2026 年 2 月 10 日，OpenAI 为 ChatGPT Deep Research 推出一周年以来最大规模升级：底层模型从 o3/o4-mini 切换至 GPT-5.2，新增网站定向搜索、MCP 协议连接第三方应用、可编辑研究计划、实时进度追踪与中途干预、全屏报告查看器等功能。这不仅仅是一次功能迭代——从「发射后不管」的自动化工具进化为「人机协作」的研究伙伴，Deep Research 的升级路径揭示了 OpenAI 对 AI 研究工具未来形态的核心判断：最好的 AI 研究助手不是替代人类思考，而是让人类在研究过程中始终保持控制权。
2026 年 2 月 12 日，三星电子宣布全球首家量产并出货第六代高带宽内存 HBM4，采用最先进的第六代 1c 10nm 级 DRAM 工艺和 4nm 逻辑制程，单堆栈带宽达 3.3TB/s（较 HBM3E 提升 2.7 倍），数据接口从 1024 位翻倍至 2048 位，功耗效率提升 40%。三星预计 2026 年 HBM 销售额将较 2025 年增长超过三倍。这不仅是一场技术代际跃迁，更是三星在 HBM3E 时代落后于 SK 海力士之后的一次战略性「弯道超车」——当 AI 模型参数量突破万亿级别，内存带宽已经取代算力成为 AI 基础设施的真正瓶颈。
字节跳动 Seedance 2.0 于 2 月 10 日上线即刷屏全球社交媒体，被称为「好莱坞杀手」——4-15 秒电影级画质、多模态输入、角色一致性远超 Sora 2 和 Kling 3.0。但仅 48 小时后，一位中国科技媒体人发现：仅上传一张面部照片，模型就能生成与本人高度相似的声音，无需任何授权。字节跳动紧急下架人脸参考功能并引入活体验证。这场从「技术狂欢」到「隐私恐慌」的急转弯，暴露了 AI 视频生成赛道最深层的矛盾：当技术能力远远跑在伦理护栏前面，谁来为每一个普通人的数字身份安全买单？
芝加哥大学最新实验显示，GPT-5 在法律推理测试中以 100% 准确率碾压联邦法官的 52%。但 Hacker News 上百条评论的激烈争论揭示了一个更深层的问题：法律的本质到底是「精确执行规则」还是「在规则之外做出人性判断」？这篇论文可能是 2026 年法律科技领域最重要的一颗炸弹。
2026 年 2 月 5 日，Andrej Karpathy 在「Vibe Coding」一周年之际提出新概念「Agentic Engineering」（智能体工程），宣告软件开发正从「凭感觉写代码」进入「指挥 AI 智能体干活」的新阶段。Anthropic CEO Dario Amodei 更预言 AI 距离端到端完成软件工程任务仅剩 6-12 个月。与此同时，Cursor 估值 293 亿美元、Lovable 估值 66 亿美元、Replit 估值逼近 90 亿美元——AI 编程赛道的资本狂潮印证了这场范式转移的真实性。但 Claude Code 最新版本因隐藏文件路径引发开发者集体抗议，暴露了一个核心矛盾：当 AI 越来越能写代码，开发者反而越来越需要透明度和控制权。
《大西洋月刊》2026年3月刊发表万字封面文章，采访芝加哥联储主席 Goolsbee、MIT 诺奖得主 Acemoglu 等顶级经济学家，揭示了一个令人不安的悖论：Anthropic CEO 说 AI 将在1-5年内推高失业率10-20%，Ford CEO 说十年内消灭一半白领，Sam Altman 的科技 CEO 群聊在赌「一个人公司」何时出现——但劳动力市场数据却显示就业稳定、生产率飙升。斯坦福「金丝雀论文」发现22-25岁年轻人就业下降13%，却被同行质疑方法论。与此同时，真实的人类故事正在上演：自由撰稿人被迫转行当心理治疗师，学术编辑去了面包店揉面团。这篇文章的核心警告是：经济学只能看后视镜，而 AI 这辆车可能正在急转弯。
两天内两位联合创始人相继离职，xAI 12 人创始团队已走 6 人。从推理负责人 Tony Wu 到直接向 Musk 汇报的 Jimmy Ba，再到此前离开的 Szegedy、Babuschkin、Yang、Kosic——这不只是一家公司的人事动荡，而是整个 AI 行业正在经历的一场「人才离心力」危机。当研究员公开说「所有 AI 实验室都在造一样的东西，很无聊」，当 SpaceX 合并和 IPO 压力同时袭来，xAI 的困境折射出一个更深层的问题：AI 实验室的「研究理想」和「商业现实」之间的裂缝，正在越来越大。
一位数据科学家用双曲线模型拟合了五项 AI 进步指标，结果发现：真正在加速的不是机器能力，而是人类对 AI 的恐慌情绪。MMLU、推理成本、模型发布间隔全部呈线性增长，唯一呈双曲线增长的是 arXiv 上关于「涌现」的论文数量——也就是人类注意力本身。这篇爆火文章揭示了一个令人不安的真相：社会奇点正在跑赢技术奇点。
Cisco 在阿姆斯特丹 Cisco Live EMEA 大会上发布 Silicon One G300 交换芯片，单芯片吞吐量达 102.4Tbps，采用台积电 3nm 工艺，号称可将 AI 集群任务完成时间缩短 28%、网络利用率提升 33%。这不只是一颗芯片的发布——当 AI 工作负载从训练转向推理和 Agent，当 GPU 集群从千卡扩展到万卡甚至十万卡，网络已经成为决定 AI 投资回报率的关键瓶颈。Cisco 正试图用「智能网络硅」重新定义 AI 数据中心的游戏规则，直接挑战 Broadcom 和英伟达在这一领域的统治地位。
Anthropic 发布 Claude Cowork 新工具后，全球软件股在三天内蒸发 2 万亿美元市值，S&P 500 软件板块权重从 12% 暴跌至 8.4%，创 30 年来最大非衰退期跌幅。对冲基金做空软件股 240 亿美元，散户纷纷离场。但摩根大通逆势喊出抄底，认为市场定价了最坏情况。这场 SaaS 末日究竟是非理性恐慌，还是 AI 颠覆传统软件的序幕？