本期看点：
🚀 GPT-5 Pro API正式上线，40万Token上下文窗口震撼登场
🐉 蚂蚁Ling-1T万亿参数开源模型发布，刷新国产模型性能标杆
⚡ Perplexity 1.3秒完成万亿参数GPU迁移，实时更新技术突破
🔌 思科51.2Tbps AI路由器问世，单芯片替代92个传统芯片
GPT-5 Pro来了，这次真不是小打小闹。在DevDay开发者大会上，OpenAI直接甩出王炸：40万Token上下文窗口，支持图像输入，定价15美元/百万Token。相比GPT-4的128K，这波直接翻了三倍多——你终于可以把整本合同、长篇小说、甚至项目文档一股脑儿塞进去，它还能记得住、理得清。
图为OpenAI在DevDay上发布的GPT-5 Pro API界面 | 图源：OSCHINA
实际表现呢？TechCrunch实测后表示，推理深度和准确性确实上了个台阶，尤其在金融、法律这类“错一个字赔十万”的领域，简直是救命稻草。Sam Altman在现场撂下一句狠话：“GPT-5 Pro，专为那些追求极致精度和深度推理的开发者准备。”——这话翻译过来就是：企业级市场，我来了。
更绝的是，新SDK允许你在ChatGPT里直接“搭积木”，构建真实应用。想象一下，你正和它闲聊量子物理，它突然拉出一段Coursera课程视频给你补课，顺手还能生成实验报告。这哪是聊天机器人？分明是个披着对话皮的“万能应用入口”。
蚂蚁集团这次不鸣则已，一鸣惊人——直接开源Ling-1T，参数规模飙到万亿级别。但别被数字唬住，它没走“暴力堆参数”的老路，而是用上了混合专家（MoE）架构，推理时只唤醒相关“专家”，性能拉满，成本却没崩。
图为蚂蚁集团Ling-1T模型的MoE架构示意图 | 图源：Zilliz
代码生成、数学推理，Ling-1T直接刷新国产开源模型天花板，硬刚国际闭源大模型。而最让人拍案叫绝的是——它开源了。在全球AI圈越来越“闭门造车”的当下，蚂蚁这手“开源牌”打得漂亮。TechCrunch点评：企业现在最想要的是“可控、可改、可省钱”，蚂蚁全给安排上了。
支持百万Token输入是什么概念？你可以把《红楼梦》全文丢给它，让它分析黛玉的诗词风格、推演贾府衰败的经济逻辑，甚至续写八十回后的故事——全程不卡顿、不截断。国产模型，这次真站起来了。
Perplexity最近干了件“神操作”——1.3秒内，完成一万亿参数在GPU之间的迁移。听起来像科幻？但它真做到了。这意味着什么？你的AI助手正在帮你写周报，后台却在眨眼间完成了整个模型的升级换代，而你连卡顿都没感觉到——零感知、零停机，这才是真正的“丝滑升级”。
图为Perplexity AI的GPU参数迁移系统架构 | 图源：TechCrunch
传统方案做这种迁移动辄几分钟起步，Perplexity靠的是底层网络架构和内存调度的极致优化，直接把效率拉到“非人”级别。在AI模型日更、周更的时代，谁能更快部署新版本，谁就掌握用户体验的主动权。这项技术，可能就是未来AI服务的“隐形发动机”。
随着模型越做越大，参数迁移效率成了生死线。Perplexity不仅解决了当下痛点，更给边缘计算、分布式训练这些前沿领域开了扇新门——以后的AI，可能真能做到“边跑边升级”，永不停歇。
思科最近掏出了“硬件界的变形金刚”——Silicon One P200 ASIC芯片。单颗芯片吞吐量51.2Tbps，干掉了原本需要92颗芯片才能完成的工作，功耗还降了65%。微软、阿里已经抢着下单，博通看了估计得连夜开会。
图为思科Silicon One P200 ASIC芯片 | 图源：路透社
它的绝活是：能把相隔1000英里的多个数据中心，“缝”成一台巨型计算机。AI模型越来越大，单个机房早就不够用了。思科高管Martin Lund说得直白：“现在的问题不是‘我有没有算力’，而是‘我能不能把几个数据中心绑在一起用’。”
配合800Gbps相干光技术，Cisco 8223路由器实现了跨千公里的数据中心级互联——数据不丢、延迟不增、同步如一。这对AI训练来说，无异于打通了“任督二脉”。以后的AI大模型，可能真要靠“多地联机”才能炼成。
这里是程序员Left，后端工程师，专注拆解AI前沿技术和产业动态。全网同名，持续为开发者输出有温度、有深度的行业观察！
本期讨论：当AI模型更新可以在1.3秒内完成，你觉得哪些行业会最先被彻底改变？我在评论区等你的脑洞！
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