特斯拉在 2026 年第二季度出现了超过两年来的首次负自由现金流，亏损达 11 亿美元，主因是大幅增加了对 AI 和机器人技术的投资。这一数据表明，即使核心汽车业务利润正在缩减，特斯拉仍选择在 AI 算力与机器人研发上加大投入。
Petals 项目允许用户利用消费级 GPU 或 Google Colab，通过 BitTorrent 风格的分布式网络，加载和运行 Llama 3.1、Mixtral 等大型语言模型的一部分，并与他人共享算力，实现推理和微调。
Petals 是一个开源项目，允许用户通过 BitTorrent 式的点对点网络，将各自的家用 GPU 贡献出来，联合运行大型语言模型（LLM）和扩散模型，无需依赖集中式云服务。这一项目虽然目前活跃度不高，但其分布式推理的思路仍在探索中，值得关注。
在刚刚结束的 WAIC 上，张江 AI 小镇内 30 余家本土企业集中展示了从芯片、算法到具身智能的全产业链能力，同时小镇内三家企业（沐曦、华院计算、智谱）在会前一个月接连推进 IPO 或上市进程。这表明，这个仅 2 平方公里的园区，已形成一个从底层算力到上层应用的完整产业闭环，其资本加速与产业出展并举的节奏…
IBM 发布了一份远低于华尔街预期的财报，核心原因是其现金牛大型机业务收入暴跌 42%。尽管 AI 数据中心建设热潮曾推高 IBM 股价，但本轮 AI 投资引发的硬件成本飙升，反而让客户推迟了大型机采购。IBM 高层坚称这只是短期波动，客户并未放弃大型机平台。
小红书 Dots Infra 团队于 7 月 22 日开源 BigMac，一种针对多模态大模型（MLLM）的训练调度新范式。它让模型训练不再需要在“算得快”和“省显存”之间做取舍，在两类典型负载下分别实现了 1.1 倍和 1.9 倍的训练加速。
Uber 联合创始人特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）创立的机器人公司 Atoms 完成 17 亿美元融资，由顶级风投 a16z 领投，Uber 也作为投资方参与。这笔资金将用于打造一个“机器人平台”，试图从软件控制物理世界的角度，复制 Uber 在出行领域的颠覆效应。
三星在其 Galaxy 系列新设备中深度整合了谷歌的 Gemini AI 模型，将大模型能力直接嵌入手机、平板等终端系统层面，而非仅作为独立应用。此举标志着 AI 与消费硬件的结合正从“功能附加”转向“系统原生”，可能重塑用户对智能设备的交互预期。
社交初创公司 Yope 完成 1230 万美元融资，由 Northzone 领投。它瞄准主流社交平台之外的空白，打造一个没有算法推荐、没有广告、默认私密的“微社区”，目前已有近 1500 万注册用户，周均内容分享量在 1000 万至 2000 万条之间。
IBM 最新季度营收 172 亿美元、净利润 22 亿美元，但整体业绩远不及华尔街预期，基础设施业务严重下滑导致单日股价创纪录暴跌约 25%。管理层下调全年增长预期，但强调 AI 并不会让大型机退出历史舞台，当前客户只是在推迟采购而非放弃。