（389期）KunlunMeta日报| 今日十大行业动态，速览

月之暗面 Kimi K3.1 Pro 于 11 月 1 日前后开放权重：3T 级总参数、支持 100 万 token 上下文，一举登上开源权重梯队的头部位置，海外科技媒体评价其为「当前最强开源权重模型之一」。更关键的信号是节奏——完整权重（含全部训推配置）定档 11 月 4 日发布，意味着企业私有化部署的最后一道门槛也即将移除。开源赛道的竞争已经从「能不能开源」卷到「开得多快、开得多全」：上周 Mistral 开放万亿参数权重，本周 Kimi 直接把 3T 级押上桌。对开发者来说，头部模型的私有部署成本正在快速下降；对行业来说，开源与闭源的性能代差被压缩到以「天」计。

商汤科技宣布开源日日新 SenseNova Loop-9B-Preview，走了一条与「堆参数」相反的路：采用 Looped Transformer 架构，保留首尾各 4 层原始解码器，把中间层改造成参数共享的循环计算模块，通过多轮迭代扩展「有效计算深度」——仅 9B 参数就媲美 27B 模型。架构上还引入 mHC（流形约束超连接）机制，用多路残差连接增强特征交互、维持信号传播稳定；消融实验显示该机制让 GPQA Diamond 和 TeamBench 分别提升 4.42 分和 13.34 分。在代码生成、办公场景与智能体任务上，它超过 Qwen3.5-27B 等更大参数的对手。当算力预算成为硬约束，「用循环换深度」为小参数模型打开了新的性价比空间——参数规模不再是能力的唯一标尺。

11 月 1 日，Meta 已与中国机器人公司傅利叶合作，打造出名为 Max 的人形机器人原型——双方仅用约 3 个月便完成这台重约 48 公斤的原型机，第二代产品已于 9 月启动研发。Max 身高约 1.5 米，搭载英伟达 Jetson Thor 芯片，五指机械手能拿起小瓶与玩具，目标是在 5 米外识别声音、3 米外理解手势并保持眼神交流，胸部双扬声器与可模拟人类表情的面部都指向同一个场景：家庭陪伴。Meta CTO 将人形机器人定义为个人智能体 Muse 的实体化形态——大厂自研本体太慢，「中国本体 + 美国智能体」的跨国分工成了新解法。上市时间尚未确定，但 AI 巨头正式下场机器人本体，具身智能的牌桌上又多了一位重量级玩家。

深圳具身养老公司骅羲科技 11 月 1 日披露：其居家多功能养老机器人 HT-X2 上市 10 天，全球预订量达 1058 台，正在京东及海内外线下渠道预售。产品打法避开了泛人形赛道的通用化竞争，全部研发资源锚定居家养老：搭载行业首批多角色跨端养老智能体，可在陪护管家、健康助理、安全看护、亲情信使之间平滑切换；数十个传感器做多模态感知，支持十余种方言、内置慢病管理与 7×24 小时随诊服务，还用「黄金之眼」算法对传感与影像数据做隐私模糊化。公司背靠亚华电子、浙商创投等产业资本与头部机构。当人形机器人还在工厂里找场景，养老这个支付意愿明确、需求刚性的赛道已经跑出了第一批真实订单——具身智能落地，未必需要人形，但一定需要场景。

11 月 1 日，《人工智能 关键基础技术 具身智能数据集质量要求及评价方法》正式实施——由中国信通院联合 40 余家单位起草，对具身智能数据集的标注规范、质量评估、数据安全作出明确规定，填补行业标准空白。同期，工信部发布 2026 年第 18 号公告，批准信通院牵头制定的大模型平台系列行标，覆盖数据处理、模型训练、模型推理、计算资源调度与运维五大核心领域。两条标准同周落地并非巧合：数据是大模型与具身智能的「燃料」，当真机数采、仿真合成的数据量爆炸式增长，质量与安全的评价体系就成了产业能不能规模化的地基。标准的密集出台意味着政策层面对 AI 产业的治理从「鼓励探索」进入「立规矩」阶段——这对头部合规企业是利好，对数据粗制滥造的玩家是出清信号。

谷歌 CEO 皮查伊宣布：10 月初发射的 Project Suncatcher 原型卫星，首次用数据中心级 TPU 在太空完成 AI 推理并把结果传回地球——工程师从地面发提示词，让卫星上的 TPU 运行 Gemma 4 写一首关于太空的俳句，卫星飞过斯瓦尔巴群岛附近时传回了三行诗。技术现实也很骨感：这颗卫星搭载 4 颗 TPU，受供电限制一次只能运行 1 颗、每次约 20 分钟；太空虽冷却没有空气辅助散热，只能靠热管和散热器向外辐射热量，宇宙辐射的影响还需进一步测试。把算力送上轨道的终极诱惑是太阳能——全天候、无大气衰减的供电，可能重塑数据中心的成本曲线。距离「轨道数据中心」还很远，但地面算力刚性的边界，第一次被真实撕开了一道口子。

位于东海海域的上海临港风电直连海底数据中心近日实现全面商业运行，国内三大运营商及字节跳动、阿里等头部大模型企业已陆续接入海底算力资源，开展国产大模型推理与科学计算等商业应用。海底数据中心的核心账本很清晰：海水自然冷却大幅压低制冷能耗（数据中心最大的开销之一），风电直连解决绿电供给，上岸即接入长三角的算力网络。这与谷歌的轨道算力形成有趣的对照——一个向天上要能源，一个向海底要冷却，算力基建的物理创新正在「向上」与「向下」两个方向同时展开。随着 AI 推理需求指数级增长，单位算力的能耗与碳排约束会越来越紧，把数据中心搬出陆地，可能从实验变成刚需。

10 月 31 日，OpenAI 将新一轮融资的目标估值从 1.4 万亿美元下调至 1.25 万亿美元、缩水 1500 亿美元，融资规模也由 300 亿美元削减至 200 亿美元、砍掉三分之一。背景是美科技股连续重挫：谷歌一天蒸发约 5000 亿美元市值，英伟达缩水 1.4 万亿元，英特尔暴跌超 28%。这轮 AI 扩张带着鲜明的「供给创造需求」特征——六大云厂商 2026-2027 两年 AI 资本开支合计 1.73 万亿美元，「抬高估值—融资—扩算力—再抬估值」的循环建立在持续外部融资之上。如今风向标公司主动降价融资，叠加「新云」厂商 CoreWeave 债务膨胀至 520 亿美元、无担保债券收益率逼近 15%，市场开始认真定价杠杆风险。AI 的长期故事没有变，但「无条件为算力买单」的阶段，可能正在结束。