馬斯克稱中國 2028 年將生產大量 RAM
馬斯克在 X 上發帖表示,中國將在 2028 年生產大量 RAM(記憶體)。該表態沒有給出具體產能數字、涉及廠商或產品細節,也未說明判斷依據。帖子發布於 2026 年 10 月 15 日。
依意思最接近的 30 筆
馬斯克在 X 上發帖表示,中國將在 2028 年生產大量 RAM(記憶體)。該表態沒有給出具體產能數字、涉及廠商或產品細節,也未說明判斷依據。帖子發布於 2026 年 10 月 15 日。
Sam Altman 在 Cheeky Pint 訪談中表示,個人把全球有限的 DRAM 留在自己電腦裡、只使用 5% 的時間,從全球分配角度看相當糟糕,雲端最大化利用率才是解法。他提到 OpenAI 獲准買下全球 40% 的 DRAM 產量,而美光已宣布退出消費級記憶體生產。OpenAI 還在自研代號 Jalapeno 的 AI 晶片,稱該晶片由 AI 為 AI 設計。
Fadell 在 MIT Future Fest 上表示,Rabbit R1、Humane Ai Pin 和 Limitless 掛墜這批第一代 AI 硬體失敗,是因為沒有解決任何真實需求,只是對極客有趣的技術。他指出全球不到 0.01% 的人用過人類助理,多數消費者並不知道助理是什麼,建立信任需要數年。
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告,把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進(RSI)列為下一階段重要目標,並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員;Anthropic 同期披露,截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。
VentureBeat Intelligence 在 2026 年 7 至 9 月的三輪調研(385 名受訪者)顯示,79% 的企業表示其 GPU 至少一半時間完全閒置,這一比例三個月穩定在 77% 至 81%。但在這批企業中,70% 仍計劃未來 12 個月引入、擴充或更換 AI 計算平台;計劃採用新平台的受訪者中有 91% 拿不出經財務部門稽核的 ROI 資料。新採購意向中 90% 投向公有云與模型 API,僅 8% 考慮擴建本地私有叢集。
銘芯啟睿(MemSilicon)10 月 12 日宣布完成國際首款 1T4R 結構的 1Gb RRAM 晶片「泰山一號」流片,採用 28nm CMOS 工藝。該晶片密度達 30Mb/mm²,訪問延時小於 20ns,並整合片上硬體糾錯電路,目前正在推進驗證。公司另佈局嵌入式 RRAM IP 與 RRAM+DRAM 混合存算兩條產品線,面向顯示驅動、MCU 及端側推理等場景。
Runware 宣布要建工廠,像造車一樣在流水線上量產模組化 AI 資料中心,目標到 2028 年讓羅馬尼亞工廠日產能達到 30 兆瓦,約合每月近 1 吉瓦。其 Sonic 推理艙的建造時間將從三週縮短到一天,運抵後 48 小時內完成安裝上線;客戶可自備 GPU 並支付月費,也可直接向 Runware 租算力,電力與網路另計。
2026 年 10 月 12 日,銘芯啟睿宣布完成首代高密度、大容量 RRAM 晶片“泰山一號”流片,採用 28nm CMOS 工藝與 1T4R 單元結構,單晶片容量 1Gb,密度 30Mb/mm²,訪問延時小於 20ns,並整合片上硬體糾錯電路。該路線讓一個選擇電晶體對應四個阻變儲存單元,以降低每單元電晶體面積開銷,被稱為國際首款高密度大容量 1T4R 1Gb RRAM 晶片。目前該晶片已完成流片,正在推進驗證。
一位開發者把 AI Agent 跑在了只有 48MB RAM 的諾基亞 110 功能機上,並已用它自動化了幾個操作。他平時用這部手機來減少螢幕時間,最初嘗試刷入 Android 系統,因記憶體只有 48MB 而失敗,隨後花幾天時間逆向工程,最終讓 AI Agent 在這臺手機上執行。該帖發在 Hacker News 的 Show HN 板塊,目前 15 分、3 條評論,作者未說明所用的是哪個 AI 模型,也沒列出具體自動化了哪些操作。
官方只支援 Windows 的 ASUS ProArt P16(128GB 記憶體版)已被裝上 Arch Linux ARM 並能正常使用。作者基於 NVIDIA 面向 Ubuntu 的核心工作,補齊 ACPI 覆蓋、hid-asus 鍵盤與音訊驅動,做出可啟動映象,並擴充套件 Archinstall 4.5 來安裝硬體支援;7-Zip 單執行緒成績與 Windows 基本持平,20 執行緒壓縮約領先 5%、解壓約領先 3%。
Ricursive Intelligence 兩位創始人在 TechCrunch Disrupt 上介紹,公司正開發能自行設計晶片、從每次迭代中學習並改進後續設計的 AI,目標是自動化並加速晶片設計流程。創始人 Anna Goldie 與 Azalia Mirhoseini 稱未來五年算力需求至少增長 10000 倍,與其建 10000 倍資料中心,不如讓晶片和晶圓用得更高效;
微軟與輝達在舊金山為首批 RTX Spark 筆記本舉辦發表會,這是輝達新的 AI PC 計算平台。其晶片採用 Arm 架構,而非 AMD、Intel 傳統的 x64,並搭配高效能 GPU,定位面向 AI 的 Windows 筆記本。微軟與輝達為此投入大量工作,讓 Windows 適配這批新機器。
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。
Ollama 官方帳號引述 jmorgan 在 This Week in AI 播客(與 Jason 對談)中的說法,稱企業 AI 正在經歷它的“PC 時刻”。該推文未給出具體產品、資料或時間表,只是觀點性表態,沒有更多細節。
Altman 在播客訪談中回應記憶體短缺問題時稱,從全球資源分配角度看,把記憶體集中在資料中心比分散到個人 PC 更好,儘管很多人期待本地推理能靠開源模型解決。他認為「所有東西都放資料中心」並非必需,但個人裝置承載推理的設想在全球分配層面並不划算。此前他已就 AI 對數學的影響發表看法。
