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輝達援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超過 GB300 NVL72 的 30 倍，在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍。輝達以「高產、耐用、通用」概括 AI 工廠回報邏輯：每兆瓦 token 數決定收益，A100 出貨六年後仍在商用，CoreWeave 已將 2020 年首批裝置的預訂延長至 2029 年。
TechCrunch Disrupt 2026 將設 Smart Systems Stage 專場，由 Ambrosia Energy CEO Ben Longmier 與 Bloom Energy 資料中心解決方案負責人 Bill Thayer 對談 AI 基礎設施熱潮中的贏家。議題聚焦電力、電網、資料中心、冷卻與電氣裝置等物理層約束，以及哪些短缺會演變成獨立品類。
近期出現一批極窄用途的推理執行時，包括 Strata、ninfer、DwarfStar、Splash、llamAmpere、gufo 等。它們刻意放棄 llama.cpp 與 vLLM 擅長的通用性，只針對少數模型甚至單一硬體家族（如 Strix Halo）做最佳化。作者認為通用執行時負責相容、過擬合執行時負責極致效能將成為常態，並有助於智慧的民主化與去中心化，讓現有硬體在特定配置下榨出最大輸出。
Cal AI 聯合創始人 Zach Yadegari 為其新 AI agent 公司 Persona 融資 1000 萬美元，Vine Ventures 領投。Persona 是一款個人 AI 助理，配套 179 美元的可穿戴手環，靠按鍵或甩腕啟用而非全程錄音，預計 12 月發售；目前已免費 beta 形式在 iMessage 上執行，積累了數千名使用者，手環預售收入達五位數。
OpenAI 新平台發布系列首篇隨筆《永恆的互補》，作者為 Hemanth Asirvatham 與 Elliott Mokski，文末註明觀點不代表 OpenAI。文章引用 Nick Bloom 等研究：維持摩爾定律所需研究人員數量是 1970 年代初的 18 倍以上，1930 年代以來全經濟有效研究投入增長 23 倍，而研究生產率下降 41 倍。作者據此提出「制度智慧」概念，認為前沿智慧與執行能力互為補充，超級智慧的價值可能更多體現在重複性執行工作上。
企業一度鼓勵員工儘可能多地使用 AI，即所謂的 #tokenmaxxing，隨後賬單隨之而來。報導援引一項針對近 400 家企業的調查稱，其中只有 11% 能準確預測自己的 AI 支出。AI 使用量以 token 計量，而企業發現 token 很難統計，這讓 AI 預算幾乎無法編制。