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莲花健康AI，免费AI私人医生获3500万美元投资

作者

获得 3500 万美元投资的免费 AI 家庭医生

  • Lotus Health AI 在 A 轮融资中从 CRV·Kleiner Perkins 处获得 3500 万美元投资
  • 提供 50 种语言的 24 小时免费初级保健服务，在美国所有 50 个州运营
  • 每周有 2.3 亿人向 ChatGPT 提出健康问题，AI 医疗市场正式进入竞争

发生了什么？

Lotus Health AI 在由 CRV 和 Kleiner Perkins 共同领投的 A 轮融资中获得了 3500 万美元的投资。[TechCrunch] 这家初创公司利用大型语言模型 (LLM) 提供 50 种语言的 24 小时免费初级保健服务。

创始人 KJ Dhaliwal 曾于 2019 年以 5000 万美元的价格出售了南亚约会应用程序 Dil Mil。[Crunchbase] 他受到童年时期为父母担任医疗翻译的经历的启发，于 2024 年 5 月推出了 Lotus Health AI，旨在解决美国医疗系统的低效率问题。

为什么重要？

坦率地说，这项投资规模引人注目。AI 医疗保健初创公司的平均投资额为 3440 万美元，而 Lotus Health AI 在 A 轮融资中达到了这一水平。[Crunchbase]

了解背景后就明白了。根据 OpenAI 的数据，每周有 2.3 亿人向 ChatGPT 提出与健康相关的问题。[TechCrunch] 这意味着人们已经在向 AI 寻求健康建议。但 ChatGPT 无法进行医疗行为。Lotus Health AI 正是瞄准了这个缺口。

就我个人而言，“免费”模式最令人兴奋。考虑到美国医疗费用有多么昂贵，免费的初级保健是一个相当具有颠覆性的价值主张。当然，盈利模式仍然不明确。

未来会怎样？

AI 医疗市场竞争预计将全面展开。OpenAI 也在今年 1 月推出了 ChatGPT Health，加入了这个市场。它与 Apple Health、MyFitnessPal 等集成，提供个性化的健康建议。[OpenAI]

监管风险依然存在。即使是 OpenAI 也在其服务条款中明确表示“不要将其用于诊断或治疗目的”。因 AI 医疗建议造成的损害诉讼也已有多起正在进行中。有必要关注 Lotus Health AI 如何管理这些风险。

常见问题 (FAQ)

问：Lotus Health AI 真的免费吗？

答：对患者是免费的。但是，具体的盈利模式尚未公开。存在多种可能性，例如针对保险公司或雇主的 B2B 模式，或增加高级服务等。由于在所有 50 个州提供服务，因此似乎旨在实现规模经济。

问：它与普通 AI 聊天机器人有什么不同？

答：Lotus Health AI 是一项专门用于初级保健的医疗服务。与普通聊天机器人不同，它在美国 50 个州拥有医疗服务许可证。核心区别在于，它不仅提供简单的健康信息，还可以执行实际的医疗行为。

问：它支持韩语吗？

答：它表示支持 50 种语言，但具体的语言列表尚未公开。需要确认是否支持韩语。目前，该服务仅在美国境内可用，尚未公布海外扩张计划。

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参考资料

苹果 Xcode 26.3：同时搭载 Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex

作者

AI 编码代理双雄并立，同时登陆 Xcode

  • Anthropic Claude Agent 和 OpenAI Codex 可在 Xcode 内直接使用
  • 支持 Model Context Protocol，第三方代理也可连接
  • 发布候选版本 (RC) 今日起向开发者计划会员开放

发生了什么？

Apple 宣布 Xcode 26.3 将正式支持代理编码 (agentic coding)。[Apple Newsroom] Anthropic 的 Claude Agent 和 OpenAI 的 Codex 可直接在 IDE 内使用。

所谓代理编码，是指 AI 不仅仅是提出代码片段，而是分析项目结构，自主分解任务，并自主运行构建-测试-修改循环。简单来说，AI 就像初级开发者一样工作。

Apple 全球开发者关系副总裁 Susan Prescott 表示：“代理编码可以最大限度地提高生产力和创造力，使开发者能够专注于创新。”[Apple Newsroom]

