本期早报聚焦三条主线：一是 DeepSeek 全面开源内部推理框架 DeepInfer 与生产级 Token 编解码组件 deepseek-recipe，覆盖分布式推理、推测解码、结构化输出等能力，兼容英伟达与昇腾平台；二是 Google 为 vLLM 和 SGLang 推出原生 PyTorch TPU 后端，通过 TorchTPU、分层缓存与 TPU Sync 优化多轮 Agent 场景下的推理性能；三是 Anthropic 团队分享 Claude 如何从问答助手成长为承担团队职责的协作伙伴，涵盖追踪表维护、内部应用开发与会议协调等案例。速览部分还介绍了小红书 ROSS 训练方法、FairStress 公平性评估基准、Dyna Robotics 机器人 Scaling Law 及 SGLang 低延迟模式。
文章追溯了'脉动阵列'（Systolic Array）计算架构的历史：1978年CMU的Kung与Leiserson发表报告，提出处理器像心脏跳动般有节奏地计算并传递数据，让每个数据多次被利用，从而减少内存访问、节省能耗。这一思想影响了Google TPU的设计——其矩阵乘法单元正是基于脉动执行。2026年10月，开源项目openTPU展示AI Agent通过递归自我改进循环自主设计出可运行Qwen、Gemma和Phi模型的加速器，在退役数据中心FPGA卡上达到每秒80+ token的速度，让这一近半个世纪前的技术构想重新焕发生机。
谷歌宣布其长期研究项目Project Suncatcher即将进行首次轨道测试，通过SpaceX的Transporter-18任务发射一颗原型卫星，验证TPU芯片在太空环境中的表现。文章介绍了三大工程挑战：一是硬件生存能力，卫星需承受发射时的剧烈震动和高达10倍重力加速度的载荷，TPU还须抵御太空辐射，测试显示Trillium TPU可承受超过五年太空任务的辐射总电离剂量；二是散热问题，太空真空环境无空气对流，团队开发了热管加辐射器的冷却方案；三是卫星互联，未来卫星集群需通过高带宽激光通信保持连接。2027年计划发射两颗卫星进一步测试。
文章探讨了计算历史上的专业化趋势，指出 AI 推理需求正在爆发，通用 GPU 已无法满足其对内存和能效的特定要求。文中以 Google 的 TPU 为例，介绍了定制化硬件的兴起。重点分析了初创公司 Etched 如何押注专用推理芯片，通过低电压推理和集群级内存技术，试图解决算力与能耗问题，抢占这一巨大的市场份额。
文章详细梳理了人工智能的工程基础，回顾了从GPU游戏显卡到英伟达CUDA生态建立的历史，解析了其技术护城河。同时指出2026年硬件格局的松动，分析了谷歌TPU的回归与AWS自研芯片的崛起，展示了英伟达在推理领域面临的竞争态势。
文章分析了 Dan Niles 对当前 AI 市场及宏观经济的最新洞察。核心观点包括：Google 凭借模型、芯片、现金流和云业务的完整闭环，成为未来 3-5 年最看好的 Mega Cap 公司；Agentic AI 的普及将导致 Token 需求暴增 10-100 倍，并提升 CPU 在硬件架构中的重要性；在投资策略上，需警惕油价与债收益率飙升带来的宏观风险，建议保持灵活仓位，重点关注 Google 及 CPU 厂商的结构性机会。
本文详细记录了黄仁勋与 Dwarkesh Patel 的两小时专访。黄仁勋重申了 Nvidia “输入电子，输出 Token” 的使命，并深入探讨了 CUDA 的生态护城河、供应链管理哲学以及对 GPU 定价的看法。针对 TPU 和 Trainium 的竞争，他认为专用芯片是特例而非趋势。文章最精彩的部分在于关于对华出口管制的激烈辩论，黄仁勋强烈反对将 AI 芯片武器化，认为限制出口只会倒逼中国实现完全自主化，让美国失去市场。
