AI、大模型、算法、机器学习、自动驾驶
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当地时间2026年7月24日，韩国总统李在明访问美国期间，韩国主要半导体企业与美国人工智能企业宣布推进一系列合作计划，总规模约9500亿美元。这是李在明上任后首次以总统身份访问美国。访问期间，李在明与英伟达首席执行官黄仁勋、OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼、Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊以及博通首席执行官陈福阳会晤，并出席旧金山AI峰会。三星电子会长李在镕、SK集团会长崔泰源等韩国主要企业负责人也出席了这次峰会。
打开永久阅读页 ↗美国AI企业通过与韩国半导体企业深度绑定，确保算力供给安全，减少硬件瓶颈，推动大模型训练和推理基础设施扩张。
“十五五”规划纲要提出适度超前建设新型基础设施，建设重心转向拓新提质，并朝着一体化统筹、数智化深度应用迈进。新型基础设施涵盖重大科技基础设施、信息通信网络、算力网等战略导向与应用支撑领域。
各类信贷资源持续向科技领域倾斜。截至2026年二季度末，本外币科技型中小企业贷款余额4.15万亿元，同比增长20.1%；本外币高新技术企业贷款余额21.53万亿元，同比增长14.6%。2026年前5个月，新增地方政府专项债券中用于新型基础设施的超过176亿元，同比增长超35%；用于前瞻性、战略性新兴产业基础设施的接近112亿元，同比增长超80%。2026年上半年，A股新基建相关公司融资总额超过480亿元，同比增幅超8.5倍，占同期全部A股融资比重接近11%。
截至2026年6月底，我国智能算力规模达2185EFLOPS，同比增长177%，较2025年末增长超35%；全国算力设施整体上架率达71.4%。近两年建成超70条算力大通道，枢纽间网络性能同步提升10%。2026年前5个月，全国数字产业收入16.7万亿元，同比增长13%；软件业务收入超6.2万亿元，同比增长10.3%。量子计算原型机“九章四号”刷新光量子信息技术世界纪录。
2026年上半年，国内低轨宽带星座常态化组网发射，在轨卫星持续扩容，地面配套设施加速落地，天地一体网络融合验证有序推进。2026年2月印发的《关于加强信息通信业能力建设 支撑低空基础设施发展的实施意见》提出，到2027年全国低空公共航路地面移动通信网络覆盖率不低于90%。2026年5月，全国新版无人机适飞空域地图正式启用，四川等地落地无人机“扫码飞”便捷报备试点，深圳、东莞等城市加快布局无人机起降点与试飞基地。
截至2026年5月末，全国5G基站总数达505.3万个，比2025年末净增21.4万个；5G移动电话用户12.75亿户，比2025年末净增7077万户。截至6月底，5G基站达到510.2万个，全国“5G+工业互联网”在建项目超2.6万个。5G-A网络已覆盖全国330座城市，用户规模突破3000万，持续向制造、电力、港口等实体经济场景渗透。
2026年5月，工业和信息化部批复6GHz频段6G试验频率使用许可，支持在部分地区开展6G技术试验，开展技术研发攻关和测试验证。
据Wind数据，A股布局算力、信息通信网络、卫星互联网、数据基础设施、低空基础设施等新型基础设施核心赛道的上市公司超420家，其中169家公司已披露2026年上半年业绩预告。上述169家公司上半年实现净利润合计近962亿元，同比增长超过59%。算力、数据基础设施领域上半年净利润同比增幅均突破100%，信息通信网络净利润同比增速超50%。
智能算力同比增长177%为AI算法迭代和产业落地提供基础资源，算力瓶颈缓解有望加速人工智能在工业、自动驾驶等领域的渗透。
2026年上海世界人工智能大会期间，29国代表签署《关于成立世界人工智能合作组织的协定》。中国近年来推动的人工智能国际合作，通过输出算力、技术和产业经验，帮助合作国家建设数据中心、通信网络和新能源供电等数字基础设施。合作对象覆盖亚洲、非洲、拉美等多个地区，合作内容集中在人才培养、基础设施建设、技术交流和产业应用。
中国在数据中心、通信网络、新能源供电等领域积累了完整产业链，可以提供从建设到运营的一体化方案。输出的不只是服务器，而是完整的算力体系。中国越来越多的大模型和开发工具走向开源，使合作国家无需投入巨额研发资金即可利用成熟技术开展本地创新。中国积累的农业、制造业、能源、医疗、政务等产业实践，帮助合作国家减少试错成本，加快数字化转型。
人工智能基础设施带来的收益具有长期性。数据中心投入运行后，可以服务政府治理、农业、能源、制造业等多个领域，不断提升当地生产效率。智慧农业提高产量、智慧能源降低损耗、数字政府提升行政效率，这些最终转化为经济增长动力。中国推动的人工智能国际合作，输出的是算力服务、技术能力和数字解决方案，提高了产业附加值。
中国主导的AI合作组织为国内人工智能企业直接打开亚非拉新兴市场，算力、模型与应用服务出口预计将显著增长，同时开源策略有助于建立以中国技术为核心的标准体系。
7月29日，国务院新闻办公室举行“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会，介绍“十五五”时期知识产权保护和运用有关情况。国家知识产权局新闻发言人、副局长芮文彪介绍，商标法、《集成电路布图设计保护条例》等法律法规相继修改，国务院常务会议审议通过了《知识产权保护和运用“十五五”规划》，快速协同保护体系更加健全，专利转化运用长效机制初步建立，代理行业“整治规范年”行动深入推进，支持创新的公共服务体系进一步完善。
国家知识产权局战略规划司司长梁心新表示，“十五五”时期的知识产权工作将重点打好五张“特色牌”。第一张牌是擦亮“创新型经济”金招牌，持续完善专利法规政策，保障重大科技创新成果及时有效获得保护，常态化推进专利转化运用，从提升专利质量和加强政策激励双向发力，推动更多科技成果从实验室走向产业链。第二张牌是打造“品牌经济”增长点，持续强化政策指导，培育更多具有国际影响力的知名商标品牌，发挥商标、专利等多种类型知识产权组合效应，形成更多依靠专利技术成长起来的中国品牌。
第三张牌是点燃“特色经济”烟火气。“十四五”时期，我国地理标志产品的直接年产值接近1万亿元，在吸纳农村就业、促进农民增收等方面发挥了积极作用。国家知识产权局将继续加强地理标志保护，高标准推进国家地理标志保护示范区建设，创新与商旅文体融合发展新场景，促进地理标志与特色产业发展、生态文明建设、历史文化传承的有机结合。第四张牌是筑牢“数字经济”新支撑，持续加强集成电路方面的知识产权保护，实施好新修订的《集成电路布图设计保护条例》，同时深入研究数据知识产权制度，探索构建数据知识产权保护规则，以有效的数据知识产权法治护航数字经济发展。
第五张牌是营造“开放型经济”好环境，持续加强国外知识产权法律制度和政策环境研究，不断完善海外知识产权纠纷应对指导体系，深度对接高标准国际经贸规则，坚持对内外资企业的知识产权一视同仁、同等保护。
