9月5日，AMD高级副总裁Jack Huynh在IFA 2026开幕式的演讲中表示，AI如同当年的电力，正在成为无处不在的基础能力，它不取代人类，而是扩展每个人的想象力与行动力，让一个人也能实现以前需要庞大团队才能完成的事，从而开启个人AI的新时代。

Meta副总裁Jagjit Chawla在最新播客中透露，他用“写一份浴巾评估”来筛选AI产品经理，核心是考察候选人建立多维度评估标准的能力。

根据 Vanda 最新的 CTA 固定收益仓位数据，趋势跟踪型资金目前已全面做空 G10 主要国债期货，其中德国国债的空头敞口最为突出，10年期、30年期和5年期德债均处于极端水平。 Barchart 称，CTA 对 G10 利率的整体净空头仓位已经达到历史最高水平。这意味着系统化资金正在高度一致地押注债券价格继续下跌、国债收益率进一步上升。

诺兰在近期的播客节目中直言，宇宙探索远比AI等地球技术更让他着迷，因为那更能激发人类对未知的想象与热情。

中美CPI、苹果折叠屏iPhone首秀、小米华为发布会、欧央行决议

SemiAnalysis表示，英伟达 将 Rubin Ultra 的 HBM 从 12-Hi 下调至 8-Hi，核心原因并非单纯降低容量，而是当前 AI 推理真正受限的是 每单位带宽成本（$/bandwidth），而非每单位容量成本（$/capacity）。 HBM 堆叠层数主要决定容量，而总带宽更多取决于 HBM 堆栈数量、接口宽度和传输速率。因此，从 12-Hi 降至 8-Hi，可以减少约 1⁄3 的 DRAM 裸片用量，缓解当前紧张且昂贵的 HBM 供应压力，同时在堆栈数量和接口配置不变的情况下，仍可维持甚至提高整体带宽。 这意味着 英伟达 正在主动用更少的 HBM 容量换取更高的带宽经济性。对于越来越以推理为主的 AI 工作负载而言，模型并不只是需要“装下更多数据”，更需要持续、快速地搬运模型权重和 KV Cache，因此内存带宽的重要性正在上升。 Rubin Ultra 的调整反映出 HBM 竞争逻辑正在发生变化：AI 芯片追求的已经不再是单纯堆高 HBM 容量，而是在有限的 DRAM、功耗和成本约束下，获得尽可能高的有效带宽。HBM 的核心瓶颈正在从“容量够不够”，转向“每一美元能买到多少带宽”。