早悟AI - 每日AI资讯、大模型动态、AI行业日报 | 让未来先来 - 2026年8月26日
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description: 每日更新AI行业热点、大模型发布、AI技术进展、国内外AI资讯快报，覆盖GPT、Claude、豆包、Meta等AI动态。
items: AI 日报 | 8 月 26 日:英伟达 Vera Rubin 全面投产每兆瓦吞吐 30 倍,OpenAI Jalapeno 芯片能效超 GB300 1.9 倍,Anthropic 冲刺 2 万亿 IPO
items: 把活交给 AI:千问 8 月新版办公助理,一句话跑完 Word 与 PPT

AI 日报 | 8 月 26 日:英伟达 Vera Rubin 全面投产每兆瓦吞吐 30 倍,OpenAI Jalapeno 芯片能效超 GB300 1.9 倍,Anthropic 冲刺 2 万亿 IPO
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date: 2026-08-26T22:03:11+08:00
description: 英伟达 Vera Rubin 全面投产,Groq 3 LPX 每秒 3400 Token、Vera CPU 88 核入轨据《Hot Chips 2026》《IT 之家》《新浪财经》报道,8 月 25 日,英伟达在 Hot Chips 2026 大会上宣布 Vera Rubin 平台全系产品进入全面投产:推理加速器 Groq 3 LPX 正式量产,单机架 256 颗 LPU,跑 Gemma 4 31B、10 万 Token 上下文可达每秒 3400 输出 Token;Vera Rubin NVL72 在 SemiAnalysis AgentX 智能体负载、DeepSeek V4 Pro 模型上每兆瓦吞吐量最高达上一代 GB300 NVL72 的 30 倍、每 Token 成本最高降 35 倍。同日发布的 Vera CPU 采用自研 88 核 Olympus 核心、空间多线程、1.2TB/s SOCAMM2 内存、164MB L3 缓存,SPEC CPU 2026 较 AMD EPYC 9755 单核领先 3%、智能体无头浏览器场景领先 24%,已被 SpaceXAI 规模化部署并计划送上近地轨道。电力效率取代峰值算力,正式成为 AI 工厂新货币。 OpenAI 自研推理芯片 Jalapeño 实测公开,每瓦 AI 工作量最高 1.9 倍于英伟达 GB300 据《Hot Chips 2026》《财联社》《OpenAI 官方博客》报道,8 月 25 日,OpenAI 在 Hot Chips 2026 首次公布首款定制推理 ASIC"Jalapeño"的基准测试结果。芯片由 OpenAI 与博通共同开发,采用 700W 功耗设计,首发 HBM4 内存,在 SemiAnalysis InferenceX 上跑 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1、Kimi K2.5 1T 三个模型时,每瓦 AI 工作量达英伟达 GB300 的 1.5 至 1.9 倍、端到端延迟降低 1.7 至 3.6 倍。OpenAI 利用自身 AI 模型参与芯片设计,从设计到流片仅用 9 个月,计划 2026 年底小规模部署、2027 年扩大产量。叠加 9 月 29 日 DevDay 即将公布 GPT-6、Codex 周活 2000 万、Ultra Fast 14 倍加速,OpenAI 正从"模型公司"向"数据→芯片→模型→平台→产品→设备"全栈 AI 基础设施公司转型。 Anthropic 拟 9/10 月 IPO 估值 2 万亿,二季度年化收入 650 亿、调整后营业利润首次转正 据《观点网》《华尔街见闻》报道,8 月 25 日,AI 独角兽 Anthropic 正式启动首次公开募股筹备,目标估值 2 万亿美元以上,融资规模最高 1000 亿美元,有望刷新 SpaceX 此前 750 亿美元的 IPO 募资纪录。Anthropic 同步披露,2026 年 7 月年化收入达 650 亿美元,远高于 2025 年底 90 亿美元,二季度调整后营业利润首次转正,成为头部大模型公司中率先跨过盈亏平衡线的一家。但 Ramp 数据显示其旗舰 Fable 5 上线两个多月仅占总销售 11.4%,被性价比更高的 Opus 5 迅速反超,定价高且 30 天数据保留政策劝退部分合规敏感客户,2000 亿美元 2028 年营收目标面临考验。 Ilya 新模型或年底前亮相,SSI 持续学习突破被 a16z 预评为"年度最重要发布" 据《机器之心》《腾讯研究院 AI 速递》报道,8 月 25 日,a16z 合伙人 Martin Casado 公开透露已获得一款新模型访问权限,直指"今年最重要的模型发布,可去掉'之一'",多方线索指向 Ilya Sutskever 创立的 SSI。SSI 成立两年几乎零公开成果,却以无收入无产品之姿完成 20 亿美元融资、估值达 320 亿美元,获英伟达约 50 亿美元投资及最新 Vera Rubin 硬件支持。市场关注焦点是"持续学习"——若 SSI 真的攻克灾难性遗忘,大模型的训练、部署与更新方式将被重写,Ilya 描述的"15 岁少年"式超级智能构想将第一次拥有可落地的工程路径。 Harvey 法律 AI 独角兽基于 Kimi K3 后训练,Tenet 在 LAB 基准完成数近底座两倍 据《腾讯研究院 AI 速递》《36 氪》报道,8 月 25 日,美国法律 AI 独角兽 Harvey(估值 110 亿美元)发布首个基于开放权重后训练的模型 Tenet,底座采用月之暗面 Kimi K3,面向长时执行、连续调用工具的法律任务,在 LAB 法律 Agent 基准上的完成数近底座模型两倍。Harvey 的判断很直接:通用模型能答法律知识却难完成…