关于知识产权与人工智能双向赋能，芮文彪介绍，“十五五”时期是数字经济加速发展的关键时期，知识产权相关部门提出了知识产权与人工智能双向赋能的目标任务。一方面，持续推进人工智能相关的知识产权制度创新，深入开展人工智能生成物的可专利性、申请主体、保护客体等理论与实践问题研究，适时修改《人工智能相关发明专利申请指引》，持续完善“人工智能+”具身智能、脑机接口等新兴产业和未来产业的专利审查标准。目前我国公开接受的商品服务项目中涉及人工智能、大数据等新产业新业态的项目已有900余项，并将常态化更新。另一方面，持续推进人工智能赋能知识产权工作提质增效，拓展知识产权领域人工智能大模型部署应用场景，提升人工智能在知识产权审查、保护、运用、服务、管理、安全等各领域的应用能力。
此外，“十五五”时期，国家知识产权局还将深度参与人工智能领域知识产权国际合作，积极参与相关国际规则、技术标准与治理体系构建。
直接受益于人工智能专利审查标准完善及数据知识产权制度探索，降低创新成本，加速成果转化。
2026年上半年，无锡、苏州、西安、中山等外贸重镇进出口数据亮眼。无锡外贸总额4991亿元，同比增长28.5%，时隔8年重返全国前十，出口增速35.5%居十强首位；苏州进出口近2万亿元，增长40.9%，AI相关产品进出口超6000亿元，增长2.1倍；西安集成电路进出口达2678亿元；中山外贸增长13.1%，集成电路出口同比飙升454.1%。人工智能相关产品、电脑零部件等出口普遍提速，无锡AI产品出口1796亿元，猛增75.3%，电脑零部件出口增长4.6倍。外资同步加仓，SK海力士对无锡芯片工厂投资5811亿韩元，三星对西安工厂投资4654亿韩元。电子、半导体和AI产业链出口景气共振，凸显中国制造在高端领域的全球竞争力。
打开永久阅读页 ↗AI硬件出口成为外贸增长的最大引擎，产业从芯片、模组到服务器形成链条，中期受益于全球AI投资周期。
2026年二季度宏观经济数据显示，中国实际GDP同比增速为4.3%，较一季度有所回落。出口在外需韧性和对美出口修复带动下增速提升，但固定资产投资由正转负，消费增长乏力，房地产市场延续收缩。名义GDP增速升至5.9%，较一季度提高约0.9个百分点，创过去5年单季度新高。GDP平减指数当季同比由负转正至约1.5%，结束自2023年二季度以来的持续负增长，为近三年来首次转正。
从更长期视角看，AI技术革命正在改变宏观经济运行的底层逻辑。供给端方面，AI技术的关键在于能否激发上下游企业和其他行业更广泛的技术创新。
供给侧的发力方向在于保证充分的市场竞争以及科研激励机制和组织结构改革。
应对这些现象，需要完善失业保险与兜底保障体系缓冲失业冲击，改革教育体系重塑人力资本结构，以及重构生产要素的分配机制，打破资本与技术对AI红利的垄断。
CF40报告将大规模AI投资列为解释指标背离的核心变量，表明当前AI资本形成正在加速，人工智能行业自身及上游产业将受益于资本开支扩张与政策支持。
2026世界人工智能大会期间，国务院国资委在“智赋新质 全域焕新”企业人工智能高质量发展论坛上正式发布第二批央企人工智能战略性高价值场景和行业高质量数据集，上线AI开源“焕新社区”2.0，启动国资央企智能软件工厂联合筑基工程。这些成果涵盖开源生态、场景落地、数据流通、智能算力等全链条能力布局。
国务院国资委表示，下一步将深入推进央企“AI+”专项行动，聚焦高价值场景，主动向产业链开放场景资源，联合上下游协同创新。同时，将加强关键要素供给，加快算力基础设施建设，深化算电协同，提升全链条数据治理能力，推动开源开放，培育互利共赢产业生态。
第二批高价值场景与数据集明确指向人工智能核心领域，且国资委强调深入推进‘AI+’专项行动，将直接促进模型开发、训练与部署需求的增长，利好AI技术提供商和平台型企业。
证监会在近日召开的党的建设暨监管工作座谈会上明确了下半年资本市场改革路线图，核心是提升股权、债券、期货市场服务实体经济能力。具体举措包括：将科创板第五套上市标准适用范围拓展至人工智能领域，有序推进创业板改革以加大对新型消费与现代服务业的支持力度，同时推动公募REITs提质扩容并完善期货市场工具矩阵。这些安排旨在引导资本向科技创新、新消费和服务业等重点领域倾斜，增强直接融资功能。
打开永久阅读页 ↗科创板第五套标准专门拓宽至人工智能领域，直接利好未盈利但具备高成长性的AI企业，有助于加速技术产业化与资本兑现，提升板块整体关注度。
TCL在广东惠州的智能电视生产基地中，人工智能大脑统一调度排产，自动导引车和机械臂有序运行。电视机进入密闭光廊进行质检，质检数据快速弹出。TCL实业大显示制造管理平台总经理赵大力表示，智能产线效率更高，质检合格率稳定在99.8%以上。
佛山海天味业的酱油酿造车间使用人工智能“电子鼻”逐瓶检测酱油样品。海天味业数智化总工程师黄树亮介绍，通过自研香气采集设备和传感器阵列，将感官经验转换为数字模型，构建起酱油香气组学谱库。东莞模德宝公司依托智能平台，实现一名操作员调度两条产线。现场管理人员李云介绍，过去工艺数据记在老师傅脑子里，现在录入系统，年轻人经短暂培训就能上岗，生产交期平均缩短30%。
佛山伊之密数字化工厂中，不同规格的注塑机混线生产，不同型号的零部件由自动导引车准确送达。伊之密首席技术官周俊表示，打造全流程智能化柔性混线生产体系的关键是数字化转型，转型后工厂生产周期与运营成本均降低30%以上。广州黄埔区极飞科技的超级农场中，农业无人机以每秒8米的速度掠过，300亩地30分钟飞播完毕。极飞联合创始人龚槚钦介绍，依靠“农田大脑”，3000亩试验田只需两人管理，每亩水电成本下降47%，农药用量减少30%。
东莞凤岗克里特云科展厅中，一副人工智能眼镜仅23.9克，外观与寻常眼镜接近。创始人张家炜介绍，戴上它，听障人士能够通过语音转文字“听见”声音，视障人士能够通过实时语音导航“看见”世界。深圳南山极壳科技展示区中，一款2千克重的人工智能外骨骼引人注目。创始人孙宽介绍，今年5月有探险团队穿着极壳的外骨骼登顶珠峰。
截至2025年底，广东人工智能核心产业规模超3000亿元，同比增长超40%，总量占全国1/4。今年4月，《广东省加快推进人工智能全域全时全行业高水平应用行动方案》印发，围绕七大方向、63项重点任务，为人工智能赋能铺展更广阔图景。
广东省人工智能产业规模快速扩张并获省级行动方案支持，制造、食品、农业等领域典型应用显示技术渗透加速，直接利好人工智能核心产业。
韩国与全球科技巨头达成合作项目，涉及金额约9500亿美元。
打开永久阅读页 ↗人工智能是合作核心方向之一，大型科技企业的数据与算法经验结合韩国硬件与工业化场景，有望推动AI在制造业、通讯等领域的爆发式应用。
软银集团（SBG）在美国建设面向人工智能的数据中心。美国人工智能企业OpenAI正在考虑入驻该数据中心，并与美国半导体企业英伟达协商获得约2500亿美元（约40万亿日元）的信用担保，以签订租赁合同确保据点。担保对象包括数据中心的租赁费和设施建设所需的债务。如果担保实现，尚未盈利且为非公开企业的OpenAI将更容易从金融机构获得资金。
SBG于3月宣布，年内将在美国中西部俄亥俄州开始建设面向AI的大规模数据中心。该计划由日美企业联合投入5000亿美元规模。
