Bessemer VP Byron Deeter 发表了他对 AI 时代应用层命运的判断：应用层的死亡被严重夸大了。他的逻辑是——基础模型公司扮演了 AI 时代的"云超算"角色（相当于 AWS/Google），而真正的机会在其上方：针对特定行业和工作流程构建的 AI 原生垂直软件，例如 Bessemer 投资的面向伤害律师的 EvenUp 和将医患对话转成临床笔记的 Abridge。他认为传统 SaaS 公司（Salesforce、Adobe、SAP）的危机不在于用户真的在砍席位，而在于"当大家都认为会砍"时估值已先行崩塌。Bessemer 在 Anthropic Series D 持有股份，同时重押应用层，算是两端都赌。他给出的市场规模估算：5 万亿美元数据中心投入 × 9 倍逐层叠加利润率 = 45 万亿美元软件市场。

NVIDIA 在 HuggingFace 上开放了 2PB+ AI 训练数据，涵盖 180+ 数据集和 650+ 开放模型。核心数据集包括：Physical AI Collection（50 万条机器人轨迹、5700 万次抓取动作、15TB 多模态数据，已被 Runway 用于 GWM-Robotics 世界模型训练，累计下载超 1000 万次）；Nemotron Personas（美国 600 万、日本 600 万、印度 2100 万、巴西 600 万合成人格数据集，已帮助 CrowdStrike 将 NL→CQL 翻译准确率从 50.7% 提升至 90.4%）；La Proteina（45.5 万个蛋白质结构，用于药物发现）。NVIDIA 同步提供 GitHub 上的训练配方和评估框架，形成完整的"数据→模型→推理"生态。

Oracle 2 月财季云服务器租赁收入同比暴增 84%，股价盘后涨 8%，符合此前预期并上调全年指引。在 AWS/Azure 主导市场的格局下，Oracle Cloud Infrastructure 实现这一增速，验证了超规模算力需求的扩散效应——大模型公司多云布局是核心驱动之一。

Salesforce 计划本周发行 200-250 亿美元债券，为其 500 亿美元回购计划融资，是近年科技公司最大规模的杠杆回购操作之一。在 AI 转型压力下，公司选择靠资本操作提振股价——这与 Bessemer "SaaS 末日"叙事在同一时间线上，耐人寻味。

a16z 宣布领投 Nexthop AI 5 亿美元 B 轮。Nexthop 专注于 AI 推理基础设施，押注推理层（而非训练层）基础设施是规模化 AI 部署的下一个瓶颈。5 亿美元 B 轮是近期推理基础设施赛道融资规模最大的之一。

一位红杉合伙人与前 Meta 高管正在为新风投基金募集逾 10 亿美元。两位具有深厚 AI 行业背景的人独立创立新基金，是近期头部 GP 二次创业浪潮的缩影。

微软公开表态支持 Anthropic 对五角大楼的诉讼，此前 Anthropic 起诉美国国防部在未获授权情况下使用其模型。大模型公司开始通过法律手段保护知识产权边界，微软此举意味着头部科技公司在 AI 授权问题上开始联合行动。

Google 宣布 Gemini in Sheets 新 Beta 功能在表格数据分析基准测试上达到业界最优水平，支持通过自然语言描述完成创建、整理、分析整张表格的复杂操作。Google Workspace 的 AI 能力节奏在加速，办公套件是模型能力落地最高频的战场之一。

Hugging Face 梳理 16 个主流开源强化学习训练库的经验，核心结论是保持 token 持续流通对 RL 训练效率至关重要——任何导致训练管道暂停的设计都会显著降低资源利用率。是当前开源 RL 训练工程实践的重要参考。

AI News 报道了 AI 自主科研的最新进展：AI 系统开始展示递归式自我改进的初步迹象——利用自身能力优化自身能力的早期信号。被 Simon Willison 等人视为 AGI 进程的小步前进。

文章认为 AI 辅助编程的核心价值不在于"生成速度快"，而在于促进代码质量提升——工程师应将 AI 用于架构审查和设计而非只是快速堆代码。在 AI 编程工具快速铺开的背景下，这是对"vibe coding"热潮的理性反思。

Ben Thompson 分析微软 Copilot Cowork 的战略逻辑：微软试图将 AI 模型商品化，但 Anthropic 建立了足够强的整合点——强到微软选择将其打包进新套餐而非绕开。这是"补充品商品化"策略遭遇反制的典型案例。