把活交给 AI:千问 8 月新版办公助理,一句话跑完 Word 与 PPT
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date: 2026-08-26T09:04:28+08:00
description: 2026 年 8 月 7 日，阿里旗下的千问 App 一次性上线了思考研究、定时任务、办公助理、智能体广场、语音通话五项新功能，同步把旗舰模型 Qwen3.8-MAX 顶到台前。最让打工人坐不住的，是其中一个叫做"办公助理"的能力——它不是聊天框里的又一个问答入口，而是一个能自己拆解目标、调用工具、最终把 Word 教案、PPT 幻灯片、可交互网页一起端到你面前的桌面 Agent。工具简介千问是阿里通义大模型系列面向消费者的旗舰 AI 应用，2026 年累计月活约 1.67 亿。这次更新的"办公助理"被官方定义为"能自主完成多步骤办公任务的 AI 助理"，底层接入 Qwen3.8-MAX(2.4 万亿参数、100 万 Token 上下文)，用户授权后，它能操作电脑里的应用、浏览器和文件，直接输出可用的 Office 文档、网页或小程序。所有功能在 8 月 7 日面向所有用户免费开放，这是它和 OpenAI Codex、Claude Computer Use 在国内最大的差异——不用等灰度、不用开会员。核心功能亮点 一句话拆任务，Agent 自己跑完。输入"我是一名八年级数学老师,准备一节 45 分钟的《勾股定理》新课,班级 42 人"，千问会自动把任务拆成"课程规划、Word 教案、16 比 9 比例的 PPT、分层练习题、可拖拽互动网页"等十余项清单，逐项调用 Skill 完成，全程不需要用户补提示词。 能操作真实软件，不只是写文档。办公助理可调用电脑端 Word、PPT、Excel 写入文件，可启动浏览器去国考官网下载职位表，可登录千问 App 自己的夸克网盘、钉钉、飞书、Notion、企业微信抓取数据，完成数据清洗后还能生成可继续编辑的原生 Office 文档与表格文件。 手机与 PC 跨端协同，云端任务互通。在手机上起的任务会同步到电脑继续跑，电脑上做了一半的也能切回手机看进度、追加提问，办公场景里"通勤路上发起、到工位打开就用"成为现实。 实测使用步骤实测一台 Win11 笔记本加千问 PC 客户端，基础功能无需付费即可解锁。第一步，在客户端左侧侧边栏切到"办公"，新建一个项目文件夹；第二步，在对话框用一句口语化的目标开场，例如"我是八年级数学老师,准备一节 45 分钟《勾股定理》新课,学生 42 人,教材北师大版"，再补一句约束(必须输出可编辑 Word、必须用学校 logo 作为水印)；第三步，授权千问访问本地文件夹、浏览器和夸克网盘，选择"全部访问"而非"每次审批"，任务才能跑完一气呵成；第四步，等千问自己列任务清单，中途不要反复改提示词，等它每完成一步就给出 diff 摘要卡片；第五步，所有交付物默认落到本地的"备课"目录，直接打开 Word 和 PPT 二次微调即可上课。整个流程从发起到拿到 16 页 Word 教案加 12 页 PPT 加可拖拽 HTML 互动页，实测耗时约 14 分钟，中间人工干预 0 次。适用人群与场景适合需要把"一整套零散材料"一次性变成可交付成果的人：教师备课、培训课件制作、市场调研报告、产品竞品分析、毕业论文排版、公司内部周报月报、跨语种资料整理。判断自己要不要用的最简单标准是：如果你的工作结果是一份能打开就能用的文件，而不是一段聊天记录，办公助理就值得上手。优缺点总结优点：基础能力全免费、不挑提示词水平、跨端协同顺滑、交付物是原生可编辑文件而非截图或 Markdown。缺点：对电脑本地权限要求高(必须给"全部访问"才能跑顺)、长任务中途不能断网、对复杂 Excel 透视表的支持仍弱于真人(实测会回退到"合并数据加下拉筛选"的稳妥方案)、手机端体验略落后于 PC 端，部分 Skill 还在灰度。早悟点评如果说 2024 年的 AI 助手是"你问我答"，那么 2026 年 8 月这一波国产大模型的更新，就是集体把"自主干活"从发布会 PPT 搬进了用户的真实桌面。千问这次的诚意，不在参数多少，而在把"调用 Skill 操作真实软件"这件事免费、开放、跨端做到了一个临界点——普通用户第一次不用会写代码，也不用搭工作流，只要把目标讲清楚，就能看着 AI 把文件落到自己电脑上。行业观察千问的 8 月组合拳不是孤例，同一周 Kimi 推出 Work 3.2 全局唤起 Launcher，字节扣子(Coze)也在 6 月上线 3.0 多人多 Agent 协同。行业正集体从"模型能力军备"切换到"履约闭环"——比拼的不再是"上下文有多长"，而是"能不能替用户把事儿真办了"。对 C 端用户来说，这种转向的最大红利是免费门槛被压到了零，代价是隐私边界被要求放到最大。接下来的 12 个月，真正能留在用户桌面的，不会是参数最高的那个，而是能让用户"敢授权、愿常用"的那个。