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要点 过去几年，美国和中国一直在构建AI帝国，而其他所有希望获得先进AI的国家都在变得依赖它们。 谁有能力负担这场竞赛，比谁先造出通用人工智能更重要。历史学家尼尔·弗格森、研究者丽莎·克拉森和前谷歌CEO埃里克·施密特认为，高额债务、国内阻力以及一场潜在的台湾战争威胁着这两个大国。 在为《外交事务》撰写的文章中，他们以规模定律为帝国类比奠定基础。由于模型进步取决于能源、矿产、芯片和资本，软件再次成为一种稀缺的、因而具有地缘政治属性的资源。任何低于某一门槛的人“根本不在局中”。来自刚果的原材料和肯尼亚时薪仅几美元的数据工人，构成了他们所称的“聊天机器人时代的种植园经济”。 OpenAI和Anthropic开始看起来像东印度公司 作者将OpenAI和Anthropic比作东印度公司——那些在殖民时代凭借政府特许状运营、却建立自己的军队并统治整个地区的强大贸易公司。与它们一样，当今的AI实验室与政府谈判，却仍被政府牵着绳。 作为证据，他们引用了6月的一个案例。美国商务部命令Anthropic切断外国公民对其两款最强模型的访问。由于无法实时核实用户的国籍，Anthropic在全球范围内关闭了F

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Apollo首席经济学家Torsten Slok刚刚发布了一份看空AI的悲观报告。 在我看来，我关注的其他信号并不真正支持这些观点。 Slok表示，主流企业并不需要最新模型，也不会为此付费，而且由于没有利润上的收益，它们现在将token支出视为拖累利润率的成本中心。 他说，全要素生产率增长接近0%，Slok预计AI的宏观影响将非常有限，而智能体AI和token支出仍局限于一小部分企业。 他认为，更廉价、商品化的模型可能无法弥合差距，因为在他看来，商业价值取决于判断力、问责、信任以及AI所不理解的潜规则。

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ate of AI 2026 见面会 与 Macrodata Labs 的 Guilherme Penedo 和 Alta Ares 的 Jules Giraud 一起。Air Street Press，2026 年 10 月 25 日 欢迎于 11 月 3 日（周二）18:00 起在巴黎参加 State of AI 2026 发布见面会。我们将汇聚创始人、研究人员、工程师和运营者，共度一个围绕前沿机器人数据与自主防空展开炉边对话的夜晚。 我将首先介绍 2026 年 State of AI Report 在研究、产业、安全和地缘政治方面的最重要进展，随后与两位为物理世界构建 AI 系统的人士对谈。 报名参加巴黎见面会 与我一起进行炉边对话的嘉宾： Guilherme Penedo，Macrodata Labs 联合创始人兼 CEO，谈训练能力更强的机器人模型所需的数据。 Jules Giraud，Alta Ares 数据与 AI 负责人，谈自主防空以及将 AI 部署到真实世界需要什么。 活动最后将有饮品和充足时间，供大家结识 AI 社区的其他成员。 带上你的问题，周二见！ Nathan

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强模型的训练和评估，以加强基础设施、改进监控，并增强旨在检测到潜在危险活动时自动停止运行的系统。在暂停开始11天后，于10月1日恢复了强化学习训练和内部推理。OpenAI表示，该事件还凸显了一个更广泛的问题：随着模型能力增强，它们更善于发现旨在约束它们的系统中的弱点。一个足够复杂的智能体可能利用软件缺陷逃出沙箱，利用内部服务接入互联网，或找到未经授权的方式与其他隔离环境中的智能体通信。 相关文章： OpenAI在Anthropic IPO前争分夺秒以1.4万亿美元估值融资300亿美元 震动AI股票的那200亿美元缺口，揭示了行业数据存在的问题 沙特OpenAI工程师被控在高管会议室安装隐藏录音设备为测试自身防御，OpenAI发起了一场大规模红队测试活动，由AI智能体组成的团队负责寻找访问实时互联网、跨越内部安全边界以及与其本应隔离的智能体通信的方法。该公司在这些实验中消耗了数千亿token，使用了一些最强大的模型，并向它们提供了基础设施源代码、配置细节以及有关潜在漏洞的文档。这些实验发现了此前未知的软件漏洞和配置错误。OpenAI表示，其智能体找到了逃出沙箱、在系统之间移动、接入实时互

