DeepSeek 正进行至少 120 亿美元规模的新一轮融资，腾讯参投，CNBC 消息称其考虑将规模翻倍至 150 亿美元。同期 Manus 脱离 Meta 后完成超 5 亿美元首轮融资并重启北京办公室；快手旗下视频模型 Kling 已选定投行筹备超 10 亿美元 IPO。一个周末内，中国模型层的融资、分拆与上市三条资本化路径同时启动。
据金融时报援引知情人士，英伟达正就收购开放权重模型公司 Reflection AI 或追加投资进行深入谈判，可能采用人才兼并（acqui-hire）模式以避开反垄断审查——去年 12 月对 Groq 的 200 亿美元交易即采用该结构。Reflection AI 10 月 5 日刚发布首款开放权重模型 Beam，被视为西方开放模型的重要突破，双方有望在未来几周内敲定方案。
多方数据显示，AI token 价格持续下跌的同时，H100 GPU 租赁价格持平甚至上涨——token 供给放量并未压垮算力租金，反而刺激了更多消耗 token 的应用与 agent 需求。a16z 称之为 AI 市场教科书式的杰文斯悖论：效率提升降低单位成本，总需求扩张反而推高上游要素价格。
Google TPU 团队首席设计工程师透露，团队用一个比公开版 Gemini 强得多的内部模型来设计 TPU 芯片，该模型"已取代大部分人的工作且效率高于人类"。这意味着 Google 自研 TPU 的迭代速度可能进入 AI 自增强循环——用 AI 设计 AI 芯片，再用新芯片训练更强的设计模型。
Agent swarms 把大部分新增 token 用量导向更便宜的模型：父 agent 负责规划、子 agent 处理搜索或跑测试等窄任务，这类任务可路由给"最便宜且能通过"的模型。a16z 数据显示 agent 消耗的 token 接近人类的 5 倍、六个月内增长 14 倍，按席位收费将让位于按量计费。
Microsoft 发布决策模型 Microsoft-Decision-1，由 Qwen3.5-9B 后训练而来，用于分类、评估和路由决策，对固定选项输出校准概率而非生成文本，据称可引导智能体在复杂环境中行动。全球软件巨头选择中国开源模型作为官方产品的底座，且未做任何掩饰。
据华尔街日报报道，Meta 已搁置向 Anthropic 出租 AI 算力的计划。Anthropic CEO Dario Amodei 今年早些时候曾亲自致电 Meta 首席人工智能官汪滔请求租赁算力芯片，Meta 内部讨论后决定暂不提供。头部实验室的算力缺口已经大到需要向竞争对手求租的程度。
MiniMax 宣布 M3 模型已在 NVIDIA 下一代 Vera Rubin NVL72 机架平台通过 vLLM 运行。新一代旗舰平台的早期软件适配名单中出现中国模型公司，与英伟达、RedHat 并列出现在同一感谢名单中。
Amazon 近日跟随 Microsoft 宣布，在与地方政府就数据中心谈判时不再使用保密协议（NDA），并将其写入一篇论证数据中心对社区有益的博客文章。TechCrunch 播客讨论认为，取消 NDA 未必能立刻改变反对者立场，但可能是开启对话的第一步——行业沟通不畅才是争议根源。
OpenAI 的 Tibo 宣布，通过 Codex 和 Work 环境使用 GPT-6.1 Sol 时，默认上下文长度从 272k 提升至 500k（约 +80%），且不收取长上下文费用，用户可自行覆盖设置，模型最大上限 1M。官方称此举可减少上下文压缩（compaction）触发频率。
Elon 提出 Terafab 构想：把逻辑芯片、存储、封装、光刻掩膜全部放进同一栋楼，实现一年十版迭代，让设计-制造-测试-改掩膜的反馈回路在内部闭环。他把技术进步拆解为"单位时间迭代次数 × 每次迭代进步"，并认为若 AI 接管芯片设计与验证，瓶颈将转移到物理闭环。