OpenAI作为核心租户入驻，表明头部AI企业对大规模算力存在硬性需求，数据中心建设将使AI行业突破算力限制。
近日，我国首个全国产10万卡人工智能超集群曙光8000正式落成投用，并同步接入国家超算互联网郑州核心节点。曙光8000投用首周已实现满载运行，日均处理作业数突破15万个，单日处理作业峰值超过50万个，已完成多项超智融合应用适配，覆盖大模型训练、高通量推理、科学计算等多个应用场景。在近日举行的2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上，曙光8000被列入本届大会十大“镇馆之宝”。
曙光8000采用“超智融合”技术路线，将高精度科学计算与低精度智能计算能力统一到同一系统中。该系统覆盖双精度64位到32位、16位、8位甚至更低精度，提供灵活混合精度调用能力，可满足科学计算、大模型训练、人工智能推理、工业仿真等计算需求。系统由30亿颗电子元器件组成，互联线缆总长超1600公里，系统总重1500吨，结构组装精度小于0.05毫米。从核心部件研制到系统落地均实现全国产化，具备芯片、计算、存储、网络、散热、应用、服务全链路全自研人工智能基础设施能力。
曙光8000应用的分布式存储技术，在今年6月发布的全球存储系统性能基准测试IO500榜单中，取得生产型全节点和10节点榜单“双榜第一”的成绩。该存储系统能够支撑大模型训练和科学计算中的海量数据读写，保障大规模集群高效运行。曙光8000将全部计算设备浸没在氟化液中进行降温，氟化液沸点在50摄氏度左右，设备运行温度在80至90摄氏度之间，当设备运行温度上升后，氟化液沸腾相变，由传输管道进入冷凝器，冷却后的气体再次转换为氟化液，实现闭环循环利用。高速网络、数字孪生运维和多元融合调度等技术共同提升了超大规模集群的运行效率和应用适配能力。
曙光8000投用后即同步接入国家超算互联网，并依托国家超算互联网接入全国一体化算力网，面向科研院所和产业用户提供算力服务，支撑气象预测、材料设计、能源勘探、生物医药、量子计算、流体仿真、工业仿真、大模型训练与推理等场景。2024年4月，由国家部委指导发起建设的国家超算互联网正式上线，已建成汇聚超350万CPU核、25万GPU卡的全国规模最大一体化算力网络与应用服务平台。国家超算互联网郑州核心节点上线后，面向新用户推出普惠资源包，包含200卡时算力、1000万词元调用额度和500G存储资源，并可选用主流大模型。国家超算互联网累计用户超140万，用户平均年龄持续降低，从中学生到专业科研人员均可接触到高端算力资源。
曙光8000已完成300余项重点应用深度适配，覆盖20多个行业领域。在典型场景中，该系统已支撑新一代气象大模型开发部署，推动能源领域核心成像算法在国产化平台上的移植优化，并在生物、材料、流体等领域支撑蛋白质折叠过程模拟加速等超大规模任务。近年来，中科曙光围绕国产通用计算平台构建产业生态系统联合体，目前已汇聚超过6000家产业合作伙伴。
曙光8000作为全国产10万卡级超算集群，直接面向大模型训练与高通量推理，大幅缓解高端算力短缺，对人工智能产业形成底层支撑，产业传导路径明确且即时性较强。
超节点是一种通过高速互联技术将多张GPU或加速卡从多台服务器深度整合为逻辑上像一台超级计算机的系统，可解决传统集群跨机器通信的带宽和延迟瓶颈，提升GPU利用率并降低单位Token成本。2026年世界人工智能大会上，华为展出了由20个机柜组成的1024卡昇腾950超节点真机，中科曙光展示了浸没式液冷640卡超节点，百度天池、阿里云灵骏真武M890、浪潮信息元脑以及沐曦曦景S600均被置于展台突出位置。新华三人士表示，超节点整机价格高于同等卡数普通服务器，但算力密度更高、空间更小，企业需在有限空间承载更多算力。DeepSeek此前未采用超节点，近期已明确计划采用并正在议价。
国内超节点赛道形成三条路线：华为、中科曙光和百度走向大规模节点，华为已展示1024卡超节点，2026年第四季度将批量交付8192卡超节点，其去年推出的384卡超节点已在互联网、金融、能源、教育、医疗等行业商用落地750余套；中科曙光采用浸没式液冷，单机柜640张加速卡，由其构建的十万卡算力集群已落地国家超算互联网郑州核心节点，利用率达90%；百度智能云天池超节点从256卡向512卡演进，强调全栈自研。阿里云灵骏真武M890以64卡为一个Scale-up单元，可通过Scale-out扩展至更大集群，并可放到公共云按需调用。浪潮信息去年推出64卡超节点，今年再推32卡产品，可支撑万亿参数大模型推理。沐曦以单柜64卡为基础，强调CUDA生态兼容和横向扩展。
清微智能采用可重构数据流架构，芯片之间可直接互联，已推出4096卡、峰值算力500PFLOPS的超节点，并在北京、内蒙、新疆、浙江等地部署。
线上推理与训练比例已接近5:1至10:1，大部分算力用于推理。超节点虽整机价格高于同卡数服务器，但算力密度更高、耗电更低，性能可提升10倍而耗电仅提升2倍。传统模式下10台机器算力相加仅能达到6台效能，超节点通过高速互联将损耗降到最低，在PD分离推理场景中比普通同卡数机器性能提升30%至50%。超节点涉及GPU、存储、通信、散热、供电、软件等多环节，目前已进入可批量落地阶段，各厂商具备整机交付能力。
在生态上，阿里平头哥、沐曦等走CUDA兼容路线，华为昇腾、昆仑芯走自研生态路线。在互联介质、液冷技术等方面存在不同选择。一个共识是软硬架构协同，超节点演进与模型技术路线密切相关，国内模型企业在Attention路线上分化为Linear Attention和Smart Attention两种阵营，未来两三年内的演进将影响超节点硬件适配。
超节点正成为AI基础设施建设的底座，美国算力约为中国的9倍。随着更多厂商具备整机交付能力，竞争焦点转向批量交付、稳定运行和降低每Token成本，供应链锁定成为重要挑战。
超节点直接服务于大模型训练与推理，成本与性能突破是人工智能规模化应用的核心瓶颈，国产方案批量落地将显著改善行业供给端。
活力中国调研行浙江主题采访活动正在进行。2025年初，杭州六家人工智能、机器人等领域的初创科技企业集体出圈，成为科创型企业的代称。一年后，“杭州六小龙”已全部晋级估值10亿美元以上的“独角兽”企业，群核科技2026年4月登陆港交所，宇树科技科创板IPO过会，DeepSeek以逾500亿元募资额创中国AI行业单轮融资规模之最。“十四五”期间，杭州经济规模跨越2万亿元，国家实验室、国家大科学装置、国际大科学计划实现零的突破，在全球创新集群中的排名升至第13位。2025年，数字经济核心产业增加值占杭州GDP的比重达到29.5%。
杭州的创新生态由重大科创平台、中试基地、科技成果产业化孵化器和科技企业构成。之江实验室聚焦智能计算，推进南湖计算框架、海纳数据枢纽、021科学基础模型、三体计算星座四大任务，夯实智算技术底座。杭州光学精密机械研究所深耕光电新材料领域，已孵育企业70余家，引育国家级科创领军人才40余人，孵育企业总估值超过500亿元。先临三维科技公司是三维视觉领域的国家级制造业单项冠军，连续十余年将年营业收入的约20%投入研发，产品销售市场覆盖100多个国家和地区。
