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The Verge 刊文指出，隨著 AI 硬體的出現，科技公司正在重新定義什麼才算「錄製」。過去帶麥克風或攝像頭的裝置基本只有開與關兩種狀態：麥克風採集聲音、攝像頭採集影像，資料先儲存在裝置上，有時再上傳雲端處理，這些被保留下來的時間切片就是錄製。文章認為這一定義正被打破，並援引 Bloomberg 記者 Mark Gurman 上週的報導，稱 Apple 正在開發一款智慧家居產品。
一個由 AI 設計的開源 AI 加速器 openTPU 已在真實 PCIe 卡上跑通十餘款模型的真實權重，輸出與 bit-exact 模擬器逐位一致。硬體是 Xilinx Kintex-7 xc7k480t 加兩路 DDR3，LFM2.5-230M int8 解碼 59.0 tok/s、4-bit 達 85.8 tok/s；解碼受 DRAM 頻寬限制，實測跑到峰值的 82%-94%。
Meta 開源了讓使用者自製 Muse AI 硬體裝置的程式碼，Muse 是其新的 AI agent。官方建議的玩法包括把 Muse 裝到彩色 E Ink 屏上顯示提醒、裝到 HDMI 棒上投到大屏，或裝到小觸控式螢幕裝置上做成類似 DIY Muse Charm 的形態。使用者可用現成 ESP32 板或 Raspberry Pi 配合官方 SDK，連線顯示屏、按鈕、感測器、執行器等外設。
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。
在 Capcom Open Conference RE: 2026 上，程式設計師 Satoshi Ishida 以「REX 專案的前景與未來」為題演講，稱制作《生化危機》級別遊戲時連簡單任務都極其耗時，解決方案是把 AI 技術成功整合進開發流程。他表示為「與 AI 共同創造遊戲的未來」做準備。Capcom 此前曾稱不會使用 AI。
The Verge 發表評論文章，認為人類的心智並不適合應對 AI，AI 行業把大腦等同於計算機的流行比喻過於簡化了人。文章引用控制論奠基人 Norbert Wiener 的「每個時代的思想都映照在其技術中」，並點名 Google 的 Demis Hassabis 稱大腦是圖靈機的生物近似、Elon Musk 稱應把大腦視為生物計算機。作者反駁這類說法，指出人類的複雜性遠超多數 AI 從業者的認知，而 AI 產品仍在不斷推進。完整內容見 The Verge。
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。
Reddit 的 r/LocalLLaMA 版塊一則帖子下，使用者討論用低成本硬體本地跑大模型。有人稱 2014 至 2018 年的 2 至 4 路 DDR3 CPU 伺服器最省錢，可讓 Qwen 3.8 Flash 跑到 15 tok/s 以上；也有人表示雙 7900XTX 不到 2000 美元即可支援 27B Q8 模型超過 220k 上下文。