OpenAI一次性发布GPT-5.2及多款变体，官方基准显示其在Excel公式、PPT生成与代码补全等任务上领先Gemini 3 Pro两位数百分点，被视作夺回“打工神器”心智的关键迭代。不过首批实测用户反馈分化：有人感叹“专家级AI终于复仇”，也有人质疑“发布即降智”，背后清华、北大校友组成的核心团队成为舆论焦点。该系列更新牵动全球开发者生态，或重新划定大模型商业落地起跑线。

面对GPT-5.2攻势，谷歌迅速推出增强版Gemini Deep Research智能体，主打低幻觉、复杂信息检索及多平台集成，并发布全新DeepSearchQA基准，试图以“研究能力”切入企业知识工作入口。搜索巨头正把模型优势快速产品化，预示“模型即服务”竞争进入垂直工作流深水区。

中科院、港大与小米汽车联合提出SimScale框架，首次证明仅增加仿真数据即可持续提升端到端驾驶模型性能，无需新增真实里程。该发现为高成本路采提供可扩展替代路径，或重塑自动驾驶数据采集与模型训练范式。

Jina-VLM、AutoGLM、GLM-4.6V等轻量多模态模型相继开源，可在笔记本甚至手机本地运行，兼顾高分辨率视觉理解与语音交互，推理成本降至云端十分之一。端侧AI走向实用，预示“AI手机”与离线智能体生态将加速普及。

a16z年度预测指出，2026年AI创业最大机会将集中在医疗、教育、生物等垂直场景，通用大模型红利见顶，“行业定制+知识业务化”才是新壁垒。澜舟科技等企业已展示企业智能体落地案例，模型即服务正让位于“场景即服务”。

OpenFold3开源蛋白质结构预测平台成为生物医药新型基础设施，显著降低AI药物研发门槛；同期DILImap等大规模转录组数据库发布，使肝毒性预测准确率大幅提升。开源数据+模型组合正加速药物研发民主化。

清华等四校在墨尔本论坛呼吁建立多元文化调试标准，解决大模型对低资源语言及少数群体的偏见问题；清华同步招募AI国际治理研究教师，显示中国高校正将伦理与政策研究提升至与算法创新同等优先级。

Ilya Sutskever警告，当前公众对AI安全关注度远低于其实际能力增速，只有当系统表现出“超常”性能时风险才会被真正重视。他呼吁在强AI到来前前置安全研究，为行业监管与社会共识敲响警钟。