2026 年 1 月 31 日，主权 AI 基础设施倡议通过国家级计算计划扩展，检索架构演进超越向量搜索，Agent 运行时探索自我改进能力。
🧭 核心速览
- 🇮🇳 IndiaAI Mission 推出 10,300 亿卢比计划实现 AI 计算民主化
- 🌲 PageIndex 推出树搜索 RAG 框架，准确率达 98.7%
- 📊 METR Time Horizon 1.1 扩展至 228 个任务并采用 Inspect 框架
- 🔧 Modular 26.1 稳定 MAX Python API 并改进 Mojo 人体工程学
- 🗄️ Gravitino 推出面向 AI 工作负载的联邦元数据湖
主权 AI 基础设施
🇮🇳 IndiaAI Mission 推出 10,300 亿卢比计划
根据 IBEF 报道，IndiaAI Mission 推出了一项 10,300 亿卢比的计划，通过本土 GPU 骨干、本土多模态模型、AI 市场和 AI Kosh 数据集平台实现 AI 计算民主化。这代表了主权 AI 基础设施发展的综合国家战略。
🏗️ Arctis AI 筹集 100 万欧元用于 AI 合同工作流
根据 The AI Insider 报道，Arctis AI 筹集了 100 万欧元 pre-seed 资金，通过 AI Agent 自动化建筑合同工作流，构建义务、风险和付款条款以实现实时合规和风险分析。
RAG 架构演进
🌲 PageIndex 引入树搜索 RAG 框架
根据 VentureBeat 报道，PageIndex 推出了用于 RAG 的开源树搜索框架，将检索视为导航，在复杂文档查询上报告 98.7% 的准确率。该框架通过 PostgreSQL 上的轻量级索引实现 Agent 式 RAG，标志着从向量搜索向导航式检索的转变。
📊 企业转向 AI 原生运营模型
根据 Modern Diplomacy 分析，企业正从 AI"作为工具"转向 AI 原生运营模型，采用集中式 AI Studio 治理和 Agent 系统，预测到 2028 年 15% 的日常决策将自主处理。
开源项目与基础设施
📊 METR Time Horizon 1.1 扩展任务套件
根据 METR 博客 报道，METR 的 Time Horizon 1.1 将任务套件从 170 个扩展到 228 个，将评估迁移到开源 Inspect 框架，并更新了 2023 年后 131 天的倍增时间进度估计。这代表了 AI 评估基础设施的成熟。
🔧 Modular 26.1 专注于开发者速度
根据 Modular 博客 报道，Modular 26.1 专注于开发者速度：MAX Python API 现已稳定，Mojo 人体工程学改进，Apple silicon GPU 支持扩展。此版本标志着 AI 开发工具的稳定化。
🤖 OpenClaw-Foundry 作为自编写元扩展首次亮相
根据 GitHub 报道，openclaw-foundry 作为 OpenClaw 的自编写元扩展首次亮相，学习工作流并自主升级自己的能力——代表了向自我改进 Agent 系统的研究。
🗄️ Gravitino 推出地理分布式联邦元数据湖
根据 The New Stack 报道，Gravitino 展示了地理分布式联邦元数据湖，作为跨数据源、引擎和云的 AI 工作负载中立控制平面。这解决了分布式 AI 基础设施中的元数据管理挑战。
🔍 Infra 洞察
1 月 31 日的发展凸显了三大关键基础设施趋势：国家级 AI 计算计划扩展主权能力，检索架构演进超越向量搜索，Agent 运行时探索自我改进。
IndiaAI Mission 的 10,300 亿卢比计划加入了各国类似的主权 AI 倡议，这些国家认识到 AI 基础设施是战略国家资产。综合方法——GPU 骨干、本土模型、市场和数据集——反映了全栈主权需要在多个层面进行控制的理解。
PageIndex 的树搜索 RAG 框架在复杂查询上实现 98.7% 的准确率，标志着检索架构的重要演进。向量搜索在复杂文档查询上的局限性正在推动向导航式方法的创新，将检索视为结构遍历而非相似性匹配。
自编写 openclaw-foundry 元扩展代表了对自我改进 Agent 系统的早期研究。虽然仍处于实验阶段，但这一方向表明 Agent 运行时最终可能自主优化自己的能力——这是扩展 Agent 基础设施的关键要求。
与 Modular 的稳定 MAX API 和 Gravitino 的联邦元数据湖一起，这些发展表明 AI 基础设施正从实验项目成熟为具有主权支持、高级检索能力和自我改进潜力的生产系统。