1️⃣ Intel 執行長陳立武：中國前沿 AI 模型「採用速度非常快」，低成本 token 正快速攻城掠地
Intel CEO Lip-Bu Tan 在新加坡 DBS 舉辦的座談中表示，DeepSeek 等中國前沿 AI 模型的 token 成本更低、市場採用「非常快」，開源路線讓效能持續逼近美國前沿模型。美國半導體巨頭執行長罕見公開承認中國模型在成本與普及速度上的優勢，與昨日韓股因 CXMT 進展重挫的「中國追趕」焦慮相互呼應——AI 競賽的定價權爭奪已從硬體燒到模型層。
🔗 來源：Reuters（📰媒體報導）
2️⃣ Red Bull F1 車隊：Oracle agentic AI 已經「在幫我們做決策」
Red Bull Racing 與 Oracle 開發的 AI 策略代理，已從檢索工具演進成能即時建議賽中決策的 agentic 系統——2025 年義大利 GP Verstappen 防守時切彎，AI 建議讓回位以免受罰，車隊聽從後他隨即超回對手。F1 各隊全面擁抱 AI（McLaren×Google Gemini、Mercedes×Microsoft、Ferrari×IBM），但團隊強調人類工程師仍是最終決策者：「F1 是、也永遠是人的運動」。agentic AI 走進毫秒級決策場景的指標案例。
🔗 來源：CNBC（📰媒體報導）
3️⃣ 阿里 Qwen 團隊開源 QwenGyre：訓練能連跑數小時的長時程 coding agent
Qwen 團隊發表並開源 QwenGyre 彈性強化學習框架：在不打斷執行中的情況下動態調度 GPU、重建分支軌跡、對部分進度計分並去重，把小時級、近百萬 token 的長時程 agent 訓練成本壓下來——訓練時間縮短約 44%，旗艦模型在 NL2RepoBench 提升 6 個百分點（52.5%→58.5%）。長時程訓練是 agent 落地的核心瓶頸，這套基礎設施開源可望加速整個生態。
🔗 來源：Qwen 團隊 arXiv 論文（📌官方發表）