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阿波羅全球管理首席經濟學家 Torsten Slok 稱，AI 對科技行業以外的美國大企業帶來「零財務回報」。他考察剔除 Alphabet、Amazon、Apple、Meta、Microsoft、Nvidia、Tesla 後的標普 493 成分股，發現其利潤率與人均營收基本持平，沒有證據顯示 AI 提升了生產率。Slok 認為企業很難把日益廉價的智慧轉化為更高的營收與利潤率，因為商業中的智慧更多是判斷力；近期多項研究也未發現 AI 帶來顯著生產力增益。
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。
Apollo 官網 Daily Spark 專欄文章判斷，科技行業之外尚未出現 AI 帶來回報的跡象。文章以這一結論為標題，公開資訊中沒有給出更多分行業資料或測算。該文在 Hacker News 上獲得 371 分、351 條評論，討論集中在 AI 投入是否已外溢到科技以外的行業。
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。
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%。
Faros 2026 年研究分析 22,000 名開發者、4,000 個團隊兩年遙測資料後發現，AI 採用度高的組織每位開發者 bug 增加 54%，PR 評審中位耗時約漲 5 倍，每 PR 事故數超 3 倍；其 Q3 報告稱部分效應有所緩解，但驗證與運維成本仍在累積。
Anthropic 發布一套面向企業客戶的報表工具：管理者可以按時間段檢視團隊用 AI 做了什麼、產出多少、消耗多少 token、流程卡在哪裡，並獲得改進建議；這些資料預設不用於模型訓練。同時上線團隊共享預算池，用於管理 token 支出。Anthropic 披露 Claude Code 淨收入留存率達 900%；
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。
CNBC 證實，OpenAI 向投資者透露其 9 月底年化收入約 500 億美元，低於上月廣泛報導的 680 億美元——知情人士稱後者包含合作伙伴的總收入，以便與 Anthropic 對比。訊息令 AI 股下挫，輝達跌 3%、甲骨文跌 6%、CoreWeave 跌 8%。OpenAI 同時稱三季度整體執行率增長 77%、企業業務增長 107%，並正就約 300 億美元的新一輪融資與投資者初步接觸。
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。
SpaceX 第三季度 AI 業務營收 75 億美元，佔公司總收入 52%，並實現 4.31 億美元利潤。該業績來自改名為 Super Intelligence 的業務線，含收購的 Cursor 程式設計工具、Grok 機器人與算力達 1.7 GW 的 neocloud 業務；若不計 Cursor 收購帶來的 12 億美元一次性股權激勵費用，利潤會更高。
Cal AI 創始人 Zach Yadegari 在 TechCrunch Disrupt 上透露，這款 AI 熱量追蹤應用靠批次招募網紅髮帖，兩年營收超過 3000 萬美元，並於今年 3 月被 MyFitnessPal 收購。他的做法是與網紅按觸達規模談固定報酬，要求持續發帖直到達標，並優先挑選社群緊密、觸達可量化的帳號；早期一條網紅帖曾在兩天內帶來約 1000 名新使用者。
Google、淡馬錫與貝恩聯合發布的 e-Conomy SEA 2026 報告顯示，東南亞數字經濟 2026 年 GMV 達 3680 億美元，同比增長 17%，並有望在 2035 年突破 1 萬億美元。生成式 AI 已被 2.43 億人日常使用，佔勞動人口 58%，普及速度是移動網際網路的 4 倍。報告預計未來五年區域 AI 使用量將增長 60 倍，75% 使用者願意讓 AI 代理自主比價並完成交易。為支撐算力需求，未來五年資料中心容量需擴張約 3 倍。
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；
Monday.com 委託 Nielsen 對七國 1700 名董事與高管調查顯示，超半數認為員工產出經 AI 打磨後難辨人機貢獻，近半數因此花更多時間審閱團隊產出。94% 仍對 AI 感到興奮，但 78% 已改變考核方式，更看重提示詞撰寫與任務分配能力；39% 用 AI 起草績效評估，46% 用 AI 輔助決策。57% 的組織在用的工具反而變多，僅 29% 稱 AI 基礎設施已集中最佳化；58% 預計一年內要監督的 AI agent 數量將超過人類員工。
OpenRSI Index 正式發布，這是一個用真實開源研究專案出題、檢驗科研智慧體能否改進人類訓練方案的評測基準。任務取自 Marin、Qwen、GPIC 等專案，覆蓋預訓練、後訓練與影像生成，單次執行算力從 5,815 到 20,864 H100·小時。智慧體在工作區反覆實驗，提交後凍結快照交由獨立評測環境驗收，原作者方案在同一環境重跑作為對照，篡改獎勵、洩露評測資訊或超預算計零分。
PhAI Labs 於 10 月 12 日發布 RSI-Anything 技術報告，提出用世界模型連線預測、行動與真實反饋的跨領域遞迴自我改進（RSI）框架。在 CodeContests 程式碼修復中，不更換程式碼模型、線上測試預算不變，修復成功率從 26.3% 提升到 31.2%；OSWorld 圖形介面任務成功率相對提升約 18.4%。一個 4B 策略模型經連續五代迭代，實驗室規劃分數從 21.80% 升到 46.01%，略超參考系統的 45.32%；
