Landscape 整合总账
产业图谱 /landscape/ 的 7 张图——7 张图、55 个层与分类、224 张玩家卡、197 个新模型、82 条行业信号、48 条页面判断——都进了同一个实体库；这一页是总账。 五张结构图的页面 2026-11-02 起不再对外提供，旧地址跳到下面各图的实体页；页面的 HTML 仍是源稿，每次建库都重新读一遍，层、玩家卡、箭头、判断都是从它派生的。两张台账（新模型台账、行业信号流）的页面仍在线。下表是源稿里数到的和图谱里有的，对不上就是解析出了问题。
对账 页面里数到的 / 图谱里有的 · 全部一致
| 内容 | 页面 | 图谱 | 说明 | |
|---|---|---|---|---|
| 图谱 | 7 | 7 | ✓ 一致 | 5 张结构图、1 张新模型台账、1 张行业信号流 |
| 层 / 分类 | 55 | 55 | ✓ 一致 | 结构图的层 + 两张台账的分类 |
| 玩家卡 | 224 | 224 | ✓ 一致 | 每张都在一层上：对应实体 219，观点 / 趋势（没有自己的节点）5，未归属 0 |
| 新模型 | 197 | 197 | ✓ 一致 | 每个模型是一个节点，挂在台账的类别上，带规模、可得性、要点和一手链接 |
| 行业信号 | 82 | 82 | ✓ 一致 | 每条是一个事件节点，挂在分类上；信源机构认出 82 条，未认出 0 |
| 页面判断 | 48 | 48 | ✓ 一致 | 「最近的关键变化」每条一个节点，正文里点名的机构按名称匹配 |
| 更新记录 | 17 | 17 | ✓ 一致 | 页面的「更新记录」栏，存在对应图谱节点上 |
| 总览箭头 | 23 | 23 | ✓ 一致 | 结构图总览里层与层之间的箭头 |
七张图 每个方块是一层（或一类），数字是站在上面的卡片 / 条目数，点开看它们是谁
Agent 开发栈
开发者搭一个 AI Agent 要经过的完整链条：选哪个底座模型、用什么框架编排、靠什么协议接工具、怎么管理记忆和长上下文、落地成编码助手还是多智能体系统、怎么监控评测、在哪个沙盒里跑代码、最后部署到哪。这张图不追"这周谁发了新模型"，追"这一层现在谁在领跑、谁在掉队、格局有没有变"。
Agent 安全攻击面
这张图不是理论分类，每一类都尽量配真实发生过的事故（而不只是学术论文里的概念验证）。配色约定： 红色 = 已确认的真实事故 ， 绿色 = 经同行评审的学术研究/概念验证，尚无实锤事故 ， 紫色 = 框架/防御手段 。未核实的传闻类信息一律不收录或明确标注"未核实"。
AI 算力产业链
这张图追的不是"这周哪家公司融了多少钱"，而是钱花在了产业链的哪一环、那一环现在是谁在领跑。范围：芯片设计 → 代工/先进封装 → HBM/内存 → 网络互联 → 数据中心建造与运营 → 电力/冷却 → 太空数据中心（地面之外的另一条路线）→ 支撑这一切的融资结构。数字变化很快，标注单位/日期，务必核对信源日期再引用。
AI 治理与问责
这张图追的不是"哪个国家又出了一份AI监管草案"，而是当AI公司做错事、说错话、或者干脆被起诉时，真正能落到实处的问责机制是什么——法院判例、监管机构表态、诉讼案由、政府采购审查、行业自律工具，各自的约束力天差地别。范围：国际监管框架 → 立法与金融监管机构表态 → 版权与训练数据诉讼 → 政府采购与国家安全问责 → 司法系统AI使用问责 → 行业自律与安全机制。每条都标注证据强度（官方确认/媒体转述/未证实传闻），数字类声明尽量核对到一手信源。
芯片设计全流程
这张图追的是从架构规格到流片良率的11个阶段，逐一标出当前真正在用的AI技术类型——不是"这家公司说自己用了AI"，是"这一步具体用的是强化学习、生成式AI、预测性机器学习，还是干脆只是规则式自动化"。
AI 新模型台账
其它几张 Landscape 图谱画的是结构，这一张记发布：每期 AI Buzzwords 的「本周新模型」栏目核实过的主要新模型——谁家的、哪天发的、多大、能不能下、什么许可、一手链接在哪。每期的栏目就是这里按那一期的时间窗口筛出来的视图；想看别的时间段、只看开放权重、或者按开发者和关键词找，在下面改筛选。
AI 行业信号流
其它几张 Landscape 图谱画的是"结构"——谁在场、扮演什么角色。这一张不画结构，记"动态"：Benchmark 榜单这周有没有新王、厂商的开源仓库这周提交了什么、官方 Blog 发了什么、大厂高管和独立评论者说了什么、独立研究机构给出了什么产业层判断、License与核心条款有没有实质变化。不隶属任何一期 Buzzwords，也不是热点新闻——是"这批固定信源，这周有没有值得记的动作"的持续台账，来自 buzzwords-signals 技能每期的扫描结果，多数周期扫完可能什么都不加。
站在最多张图上的机构 按出现的图数和卡片数
- Google5 张图 · 19 张卡
- Anthropic4 张图 · 22 张卡
- OpenAI4 张图 · 17 张卡
- NVIDIA4 张图 · 14 张卡
- Microsoft4 张图 · 10 张卡
- SpaceXAI（原 xAI）4 张图 · 6 张卡
- Amazon（AWS）3 张图 · 7 张卡
- Anysphere（Cursor）3 张图 · 4 张卡
- DeepSeek（深度求索）3 张图 · 4 张卡
- Meta3 张图 · 4 张卡
- Z.ai3 张图 · 4 张卡
- Alibaba（阿里巴巴）3 张图 · 3 张卡
- Hugging Face3 张图 · 3 张卡
- MiniMax3 张图 · 3 张卡
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数据
- landscape-structure.json7 张图的层、卡片、箭头、判断、更新记录和每张卡的归属
- ontology.ttl本体：节点类型与关系
- kb.json全部节点与关系
- 在查询页里看 7 张图