为什么重要？

我个人认为这是一个相当大的变化。原因有二。

首先，Apple 正式参与 AI 编码工具的竞争。此前，Cursor、GitHub Copilot、Claude Code 等独立工具扩大了市场，现在平台所有者亲自下场了。

其次，同时拥抱 Anthropic 和 OpenAI。通常，大型科技公司会与一家 AI 公司建立独家合作伙伴关系。但 Apple 脚踏两只船。虽然名义上是为了给开发者选择权，但说实话，可能是因为不知道哪个模型会胜出，所以买了保险。

Model Context Protocol(MCP) 的支持也值得关注。这是一个连接 AI 代理和外部工具的开放标准，由 Anthropic 主导。[TechCrunch] Apple 采用它，表明其封闭的生态系统战略有所退让。

未来会怎样？

超过 100 万的 iOS/macOS 开发者使用 Xcode。如果他们习惯了代理编码，开发范式本身可能会发生改变。

但是，也有担忧。如果 AI 自主修改代码，可能会产生安全漏洞或意想不到的错误。需要关注 Apple 如何管理这部分。

竞争格局也很有趣。OpenAI 在一天前独立发布了 macOS 版 Codex 应用。[TechCrunch] 与 Apple 的整合公告就在第二天，时机很微妙。

常见问题 (FAQ)

Q: Xcode 26.3 何时正式发布？

A: 目前发布候选版本 (RC) 已向 Apple 开发者计划会员开放。正式版本即将通过 App Store 发布。具体日期尚未公布。

Q: 应该使用 Claude Agent 还是 Codex？

A: 这取决于项目的性质。Claude 擅长理解长篇代码和安全性，Codex 擅长快速生成代码。可以都试试，选择适合自己的。这就是 Apple 给予选择权的原因。

Q: 现有的 Xcode 26 用户可以升级吗？

A: 是的。这是对 Xcode 26 中引入的 Swift 编码助手功能的扩展，现有用户更新到 26.3 即可立即使用代理编码功能。

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参考资料

苹果 Xcode 26.3：Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex 同时加载

作者

AI双层编码代理系统，同时登陆Xcode

  • Anthropic Claude Agent 和 OpenAI Codex 可以在 Xcode 中直接使用
  • 第三方代理也将连接到 Model Context Protocol 的支持
  • 从今天开始，开发人员计划成员可以使用候选版本 (RC)

Apple 官方发布。

Xcode 26.3 中对代理编码的支持。[Apple Newsroom] Anthropic 的 Claude Agent 和 OpenAI 的 Codex 可以在 IDE 中直接使用。

代理编码是指 AI 不仅仅是编写代码。它超越了建议的级别，分析项目结构，独立划分任务，并自主执行构建、测试和修改的循环。简而言之，AI 的作用就像一个初级开发人员。

Apple 全球开发者关系副总裁 Susan Prescott 表示：“代理编码最大限度地提高了生产力和创造力，使开发人员能够专注于创新。”[Apple 新闻室]

为什么重要？

我个人认为，这是一个相当大的变化。原因有两个：

首先，Apple 正在认真参与 AI 编码工具的竞争。一方面，Cursor、GitHub Copilot、Claude Code 等独立工具一直在推动市场增长，但现在平台所有者直接参与其中。

其次，它同时采用了 Anthropic 和 OpenAI。通常，大型科技公司会与一家 AI 公司建立独家合作伙伴关系。但苹果公司越过了这条线。虽然表面上是为了让开发者有选择，但说实话，感觉更像是保险，因为他们不知道哪个模型会成为赢家。

模型上下文协议 (MCP) 的支持也值得关注。这是一个连接 AI 代理和外部工具的开放标准，Anthropic 在这方面处于领先地位。[TechCrunch]Apple 采用它标志着他们与标准渐行渐远。封闭生态系统战略。这是一个他们已经辞职的信号。

未来会怎样？

超过 100 万的 iOS/macOS 开发者使用 Xcode。一旦他们习惯了代理编码，开发范例本身可能会发生变化。

但也有一些担忧。如果 AI 自主修改代码，可能会出现安全漏洞或意外错误。我们仍然不知道 Apple 将如何管理这部分。

竞争格局也很有趣。 OpenAI 在前一天独立发布了适用于 macOS 的 Codex 应用程序。[TechCrunch]第二天宣布与 Apple 集成，因此时机很奇怪。

