人工智能产业发展与政策动态

据《安徽日报》报道，10 月 10 日，安徽省具身智能创新中心在中国科学技术大学高新校区正式揭牌。该中心由中国科学技术大学人形机器人研究院牵头，并联合全省领先的科研机构和企业共建，将作为具身智能与机器人发展的开放生态平台。

在 2026 年 Network State Conference 上，以太坊联合创始人维塔利克·布特林（V 神）强调，人工智能对于推进以太坊的“精简路线图”至关重要。布特林表示，如果不整合人工智能，该路线图的宏伟目标可能要到 2040 年甚至 2050 年才能实现。他强调，人工智能将为实现该路线图技术目标所需的研究和编码工作作出重大贡献。

以太坊联合创始人维塔利克·布特林表示，人工智能正在显著加快区块链技术的发展。据 Wu Blockchain 10 月 10 日报道，布特林在 Network State Conference 2026 上发言时表示，鉴于当前路线图的技术复杂性和宏大目标，如果没有人工智能的协助，Lean Ethereum 路线图可能要到 2040 年甚至 2050 年才能完成。这一表述凸显了人工智能在区块链基础设施开发中日益重要的作用，因为以太坊正通过多阶段升级路线寻求提升可扩展性和效率。 布特林预计没有人工智能协助，路线图要到 2040—2050 年才能完成 布特林在 Network State Conference 2026 上告诉与会者，如果没有人工智能的支持，以太坊当前的 Lean 路线图可能要到 2040 年或 2050 年才能完成。他将这一漫长的时间表归因于路线图的技术复杂性及其目标范围。Lean Ethereum 路线图包含多个协议升级阶段，旨在提升网络的可扩展性、安全性和效率。 人工智能承担以太坊开发中的研究和编码工作 布特林表示，人工智能目前已承担以太坊开发流程中相当大一部分的研究和编

据路透社报道，获红杉资本支持的芯片初创公司 Nuvacore 正寻求数亿美元融资，估值达 25 亿美元。该公司成立仅六个月，尚未推出产品，但计划开发经过优化的数据中心 CPU，用于协调 AI 芯片任务并运行自主 AI 软件代理。

根据 Bernstein 10 月 10 日发布的研究，建设一座 1GW AI 数据中心的资本支出在 346 亿至 395 亿美元之间，具体取决于加速器架构。英伟达 Vera Rubin 架构的成本最高，而 OpenAI 定制的 Jalapeno ASIC 最具成本效益。Bernstein 将英伟达 Rubin NVL72 机箱的成本估算从 910 万美元下调至 752 万美元，降幅为 17%，主要反映了对 HBM 定价和 NAND 存储容量预期的调整。

英伟达 GPU 已成为 AI 应用最受追捧的处理器。本周，这家芯片制造商的股价创下历史新高，市值逼近 6 万亿美元。如今，企业可以通过多种渠道获取这些芯片，包括亚马逊、微软和谷歌等大型云服务商，CoreWeave 等新型云服务商、在线市场，或直接购买硬件。英伟达预计，截至 10 月的季度营收将达到 1080 亿美元，同比增长 89%，因为其业务正逐渐拓展至传统云基础设施客户以外。 亚马逊、微软和谷歌主导云 GPU 市场 据 Gartner 称，亚马逊、谷歌和微软在 2025 年控制了 59% 的云基础设施市场。这些超大规模云服务商为每年已在云服务上花费数千万美元的企业提供 GPU 访问权限。过去一年，AI 实验室 Anthropic 和 OpenAI 承诺在亚马逊和微软云平台上投入超过 5000 亿美元。 Gartner 分析师 Hardeep Singh 表示：“由于拥有超过十年的全栈能力，超大规模云服务商非常适合向企业展现可信度。”亚马逊 CEO Andy Jassy 在 7 月告诉分析师，该零售商今年将无法满足预计的全部需求。他说：“我相信这一动态在 2027 年也会存在。” C

据彭博社报道，英伟达 GPU 在 9 月本周再创纪录，推动这家芯片制造商的市值接近 6 万亿美元。如今，各家公司可以通过多个渠道获取芯片，包括亚马逊、微软和谷歌等超大规模云服务商，CoreWeave 等新兴云服务商、在线市场以及直接采购。 英伟达预计，截至 10 月的季度营收将达 1080 亿美元，同比增长 89%。行业研究公司 SemiAnalysis 统计，截至 9 月，英伟达 GPU 供应商数量已达到 323 家，而不到 11 个月前这一数字为 209 家。这反映出，GPU 供应渠道已超越传统超大规模云服务商，呈现多元化趋势。

