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来源MarsBit

分析： AI 基建需求长于互联网，广义编程仍驱动 ARR

火星财经消息，有分析梳理 AI 半导体与基础设施周期指出，AI 基建需求持续长于互联网时代，因用户渗透与人均 token 两指数维度相乘并折算为 token，显著抬高天花板。用户渗透已逾 50%，增长更多来自仍处早期的人均 token；美国企业人均 AI 支出中位数约每月 12 美元，长期或可接近白领薪资约 10% 即每月约 1000 美元，其间仍有近两个数量级空间。与互联网扁平订阅、边际硬件消耗极低不同，推理高成本使单次访问边际成本更高，基建强度更大。开发者编程之后，下一 ARR 增长仍主要来自广义编程：非程序员用编程基础设施完成跨行业非编程任务，编程成为 Agent 默认执行内核。广义编程相关任务约占 ARR 约 60%–70%。截至 2026 年 6 月，OpenAI 企业客户中 Codex 已占 Codex 与 ChatGPT 合计输出 token 的 64%；自 2 月以来 Codex 在法律、销售招聘、营销等垂直周活增幅远高于工程。Anthropic 收入中狭义开发/软件约 40%，金融保险超 20%，法律、生科、零售等亦各有可观占比。需求侧 token 增长逻辑仍在，资金方与受益方高度重叠。
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09-03 15:19

OpenAI、Anthropic等多家AI公司正遭遇服务中断

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09-11 11:01

英伟达给Pi加外挂：Agent自己研究找出4种优化，Token最高省64%

动察 Beating AI 快讯，英伟达 NVLabs 开源 SoL-Pi，给 Coding Agent Harness「Pi」加了一层效率优化。研究团队搭了一套自动研究流程，让多个 Agent 分析 Pi 的运行轨迹、提出优化方案、改代码并自动验证。最初有 152 个候选方向，最后只留下 4 个。 这 4 个优化都在减少重复开销。比如改完代码后直接接着跑测试，少一次模型调用；读过的大文件和长输出先存到本地，需要时再取；子任务结束后判断要不要压缩上下文；超长日志先交给便宜模型筛重点，再核对内容确实来自原日志。 在 EdgeBench 上，SoL-Pi 相比原版 Pi 少用 45%–49% Token，成本低约三分之一；相比 Codex、Claude Code 的原生 Harness，Token 少 35%–64%，按 API 标价计算成本低 50%–54%。 不过省钱会损失一点能力，SoL-Pi 保留了 Pi 约 94% 的平均得分；在 Terminal-Bench 4 的 63 个 CPU 任务里，它解出 15 个，Codex 和 Pi 都是 18 个。

09-11 07:44

OpenAI上线Data Agent：不会SQL也能查公司数据库、做数据看板

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09-11 03:14

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PANews 9月11日消息，OpenAI宣布Agents API已向所有开发者开放公测，支持基于Codex智能体运行框架构建和运行云端智能体。OpenAI负责模型调用、工具使用、任务编排、长时间会话及上下文管理，开发者可自行定义智能体能力，并选择代码执行和文件处理环境。 开发者可接入自有沙箱或第三方服务，按需选择CPU、GPU、内存、文件及密钥存储配置，支持全托管环境或在自有VPC内部署。首批深度集成合作方包括Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop和Vercel。

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09-09 06:59重要

OpenAI、Anthropic产品负责人互相阴阳：你家模型也就刚追上我家

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