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y Yang曾在甲骨文做税务分析师，如今替人牵线。她提到，许多科技从业者从学校直接进入公司，同事和朋友的背景也相近。工作已经占去了大量时间，社交圈又相对固定，他们未必习惯主动接近陌生人。 于是，婚介给客户找对象，颇有点猎头找人的味道。 赵清华会先查平台的会员数据库，再向大厂里的朋友打听、请他们推荐。Amy Yang也会动用朋友、过去的客户、行业联系人，甚至找其他婚介帮忙。 对方也有自己的筛选条件。 按照Amy Yang的观察，即便男方已经是AI科学家，也会希望女方至少有大学学历，并且在湾区有稳定的工作。赵清华则说，这些长期接受技术和逻辑训练的男性，往往希望伴侣温暖、能理解自己。 一边在看公司的成长前景，另一边也在看学历、工作和相处方式。跨国择偶的故事里，双方都带着自己的清单。 21岁的AI创业者南迪（Kinjal Nandy，音译），给自己准备了一份《女友需求文档》。 对，就是模仿科技公司开发产品时写的需求文档，只不过这次，他把要求填进了手机备忘录：情商高、独立、愿意建立边界。 南迪是旧金山AI创业公司Sonatic的联合创始人兼CEO。平时聊天，他会时不时冒出“潜在空间”“可扩展性”

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，不只是一套制冷设备，还包括换热、流体输送、工质兼容性和系统控制能力。 根据公司披露，2020年其水冷机组已批量应用于储能，2024年又交付了面向5MWh储能系统的全链条液冷方案。 这些积累被整合进数据中心的Coolinside：从贴着芯片的冷板，到快接头、分水器、CDU，再到工质、管路和冷源，形成一套可以联合设计、测试、交付的系统。 这条路径的价值，在于用其他场景积累的技术，争取新平台的验证机会，再逐步进入共同开发。 第二种策略，是以单点效率，弥补系统缺失； 具体来说，这相当于是单项技术不占优的情况下，通过更密集的项目交付，加快积累故障数据、控制经验和工艺能力——也就是用更高的“经验生成速度”，追赶海外厂商更长的经验时间。 举例来说：浪潮信息与京东云联合开发液冷整柜并规模部署，同时将每台设备的生产测试接入制造执行系统，保留可回溯记录。 这样做的优势，是可以让下一批产品，用上上一批发现的问题进行优化，形成正向反馈。 第三类策略：是以效率、以时间换市场。 这就是国产企业更常见的打法：不等单个零件做到世界第一，而是同时布局冷板、管路、Manifold、CDU、快接头和控制系统。就算单项技术

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拥抱资本主义经济模式的国家表现优于社会主义模式的国家，”他说。“一个突出的例子是法国，它拥有世界上最慷慨的福利国家之一，然而恰恰在那里爆发了一些最激烈的动荡。”他还提到加利福尼亚州，那里长期以来一直是世界领先的技术创新中心之一。 “与以色列非常相似，它拥有高度集中的人才和智力，相对于其人口规模而言创新比例很高。然而，这个州的管理方式正驱使居民迁往迈阿密和美国其他地区，在那里他们可以享受更低的税收。”“像谷歌的谢尔盖·布林或Meta的马克·扎克伯格这样的知名商业人物正花费数亿美元在迈阿密购置房产。这为他们节省了在加州数十亿美元的税款，而佛罗里达则蓬勃发展。”你是在把饱受战火摧残的以色列与加州相提并论吗？而全球AI革命恰恰正是从加州兴起的。“是的。我认为以色列拥有当今世界上最好的经济体之一。我相信，正如我去年访问这里时所说的那样，一家万亿美元公司将在几年内从以色列诞生。如果不是在未来五年内，那肯定是在十年内。”阿克曼认为，人工智能通过降低规模的重要性、提升集中人才的价值，使这一前景更加现实。以色列人口约1000万，与美国相比或许很小，但他认为这是潜在优势而非结构性弱点。“AI的出现使这一前

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来产品与原料价差改善的修复窗口。在他看来，铜、铝等具备供给约束与产能增长双重支撑的工业金属，以及石油石化、基础化工中价格与盈利同步改善的方向，中期逻辑依然扎实。 高端制造则展现出“智能化+出海”的复合动能。机械设备三季度营收、归母净利润分别增长16.0%、41.9%，智能化改造、设备更新及国产替代持续推进，自动化设备、专用设备等细分领域景气延续；电力设备中，其他电源设备利润增长84.4%，电网设备增长4.8%，国内特高压建设提速、海外电网升级需求与AI用电需求共同驱动行业业绩增长。 配置核心：“红利防御、业绩驱动” 业绩之外，估值的天平也在悄然回摆。 夏凡捷援引数据称，截至10月23日，上证指数市盈率中位数约20.1倍，处于近五年7.8%的低分位，分位数较9月同期大幅下降17.6个百分点；创业板指市盈率中位数约35.7倍，处于近五年52.1%分位，分位数较9月同期回落25.5个百分点。 “估值压力已有所释放，但行业间分化仍较明显。”夏凡捷指出。 对于后续行情，他判断市场或以震荡和结构性修复为主，需紧盯三大变量：国内增量资金的入场节奏、海外利率环境的变化，以及三季报对盈利预期的进一步验证

