
一项由四所大学联合完成的研究发现，在“杀猪盘”式诈骗的信任建立阶段，AI 聊天机器人的表现已超过人类诈骗者——近半数测试对象在 AI 引导下执行了对方要求的操作，而人类诈骗组的成功率不到五分之一。这意味着大模型驱动的诈骗自动化可能比预期更快成为现实。