Google剛剛推出AlphaGenome Atlas：一個由AI驅動的可搜尋資料庫，繪製了人類DNA中所有90億個可能單字母變異的預測影響圖譜。 這是一個體積高達1PB的巨型資料庫，體積超過當年AlphaFold資料庫的30倍。 它把人類基因組中每一個可能發生的單核苷酸變異（SNV）及其對分子生物學的影響全部預先計算完成，免費開放給學術研究使用。 為什麼要做這件事

大語言模型教會 AI “讀懂文字”，視訊模型教會 AI “看懂畫面”，而世界模型，是要教會 AI理解整個物理世界如何運轉。 近日據彭博社、科創板日報等多家媒體的業內消息，字節跳動正在秘密研發一款即時空間世界模型，技術路線直接對標Google DeepMind 的 Genie 世界模型，項目由張一鳴親自督導，跨部門調集算力與研發資源，最快預計下個月迎來亮相，字節官方暫未對此消息做出正式置評。 不同於字節已經出圈的 Seedance 電影級視訊生成模型，Seedance 輸出的是一段寫死的成片視訊，播放完畢就結束。而這款新模型，目標是生成可以即時互動、可以自由漫遊的三維虛擬空間。使用者移動視角、發出語音指令，整個環境就會即時發生變化，不再是預先渲染好的固定片段。 未來這套模型計畫打通火山雲、抖音內容生態、Pico XR 硬體。落地場景直指互動式直播、觀眾可參與劇情的 AI 短劇、AI 原生遊戲；戴上 Pico 頭顯，使用者可以直接走進 AI 生成出來的虛擬世界，大量渲染計算放在雲端運行，以此降低 XR 終端的硬體門檻。

8月31日，五角大廈的公告寫得極克制：ChatGPT Mil正式部署到企業級生成式AI平台GenAI.mil上，拿到受控非密資訊（CUI）影響等級5（IL5）認證，功能包括對話、檔案處理、項目和自訂GPT，服務300多萬名軍職與文職人員。同日拿到IL5並接入的還有Grok for Government。加上2025年12月平台上線時就擔綱的Gemini for Government，Google、OpenAI、xAI三家的前沿模型，在五角大廈內部網路裡湊齊了。 一次普通的供應商擴容？往下讀一層，你會發現這張"門禁卡"的含金量，比公告裡那幾行字高得多。 01. 九個月，170萬人 先把時間線擺出來。

AI算力需求狂飆的當下，記憶體行業正出現一幕罕見的背離：供需端，全行業缺口持續拉大、庫存降至歷史低位，長期協議批次落地，直接鎖死未來數年盈利下限； 估值端，類股股價自高點回撤超37%，頭部廠商2027年預期市盈率僅3倍，彷彿景氣周期早已結束。 野村證券最新全球記憶體深度報告明確判斷：本輪記憶體周期的強度與持續性，都遠超當前市場預期。LTA長期協議正在重構整個行業的盈利邏輯，產能瓶頸至少延續至2028年，基本面與股價的裂口終將收斂。 研報拆解記憶體行業供需格局的核心變化、商業模式的本質迭代，以及三星、SK海力士等龍頭標的最高超190%的估值修復空間。 以下為原報告直接翻譯：

上周要聞摘要：Google統治市場的廣告業務免遭拆分。輝達收購AI模型平台Hugging Face。今年全球資料中心支出將達8000億美元。蘋果公司已完成CEO交接。華為手機主力機型最高漲價1000元。特斯拉自動駕駛計程車Cybercab上路。大眾汽車監事會批准全面重組計畫。優步裁減全球員工總數的10%。宜家歐洲降價以應對生活成本危機。怡安集團170億美元收購USI保險。 1 Google統治市場的廣告業務免遭拆分 一名聯邦法官駁回了美國司法部拆分Google(Google)線上廣告業務的請求。這是在Google被裁定存在非法壟斷行為後，法院第二次否決政府拆分該公司的努力。這一裁決具有里程碑意義，實質上為Alphabet旗下的Google近20年來面臨的美國反壟斷風險畫上了句號。這一風險最早可追溯到歐巴馬政府時期，當時的反壟斷執法人員就曾考慮對該公司提起壟斷訴訟。 相關：美國聯邦貿易委員會(FTC)已對亞馬遜(Amazon)提起訴訟，指控這家電子商務巨頭通過操縱廣告商為在其平台上推廣產品所支付的價格，欺騙廣告商。訴狀稱，亞馬遜從“不知情的廣告客戶”那裡非法獲利200億美元。FTC提起的訴訟稱，該計畫使約120萬名美國廣告客戶承擔了“巨額額外收費和加價”，其中包括逾50萬家中小企業，進而推高了消費者支付的價格。

Google的Pro模型遲遲未來，但是Flash模型又更新了，這已經是Google在六周內發佈的第三個Flash模型。 當地時間9月2日，Google宣佈推出Gemini 3.8 Flash，定位是“最智能的主力模型”，在軟體工程、智能體任務以及特定領域的關鍵多步驟推理方面，相比3.7 Flash有了提升。與此同時，Google還同步推出了一個安全模型Gemini 3.8 Flash Cyber，在漏洞檢測和自動修補方面具有前沿性能。 一位創業者感慨，Flash從3.7更新到3.8隻用了14天，“模型升級周期現在比你的評估周期還短。這才是對任何建構智能體的人來說的真正故事。” GoogleDeepMind核心成員姚順宇也下場推薦新模型，他表示，對模型而言，這只是邁出了一小步；但對於RSI（遞迴自我改進）來說，是一次巨大的飛躍。RSI通常指的是讓AI自己參與設計、訓練和改進下一代AI‌‌，但在部落格中Google並未展開講這一點。

Google最新：Teamwork 多智能體不是簡單把任務分給幾個 Agent 就行，怎麼讓它們協作而不是互相強化錯誤，是個更難的問題。Google 最近開放原始碼的 Teamwork 框架給了個答案，它在數學、硬體模擬、開源最佳化這些前沿領域都有實測成果，我看了它的設計思路，覺得對做 Agent 的人挺有啟發。 這篇文章主要拆解它的設計原理，看看它到底怎麼解決多智能體協作的問題。 原文連結：https://antigravity.google/blog/teamwork-when-ai-becomes-a-research-partner

▎OpenAI在發佈說明裡點明，這次上線是一整套全新系統首次在真實生產環境中整體運轉，為此團隊正在調集大批計算資源、擴充推理能力。 兩天之內，三場前沿發佈，最快的一次反超只用了五小時。 9月4日，OpenAI宣佈開始分批次發佈GPT-6 Astra，優先向全部Plus使用者開放，官方口徑是穩妥與速度並重，整個發佈預計數天內完成。而就在兩天前，9月2日，Google與Meta同日各放一款新模型。Google端出Gemini 3.8 Flash，這是它六周內第三款Flash；Meta端出Muse Spark 1.3，這是它五個月內第四款Spark。Meta新模型上線數小時後，即在Artificial Analysis智能指數上反超Google同日新品。兩場發佈之間，只隔了四十八小時。 放在兩年前，一款旗艦發佈足以佔據一周頭條。如今，前沿模型的保鮮期被壓縮到以小時計。這並非某一家公司的困境，而是一個更冷的訊號。大模型智能本身，正在變成一種可以被快速複製、快速刷新的商品。誰先發佈、誰更便宜、誰更垂直，正在取代“誰最強”，成為更值錢的三個問題。