

> 谷歌发布的 2026 年环境报告显示，受 AI 基础设施扩张拖累，其电力需求创纪录地激增 37%。在科技巨头们用“改变世界”的宏大叙事包装大模型时，这个冰冷的碳排账本无情地揭开了人工智能繁荣背后的高昂物理代价。

## 绿色滤镜下的碳排真相

硅谷巨头们总是热衷于为自己描绘一幅“净零排放”的完美图景，试图让公众相信，虚拟世界里的算力狂飙是无形且清洁的。然而，物理定律不容欺骗。谷歌这份环境报告中的数据，撕破了这层精心编织的绿色滤镜。

尽管谷歌高调宣称通过购买超 12 吉瓦的清洁能源合同，勉强将直接运营排放（Scope 1 和 Scope 2）微降了 2%，但这不过是资本运作下的碳账本腾挪术。真正令人胆寒的是那个被刻意淡化的数字　自 2019 年以来，谷歌的整体电力消耗已经暴涨了 250%。庞大的数据中心和数以十万计的加速节点，正犹如无底洞般吞噬着足以支撑一个中型国家的电网负荷。所谓的碳中和，很大程度上建立在购买绿色凭证和排挤其他社会用电的基础上，而非从根本上实现了算力的高效能。

![52.jpg](https://static.downly.cn/images/5e240adfed87e7e146cd5fe6c8f999c3.jpg)<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 杰文斯悖论与算力黑洞

技术乐观派常常辩解称，随着定制化芯片的演进和模型架构的优化，AI 的能效比正在不断提升。但他们故意忽略了经济学中著名的“杰文斯悖论”　资源利用效率的提高，反而会导致该资源总消耗量的急剧上升。

当算力成本因为硬件迭代而下降时，企业并没有停止向数据中心注资，反而变本加厉地训练参数量更为庞大的模型，将 AI 塞进从搜索到办公的每一个细枝末节。谷歌坦承，其 AI 基础设施的建设速度，已经远远将当地电网的脱碳速度甩在了身后。供应链碳排放（Scope 3）的失控，证明了只要大模型“暴力美学”的底层逻辑不改变，单纯的硬件效率优化永远无法填满贪婪的算力黑洞。

![53.jpg](https://static.downly.cn/images/39789a99f1e6e7241d27f2688851a913.jpg)<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 算力霸权与气候承诺的零和博弈

在这场疯狂的军备竞赛中，谷歌及其同行的 2030 年气候“登月计划”正在变成一张随时可能违约的空头支票。对于这些巨头而言，比起未能兑现环保承诺所面临的公关危机，在 AGI（通用人工智能）的铁王座争夺战中掉队，才是真正不可承受的商业灾难。

因此，我们必须保持清醒的祛魅。每一次震撼行业的长文本对话，每一次逼真的 AI 视频生成，都在加速榨干地球有限的物理资源。在未来，如果清洁能源的供给上限被彻底锁死，算力霸权与人类气候命运的零和博弈将不可避免。当我们在为数字世界的智能狂欢时，现实世界中的能源账单，终将需要全人类共同买单。

谷歌算力暴增推高37%用电量 祛魅AI狂热背后的能源账本



> 科技巨头一面用大模型吞噬着惊人的电力与水资源，一面又高调发起以AI拯救地球为名义的气候加速器。在这场宏大叙事之下，我们更需警惕这是否只是一场为了掩盖算力碳排放而精心设计的环保公关狂欢。

## 左手烧煤右手种树 算力巨头的能源悖论

当谷歌DeepMind宣布在亚太地区启动首届聚焦环境风险的AI气候加速器时，各大媒体毫不吝啬地献上了赞美之词。表面上看，这是一个利用前沿技术赋能初创企业、解决自然与能源危机的完美科技向善故事。然而，如果我们将目光从光鲜亮丽的PPT移向那些日夜轰鸣的数据中心，就会发现一种强烈的荒诞感。

残酷现实　训练和维持顶级大模型运转所需的能源消耗已呈现指数级爆炸。一座超大型AI数据中心不仅在疯狂汲取当地的电力网，其冷却系统更是当地水资源的无底洞。科技巨头们在亚太等新兴经济体布局算力网络的同时，也将庞大的碳足迹和环境压力转移到了这些生态本就脆弱的地区。一边是自身业务模式带来的海量碳排放，另一边却是拿出少量资金去资助环保初创企业，这种“左手烧煤，右手种树”的策略，其本质更像是一张提前购买的现代赎罪券。

