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Three vendors shipped LLM inference disaggregation (prefill/decode split) in four months. Here's the pattern, the economics, and when it actually pays off vs colocation.
机器人视频再炫也不算落地。至简动力百台交付、LingBot-VA 2.0 与灵巧手数据说明，具身智能的验收标准正从 Demo 转向工厂 ROI。
Meta CTO Andrew Bosworth 复盘 Llama 4 掉队真相：Llama 3 透支了 Llama 4 的全部技术储备，Reasoning 和 MoE 同时落后。强制数千名工程师标数据被控"集中营苦役"。单体大模型时代终结，分层调度是下半场。
Grok 4.5 把 Opus 级模型打到 $2/$6，但真正的故事是 token 油耗：同样任务只烧四分之一的 token。
SpaceXAI 与 Cursor 联合发布 Grok 4.5，Artificial Analysis 实测单任务成本仅 $0.49，token 效率 4.2 倍于 Claude Opus 4.8。AI 编程的竞争维度，从「谁更聪明」换成「谁更便宜 + 够聪明」。
Bosworth 在 Big Technology Podcast 首次复盘 Llama 4 掉队：Llama 3 透支下一代研究，143 亿抢 Alexandr Wang、追踪员工键盘轨迹——Meta 的研发管线到底断在哪里？
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