AGI

核心事件 Meta正式宣布收购人形机器人初创公司Assured Robot Intelligence，此举标志着扎克伯格正加速将Meta的AI大模型能力从虚拟社交与内容生成，延伸至物理世界的具身智能（Embodied AI）领域。 八卦洞察 ▶ 具身智能的军备竞赛：Meta此举意在通过收购补齐硬件控制与感知算法的短板，试图在人形机器人领域建立类似其在开源大模型领域的“Llama生态”护城河。 ▶ 数据闭环的野心：Meta不仅需要模型，更需要通过机器人获取物理世界的交互数据，以训练更高级的通用人工智能（AGI），从而在未来的人形机器人操作系统竞争中占据主导地位。 行动建议 对于机器人硬件厂商，需警惕Meta通过开源软件栈（如PyTorch/Llama）对底层控制逻辑的标准化，建议加强自身在专用传感器与执行器方面的差异化壁垒。 对于AI开发者，应密切关注Meta在机器人仿真环境与数据集方面的开源动作，这可能成为下一代具身大模型的训练基准。

核心摘要 随着大模型行业重心从单纯的预训练规模竞赛转向以推理（Inference）为核心的效率与应用博弈，AI产业正步入一个由成本控制与实时响应驱动的新周期。 八卦洞察 ▶ 推理成本的经济学重构： 算力消耗已从“训练一次”转变为“按需付费”，推理成本的优化直接决定了AI应用的商业闭环能力。 ▶ 架构范式转移： 行业正从追求参数规模的“蛮力模型”转向以推理时计算（Test-time compute）为核心的架构，这标志着AGI路径的某种务实回归。 行动建议 企业应优先评估推理成本对产品利润率的影响，而非盲目追求SOTA模型的性能。 关注推理优化技术（如投机采样、模型蒸馏、量化部署），这些技术将成为未来12个月内最具竞争力的技术护城河。