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2026-07-12 AI 日报

共 4 条 · 生成于 7/12 18:06

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中文媒体精选

4 条

来自 36氪、机器之心、量子位等中文 AI 媒体的精选内容。

中文媒体精选 5

老黄RTX Spark真机现身Bilibili World！CPU和GPU直接焊在一起，笔记本跑120B大模型

量子位 7/12 09:37

老黄RTX Spark真机现身Bilibili World！CPU和GPU直接焊在一起，笔记本跑120B大模型梦瑶 2026-07-12 09:37:11 来源：量子位老黄在ComputeX发布的“超级芯片”，已经在真机中落地了克雷西发自上海量子位 | 公众号 QbitAI 老黄在ComputeX发布的“超级芯片”，已经在真机中落地了。就在这届Bilibili World上，英伟达首次面向大众玩家展示了搭载RTX Spark超级芯片的笔记本电脑。这款芯片专为个人智能体打造，不仅搭载了Blackwell RTX GPU，连CPU也是出自英伟达的Grace CPU。而且“双芯合体”，两颗芯片直接通过NVLink – C2C“焊”在了一起。两颗超强芯片，加上高速互联和128GB统一内存，不管是拿来打游戏还是搞AI创作，都十分丝滑。游戏创作，我全都要 RTX Spark的核心是英伟达的Blackwell GPU，加上一颗英伟达与联发科合作研发的20核Grace CPU。这两颗芯片没有走传统的PCI-e通信，而是靠NVLink-C2C技术直接互联，相当于

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近百名玩家涌入具身数据：一年融资44.7亿，谁能真靠“卖数据”赚钱？

量子位 7/12 09:14

近百名玩家涌入具身数据：一年融资44.7亿，谁能真靠“卖数据”赚钱？梦瑶 2026-07-12 09:14:50 来源：量子位为了帮你看清具身数据行业，我们总结了以下十个行业现状林方舟发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 在湖南郴州，一家中国移动营业厅挂牌“具身数据采集5S店”，普通顾客领一套夹爪、手套和头戴相机，经过简单培训，就能边做家务，边采集机器人训练数据。首期投放的1000套设备，满产状态下每年能采集100万小时数据。我仿佛听到了商家心里打的小算盘：既采了数据，又赚了眼球，4A广告公司都应该来学学。（doge）具身数采类似的“花活”还有不少：有的为了采数据免费上门保洁（欢迎来我家），有的把数采做成VR游戏，还有的把机器人接入互联网，采集员不用跑到数采工厂，远程就能“云操控”。不过，以上案例看完笑一笑就好了，真要采到符合要求的数据其实并不简单。之所以“花活”层出不穷，都是因为机器人实在是太缺数据了。眼下大家都在牟足了劲采数据，但还少有人全面梳理过这个行业的图谱。量子位不完全统计了97家国内具身数据玩家的情况，其中70家做数据采集，27家

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独家 | 智谱创始人唐杰发内部信：「GLM 时刻」之后，什么是更重要的事

36氪 7/11 19:28

文 | 周鑫雨编辑 | 张雨忻《智能涌现》独家获悉，2026 年 7 月 11 日，智谱创始人唐杰，在智谱发布了主题为《巨浪已来》的内部信。过去半年来，智谱收获了创立以来的高光时刻：市值较半年前上市初期涨了 10 倍，并在 2026 年 6 月，跻身“万亿港元俱乐部”——这个数字，是百度市值的近 3 倍，并且超过了小米。7 月 8 日，首批股票解禁后，智谱依然稳住了股价。这也是当下 AI 大模型赛道，最性感的故事：押注对的技术方向，换来斐然市场口碑和商业化成绩。抽丝剥茧，智谱起飞的根源，离不开一年前对 Coding 的押注。2025 年初，智谱就开始重新分配资源，将力量收敛到了对模型 Coding 能力的提升上。一场活动上，清华大学计算机系教授、智谱创始人唐杰点出了押注 Coding 的理由：DeepSeek R1 的出现，标志着 Chat 范式的探索已经基本结束。后DeepSeek时代的模型训练范式，他形容智谱“Bet（赌）”了 Coding 和 Reasoning——一种能与 Agent 共生共荣的模型能力。事实证明，这是一次成功的赌注。如今，AI Coding 已

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中国首个十万卡集群落成！全国产算力支撑“十万卡时代”

量子位 7/11 18:07

中国首个十万卡集群落成！全国产算力支撑“十万卡时代” 思邈 2026-07-11 18:07:17 来源：量子位已跑通300余项应用允中发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 中国AI算力，一脚油门踩进了十万卡时代。 7月10日，郑州。中科曙光宣布，全国产AI超集群曙光8000（登峰）正式落成，并依托国家超算互联网，同步接入全国一体化算力网。十万张国产加速卡，跑起来了。这不是一个“加大号”的万卡集群。从万卡到十万卡，不是多加几个零，而是一道完全不同的工程题。网络怎么不堵、存储怎么不崩、散热怎么不烧、调度怎么不乱——规模每上一个量级，系统复杂度都是指数级翻倍。更关键的是，这座集群走的不是“堆卡”的老路。一座Token工厂，两种活都要能干当前AI算力中心有个普遍的尴尬：建了一堆集群，能跑大模型的跑不了科学计算，能跑科学计算的训不动大模型。 “两头不靠”的结构性错配，让大量算力资源躺在机房里晒太阳。曙光8000给出的解法是“原生超智融合”——同一套系统，既能扛住FP64双精度的科学计算任务，也能跑满万亿参数大模型的训练需求。从FP64到INT8，

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