分析师 王昕祎
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今天是2026年1月4日，值得关注的AI要闻有：Anthropic豪掷210亿美元，采购100万块TPU；MIT CSAIL团队新论文提出递归语言模型RLM；字节Seed新论文提出DLCM架构，概念级推理降低34%算力消耗；OpenAI首款硬件确定为AI笔，可语音交互并与ChatGPT同步。
基建
Anthropic豪掷210亿美元，采购100万块TPU
Anthropic花费210亿美元购买100万块TPU v7，创造历史性订单。与过往云租赁不同，此次Anthropic直接向博通买断TPU v7“Ironwood”整机。数据中心基建由昔日比特币矿企TeraWulf、Hut8、Cipher Mining提供，现场部署运维外包给Fluidstack。
此次采购后Anthropic将首次拥有并控制与云厂商脱钩的超算集群，不再支付“算力税”，开始跳出英伟达CUDA生态。公司称此举为“花小钱办大事”路线的延伸，用更低TCO获得与GB200接近的算力，把节省下的资金继续投向高质量数据与后训练推理优化，以在2026年竞赛中保持模型性能领先。
Anthropic此次选择跳过生产商谷歌，直接从博通采购TPU，原因在于公司需要能把TPU变成可售整机并实现规模落地的“打包服务”。过去博通只替谷歌做ASIC与封装，产品所有权、云门户、软件栈都留在谷歌内部；如今博通已提前攒齐定制ASIC、高速互连、先进封装与整机集成的全栈能力，可把TPU做成独立商品并负责机架交付。
此次交易，Anthropic实现一次性买断硬件主权，博通拿下AI基建历史性大单，谷歌TPU生态得到进一步推广，三方各取所需。
技术
MIT CSAIL团队新论文提出递归语言模型RLM
MIT CSAIL团队提出递归语言模型（RLM），把超长提示当作外部可编程对象，让模型用代码去“摸、切、再调用自己”，把有效上下文从百万级拉到亿级token，而成本不升反降。论文显示，在BrowseComp-Plus、OOLONG-Pairs等四项超长任务上，GPT-5与Qwen3-Coder以RLM方式运行后，准确率最高提升58个百分点，API花费仅为原方案1/3。
RLM无需改模型参数，只靠推理阶段把提示塞进Python REPL，模型即可动态拆分、过滤、递归调用子LLM，再把结果拼回最终答案。作者认为2025年是“推理模型年”，2026年将进入“递归模型年”， bitter lesson再次验证让模型自己管理上下文，比人类硬塞更长窗口更有效。
字节Seed新论文提出DLCM架构，概念级推理降低34%算力消耗
字节跳动Seed团队与英国曼彻斯特大学、加拿大Mila研究所、清华大学等机构联合发布Dynamic Large Concept Models（DLCM），首次把“概念级”理写进大模型主干：模型不再逐token预测，而是先在隐空间把文本切成可变长“概念”，再在压缩后的概念序列上做深度推理，最后用交叉注意力还原成词。
实验显示，在同等1T token训练、推理FLOPs持平的前提下，2.3 B参数的DLCM比1.3 B标准Transformer平均零样本得分高2.69%，其中推理型任务最高提升3%，而推理耗时下降34%，且序列越长、模型越大，节省越显著。团队同步提出压缩感知缩放律与解耦μP参数化，为异构架构提供零样本超参迁移，证明“把算力从冗余词片移向语义节点”可以成为下一代大模型的新Scaling路径。
DeepSeek新论文提出双随机约束残差连接改进方案，提升训练稳定性
DeepSeek发布新论文《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》，梁文峰亲自署名，首次对何恺明2016年提出的残差连接进行“十年级”升级。
论文提出残差连接靠“恒等映射”保证信号无损跨层传播，成为Transformer系大模型默认拓扑；但去年字节跳动提出的Hyper-Connections（HC）通过把残差流从C维扩到n×C维并引入可学习映射，虽带来增益，却破坏了恒等性，27B模型训练到1.2万步时出现损失飙升、梯度峰值放大3000倍的“爆炸”风险。
为此，作者把残差映射约束为“双随机矩阵”——行、列和均为1的非负矩阵，形成Birkhoff多面体流形，使复合映射范数≤1且封闭，信号增益被压到1.6；配合Sinkhorn-Knopp投影、TileLang融合内核、重计算与DualPipe流水线重叠，n=4时仅增6.7%时间。3B/9B/27B MoE实验显示，mHC在BBH、DROP等任务上再涨2%左右，且训练全程稳定，验证“性能与稳定可兼得”。
应用
OpenAI首款硬件确定为AI笔，可语音交互并与ChatGPT同步
OpenAI首款硬件最终落定为“AI笔”，形态接近iPod Shuffle，重量仅10余克，由前苹果首席设计官Jony Ive操刀，富士康越南工厂代工，内部代号“Gumdrop”。
产品定位是无屏、口袋级AI语音入口，可本地跑定制模型，可把任意手写、语音或环境信息实时转文本并同步至ChatGPT，随后通过配对手机完成追问、摘要、任务执行等操作。产品预计2026-2027年正式上市。
CEO奥特曼承认，现有手机、电脑都是“前AI时代”遗产，弹窗、点亮屏幕、切换App让人焦虑，他要的是像“湖畔小屋”般安静、只在需要时轻触的交互。而一支随时捏在手里、无需点亮、不抢占视觉注意力的笔，恰好成了这一哲学的最小载体。
为把端到端体验握在自己手里，OpenAI去年以65亿美元打包收购Jony Ive的硬件公司io，一次性补齐55人工业设计及供应链团队，也创下公司最大单笔并购。
空间智能硬件创企无穹创新完成数千万元融资
空间智能硬件创企无穹创新宣布连续完成天使+、Pre-A、Pre-A+三轮数千万元融资，由李泽湘XBOTPARK、甘洁知行基金、金沙江联合等头部硬科技基金共同下注。
公司成立于2020年底，核心产品MetaCam是一套“通用硬件+整机”双轮驱动的空间智能基础设施：将自研多传感器融合算法封装进巴掌大的模组，可即插即用于轮式、足式、人形机器人及无人机，实现无GPS场景下的厘米级定位与语义建图。
团队把原本为室内自主飞行研发的全栈技术，先收敛成手持3D扫描仪做现金流，再反向输出给机器人本体，形成“工具级-模组级-整机级”递进式商业路径。MetaCam Air系列已交付数千台，海外测绘、国内建筑BIM、电力巡检等场景开始批量复购；无人机导航套件完成工程样机，收获数十家意向订单，预计2026年下半年集中交付。
公司创始人潘杰出自港科大3126实验室，曾拿大疆全额奖学金，核心成员多来自RoboMaster冠军队，兼具学术与量产经验。此轮融资将主要用于算法持续迭代、高端人才招募及全球渠道铺设，目标在1754亿元规模的空间智能赛道中抢占标准化感知入口。
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