人工智能产业发展与政策动态

据《商业内幕》对八名现任和前任谷歌员工的采访，谷歌联合创始人 Sergey Brin 在谷歌位于山景城的办公室二楼一间小厨房里设立了一个非正式指挥中心。这个空间最初只有一台咖啡机、一台冰箱和一些零食，如今已围成一圈摆放着办公桌。Brin 及其他 Gemini 核心团队成员（包括 DeepMind 负责人 Koray Kavukcuoglu）经常在这里工作，谷歌 CEO Sundar Pichai 也每周都会前来。 尽管没有正式的管理职务，Brin 仍利用其创始人身份绕过谷歌复杂的审批流程。寻求 TPU 芯片和其他资源的 Gemini 团队成员通常需要处理冗长的文档并获得高层批准；而在小厨房找到 Brin，则能获得一条更直接的资源分配途径。他直接影响模型规模、发布时程和 AGI 战略等决策，而 Gemini 的编程冲刺团队就驻扎在附近。2026 年，Brin 启动了对部分谷歌员工编程流程的软件追踪，用于强化学习，从而增强 Gemini 的编程能力。

据9月9日报道，OpenAI首席财务官表示，公司正在考虑改革定价结构。新模式将从按使用量计费转向按性能定价，以更好地与价格更低的开源替代方案竞争。该首席财务官强调，这一转变体现了OpenAI在高性价比开源模型日益普及的背景下保持竞争力的战略。

Zankore 是一家专注于印度尼西亚的 AI 基础设施平台，由 Ooredoo Group、Indosat Ooredoo Hutchison、Nvidia 和 Nokia 支持。该公司于 9 月 9 日宣布，已获得最高 31 亿美元的高级定期贷款融资，用于建设 Nvidia GPU 基础设施。该公司正在建设初始 100 MW 的容量，以支持印度尼西亚和东南亚客户的 AI 云服务，并计划通过在 2027 年上半年实现约 200 MW 的容量，将总容量提升至 1 GW。Citi 担任独家债务顾问，Citi、ING、Natixis CIB、Qatar National Bank Group 和 United Overseas Bank 担任高级授权牵头安排人和承销商。

据 X 用户 chrislu 的分析以及 ChainCatcher 的报道，Y Combinator 2026 年夏季批次的 236 家公司中，仍有 91% 与 AI 相关。应用层公司占比从春季批次的 55% 降至 39%，而基础 AI 基础设施占比从 8% 增至 20%。工业应用占比从 12% 升至 24%，其中 45 家公司提供实体产品，24 家专注于机器人或实体 AI。夏季批次是迄今为止最年轻的一届，37% 的创始人是学生或应届毕业生，辍学者比例从 3% 升至 9%。来自伯克利、MIT 和斯坦福大学的创始人合计达 96 人。

据 Sifted 报道，Mistral 机器人部门负责人正寻求 2 亿欧元资金，以创办一家新初创公司。该公司计划开发基于更全面数据训练的机器人 AI 模型，旨在通过更高的数据质量与竞争对手形成差异化。

OpenAI 于 2026 年 9 月 9 日发布了 Images 2.5，这是一款全新的图像生成模型，扩展了 ChatGPT Images 以及 API 中 GPT-Image 系列的能力。随着用户如今每周通过 ChatGPT 和基于 API 的工作流创建超过 30 亿张图像，此次发布满足了不断扩大的需求。与 Images 2.0 相比，已更新的模型能够生成更自然的光照和更丰富的纹理，呈现更准确的现实世界信息，并以更高的可靠性处理复杂布局，同时将生成延迟最多降低 50%。 Images 2.5 带来更出色的视觉质量和更快的性能 已更新的模型能够生成更自然的光照和更丰富的纹理，呈现更准确的现实世界信息，并更可靠地处理包括透明背景在内的复杂布局。一项重要改进是主体保持能力：使用参考照片时，Images 2.5 能让人物、物体和独特特征在新的场景、风格和构图中保持更高的辨识度。这种保真度也有利于基于 API 的工作流，因为团队需要创建仍然以原始源资产为基础的变体。 编辑能力也得到了改进。模型只会修改请求的元素——例如产品、背景或一段文字——同时保留周围的构图、主体和品牌呈现。在多轮对话中，

据彭博社报道，SoftBank 将于 9 月 15 日偿还 400 亿美元跨链桥贷款中剩余的 259 亿美元，该贷款用于为其今年早些时候对 OpenAI 的投资提供资金。该公司计划随后通过长线债务为这笔交易进行再融资。