![32.png](https://static.downly.cn/images/fe4fd81663b9f98de6e945bd30377a11.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 气候加速器的冷思考 谁在真正买单

抛开情怀的光环，所谓的加速器计划，其底层商业逻辑依然是巨头生态圈的跑马圈地。通过提供为期三个月的技术指导与云服务额度，巨头不仅能够以极低的成本筛选并收割亚太地区最优秀的环保科技资产，更能顺理成章地将这些初创企业深度绑定在自己的算力基础设施之上。

隐性成本　对于那些致力于解决农业绝收或极端天气的草根研究团队而言，一旦习惯了巨头免费提供的昂贵AI算力，项目落地后将不得不面对高昂的后续API调用费用。这就像是以保护水源的名义向沙漠居民推销一台极其耗电的净水器，最终买单的，依然是那些亟需真正低成本、可持续解决方案的弱势群体。

![33.png](https://static.downly.cn/images/7a52eaa8944a0f0e05545c923a0b9840.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 被夸大的技术向善 撕开环保包装的现实底色

我们并非否认AI在气象预测、能源调度等特定场景下的积极作用。但问题在于，当前行业对“AI拯救气候”的炒作已经严重脱离了常识。大模型并不能凭空变出清洁能源，也无法直接吸收大气中的二氧化碳，它充其量只是一个效率优化的工具。

在资本市场的狂热下，一切关于环保的承诺都成了拉高估值的利器。当我们为科技巨头在亚太播撒的这点“绿色火种”欢呼时，绝不能忽略其背后庞大的算力帝国正在对全球环境造成的系统性透支。如果不能从底层硬件能效和绿色能源采购上实现真正的脱碳，再多打着AI旗号的气候加速器，也不过是为这场算力狂奔套上了一件看似高尚的绿色伪装。


谷歌亚太气候加速器 拯救地球还是粉饰能耗的公关秀



> **导语**
> 智能体（Agent）时代对底层模型的推理效率与逻辑能力提出了严苛要求。蚂蚁集团近日发布的 Ring-2.5-1T 模型，凭借创新的混合线性架构，在万亿参数规模下实现了性能与吞吐的双重飞跃，为开源社区带来了全新的高性能选项。

## 混合线性架构重定义推理效率

2月13日，蚂蚁集团正式开源全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型 **Ring-2.5-1T**。该模型基于 Ling2.5 架构打造，通过优化注意力机制，成功解决了传统 Transformer 架构在长文本处理上的效率痛点。

数据表明，在 32K 以上的长文本生成场景中，Ring-2.5-1T 相比上一代模型，访存规模降低了 **10倍以上**，生成吞吐量提升了 **3倍以上**。即便是与仅有 32B 激活参数的 KIMI K2 架构相比，拥有 63B 激活参数的 Ring-2.5-1T 在长序列推理任务中依然保持了显著的吞吐优势，且这种优势随着生成长度的增加而愈发明显。

![Generated Image February 14, 2026 - 11_15AM (3).png](https://static.downly.cn/images/410e6631613a8710db0bc6a17854edcf.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 数学与逻辑能力的开源新高地

在深度思考（Heavy Thinking）能力的构建上，Ring-2.5-1T 展现了强悍的竞技水平。在国际数学奥林匹克竞赛（IMO2025）和中国数学奥林匹克（CMO2025）的自测中，该模型分别取得了 35分 和 105分 的成绩，均达到金牌水平。

此外，在与 DeepSeek-v3.2-Thinking、GPT-5.2-thinking-high 等主流模型的系统对比中，Ring-2.5-1T 在 **IMOAnswerBench** 和 **LiveCodeBench-v6** 等基准测试中表现优异，尤其在复杂推理和跨任务泛化能力上，处于开源领域的领先地位。

## 赋能智能体复杂任务处理

Ring-2.5-1T 的发布不仅是参数量的堆叠，更是为了适配复杂的智能体应用场景。该模型能够轻松适配 Claude Code 等智能体框架及 OpenClaw 个人 AI 助理，支持多步规划与工具调用。

随着 AI 应用从简单的问答向长文档分析、代码库理解及复杂任务规划演进，Ring-2.5-1T 有效缓解了长输出场景下的计算开销问题。目前，其模型权重与推理代码已在 Hugging Face 和 ModelScope 上线，官方 API 服务也将于近期开放。

