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另一方面，Agent对算力的消耗远超人类用户。ArmCEO雷内·哈斯最近做了个计算，人类一两分钟生成100个token，而一个AI Agent能生成的数量是这个数字的15倍。Arm刚刚发布了一款专门为Agent设计的CPU，Meta和OpenAI都是首批客户。Agent7×24小时运行，token消耗是人类的十几倍，纯靠云端的成本会非常惊人。给AI一台本地电脑，反而是最经济的方案。,同一时期，苹果AI还在沿着老路挣扎前行，没有拿出什么亮眼产品，传言中的新款Siri也一拖再拖。,小米技术模型调用量近期呈现显著增长态势

从数据来看，对内，据最新财报显示，美团2025年全年研发投入达260亿元，同比增长23%，相当一部分流向自研大模型、具身智能、无人机配送等方向;对外，美团已在硬科技领域投资超40家企业，其中包括28家独角兽、7家上市科技公司、11家估值超百亿的未上市企业，覆盖半导体芯片、AI大模型、具身智能、智能硬件到自动驾驶的完整技术栈。,🤖 代码中隐藏的未发布功能如 BUDDY 和 KAIROS 引发关注，展示了 AI 技术的创新潜力。,🌍 开源赛道进入“参数与效率”双拼时代,🔄 采用MoE架构，兼顾性能与效率

快科技4月5日消息，近段时间以来，AI侵权事件逐渐多发，除了盗用声音外，甚至还出现盗用形象的事件。,谷歌开源大模型Gemma 4即将发布，其参数量达到120B，是上一代的4倍，并采用MoE架构以优化性能与效率。同时，谷歌通过开源项目保持在开发者社区的影响力，试图在本地化服务中与中国公司竞争。,物理世界的AI，有一个关键的瓶颈:真实场景，太稀缺了。 大多数AI公司有算法、有模型、有融资，却缺少足够大、足够复杂、足够持续的真实物理场景，来训练并验证模型智能。

与此同时，苹果也在想办法扩大这种优势。,这个逻辑，让人想起亚马逊的AWS。,这是一个大胆但值得认真思考的话题。