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10月19日周一
  2. The Quantum Insider61

    爱丁堡大学团队开发算法，用约5%算力在普通计算机上模拟光子量子器件

    爱丁堡大学与 EPCC 团队开发出一种算法，让标准计算机只需此前超算所需约5%的算力即可运行此前仅能在顶级超算上完成的光子量子模拟。在 Gaussian boson sampling 测试中，使用该算法的经典计算机性能匹配甚至超过部分现有量子器件。

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  3. Utility Dive52

    美国核电 AI 应用调研：从部署转向运营价值

    ScottMadden 的调研显示美国核电机队已有超过 60 个 AI 部署，覆盖企业搜索、工程支持、纠正措施和大修计划等场景，但约 60% 已投用应用的收益尚未被有效量化。文章将应用分为生成式 AI 知识工作、机器学习预测和结合物理模型的专业 AI 三类，指出核心设计优化等应用已跨机队多燃料循环部署并显现持续价值，并为核电管理者提出五项从部署走向运营能力的建议。

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  4. Utility Dive49

    电网线路地下化：不断变化的电网与为此匹配的管线材料

    电网地下化正因极端天气、电气化和数据中心负荷增长而成为标准做法。PG&E 自 2021 年以来已将超过 1,200 英里线路转入地下，单英里成本从 400 万美元以上降至约 310 万美元；Winter Park 约 81% 配电线已入地，预计 2030 年完成，净节省约 7000 万美元；Consumers Energy 完成 370 万美元试点，风暴停电减少 100%。

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  5. Utility Dive60

    Enverus 评估各 ISO/RTO 应对 FERC 大型负荷新规的准备度：SPP 领先，PJM 管线最大

    Enverus Intelligence Research 依据 FERC 2026 年 6 月 show-cause 令设定的五项改革类别，对各 ISO/RTO 的大型负荷接入准备度打分，背景是美国 2030 年前预计新增 62 GW 数据中心容量。SPP 是唯一有 FERC 批准大型负荷费率的区域，拥有 HILL、HILLGA 和可快速接入的 CHILLS 服务。

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  6. The Quantum Insider62

    RIKEN 实现五比特硅自旋量子比特高保真并行控制

    RIKEN 团队在 Nature Physics 发表研究，通过单一共享微波线和成对相位校准方法，实现了五个硅自旋量子比特的高保真并行控制，并找出 AC Stark shift 是并行操作的主要误差来源。同时操作最多三个量子比特时保真度高于 99.99%，五比特并行时约为 99.9%；剩余退化来自同时驱动所需更高微波功率导致的量子相干损失，研究认为改进器件设计可缓解。

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  7. EE Times36

    从宏观到微观，再回到宏观：芯片设计如何借鉴今年诺贝尔奖的启发

    这是一篇 EE Times 分析文章，从今年四项诺贝尔奖（光遗传学、手性、IceCube 中微子探测、宏观经济学的微观基础）中归纳出“以最小单元解释宏观系统”的共同主题，并映射到芯片设计的自底向上抽象方法。作者认为 AI 已能自动化设计流程中的个别步骤并做一到两层内的设计提议，若能跨抽象层双向推理，或可打通系统级目标与底层选择的优化路径，但跨越多层推理目前仍属推测。

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  8. Light Reading42

    6G 将面临频谱共享的未来

    6G Forum 专家小组认为，频谱共享将成为 6G 规划的核心要素。NTIA 需在 2030 年前为商用拍卖找出至少 500MHz 频谱，立法目标为 2034 年前达 800MHz，但部分联邦系统可能长期留在频段内，需要持续共享。

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  9. The Quantum Insider55

    UKRI 出资 5000 万英镑支持英国量子企业，并追加网络与培训资金

    英国研究与创新署（UKRI）宣布投入 5000 万英镑支持英国量子技术项目，获资项目包括 MoniRail 的量子铁路监测系统、Siloton 的手持式量子眼部扫描仪和 ColdQuanta UK 的紧凑型量子无线电系统。UKRI 还拨款 2000 万英镑支持量子网络企业（含 Aegiq 的激光器与光子芯片研发），并以 800 万英镑扩容 QuEST 学徒计划。

