# 当TPU走出Google机房:a16z重押“机器时代”的拐点
信源:[a16z|Why Top Founders Are Racing Into AI Infrastructure|2026-08-28]
这场访谈最抓人的说法,是AI需求“近乎无限”、关键供给已经排到2028年,以及瓶颈正转移到“模型以下”。但a16z刚刚募集11亿美元成立 Machine Age Fund,芯片、内
# AI没有慢下来,经济还没接上:Grok Bot揭开的下一轮竞争
> 信源:[Moonshots with Peter Diamandis,EP #283]
Sam Altman在这期节目开头抛出了一个反直觉判断:GPT-4之后,他曾以为软件和经济会被迅速改写,现实却比预期平滑得多。企业还在向原来的供应商采购,员工还在使用熟悉的软件,宏观世界没
# 当AI开始操纵现实:Anthropic为什么要给物理世界定义一层MHS
信源:[Anthropic|《AI models can now help run physical science experiments》|2026-08-27]
过去两年,Agent最显眼的进步几乎都发生在数字世界:写代码、查资料、调用API、修改文件。这里的错误大多可以重试、回滚或隔离。到了实验
# 当工程问题变成资本问题:AI正在重写创新的成本与利润
信源:[a16z|How AI Changes the Economics of Innovation]
Claude并没有证明黎曼猜想,但它在尝试过程中,把一个相关问题的已知下界从41.6%提高到了67.2%。
更值得注意的是完成方式:31 million输出tokens、约60个并行子Agent、650条失败路