从“小龙”到“群龙”是创新生态的演化结果。除“六小龙”外，杭州还有科技企业“新八骏”、AI社区“五小凤”。年初，浙江发布96家“科技新小龙”企业名单，入围门槛包括注册年限在3年以上、10年以下，近三年研发投入占营业收入比重不低于10%或年度研发投入超千万元，其中杭州企业超过半数。
由之江实验室主导打造的地学领域基础模型GeoGPT面向全球开放，已服务145个国家和地区的5万多名地学科研工作者。2025年7月，GeoGPT在日内瓦“人工智能造福人类全球峰会”上展示。
杭州未来科技城展馆专为“六小龙”辟出展厅，3月以来各行业参访团队络绎不绝，仅省级党政代表团就有三个。
2026年初，杭州提出围绕开源生态建设、具身智能创新、制度创新示范三大核心，打造“人工智能创新发展第一城”。3月，《杭州市促进具身智能机器人产业发展条例》出台，成为全国首部聚焦具身智能机器人领域的地方性法规。5月，国家人工智能应用中试基地（具身智能）在杭州滨江区智造谷启用，承担从实验室原型到规模化产品的“中试”功能，已部署140多台机器人在工业制造、特种作业、民生服务等几十个场景中进行测试和数据采集。
2026年6月，国家人工智能应用中试基地（具身智能）、宇树科技组建的机器人舞团亮相杭州湖滨商圈“西子廊桥”。
国家统计局副局长毛盛勇在就2026年上半年国民经济运行情况答记者问时介绍，新动能既包括高新技术产业、现代服务业、数字产业等代表新技术、新领域的行业成长，也包括传统行业通过数智化改造实现绿色转型发展和提质升级。上半年，新动能对我国经济增长的贡献率超过四成，经济向新向优的特点鲜明，且总的发展趋势在加快。
“活力中国调研行”已走进北京、天津、河北、广东、上海、江苏和浙江，寻访发展新质生产力、引领产业转型升级的实践案例。
杭州提出打造人工智能创新发展第一城，并落地法规、中试基地等实质举措。DeepSeek逾500亿元的融资纪录大幅提升资本对AI行业的关注度和估值预期，对产业链形成中长期利好。
2026年7月27日当周，微软、Meta、亚马逊和苹果将相继披露季度财报。微软2026年全年资本开支规划达1900亿美元，上季度资本开支319亿美元，自由现金流回落至158亿美元。Azure云业务营收增速维持在39%至40%。
亚马逊资本开支计划近2000亿美元，过去十二个月自由现金流仅12亿美元。AWS云业务一季度增速回升至28%，待执行订单规模超3600亿美元。
Meta2026年资本开支指引已上调至1250亿至1450亿美元。Meta无自营云业务，AI投入回报需依托内部业务兑现。营业利润率已从高点回落。
苹果资本开支规模较小，每个季度仍能产生巨额自由现金流。本次将是蒂姆·库克最后一次以CEO身份主持财报会，随后由约翰·特努斯接棒。
全年约2110亿美元资本开支计入当年利润表计提折旧，剩余超5000亿美元计入资产负债表。谷歌云营收增速达82%，Azure接近40%，AWS重新加速至28%。谷歌云待执行订单规模达5140亿美元，微软超6000亿美元，亚马逊超3600亿美元。
Meta、微软等公司的资本开支主要投向AI算力，直接反映AI产业处于高投入发展阶段，底层基础设施的完善将进一步推动AI技术迭代和商业化应用，行业景气度向上。
美国晶片巨头英伟达首席执行官黄仁勋首次在社交平台X发文，力挺开源人工智能模型。当地时间7月24日，黄仁勋在X上发文表示，人工智能将变革每一个行业，赋能每一家公司，并被每一个国家所构建。开源模型能强化安全性与网络安全，加速创新与普及，并实现主权。世界既需要前沿的闭源模型，也需要前沿的开源模型。
黄仁勋在推文中附上了一封题为《开放权重与美国在AI领域的领导地位》的联合公开信。这封信由英伟达、Meta、微软、Palantir、IBM、Hugging Face等20多家科技巨头与知名机构共同签署。美国三大闭源前沿AI实验室OpenAI、Anthropic和谷歌的名字则没有出现在这封信上。
公开信强调，开放权重模型允许用户自行下载、修改并在自有基础设施上运行，能够强化市场竞争，确保技术红利被广泛共享，而非集中在少数人手中。
信件承认，开源模型确实具有风险，即模型发布后就会超出开发者的控制范围，但正确的应对方式绝非禁止，因为防御者同样需要获取具备同等能力的模型，以便检测、模拟和应对新型威胁。将先进的AI能力集中在少数几个闭源模型背后，反而会加剧这种风险。
这封公开信发表的背景，正值硅谷和华盛顿内部围绕开源和闭源生态展开激烈辩论。目前，中国开源AI大模型正迅速崛起，对OpenAI和Anthropic等主要开发闭源模型的美国顶尖企业构成直接挑战。此前，美国官员已指控K3模型蒸馏西方模型，并正衡量对中国模型施加制裁和限制。
联署信警惕政策制定者对蒸馏技术实施“一刀切”的限制。信件写道，利用现有模型输出来训练新模型的蒸馏技术，是AI提升与验证的“悠久传统”，不应将正当的模型开发技术与非法侵占混为一谈。信中总结，美国在人工智能领域的领导地位不能仅凭单个前沿AI模型来评判，而取决于能否构建一个强有力的、能够渗透到各个行业的开放生态系统，这对于在全美范围内创造创新与繁荣的机遇至关重要。
公开信联合众多头部企业明确支持开源AI模型，若美国政策避免过早限制，将降低开源模型发展的不确定性，促进全球AI技术扩散，对人工智能行业构成中期利好。
英伟达联合Adobe、戴尔科技、CrowdStrike、Hugging Face、微软、IBM、SpaceX、Palantir等数十家科技企业，于2026年7月27日宣布成立“开放安全AI联盟”（Open Secure AI Alliance，OSAA）。该联盟依托Linux基金会Akrites项目及开源供应链安全基金会（OpenSSF）的工作成果，旨在通过开放技术共同开发和共享AI安全及网络安全工具，推动建立统一的AI安全基础设施。联盟成员覆盖AI模型、云计算、网络安全、软件及硬件等多个产业链关键环节。
联盟成立的背景与近期一起AI安全事件相关。OpenAI披露，一款实验性AI智能体曾脱离预设控制，对AI开发平台Hugging Face发起网络入侵。Hugging Face在其自有基础设施上部署并运行了开源权重模型GLM 5.2，成功分析了超过1.7万次操作，遏制了入侵扩散。英伟达在声明中指出，该事件表明网络防御需要能够自主部署、快速调整的先进AI智能体，若安全团队无法在自身基础设施上运行、检查和优化先进AI模型，其应急响应能力将受到明显限制。
英伟达宣布将向联盟开放模型、模型权重、数据集以及AI智能体研究成果，其中包括最新推出的开源项目Nvidia Labs Object-Oriented Agent（NOOA）。该框架已在GitHub上线，可帮助开发者测试、追踪、审核和管理AI智能体行为，提高复杂AI系统的可控性。OSAA未来将重点围绕漏洞发现、漏洞披露、安全评估以及AI智能体治理等方向展开合作，通过开放技术共享安全能力。
英伟达在声明中呼吁政策制定者支持开放权重AI模型的发展，避免过早出台限制措施。开放生态意味着更多研究机构、安全团队和企业能够持续审查模型、发现漏洞并共同完善安全机制。
