更便宜的 AI token 推动更多需求，这是黄仁勋的最佳情景
AI token 降价带动需求，H100 GPU 租价却持稳或上行；a16z 称这是教科书式杰文斯悖论，正是黄仁勋的最佳情景。智能体消耗 token 速度惊人，人类与系统各自贡献多少需求尚不清楚，计算需求或被虚增。若需求增长跟不上 token 降价，芯片、存储、能源、云厂商都将承压；美股已因 OpenAI 年化收入或低于此前报道而下跌。
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The DecoderAI 评分4949
MIT Technology Review · AIAI 评分2020 AVEVA 如何为自主工业 AI 构建更安全的落地路径
AVEVA 首席技术官 Arti Garg 提出，工业 AI 正从预测分析转向基础模型、physical AI 与 agentic AI，但因其直接作用于物理系统，安全与可靠性成为部署核心。AVEVA 的责任 AI 框架强调安全、效率与人类监督，主张 AI 应增强而非取代关键决策中的人。Garg 还参与 IEEE 工作组，制定覆盖电力、能源、水资源与碳的 AI 环境影响测量标准方法。
Microsoft ResearchAI 评分2222 微软研究员 Jennifer Neville 谈 AI 评测与「意外失败」：从传统 benchmark 之外看模型真实表现
微软 partner research manager Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中讨论了评测如何推动 AI 系统性能边界，以及模型在超出传统 benchmark 测试时出现的「意外失败」。她结合自身从数学、物理、认知科学到计算机科学的经历，分享了使用当前 AI 系统的实用建议，并强调当结果偏离预期时应仔细审视数据。
MIT Technology Review · AIAI 评分1212 从预测到自主决策：预测分析如何进入智能体 AI 时代
企业 AI 的竞争焦点已从预测模型能否超越统计预测，转向如何让预测系统在不偏离业务意图的前提下自主行动。深度学习与生成式 AI 驱动的智能分析支持实时训练，使 AI 持续演进，其数据来源也从规整的数值记录扩展到非结构化交互数据。Everest Group 合伙人 Vishal Gupta 认为，"分析"一词正让位于 AI。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 当聊天不是正确的 UI：GitHub Copilot 用 canvas 重构 AI 交互
GitHub Copilot 提出用 canvas 替代聊天框作为 AI 交互界面，canvas 是运行在 GitHub Copilot 应用内的全栈小应用，可与 agent 双向通信并调用本地代码。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读 AI 生成的代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成的代码仍需阅读和负责，只是审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者是连接工具与数据的标准，二者可组合使用；RAG 并未死亡，它让模型基于训练数据外的文档、内部知识和代码库上下文作答，与 Agent、Skills、MCP 可共存于同一工作流。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出，随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不到 $1、部分厂商低于 $0.10，数据系统面临三大新挑战：为智能体服务、运行智能体集群、由智能体自行合成。文中指出多智能体在 text-to-SQL 任务中仅 10-20% 子计划互异，80-90% 子查询重复，可借多查询优化与近似查询处理复用结果。