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英伟达CEO黄仁勋在洛杉矶All-In Summit上接听特朗普现场来电，明确表示"绝不让AI减速"，并就AI安全工程化、开源重塑中美AI竞争、英伟达向模型与基础设施两端延伸等议题展开近50分钟讨论，坚持放慢AI发展是错误策略。
AI竞争的焦点，变了。
本篇对谈来自知名播客《A Bit Personal》，由主持人Jodi Shelton于2026年6月5日深度专访美光Micron现任CEO Sanjay Mehrotra。在AI基础设施大爆发的时代背景下，这位在存储领域深耕超过45年的科技老兵，系统拆解了存储技术如何跨越传统组件标签，成为驱动AI进化的核心底座。
微软用一套多 Agent 系统在 AI 漏洞发现的顶级基准测试上拿下第一，超过 Anthropic 最强模型 Mythos 五个百分点。诡异的是，微软自己并没有一个能打的前沿模型。它用别人的模型组了个系统，打败了造出这些模型的公司。这对AI竞争格局的启示，比这个工具挖出了大量 Windows 漏洞本身更重要。
岁末年初，全球AI竞争聚焦到了最新趋势—— 太空算力。
Llama4性能造假丑闻，OpenAI烧钱的速度远超过了盈利能力；另外一方面：国产模型凭借足够强大的性能与超高性价比，迅速占领了国际开源模型市场。是时候再次为国产AI鼓掌了！
11 月初，英伟达 CEO 黄仁勋在接受《金融时报》采访时称中国将在 AI 竞赛中击败美国，其中一个原因在于中国的能源成本更低。而在做出这样的直白表态之后，黄仁勋又在另一份简短声明中做了补充说明，他说中国在 AI 技术领域只落后美国一点点，并指出对于美国而言保持领先地位至关重要。
奥特曼正在用万亿美金的算力豪赌，试图买下全球GPU来喂饱「增长黑洞」。为什么AI竞争的终局不是模型，而是算力？
全球AI竞争的核心在于芯片制造。英伟达与台积电在美国亚利桑那工厂，历史性地亮相了首片用于AI的Blackwell芯片晶圆。标志着最强AI芯片首次实现「美国本土造」，是足以改变行业格局的里程碑，也象征着美国尖端制造业的回归。
当全球的目光还在聚焦基座模型的参数竞赛时，一场更为深刻的变革正在悄然发生——后训练（Post-Training）。