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AIIA周刊丨人工智能行业一周精选(8.8-8.14)

AIIA周刊丨人工智能行业一周精选(8.8-8.14) 人工智能产业发展联盟AIIA
2026-08-16
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导读:成都出台《成都市促进人工智能产业发展办法》;DeepSeek V4 Pro正式上线;英伟达开源340亿参数自动驾驶模型;全球最大单体智算中心——乌兰察布星河基地投产;英伟达联合六大金融机构设立5000

政策引导

1

成都出台《成都市促进人工智能产业发展办法》

近日,成都市公布《成都市促进人工智能产业发展办法》(市政府令第247号),将于2026年9月1日起正式施行,系全国首个人工智能地方政府规章。该办法共六章三十六条,立足人工智能产业发展特点和成都市实际,重点围绕促进科技创新、构筑产业生态环境、优化要素资源配置等方面作出制度安排,明确提出促进基础软硬件、新一代智能终端、具身智能、智能体等产业领域高质量发展,建立人工智能应用场景开放制度,并统筹算力、算法、数据核心要素供给等相关条款。


链接

https://www.chengdu.gov.cn/gkml/gz/1531618249366568960.shtml


技术前沿

2

DeepSeek V4 Pro正式上线:增强Agent

能力,多项基准测试比肩Fable 5

8月13日,DeepSeek V4 Pro正式版上线,API模型版本更新为DeepSeek-V4-Pro-0813。相比预览版,新版本在Agent(智能体)能力上实现跨越式提升,在AI编程、终端操作、AI安全及自动化等多个基准测试中表现优异,多项指标逼近甚至超越Claude Fable 5,整体性能已跻身国际顶尖水平。模型支持1M上下文长度和最大384K输出,并兼容OpenAI与Anthropic两种API格式,为开发者提供更灵活的集成方式。


链接

https://m.thepaper.cn/detail/33773837

【短评】

DeepSeek V4 Pro在Agent能力上的跨越式进步,在多项Agent基准测试中比肩甚至超越Claude Fable 5,证明中国AI企业在智能体这一关键赛道上已具备国际竞争力。


3

谷歌DeepMind等发布面向热带气旋预报的

AI模型

8月6日,谷歌DeepMind、Google Research与美国国家飓风中心等机构的研究人员在《自然》杂志发表论文,公布面向热带气旋业务预报的AI模型WeatherNext Cyclones。该模型使用1979年至2018年间的ERA5全球天气分析数据与IBTrACS历史风暴数据库,通过端到端训练近20TB大气数据和近5000场历史风暴,可在同一框架内预测气旋的路径、强度及风圈半径。经2023至2025年全球热带气旋验证,WeatherNext在路径、强度和风圈半径预测上平均比现有业务模型提前一天以上达到相近准确水平。研究团队同时公开了WeatherNext 2与WeatherNext Cyclones的代码和预训练权重。团队强调,该模型目前仍属实验性研究工具,不能替代气象机构发布的正式预警信息。


链接

https://mp.weixin.qq.com/s/xl2nRbYHH6p3WnOtIkdk6g

【短评】

WeatherNext Cyclones的核心突破在于利用AI模型同时解决了路径与强度的预测难题。新模型在同一框架内兼顾两者,且平均提前一天达到同等精度。代码与权重的开源,大幅降低全球气象服务的技术门槛。


4

英伟达开源340亿参数自动驾驶模型

Alpamayo 2 Super

8月4日,英伟达宣布开源面向自动驾驶汽车与Robotaxi的推理模型Alpamayo 2 Super。该模型为340亿参数的视觉-语言-动作(VLA)架构,由320亿参数的Cosmos3SuperReasoner推理核心与约20亿参数的动作专家组成。模型可同步处理多达7个摄像头的360度全景画面,能同时输出未来轨迹、因果链推理痕迹、驾驶意图、视觉问答及自动标注等多项结果。模型权重已在HuggingFace和GitHub上线,采用Linux基金会的OpenMDW-1.1宽松许可协议,允许车企和开发者自由微调、开发衍生模型并商业化部署。性能方面,该模型在LingoQA自动驾驶推理基准近40个参评模型中排名第一。


链接

https://blogs.nvidia.cn/blog/alpamayo-2-super-open-model-now-available/

【短评】

Alpamayo 2 Super的开源代表着自动驾驶大模型从研究可用迈入商业可用的新阶段,开源许可允许商用,将对闭源商业模型的市场空间造成一定冲击,也将加速国内自动驾驶供应商的技术迭代。


5

美欧研究人员宣称破解前沿模型加密思维链

近日,德国图宾根大学、马普智能系统研究所、ELLIS研究所等机构研究人员发布论文《Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs》,宣称找到一种方法,可将Anthropic、OpenAI、Google等模型厂商刻意隐藏的模型“思考过程”批量还原。该论文指出,针对模型厂商用于保护思维链(CoT)的“客户端加密推理块+无状态回传”机制,可以通过把一个强模型产生的加密推理块,注入同一个厂商的弱模型,迫使弱模型把它逐字解码成明文的方式进行破解。实验结果显示,该漏洞在Anthropic、OpenAI 、Google三家模型厂商的API中普遍存在。


链接

https://arxiv.org/pdf/2608.09867

【短评】

模型安全隐患既可能发生在模型权重和提示词层面,也可能发生在 API 协议、会话状态、加密边界和发布日志中,该漏洞的发现有助于推动大模型服务的全链路安全防护体系建设。