一名使用者為 Qwen3.8 27B 搭建 RAG 搜尋節點,在 AliExpress 購買迷你主機,商家標稱 Intel N150 與 DDR4/DDR5,實際發貨為 2018 年的 Core i3-7020U(2 核 4 執行緒)加 DDR3 1600MHz。賣家還把 New_N150 寫進 BIOS 版本字串偽裝型號。該主機效能不足以支撐向量檢索,使用者已發起信用卡拒付。
ASML 預計第四季度銷售額將高於市場預期,強勁的訂單表現緩解了外界對 AI 支出熱潮後繼乏力的擔憂。路透社 2026 年 10 月 14 日的報導稱,此前投資者擔心 AI 相關資本開支見頂,這份指引與訂單資料緩和了這一憂慮。
有人做了一款工具,追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態,並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei(累計 54 條)、Alex Karp(51 條)、Marc Andreessen(49 條)、Sam Altman(45 條)、Palmer Luckey(40 條)、Satya Nadella(23 條)、Elon Musk(21 條)、Yann LeCun(6 條)等人,頁面同時標註本週新增條數,例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
NVIDIA 將於 10 月 16 日正式發布 RTX Spark,一款面向創作者、玩家和 AI agent 的 Windows PC,主打本地 AI 效能。Tom's Hardware、TrustedReviews 等媒體評測稱其遊戲與本地 AI 表現突出,Artificial Analysis 也提供了獨立測試資料。當天舊金山、柏林、臺北、北京、首爾、伊斯坦布林等地舉辦發布活動,多數需提前報名,北京場通過微信報名。
路透社 2026 年 10 月 15 日報導,市場拋售與利率上行正在考驗 AI 資料中心的交易熱潮。報導圍繞以 AI 算力為名的資料中心投資與融資,在資本市場轉冷的背景下能否延續此前的勢頭展開,該文在 Hacker News 上獲得 11 分、5 條評論。原文未給出具體交易金額與涉及企業。
Latent Space 播客本期嘉賓為 MIT 的 Alex Zhang,他是 Recursive Language Models(RLM)的作者,也是 GPU Mode 社群成員。
Rust 編寫的 hypervisor Capsem 開源發布,把每個 AI 編碼代理關進獨立的氣隙 Linux 虛擬機器裡執行。macOS 端基於 Apple Virtualization.framework,要求 macOS 14+ 與 Apple Silicon,Linux 端需 KVM,預裝 Claude Code、Gemini CLI、Codex 與 Python、Node.js 等 30 多個包,10 秒內可進入提示符。
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI(遞迴自我改進)論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料:AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%,Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。
北京通用人工智慧研究院體系孵化的通衍靈智公布 RSI(遞迴自我改進)個性化 AI 路線:在共享基礎模型之上,用輕量 Personal LoRA 承載個人與企業的專屬能力。Evaluator 先按使用者標準篩選業務反饋,只把反覆出現的模式用於增量更新;更新後要與舊版本在同一批任務上對比,退化就回滾。
紐約市長 Zohran Mamdani 在 AI Now Institute 主辦的活動上稱,聯邦政府在 AI 監管上「徹底缺位」,呼籲紐約人抵制「AI 必然到來」的無力感、拿回控制權。他此前已下令禁止小學和初中使用 AI,今夏又推出政策,要求房東、經紀與房源平台明確披露由 AI 生成的房屋照片和影片。
在輝達領導機器人平台產品營銷七年的 Amulya Vishwanath,如今轉而投資 Physical AI,並認為機器人行業仍處於“樂高時代”、尚未迎來爆發。這一判斷與“通用基礎模型將推動機器人突破”的流行看法相反:執行器、機械手、軟體與安全標準等基礎構件仍在重建,而 Physical AI 的內涵也不止於機器人。
前輝達產品營銷負責人、現 Techable Ventures 創始人 Amulya Vishwanath 表示,物理 AI 目前仍處於「樂高時代」,機器人領域的 ChatGPT 時刻尚未到來。她認為,當前行業仍在搭建機械手、執行器等基礎構件,通用與專用機器人並行推進,只有這些模組成熟組合後才可能迎來突破。她同時強調人才是關鍵壁壘,大量人才正流向 Anthropic、輝達等大公司。
Jev 發布 33 天后熱度迅速消退,這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器,宣稱不會幻覺、更快更便宜,但輸出仍會出錯,且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高,並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現,並由此質疑行業四年來的創新增量。
研究團隊提出具身 RSI 系統 Recursia,通過內外雙層迴圈讓機器人從執行經驗中改進共享執行棧,在 LIBERO-Pro Long 零樣本長時操作的位置/任務擾動下成功率達 28.4%/53.4%,比輝達 ASPIRE 高 5.8/15.1 個百分點。共享棧分為工具、技能、交接、驗證四層,候選修改需經通用性檢查、機制測試及父子版本配對比較。
輝達 RTX Spark N1X 處理器正式上市,首批發售的 Windows 筆記本來自六家廠商,其中微軟 Surface Laptop Ultra 配備 128GB 統一記憶體。這是面向筆記本和小型桌上型電腦的 Arm 架構 SoC,整合 RTX Blackwell 顯示卡,核心數量眾多,主打以統一記憶體執行較大規模的本地 AI 模型,對標蘋果、英特爾、AMD 和高通。目前已有四款機型完成測試,包括華碩的 64GB 版本。