大模型之後，錢流向AI的硬邊界——物理世界，AI開始驅動物理世界 AI開始驅動物理世界 過去兩周的 AI 融資，如果只看金額，很容易誤讀成又一輪“AI泡沫續杯”。但把 Anduril、Mind Robotics、Sierra、Cowboy Space、Panthalassa、DeepInfra、Exaforce、Corgi 和 Tessera Labs 放在一起，訊號反而很硬：資本正在從“誰有模型”轉向“誰能把模型嵌進現實系統”。 AI不再只爭奪螢幕，而在爭奪世界介面。

大家好！今天給大家推薦一篇極具啟發性的深度演講。在這個人人都為大語言模型（LLM）狂熱的當下，這篇演講猶如一記警鐘。David Silver教授（前Google DeepMind首席研究科學家，現任UCL電腦科學教授）犀利地指出：僅僅依靠人類資料訓練的AI，其實只解決了一個“淺層問題”，它們永遠無法真正獨立達到超級智能！AI的下一步到底在那？答案是“體驗時代”（Era of Experience）——讓AI像人類嬰兒一樣，在與世界的互動中自主試錯與發現新知識。如果你想看懂AI的下一個十年，這篇文章絕對不容錯過！ 📝 導讀（前言） 前言：本文整理自David Silver教授（前Google DeepMind首席研究科學家，現任UCL電腦科學教授）的一場前沿AI演講。他指出，當前基於網際網路文字訓練的大模型已觸及“人類資料時代”的天花板。要實現真正的超級智能，AI必須跨入“體驗時代”——通過環境互動與強化學習自主發現新知識。本文深度解析了AlphaZero、AlphaProof等突破性案例，並揭示了通往通用人工智慧（AGI）的全新“體驗縮放定律”。 💡 核心觀點與可操作方法論

推動 AI 真正進入教育執行體系。 根據哈薩克國際通訊社報導，5月12日，哈薩克總統托卡耶夫簽署了《關於將人工智慧引入哈薩克共和國中學教育體系的措施》法令，並批准了《2026-2029年人工智慧引入中學教育體系綜合行動計畫》。 該計畫旨在到2026年7月1日，將 AI 廣泛應用於中學教育體系，同時在自主學習機制、數字基礎設施建設、教師培訓和學生個人資料保護等方面提出詳細規劃。 （哈薩克托卡耶夫總統會見李開復博士，圖源：哈薩克駐華大使館）

【新智元導讀】微軟用一套多 Agent 系統在 AI 漏洞發現的頂級基準測試上拿下第一，超過 Anthropic 最強模型 Mythos 五個百分點。詭異的是，微軟自己並沒有一個能打的前沿模型。它用別人的模型組了個系統，打敗了造出這些模型的公司。這對AI競爭格局的啟示，比這個工具挖出了大量 Windows 漏洞本身更重要。 最強駭客大模型 Mythos，居然被黑馬超越了！ 5 月 12 日，微軟發布了代號 MDASH 的 AI 安全系統，同時登頂 CyberGym 基準測試榜首，成績 88.45%。 排在它後面的是 Anthropic 的 Mythos Preview（83.1%）和 OpenAI 的 GPT-5.5（81.8%）。

"AI不是概念，是收入"——這是電話會前後市場情緒轉變最核心的支點。 財報顯示，AI相關產品季度收入89.71億元，年化收入突破358億元。但在電話會上，CEO吳泳銘給出了更強的一層確認：百煉MaaS平台上的API token需求，對比去年11、12月份，今年5月份已增長了十倍以上；AI模型和應用服務的年化經常性收入（ARR）最近已突破80億元，6月季度內突破100億元"將是非常確定的事情"。 從AI相關的ARR突破80億元到季度AI產品收入約90億元，兩個資料互相印證、形成閉環，意味著阿里的AI商業化不是一次性收入脈衝，而是具備持續性的經常性收入模式。 平頭哥自研GPU晶片已實現規模化量產，60%以上的算力已服務於外部商業化客戶，覆蓋網際網路、金融、自動駕駛等核心場景。這奠定了"晶片→模型→算力→應用"的全端閉環基礎。

5月初，Google母公司距離輝達的全球市值第一隻剩一步。 Reuters資料顯示，截至5月5日，Google母公司市值約為4.67兆美元，輝達約4.79兆美元；今年以來，Google母公司股價漲約24%，同期的輝達漲約7%。這組數字有意思的地方，不在於誰暫時領先，而在於資金開始重新分配AI主線的權重。 過去兩年，市場最願意為GPU付費。但到了2026年，問題變了：誰能把AI變成訂單、雲收入、廣告效率、訂閱收入和可持續現金流？Google的上漲，正是這個問題的回答之一。 它不再只是一個被AI挑戰的搜尋公司，而是那少數同時擁有晶片、模型、雲、搜尋、YouTube、Android、訂閱體系和自動駕駛選項權的超級平台。Google重新被追捧，本質上是華爾街開始給全端AI平台重新估值。

《每日經濟新聞》根據OpenRouter最新資料測算，上周（5月4日至5月10日）全球AI大模型總呼叫量為25.7兆Token，較此前一周增長7.5%，連續三周上漲。 其中，上榜的AI大模型中，中國AI大模型周呼叫量達7.941兆Token，規模與前一周基本持平；同期美國AI大模型周呼叫量為3.76兆Token，環比上漲14.41%。從資料對比來看，中國大模型周呼叫量已達到美國的2.11倍，連續兩周實現反超並穩居全球首位。 這一資料變化一定程度上反映國內AI應用場景持續普及、使用者需求穩步釋放，產業落地節奏保持穩定；而美國市場呼叫量快速攀升，也體現出海外AI商業化處理程序加速推進。在全球AI算力與應用競爭格局中，中國大模型憑藉龐大的使用者基數、豐富的本土使用場景，持續領跑全球周度呼叫規模，成為全球AI產業增長的核心動力。 《每日經濟新聞》注意到，上周，全球呼叫量排名前三中，前兩款均為中國AI大模型。其中，Hy3 preview (free)蟬聯榜首，周呼叫量達2.68兆Token，環比下滑12%；Kimi K2.6排名第二，周呼叫量達1.61兆Token，環比下滑11%。

AI 晶片行情這兩天徹底點燃。SK 海力士、美光、閃迪、英特爾、AMD 集體大漲，市場突然意識到:隨著AI 模型越來越大，資料搬運越來越重，儲存晶片不再只是“放東西”，而是在決定算力能不能真正跑起來。 Gartner 資料顯示，2024 年全球半導體收入達到 6260 億美元，同比增長 18.1%；其中儲存晶片收入增長71.8%，動態隨機存取儲存器（DRAM）增長 75.4%，NAND 快閃記憶體增長 75.7%。 到了 2025 年，全球半導體收入進一步達到 7930 億美元，同比增長 21%；其中高頻寬儲存器（HBM）已經佔 DRAM 市場的 23%. 一、DRAM：機器執行階段的“工作台”