作者整理 llama.app 推理概念文档，提炼核心框架：Prefill 阶段并行读入 prompt、瓶颈在算力；Decode 阶段逐 token 自回归、瓶颈在内存带宽；KV 缓存规模决定显存代价。三个环节分别对应推理芯片选型时算力、带宽、容量三本账。
华为开源多智能体协作框架 JiuwenSwarm，定位为不内置模型的纯 Harness，可对接 OpenAI 兼容 API、华为云 MaaS 及本地模型，由 Leader 智能体分解任务、组建专家团队并交付端到端结果。
这个周末最值得记下一笔的，是中国模型层的集体资本化：DeepSeek 拟融 120 亿美元（腾讯参投、或翻倍至 150 亿），Manus 拿 5 亿美元，Kling 筹备 10 亿美元 IPO。模型公司从大厂内部预算走向独立资本结构，训练与推理算力采购随之成为独立增量——按景气投资框架，这是需求侧新变量的出现，方向上利好国产算力链。但融资密集落地本身也是情绪温度计，对已有持仓的品种，此时更要盯住拥挤度：
"拥挤度和敏感度可能是会高一些。短期看，市场对于光通信相关资产的定价还是很充分的。短期的订单波动、业绩波动，很容易导致股价剧烈反应。但是长期看，从对行业的理解和跟踪来说，我觉得还是可以看得更远一些。"—— 郑希，2026 年 6 月接受中国证券报采访
短期订单波动引发剧烈反应的场景，恰恰是检验"产业底层逻辑是否变化"的机会——融资潮若伴随算力订单实际落地，是景气验证；若只是估值互相抬轿，就要按他的卖出纪律保持警惕。
今天数据面最重要的信号是"杰文斯悖论"的实证：token 价格持续下跌，H100 租赁价格却持平甚至上涨。这正是景气成长框架里"供给端创造的通胀"——效率提升没有摧毁需求，反而把需求曲线推向右方。英伟达洽购 Reflection AI（250 亿美元估值、acqui-hire 结构避反垄断）则是同一逻辑在资本端的延伸：芯片利润太厚，索性下场买模型生态，把 Capex 的受益面继续收拢。上游通胀与资本开支的判断，他在最新定期报告里写得非常直白：
"地缘风险持续存在、AI迭代加速、AI上游资源紧张、Capex进入明显上行通道是2026年上半年最大的产业变化。……瓶颈环节从长上下文推理需求导致的存储、通信紧张，扩散到CPU、MLCC（片式多层陶瓷电容器）等多种电子元器件，科技产业链全面供给紧张。"—— 郑希，易方达信息产业混合A基金 2026 年中期报告
对照当下：GPT-6.1 Sol 默认上下文提到 500k 且免加价，长上下文直接放大 KV Cache 与内存带宽消耗——瓶颈从"扩散到 CPU、MLCC"继续向推理基础设施纵深演化的路径没有变。Meta 连竞争对手的算力都不肯租、Anthropic CEO 亲自打电话借卡，说明算力作为"战略物资"的属性还在强化。
本周最有意思的结构变化是中国模型层全球位阶的上移：微软官方决策模型 Decision-1 直接基于 Qwen3.5-9B 后训练并上线 Foundry；MiniMax M3 进入英伟达 Vera Rubin 平台首发适配名单；华为开源 JiuwenSwarm 为昇腾生态铺编排层入口。三个事件分属工具链、硬件平台、框架层，但指向同一件事——中国模型正在从"被采用的替代品"变成"被集成的底座"。这正是他反复强调的那条逻辑：
"随着国内DeepSeek、豆包等大模型发布，国内模型竞争力提升，同时开源路线加速技术应用落地，国内几大CSP（云服务提供商）AI资本开支加大，国内算力产业链景气度明显进入上行周期。"—— 郑希，易方达信息产业混合A基金 2025 年中期报告
按他的方法推演：中国模型层的比较优势正在从成本维度转向生态位维度，一旦 DeepSeek 融资到位、国产 CSP 资本开支再加码，"国内算力链景气上行"的斜率可能超出市场线性外推——跟踪的重点不在模型榜单，而在国产算力采购订单与光模块/存储的价格信号是否同步走强。