Coinbase 執行長 Brian Armstrong 於上週五 (26日) 表示,該加密貨幣交易所已將中國開源 AI 模型 GLM 5.2 和 Kimi 2.7 設為內部工程師的預設大型語言模型。Armstrong 報告稱,Coinbase 通過路由優化和快取改進,將 AI 支出削減了近一半,同時代幣用量持續指數級增長。這項部署反映了美國科技公司普遍悄悄將中國開源 AI 模型整合到生產基礎設施以降低成本並擴大應用的趨勢。 Coinbase 實行三層基礎設施以削減 AI 成本 Armstrong 將成本降低歸因於三層基礎設施的改造。第一層是「智能路由」,系統預先處理提示,並根據快取命中率和模型定價自動將任務分配給最合適且最經濟的模型。第二層是「積極快取」,通過要求所有請求都具備快取意識,將 LibreChat 的快取命中率從 5% 提高到 60%。第三層是「精簡上下文」,建議在切換任務時開啟新會話並縮小檔案範圍,以減少浪費的代幣。 Armstrong 強調,這種方法並非抑制使用,而是擴大 AI 採用。他將該方法描述為實現 AI 使用可持續擴張的關鍵,並表示任何企業都可以採用此模式,讓
Sui Network 與 Token Terminal 合作,將金融數據和鏈上分析整合到機構研究工作流程中。該合作旨在透過增強的鏈上數據存取提供機構級可視性,使專業用戶更容易分析 Sui 網路數據。這項整合回應了機構研究環境中對透明、可驗證的區塊鏈指標日益增長的需求。 Sui Network 整合 Token Terminal 分析平台 Sui Network 與 Token Terminal 之間的合作聚焦於將金融數據和鏈上分析交付給機構研究工作流程。該整合旨在讓專業用戶更容易分析 Sui 網路數據。根據來源資料,該合作以透明度和機構研究為核心,而非立即的總鎖倉價值(TVL)或價格增長保證。 整合的驗證可透過 Sui Foundation 官方公告及 Token Terminal 整合資料取得。來源明確警告,不應聲稱該合作直接推動 SUI 價格走勢或立即的 TVL 增長,而是將此發展定位為基礎設施支援而非立即採用。 整合針對機構研究工作流程 該合作滿足了機構用戶在流動性條件和風險偏好需要可驗證鏈上指標的環境中,對可量化市場數據的需求。該整合透過 Token Terminal 的分析
Eric Schmidt,前 Google 執行長兼 AI 競爭力研究員,今年五月表示美國針對中國的晶片出口管制政策開始失效。他在由特殊競爭研究計畫主辦的 AI 博覽會上指出,中國利用較低階硬體和開源技術,開發出能與美國匹敵的 AI 模型。中美 AI 能力差距已從一兩年前縮小至不到六個月,Schmidt 形容這在 AI 發展時間軸上等同於「幾秒鐘」。Schmidt 先前在美國國家安全人工智慧委員會任職時曾支持晶片出口管制政策,但現在坦言其效果正逐漸減弱,因為中國正利用替代技術途徑推動 AI 產業發展。 Schmidt 承認晶片出口管制效果減弱 在特殊競爭研究計畫五月主辦的 AI 博覽會上,Schmidt 透露他在美國國家安全人工智慧委員會任職期間「個人強烈支持」對中國實施高階 AI 晶片出口限制。然而他表示該政策「現在已開始失效」。Schmidt 解釋說,儘管中國使用的硬體規格不如美國,但其建立的系統性能卻能與美國主流 AI 模型相當。 中國將 AI 差距縮小至六個月內 Schmidt 表示,一年前中美 AI 模型的差距約為一到兩年。他說現在這個差距已縮小到不到六個月。「在我們 AI