据 1M AI News 监测，Nebius Group（纳斯达克：NBIS）今日宣布与 Meta 签订新的 5 年 AI 基础设施供应协议，合同总额最高约 270 亿美元。

协议分两部分：Nebius 将向 Meta 提供 120 亿美元的专项算力，基于英伟达 Vera Rubin 平台的首批大规模商业部署之一，最早于 2027 年初开始交付；此外，Meta 就 Nebius 即将建设的新集群承诺额外采购最高 150 亿美元的算力，Nebius 计划优先向第三方客户销售这部分产能，剩余再由 Meta 承接。

这是 Nebius 与 Meta 扩大既有合作关系的结果，CEO Arkady Volozh 称将「持续兑现」，公司 2026 年财务指引维持不变。3 月 11 日，英伟达刚宣布向 Nebius 投资 20 亿美元，双方合作目标是 2030 年底前部署超过 5GW 的英伟达系统，今日 Meta 合同可视为该合作的首个大规模落地。

BlockBeats 消息，3 月 16 日，阿里巴巴正式成立 Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由阿里巴巴 CEO 吴泳铭直接负责。

Alibaba Token Hub 包括通义实验室、MaaS 业务线、千问事业部、悟空事业部及 AI 创新事业部，覆盖从基础模型研发、模型服务平台，到个人与企业端 AI 应用的完整布局。截至发稿，阿里巴巴美股盘前涨近 3%。

据 1M AI News 监测，知名行业分析师 Patrick Moorhead 在 GTC 2026 开幕前发布长篇分析，核心判断是：今日黄仁勋演讲的真正考题，是能否展示训练 GPU、预填充加速器、Groq 解码处理器和 CPU 在统一软件层下协同运作的完整路线图。做到，GTC 2026 标志着英伟达完成平台转型；做不到，叙事将倒向超大型云厂商自研芯片。

他梳理的已确认事实：Vera Rubin NVL72 机架（72 颗 Rubin GPU + 36 颗 Vera CPU，NVLink 6 以每 GPU 3.6TB/s 互联）已在 AWS、谷歌云、微软、甲骨文四家云厂部署，下半年量产爬坡；Rubin GPU 以 1.6 倍于 Blackwell 的晶体管数量实现 5 倍推理性能，推理达 50 Petaflops、训练达 35 Petaflops；200 亿美元 Groq 并购完成，以非排他性许可为框架，同步引入创始人 Jonathan Ross 及约 80% 的工程师团队，超过 2019 年 70 亿美元收购 Mellanox 的规模。

Moorhead 对今日演讲的预判：正式推出 NemoClaw（英伟达面向企业 AI Agent 的开源平台）；展示 2028 年架构 Feynman 的路线图，该架构据分析机构报告将采用台积电 A16 1.6nm 工艺；Ross 预计亦将亮相演讲台。

他也指出了三个风险：Groq 整合在超大型云厂规模下尚未验证，200 亿美元对未经实战的技术代价高昂；能源约束是 2027 年最大变量，近 40% 的新建数据中心集中在电力充裕的德克萨斯州，但沿海地区面临真实瓶颈；英伟达数据中心 AI 市占率预计在未来两年从 90% 以上压缩至约 70%。

据 1M AI News 监测，中山大学与阿里巴巴联合团队发布代码维护基准 SWE-CI，直指 SWE-bench 等现有基准的根本盲区：真实软件开发中，维护活动占全生命周期成本的 60%-80%，但主流基准均采用「快照式」范式，只测一次性修复能力，无法评估模型能否在长期演化中保持代码质量。

SWE-CI 包含 100 个任务，均来自真实 GitHub 仓库，平均跨越 233 天、71 次连续提交的演化历史。评测采用「架构师-程序员」双 Agent 协议：架构师分析当前代码与目标版本的测试差距并生成需求文档，程序员据此修改代码，两者最多迭代 20 轮，以 EvoScore 衡量长期可维护性（越晚的迭代权重越高，惩罚先快后烂的短视代码）。

对 8 家厂商 18 个模型的测评结果：

- Claude Opus 系列全程领跑，GLM-5 表现突出
- 2026 年后发布的模型比此前版本进步幅度明显更大，代码维护能力正在加速演进
- 零回归率（全程不引入任何旧功能退化的比例）是最严峻的短板：绝大多数模型低于 0.25，仅 Claude Opus 系列两款模型超过 0.5

据 1M AI News 监测，清华大学今日开源 OpenMAIC（Open Multi-Agent Interactive Classroom），一个基于多智能体协作的 AI 课堂系统。用户输入一个主题或上传 PDF 文档，系统自动生成包含课件（可导出 PPTX）、随堂测验（AI 判分）、交互式网页模拟和项目制学习（PBL）的完整课堂。

OpenMAIC 的核心特点在于「多智能体沉浸式课堂」：AI 老师通过 TTS 语音授课，同时自主控制激光笔、聚光灯，在白板上即兴绘制流程图和步骤演示；AI 同学会在课堂中举手提问和发起圆桌讨论，用户可旁观也可随时插话参与。底层使用 LangGraph 调度，支持接入 OpenAI、Claude 及本地 Ollama 等模型。

该系统已接入 OpenClaw，用户可通过飞书、Slack、Telegram 等消息应用直接对 AI 助手下达指令生成课程。项目采用 AGPL-3.0 许可证开源，在线体验地址为 open.maic.chat。