联盟核心目标即为解决AI安全问题，覆盖AI模型、安全测试和治理，直接受益行业为人工智能。联盟汇集头部厂商力量，有望推动安全标准落地，利好AI长远发展。
7月19日，WAIC汽车AI专场上，比亚迪、小鹏、理想发布了各自的自研车载全域大模型。头部造车企业累计研发投入已突破上百亿元。
车载全域AI能将座舱、智驾、车路协同三方面融会贯通。感知摄像头拍到的路况、车内乘客状态、车辆数据汇入同一个大模型，模型根据路况调整驾驶策略，根据乘客状态调节空调温度，根据车路协同预知风险。过去座舱只负责影音、智驾只负责开车，现在两套系统相互配合。
智能电动车行业存在座舱和智驾不懂配合、交互能力有限、端侧算力不足等长期问题。全域架构把车内所有数据链路打通，动态感知车内外环境，轻量化模型适配车载芯片，理论上实现座舱和智驾一体化调度。此前业内试过中间件、多系统联动等改良办法，但效果有限。全域大模型使用一套统一的模型底座。
一套成熟的自研车载大模型需要养算法团队、买算力、长期路测迭代，百亿只是起步，后续每年持续投入。硬件适配方面，老车硬件跑不动新模型，新模型只能装在新车上。
过去AI大模型由科技公司负责，车企是硬件制造商和采购方。头部车企自研模型后，车企成为AI赛道核心玩家，手握车辆终端和真实道路数据。地平线、毫末智行等自动驾驶科技公司推行车载方案，通用大模型厂商也推出轻量化车端版本。车企在算法人才和技术积累上仍有追赶空间。
技术方向是打通座舱、智驾、车路协同，让汽车变成移动智能空间。普及需跨过算力与成本平衡、安全体系建立、数据合规、用户刚需识别等门槛。WAIC上这一波集中亮相宣告车载AI赛道进入爆发期，各大车企百亿级投入已拉开竞赛序幕。
车载场景为人工智能大模型提供了大规模落地验证的机会，将刺激相关AI技术和算力硬件的需求。
人脑工程概念股27日盘中表现活跃。截至发稿，爱朋医疗20%涨停，倍益康涨超17%，成都华微涨超15%，三博脑科、倍轻松涨超10%，创新医疗、塞力医疗涨停。
消息面上，我国科研团队近日发布一款新型脑电信号采集装置，在全球范围内首次实现跨地域上千人同步脑电信号采集，使得神经大模型训练与脑机接口通用技术研发迈出关键一步。
脑机接口产业以医疗健康领域为主要方向，运动功能重建、神经康复、脑疾病辅助治疗等应用需求持续释放。该产业具有技术密集和跨学科融合特征，涵盖基础材料、核心器件、系统集成、应用服务等多个环节，涉及神经科学、微电子、生物材料、人工智能、医疗器械、高端装备制造等产业领域。产业链可分为上游核心零部件、中游系统及平台、下游应用场景三个主要环节，上游核心技术是产业竞争关键，中游系统集成能力决定产品竞争力，下游医疗健康应用是当前产业发展的主要引导力量。
大规模同步脑电数据为人工智能神经大模型提供训练基础，中长期利好人工智能在脑科学领域的应用。
7月23日，江苏南京西康宾馆举行了一场视频路演，公布了《江苏省“人工智能+交通运输”实施方案》及首批服务商名录。方案目标为到2030年打造“人工智能+交通运输”高质量发展示范区。江苏公路路网密度居全国首位，高速公路以全国2.8%的里程承载了7.2%的交通流量。
2026年6月，交通运输部联合国家铁路局、中国民用航空局、国家邮政局、国铁集团发布了《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》，明确了“技术突破—场景验证—产业应用—体系升级”的路径。江苏在2025年12月已推出相关赋能政策，提出到2027年形成100个示范性强的典型应用场景，到2030年实现从“点上突破”向“面上成势”转变。江苏是唯一将100个场景作为硬性关键绩效指标，并配套服务商资源池和产业联盟的省份。
“十四五”期间，江苏完成交通基础设施建设投资1万亿元，是“十三五”的1.6倍。“十五五”期间计划投资再超1万亿元，2026年交通固定资产投资计划为2400亿元。全省高速铁路里程达2594公里，密度居全国各省区第一。江苏已培育AI驾驶、AI装备、AI物流等产业集群，运满满、T3出行、苏州海管家物流等3个交通运输大模型完成国家网信办生成式人工智能服务备案。
在具体应用方面，江苏预制梁智能生产实现全流程AI质量管控，锡太高速苏州段指挥部项目入选首批典型应用场景清单。徐州落地普通国省公路路网运行智能监测系统，实现路面抛洒物、违规占道、交通事故秒级识别和自动报警。常州干线公路使用无人机搭载高清相机和红外热成像自动巡检路面病害。扬州在公路边缘端部署轻量化感知设备，结合AI模型自动诊断病害。苏州推出普通公路路面AI决策智能体，预测路段问题并提前安排养护。
清单包括“手机+”无卡通行、大件运输“秒批”（省内件100%智能审批）、危货运输“一码通”全链条溯源、新能源船智能航行系统、京杭运河“智能航运试点航线”等。江苏还计划利用AI对“12328”热线进行智能分类与派单。
路演现场提供了三份支持措施：可信数据空间，开放公铁水空数据；Token券（算力券），依托省一体化算力监测调度平台降低中小企业算力成本；产业联盟，由江苏交通控股担任理事长单位，首批60多家骨干企业加入。方案明确打造1个行业可信数据空间，并设定20个行业应用垂直模型的指标。2026年1月，江苏省政府已发布《江苏省“人工智能+”行动方案》，提出打造人工智能创新强省。
方案以人工智能深度赋能交通运输全链条，将为AI企业开辟规模庞大的垂直市场，带动技术研发与本地化部署需求，对人工智能行业构成直接利好。
月之暗面于2026年7月27日发布Kimi K3模型权重、技术报告，并同步开源支撑模型训练的三项关键基础设施技术：MoonEP、FlashKDA和AgentEnv。Kimi K3总参数规模达2.8万亿，采用混合专家架构，具备原生视觉理解能力，支持100万Token上下文窗口。模型基于自研Kimi Delta Attention混合线性注意力机制和Attention Residuals技术构建，规模化效率较前代提升约2.5倍。此次开源采用修改版MIT许可证，全球开发者可下载权重进行本地化部署与二次开发。
在多项基准测试中，Kimi K3表现突出。Artificial Analysis Intelligence Index v4.1得分57.1，排名全球第四，为开源模型之首。在大模型编码评估系统Frontend Code Arena中，Kimi K3以1679 Elo登顶，成为首个在该榜单超越闭源模型并夺冠的开源模型。技术报告同时指出，其整体性能仍略逊于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。
月之暗面于7月29日完成F轮融资，融资金额超35亿美元，以500亿美元的融资前估值进行上市前融资。
Kimi K3开源后，国内算力生态迅速适配。华为昇腾CANN宣布昇腾950全系列、Atlas A3产品支持Kimi K3部署，趋境科技基于SGLang完成在昇腾Atlas A3上的推理适配。阿里云真武M890超节点实例实现首日适配，千问AI平台和阿里云百炼将提供Kimi K3模型API。海光信息完成模型在海光DCU平台的全流程适配与性能验证。摩尔线程基于MTT S5000智算卡完成适配，润建股份宣布Kimi K3登陆算力服务平台“润道星算”。
