OpenAI CEO Sam Altman 透露，公司曾考虑对下一代模型放弃按 token 计费，改为开发者提交提示词后直接返回一个价格、类似 AWS 的账单模式，但因客户反馈极为负面而放弃。客户表示需要知道自己在为什么付费，甚至宁愿接受 token 数量虚高、支付更高费用，也要保留可核对的计费明细。Altman 承认 token 是“某种虚假的单位”，并非好的计量方式，但目前 OpenAI 仍沿用 token 定价。
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亚马逊披露截至2026年9月30日的过去12个月自由现金流为负424亿美元，2025年同期为正148亿美元，公司称主要源于与AI投资相关的物业及设备采购增加948亿美元。亚马逊预计2026年现金资本开支为2200亿美元，AWS首席财务官John Felton称截至第二季度在手订单储备接近5000亿美元。财报中广告业务同比增速降至12%，上个季度为26%。
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亚马逊第三季度总营收同比增长12%至2019亿美元，低于分析师预期，财报公布后股价盘后下跌约7%。AWS营收同比增长39%至460亿美元、连续第六个季度加速，但在线零售增速降至2%、广告增速降至11%，同期设备与物业支出逾770亿美元，过去12个月自由现金流为负424亿美元。这一走势与Alphabet因搜索广告营收不及预期而单日大跌13%形成呼应，市场对AI投入压制现金流与变现节奏的担忧升温。
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MoEngage 借助 Amazon Bedrock AgentCore Gateway，把分布在 7 个 AWS Region 私有 VPC 中的约 400 个内部 REST API 转成权限受控的智能体工具，节省约 6 个月平台工程投入，新 API 接入从数天缩短到数小时。该方案无需产品团队编写 MCP server 代码、无需为每个集成单独配置网络，路径中也不存在任何公网端点。MoEngage 还定下原则：各工程团队只维护 OpenAPI spec，MCP 层由 AI 平台团队统一负责。
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AWS 介绍用 Kiro 构建可重复的 PHP 到 Java 迁移引擎：把迁移方法论和发现扫描器封装成 skill 文件，以八阶段流程和 parity harness 校验 Java 移植是否与 PHP 原应用行为一致。同一套 skill 文件既可在 Kiro 中交互式逐应用迁移，也可交给 AWS Transform 以并行任务在组合规模上运行。运行需 PHP 8.0 以上，生成的 Spring Boot 项目需 Java 21 与 Maven。
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Epsilon 的 Agentic Platform 团队用 Amazon Nova Act 结合 Amazon Bedrock AgentCore Browser，把意图驱动的 UI 测试做成多租户平台服务，叠加在原有 Playwright 回归套件之上。测试步骤用自然语言编写，由 Nova Act 通过 CDP WebSocket 执行，并逐步骤截图、统计通过率，结果存入 Amazon S3。该方案提供托管临时浏览器会话、基于 AWS IAM 的认证和跨账户 AssumeRole 隔离，文中还给出一个 18 步测试工作流。
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AWS 博客介绍 QA Studio 基于 Amazon Nova Act 新增的两项能力：applications 把测试用例和测试套件归入带所有者的应用容器，并按应用和环境记录 CloudWatch 指标，给出 0–100 健康分（从通过率出发、对 flaky 测试扣分），支持 7 天/小时与 30 天/天两种趋势窗口。团队制用户管理设 Admin、Team Lead、Editor、Executor、Viewer 五级累积角色，每个应用只属于一个团队，权限按应用而非单个测试管理。
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AWS 发布 Ray Train DLC 镜像 ray:train-ml-cuda-v1.1，预集成 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 与 EFA 及 AWS OFI NCCL 插件，无需自行构建镜像即可在 EKS 上分布式训练。示例用 PyTorch FSDP 在两台 g6.12xlarge 的 8 张 NVIDIA L4 GPU 上微调 Qwen2.5-1.5B，跨节点通信直接走 EFA。镜像公开托管于 Amazon ECR Public，节点无需凭证即可拉取。
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AWS 发布基于 Amazon Bedrock 与 AgentCore 的企业级 Agentic AI 平台蓝图，采用联邦式运营模型，由中央 Platform 团队提供受治理的共享服务，各 Workstream 团队保留对自身智能体、工具和数据的归属。平台通过独立的推理网关与 MCP 工具网关实施模型准入、区域限制、速率与 token 配额及预算控制，并以评估流水线在智能体上线前进行门禁校验。
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Anthropic 筹备上市，估值估计最高可达 2 万亿美元，本周一公布的招股书披露了安全、客户依赖与公司治理方面的细节。2026 年前九个月，约 5% 至 7% 的收入来自被查出违反使用政策的客户；前五大客户贡献约 25% 的收入，2026 年上半年 48% 的收入通过 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等平台取得。现有及计划中的 AI 基础设施协议合计约 6570 亿美元，其中约 4170 亿美元不可取消，计入仍在谈判的硬件容量后支出可能升至 8060 亿美元。上市后七位创始人将合计控制 50.1% 的普通股东投票权，具体上市日期尚未确定，据《华尔街日报》报道目标为 11 月 16 日当周。