据彭博社报道，谷歌于 9 月 9 日宣布，计划在未来两年内向芬兰投资至少 130 亿欧元（约 151 亿美元），用于建设人工智能数据中心基础设施。这项投资是谷歌迄今在欧洲最大的一笔投资，包括在芬兰东南部城市哈米纳建设至少三个新的数据中心，以及扩建该地区现有设施。

据 ChainCatcher 报道，物理 AI 仿真初创公司 Antioch 今日宣布完成 3200 万美元的 A 轮融资，由 Greylock 领投，A Capital、Category Ventures、BoxGroup、Icehouse Ventures 及天使投资者参与投资。该公司为物理 AI 团队提供仿真能力，以大规模构建、测试和验证自主系统。 Antioch 的客户包括亚马逊 Ring、英伟达 Robotics 和 Nebius，致力于解决硬件开发周期和成本方面的挑战。

据新浪财经报道，Anthropic 拒绝将其最新模型 Claude Mythos 5.1 提交给英国人工智能安全研究所（AISI）进行发布前测试，仅限经过审查的美国机构访问。此决定引发了英国国家安全官员的担忧，他们担心这可能开创先例，使 AISI 今后无法访问尖端模型。 分析人士将此举归因于美国对 AI 模型日益收紧的出口管制，并援引此前针对 Anthropic 的 Mythos 和 Fable 模型的限制，这些限制禁止外国用户访问。Anthropic 拒绝置评，称其正在与美国政府协调，以扩大模型对更多国内外合作伙伴的访问权限。

据 ChainCatcher 报道，研究人员 Dwarkesh Patel 和 Jerry Han 于 2026 年 9 月 8 日发表了一项研究，分析了 2019 年至 2025 年间数据改进和模型改进对预训练效率提升的贡献。在 1e19 FLOPs 的计算预算下，数据改进带来了 12.0 倍的计算效率提升，而模型改进贡献了 3.7 倍，使数据改进的影响力约为模型侧改进的 3.24 倍。该研究表明，数据改进和模型改进在很大程度上相互独立，二者叠加后的效果可以解释 OLMES 得分 88% 的方差。数据演进从 2019 年约 90 亿个 token 的 OpenWebText，发展到 2025 年的更大规模且经过更精细筛选的语料库，例如 UltraFineWeb。

据韩国交易所消息，KOSPI 今日收于 7,051.64 点，上涨 1.40%，这是经历 33 个带单天数后首次收复 7,000 点位。在 AI 投资预期升温，以及与 OpenAI 等超大规模云服务商签订的长线存币合约（LTA）不断增加的推动下，SK 海力士上涨 3.51%，至 185.6 万韩元。 市场分析师指出，LTA 的扩展正从结构上稳定半导体需求周期，降低短线价格波动，并提升盈利可见性。预计这一转变将支持 KOSPI 进一步上涨，而半导体股在指数中占据重要权重。

据上海市互联网信息办公室微信公众号消息，截至 9 月 9 日，上海市新增 17 项生成式人工智能服务完成备案，累计完成备案的生成式人工智能服务达到 205 项。新增备案服务包括 Ford AI Assistant、Casio Qihuai Education、Huiju AI Customer Service（Shanghai Intime Shopping Center/IKEA）、Aihui Recovery Smart Customer Service（Wanwu Xinsheng）和 PPIO-4B。

据知名加密货币交易员 Eugene 最近的一句话所述，尽管他在加密货币市场拥有更强的交易优势，但未来三年，科技股相比加密货币可能提供更多积累财富的机会。Eugene 将此归因于 AI 发展的早期阶段，因为这一阶段带来了更丰富的投资机会。他预计，AI 半导体将迎来下一轮牛市，而 Anthropic 潜在的首次公开募股以及随后发布的模型可能成为催化剂。

OpenAI 声称，他们利用 10,000 个相互协调的 AI 代理，在 88 小时内解决了这一有 90 年历史的纳维-斯托克斯数学问题。该公司周二发布的一份声明称，这些代理于周六 9 月 5 日得出了解答，即在启动约 88 小时后。OpenAI 使用其内部 AI 模型，为一个代理社群系统提供支持；这些社群可访问互联网的缓存版本，并具备代码执行能力。纳维-斯托克斯问题涉及流体如何运动，是克莱数学研究所设立的七个千禧年大奖难题之一，每个问题的解答奖金为 100 万美元。 OpenAI 在其发布的声明中表示，这些代理被细分为多个社群，并能够在社群内部进行通信。该公司称：“社群规模各不相同，而产生纳维-斯托克斯解答的社群涉及约 10,000 个同时运行的代理。”位于马萨诸塞州剑桥、负责设立这些大奖难题的克莱数学研究所尚未对 OpenAI 提出的解答发表评论。 纽约大学数学家质疑 OpenAI 的数据访问权限 纽约大学数学教授 Tristan Buckmaster 在其网站上发布的声明中对 OpenAI 的工作提出了担忧。Buckmaster 解释说，他一直在与 OpenAI 竞争对手 Ant

