穆迪发出警告：微软、Meta、甲骨文用会计漏洞把数千亿数据中心负债「变消失」——当AI军备竞赛遇上表外负债，3万亿美元投资泡沫的真相是什么？
国际评级机构穆迪警告，现行GAAP会计准则存在灰色地带，微软、Meta、甲骨文等科技巨头正通过「特设目的机构」（SPV）和短期租赁合同，将数千亿美元数据中心负债从资产负债表上抹去。随着AI基础设施投资预计在未来五年突破3万亿美元，这种「表外化」操作正在系统性地掩盖真实财务风险，让投资者无法看清Big Tech的真实负债水平。
「Anthropic 效应」：一个代码安全工具上线，网络安全股集体暴跌——当 AI 从「找漏洞」进化到「修漏洞」，4000 亿美元的安全产业慌了
Anthropic 发布 Claude Code Security，能像人类安全研究员一样理解代码上下文并自主生成修复补丁，上线首日在开源项目中发现 500+ 个隐藏数十年的漏洞。消息引发网络安全股集体暴跌：CrowdStrike 跌 8%、SailPoint 跌 9.4%、网络安全 ETF 创两年新低。但多位分析师认为，AI 扩大攻击面的速度远超修复速度，安全行业长期将是 AI 的净受益者。
一篇 Substack 文章让道指跌了 800 点：Citrini Research 的'2028 全球智能危机'推演——AI 越成功，经济越崩溃的反直觉逻辑
Citrini Research 以 2028 年回顾视角推演了一个 AI 持续成功但经济全面崩溃的场景：白领大规模失业、消费萎缩、S&P 500 暴跌 38%。报告提出'幽灵 GDP'概念——AI 产出体现在统计数据中但不在真实经济中流通。周一市场应声下跌，道指跌超 800 点，软件股遭血洗。
DeepMind CEO 发出警告：内存短缺正在成为 AI 的'咽喉要道'——HBM 吞噬 3 倍晶圆产能、三大厂商产能售罄、消费级内存价格暴涨 100%，AI 算力饥渴正在蚕食整个科技产业
Demis Hassabis 警告全球内存芯片短缺可能拖慢 AI 发展，Google 已无法满足 Gemini 需求。HBM 消耗 3 倍晶圆面积，三大厂商 2026 年产能全部售罄，消费级内存价格暴涨 50-100%，新产能最早 2027 年才能释放。
5000 亿美元'星际之门'一年后几乎原地踏步：三方内斗、银行拒贷、算力预算飙升 48%，OpenAI 的基础设施困局全解析
白宫发布会一年后，OpenAI 的 5000 亿美元星际之门计划几乎停滞——合资公司零员工零数据中心，OpenAI、Oracle、软银三方在控制权上僵持不下。OpenAI 自建数据中心被银行拒贷后被迫回头找合作伙伴，最终以'Oracle 建设拥有、OpenAI 租用控制'的妥协方案推进。算力支出预测从 4500 亿飙升至 6650 亿美元，Musk 嘲讽'Hardware is hard'。
Gemini Deep Think 从奥赛金牌到科研前线：自主解决 4 个 Erdős 开放问题，推翻 10 年计算机科学猜想，DeepMind 的数学 Agent 正在改写科研规则
Google DeepMind 发布两篇论文，展示 Gemini Deep Think 驱动的数学研究 Agent Aletheia 已从竞赛解题进化为专业科研工具，在纯数学、物理和计算机科学前沿产出可发表级别成果。
AI 预测疾病双雄深度拆解：Stanford SleepFM 一晚睡眠预测 130 种病（帕金森 C-index 0.89），Delphi-2M 用病史预测 1000+ 种疾病，预防医学正式进入'先知时代'
两篇 Nature 级论文同时出击：Stanford 的 SleepFM 从 65,000 人近 600,000 小时睡眠数据中学会了'睡眠的语言'，欧洲团队的 Delphi-2M 把病史当小说来读预测未来 20 年健康轨迹。AI 正在把医疗从'有病治病'推向'未病先知'。
AI Backlash 深度拆解：58%美国人不信任、80%企业报告零影响、20%品牌以「无AI」为卖点，万亿美元AI泡沫正遭遇史上最大规模公众反弹
2026年2月多项权威调查同时揭示：58%美国人不信任AI、80%企业报告AI对生产力零影响、54%认为投资过多、20%品牌开始以无AI为卖点。与互联网泡沫时代的全民热情不同，AI泡沫正面临前所未有的公众抵制，背后是就业威胁、信息污染、利益分配不均等深层矛盾。
当量子物理走进死胡同，AI 找到了一扇隐藏之门：GPT-5.2 推翻数十年教科书共识，推导出胶子散射振幅新公式
GPT-5.2 花 12 小时独立推理，推导出物理学家数十年未能解决的胶子散射振幅公式，证明「单负螺旋度胶子树级振幅不为零」。AI 识别出人类因认知偏见而忽略的「半共线区域」，哈佛、剑桥、OpenAI 联合团队已通过多重物理学验证确认结果正确。
Cell Reports Medicine 论文深度拆解：8 个 AI 聊天机器人 vs 100+ 人类团队预测早产，一个高中生+AI 跑出专家级结果，但 50% 失败率揭示了真正的风险
UCSF 和 Wayne State 大学让 8 个 AI 与全球 100+ 支人类团队做同一道题，AI 从零到论文投稿只用 6 个月（人类近 2 年），一个硕士生和高中生用 AI 就达到专家水平。但 4/8 的 AI 产出不可用结果，揭示了 AI 降低执行门槛但未降低判断门槛的关键区别。