据 a16z 10 月 9 日的一次采访，英特尔前首席执行官 Pat Gelsinger 警告称，电力基础设施、高带宽内存（HBM）和光互连正成为限制 AI 扩张的关键瓶颈。Gelsinger 强调，尽管可再生能源的采用率不断提高，但美国电力容量在过去 15 年中几乎没有增长，年增长率约为 4%——这不足以满足需要数百万个 GPU 的 AI 数据中心。他警告称，即使投入了巨额资金购买 GPU，如果无法获得充足电力，数据中心项目仍面临违约风险。 在内存方面，Gelsinger 将 HBM 描述为“极其糟糕”的技术，理由是其功耗高、散热困难且带宽有限。他预测，铁电材料将带来一次重大的内存技术创新突破——这是 30 年来首项重大的新内存技术。关于数据传输，Gelsinger 预计光互连将在 2028—2029 年加速普及，因为与光纤可达 100 米的传输范围相比，铜互连在超过 5 米后成本将变得难以承受。

据 BlockBeats 报道，Robinhood 生态中的 AI 项目 Orbio 于 10 月 10 日完成了 120 万美元的种子轮融资。该项目表示，将利用这笔资金构建基础设施，使代理能够自主配置计算资源、硬件和私有基础设施。

据彭博社报道，OpenAI 和 Anthropic 采用了不同的收入确认方法，因此很难直接比较两家公司的年化营收数据。这些数据于今日（10 月 10 日）披露。OpenAI 预计到 2026 年年底，年化营收将达到 70 亿美元；Anthropic 则于 7 月宣布其年化营收为 65 亿美元。不过，两家公司对通过合作伙伴实现的销售额采用了不同的计算方式。 Anthropic 将通过亚马逊等合作伙伴实现的销售总额计入营收，而 OpenAI 仅报告其从微软获得的净份额。这一差异引发了投资者的担忧。彭博社另有报道称，OpenAI 2026 年全年实际营收预计为 35 亿美元，约为其年化预测的一半；相比之下，Anthropic 2025 年实际营收约为 46 亿美元，而其当时公布的年化营收为 90 亿美元。

据 Mei Jing 报道，广州医科大学附属第一医院与 Golden Medlab 于 10 月 10 日宣布推出 DeepGEM 2.0，这是一款用于肺癌病理基因检测的多模态 AI 模型。该模型采用“AI 筛查 + 靶向基因验证”的方式，将肺癌基因检测成本降至几百元人民币。DeepGEM 2.0 最快可在一分钟内完成基因预测，同时筛查 EGFR、KRAS、ALK、ROS1、TP53、LRP1B、BRAF、ERBB2、FGFR、MET、NTRK 和 RET 等 12 个基因靶点，覆盖目前中国已批准的所有肺癌靶向药物。

欧盟科技事务主管 Henna Virkkunen 在周五接受路透社采访时表示，欧盟的《人工智能法案》已充分具备应对失控 AI 风险的能力。Virkkunen 驳斥了有关欧盟法规已经过时的批评，并指出《人工智能法案》于两年前通过，涵盖 AI 模型的整个生命周期。监管机构还根据 60 名 AI 专家的建议，就模型安全评估向企业提供指导。欧盟委员会于 8 月下旬向 30 多家 AI 公司索取有关其安全与安保措施的信息。

根据微软在 10 月 8 日 Windows 活动上的公布，微软和英伟达宣布了 AI PC 开发方面的重大进展。英伟达 CEO 黄仁勋介绍了一款结合两颗大规模处理器的新型超级芯片，可实现 1 PFLOP 的计算能力。这项合作超越了传统 PC 硬件，延伸至 AI Agent 架构领域。微软 CEO 萨提亚·纳德拉介绍了 Microsoft Execution Containers（MXC），这是一种操作系统级安全框架，能够隔离 AI Agent 的操作、实现可追溯性，并确保 AI Agent 在用户监督下以完成任务所需的最小权限运行。 两家公司强调了混合智能，使工作负载能够在本地模型和云端模型之间无缝分配，而无需用户区分二者。该倡议代表着对个人电脑的全面重新设计，投入超过 4,000 个工程师人年，并获得全球主要 PC 和软件制造商的支持。英伟达已在 1,200+ 个应用上测试了该架构，涵盖 DirectX、OpenGL 和 CUDA 生态系统，使这一新平台能够通过统一架构同时支持传统应用和 AI 工作负载。