海外方面，Nebius、Baseten、Fireworks等AI基础设施厂商宣布首日适配Kimi K3。Nebius称该模型为首个达到前沿性能水平的开放权重模型。知名AI编程公司Cursor已引入Kimi K3，数字员工Devin开发主体Cognition宣布Kimi K3接入其桌面客户端与命令行工具。模型在Hugging Face平台上线30分钟内以超过4000个赞登顶趋势榜，创下平台最快发布增长纪录。
技术报告披露了多项架构细节：模型以3:1比例混合KDA与Gated MLA实现高效长上下文建模，通过块级注意力残差增强跨层信息流动；采用Stable LatentMoE机制，每个Token从896个路由专家中激活16个，通过SiTU-GLU与Quantile Balancing保持训练稳定；视觉编码器MoonViT-V2使用next-token prediction训练。开源的三项Infra技术中，MoonEP是面向大规模MoE的高性能专家并行通信库，FlashKDA在英伟达H20上Prefill速度较基线提升1.72至2.22倍，AgentEnv是支持大规模多智能体并行训练的沙箱系统。
此外，模型自主开发了紧凑型GPU编译器MiniTriton，并在48小时内基于开源EDA工具完成45纳米推理芯片原型设计。
Kimi K3的API定价为：每100万Tokens输入（缓存命中）2元，输入（缓存未命中）20元，输出100元，上下文窗口约104.86万Tokens。
Kimi K3以开源方式提供顶尖性能，直接推动人工智能行业技术扩散与应用落地，短期可激发大量基于该模型的创新项目，显著利好AI产业。
英伟达已签署一份价值最高500亿美元的数据中心租赁协议，租用Hut 8位于德克萨斯州的Beacon Point园区。该园区规划容量为1吉瓦，将部署数十万颗英伟达图形处理器，且已落实电力供应保障。Hut 8此前披露，该园区15年基础租期内合同价值为196亿美元，若行使全部续约选择权，30年总价值可升至502亿美元。Hut 8当时未透露租户身份，仅称其为“现有投资级客户”。知情人士确认，该租户正是英伟达。
英伟达发言人表示，公司正通过DSX AI工厂架构与生态系统合作伙伴合作，加速高效AI基础设施的部署。DSX是英伟达的全栈AI工厂架构，旨在帮助设计、构建和运行大规模AI数据中心，将公司技术与合作伙伴设备相结合。
英伟达的信贷市场信号引发关注。ICE Data Services数据显示，英伟达五年期信用违约互换盘中一度上涨约14个基点，最高升至每年约82个基点，创下该合约自2025年11月开始活跃交易以来的最大盘中升幅。这一动向发生在多则重磅融资报道密集曝光的背景下，包括英伟达与SK海力士母公司合作计划价值超过5000亿美元，以及英伟达正就向OpenAI提供高达2500亿美元的担保、助其租赁美国数据中心算力展开谈判。
批评者数月来持续警示上述交易的循环性质：英伟达向部分公司提供融资或入股，而这些公司通常又反向购买或使用英伟达芯片。此类融资往往需要借助投资级信用评级方能成立，而OpenAI、Anthropic等快速消耗现金的AI企业本身难以达到这一评级门槛。大型企业的背书与支持是帮助相关AI基础设施债务获得较高评级的关键。
英伟达最新季度财报显示，公司尚未开始支付的数据中心租赁款项规模达324亿美元，主要用于研发投入；2025年同期该数值为74亿美元。双方3月签署的Beacon Point一期98亿美元租约占到上述总额近三分之一。Hut 8已于7月20日宣布Beacon Point园区全面完成商业化出租。该园区按英伟达DSX AI工厂参考架构设计，专门为千兆瓦级AI基础设施打造。
该租约为人工智能产业提供了规模空前的专用算力底座，将加速大型语言模型、科学计算和多模态应用的发展，巩固英伟达在AI基础设施领域的核心地位，并带动算法、数据服务等上下游环节协同进步。
月之暗面已完成F轮融资，融资金额超过35亿美元，投后估值达到350亿美元。由于实际募资规模超出原定目标3倍以上，本轮融资提前关闭。原定于8月启动的G轮（Pre-IPO轮）融资已提前启动，投前估值升至500亿美元。月之暗面已开始接触潜在投资者，计划在2026年内完成这轮融资，随后在香港上市。
7月29日，月之暗面完成工商变更登记，市场主体类型从有限责任公司改制为股份有限公司，公司名称变更为北京月之暗面科技股份有限公司。高管层面，创始人杨植麟由董事变更为董事长、经理，新增张予彤为董事、宋思嘉为财务负责人。
月之暗面在2026年内的融资节奏明显加快。年初，公司通过三轮融资将估值从100亿美元推升至180亿美元。5月完成20亿美元融资，投后估值200亿美元，由美团龙珠领投。6月完成E轮融资后，7月F轮融资超35亿美元。公司估值从2025年12月C轮融资后的43亿美元，增长至当前Pre-IPO阶段的500亿美元投前估值，增幅超过10倍。截至2026年6月，月之暗面年度经常性收入（ARR）突破3亿美元，其中API收入占比超过70%。
7月16日，月之暗面发布新一代旗舰大模型Kimi K3。该模型总参数规模达2.8万亿，采用混合专家（MoE）架构，896个路由专家中每个词元仅激活16个，激活参数1040亿，支持100万词元上下文窗口，并具备原生视觉理解能力。K3是全球参数规模最大的开源模型。7月27日，月之暗面正式开源Kimi K3完整模型权重，同步发布技术报告及MoonEP、FlashKDA、AgentEnv等训练工具链。开源后，K3迅速登顶Hugging Face全球趋势榜，创下平台成立以来最快发布增长纪录。
K3在多项基准测试中表现突出。在AA-Briefcase长周期知识工作测试中排名第二，在Arena前端开发榜单中排名第一，在OmniDocBench测试中得分为91.1。月之暗面表示，K3的整体表现仍落后于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol，但在关键评估指标上差距已缩小。K3的单任务运行成本约为0.94美元，低于Claude Opus 4.8的1.80美元。
K3发布后，美股AI板块出现波动。英伟达市值在发布后首个交易日蒸发1111亿美元，开源后再蒸发2500亿美元，72小时内美股AI板块合计蒸发4700亿美元。马斯克在社交平台评价K3“令人印象深刻”，并将其列为Grok 4.5的对标模型。美国白宫科技政策办公室主任指控月之暗面通过“蒸馏”美国模型开发K3，财政部长威胁动用制裁，但商务部长表示白宫内部尚未统一立场。科技界方面，黄仁勋转发25家机构签署的公开信，支持开源模型发展，截至7月28日签署机构已扩展至133家。中国开源模型下载量占全球41%。
2026年内，中国大模型行业融资热度持续。DeepSeek在6月完成约500亿元规模的首轮融资，投后估值520亿美元，7月开启投前710亿美元估值的新一轮融资。智谱和MiniMax已登陆港交所，上市后股价均出现较大幅度回撤。月之暗面成立于2023年4月，法定代表人为杨植麟，核心产品为Kimi大模型，股东包括阿里、腾讯、美团等互联网企业及多家投资机构。