蚂蚁集团开源万亿参数模型 Ring-2.5-1T 混合架构突破效率瓶颈



> 智谱正式开源新一代基座模型 GLM-5，以 744B 参数规模问鼎开源榜首，在长程任务与系统工程能力上实现对标国际顶尖水平的重大突破，重新定义 AI 工程化边界。

## 性能跃迁 迈向Agentic Engineering时代

智谱今日发布的 GLM-5 不仅仅是一次版本号的更新，更代表着大模型能力范式的转移——从单一的代码生成进化为能够独立处理复杂系统工程的 **“Agentic Engineering”**。

在权威的 Artificial Analysis 全球榜单中，GLM-5 强势位居全球第四，并摘得 **开源模型第一** 的桂冠。其工程化实战能力已逼近 Claude Opus 4.5
*   **编程对齐** 在 `SWE-bench-Verified` (77.8分) 和 `Terminal Bench 2.0` (56.2分) 中均取得开源界最佳成绩，超越了 Google 的 Gemini 3 Pro。
*   **长程智能体** 在 `BrowseComp` 及复杂工具规划测试 `τ²-Bench` 中稳居开源首位，展现了卓越的任务拆解与执行能力。
*   **经营决策** 在模拟商业环境的 `Vending Bench 2` 测试中，其长期规划能力表现出类拔萃。

![Generated Image February 12, 2026 - 11_09AM (1).png](https://static.downly.cn/images/a81c005a2294b9c18c77ea0461a92130.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 技术硬核 稀疏注意力与异步进化

GLM-5 的强大性能源于底层架构的彻底重构：
1.  **参数规模暴力美学** 模型参数量从前代的 355B 暴涨至 **744B**（激活参数 40B），预训练数据量更是提升至 **28.5T** Token。
2.  **Slime 进化框架** 引入全新的异步智能体强化学习算法，使模型能够像人类一样在长程交互中不断自我修正与进化。
3.  **效率优化** 集成 **DeepSeek Sparse Attention**（稀疏注意力）机制，在处理超长文本的同时，大幅降低了推理成本与显存占用。

## 生态闭环 全面适配国产芯

为了打破算力瓶颈，GLM-5 在发布之初便完成了广泛的硬件适配。目前，该模型已实现与 **华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、海光** 等国产主流算力平台的深度兼容。通过底层的算子级优化，确保了在国产芯片集群上的高吞吐与低延迟运行。

与此同时，智谱同步推出了基于 GLM-5 的 **Z Code** 编程工具，支持多智能体并发开发。更令人瞩目是其办公生态的打通——GLM-5 可直接将素材转化为 Office 文档，并作为原生插件嵌入 Excel，将大模型能力无缝注入日常办公流。

目前，GLM-5 模型权重已通过 Hugging Face 和 ModelScope 正式开源，遵循 **MIT License** 协议，允许全球开发者自由商用。

![Generated Image February 12, 2026 - 11_10AM.png](https://static.downly.cn/images/9b5045a381cf3b998937f2ea1040d5d3.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

智谱GLM-5开源登场 744B参数重塑国产大模型工程化天花板

> AI 原生代码编辑器 Cursor 近日正式发布 1.0 版本，迎来里程碑式升级。新版本全面开放 Background Agent 远程编程助手，引入 BugBot 智能审查修复 GitHub PR，优化 Jupyter Notebook 编辑体验，并推出实验性记忆功能。此外，Cursor 1.0 还简化了 MCP 服务器安装，支持 OAuth 认证，增强聊天窗口可视化，并提供全新仪表盘，旨在为开发者带来更智能、高效、无缝的编程体验。


AI 原生代码编辑器 Cursor 近日正式发布了其备受期待的 1.0 版本，标志着这款创新工具步入新的成熟阶段。 此次升级堪称一次全面而深刻的革新，不仅大幅提升了 AI 辅助编程的深度和广度，更在远程协作、智能调试、交互体验等多个维度进行了突破性优化，旨在为全球开发者提供一个更加智能、高效、无缝的编程环境。

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Cursor 1.0 的发布，是其“AI 优先”理念的又一次实践，通过引入一系列前沿功能，重新定义了开发者与代码交互的方式。

