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Elon Musk 說 AI 讓大家都住得起頂樓：問題從來不是做不做得到
Musk 引用 Iain Banks 的 Culture 系列說 AI 和機器人會讓每個人都能住頂樓公寓。Culture 是一本很好的書，但 Banks 從來沒說機器人公司會自動幫你分紅。豐饒的技術條件和豐饒的分配結果，是兩件事。
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這不是收購：SpaceX 用 100 億美元買了一張 Cursor 的算力保單
SpaceX 宣布取得以 600 億美元收購 Cursor 的選擇權，或支付 100 億美元合作費——但這筆交易的真正意義，是 Cursor 終於找到一個不想殺死它的算力供應商。
LeCun 說：不要聽任何 AI 科學家談勞動市場，包括我自己
Yann LeCun 在兩天內連發兩條推文：先說 Dario Amodei 的「50% 白領消失論」是「destructive and dangerous」，後針對 Geoffrey Hinton 說「他比 Dario 更不懂勞動市場」——最特別的是，LeCun 把自己也否定進去，讓外界不要聽任何 AI 科學家的，去聽 Acemoglu、Autor、Brynjolfsson 等研究就業的經濟學家。
Omniverse 進工廠：ABB、JLR、Tulip 的 Physical AI 實際在解什麼問題
NVIDIA 找 ABB Robotics、Jaguar Land Rover、Tulip Interfaces 一起站台，宣告 Physical AI 要重塑製造業。這三個合作各自解的是完全不同的問題——搞清楚它們的分工，比被「Physical AI」這個詞洗過去更重要。
NVIDIA 把 PhysicsNeMo 推向核電：SMR 數位孿生的 AI 物理解法
NVIDIA 釋出以 CUDA-X、PhysicsNeMo、Omniverse 打造的 SMR 數位孿生工作流，用 Fourier Neural Operator 取代部份 Monte Carlo 模擬。技術亮眼，但能不能真正縮短核電認證時程，還是另一回事。
Tesla Robotaxi 進德州：$6.15 的定價戰、FSD vs LiDAR、以及那些還沒解決的問題
Tesla Robotaxi 在達拉斯以 $6.15 開出比 Waymo $13.93 便宜 56% 的車資。但定價戰背後，是一場純視覺 FSD vs 感測器融合 LiDAR 的長期技術路線對決，加上事故率爭議、NHTSA 調查、Cybercab 量產延遲等一系列尚未解決的問題。
IST COSMOS 甲烷引擎達成 13 噸推力——日本民間航太的新里程碑
Interstellar Technologies（IST）的 COSMOS 甲烷引擎在北海道大樹町完成整合燃焼試驗，達到 13 噸推力——日本國內甲烷引擎有史以來最大推力紀錄。每週一次的試驗節奏，是民間火箭公司把進度刻進時間表的方式。
Jensen Huang 在 Stanford 說了什麼：AI 不只是取代工作，它在創造新產業
NVIDIA CEO Jensen Huang 在 Stanford 與國會議員 Ro Khanna 對談，正面回應「AI 會不會搶走工作」這個問題。他的答案是：每一波技術革命都消滅了一些工作，但創造了更多。AI 也不例外——差別在於這次速度更快，而且你能不能跟上，取決於你現在做什麼。
Karpathy：高度個人化軟體時代的來臨——用 AI 做自己的心率訓練 app
Karpathy 想把靜息心率從 50 bpm 降到 45 bpm，於是用 AI 在幾分鐘內做了一個剛好符合需求的個人化訓練 app。這個側專案背後有個更大的命題：bespoke software 時代來了，每個人都可以訂製只屬於自己的工具。
Palantir 的《科技共和國》宣言：矽谷欠國家一筆道德債？
Palantir 官方帳號把 Alex Karp 的《The Technological Republic》濃縮成一則宣言：矽谷虧欠國家、工程師有義務參與國防。這套論述在 2026 年聽起來特別刺耳，也特別值得從台灣的位置仔細拆解。
「每個人都應該會用 AI」——Jensen Huang 這句話的真正重量
NVIDIA CEO Jensen Huang 說「AI 是每個人都應該學會使用的技術」。這句話聽起來很普通，但從他嘴裡說出來，背後藏著一個很殘酷的推論：不學的人，不是被 AI 取代，而是被學了 AI 的人取代。
NVIDIA 開源 NCore：多感測器神經 3D 重建的統一資料平台
NVIDIA 發佈開源資料平台 NCore，統一 camera、LiDAR、radar、pose 的儲存格式與 API，目標是讓 AV、機器人、physical AI 的多感測器資料不再各說各話。
「用 test-time compute 治癒所有疾病」：OpenAI 生命科學團隊的野心與現實
OpenAI 生命科學團隊 tagline 是「Scale test-time compute to cure all disease」。這句話背後有完整的研究綱領——GPT-Rosalind、Retro Biosciences 合作、OpenAI Foundation——也藏著幾個不能被 compute 解決的結構性問題。
《紐約客》花了一年半，問了一個問題：Sam Altman 值得信任嗎？
Ronan Farrow 與 Andrew Marantz 在《紐約客》發表的調查報導，採訪逾百人、歷時一年半。他們的結論不是答案，而是一個更大的問題：在 AI 時代，誰來監督最有權力的人？
Mark Cuban：學 AI 不夠，懂得把 AI 裝進公司才值錢
Mark Cuban 在 2025 年 8 月受訪時指出，下一個最搶手的工作不是「懂 AI」，而是能走進一家公司、把 AI 落地並秀出成果的人。但他自己對 AI 的評價也充滿矛盾。