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近期，SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 先后做客红杉资本的《Training Data[1]》和 WisdomTree 的《The Next Big Thing[2]》。两期访谈从模型和芯片，一路延伸至内存、能源、数据中心与 AI 商业模式，并指向同一个变化：AI 竞赛的焦点，正从单纯比较模型能力，扩展到谁能以更低成本、更大规模，把模型能力稳定地交付出来。
近日，来自清华大学等单位的研究团队提出了AutoMIA，一种自动生成镜像错觉艺术的 AI 设计方法，用户仅需任意指定两张图片，分别对应镜子前和镜子中的图案，AutoMIA就可以自动完成3维艺术品的设计，并且支持直接3D打印出来制作艺术品。
今日，半导体研究机构SemiAnalysis爆料，AI大牛、阿里云前副总裁、LeptonAI创始人兼CEO贾扬清已离开英伟达。SemiAnalysis猜测，贾扬清离开的原因可能是其联合打造的AI超级计算云服务DGX Lepton失败了，未达到英伟达创始人、CEO黄仁勋预期的成功。
2026年5月30日，半导体研究机构SemiAnalysis发布深度报告《AI Dark Output: The Visible Cost of Invisible Output》，提出了一个“暗产出”的概念，判断AI正在大规模创造真实经济价值，但这些价值在GDP、价格指数和就业统计中几乎无迹可寻，规模“可能不亚于工业革命”。
如今的大多数智能体，仍然活在一种「失忆式工作」模式中：每一次检索都是从零开始，每一条推理路径都无法沉淀，每一次失败也不会转化为经验。它们虽能多轮交互，但很难在深度研究中持续变强。
前不久，印度身价最贵的板球运动员 Rishabh Pant 迷上了新兴网红 Mia Zelu。这位粉丝数超 1500 万的球星甚至会在 Mia 发布帖文的第一时间去点赞。
这期对话把火力对准了一个不体面的真相：更聪明的“路由”和更苛刻的“成本”正重写 AI 商业化的脚本。
如今，人工智能已成为化学研究不可或缺的工具，广泛应用于化合物性质预测、反应优化和材料设计等领域。
谁会第一个到达ASI？SemiAnalysis大佬Dylan Patel脱口而出：OpenAI！最近，这位圈内最懂AI和芯片的大佬，毫不留情地戳穿了GPT-4.5惨败的原因，还揭露了Meta仓促模仿DeepSeek结果大翻车的内幕。
SemiAnalysis全新硬核爆料，意外揭秘了OpenAI全新模型的秘密？据悉，新模型介于GPT-4.1和GPT-4.5之间，而下一代推理模型o4将基于GPT-4.1训练，而背后最大功臣，就是强化学习。