Google把TPU劈成两块：一块管训练，一块管推理，都在蚕食Nvidia的地盘
4月22日的 Google Cloud Next，Sundar Pichai 发布了第八代 TPU——不是一款芯片，是两款，TPU 8t 和 TPU 8i。 把一代产品劈成两块，这个决策本身就值得说说。 TPU 8t：给训练用的TPU 8t
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查看归档 →Google 也来了：Workspace Intelligence 要把 Gmail 和 Docs 变成能自主干活的 AI 代理
同一场 Cloud Next 2026，Google 不只发了 TPU 8，还发了 Workspace Intelligence。 硬件拿来造势，软件才是每天赚钱的地方。 不是新功能，是一个语义层Workspace Intelligence
前Meta首席AI科学家出来创业，LeCun和Jeff Dean同时押注：地缘政治预测AI赛道来了
Ruslan Salakhutdinov从Meta离职之后，做了一家叫Sooth Labs的公司。 Salakhutdinov不是普通的”前Meta员工”。他在Meta担任过首席AI科学家，之前在卡内基梅隆大学当教授，深度学习领域的重量级人
Google Cloud砸7.5亿美元帮合作伙伴做AI agent：这是渠道战，不是慈善
4月22日，Google Cloud宣布了一个7.5亿美元的基金，名字叫”加速合作伙伴Agentic AI开发计划”。 拿这笔钱的不是AI初创公司，而是咨询公司和系统集成商：埃森哲、德勤、普华永道、凯捷、Cognizant……Google的
阿里发了个27B模型，然后把自家397B的成绩列在旁边——结果有点意思
4月22日，Qwen团队在Hugging Face发了个新模型。27B参数，Dense架构，Apache 2.0协议，叫Qwen3.6-27B。 发布博文里，他们把benchmark分数列了出来。SWE-bench Verified：77.
DeepMind的AI解了6道研究级数学难题：专家说5道够发论文，这条线正在移动
先说清楚这10道题是什么。 不是数学竞赛题，不是经典难题。是未发表的研究级数学问题，来自FirstProof挑战赛——参赛选手包括职业数学家和数学博士。这些题目的要求是：答案得对，还必须附带严格的数学证明，能经受同行评审。 Aletheia
效率够好、收入没来：Deloitte报告说清了企业AI最大的落差
Deloitte《2026年企业AI现状》报告本周出来了，里面有一组数字读完会沉默几秒： 74%的企业高管期望AI带动营收增长。真正实现了的：20%。 54个百分点的鸿沟，不是因为没有投入，而是整个行业在测量错误的东西。 效率是真的，但没转
Gemini进了七个亚太国家的Chrome：AI浏览器的全球扩张，Google走在最前面
一月份进美国，三月份进印度、加拿大、新西兰，四月份进七个亚太国家。Google把Gemini嵌进Chrome这件事，正在以几乎每个月一批的速度，往全球铺开。 这次新增了哪些地方澳大利亚、印度尼西亚、日本、菲律宾、新加坡、韩国、越南。 除了日
Goldman Sachs算清楚了：AI每月净消灭1.6万个美国工作，Z世代扛最重那刀
AI抢饭碗的话题说了好几年，数字一直是估计值，各家机构的预测差异大到让人怀疑有人在胡编。 Goldman Sachs最近做了一件有价值的事：把AI每月实际消灭多少个工作量化成了一个具体数字。 每月净减少16,000个。 数字是怎么来的Gol
Spud最快明天发布：时间轴和Polymarket都指向同一个日期
明天是4月23日，星期四。 OpenAI有个规律：重大发布喜欢选周四。这不是什么内部秘密，是过去几年的公开记录。 而代号Spud的下一代大模型，今天Polymarket的押注数据已经给出了**81%**的发布概率，集中押注在4月23日。 时