据 1M AI News 监测，完成 10.3 亿美元种子轮融资的世界模型公司 AMI Labs 联合创始人兼首席科学官、Diffusion Transformer（DiT）论文共同作者谢赛宁近日首次接受长篇公开访谈。以下为内容提炼：

谢赛宁系统性批评当前以大语言模型为核心的 AI 路线，认为 LLM 并非 Richard Sutton 提出的「Bitter Lesson（苦涩的教训）」的成功体现，甚至「某种程度上是反 Bitter Lesson」。他指出，语言本身是人类文明高度提炼的结构，相当于一种「捷径」，过度依赖会限制 AI 对真实世界的学习。

他将 世界模型与语言模型作出区分：语言模型预测「下一个 token」，而世界模型是基于行动预测「下一个状态」，能够在推理阶段预判行为后果，从而实现更安全可控的智能。他还表示，「AGI 是伪命题」，打造一只能够在现实世界生存的智能体，比解决数学竞赛或写代码更困难。

谢赛宁还透露曾两次拒绝 Ilya Sutskever 的邀请：2018 年放弃加入 OpenAI 选择 Meta FAIR，2024 年又婉拒其新公司 SSI 的邀请，原因是双方在多模态与视觉路线上的分歧。

他表示 AMI Labs 刻意不在 Silicon Valley 设办公室，因为「硅谷已经深陷 LLM 路线」。公司总部设在 Paris，通过全球合作伙伴收集真实世界数据。他认为 AI 训练范式正从「下载互联网」转向「下载人类」，短期落地场景将是 AI 智能眼镜与机器人。

据 1M AI News 监测，a16z 联合创始人 Andreessen 在访谈中高度评价马斯克，称他或许已「破解了未来 100 年最优的公司管理方式」。核心方法是完全绕过中间管理层，直接与一线工程师对接。马斯克每天进行约 120 次工程师设计审查，每次 5 分钟，每小时 12 次，持续约 10 小时，目标是识别当前最关键的生产瓶颈，然后当天亲自配合该工程师解决。

Andreessen 将这套方法与他在 IBM 实习时见到的「大灰云」对比：IBM 层层经理将 CEO 与实际技术工作彻底隔绝，CEO 只能收到被粉饰过的信息。特斯拉持续领先传统车厂的本质，是马斯克每年亲手修复 52 次关键生产瓶颈，而传统公司解决同等问题往往需要数月。

这套方法还形成了正向人才循环：全球顶尖工程师争相加入马斯克的公司，因为他是唯一能以工程同行身份与一线人员并肩工作的 CEO，无法胜任的人则被迅速淘汰。Andreessen 坦言这套方法几乎无法复制，他以假想单位「毫马斯克」（milli-Elon）衡量创始人成色：多数创始人处于 0.1 至 1 个 milli-Elon 区间，达到 500 个 milli-Elon 的创始人他会倾囊支持。

据 1M AI News 监测，a16z 联合创始人 Andreessen 以爱迪生的案例论证技术发明者预测社会影响的内在局限：爱迪生发明留声机时坚信其主要用途是在家中播放宗教布道，结果留声机落地即成音乐播放器，并直接催生了爵士乐时代。

他认为，AI 先驱在实验室深耕 20 年后，往往对技术将如何嵌入更广泛的文化和经济体系缺乏判断力，是预测 AI 社会影响「最不称职的一群人」。

他以此批评深度学习先驱、被誉为「人工智能教父」的专家 Geoffrey Hinton 关于 AI 将导致大规模失业、需全面推行全民基本收入（UBI）的论断，称 Hinton 自我宣称的社会主义立场先于其技术分析。「一个社会主义者的答案当然是共产主义，真是巧合。」

据 1M AI News 监测，a16z 联合创始人 Marc Andreessen 在接受 David Senra 访谈时指出，比特币、Minecraft、WhatsApp、Instagram 是历史上极少数由一两人打造的现象级产品，他相信 AI 将使这类「一人独角兽」从偶然变成常态。

他用小说家对比电影导演来解释这个预测：小说家可以随时改写任何情节，而导演拍摄期间绝无法推倒重来，因为有 300 人在等。软件开发过去更像拍电影，需要分工协作；AI 正在让它越来越像写小说，一个人就能完整掌控整个创作过程。

他同时指出，AI 正在从根本上重写风险投资的资金量级。头部 AI 公司正在融资数十亿乃至数百亿美元，此前以 1000 万至 5000 万美元为惯常上限的 VC 单笔投资，在今天的 AI 竞争中已基本失去参与能力。

据 1M AI News 监测，网站流量分析平台 Similarweb 数据显示，谷歌旗下 AI 研究与笔记工具 NotebookLM 过去两个月的网站总访问量已超越 AI 搜索引擎 Perplexity。

据 Similarweb 发布的全球流量趋势图，NotebookLM.com 直到 2024 年年中访问量还接近零，下半年开始起量，2025 年四季度进入陡峭增长期，2026 年 2 月月访问量已达约 1.8 亿次。

Perplexity 此前一路领先，2025 年 10 月前后达到约 2.1 亿次的峰值后转入下行通道，至 2026 年 2 月已回落至约 1.5 亿次。两条曲线在 2025 年底至 2026 年初交叉，NotebookLM 完成反超。