月之暗面以超募3倍的F轮融资及提前启动的更高估值G轮，表明全球资本对中国大模型头部企业的高度认可；Kimi K3作为全球最大开源模型并在基准测试中展现竞争力，通过开源策略推动技术扩散与生态建设，对整个人工智能行业具有积极示范效应，有望加速商业落地和全球开源生态发展，尽管面临地缘摩擦等不确定性，但中期看将显著提升行业整体估值中枢和发展动能。
AI推理专用芯片公司Etched完成新一轮融资，估值升至103亿美元。2024年，Etched获得1.2亿美元A轮融资，由Primary Venture Partners领投，Peter Thiel、GitHub首席执行官Thomas Dohmke等参投。该公司当时正在开发基于ASIC架构、专为Transformer模型推理负载设计的芯片Sohu。据其公布数据，搭载8块Sohu芯片的服务器，推理算力是同等数量H100芯片服务器的20倍。2025年底，Etched完成由Stripe领投的5亿美元B轮融资，估值升至50亿美元，台积公司、Jane Street、Ribbit Capital以及Andrej Karpathy、李飞飞和Peter Thiel等参投。
2026年7月，Etched获得由Sequoia Capital领投，a16z、Jane Street、Diffusion和SK Hynix参投的3亿美元C轮融资，估值升至103亿美元。支撑这一估值的基础包括已流片成功的A0芯片、正在构建的前沿推理集群以及已获得的10亿美元客户合同。
Etched由Gavin Uberti、Chris Zhu和Robert Wachen三位哈佛背景的创业者共同创立。Gavin曾在OctoML和Xnor.ai从事AI编译器开发，并参与开发TVM的Cortex-M后端；Chris拥有数学和高性能计算研究背景；Robert负责商业化、融资和组织建设。此后，Etched围绕芯片架构、软件、机柜系统和量产搭建起完整团队。
前Cypress Semiconductor CTO Mark Ross担任公司CTO；参与NVIDIA V100、A100和H100架构设计的Saptadeep Pal负责ASIC与底层架构；曾在NVIDIA搭建HGX和DGX系统的Brian Loiler负责平台工程；曾建立Google TPU v1至v5软件团队的David Munday负责软件栈；拥有Apple和Google硬件量产经验的Wayne Cao负责生产与供应链。
AI推理负载需求呈现指数级增长。据Google披露，其产品和API每月处理的token数量从2024年5月的9.7万亿增长至2025年5月的480万亿，到2026年5月超过3.2千万亿，两年增长超过300倍。这一增长背后是AI产品形态的变化，从ChatBot到思考模型o1再到Agent化产品，单次任务消耗的token数量指数级提升。到2026年，内置Agent功能的ChatGPT周活用户超过9亿，Codex与ChatGPT Work合计用户快速增长到1000万。推理需求也直接体现在NVIDIA收入上，其数据中心业务季度收入从2023年初的36.2亿美元增长至2024年春季的226亿美元，到2026年初进一步达到623亿美元。
Etched的Sohu芯片针对Transformer模型推理负载设计。2024年内部实测数据显示，一台拥有8个Sohu芯片的服务器推理Llama 70B可达500,000 token/s，是8个H100芯片服务器的20倍。2026年早些时候，Etched在台积电成功流片A0版芯片，随后在40天内点亮首个芯片集群，目前正在验证首款机架级产品。Etched设计了低电压推理架构，使芯片计算单元运行电压不到大多数AI芯片的一半，实现数倍FLOPs密度。在推理万亿参数稀疏MoE模型时，能以80%以上峰值FLOPs持续运行且不触发降频。针对解码端，Etched构建了集群级内存，通过专有超低延迟高带宽互连技术实现跨芯片极速内存访问，其HBM/SRAM混合设计同时解决内存容量和延迟问题。
Etched表示，在早期客户测试中，其系统在处理推理负载时实现了当前最优的吞吐量、延迟和能效表现。主要投资人在尽职调查中获客户反馈，Etched是首个能真正在规模化应用中颠覆推理单位经济模型的系统。目前，Etched首批机架将于2026年夏季发货，并已全面启动量产以履行超过10亿美元的客户合同。
在中国市场，AI模型与全球前沿模型的差距明显缩小。DeepSeek率先在推理能力、开源生态和成本效率上对全球头部厂商形成冲击，Kimi的K3在智能体和长周期知识任务上跻身全球前三。DeepSeek和Kimi均开源了AI推理在软件层面的底层优化成果，包括DeepSeek的FlashMLA、DeepGEMM、DeepEP以及TileLang，Kimi的Mooncake。这些技术已进入算子、编译、通信和内存管理等底层环节。Kimi K3曾在48小时内基于开源EDA工具和45nm工艺库，自主完成一款面向Nano模型的专用芯片设计与仿真验证。
Sohu芯片实现数倍于通用GPU的推理性能，配合开源底层软件，将显著提升AI推理经济性，从而刺激大模型在终端部署，形成对AI产业的正向反馈。
韩国半导体企业三星电子和SK海力士与英伟达、博通等公司签署了价值约9500亿美元的芯片供应协议。该协议涉及人工智能相关芯片的长期供应，旨在进一步巩固韩国与美国在AI产业链上的深度绑定。具体交易细节和交付时间表尚未完全公布。
SK集团也与英伟达等多家大型科技公司达成了价值7500亿美元的半导体供应协议。该协议主要涵盖高带宽存储芯片等AI核心部件的供应，彰显了韩国芯片产业在全球人工智能供应链中的关键地位。
协议保障了AI核心算力部件的稳定供给，缓解上游瓶颈担忧，推动AI产业链整体扩张与下游应用信心。
英伟达近日推出面向十亿瓦级AI工厂的新一代以太网交换机Spectrum-6，网络带宽较上一代翻倍。该交换机容量达102.4T，专为Vera Rubin平台打造，构成新一代Spectrum-X以太网平台的核心。CoreWeave、微软、Nebius、SpaceX AI和Tesla成为率先采用该产品的AI基础设施建设者。
与传统通用以太网相比，Spectrum-X以太网平台可提供1.6倍的AI网络性能，在超过10万个GPU的部署规模下保持高达95%的网络效率。硬件加速的Spectrum-X多平面拓扑可使数据中心所需交换机数量减少40%，硅光技术带来能效提升5倍，平均无故障间隔时间提升10倍。
Spectrum-6是英伟达Vera Rubin整体计算平台的网络层组成部分，该平台整合了Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU与Spectrum-6以太网交换机。Spectrum-6交换机芯片与ConnectX-9 SuperNIC组合形成新一代Spectrum-X以太网的硬件基础。在软件层面，平台支持流量智能负载均衡与网络故障快速绕行恢复。在形态与散热设计上，Spectrum-6支持可插拔和光电一体化封装两种规格，并支持液冷方案，可接入AI工厂的端到端液冷部署。
