当大模型竞争转向后训练，继续为闲置显卡烧钱无异于「慢性自杀」。如今，按Token计费的Serverless模式，彻底终结了算力租赁的暴利时代，让算法工程师真正拥有了定义物理世界的权利。
OpenAI转身牵手AWS，苹果低头找谷歌续命，Meta开源翻车还内斗，马斯克直接把Macrohard挂上数据中心屋顶。2025年AI巨头们那些剪不断的纠葛。
当 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab (TML) 用 Tinker 创新性的将大模型训练抽象成 forward backward，optimizer step 等⼀系列基本原语，分离了算法设计等部分与分布式训练基础设施关联，
想象一下，你正在训练一个未来的家庭机器人。你希望它能像人一样，轻松地叠好一件衬衫，整理杂乱的桌面，甚至系好一双鞋的鞋带。但最大的瓶颈是什么？不是算法，不是硬件，而是数据 —— 海量的、来自真实世界的、双手协同的、长程的、多模态的高质量数据。
有没有一款工具，既有 Claude Code 那么强大的能力，又是完全开源免费的，还能让我自由选择用哪家的AI模型？答案是：有的！就是在GitHub上狂揽50.2K Star的新晋开源编程神器：OpenCode。
新年第一弹，OpenAI研发副总裁Jerry Tworek官宣离职，这位七年老兵给出的理由让人细思恐极：想做在OpenAI做不了的研究。从Dario Amodei出走创立Anthropic，到Ilya政变后离开，再到安全团队负责人摔门而出——OpenAI的核心大脑们正在以惊人的速度流失。
AMD公布未来两年芯片路线图。
在 Anthropic 成立五周年前夕，联合创始人兼总裁 Daniela Amodei 罕见接受了公开采访！
7B量级模型，向来是端侧部署与个人开发者的心头好。
OpenAI推出的第一款AI硬件，产品形态完全超出了这段时间大家的猜测。
