1. GPT-6 今日正式发布：5 万亿参数，OpenAI 押注"AGI 最后一公里"

OpenAI 按计划于今日（4 月 14 日）全球同步发布代号"Spud（土豆）“的 GPT-6。核心参数：5~6 万亿参数（MoE 架构，激活约 10%）、200 万 Token 上下文、综合性能较 GPT-5.4 提升 40%，训练投入超 20 亿美元。架构层面首度采用"Symphony 双系统推理”，System-1 负责快思考，System-2 负责逻辑校验与多步推导，同时实现文本/图像/音频/视频原生多模态统一。定价约 2.5 美元/百万 Token，与上代持平，官方内部称之为"神话级智能，Sonnet 级定价"。此次发布是自 ChatGPT 诞生以来 OpenAI 最大一次押注，也是其在 Anthropic、谷歌双重压力下的关键反击。

2. 斯坦福《2026 AI 指数报告》：中美模型差距缩至 2.7%，中国多项指标全球第一

斯坦福大学人本 AI 研究所（HAI）于 4 月 13 日发布年度 423 页《AI 指数报告》。核心结论：美国顶级模型（Claude Opus 4.6，1503 分）与中国最强模型（Seed 2.0 Preview，1464 分）的性能差距已缩小至 2.7%，而 2023 年初这一差距超过 300 分。中国在多项维度取得领先：公共 AI 超算 85 台（北美 2 倍以上）、论文发表量/被引量/专利均居全球第一、职场 AI 渗透率超 80%（全球平均 58%）。开源方面，DeepSeek、Qwen 等中国模型持续推进权重开放，开源生态重心明显东移。这份报告是目前最权威的全球 AI 态势年度评估，意味着"中美 AI 代差"的叙事在模型性能层面已基本终结。

3. 具身智能产业链开始分层：整机、底座、“大脑"三条主线浮现

澎湃新闻今日刊发深度报道，指出具身智能赛道经过两年高热后，产业分工已出现清晰的三层架构：卖整机（面向工业/商业客户的完整机器人产品）、做底座（提供通用本体硬件与运控系统）、定义大脑（以多模态 VLA 模型为核心的智能决策层）。这一分层是行业走向成熟的标志——此前几乎所有公司都在讲相同的故事，而现在市场开始用商业模式和收入来区分边界。结合 Q1 融资超 300 亿元、人形机器人出货量同比 +465% 的大背景，产业链分层意味着接下来并购整合与头部效应将加速显现。

4. 诺和诺德与 OpenAI 达成全面战略合作，AI 加速减肥药研发

丹麦制药巨头诺和诺德今日宣布与 OpenAI 建立全面战略合作伙伴关系，将 AI 技术深度嵌入药物研发、供应链与企业运营全链条，计划 2026 年底前完成整合。此举被解读为其追赶礼来（GLP-1 赛道竞争对手）的重要棋子。这是继阿斯利康、辉瑞等制药巨头之后，AI+制药合作的又一重量级案例。OpenAI 正在将生命科学确立为继代码和企业级服务之后的第三大营收增长极，AI 制药赛道商业落地速度持续超出预期。

5. AMD 发布本地 AI 智能体框架 GAIA，端侧推理进一步下沉

AMD 今日开源 GAIA（本地 AI 智能体框架），支持 Python/C++ 双语言、推理/工具调用/文档搜索/任务执行四大核心能力，全部数据在设备端处理，无需依赖云端 API，针对 Ryzen AI 的 NPU 和 GPU 完成深度优化。这与谷歌此前发布的 LiteRT-LM 端侧框架、苹果 Apple Intelligence 本地模型方向一致，标志着"端侧 AI Agent"已成为芯片厂商的核心战场。对具身智能而言，端侧推理下沉意味着机器人低延迟本地决策成本有望进一步降低。