【灵思周刊】人工智能行业一周要闻（3.21-3.27）- 大数跨境

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【灵思周刊】人工智能行业一周要闻（3.21-3.27）

灵思极智

2026-04-01

政策引导

“Token”中文名称确定为“词元”

3月23日，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会上表示，Token“词元”既是智能时代价值衡量的基准，也是连接技术供给与商业需求的“结算媒介”，为商业模式落地提供了可量化的基础。这一表述明确了Token的中文译名“词元”。据了解，2024年初，国内日均词元调用量为1000亿；到2025年底，这一数字跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿，两年间增幅超过千倍。我国日均词元调用量的显著攀升也反映出，伴随数据要素市场化配置改革的持续深入，人工智能高质量数据的供给体系正逐步完善，“数据供给—价值释放”的良性循环已初现端倪。

链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/qd3l0Rk9GeXrn1GVICyP-A?scene=1&click_id=9

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1860550295970484657

【短评】

明确Token作为智能时代商业结算单位的核心定位，不仅为人工智能算力消耗与价值创造提供了精准的量化依据，也为企业探索可持续的商业变现模式指明了方向。

武汉市发布“人工智能+”行动方案，

明确2028年产业规模力争突破2000亿元

近日，武汉市人民政府办公厅印发了《武汉市推动“人工智能+”行动方案》。方案提出，到2028年，全市人工智能产业规模力争超过2000亿元，初步建成具有国际影响力的人工智能之城。方案聚焦夯实产业基础与深化应用赋能，从加强硬件基础支撑、打造智能服务产品、构建智能终端生态、强化企业梯队培育、优化区域产业布局等方面协同推进，统筹实施科技创新、产业发展、消费升级、民生服务、社会治理、国际合作，并针对科研、制造、农业、服务业、教育、卫健、文旅体育、就业、建造、生态治理等重点领域，逐一制定了细化举措与量化目标。

链接：

https://www.wuhan.gov.cn/zwgk/xxgk/zfwj/bgtwj/202603/t20260323_2743481.shtml

【短评】

武汉市“人工智能+”行动方案将应用赋能细化到垂直领域，并配套企业培育、区域布局等生态支撑举措，为城市层面的人工智能落地提供了可操作的实施路径。

技术前沿

小米发布全模态基座模型，Xiaomi MiMo-V2-Omni

3月19日，小米正式推出了面向智能体时代的全模态基座模型Xiaomi MiMo-V2-Omni。该模型在正式发布前，曾以匿名代号“Healer Alpha”上线OpenRouter平台，调用量位居平台前列，并在OpenClaw测评榜单PinchBench上取得均分第一的成绩。该模型从底层构建了融合文本、视觉、语音的全模态基座，通过统一架构将“感知”与“行动”深度结合，具备多模态感知、工具调用、函数执行及GUI操作能力，可无缝接入各类Agent框架，降低全模态Agent的落地门槛。其音频理解综合能力超越Gemini 3 Pro，图像理解能力超越Claude Opus 4.6。

链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/kKsVDk2546UlAgx0yC3KDw?scene=1&click_id=20

【短评】

MiMo-V2-Omni突破了传统模型“重理解、轻执行”的局限，推动人工智能从“感知智能”向“执行智能”跨越。

Arm发布首款自研AI芯片Arm AGI CPU

近日，Arm公司正式发布了其首款自主设计的数据中心CPU——Arm AGI CPU。这是Arm首次推出对外销售的自研芯片，标志着其正式进军数据中心芯片领域，将其高能效架构规模化引入AI基础设施。该芯片专注于提升能效、降低延迟，采用台积电3纳米制程工艺与双Chiplet设计，单个CPU最高可集成136个Arm Neoverse V3高性能核心，提供每核心6GB/s内存带宽。与x86架构相比，每个机架可支持更多高效执行的线程，单机架性能达到x86系统的2倍以上，每1GW的AI数据中心算力资本支出可节省高达100亿美元。

链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/1mBZsk00eYgvxZJQwNYtdw

【短评】

Arm以自研AI芯片切入算力基础设施领域，反映出AI硬件领域的竞争正转向系统级成本效率的综合比拼。

阿里巴巴发布新款RISC-V架构AI芯片

3月24日，阿里巴巴达摩院发布了最新一代旗舰RISC-V CPU——玄铁C950。行业权威基准测试SPECint2006数据显示，玄铁C950单核通用性能超过22分/GHz，工作主频达3.2GHz，总分突破70分大关，刷新了RISC-V CPU的纪录。其在搭载玄铁自研加速引擎后，能够流畅运行Qwen3、DeepSeek V3等大模型，首次实现RISC-V CPU原生支持千亿参数大模型。

