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#部署/工程
7月24日周五
  1. IT之家·人工智能51

    Runway Media Router 上线：根据场景自动切换 AI 模型，节省 Token 成本

    Runway 推出 Media Router，可在生成图像、视频、音频时根据质量、速度、成本三项优先级自动切换模型，减少开发者手动调换负担。该工具已上线 Runway Dev 平台，支持调用 Seedance、GPT Image 2、ElevenLabs 等多家模型，按高速生成、高质量、低成本三种场景灵活调度。

  2. IT之家·人工智能46

    以色列国家人工智能局长：希望吸引台积电或三星在以色列建设2nm晶圆厂

    以色列国家人工智能局长Erez Askal正游说台积电、三星晶圆代工和英特尔代工，希望其中一家在该国建设生产2nm或更先进逻辑芯片的晶圆厂。他计划未来5年内在以色列建成一座拥有10万块GPU的数据中心集群。目前英特尔在以色列设有Intel 7晶圆厂Fab 28，但原定的Fab 38新厂建设计划已于2024年因财务不佳被冻结。

  5. SenseTime47

    商汤科技与OXO AIDC签署战略合作协议，将在香港共同开发旗舰AI数据中心（AIDC）。商汤负责整体系统架构设计与运营，基于其亚洲领先的AI计算平台SenseCore提供高效、安全的AI算力服务；OXO负责物业开发与基础设施投资，已获得葵涌一处19 MW双电源供电的优质地块。该项目旨在为全球企业提供灵活、可扩展的AI算力，支持其智能化转型。

  8. IT之家·人工智能46

    英伟达与 Amkor 达成 15 亿美元协议，共拓美国先进 AI 封装产能

    英伟达与 Amkor 达成多年期战略合作协议，英伟达将向 Amkor 提供 15 亿美元预付款，支持其在美国本土扩建先进封装产能。双方将在高密度互连和下一代异构集成等方向对齐技术路线图。Amkor 此前已在亚利桑那州启动总投资 70 亿美元的先进封装园区建设，预计 2028 年投产，英伟达和苹果已锁定为主要客户。

  9. IT之家·人工智能51

    谷歌逆势扩招：过去一年净增近 1.2 万员工，加码 AI 基础设施投资

    Alphabet 过去一年员工总数从 187103 人增至 198933 人，净增 11830 人，其中 2026 年第二季度扩招超 4000 人。同期营收同比上升 24% 至 1198 亿美元。Alphabet 将 AI 长期发展列为重点，并将 2026 年资本支出预期上调至 1950 亿-2050 亿美元，称 AI 基础设施需求依然高于可用容量。

  10. IT之家·人工智能61

    AMD 第二代 AI 服务器 Helios 全面投产，搭载 Instinct MI455X 与 Venice CPU，预计三季度末出货

    AMD 第二代 AI 服务器 Helios 已全面投产，预计今年第三季度末出货，客户需求强劲。该服务器搭载全新 AI 加速器 Instinct MI455X 和新一代 Venice 中央处理器，均由台积电代工。OpenAI 计划今年晚些时候部署 Helios，AMD 正借此在数据中心芯片市场追赶英伟达。

  11. TechCrunch：AI56

    AMD 发布 Helios AI 机架系统，对标 Nvidia

    AMD 在 Advancing AI 大会上发布 Helios AI 机架系统，号称“业界最高性能 AI 机架”，计划今年晚些时候出货。该系统已在多项指标上超越 Nvidia Vera Rubin，客户包括 OpenAI、Meta、Oracle、Anthropic 和 Microsoft。Anthropic 已与 AMD 达成战略合作，将部署高达 2 吉瓦的 GPU。

  12. Rohan Paul52

    微软正将自家产品路由到更便宜的内部 MAI 模型，只要这些模型在任务上匹配前沿质量。MAI 模型在多项任务上超越通用前沿模型，同时仅使用一小部分 token。关键在于“可替换性”而非能力：模型被设计为可替换组件，Copilot 的性能不依赖单一模型，整个系统（评估、记忆、工具、工作流）才是持久优势。

    引用Satya Nadella@satyanadella

    http://x.com/i/article/2080328073724260352

  14. Runway：News69

    Runway 推出 Media Router，首个面向生成式媒体的偏好优化路由模型

    Runway 发布 Media Router，这是首个为生成式媒体模型设计的模型路由器，已集成至 Runway Dev 平台。该路由器可根据用户设定的成本、质量和延迟偏好，自动为每次视频、图像或音频生成请求选择最优模型，支持 Gen-4.5、Seedance、GPT Image 2 等第一方及第三方模型。用户只需配置一次偏好并调用单一端点，即可避免手动选型与持续更新代码的麻烦。

    推荐理由：Runway Dev 首次把智能路由引入生成媒体，开发者不用再手工选模型，跑量时成本与延迟优势明显，但这是平台内生态能力，对非 Runway 用户意义不大。