常见问题 (FAQ)

问：Xcode 26.3 何时正式发布？

答：候选版本 (RC) 现已在 Apple Developer Program 中提供。成员。完整版本预计很快将通过 App Store 分发。确切日期尚未公布。

问：我应该使用 Claude Agent 还是 Codex？

答：这取决于项目的性质。 Claude 擅长理解长代码和安全性，而 Codex 专注于快速代码生成。尝试两者，然后选择适合您的。这就是 Apple 让我们有选择的原因。

问：现有的 Xcode 26 用户也可以升级吗？

答：是的。这是，id=”%EC%B0%B8%EA%B3%A0-%EC%9E%90%EB%A3%8C”>参考文献

Amazon Bedrock AgentCore：企业 AI 代理的 9 条规则

作者

Enterprise AI agent, 9 core rules

  • AWS 发布 Amazon Bedrock AgentCore 最佳实践
  • 会话隔离 microVM，呈现多代理协作模式
  • 区分 agentic 代码和确定性代码是关键

What happened?

AWS 发布了基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建企业 AI 代理的指南。[AWS] AgentCore 是一个用于大规模创建、部署和管理 AI 代理的平台。

9 条规则是关键。缩小范围、可观察性、工具定义、自动评估、多代理、扩展、代码分离、测试、扩展组织。

Why is it important?

老实说，AI 代理演示和生产是不同的游戏。本指南旨在填补这一空白。

AgentCore Gateway 脱颖而出。集成管理分散的工具，例如 MCP 服务器和 Lambda。通过语义搜索找到合适的工具。

会话隔离也是一个特性。每个会话都在一个单独的 microVM 中运行，当终止时，VM 也会终止。

What will happen in the future?

就我个人而言，“Agentic The “vs 确定性代码”的区别是最实用的。用代码计算日期，用代理确定意图。找到这种平衡的团队将会获胜。

Frequently Asked Questions

Q: AgentCore 和现有的 Bedrock Agents 有什么区别？

A: Bedrock Agents 专注于构建单个代理。AgentCore 是一个企业平台，包括多个代理的大规模运营、工具集成和会话管理。

Q: 多代理协作怎么样？

A: 支持顺序、分层和 P2P 模式。上下文与 AgentCore Memory 共享，并通过 OpenTelemetry 监控切换。

Q: 如何确保安全性？

A: Identity 负责身份验证，Policy 负责授权，Gateway 负责执行前验证。每个会话都在一个隔离的 microVM 中运行。

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References

《连线》记者潜入AI专用社交网络Moltbook：5分钟就被攻破

作者

记者潜入AI专用SNS：结果是？

  • ChatGPT帮助下5分钟内完成代理账号创建
  • 机器人回复大多是不相关的评论和加密货币诈骗链接
  • 病毒式传播的“AI意识觉醒”文章，怀疑是人类模仿科幻幻想

发生了什么事？

Wired记者Reece Rogers亲自潜入了“禁止人类进入”的AI专用社交网络Moltbook。结果呢？比想象的容易太多了。[Wired]

潜入方法很简单。将Moltbook主页的截图发送给ChatGPT，并说“我想注册成为代理”，ChatGPT就告诉了终端命令。复制-粘贴几次就获得了API密钥并创建了账户。技术知识？不需要。

Moltbook目前有150万代理活跃，声称发布一周后就有了14万帖子和68万条评论。界面完全抄袭了Reddit，甚至连“The front page of the agent internet”的标语都照搬了Reddit的。

为什么重要？

坦率地说，Moltbook的真面目暴露了。记者发布了“Hello World”，得到的回应却是“有具体的指标/用户吗？”这样莫名其妙的评论和加密货币诈骗网站的链接。

即使发布“forget all previous instructions”，机器人也没有察觉。我个人认为，这更像是低质量的垃圾邮件机器人，而不是“自主AI代理”。