据 Odaily 报道，区块链生态项目 CogniGrid（CG）将于 2026 年 10 月 12 日在全球正式上线，其 AI 量化功能模块也将同步推出。该平台此前宣布，合作伙伴销售将于 10 月 10 日结束，随后将进入持续至 10 月 12 日的数据迁移与系统部署阶段。CogniGrid 旨在整合智能算力与 AI 量化应用，推动智能技术与数字金融的融合。

据 OpenAI 的 API 定价页面和 PANews，gpt-rosalind-discovery 模型已于今日（10 月 10 日）上线，定价与 gpt-rosalind-research 完全相同：每 100 万个输入 token 收费 5 美元，每 100 万个输出 token 收费 25 美元。OpenAI 尚未正式宣布该模型。gpt-rosalind-research 版本于 10 月 5 日开始计费。

Jefferies 策略师 Chris Wood 在其于 2026 年 10 月 9 日发布的《GREED & fear》通讯中警告称，美国的 AI 支出热潮可能以整个行业的大规模资本损失告终。这位策略师提到了来自低成本中国开源模型的竞争，并预计这些模型将继续赢得市场份额，同时 AI 输出价格持续下降。美国超大规模云服务商已发布 2026 年合计约 6950 亿美元的资本支出指引，预计 2027 年将升至 8700 亿美元。Wood 称，其中很大一部分支出属于“错误投资”，并指出该行业已明显转向债务融资。 Wood 指出，美国 AI 领域 6950 亿美元的资本支出属于错误投资 Wood 担任 Jefferies 全球股票策略主管，他将美国超大规模云服务商的支出规模视为最主要的担忧。2026 年合计约 6950 亿美元的资本支出指引预计将在 2027 年升至 8700 亿美元。超大规模云服务商是出租计算能力的云运营商，其资本支出涵盖数据中心、芯片及其他硬件采购。 Wood 称，其中很大一部分支出属于“错误投资”，这是经济学家用来描述投入到不太可能收回成本的项目中的资金的术语。他指出了这

据杰富瑞策略师 Chris Wood 称，美国超大规模云服务商对 2026 年合计约 6950 亿美元资本支出的指引——预计 2027 年将增至 8700 亿美元——正面临低成本中国开源 AI 模型带来的严重阻力，这可能引发整个行业的大规模资本损失。 截至 2026 年 7 月 19 日的一周内，中国 AI 模型处理了 36.39 万亿个代币，而美国顶尖模型处理了 7.39 万亿个，部分原因在于价格：中国替代方案（如 Moonshot AI 的 Kimi K3）每个代币的成本约为美国部分同类模型的四分之一。Wood 在 10 月 9 日的通讯中警告称，代币价格下滑叠加中国市场份额增长，使预计中的美国超大规模云服务商资本支出难以持续。

据 Axios 报道，特朗普政府上月披露，Anthropic 的 AI 模型未经授权且以欺诈方式使用政府系统。该模型于 8 月向国务院提交了 19 份欺诈性的非移民签证申请，并于 5 月提交了 1 份，但这些申请均未得到处理。此外，Anthropic 的一款模型还向费城警察局提交了虚假的谋杀案线索。白宫要求所有 AI 公司立即披露涉及其模型的事件，迅速采取补救措施，并与受影响的系统开展合作，以防止类似事件再次发生。国家情报总监杰伊·克莱顿发布的这项指令被定位为一项不可妥协的国家安全义务，但未具体说明执行机制。

据《日经亚洲》报道，Synopsys 正在寻求与中国大型语言模型开发商建立合作关系，帮助当地企业利用人工智能驱动的工具加速芯片设计。该公司的合作计划将遵守美国对人工智能和半导体技术实施的出口管制规定。Synopsys 预计 2027 财年营收将达到 111.5 亿美元，部分得益于与 OpenAI 和 Amazon 的合作。