AI 评测成本已突破结构性门槛。Holistic Agent Leaderboard（HAL）花费 $40,000 完成 21,730 次 Agent rollout，覆盖 9 个模型和 9 个 benchmark；单次 GAIA 前沿模型运行成本达 $2,829。Exgentic 的 $22,000 实验揭示同一任务上不同 scaffold 配置导致 33 倍成本差异——scaffold 选择已成为第一优先级的成本驱动因素。静态 benchmark 可通过 IRT 压缩 100-200 倍而不影响排名，但 Agent 评测因噪声大、scaffold 敏感且不可压缩，正在成为新的算力瓶颈。

Musk v. Altman 诉讼在奥克兰联邦法院正式开庭。Musk 要求法院将 OpenAI 恢复为非营利组织、移除 Altman 董事会席位、追回约 $1,500 亿"不当所得"。Musk 首日出庭作证，The Atlantic 记者评价其表现"琐碎且格局狭小"。OpenAI 律师 Savitt 称此案为"虚伪的闹剧"，引用 Musk 2018 年提议将 OpenAI 并入 Tesla 的邮件反驳。审前文件还披露 Shivon Zilis 作为 Musk 在 OpenAI 董事会的信息渠道——Musk 被问及此事时只是笑了笑。

a16z 合伙人 Alex Danco 提出用"泄漏的抽象"框架理解当前世界的断裂方式。核心论点：从电商结账到能源系统到货币体系，大量"承重抽象"正在被掀开盖子——以 Shopify 结账为例，一个看似简单的表单背后隐藏着仓库选择、跨州税务计算、支付路由等复杂协商。当人们看到底层的混乱并试图直接抓住控制权时，二阶效应是所有理性参与者加固防线来抵御冲动性干预。文章认为这不是崩溃式末日，而是制度层面的结构性摩擦正在加剧。

OpenAI 宣布继续扩建 Stargate 数据中心，推进 AGI 所需的算力基础设施，新增大规模计算容量以应对日益增长的 AI 推理和训练需求。

Intel 最新财报表现亮眼，核心驱动力是 AI 带来的 CPU 需求结构性转变。Ben Thompson 分析了 Intel 的差异化路径及 Terafab 项目前景。

OpenAI 发布五项网络安全行动计划，聚焦用 AI 民主化网络防御能力、保护关键基础设施，标志其从模型公司向平台安全方向延伸。

The Verge 记者 Elizabeth Lopatto 从法庭现场报道 Musk 出庭首日："不专注、缺乏魅力"，与 OpenAI 律师团的系统性反击形成鲜明对比。

Dwarkesh 与 Google DeepMind 的 Reiner Pope 深度对谈，仅用几个等式和白板就推断出各实验室在训练和推理部署上的核心策略，揭示 LLM 经济学的底层数学。

Simon Willison 发布 LLM Python 库 0.32a0 alpha 版本，完成一次向后兼容的重大重构，为多模型工具生态的下一阶段演进奠定基础。

Chiratae Ventures 的 Sudhir Sethi 展示了一种不同的 VC 模式——在印度国内募资困难的环境下，通过加速现金回流来吸引 LP，即使牺牲长期回报。