产业热点

6

AMD收购推理芯片企业Taalas

8月6日,AMD宣布已达成最终协议,收购总部位于加拿大多伦多的AI推理芯片初创公司Taalas。Taalas成立于2023年,专注于为特定AI模型定制专用推理芯片,其技术可将AI模型权重和数据流直接固化到晶体管中,构建“模型专用集成电路”,大幅降低通用架构带来的计算与内存瓶颈。AMD计划将Taalas技术整合进其加速器路线图,并与AMD Instinct GPU、EPYC CPU、ROCm软件及Helios机架级解决方案共同构成全栈AI平台。


链接

https://newsroom.amd.com/news/amd-acquires-taalas-ai-inference/

【短评】

此次收购展示了AI芯片竞争从训练向推理延伸的明确信号。随着AI应用进入规模化部署阶段,推理环节的算力效率与成本控制正成为新的战场。


7

全球最大单体智算中心——乌兰察布星河

基地投产

近日,远景科技集团宣布在内蒙古乌兰察布建成全球最大的AI(人工智能)算力超级单体,标志着“远景星河基地”正式投产。该基地建筑面积12万平方米,具备百万卡并行、百万P算力规模,是全球Token产出能力最强的单体AI数据中心,园区总规划容量达2GW。基地依托乌兰察布作为“东数西算”八大枢纽节点之一的网络时延优势,以及当地67%的绿电占比和自建风场,实现绿电直供。项目以“超级单体+AI电力系统”组合方案,精准契合国内百万卡互联需求,致力于为国产算力集群规模化部署提供可复制的中国方案。


链接

https://www.peopleapp.com/column/30052909764-500007646606


【短评】

随着乌兰察布星河基地的投产,中国AI算力基础设施从“分散集群”向“超级单体”演进。“绿电直供+超级单体”的模式将西部清洁能源优势就地转化为算力产能,既降低了智能算力的能耗成本,也为我国算电协同提供了实践样本。


8

英伟达联合六大金融机构设立5000亿美元

算力融资平台

8月10日,英伟达宣布与阿波罗全球管理、贝莱德、黑石、博枫、高盛和KKR签署谅解备忘录,联合搭建独立算力融资平台,计划长期调动超5000亿美元第三方资本,专门用于云厂商、AI实验室与企业采购英伟达芯片、建设AI工厂。英伟达CEO黄仁勋在X平台发文称,AI工厂正成为一种可投资的资产类别,算力即收入。英伟达强调其计算平台具备加速计算、网络、系统软件及覆盖全球的开发者生态,AI工厂可同时服务多种客户与工作负载,具备灵活性和可替代性。


链接

https://mp.weixin.qq.com/s/i3KskDomnYaqEe_GAySADw

【短评】

5000亿美元融资计划是AI产业链金融化的一次标志性尝试。AI算力能否真正成为“投资级资产”,最终取决于AI应用能否产生真实、可持续的现金流。


观点言论

9

国际劳工组织:全球青年失业率上升AI普及

加剧就业压力

联合国8月11日消息,联合国国际劳工组织(ILO)最新报告指出,2025年全球青年失业率上升,原因是经济增长放缓、地缘政治紧张局势,以及就业岗位增长乏力,使年轻人更难找到工作,并警告人工智能(AI)可能会加剧劳动力市场的压力。报告指出,中等技能岗位正在减少,包括文职、行政、销售和制造业岗位,这意味着寻求此类工作的中等教育水平青年将面临更长的求职队伍和更高的失业率。报告指出,如果其中10%的岗位完全消失,就可能有约560万年轻劳动者面临失业、职业转换或退出劳动力市场的风险,主要分布在高收入国家。


链接

https://news.un.org/zh/story/2026/08/1142616

【短评】

青年失业与AI技术变革叠加正在重塑全球劳动力结构。中等技能岗位收缩既反映技术替代效应,也暴露教育供给与产业需求存在结构性脱节。


10

兰德公司发布《评估人工智能数据中心站点

能源潜力》报告

兰德公司8月11日发布报告指出,随着人工智能产业高速发展,美国大型数据中心用电需求激增,选址逻辑已由“电力可得性”转向“获取可靠大规模电力”。报告基于能源供应、能源系统、支持性投入、环境条件及治理与社区因素五个维度,对22个候选地点进行评估,将其划分为高、中、低三类能源潜力区。结果表明,高潜力地点普遍具备较完善的输电设施及土地能源资源,但不存在全维度最优的“完美地点”,布局决策实为电力、基建、环境及治理等多重因素的综合权衡。


链接

https://www.rand.org/pubs/research_briefs/RBA3845-3.html

【短评】

AI模型参数规模与电力消耗同步指数级增长,选址正从“找地皮”演变为“找电网”。这份报告为大规模智算中心建设选址提供了系统性评估模型,也反映了AI竞争正从算力之战延伸至能源基础设施的争夺。


本周刊由AI助手自动生成,谨供参考

审核人:中国信通院人工智能研究所 宋平



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人工智能产业发展联盟AIIA
中国人工智能产业发展联盟(简称AIIA)是在国家发改委、科技部、工信部、网信办指导下,由中国信息通信研究院等单位发起的行业组织,立足于搭建全球化的人工智能生态合作平台,支撑政府决策,推进技术创新与应用落地,促进我国人工智能产业有序发展。
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