据 Counterpoint 研究，中国 AI 模型（包括 Qwen 和 DeepSeek）正通过将自身定位为具有成本效益的替代方案，而非 Claude 和 ChatGPT 等美国领先模型的直接替代品，抢占可观的市场份额。截至 2026 年 5 月，高端模型的定价已飙升，而成熟模型的价格则暴跌；Claude 的价格达到每百万代币 7.7 美元，而 Qwen 为 0.042 美元，差距达 183 倍。 2026 年初，DeepSeek 在 AI 平台 OpenRouter 上的使用份额翻倍至 18%。包括 Lindy.ai 在内的企业将工作负载转移到更便宜的替代方案后，推理成本降低了 90%。企业正在采用多模型架构，将简单任务路由至经济型选项，同时把复杂推理交由高端模型处理，使竞争从按代币定价根本转向按任务总成本竞争。

据 OpenAI 称，该公司于 9 月 5 日利用一个由其内部 AI 模型驱动的、包含 10,000 个协同代理的系统，在 88 小时内解决了这一困扰数学界 90 年的纳维–斯托克斯问题。这些代理配备了访问互联网缓存数据和运行代码的工具。 纳维–斯托克斯问题是七个千禧年大奖难题之一，每道题的奖金均为 100 万美元。然而，纽约大学数学家 Tristan Buckmaster 对此表示担忧，称 OpenAI 的方法类似于他与 Anthropic 研究员 Levent Alpöge 一直开展的工作，并质疑这些模型是否曾接受过他们会话内容的训练，或是否能够访问这些会话。

据谷歌旗下 DeepMind 介绍，该公司已发布 AlphaGenome Atlas。这是一个由 AI 驱动的基因组数据库，预先计算了人类基因组中约 90 亿种可能的单碱基 DNA 变异所产生的潜在分子生物学影响。该可搜索数据库包含 1 PB 数据，规模是 DeepMind 此前推出的 AlphaFold 数据库的 30 倍，并免费供学术研究使用。 该数据库包含 AlphaGenome 变异影响（AVI）评分。该评分整合了 AlphaGenome 和 AlphaMissense 蛋白质突变模型的预测结果，用于评估蛋白质编码区和非编码区中的变异，并提供有关分子机制的详细信息，例如变异对 RNA 剪接和染色质可及性的影响。

据 Logitech 称，9 月 9 日，该公司在印度推出了 MX Keypad，售价为 15,999 卢比（约合 170 美元）。这款可编程键盘可让开发者在整个编码工作流中运行 AI 提示、重构代码并启动命令。该设备集成了 GitHub Copilot、Claude Code、Visual Studio Code 和 IntelliJ IDEA。每次购买均包含为期三个月的 GitHub Copilot Pro+ 免费订阅，新用户和现有用户均可通过 Logi Options+ 兑换。

一篇于 9 月 4 日发表于 arXiv 的研究论文发现，在计入交易成本和风险后，尚无充分证据表明人工智能能够在数字资产和股票投资中产生持续的超额收益。该论文题为《股票与数字资产市场中的人工智能：自动化投资的进展、盈利证据与局限》，审阅了截至 2026 年 8 月 31 日发表的人工智能投资研究，涵盖上市股票、ETF、中心化数字资产现货市场、永续合约和链上市场。研究人员得出结论称，尽管人工智能在价格预测和组合构建方面取得了进展，但将技术能力转化为现实世界中持续稳定的盈利仍未得到证实，且数字资产研究提供的证据甚至少于股票市场研究。 研究考察人工智能在多个市场中的投资表现 研究团队分析了既有研究。这些研究以机器学习、时间序列基础模型、金融领域专用大型语言模型、强化学习和人工智能代理为基础，应用于价格预测、新闻分析和组合构建。分析涵盖中心化数字资产现货市场、永续合约和链上市场，以及传统股票市场。研究人员认可这些人工智能应用取得的技术进展，但指出技术进步并不会自动转化为投资回报。 研究区分预测准确性与实际盈利能力 该论文的核心论点是将人工智能的预测能力与实际盈利能力区分开来。研究人员解释称，即