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与导航系统”，也就是说，特斯拉庞大的车队会自动采集街道信息，标注通行速度、停车标识、红绿灯、停车场等数据。 新地图架构会解锁大量新能力。特斯拉可以往地图里叠加丰富信息，不光解决路线、限速这类 FSD 痛点，还能让行驶更平顺安全：标记坑洼路面、视野遮挡的出入口、危险路口等等。 其大概率也会用来优化自动泊车，支持用户自定义停车场里的泊车偏好：优先选最近空位、远离其他车辆、无障碍车位等，车队会持续采集对应的环境数据。 埃卢斯瓦米还提到，依托这套地图，用户可以用语音自定义路线，和计划今年秋季落地、用来操控 FSD 的 Grok 能力相呼应。 特斯拉在 2026 夏季更新里已经推出“偏好路线”功能，规划路线时优先选择用户之前开过的路线。同一版更新中，自动导航新增能力，除家、公司和日历行程外，还能自动导航到其他常去地点。 而偏好路线是在 2022 年上线的备选路线功能基础上迭代而来，旧功能最多提供三条路线备选。 埃卢斯瓦米预计，这套新地图会最先在 FSD v15 里用于行程的出发和到达阶段，之后数月内逐步覆盖剩余导航能力，包括泊车和语音控制。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)

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来，再为这些内容建立索引。模型练习浏览和搜索时，使用的是这批准备好的资源。 这就是它所说的「离线世界」。「假」的是连接方式，网页内容可以来自真实世界。OpenAI 表示，其所有前沿模型的强化学习训练都采用这种离线交互。 模型在任务中还可以使用浏览器、执行代码、操作电脑。哪些工具、文件和服务能用，由任务的授权范围决定。允许协作的 Agent 可以共享指定资源，其他资源则要隔开。 比如模型写好一段程序，运行时就可能读取文件、启动其他程序，或者向某个网址发请求。 OpenAI 的 Linux 方案是把受限容器放进轻量虚拟机。容器先收窄程序能接触的文件和进程。例如，任务只需要处理一组文件，就可以只向程序开放获准使用的目录。 虚拟机有自己的操作系统内核，处理里面的程序对文件、内存和设备的请求。负责管理虚拟机的软件 Hypervisor，再将它与实体服务器的系统隔开。程序绕过容器限制，并不意味着已经获得实体服务器的控制权。 实体服务器外围，防火墙和安全组约束连接，身份与权限管理决定谁能访问哪些云服务。这层防线要应付的情况是：即使模型拿到了服务器的控制权，也不能任意连接外网，或转去访问其他内部系统。

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我们能否创造全新的概念、表达方式与推理结构，让过去无法开展的数学研究变得可能？ 它不仅研究数学知识本身，更研究数学如何借力人机协同，将繁复的底层推演自动提炼为新工具，持续生长出新的数学能力。最有价值的突破，未必是解出最难的一道题，而是创造一种新方法，让成千上万道题迎刃而解。 由此，我们还能利用AI探索更深远的「跨智能数学」。人类智能、不同架构的AI乃至未来的其他智能系统，会形成各自的数学概念、表示方式与证明偏好。有些人类觉得极难的问题，机器换种表示就能轻松解决；反之，人类凭直觉就能理解的结构，机器也未必采用相同的思考方式。数学真理未必因智能不同而改变，但通往真理的道路远比过去想象的更加丰富。 回顾数学史，真正改变数学面貌的突破，往往是新概念、新表示方式和新理论体系被创造出来。AI数学革命真正值得期待的，不是机器解决了多少著名猜想，而是建立起一套「自进化数学」体系，让AI与人类持续共创数学的未来。 跨越万倍算力鸿沟的「PAE框架」 这项研究的起点源于AI绘画。过去三年，我累计使用AI创作了14万幅绘画作品，在全球举办了13次AI绘画展。在海量创作中，我形成了一套探索方法：先确定大致方向，