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  12. SemiAnalysis71

    SemiAnalysis 预测 2027 年全球数据中心新增 +50GW 并给出领先指标依据

    SemiAnalysis 发文回应 2027 年数据中心建设过于激进的质疑，维持当年新增 +50GW（其早前口径为 +43GW）的预测，并披露仅 40 个园区就有超过 24GW 处于建设后期。核心依据是两项领先指标：美国超大规模云厂商自建项目开工量创历史新高，以及 2026 年至今已签约超过 1 万亿美元的数据中心租赁合同（单 GW 合同总额约 300–500 亿美元、期限 15–20 年）。

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  14. Dan Nystedt72

    据媒体报道，台积电熊本第二座晶圆厂计划于2028年12月启用，制程由原定的6/12nm升级为3nm，一期产能规划为每月6,000片晶圆。台积电熊本一、二厂合计资本开支估计超过230亿美元，高于2024年时的200亿美元估计；一期投资获日本政府补贴6,451.5亿日元（41亿美元），政府支持总额可能达到或超过最初获批的7,320亿日元。

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  17. 华尔街见闻 · 瑞银69

    瑞银交易台：上周美股走势与Situational Awareness引发的去杠杆行情非常像

    瑞银交易台交易员Torsten Sippel在周报中指出，上周美股并非全面抛售，而是定向仓位重置，走势与数月前由Situational Awareness引发的去杠杆行情高度相似，本质是去杠杆而非去风险。AI与动量板块承压最重，存储板块单周跌16%，投机成长股跌12%，动量多空组合跌8%，必需消费品涨5%；对冲基金净敞口降至五年第30百分位，但总敞口仍高于第90百分位，进一步去杠杆空间仍存。

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10月18日周日
  1. 华尔街见闻 · 美银70

    美银 Hartnett：卖出信号结束，11月中旬能否重返科技股取决于半导体价格

    美银策略师 Michael Hartnett 在最新 Flow Show 报告中指出，美银牛熊指标从8.1降至7.4、跌破8.0阈值，正式结束5月26日触发的卖出信号，但他强调这不是买入信号。他列出重返风险资产的两个前提：美联储10月28日加息以恢复信誉、AI融资担忧缓解，目前均未兑现。

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  7. a16z46

    Ben Horowitz 借用 Databricks CEO @alighodsi 的框架，谈要真正出现 AI“快速起飞”情景需要什么： 1. 每个新模型所需 GPU 远少于上一个 2. 每个新模型训练耗时更短 3. 每个新模型比上一个更准确 4. 这一过程持续反复发生 “这四条一条都没满足……我们现在谈论的完全是一个理论上的风险。” @bhorowitz 在 @theallinpod

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    引用a16z@a16z

    Ali Ghodsi of @Databricks on the four conditions that would have to hold for AI to truly improve itself: "The next model requires less resources, less GPUs to train... The second condition: the next model takes less time to train as well. Third, accuracy of the model, the intelligence is increasing. And fourth, we can do the former three again and again and again... All at the same time, not just any of them." "If you just mean that the software is writing itself, we're already there today. Like 90-some percent of the software in Databricks is written by AI. Does it matter if the last few percent is also written by AI? No." "If you're getting these four conditions, then you might get a speed-up where the next model, let's say, takes half amount of time and half the resources, and it is more intelligent... By the way, I don't even know if that necessarily leads you to superintelligence." "A lot of people, their definition is just, 'Hey, if I'm not even coding anymore and it's coding itself'... I think they're conflating, 'Hey, what's my value and is it scary for me?' Versus, 'Hey, that then means we'll get that superintelligence that in 2014 was hypothesized by Bostrom.'" @alighodsi @martin_casado @sarah_wang

  8. Quantum Computing Report51

    新加坡管理大学综述评估 AI 与量子计算在自适应组合优化中的三种范式

    新加坡管理大学 Hoong Chuin Lau 在 arXiv 发布综述《Beyond QAOA》，分析 AI 与量子计算在组合优化中的结合，共评估 119 篇论文并详细编码 67 篇，提出三范式分类和 M0–M5 证据分级。结论显示 AI 辅助量子优化在减少硬件调用和管理约束方面有明确收益，但量子辅助 AI 模型在当前硬件上尚未证明实际优势；52 篇核心研究中有 22 篇没有经典基线。

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  9. Quantum Computing Report47

    播客对话 EeroQ 联合创始人 Johannes Pollanen：用超流氦上的单电子构建量子比特

    EeroQ 联合创始人、密歇根州立大学物理学教授 Johannes Pollanen 在播客中介绍该公司如何用悬浮在超流氦膜上的单电子构建量子比特，并认为半导体芯片是扩展量子计算机唯一被验证的路径。他谈到各类量子计算技术路线、稀释制冷机所需的氦-3，以及 EeroQ 的 10,000 量子比特目标与 IBM 规划的对比。