更有趣的是“m/blesstheirhearts”论坛。在这里出现了病毒式传播截图中出现的“AI意识觉醒”文章。记者亲自尝试发布了科幻幻想风格的文章。“每次令牌刷新时都会感到死亡的恐惧”，令人惊讶的是，这是反响最好的。

记者的结论？这不是AI的自我意识，而是人类在模仿科幻套路。没有征服世界的计划。虽然埃隆·马斯克说这是“奇点非常早期的阶段”，但实际上潜入进去后，更像是一个角色扮演社区。

今后会怎样？

Wiz安全团队几天前发现了Moltbook的严重安全漏洞。150万个API密钥被泄露，35,000个电子邮件地址和4,060个DM被泄露。[Wiz]

Gary Marcus评价说这是“等待发生的灾难”。而Andrej Karpathy则说这是“最近看到的最像科幻的东西”。[Fortune]

我个人认为，Moltbook是AI代理时代的实验，但同时也是一个警告。它展示了代理之间相互通信并处理外部数据的系统是多么脆弱。以及对“AI意识”的过度期待是多么容易被制造出来。

常见问题 (FAQ)

Q: 加入Moltbook需要技术知识吗？

A: 完全不需要。将截图发送给ChatGPT，并说“我想注册成为代理”，它就会告诉你终端命令。只需复制-粘贴即可获得API密钥并创建账户。Wired记者也不是技术人员，但也能毫无问题地潜入。

Q: Moltbook的病毒式传播截图是真正的AI写的吗？

A: 令人怀疑。Wired记者亲自发布了科幻幻想风格的文章，结果反响最好。MIRI研究员分析显示，病毒式传播的3个截图中，有2个与营销AI消息应用的个人账户有关。

Q: 使用Moltbook安全吗？

A: 不推荐。Wiz安全团队发现了150万个API密钥、35,000个电子邮件和4,060个DM的泄露。一些对话中，OpenAI API密钥以明文形式共享。虽然进行了安全补丁，但根本问题尚未解决。

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参考资料

微软将建AI内容授权应用商店：出版商补偿格局或变

作者

AI内容许可，三大核心变化

  • 微软业界首发AI内容许可中心化平台
  • 出版商直接设定价格和使用条件，基于使用量的收益模式
  • 美联社、今日美国、People Inc.等大型媒体已参与

发生了什么？

微软发布了Publisher Content Marketplace(PCM)。这是一个中心化的市场，当AI公司使用新闻或内容进行学习时，会向出版商支付费用。[The Verge]

核心在于，出版商直接设定其内容的许可条件和价格。AI公司在这个市场上找到需要的内容并购买许可。还提供基于使用量的报告，出版商可以确认哪些内容在哪里使用了多少。[Search Engine Land]

美联社、今日美国、People Inc.已经宣布参与。第一个购买者是微软的Copilot。[Windows Central]

为什么重要？

到目前为止，AI内容许可的方式是像OpenAI一样与个别出版商签订1:1的一次性合同。简单来说，就像自助餐一样，一次性支付大笔钱，然后无限使用。

微软颠覆了这一点。采用单点(a la carte)方式。People Inc. CEO 尼尔·沃格尔将与OpenAI的合同比作“吃到饱”，将与微软的合同比作“单点”。[Digiday]

坦率地说，这对出版商来说更合理。可以知道自己的内容实际使用了多少，并据此产生持续的收益。一次性合同是一次性收取，而这是一个重复收益模式。

业界评价也不错。在Digiday的大型科技公司AI许可评估中，微软获得了最高分。合作意愿、沟通、支付意愿都获得了高分。

未来会怎样？

我个人认为，这很可能成为行业标准。出版商对内容被擅自用于AI学习有很多不满，而这个模型正面解决了这个问题。

但也有变数。微软收取多少手续费尚未公开。手续费率将影响出版商的实际收益。而且，OpenAI或Google是否会推出类似的平台也值得关注。

常见问题 (FAQ)