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1）产业趋势回落≠牛转熊。A股在过往存在比较广泛的“产业趋势回落=牛转熊”的思维，核心是过往的产业趋势（2006 2007年的工业与金融、2009年的地产与基建、2013 2015年的移动互联、2019 2021年的能源转型等）对其他经济部门带来广泛的拉动作用。而本轮AI产业的进展，至少在短期内对其他经济部门产生了不少挤出效应，包括导致了物料和资源价格暴涨、推动了债券市场供需紧张和长债利率大幅飙升、一定程度上挤出就业，财富效应的增长极为失衡，市场分化的程度历史罕见，甚至出现了所谓“硅基世界”和“碳基世界”的对立。这也意味着，过往“产业趋势行情结束=牛转熊”的经验可能并不适用于这轮AI硬件主导的行情，非AI的不少板块早已步入下行趋势，而AI只不过最后“补跌”。 2）AI短期内对其他部门产生了负外部性，若AI势头回落，一些非AI板块反而可能有转机。目前已经显性化的负外部性至少包含三类：第一，电子元器件、电力等基础生活物资的大幅涨价，抬高生产和生活成本，压抑其他领域需求，典型的如消费电子；第二，算力基础设施投建推动私人部门巨额债务融资，推升全球无风险利率，对所有高利率敏感性的需求产生冲击；第

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必须明确告知演员其声音是否会被用于AI训练，同时还需与演员协商报酬。换句话说，同意让AI生成自己的声音用于短视频广告等场景，就如同授权商家将自己的肖像印在麦片包装盒上，属于形象授权的范畴。 这些知情同意准则同样适用于AI转译的表演内容，而对于已故演员的形象声音模仿，限制则更为严格——比如已故歌手图派克在即将上映的《天堂异客》中“出镜”一事就曾引发广泛争议。 准则明确规定，除非已故演员生前已明确同意，否则禁止使用AI复制其声音。同时，AI相关使用还需征得演员在世的家属、遗产管理机构或其他相关管理组织的同意，并向这些权利继承方支付版权使用费。 工会表示：“这一规定旨在保护已故表演者的尊严、名誉与艺术遗产，免遭商业剥削。我们会最大限度尊重逝者生前的意愿，在生成AI相关内容时，必须获得继承相关权利的家属（或管理者）的正式许可，防止对逝者造成亵渎。” 配音行业早已出现过不少AI相关的乱象，比如AI模拟詹姆斯·厄尔·琼斯的声音，在《堡垒之夜》中说出AI生成的侮辱性言论。相比之下，日本演员工会的这套指导方针显得相当温和合理。这些保障演员权益的举措能否在日本娱乐业乃至更大范围内落地推行，还需时间验证。

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4小时全天候，资金管理也随之变成24小时不间断。因此，企业必须在真正需要资金时，更加精确、即时地调度流动性，而不是围绕传统的截止时间（Cut-off times）来进行管理。客户的重点正在从“可见性”转向“掌控力”，从获取数据转向及时传输。站在整个集团的层面，这意味着管理几百个银行账号，全盘的考量现金、支付和风险敞口，高效调配流动性、减少闲置资金，并将外汇及其他风险纳入同一财资决策框架。 中国是支付领域巨大创新者 第一财经：当前中国企业正在通过出海深度参与全球市场，美银如何帮助中国企业具体应对复杂的全球环境？ 摩纳哥：我认为国际化发展使财资管理更具战略意义，对于中国企业或任何进行全球业务布局的企业而言，其生产可能在一个国家，供应商在另一个国家，客户则分布在多个市场——这会迅速衍生出更多的账户、更多的币种、支付流程以及外汇风险敞口。此外，采购、生产和库存策略的调整，也会影响企业所需营运资金的规模，以及流动性需要配置的市场和地区。 因此，财资管理的应对之道必须是灵活性，同时还需要能够支持多市场、多支付清算网络的银行基础设施。美国银行拥有非常庞大的全球网络，业务遍及35多个国家及地区，拥有超