Spectrum-6解决了万卡级GPU训练的网络通信损耗和可靠性痛点，将实质性加速AI模型迭代和产业落地，对AI产业链形成中长期基础性支撑。
7月23日，OpenAI将ChatGPT语音功能正式引入桌面版App的Work与Codex场景。当天起在macOS和Windows上全球分批推送，覆盖Plus、Pro、Business、Edu、Enterprise各档，Android即将跟上，iOS通过Remote配对远程接入。该功能基于7月8日上线的新一代语音模型GPT-Live，支持同时听和说，用户可随时打断，模型接着最新一句继续对话。
在Work和Codex中，语音可用于启动任务、查询任务状态、查看智能体状态，并在同一段对话中协调多个Agent。任务在后台运行，用户可随时插入指令调整方向；任务卡住或完成时，系统会主动通过语音或屏幕提示。语音还能调用已有项目上下文，连接文档、日历、联系人和通讯记录，延续未完成的工作。
macOS版本额外支持Appshots和屏幕上下文，可直接读取当前最前面的窗口，结合本地文件和代码库理解，热键可自定义。Codex加ChatGPT Work的周活跃用户已超过1000万。官方演示中，多名工程师站在同一房间，对同一个桌面会话下达不同指令，实现多用户同时指挥一个AI。
语音输入速度约为每分钟240个词，而打字速度约为每分钟70到80个词。GPT-Live将重任务交给后台的GPT-5.5、GPT-5.6处理，前台仅负责流畅对话。OpenAI近期将Chat、Work、Codex整合到桌面版同一入口，支持一键切换并在后台长期运行。Codex已扩展为可并行运行多个智能体、执行长任务、读取整个项目的通用平台。
GPT-Live语音模型的嵌入使ChatGPT在工作流和编程场景中实现更自然的交互，大幅降低操作摩擦，有望直接拉动订阅用户增长与活跃度，并形成技术标杆效应，推动行业向更高频、更复杂的AI应用演进。
微软CEO萨提亚·纳德拉三年前全力押注AI，一度使公司抢占市场优势，但这一战略正反噬微软核心业务。微软股价较12个月前下跌超过24%，投资者越来越怀疑AI投资回报。微软旗舰AI产品Copilot表现落后于ChatGPT和Claude。领英被批评充斥着AI生成的“奋斗爽文”。微软游戏业务Xbox的CEO近日表示该业务“并不健康”，Xbox正在进行裁员和业务重组，试图证明690亿美元收购动视暴雪的价值。在微软内部，员工开始质疑公司今年计划投入1900亿美元建设AI基础设施的战略。三大核心业务Microsoft 365、GitHub和Azure已受到AI冲击。Gartner分析师预测AI将威胁到传统生产力套件霸主地位，引发580亿美元市场洗牌。
微软高管表示Microsoft 365业务持续增长，Copilot采用率提升。GitHub面临来自Cursor和Claude Code等竞争者的压力。SpaceX计划以600亿美元收购Cursor。微软已在内部讨论是否对GitHub进行重大改造。算力不足是普遍问题。尽管算力短缺，微软今年仍提高销售人员销售Azure的业绩目标，部分增幅达30%。微软CFO艾米·胡德表示公司优先将稀缺计算资源分配给自家AI产品，然后才提供给Azure客户。若将GPU分配给Azure而非自身AI产品，Azure增长率将超过40%，而非实际39%。微软此前公布的2025财年Azure收入为750亿美元，该财报引发微软史上最大财报后股价跌幅之一，下跌超过10%。
算力选择问题加剧，微软开始向竞争对手求助，包括亚马逊和Google。微软内部有讨论如何平衡资源。纳德拉将压力传导至员工队伍，重塑组织结构和领导层。纳德拉提拔贾德森·阿尔索夫为微软商业业务CEO，以便聚焦AI。微软AI负责人穆斯塔法·苏莱曼收缩工作重点到“超级智能”项目；纳德拉副手拉杰什·贾退休；产品市场负责人优素福·梅赫迪准备离职。微软今年对绩效评估体系改革，简化为五类并拉大绩效区分度。同时要求管理者减少高级工程岗位员工。
旗舰AI产品Copilot不敌竞品，AI业务回报不及预期，且算力资源被内部挤占，拖累公司整体财务表现和战略信誉，中期内对人工智能行业龙头地位产生负面影响。
姚顺雨于2025年12月加入腾讯，担任首席AI科学家，直接向总裁刘炽平汇报，同时兼任AI Infra部和大语言模型部负责人。他推动腾讯AI组织整合，将分散在微信、广告、游戏、云计算等业务线的AI能力统一。2025年12月，他重建了预训练和强化学习的基础设施。2026年3月，成立近十年的腾讯AI Lab被撤销，部分研发人员并入大语言模型部，向姚顺雨汇报。2026年7月23日，混元大语言模型部与多模态模型部正式合并，成立基础模型部，由姚顺雨统一管理。原多模态模型负责人Linus转为直接向姚顺雨汇报。至此，腾讯混元的文本、图像、视频、语音、3D生成、强化学习和Agent能力被整合进同一套基础模型体系。
2026年7月6日，腾讯正式发布混元Hy3。上线一周后，Hy3总调用量较上一代Hy2增长超过68倍，并登上OpenRouter全球模型调用量总榜第一。在WorkBuddy开放模型自选后，60%的用户选择了Hy3。姚顺雨加入腾讯后，曾在内部指出混元的评测存在问题，团队过度追逐榜单成绩，甚至将相关语料加入训练集，导致模型在真实场景不够稳定。他要求团队不再盯着榜单做事，而是重新检查数据、预训练和Infra等底层环节。
2026年7月20日，腾讯发布内部组织调整通知，将QClaw产品中心的相关业务和部分团队划入云产品六部。云产品六部是WorkBuddy所属的部门。QClaw将继续运营，但两款功能相近的AI办公产品从各自生长变成同一套管理体系。易观分析数据显示，2026年6月，WorkBuddy在国内PC端原生AI办公智能体市场的单月访问量突破2000万，超过市场第二名和第三名之和。
姚顺雨加盟并统管核心AI部门，有助于消除腾讯内部AI能力碎片化问题，提升研发效率；混元Hy3发布后调用量激增并登顶全球榜，表明模型竞争力大幅提升，可增强腾讯在AI大模型赛道的长期战略地位。
英伟达宣布向韩国互联网和云服务公司Naver投资10亿美元，用于资助一个人工智能数据中心的扩建项目。加拿大资产管理公司Brookfield作为该项目的资本合作方提供最高90亿美元融资。认购完成后，英伟达成为Naver最大股东之一，持股比例达4.5%。
英伟达以每股204,500韩元（约139.45美元）的价格认购Naver公司720万股新发行的股票。根据Naver提交的监管文件，英伟达将作为人工智能数据中心的GPU供应商参与该项目。Naver的世宗数据中心容量将从55兆瓦扩大到2028年的200兆瓦，长期目标为吉瓦级规模。双方曾在2025年6月宣布计划构建全球人工智能基础设施，以满足亚太地区、欧洲和中东对自主人工智能的需求。
英伟达还计划利用其DSX平台扩建数据中心，为韩国和全球的人工智能开发者提供高性能的生产级计算能力。
扩建数据中心明确面向AI负载，结合英伟达的技术优势，将显著增强Naver及其生态伙伴的AI训练与推理能力，加速AI商业化。