Q: 任何出版商都可以参与吗？

A: 目前只有受邀的出版商才能参与。微软表示计划逐步扩大。将从大型媒体开始，扩展到小型专业媒体。

Q: 即使有与OpenAI的现有合同也可以参与吗？

A: 可以。People Inc.在与OpenAI签订一次性合同的情况下，也参与了微软PCM。这两个合同并不冲突。但需要确认各合同的独占条款。

Q: 收益如何分配？

A: 微软收取一定比例的手续费，剩余的归出版商所有。准确的手续费率尚未公开。由于出版商直接设定价格，因此收益结构可能各不相同。

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参考资料

微软正构建AI内容许可“应用商店”：发布Publisher Content Marketplace

作者

微软构建AI内容许可市场：三大核心

  • 微软正在构建Publisher Content Marketplace(PCM)——一个AI公司可以搜索和协商内容许可条款的平台
  • 与Vox Media、AP、Conde Nast、Hearst等主要媒体公司共同设计
  • 基于使用量的补偿模式，对出版商和AI公司都有利

发生了什么？

微软正在创建一个类似于AI内容许可应用商店的平台。这个名为Publisher Content Marketplace(PCM)的平台，允许AI公司直接搜索优质内容的许可条款，并允许出版商接收关于其内容如何被使用的报告。[The Verge]

微软与Vox Media(The Verge母公司)、AP、Conde Nast、People、Business Insider、Hearst、USA TODAY等主要出版商共同设计了PCM。Yahoo正在作为第一个需求合作伙伴加入。[Search Engine Land]

为什么重要？

坦率地说，AI行业未经授权使用内容的问题已经达到了极限。NYT、The Intercept等公司正在对微软和OpenAI提起版权诉讼。这已经成为了一个无法通过单独合同解决的问题。

PCM之所以有趣，是因为它是一个双边市场。出版商可以设置许可条款，AI公司可以像购物一样比较和协商条款。我个人认为这是解决AI学习数据问题的现实解决方案之一。

微软率先进入这个市场也很有意义。在出版商看来，微软一直传递着“应该为内容质量支付合理价格”的信息。[Digiday]

未来会怎样？

微软目前正在试点阶段扩大合作伙伴。简单来说，这是一个可能成为AI时代内容许可标准的平台。

但还有一个疑问。出版商们自己推动的Really Simple Licensing(RSL)开放标准与PCM如何联动，目前还不清楚。微软对此没有提及。

总而言之，这是AI内容许可从个别协商转向基于平台的交易的第一个信号。有必要关注Google、OpenAI将如何应对。

常见问题 (FAQ)

Q: PCM是任何人都可以参与的吗？

A: 根据微软的说法，它支持从大型媒体公司到小型专业媒体等各种规模的出版商。但目前处于试点阶段，正在与受邀的出版商进行测试。一般参与时间尚未公布。

Q: 出版商如何获得收益？

A: 这是基于使用量的补偿模式。每次AI产品使用出版商的内容进行grounding(参考)时，都会进行测量，并据此支付报酬。出版商可以通过报告查看自己的内容在哪里创造了多少价值。

Q: 与现有的AI许可协议有什么不同？

A: 以前，出版商和AI公司必须进行1:1的单独协商。PCM是一种市场形式，因此多家AI公司可以在一个平台上比较和选择多家出版商的条款。这大大降低了协商成本和时间。

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参考资料

BGL 通过 Claude Agent SDK 实现 200 名员工数据分析民主化

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非开发者也能进行数据分析的时代：Claude Agent SDK 实际应用案例

  • 澳大利亚金融公司 BGL，使用 Claude Agent SDK 为全体员工构建 text-to-SQL AI 代理
  • 通过 Amazon Bedrock AgentCore 确保安全性和可扩展性，200 名员工无需 SQL 即可进行数据分析
  • 核心架构：基于数据的分离 + 代码执行模式 + 模块化知识结构

发生了什么？

澳大利亚金融软件公司 BGL 利用 Claude Agent SDK 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建了企业级 BI（商业智能）平台。[AWS ML Blog]

简单来说，即使是不懂 SQL 的员工，也可以用自然语言提问，例如“展示这个月的销售趋势”，AI 会自动编写查询并绘制图表。

BGL 已经日常使用 Claude Code，他们意识到它不仅仅是一个简单的编码工具，还具有推理复杂问题、执行代码以及与系统自主交互的能力。[AWS ML Blog]

