政策引导
“十五五”规划纲要发布，系统部署人工智能发展
《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》将“深入推进数字中国建设 提升数智化发展水平”单独列为一章，明确提出强化算力、算法、数据的高效供给，全方位推动数智技术赋能，营造健康有序的发展生态。同时，规划提出前瞻布局未来产业，推动量子科技、生物制造、氢能与核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等成为新的经济增长点，并在人才培养、全球合作、就业保障等方面提出明确要求，加快推动人工智能向现实生产力转化。
链接：
https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202603/content_7062633.htm
【短评】
“十五五”时期是我国人工智能迈向高质量发展的关键阶段，规划围绕资源保障、行业应用、生态构建、人才培养、国际合作等方面，明确了未来5年的发展路径，全面释放智能经济潜能。
广东省出台“OPC”专项政策，系统培育“一人公司”创新生态
近日，广东省发展改革委印发《广东省支持人工智能OPC创新发展行动方案（2026—2028年）》，提出到2028年建成百个人工智能OPC生态社区、培育千家标杆人工智能OPC企业、集聚万名人工智能OPC创新创业人才的总体目标，并从六个方面部署重点任务。在基础能力保障方面，方案明确通过“算力券”制度提供算力支持，并开放公共数据、建设高质量数据集，提供免费模型接口与安全合规检测服务。在空间配套上，布局OPC生态社区，提供办公场地与设备，推动传统创新孵化器进行适应性改造。在场景开放方面，聚焦短视频、电商、跨境等重点领域构建“场景池”，依托粤港澳大湾区平台拓展海外市场。在融资层面，构建创投基金矩阵，推出“人才贷”等精准细分产品。人才政策涵盖评价引进、交叉学科培养、技能转型及安居保障。服务保障方面，建立柔性监管机制，优化知识产权、法律及公共服务平台。
链接：
https://drc.gd.gov.cn/ywtz/content/post_4870313.html
【短评】
广东率先以省级专项政策支持“一人公司”发展，精准回应人工智能时代个体创业的核心痛点，构建起从技术供给到商业变现的完整赋能链条，为智能原生新业态的制度创新提供了重要参考。
技术前沿
英伟达推出Vera Rubin新平台
3月17日，英伟达正式发布Vera Rubin平台，共搭载七款芯片，包括Groq 3 LPU（简称LPU）、Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机、ConnectX-9超级网卡、BlueField-4 DPU和Spectrum-6以太网交换机。据悉，英伟达将构建包含256个LPU的Groq 3 LPX机架，提供128GB的SRAM（每个LPU集成500MB的SRAM）和40 PB/s的推理加速带宽。Groq 3 LPX机架将作为Vera Rubin平台的推理加速器，满足智能体系统对低延迟和大上下文的需求。英伟达宣称，Vera Rubin平台的推理吞吐量/功耗比将提升35倍。LPU芯片将由三星代工，预计机架于今年下半年开始出货。
链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/iXjid0KbuJuxzDutu5IgBA
【短评】
LPU具备更快的内存带宽，有助于缩短大模型推理过程中的延迟，加速高复杂度AI推理应用的落地，进一步拓展英伟达在推理算力领域的市场份额。
华为发布面向推理场景的新一代AI数据基础设施
3月17日，在2026华为数据存储新春发布会上，华为正式发布针对AI推理场景的全新AI数据基础设施，包括面向中心推理场景的AI数据平台，以及面向分支边缘推理场景的FusionCube A1000 AI超融合一体机，旨在提升AI推理体验、降低推理部署门槛。AI数据平台整合知识库、KV Cache加速和记忆库，解决推理业务中知识质量不足、长序列推理体验差及推理记忆缺失等问题，加速智能体应用落地。
链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/-d143OD5iOlEV3-qfVzbnw
【短评】
华为面向AI推理场景发布的新一代数据基础设施，有助于降低AI应用门槛、提升推理能力、挖掘数据价值，加快推进AI技术在规模化行业应用中落地。
MiniMax发布新一代大模型M2.7
近日，MiniMax发布新一代Agent旗舰大模型M2.7，通过实现模型与组织的自我进化，进一步提升模型迭代效率。该模型构建了Agent Harness体系，并依托Agent Teams、复杂Skills、Tool Search tool等能力，完成高度复杂的生产力任务。M2.7模型增强了指令遵循与多智能体协作能力，在包含40个复杂技能的场景中，仍能保持97%的遵循率，在MM-Claw评测中能力接近Claude Sonnet 4.6。在SWE-Pro测试中，它以56.22%的正确率追平GPT-5.3-Codex。
链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/Xfsq8YDP7xkOLzbh1HwdjA
【短评】
距离M2.5模型发布仅过去一个月，MiniMax再次推出M2.7模型，模型能力进一步提升，再次印证了人工智能技术快速迭代的趋势。
