AI 资讯 · 2026-08-26

Presented by Tata Communications Enterprises are deploying AI agents, voice AI, and automation across messaging, voice, and digital channels faster than the architecture meant to support it. Most of that deployment has involved attaching conversational AI to legacy systems never built for it, says Gaurav Anand, global head of the Customer Interaction Suite at Tata Communications."In the rush to deploy AI, organizations have largely bolted conversational AI onto legacy systems," Anand says. "As a

在AI芯片快速迭代的今天，上一代GPU并没有像传统硬件一样迅速贬值。“我们2023年部署的那批H100芯片，如今出租价格甚至高于最初上线时。”近日，云服务商Lambda联合创始人兼CTO Stephen Balaban在播客节目The MAD Podcast中表示。这并不是某代芯片的“传奇故事”。过去，人们曾期待GPU算力最终会像传统云计算资源一样，随着供应增加和硬件迭代逐渐标准化、商品化：性能越来越高，价格越来越低，不同供应商之间的差异也越来越小。但AI算力并没有完全沿着这条路径发展。一张GPU能够提供多少价值，越来越取决于它被放进怎样的系统、如何与其他GPU协同，以及这些昂贵设备能否持续被利用。芯片性能仍然重要，但它已经很难单独解释一套AI基础设施能够交付多少算力。那么，为什么GPU供应越来越多、产品迭代越来越快，算力却还没有像电力或带宽一样成为真正标准化的商品？01算力不是加法题，超节点难在协同前沿大模型正在改变的，并不是算力如何计价，而是算力在什么层级上被商品化。在最上层，AI服务正在把模型输出逐渐标准化为Token，并按Token计费。从这个意义上看，客户最终购买的计算结果，

《天龙八部》里，有一章精彩片段，写的是鸠摩智独闯少林。鸠摩智当着少林僧众的面接连使出拈花指、无相劫指等七十二绝技，招式劲力乃至神韵都足以乱真，满座高僧无人能解。只有虚竹和扫地僧看出了关窍。鸠摩智真正依仗的是逍遥派小无相功，以此作内力根基，再套上少林绝技的招式，但“皮”越练越多，化戾气的“本”却一点没有，强练下去，大难已在旦夕之间。后来果然应验，鸠摩智强练易筋经走火入魔，武功尽失。真正的高手，最后拼的都不是招式，而是内功。练武如此，科技研发亦是如此。而芯片，就是科技时代的顶级内功。过去十几年，能站上高端市场顶端的公司，没有一家不掌握自己的核心芯片，苹果如此，华为也如此，三星和 Google 多年来也未曾放弃对自研芯片的投入。现在，小米在修炼多年后，也初见成效。8月24日，小米发布玄戒O3、玄戒O100和玄戒D100三颗3nm自研芯片，分别面向个人终端、端侧 AI 加速和高算力智能驾驶。至此，小米芯片覆盖了人车家全生态。造芯是小米的必答题AI时代，芯片决定了产品能力的边界。当小米的业务还主要集中在手机时，成熟的第三方芯片平台基本能够满足产品迭代需求。但随着手机、汽车和AIoT设备逐渐连成一

The focus is on agentic capability and predictable enterprise deployment.

Arga has raised $10 million in a seed funding round that was led by General Catalyst, with participation from Box Group, Emergence, Gradient and SV Angel.

Particle’s new podcast intelligence platform transcribes and analyzes more than 130,000 podcasts, making their conversations searchable on the web and accessible to AI agents through an API and MCP.

雷峰网独家获悉，AI 基础设施公司基元律动（TokenRhythm）近日完成新一轮融资，截至目前累计融资金额达数千万美金。本轮融资由弘晖基金领投，聚合资本、尚势资本等机构参与。此前，公司已完成由 Granite Asia 领投，鼎晖 VGC、元璟资本、无限基金参与的种子轮融资。在技术战略上，基元律动押注的赛道是大模型与应用之间的全新基础设施层 —— Routing Harness（智能路由与调度底座）。伴随着大模型数量的爆发，各家模型在能力、价格和适用场景上加速分化，行业的关注点正在从“哪个模型能力最强” 转向“多模型协同如何优化”。如何根据任务阶段动态选择、切换模型，在保障效果的同时控制调用成本，成为 Agent 落地的核心痛点。同时，基元律动认为，Routing Harness 的价值并不止于“把模型连起来”或降低调用成本。随着越来越多真实任务通过 Routing Harness 在不同模型之间流转，任务执行过程中的模型选择、调用结果与用户反馈，也将沉淀为真实的多模型任务，并进一步反哺模型能力。基元律动希望以此为基础，从 Routing Harness 进一步走向 Agent-Na

商汤董事长兼首席执行官徐立表示：“商汤构建的‘一套模型、一座 Token 工厂、一套智能体管控系统’核心能力体系，用一套模型实现持续提升智能上限的路径；持续用基础设施和优化能力降低Token 成本，提高成本定价能力；以智能体深度融入企业与个人工作流，形成结果交付能力。这套体系赋能商汤超越单纯价格竞争，凭借差异化的技术与服务，开创可持续商业价值，同时扩大用户基础，带动经常性收入增长，为集团业务的高质量发展奠定坚实基础。”一套模型统一多模态架构，持续提升智能上限 模型展现国际领先水平2026 年，商汤密集发布多款模型，覆盖原生多模态统一、视觉感知与推理、可控生成、长程智能体、空间智能与物理世界模型等方向，包括 NEO-Unify 架构、SenseNova U1、U1.5、U1.5-Lite、SenseNova Vision、办公场景的多模态智能体SenseNova 6.8-Flash-Lite、内容创作模型SenseNova U1-Pro、空间智能模型SenseNova SI-8B，以及与大晓机器人联合开发的 Kairos 3.1世界模型。上述模型在多项核心基准上对标并持平或超越 Gemi

RoboHarness用编排异构策略，让VLA、WAM、RL和TAMP不再各说各话，并零样本完成长时序任务。    作者丨邓哲敏    编辑丨齐铖湧                                                                                                       想象这样一个任务：打开柜门，找到藏在里面的积木，然后把它们搭成一座桥。对人来说，这是一件很简单的事，几个动作自然衔接，幼儿园小朋友也能顺利完成。但对机器人来说，这个任务横跨多种完全不同的能力：找积木，需要视觉理解和语言指令跟随；开柜门，需要与环境进行复杂交互；搭积木，需要几何规划和精准操控并推测环境变化。更麻烦的是，这些种能力分属多个不同“门派”的模型——VLA（视觉-语言-动作模型）、WAM（世界-动作模型）、RL 策略（强化学习）、TAMP（任务与运动规划）。它们各有所长，又彼此割裂，训练方式不同、输入格式不同、状态空间也不同。今天在机器人领域，能力不缺，但协作缺位。华为诺亚方舟实验室近期发布了一篇论文，提出了名为 RoboHarne