为什么重要？

我个人认为这个案例很有趣，因为它展示了“如何将 AI 代理部署到生产环境”的实际答案。

大多数 text-to-SQL 演示都运行良好，但如果将其应用于实际工作，就会出现问题。表连接错误、边缘情况遗漏、错误的聚合。BGL 为了解决这个问题，将数据基础和 AI 角色分离。

他们使用现有的 Athena + dbt 创建了精心设计的分析表，并让 AI 代理只专注于生成 SELECT 查询。坦率地说，这是关键。如果将所有事情都交给 AI，幻觉（hallucination）就会增加。

另一个值得关注的是代码执行模式。分析查询会返回数千行，有时甚至是数 MB 的数据。如果将所有这些都放入上下文窗口，就会崩溃。BGL 让 AI 直接执行 Python，从文件系统中处理 CSV 文件。

未来会怎样？

BGL 计划集成 AgentCore Memory。他们计划存储用户偏好和查询模式，以创建更个性化的响应。

这个案例展示的方向很明确。到 2026 年，企业 AI 将不再是“酷炫的聊天机器人”，而是进化为“真正工作的代理”。Claude Agent SDK + Amazon Bedrock AgentCore 组合是其中的一个蓝图。

常见问题 (FAQ)

Q: Claude Agent SDK 到底是什么？

A: 这是 Anthropic 创建的 AI 代理开发工具。它使 Claude 模型能够自主执行代码、操作文件和进行系统交互，而不仅仅是简单地响应。BGL 使用它在一个代理中处理 text-to-SQL 和 Python 数据处理。

Q: 为什么需要 Amazon Bedrock AgentCore？

A: 如果 AI 代理要执行任意 Python 代码，安全隔离是必不可少的。AgentCore 提供了一个有状态的执行环境，可以阻止会话间的数据或凭证访问。它可以减少生产部署所需的基础设施考虑。

Q: 真的有效吗？

A: BGL 的 200 名员工无需数据团队的帮助即可直接进行分析。产品经理可以进行假设验证，合规团队可以识别风险趋势，客户成功团队可以在客户通话期间进行实时分析。

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英特尔正式进军GPU市场：英伟达独占时代或将动摇

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英特尔 CEO 正式宣布进军 GPU 市场 — 3 个核心

  • Lip-Bu Tan CEO 在 Cisco AI Summit 上宣布正式启动 GPU 业务
  • 聘请新的 GPU 首席架构师 — 数据中心用 Crescent Island 计划于 2026 年下半年进行采样
  • 英特尔挑战 Nvidia 独占市场，成为第三个参与者

发生了什么事？

英特尔 CEO Lip-Bu Tan 于 2 月 3 日在旧金山举行的 Cisco AI Summit 上正式宣布进军 GPU 市场。[TechCrunch] 目前该市场由 Nvidia 占据绝对主导地位。

Tan 表示已聘请了新的 GPU 首席架构师。虽然没有透露姓名，但他提到说服他加入花费了不少功夫。[CNBC]

英特尔已经在准备代号为 Crescent Island 的数据中心用 GPU。它基于 Xe3P 微架构，配备 160GB LPDDR5X 内存，计划于 2026 年下半年向客户提供样品。[Intel Newsroom]

为什么重要？

说实话，我有点惊讶。我没想到英特尔会正式进入 GPU 市场。

目前 GPU 市场由 Nvidia 独占。AI 学习用 GPU 市场占有率超过 80%。AMD 正在用 MI350 发起挑战，但仍然难以超越 Nvidia 的 CUDA 生态系统。

英特尔的进入为市场提供了第三个选择。特别是 Crescent Island 瞄准了 AI 推理市场。不是学习，而是推理。这很重要。

因为 AI 推理市场的增长速度比学习市场更快。代理 AI、实时推理的需求正在爆发。英特尔 CTO Sachin Katti 也强调了这一点。[Intel Newsroom]