产业热点
AI大模型遭遇GEO投毒
3月15日，央视3·15晚会曝光了一条利用GEO技术给AI大模型“投毒”并操控其输出结果的黑色产业链。据报道，“生成式引擎优化”（Generative Engine Optimization, GEO）原本是针对AI大模型的搜索引擎优化技术，类似传统搜索引擎时代的SEO。不法服务商利用GEO技术，通过长期、密集地在互联网上投放带有倾向性的内容，增加被AI模型抓取和引用的概率，干预AI大模型的信息抓取与交叉验证机制，从而将客户的商业广告或伪造信息，篡改为AI推荐给消费者的“标准答案”。
链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/Ih9P4CbB5BMcFnffvlfCiA?scene=1&click_id=41
【短评】
GEO技术干预AI大模型输出的黑色产业链，折射出生成式AI时代面临的新型信息操纵风险，需要进一步完善AI内容治理体系、强化数据安全管理、提升AI信息生成与应用的规范性。
国产AI眼镜成为中国家电及消费电子博览会焦点
近日于上海举办的中国家电及消费电子博览会（AWE）上，千问G1、XREAL One Pro、雷鸟X3 Pro等国产AI眼镜集中亮相，呈现百花齐放之势。2025年以来，国产AI眼镜销量持续高速增长，在全球市场中的占比逐步提升。IDC预计，2026年全球国产AI眼镜市场出货量将达到2267.1万台，同比增长56.3%；其中，中国市场出货量预计为450.8万台，同比增长77.7%。下一步，硬件轻量化、世界模型、生态建设等方面将成为AI眼镜的突破方向。
链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/D0VnhNmnGY5rm-eYuGrXgQ?scene=1
【短评】
国产AI眼镜成为焦点，进一步展现了AI终端产品蕴含的巨大消费市场潜力。我国拥有较为完备的消费电子产业链体系，为AI眼镜等终端产品的快速发展提供了坚实基础。
阿里成立Token Hub事业群，CEO吴泳铭亲自挂帅
近日，阿里巴巴正式宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由CEO吴泳铭直接负责，以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标，全面推进阿里AI战略落地。ATH事业群涵盖通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部，覆盖从基础模型研发、模型服务平台到个人与企业端AI应用的完整布局。此次调整中，悟空事业部首次进入公众视野，定位为“B端AI原生工作平台，将模型能力深度融入企业工作流”。
链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/Ql7-n50-U9zHLsuCNRn7sg
【短评】
阿里巴巴做出新的战略部署，除面向个人用户的千问APP外，还将同步重点布局企业级AI应用市场，形成C端与B端双线并进的发展格局。
观点言论
黄仁勋：数据中心成为Token的“生产工厂”，智能体将取代SaaS
3月17日，英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026进行了长达两个半小时的演讲。黄仁勋指出，未来的数据中心不再是存储文件的仓库，而是生产Token的“工厂”。在固定功率下，数据中心的每瓦Token吞吐量越高，其生产成本就越低。黄仁勋提出，未来几乎所有SaaS都将演变为AaaS，即以智能体为核心的服务平台。企业软件正从传统工具型软件转向以智能体为核心的系统，而OpenClaw可被视为一种智能体计算机的操作系统，提供连接大语言模型、管理计算资源、调用文件系统、工具和模型服务的能力，具备任务调度和多模态输入输出功能。黄仁勋表示，预计2027年AI芯片将带来万亿美元营收。
链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/bOzuasixOdLU8WoxPgRu2A
【短评】
人工智能时代，每瓦Token吞吐量将成为算力基础设施的关键指标，算力效率与成本控制决定了AI应用商业化落地的可行性。同时，智能体的快速发展为算力基础设施提供了更为广阔的应用场景与市场空间。
IDC：Token正在从“技术指标”转变为“财务指标”
3月20日，IDC发布最新研究数据，2025年中国AI相关IT支出预计将达到约380亿美元，并将在2027年前保持超过25%的年复合增长率，其中生成式AI推理相关支出占比快速提升，成为企业数字化投资中增长最快的子项之一。这一趋势表明，Token作为AI消费的核心计量单位，正从“技术指标”转向“财务指标”。IDC认为，未来3年内，是否具备“Token精细化管理能力”，将成为企业AI成熟度的重要分水岭。
链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/_ZmkDjwyL5IbTB0XFMz5IQ
【短评】
随着人工智能技术的广泛应用，Token消耗量将迎来爆发式增长，也为企业带来较大的成本支出。企业需要建立精细化的Token管理体系，实现Token消耗与业务价值的实时映射。
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