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Sakana AI 在 2026 年推出 Sakana Chat、Sakana Marlin、Sakana Fugu 和 Sakana Translate 等产品，其 GTM 团队于 2026 年 9 月正式组建，由副总裁 Hidekazu Kakishima 领导。团队采用“产品驱动 GTM”模式，并招聘 Forward Deployed Engineers（FDE），把客户现场经验反馈到产品改进中。Kakishima 曾任 AWS Japan 战略客户团队负责人、SORACOM 创始成员及 Skydio 相关职务。
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AWS 发布方案，用 AWS CDK 在托管 Amazon Bedrock Knowledge Base 上部署企业级智能体检索：推理智能体通过 AgentCore Gateway 把两个知识库作为 MCP 工具调用，由 AgenticRetrieveStream 完成多轮规划、内部重排并返回带引用的答案。托管知识库（Type: MANAGED）接管摄取、存储、索引与检索，不再需要自建 OpenSearch Serverless 集合与索引。方案同时预置两块 CloudWatch 仪表盘覆盖七层遥测，并提供按需与持续两种评估，一条命令即可部署。
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AWS 发布基于 SageMaker Python SDK v3 的车队级边缘计算机视觉模型生命周期方案，用 SageMaker Neo 取代已弃用的 SageMaker Edge Manager 做边缘优化。方案以双分支 SageMaker Pipeline 为每台摄像头训练异常检测器和 ResNet18 缺陷分类器，经质量门禁后编译并注册到 Model Registry，由 Step Functions 控制车队训练节奏。合成数据上完整跑一次流水线计算成本约 $0.07。
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亚马逊AWS一度预计接收价值约50亿美元的英伟达GB300服务器机架，但部分设备交付后因数据中心供电能力不足被暂时存放在仓库或中转设施中，业内称这类设备为暗GPU。AWS还计划以每月约30亿美元的规模持续采购，并改为提前接收机架、提前付款以锁定稀缺硬件。亚马逊今年计划投入约2200亿美元资本支出用于AI和云计算基础设施，自由现金流已出现近年来首次转负。
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据 Business Insider 看到的内部邮件，亚马逊每月接收价值数十亿美元的英伟达服务器机架，仅 8 月 AWS 就预计接收约 50 亿美元的 GB300 机架，此后每月再增约 30 亿美元，但部分美国 AWS 站点电力不足，这些硬件只能暂存于中转仓库。这种被称为 dark GPUs 的现象正给数据中心带来财务压力，亚马逊第二季度自由现金流自 2023 年以来首次转负，今年资本支出预计约 2200 亿美元。
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亚马逊CEO安迪·贾西在a16z播客访谈中表示，公司2026年资本支出预计达2200亿美元，但2026年算力容量已售罄、2027年基本订满、2028年大量配额被锁定。他把企业AI需求描述为哑铃状，中间的大量生产系统因推理成本过高尚未深度接入，成本需再降一个数量级才会迎来爆发。贾西还提到AWS前1000客户中99%使用Graviton，性价比比x86高约40%，Trainium较同类硬件有30%到40%优势。
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宠物智能硬件公司橘猫宇宙近日完成数千万元Pre-A轮融资，高秉强教授及旗下高锋耐心基金、前海创新投资、常垒创投等持续加注，资金用于技术创新、产品迭代、专利体系建设和全球线下渠道拓展。首款产品PawSwing Neo为无电纯机械猫窝梳毛收集器，定价约200美元，退货率不到3%，梳毛效率达3到4毫克每焦耳。公司2026年已进入欧洲最大宠物专业连锁渠道，线下铺货门店超3000家。
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gihyo.jp 梳理 10 月下旬多项发布与报告，从漏洞修复落地和权限管理两条线整理 AI 时代的防御课题。Anthropic 副 CISO Jason D. Clinton 称约 18 个月内高网络能力将扩散到小型廉价模型，但修复仍需应用到运行中的系统。文中举例 OpenAI 在隔离环境测试中发现 Brotli 的 CVE-2026-111497，并介绍 AWS Continuum、Google Agent Compute Engine、1Password for Agents 等修复与凭据管控方案，以及 Microsoft 对 Storm-0940 利用 AI 自动化攻击的通报。
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AWS 发布在 Amazon SageMaker AI 上做多轮强化学习（MTRL）的实操指南，以 Wordle 为例，把智能体与奖励函数部署到 Amazon Bedrock AgentCore，训练作业通过 GRPO 更新 LoRA 适配器。示例中 gpt-oss-20b 在默认推理强度下对留出单词的解题率从 61% 提升到 84%，训练 token 花费约 339 美元，AgentCore 运行时约 79 美元。文章还给出奖励设计的两处反转错误、并发下 token 失效、工具调用退化为纯文本等失败细节，并建议在最终服务的解码设置下做评测。
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Databricks 在 2026 年对比文章中主张，其开放湖仓架构以 Delta Lake 和 Apache Iceberg 存储 100% 客户数据，统一承载 BI、ETL、流处理、ML 与 AI，而 Oracle 采用专有格式并依赖 PL/SQL 与 Exadata。Databricks 将存储与计算分离，SQL Serverless 仓库空闲时零成本、按秒计费；Oracle 按 ECPU 计费、自动扩展最高 3 倍基础容量，成本更难预测。Databricks 还提供 Unity Catalog 统一治理、Genie 自然语言分析及 OpenSharing 跨平台共享，支持 AWS、Azure 和 Google Cloud。
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