2026 年将是 OpenAI 的生死赛点。面对预计 170 亿美元的惊人现金黑洞和谷歌 Gemini 的凶猛反扑，奥特曼被迫启动「红色代码」。一边是史无前例的千亿融资计划，一边是推理成本倒挂的财务危机，这究竟是通往 AGI 的必经之路，还是硅谷最大的泡沫破裂前夜？
业界都在讨论的AGI之争，陶哲轩是如何看待的？就在刚刚，陶哲轩po文明确了自己的态度——还不行。他认为，目前还无法实现AGI。
2026年，Scaling Law是否还能继续玩下去？对于这个问题，一篇来自DeepMind华人研究员的万字长文在社交网络火了：Scaling Law没死！算力依然就是正义，AGI才刚刚上路。
新加坡国立大学（NUS）的尤洋教授近期发表了一篇深度分析：《智能增长的瓶颈》。在这篇分析文章中，尤洋教授从技术本质出发，直指智能增长的核心矛盾，为我们揭示了 AGI（通用人工智能）的可能路径。
BMAD推出了： BMAD Method v6 for Claude Code skills。这不仅仅是一套Skills集，它是一套将敏捷开发方法论（Agile Methodology）与AI原生能力深度融合的工程框架。它将Claude Code从一个“更聪明的编辑器”转变为一支具备9种专业角色、15种标准工作流的“全栈敏捷开发团队”。
什么？决定 AI 上限的已不再是底座模型，而是外围的「推理编排」（Orchestration）。
吵起来了。
我们不会和 Meta 竞价，即便待遇远低于对方，核心人才仍愿意留在 OpenAI，只因大家坚信这里的发展潜力和 AGI 愿景。
近日，在与数学家Hannah Fry的对话中，DeepMind CEO Demis Hassabis回顾了AI在过去一年的飞跃式进展，他谈到了「参差智能」、持续学习、模型幻觉等迈向AGI过程中的关键挑战，并提到AGI带来的社会冲击可能是工业革命的10倍。
2025年底，当人类都在憧憬和等待一个全知全能的AI之神时，谷歌DeepMind却泼了一盆冷水！