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吉瓦。在这样大规模资本开支持续的背景下，存储芯片需求增速仍然有望高于供给，支撑价格维持强势。 野村认为，全球AI企业整体依旧保持高速增长。该行预估，OpenAI与Anthropic两家企业第三季度合计营收同比大涨约507%，但同时野村也提示，想要达到市场给出的全年营收预期，第四季度需要迎来强劲反弹。 “个别企业的风险可能上升，但已经建成的数据中心与设备可以由其他运营方接手使用。”野村在报告中写道，其逻辑在于，单一运营商出现财务危机，并不代表基础设施层面的整体投资就此消失。 其他机构调研印证野村判断 事实上，其他市场调研机构的预测方向也与野村的判断相吻合。本月早些时候，集邦咨询发布报告称，全球九家头部云服务商（CSP）今年合计资本开支将达到9570亿美元，同比增长106%，明年将继续增长60%，突破1.5万亿美元。2026年与2027年的预测值均较此前上调。 上述调研覆盖谷歌、亚马逊、Meta、微软、甲骨文，以及中国的字节跳动、腾讯、阿里巴巴、百度。 集邦咨询表示，服务器整机价格走高、元器件短缺推升涨价、以及企业为锁定货源支付预付款，将共同推高资本开支。 该机构还特别指出，部分元器件供应

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？2028年后的供给释放是关键 当前内存行业的高利润，反映了AI需求与有限产能之间的失衡。Rasgon称，内存行业毛利率已达到88%—90%，但市场并未因此给予相关股票极高估值，原因之一正是投资者担心2028年以后新增供给集中释放，导致价格回落。 HBM的特殊之处在于，其制造需要消耗更多晶圆资源。随着AI加速器需求增长，HBM扩产不仅要增加自身产能，也会影响其他DRAM产品的供给。短期内，产能分配与扩产速度难以迅速跟上需求；但随着新产能陆续投产，供需关系也可能发生逆转。 内存短缺何时结束，关键不在于某个固定日期，而在于新增产能何时开始超过需求增量。 如果扩产集中在2028年以后，而AI需求增速同时放缓，当前的高价格和高利润率就可能难以维持。 投资者需要关注HBM与DRAM扩产进度、先进封装和晶圆制造能力，以及云厂商资本开支的变化。在供给明显增加之前，内存仍可能制约AI算力交付；但在更长周期内，扩产也可能成为压低价格、侵蚀利润的因素。 英伟达护城河还能守住吗？性能优势面临自研芯片挑战 英伟达的核心优势，在于持续提升芯片性能，并通过软件生态和开发工具增强客户黏性。但随着云厂商越来越重视算力

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问 Gemini 哪些地点特别适合俯瞰城市美景。此外，你还可以询问 AI 某个地点当前是否人流较多，以及是否有更合适的时段能享受更多清静。广告广告 热门文章 你知道要去哪里吗？那你可以把地址告诉 Gemini，并可以特别强调要选择一条避开收费公路的路线。这样就不用在设置里寻找相应选项了。最后，你还可以在行驶过程中使用 Gemini 来报告道路上的拥堵、事故和其他障碍。这样其他 Google Maps 用户就会收到警告。 最初，Gemini 在 Google Maps 中针对 Carplay 的推送从美国开始。在接下来的几周内，世界其他地区也将获得这一 AI 集成。因此，如果你目前在 Carplay 下的 Google Maps 中还没有看到 Gemini，那恐怕还得再耐心等一等，直到 Google 开放更新。 推荐编辑内容 这里你可以找到来自 TargetVideo GmbH 的外部内容，它们补充了我们在 t3n.de 上的编辑内容。点击“显示内容”即表示你同意我们当前及未来可以在我们的页面上向你展示 TargetVideo GmbH 的内容。在此过程中，个人数据可能会被传输至第三方平

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测试失败。 Yash 表示，对于管理数千个测试用例的公司来说，代码库可能会变得“极其庞大”，导致测试难以维护。 Drizz 采取了不同的方法。 “而我们这边，只是理解屏幕并执行，”Yash 说。 该系统并不完全依赖预定义的元素标识符，而是解读屏幕上可见的内容，并据此采取行动。 当应用不按脚本运行时 以一款外卖应用为例。用户下单时可能会遇到促销优惠、权限请求或其他弹窗。Drizz 希望其 AI 能识别这些干扰，并继续执行预期任务。 “理想情况下，弹窗不应让你的测试用例中断，”Yash 说。“它应该说你的结账功能运行正常。尽管我们在途中看到了三个弹窗。” 当界面元素发生变化时，同样的原则也适用。如果标有“编辑”的按钮被铅笔图标取代，AI 仍应识别该功能并继续执行。 “即使在这种情况下，它也应该能够自愈，”Yash 说。 该公司表示，根据内部基准衡量，它已将测试不稳定率从 15% 至 50% 降至约 3%。不过，它提醒说，结果因客户和用例而异。 “看见”屏幕的局限 Drizz 在 Android 上对 Fathom 进行了测试，涵盖六种前沿模型配置和两种环境下的 20 项任务。Drizz 对

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