  15. Databricks：Blog43

    FDA 构建 AI 平台，85% 员工每日使用

    美国 FDA 基于 Databricks 数据平台构建了一套 AI 平台，目前已有 85% 的员工每日使用。该平台通过整合内部数据与 AI 能力，帮助监管人员更高效地处理药品审批、食品安全监测等核心任务。这一成果展示了基础数据平台在政府机构中推动 AI 落地的实际价值。

  17. IT之家·人工智能50

    AMD 发布第六代 EPYC Venice CPU：台积电 2nm 工艺，256 核心、2030 亿晶体管、5GHz+ 频率

    AMD 在 Advancing AI 2026 上发布第六代 EPYC Venice CPU，旗舰型号 EPYC 9006 采用台积电 2nm 工艺，集成 2030 亿晶体管，拥有 256 个 Zen 6 核心、512 线程，目标频率达 5.0 GHz。相比前代，Venice 系列每瓦智能体处理能力提升 1.7 倍，每秒处理 token 数提高至 1.8 倍。

  19. Databricks：Blog52

    Databricks 为智能体时代构建自助式基础设施自动售货机

    Databricks 现场工程团队构建了一套自助式基础设施供应系统，旨在让客户更高效地部署和管理 AI 智能体。该系统通过自动化资源调配，将基础设施交付时间从数周缩短至分钟级，支持 GPU、存储和网络等资源的按需分配。目前该平台已在内部使用，并计划逐步向外部客户开放。

  21. IT之家·人工智能51

    Cerebras Systems 与 AMD 合作推进 AI 推理硬件，股价盘中上涨 11%

    AMD 与 Cerebras Systems 宣布技术合作，联合开发 AI 推理解决方案，整合 AMD Helios 机架级方案与 Cerebras 晶圆级引擎。该方案将在一个推理工作流中由 Helios 处理高吞吐量提示与大型上下文窗口，Cerebras 提供超低延迟 token 生成能力。联合解决方案预计 2026 年下半年通过 Cerebras Cloud 首发，后续将更广泛开放。

  22. TechCrunch：AI62

    Runway 推出 Media Router，为生成式媒体自动选择最佳模型

    Runway 通过其开发者平台 Runway Dev 推出 Media Router，该工具可根据开发者对质量、速度或成本的优先级，自动为图像、视频和音频生成请求选择最佳模型。Runway 称这是首个专为生成式媒体打造的模型路由器，其智能层基于内部创意团队对各类媒体输出的评估经验。此举标志着 Runway 从 AI 视频初创公司向生成式媒体基础设施层转型。

  23. Rohan Paul40

    Limestone Digital团队用2名工程师在3.5个月内重建了FedEx供应商的交付编排平台，而原估计需7-8个月。他们首周未写代码，而是构建了覆盖模块、依赖、数据流和领域术语的全仓库知识图谱（markdown文件），AI智能体据此生成代码，最终约90%的代码由模型编写，122个合并PR均经人工审查。AI计算成本约每名开发者每月200美元，该团队被客户CTO评为公司内“表现最佳的团队”。

    引用Mark Ajzenstadt@mardehaym

    A delivery orchestration platform that supplies FedEx, estimated 7 to 8 months to rebuild their core system. We delivered in 3.5 months with 2 engineers and 122 merged pull requests in the first 90 days. I want to walk through how, because "we used AI and it was faster" doesn't help anyone. Their codebase had real users, real logistics operations, and real consequences if something broke. This is brownfield, not a weekend prototype demo. Week one, we didn't write code. We scanned the entire repo and built a knowledge graph: markdown files documenting every module, dependency, data flow, and domain term. Our agents read that graph before touching anything. Teams skip this constantly. They point an agent at a repo, hand it a ticket, and get code that compiles but misunderstands the architecture. I've seen it across 100+ engagements. When someone says "AI doesn't work on our codebase," they almost always skipped context acquisition. Every ticket ran a six-step loop: define, spec, plan, implement, test, document. The agent handles about 90% of code generation. A senior engineer reviews every PR, and nothing merges unless they can verify it, explain it, and debug it without the agent. We call that the V.U.E. gate. The 50% time reduction came from three things: upfront context eliminated false starts, the agent handled mechanical coding so engineers focused on design and review, and tight spec-to-PR discipline kept scope from drifting. AI compute: about $200 per developer per month. Their CTO called our pod the "top performing team" inside the company. Both engineers got discretionary bonuses, twice. That's what our Velocity Framework was built for.