链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/dJ2nMrsmO4qMQs-dxjGBlA

【短评】

阿里采用RISC-V开源架构布局AI芯片，将加速行业迈向协同创新、资源开放共享的阶段。

产业热点

特斯拉、SpaceX与xAI联合打造，芯片工厂Terafab项目

近日，特斯拉宣布将与SpaceX、xAI合作建设芯片项目TeraFab，目标为实现年产能1太瓦（1万亿瓦）AI算力，打造全球规模最大的芯片制造工厂。TeraFab的核心亮点在于其工艺整合模式。据马斯克介绍，这座位于美国得州奥斯汀的先进制程工厂将集成光刻掩模制作、逻辑芯片生产、存储芯片生产、封装以及测试等全套流程，实现“芯片设计、流片、测试、改版掩模、再流片”的快速迭代。所有环节在同一工厂内反复进行，以极快速度改进芯片设计。TeraFab规划年产能为1000亿至2000亿颗AI及存储芯片，相当于每月约10万片晶圆的投片量。首批量产芯片为AI5，计划于2027年投产，用于全自动驾驶、人形机器人Optimus、无人出租车Cybercab及数据中心。

链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/jxFNaO_Kv_IHKBLPf3snIA?scene=1&click_id=8

【短评】

Terafab旨在构建芯片制造的全链条闭环，以突破外部供应链的产能限制；同时布局太空超大规模算力网络，试图突破地球能源、散热及电力承载的多重瓶颈。

苹果iOS27将开放Siri第三方AI接口，多款主流AI模型均可接入

近日，苹果公司计划从iOS 27系统开始，开放Siri的第三方AI接口，允许谷歌Gemini、Anthropic Claude等主流AI聊天机器人与Siri集成，这也意味着此前OpenAI与苹果Siri的独家合作地位将被打破。此前，苹果已与OpenAI展开合作，当用户提出Siri无法处理的问题时，系统会建议转由ChatGPT回答，用户也可直接让Siri调用ChatGPT进行查询。而此次iOS 27的功能调整，将把这一合作模式扩展至更多AI企业。除谷歌、Anthropic外，通过苹果App Store安装的AI应用，均可完成适配后与Siri协作，同时接入升级版Siri及其他Apple Intelligence功能。

链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/guLrbd_yks7eYWexJAX-ig

【短评】

从独家绑定ChatGPT，到向所有AI服务开放，苹果正从AI技术采购方的角色，转变为AI能力的分发平台。

OpenAI宣布关停Sora应用，算力资源转向高利润核心业务

3月24日，OpenAI宣布将逐步关停其基于视频模型的产品。除面向消费者的应用外，OpenAI还将停止面向开发者的Sora版本，并且也不再在ChatGPT中支持视频功能。OpenAI发言人在接受采访时表示：“随着研发方向的聚焦与算力需求的增长，Sora研发团队将继续专注于世界模拟研究，以推动机器人技术发展，帮助人们解决现实世界中的实际任务。”

链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/uU_9rTDCDvdojBUzYEUgJg

【短评】

OpenAI关停曾风靡一时的Sora，加速削减资源密集型的实验性项目，将核心算力向具备高商业回报的领域集中。

观点言论

Gartner发布中国AI趋势预测：

国产AI芯片、AI安全测试将迎来普及

近日，Gartner发布预测称，超过六成中国企业计划加大本土技术投入，降低对海外厂商的依赖，优先布局国内技术栈与供应链。Gartner具体做出四项预测：其一，到2030年，中国80%的本地AI基础设施将采用本土研发的AI芯片，当前比例仅为20%。其二，到2028年，因采用超过3种以上不同区域的AI模型所引发的数据主权合规、AI偏见等相关问题，将占到AI数据管理总量的50%。其三，到2029年，70%的中国企业将落地正式的AI安全测试，该测试将成为现有应用安全测试和渗透测试的重要补充。其四，到2029年，大型中国企业中AI智能体将承担超过40%的IT运营任务，大幅提升IT运维效率。

链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/LRJWQcLoWaOfhCQSDvuUqQ

【短评】

本土芯片渗透率的大幅提升、安全与合规受重视程度的提高、IT运维智能体的规模化落地，既反映了我国人工智能产业的发展趋势，也为企业布局提供了重要参考

指出，AI应用已超越技术试验阶段，其价值实现的核心挑战在于组织层面的系统性重构。企业需将人工智能深度融入核心工作流程、运营模式与决策体系，并确立以人类判断、责任与监督为主导的人机协作逻辑。报告基于对超过450位行业高管的调研，提出企业应聚焦五大核心领域以实现转型：一是构建实时、个性化的客户体验体系，致力于从静态旅程转向意图驱动的动态互动；二是打造高效韧性的自适应运营，从基于预测的执行转向由人工智能协调的实时响应系统；三是加速研发与突破性创新，将线性流程转变为以证据驱动的持续学习引擎；四是推行人工智能驱动的预测性战略规划，使规划从周期性工作转变为能持续感知并动态调适的“活系统”；五是实现数据驱动的个性化人才管理，从离散的人力资源流程转向以能力为导向的连续自适应系统。报告强调，通过在上述领域推动运营模式的根本性转变，组织方能最大化释放人工智能潜力。