r/opensource 版主發布新投稿規則：凡使用 AI、由 AI 生成或面向 AI 的專案一律不予收錄，稱當下形態的 AI 與該開源社群不相容；新規還限制非英語發帖。規則在評論區引發激烈爭論，並催生出對立的子版 r/trueopensource。版主 Wolvereness 回應稱執行上存在細微差別、可選擇性放行，例如只是附帶 AI 無障礙功能的軟體。
Anthropic 與經濟學家聯合調查顯示，91% 的 Anthropic 員工認為 AI 到 2030 年能做出諾獎級發現，美國成年人中這一比例為 39%。員工預期 AI 屆時能完成自己 75% 的工作，美國工人平均為 28%；在使用 AI 的工作任務中，員工預期 2030 年有 65% 交由 AI 完成，美國成年人預期為 42%。
NVIDIA 發布 AIOps 平台 Minerva，為 AI 工廠提供端到端可觀測性。它把 GPU、網路、儲存、排程器與工作負載的遙測匯入動態知識圖譜，每小時分析數十億資料點，用於發現異常、預測故障並把告警風暴聚合為帶根因的事件；平台還內建 AI 助手，可連線外部 agentic 工具，目標是提升 GPU 正常執行時間與 AI 工廠產出。
AI Impacts 於 2024 年 12 月調查 1,580 名頂會 AI 研究者，他們對「未來 AI 導致人類滅絕或永久喪失自主」的機率中位數首次升至 10%，高於一年前的 5%。同一調查中「極度糟糕（如人類滅絕）」的中位數仍為 5%，自 2016 年以來未變，而人類水平 AI 出現的中位年份從 2016 年的 2061 年提前到 2042 年。
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作，評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立，做的是基於自研基礎模型的機器人工作站，把視覺、任務上下文與運動控制打通，用高保真模擬訓練，產線換型從數週縮短到數分鐘，無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用，負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序；
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。
輝達《State of AI in Telecommunications》報告顯示，89% 受訪者認為開源模型與軟體對公司 AI 戰略重要。運營商看重開源模型的可信任、可控與可定製，用於自主網路、客服等關鍵負載，並把閉源模型留給價值最高的場景；輝達同時發布 300 億引數的 Nemotron 3 Large Telco Model（由 AdaptKey 在開源電信資料集上微調），並提供基於 NeMo 的端到端微調流程。
OpenAI 表示，歐洲企業正在迅速擴大 AI agent 的使用。在其歐盟企業及商業客戶中，超過一半的 AI 使用已涉及這類工具，小企業使用者數量在整個地區增長了 8 倍。其最新經濟研究報告探討歐洲向 agentic AI 的轉變，以及把更廣泛採用轉化為更深入使用的機會。
美國創意產業過去四年流失超過 20 萬個崗位，近一年約 5 萬個，AI 造成多少仍難量化。影視與錄音業損失逾 10 萬個崗位、接近該行業三分之一，寫作出版減少逾 7 萬；數字藝術各子行業普遍裁員，而線下娛樂仍在增長。作者指出，媒體公司對 AI 使用諱莫如深，好萊塢整合、內容外包等影響也難以剝離。
Aether AI 發布因果驅動的機器人智慧系統 CRIS-0，演示中面對人類突然移走咖啡袋、燈光干擾、往盤裡放飲料罐、關門時伸手等干擾均能即時調整，反應速度達 0.1s 級。它把機器人智慧分成兩層：因果驅動機器人 Agent 負責任務拆解、階段驗證與失敗恢復，因果世界模型預測動作帶來的物理變化。相比端到端模型，它在抗干擾、模糊指令和長程任務上更穩；團隊稱該路線還可延伸到生物製藥、新材料研發，更底層的 Causation Transformer 仍在驗證。
因果智慧公司 Aether AI 公布機器人系統 CRIS-0 的官方 Demo，靠提取物理因果變數而非端到端擬合驅動機械臂。在咖啡製作測試中遭遇人為移位與光照突變，系統平均 2 秒內完成重規劃，10 次隨機擾動有 9 次有效恢復；客廳長程整理可連續執行數十步，20 條模糊指令完成 18 次精準抓放，危險變數出現時 0.2 秒急停。
在 Criteo 任職的初級工程師 Elise Baturone 認為，AI 不會讓軟體工程師消失，真正的風險是資深工程師消失、所有人永遠停在 Junior 階段。她把自己的 agent 調教成導師，用蘇格拉底式提問做理解檢查，並把「提問」和「review」當成需要自己練的技能：追問 agent 解釋設計選擇、引用來源、論證可疑方案，常能讓它自己發現錯誤。她承認這更費 token，但先弄懂再上線更省事；
Artificial Analysis 於 10 月 14 日發布 AA-Robotics v0.1，首次讓 GPT、Claude、Gemini 等前沿模型藉助程式設計 Agent 操控真實機械臂，零樣本完成倒水、寫字、搭積木等八項任務。GPT-6 Astra 以 69.4 分居首，GPT-6.1 Sol 64.6 分，Gemini 4 Argon 55.3 分，Claude Opus 5.5 與 Fable 5.1 分別為 48.8 和 46.3 分。