### Background Agent 全民开放 远程编程助手触手可及

Cursor 1.0 最重要的改变之一，便是**全面开放了 Background Agent**，让所有用户都能使用这一强大的远程编程助手。
您可以通过单击聊天中的云图标或按 Cmd/Ctrl+E（如果您禁用了隐私模式）立即开始使用它。对于启用了隐私模式的用户，我们很快也会为您启用隐私模式！
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*   **远程协作** 开发者现在可以更便捷地进行远程开发，Agent 可以在远程服务器上运行，提供与本地开发环境无异的 AI 辅助和代码编辑能力。
*   **持续智能支持** 即使在本地 Cursor 应用关闭时，远程 Agent 也能持续运行，确保项目索引、代码分析等任务不中断，从而实现更快的启动速度和更流畅的开发体验。

这一举措极大地扩展了 Cursor 的应用场景，特别是在处理大型项目或进行分布式开发时，其优势将更加明显。

### BugBot 智能审查与修复 GitHub PR 自动纠错新利器

针对代码审查和 Bug 修复这一耗时环节，Cursor 1.0 引入了革命性的 **BugBot** 功能。

<video src="https://static.downly.cn/images/2a67e00309d13426876b80112316ce8e.mp4"  title="bug-bot-web.mp4"></video>

*   **自动 PR 审查** BugBot 能够自动审查 GitHub Pull Request，智能识别潜在的代码错误、逻辑缺陷或风格问题。
*   **快速修复建议** 更强大的是，它不仅能指出问题，还能直接生成高质量的修复建议，甚至提供可一键应用的补丁，极大地加速了代码审查和合并流程。
*   **提升代码质量** 帮助开发团队在代码集成前捕获并修复更多问题，有效提升项目整体代码质量。

BugBot 的加入，使得代码审查变得前所未有的高效和智能，减轻了开发者的负担。

### Jupyter Notebook 增强编辑 记忆功能提升上下文

Cursor 1.0 在提升特定开发工作流的体验上也下足了功夫。

<video src="https://static.downly.cn/images/10c6416dca03d6a0956f7c0f61acf56e.mp4"  title="jupyter-notebooks-web.mp4"></video>

*   **Jupyter Notebook 多单元格编辑** 开发者现在可以**通过 Agent 直接编辑 Jupyter Notebook 中的多个代码单元格**，这对于数据科学和机器学习领域的开发者来说，无疑是巨大的福音，提高了交互式编程的效率。
*   **实验性记忆功能** 新增的**实验性记忆功能**允许 Cursor 保存对话上下文，供后续的聊天和代码生成参考。这意味着 AI 助手将更好地理解你的长期需求和项目背景，提供更连贯、更精准的辅助。

这些改进使得 Cursor 不仅是代码编辑器，更是智能化的研发伙伴。

### 简化 MCP 安装与 OAuth 认证 便捷性与安全性并重

为了降低使用门槛并提升安全性，Cursor 1.0 进行了多项优化。

<video src="https://static.downly.cn/images/54665de5e02a1e9838b6bfa9b59286ce.mp4"  title="mcp-one-click.mp4"></video>

*   **一键安装 MCP 服务器** 简化了（MCP）服务的安装流程，实现**一键安装**。
*   **支持 OAuth 认证** 为用户提供了更安全、更便捷的身份验证方式，提升了账户管理的安全性和用户体验。

这些改进体现了 Cursor 对用户友好性和安全性的重视。

### 全新仪表盘洞察用量

使用新的 Dashboard，您可以查看个人或团队的使用情况分析、更新显示名称以及查看按工具或模型细分的详细统计数据。

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## AI 赋能开发 全面迈向智能协作新时代

Cursor 1.0 的正式发布，凭借其在远程编程、智能调试、交互体验和效率优化等方面的全面升级，无疑为 AI 辅助编程领域树立了新的标杆。 它不仅让开发者能够更便捷地接入 AI 能力，更通过 BugBot 等创新功能，实现了 AI 与核心开发流程的深度融合。


Cursor 1.0 描绘了一个更加智能、更少摩擦的开发未来，它将持续推动人机协作的边界，让开发者能够将更多精力投入到创新和解决复杂问题上。 随着这些强大功能的普及，我们有理由相信，AI 将在软件开发的全生命周期中发挥越来越重要的作用，彻底改变我们编写、测试和维护代码的方式。



Cursor 1.0 重磅发布 AI 编程能力全面跃升

海量AI智能体免费用，已接入DeepSeek满血版

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