阿里巴巴发布 Qwen3.5-397B-A17B，采用门控 Delta 网络 + 稀疏混合专家的混合架构，397 亿总参数仅激活 17 亿，推理吞吐量最高达前代 19 倍，API 价格仅为闭源竞品十分之一。模型原生支持视觉 Agent 操控手机电脑，支持 201 种语言和百万 token 上下文窗口，Apache 2.0 开源。本文从架构创新、效率突破、Agent 能力和行业影响四个维度深度拆解这次发布的技术含量和战略意义。
GitHub 推出 Agentic Workflows 技术预览，开发者可以用 Markdown 自然语言描述意图，由 AI 编码代理（Copilot/Claude Code/OpenAI Codex）在 GitHub Actions 沙箱中自动执行 Issue 分类、文档同步、代码审查、CI 故障排查等非确定性任务。这不是 CI/CD 的替代品，而是 GitHub 提出的「持续 AI」（Continuous AI）新范式——软件工程自动化从「描述步骤」进化到「描述意图」。默认只读权限、Safe Outputs 安全通道、PR 永不自动合并的设计，展现了 AI 自动化与人类控制之间的平衡哲学。
牛津大学 AI 教授 Michael Wooldridge 在英国皇家学会法拉第奖演讲前夕发出严厉警告：科技公司在巨大商业压力下疯狂部署未经充分测试的 AI 产品，致命的自动驾驶更新、AI 航空系统被黑、金融市场崩盘等灾难场景「非常非常可能」发生。一旦发生，公众对 AI 的信任将像 1937 年兴登堡号空难终结飞艇产业一样彻底崩塌。当万亿美元估值遇上「既不健全也不完整」的技术，当三分之一学生与 AI 谈恋爱，这场商业激励与技术成熟度的结构性错配，正在把整个行业推向悬崖边缘。
2026 年 AI 行业正经历从「单 Agent 线性执行」到「多 Agent 蜂群并行协作」的范式转移。Kimi K2.5 率先实现生产级 Agent Swarm，可同时调度 100 个子 Agent 执行 1500 次工具调用，效率提升 4.5 倍；OpenAI Codex App 将多 Agent 编码带入主流开发工作流，超 100 万开发者已在使用；ChatGPT Deep Research 也在向并行 Agent 模式演进。本文深度拆解 Agent Swarm 的技术原理（PARL 并行强化学习）、三大爆发推动力（模型扩展天花板、MCP 协议标准化、推理成本暴跌）、竞争格局，以及协调开销、错误传播、安全风险等现实挑战。
阿里巴巴发布 Qwen3.5 旗舰模型，采用 397B 总参数仅激活 17B 的稀疏 MoE 架构，推理成本降低 60%、吞吐量提升 8 倍。原生视觉 Agent 能力让模型可以直接操作手机和桌面应用，从对话式 AI 进化为执行式 AI。阿里声称在 80% 的基准测试中超越 GPT-5.2、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro，Apache 2.0 开源支持 201 种语言。本文深度拆解其架构创新、基准表现、视觉 Agent 能力、成本革命、竞争格局与开源策略。
SpaceX-xAI（8000亿美元）、OpenAI（5000亿至1万亿美元）、Anthropic（3800亿美元）三家公司正同时筹备IPO，合计估值逼近2万亿美元。Anthropic刚完成300亿美元G轮融资，年化营收140亿美元，Claude Code贡献25亿美元；SpaceX目标2026年中上市，募资额可能打破沙特阿美的全球纪录。红杉、黑石、微软、英伟达等顶级机构纷纷「两边下注」，传统风投排他规则在AI赛道彻底失效。但在万亿估值的光环下，除Starlink外没有一家纯AI公司盈利，公开市场的审视将远比私募严格。这场IPO竞赛的本质，是一场关于AI未来的万亿级定价实验。
DeepSeek V4 携全新 Engram 条件记忆架构于 2026 年农历新年正式亮相，支持超 100 万 token 上下文窗口和 O(1) 静态知识检索，成本降低 10 倍，并可在消费级显卡上本地部署。本文深度拆解 Engram 的技术原理、百万级上下文对开发者工作流的实际影响、V4 与 Claude Opus 4.5 及 GPT-5.3 的性能之争，以及「记忆与思考分离」这一架构思路对整个 AI 行业的深远启示。
2026 年 AI 最重要的范式转移不是更大的模型，而是更聪明的协作。从 Kimi K2.5 原生支持 100 个子 Agent 并行执行，到 ChatGPT Deep Research 的多步协同升级，Agent Swarm 正在重新定义 AI 的工作方式。本文深度解析蜂群架构的技术原理、三大应用场景、现实挑战，以及开发者应该如何提前布局。
2026年2月16日，印度在新德里举办全球南方首个 AI 峰会，Altman、Pichai、Amodei 等科技巨头齐聚，20 位国家领导人出席。这场峰会不只是一次技术展览，更是全球 AI 治理话语权从西方向发展中国家转移的标志性事件。从基础设施投资到人才争夺，从监管博弈到地缘政治，本文深度拆解这场峰会背后的多重信号。
微软 AI CEO Mustafa Suleyman 在《金融时报》专访中宣称白领任务将在 12-18 个月内被 AI 完全自动化，但 METR 研究显示 AI 辅助编程反而让效率下降 20%，科技行业外几乎没有利润增长。这场预言是先见之明，还是科技高管的自我营销？