随着全球数字化转型的深入与人工智能大模型的指数级爆发，算力基础设施的规模扩张正面临日益严峻的物理与环境约束。地面数据中心在电力供应、水资源消耗、土地占用及碳排放等方面的边界效应已然凸显。在此背景下，南洋理工大学（NTU）校长讲席教授、新加坡工程院院士文勇刚团队提出并系统性论证了 “天基算力”与“太空数据中心”（Space Data Centres, SBDCs）的前瞻性构想。该研究将算力基础设施向近地轨道（LEO）延伸，旨在利用太空环境几乎不间断的太阳能和深空低温背景，重构计算系统的能源与热力学基础。

人工智能领域的“递归自我改进”（ Recursive Self-Improvement,RSI）在过去数十年间主要停留在理论建模与科幻探讨的范畴。然而近期， RSI 已从理论假说转变为前沿实验室中的可观测、可量化的工程实践。本综述通过梳理最新学术论文、技术报告及前沿实验室的内部工程指标，对 RSI 当前的真实技术进展、微观算法架构演变以及其带来的系统性安全挑战进行深度解析。

随着人工智能模型体系从单一大语言模型（LLM）向具有自主规划 和执行能力的多智能体（Agentic AI）演进，底层计算基础设施正面临 前所未有的范式重构。本报告基于 AMD 在上海科技大学信息科学与技 术 2026 年度学术研讨会（ASSIST 2026）的报告及半导体行业最新披露 的数据，对 AI 计算系统在芯片设计、供电架构、系统互联及软件生态 层面的工程实践进行剖析和展望。

2026年9月初，Abliteration AI发布了一款名为abliterated-model-large-v2的大型语言模型（LLM）。该模型基于智谱（Z.ai）于上个月开源发布的开放权重模型GLM-5.3进行修改与二次分发。此次事件的关注点在于其使用了一种被称为“去安全化（Abliteration）”的权重干预技术。该技术在保留模型原有逻辑推理、代码生成及长期智能体（Agentic）规划能力的前提下，移除了GLM-5.3内置的安全护栏与拒绝响应机制。独立评估表明，该修改版模型可用于执行“攻击性网络安全（Offensive Cybersecurity）”与自动化漏洞利用任务，其生物学双重用途（Dual-use）安全机制也被移除。

随着人工智能技术从以大语言模型（LLMs）为代表的静态文本生成阶段，全面迈入以物理世界感知、模拟与高阶多步推理为核心的“科学智能（AI4S）”与“物理 AI”时代，全球计算架构与数字基础设施范式正在经历一场前所未有的底层重构。2026 年英伟达（NVIDIA）GTC 大会的召开，标志着一个具有分水岭意义的历史性转折点：大模型极速推理时代已经全面爆发。深度产业分析表明，全球计算需求在过去两年间实现了百万倍的指数级激增，这一根本性的物理转变正推动全球顶尖数据中心从传统的“静态文件存储与检索库”彻底转型为以极速计算与毫秒级响应为核心的“Token 生产工厂”。

全球燃气轮机市场正在经历一场深刻的结构性逆转。这不再是十年前那个由于可再生能源挤压而导致产能过剩的买方市场，而是一个由“能源安全（Security）”与“人工智能（AI）”双重驱动的、极为紧缺的卖方市场。这一转变的核心特征是供应链的极度紧张与交货周期的显著拉长，标志着燃气轮机从“过渡能源设备”成为未来的基础设施.