  24. Satya Nadella65

    微软CEO Satya Nadella详解MAI模型家族战略：通过优化成本-效果前沿，MAI模型在GitHub Copilot、Excel等产品中已用更少token超越通用前沿模型。核心是构建独立于模型的评估系统，让模型在产品真实环境中学习并完成用户关心的任务。微软正将这一模板通过Foundry平台开放给企业客户。

    推荐理由：微软CEO详细阐述MAI模型战略，从通用模型转向产品内优化，透露GitHub Copilot和Excel已开始路由流量到MAI，对微软生态开发者和企业是个风向标。

7月23日周四
  1. a16z：News53

    如何赢得AI领域最大的市场

    AI推理正成为计算机史上最大的工作负载，其需求呈垂直增长。与训练的一次性资本支出不同，推理是随用量线性增长的运营成本，而通用GPU并非最优。历史规律表明，专用硬件将凭借更高的token每瓦特效率赢得市场。

  5. IT之家·人工智能57

    马斯克：特斯拉 AI 投资越快越好，不怕部分资金浪费

    特斯拉 CEO 马斯克要求公司加快 AI 投资节奏，即使部分资金被浪费也在所不惜。特斯拉第二季度资本支出同比大增 142% 至 58 亿美元，自由现金流净流出 11 亿美元，为 2024 年以来首次转负。公司预计全年资本支出超 250 亿美元，并寻求最高 300 亿美元的借款能力以支撑 AI 算力、Cybercab 自动驾驶出租车和 Optimus 人形机器人等项目建设。

  6. The Verge：AI59

    抗议数据中心的右翼婴儿潮一代与左翼有许多共同点

    美国佛罗里达州赫南多县一场由保守派组织 Humans First 发起的抗议活动，反对在当地建设超大规模数据中心。抗议者 Carol 等人担忧噪音污染、环境破坏、国家安全（芯片依赖中国）以及 AI 对社交生活的负面影响。盖洛普民调显示七成美国人反对本地数据中心建设，两党分歧在此议题上趋于一致。

  7. 公众号：百度智能云46

    百度智能云联合百度地图推出“景区一图游”，以官方路线与数据驱动提升文旅增收

    百度智能云图云联合百度地图推出“景区一图游”产品，围绕“活地图+活攻略”两大核心，为景区提供线上展示、线下引导与数据决策方案。该产品通过官方联合制作精品路线，串联小众景点，并依托百度地图出行数据提供客流监测、游客画像与潜力客源地分析。以武汉东湖为例，上线后游客导航量同比增长50.8%，同时可嵌入基于文心大模型的文旅智能体，降低景区运营成本。

  8. Google AI：DEV 作者专属61

    Google Cloud Agent Skills 完整指南：从基础到高级云运维

    Google Cloud 推出官方 Agent Skills 开源指令集，旨在让 AI 编码智能体安全、高效地执行多步骤云操作。该仓库基于 agentskills.io 开放标准，目前收录 70 多项技能，涵盖安全审计、无服务器部署、BigQuery 优化等 8 个类别。技能采用渐进式披露模型，通过验证工作流、安全门控和上下文感知机制，防止智能体盲目执行破坏性命令。

    推荐理由：这是 Google Cloud Skills 系列教程第一篇，从安装到触发讲得很细，把 Agent Skills 的“渐进式披露”和安全门机制都拆解了，适合想让 AI 编码代理帮你管云资源的开发者。

  10. Google AI：DEV 作者专属73

    Gemini 3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 正式版发布

    Google 发布 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 正式版。3.6 Flash 在复杂智能体和多模态任务上性能更强，输出 token 价格降至 $7.50/1M，支持 1M token 上下文窗口和 Computer Use 工具。

    推荐理由：Gemini 3.6 Flash 降本增效，3.5 Flash-Lite 主打低成本高速，弃用 temperature 等参数是个硬变更，使用 Gemini 的开发者必须检查迁移。

  11. IT之家·人工智能45

    英伟达向美国海军研究生院捐赠 GB300 超算，系美军首次部署其最先进 AI 服务器

    英伟达向美国海军研究生院基金会捐赠了一套基于 GB300“Grace Blackwell”服务器打造的超级计算机，这是美军首次直接部署英伟达最先进的 AI 计算平台。该系统已部署在加州蒙特雷的海军研究生院校内，具体规模未披露。英伟达 CEO 黄仁勋表示人工智能将成为美国国防体系的重要支柱。

  12. IT之家·人工智能64

    阿里云灵骏真武 M890 适配 Qwen3.8，成国内首个运行超 2 万亿参数大模型的超节点

    阿里云宣布灵骏真武 M890 超节点实例已适配 Qwen3.8（2.4 万亿参数），并上线百炼平台提供推理服务，成为国内首个成功运行超 2 万亿参数大模型的超节点。该实例通过 64 张真武 M890 芯片实现 800GB/s 高速互联，显存达 9TB，在 Agentic 推理场景中最多可实现 1.5 倍性能提升。

  14. 数字生命卡兹克73

    北京市发布《关于加快智能体引领发展的若干措施》，将Harness Engineering（驾驭层工程）、Token经济、AIP等前沿概念写入正式政策。文件提出提升基础模型“实际任务完成能力”，强化智能体底层技术（上下文管理、长期记忆、多Agent编排），并推动智能体原生应用、终端融合（手机/眼镜/机器人）及“芯模云端用”协同发展。