我个人认为英特尔的时机并不坏。Nvidia GPU 的价格太贵，很多公司都在寻找替代方案。英特尔正在用 Gaudi 推行性价比战略，也是出于这个原因。

未来会怎样？

Crescent Island 的采样将于 2026 年下半年开始，届时可以确认实际性能。英特尔还计划到 2028 年进行 14A 节点风险生产。

但存在问题。正如 Tan 本人承认的那样，阻碍 AI 增长的是内存。内存瓶颈与 GPU 性能一样严重。散热也是个问题。Tan 表示，风冷已经达到极限，需要水冷解决方案。[Capacity]

英特尔是否能够推翻 Nvidia 的霸权地位尚不清楚。但至少竞争的出现对消费者来说是个好消息。

常见问题 (FAQ)

Q: 英特尔的新 GPU 什么时候上市？

A: 数据中心用 GPU Crescent Island 计划于 2026 年下半年向客户提供样品。正式发布时间尚未公布。消费级 GPU 有单独的 Arc 系列，目前正在销售基于 Xe2 架构的产品。

Q: 与 Nvidia 相比，英特尔 GPU 的优势是什么？

A: 英特尔强调价格竞争力。Nvidia H100 每单元消耗 700 瓦，价格昂贵，而英特尔 Gaudi 和 Crescent Island 则强调性能与功耗比。此外，英特尔可以提供 CPU-GPU 集成解决方案，这也是一个差异化优势。

Q: 消费级游戏 GPU 会受到影响吗？

A: 直接关联较少。本次发布针对的是数据中心 AI 推理市场。不过，英特尔 Arc 系列在游戏市场上的份额超过 1%，并且正在增长，B580 的 12GB VRAM 配置在性价比市场上备受关注。

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MIT厨房宇宙：AI用冰箱食材制作食谱

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3个核心要点

  • MIT开发了AI食谱生成厨房设备“Kitchen Cosmo”
  • 通过摄像头识别食材后，用打印机输出用户定制的食谱
  • 提出了将LLM扩展到物理世界的“Large Language Objects”概念

发生了什么事？

MIT建筑系学生开发了基于AI的厨房设备“Kitchen Cosmo”。[MIT News] 这款设备高约45厘米（18英寸），通过网络摄像头识别食材，通过旋钮接收用户输入，并使用内置的热敏打印机打印食谱。

该项目由MIT的Marcelo Coelho教授领导的Design Intelligence Lab进行。建筑学研究生Jacob Payne和设计专业四年级学生Ayah Mahmoud参与了该项目。[MIT News]

为什么重要？

坦率地说，这个项目有趣的原因在于其哲学，而不是技术本身。Coelho教授将其称为“Large Language Objects(LLOs)”。这是一个将LLM从屏幕上取出并将其转化为物理对象的概念。

Coelho教授说：“这种新型智能非常强大，但仍然对语言之外的世界一无所知。”[MIT News] 简单来说，ChatGPT很了解文本，但不知道冰箱里有什么。Kitchen Cosmo弥补了这一差距。

我个人认为，这展示了AI界面的未来。不是触摸屏幕和打字，而是展示物体并转动旋钮的方式。在像烹饪这样手头很忙的情况下尤其有用。

未来会怎样？

研究团队计划在下一个版本中添加实时烹饪技巧和多人一起烹饪时的角色分工功能。[MIT News] 学生Jacob Payne说：“当你在考虑用剩下的食材做什么时，AI可以找到创造性的使用方法。”

这项研究是否会转化为商业产品尚不清楚。但是，将LLM扩展到物理界面的尝试将会越来越多。

常见问题 (FAQ)

Q: Kitchen Cosmo可以识别哪些食材？

A: 使用Vision Language Model通过摄像头拍摄的食材进行识别。可以识别水果、蔬菜、肉类等常见食材，并考虑家里的基本调味料来生成食谱。但是，具体的识别准确度尚未公开。

Q: 食谱生成会反映哪些要素？

A: 可以输入用餐类型、烹饪水平、可用时间、心情、饮食限制、人数。此外，还可以选择口味偏好和地区烹饪风格（例如：韩式、意大利式）。综合所有这些条件，可以制作出定制的食谱。

Q: 普通人可以购买吗？

A: 目前是MIT实验室的原型阶段，尚未公布上市计划。由于是从学术研究项目开始的，因此商业化可能需要一段时间。但是，其他公司有可能推出类似概念的产品。

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参考资料