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消息称阿里内测 AI 办公平台”万有无界”：多个数字员工组队干活

阿里被曝正在内测一款名为“万有无界”的 AI 办公平台，核心特点是多个数字员工可以组队协作完成任务。它值得关注的原因在于：办公软件的竞争正在从“单个 AI 助手”走向“多智能体协作”，而阿里这次可能是在国内大厂中率先落地的产品化尝试。

据台湾媒体引述的市场分析报告，谷歌计划到 2028 年部署 1200 万至 1500 万颗自研 TPU v9 芯片，规模有望超过英伟达同期的 AI GPU 出货量。这意味着谷歌正从“租用英伟达算力”转向“自建算力基础设施”，可能对英伟达的 AI 芯片主导地位构成实质挑战。

阿里巴巴发布新一代大模型 Qwen3.8-Max，重点优化真实办公、编程与复杂任务自主执行能力，并宣布下周开源模型权重。大模型竞争正从“跑分”转向智能体在真实场景中的交付能力。

Palantir 联合基础设施公司 Armada，把搭载 Nvidia B300 AI 加速器的数据中心装进标准集装箱，部署到战场边缘。这套系统不依赖稳定云连接即可处理情报，意味着 AI 算力正在从集中式云端走向真正的前线场景。

Hacker News 上围绕“AI 狂热是否又是一场郁金香/加密泡沫”展开激烈争论，其中焦点之一是大模型算力是否真的由加密矿工转移而来，并牵连出对 AI 应用实际付费价值的讨论。

从郁金香到代币，AI 狂热正在以算力为燃料自我强化。行业一边高调承诺智能，一边对能耗、水耗和土地影响讳莫如深，普通人和开发者需要从“被使用”的状态中重新审视自己的位置。

Thinking Machines Lab 发布了名为 Inkling-Small 的开源权重多模态 MoE 模型，总参数量 276B，其中 12B 为主动参数。这是目前少数在“大参数、开放权重”组合上同时覆盖文本与图像理解的大模型，值得关注的是它对开发者和企业自部署场景的实际意义。

欧盟《人工智能法案》中针对ChatGPT等通用大模型的规则从8月2日起正式进入强制执行阶段，欧盟成为全球第一个对基础模型实施强制性监管的司法辖区。这意味着未来在欧盟市场上线的AI模型，需要在训练透明度、版权披露和风险评估上满足硬性要求。

新加坡初创公司 Acrab 发布了一款名为 Agent Box 的迷你 PC，搭载自研 G≡LIX 1 芯片，宣称能以约五分之一成本实现接近英伟达 DGX Spark 的本地大模型性能，面向端侧 AI 和智能体应用。

Wafer AI 的最新测试显示，国产模型 Kimi K3 在 AMD MI355X 芯片上的推理性价比已超过英伟达 B300。高算力市场不再只有英伟达一个选项，硬件多元化正在从口号变成可验证的现实。