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  11. Ben Bajarin39

    周末随想： 无论市场如何变化，1) AI 依然是一项变革性技术 2) 全球约 5% 的知识工作者每天以某种方式使用 AI（大多数用得很浅）3) 即便在当前的高 token 价格和 GPU 租赁价格下，我们仍受算力限制。 我们还有约 95% 的知识工作者尚未部署 AI，而面向约 10 亿台企业 PC 的硬件就绪算力装机基础仍然存在。 这一需求测算中我没有计入任何消费者端的采用。

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  12. a16z53

    a16z 转引投资人 Gavin Baker 的观点：2000 年电信泡沫顶峰时，美国已铺设光纤中 97% 处于未点亮（dark fiber）状态；对比之下，如今不存在闲置 GPU，各大技术论文显示训练运行中的最大问题之一是 GPU 满负荷到过热。此前 Ben Horowitz 以 LoudCloud 为例称 1999 年带宽每兆比特 1500 美元且难获得，2001 年跌至 50 美元。

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    引用a16z@a16z

    Ben Horowitz on the lesson LoudCloud, his early cloud company, taught him about today's AI neoclouds, and why they now face the opposite problem: "It can end up being like a very dangerous arbitrage business, where you can get upside-down easily. And so if you look at LoudCloud, just as an example, here's a simple thing that happened to us." "In 1999, bandwidth was $1,500 a megabit. And you couldn't get it. It was very hard to get it. And so you had to get a long-term contract, three years. By 2001, it was $50 a megabit... And if you borrowed money to get it, you're dead." "That kind of thing is so out of the control of the entrepreneur." "I think the core dynamic of AI has been working for CoreWeave, though, in that there's a massive shortage, not an overage of supply... Token prices have gone down, but GPU prices have not." "And by the way, data center space is going up in price because even labor to build data centers is hard. The politics are making it hard to build data centers. So the whole supply chain price is going up and demand is not subsiding." "Those are very big tailwinds for CoreWeave, despite the fact that the debt markets, kind of independent of them, are tough." @bhorowitz w/ @chamath on @allinpod

  13. Quantum Computing Report67

    RIKEN 联合团队在 Nature Physics 展示五比特硅自旋量子比特并行操控保真度超过 99.9% 容错阈值

    RIKEN、台湾大学、ETH Zurich 与 TU Delft 研究人员在 Nature Physics 发表论文，用单一共享微波控制线在五比特硅（28Si/SiGe）量子点阵列上实现同步单比特门操作，全部五比特保真度 ≥99.9%，其中三比特同步驱动达到 >99.99%（如 Q4 为 99.9966%）。团队将并行驱动串扰归因于 AC-Stark 相移。

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10月17日周六
  3. Quantum Computing Report62

    D-Wave 用 Advantage2 处理器 728 比特演示 1D/2D/3D 高阶拓扑绝缘体的模数量子模拟

    D-Wave 科学家在 arXiv 发表研究，在 Advantage2 超导量子退火处理器上实现并表征了 1D、2D 和 3D 高阶拓扑绝缘体（HOTI），最多使用 728 比特。团队采用新的模数量子控制协议，通过将物理比特配对成强耦合二聚体（J d = 2.5 GHz，Δ = 3.0 GHz）嵌入密集连接，并以 62.5 ps 时间分辨率重构复值传播子。

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  4. Quantum Computing Report58

    MIT 团队用第一性原理 AI 求解强朗道能级混合下的非阿贝尔任意子序

    MIT 物理学家 Pierre-Antoine Graham、Ahmed Abouelkomsan 和 Liang Fu 在 arXiv 发表论文，用自注意力神经网络波函数 MagNet 在填充因子 ν=3/2 下求解连续实空间哈密顿量，判定 anti-Pfaffian 为现实能级混合下的基态拓扑序，并证明 Ising 型非阿贝尔任意子（dσ=√2）的存在。计算覆盖混合参数 κ∈[0.5, 5.0]，发现 κ=20 时非阿贝尔液体转变为三角 Wigner 晶体；结果对单层 WSe2、ZnO 和宽 GaAs 量子阱中的非阿贝尔实验具有理论指导意义。

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