人工智能产业发展与政策动态

据 Ars Technica 今早进行的测试显示，OpenAI 的 ChatGPT 现在拒绝生成直接模仿著名作家文风的文本请求。 当被要求用特定作者的文风来写作时，AI 模型会改为提供能够传达“类似感觉”的回复，同时保持其自身独特的表达方式。 随着 OpenAI 继续为应对多起来自图书作者的诉讼而辩护，这些诉讼指控 AI 模型对其作品进行大规模的版权侵权，其中一项测试发生在今早：ChatGPT 拒绝按斯蒂芬·金的“确切文风”写作，并表示它可以写出“氛围感强、以人物为驱动的恐怖”特征，同时保持原创。 “复制‘确切文风’”与“捕捉整体‘感觉’”之间的差别，或许在法律上具有重要意义，因为美国版权法通常保护特定的表达形式，而非难以捉摸的文风要素。 ChatGPT 在今早测试中拒绝斯蒂芬·金文风请求 今早，Ars Technica 收到了对一条测试提示的回复：提示要求用斯蒂芬·金的文风写一个故事开头。 ChatGPT 表示：“我当然可以写出氛围感强、以人物为驱动的恐怖以及小镇的压抑感这些特征，但我无法用斯蒂芬·金的确切文风来写，也不能对他的那种独特声音进行近似模仿。 下面是一个原创开头，它在传达

据 Ars Technica 称，截至今天，ChatGPT 正在拒绝生成直接模仿著名作家精确文风的文本。经过测试，当向其提出“以斯蒂芬·金、J.K. 罗琳和其他作家风格来写”的请求时，LLM 拒绝了，而是表示愿意捕捉一种“相似的感觉”，同时保持其自身的独特表达。No Latency 在本月早些时候发布的分析发现，ChatGPT 对在世作家采取了这种方式，但对已故作家的文风复制请求则予以配合。随着 OpenAI 面临多起版权侵权诉讼（原告称其对其作品进行了未经授权的训练），这种转变可能具有法律意义。

据 BlockBeats 称，Moonshot AI 的 Kimi K3 模型在 7 月 28 日的 Hugging Face Trending 榜单中排名第 1，标志着该平台迄今为止增长最快的速度之一。Hugging Face 首席执行官 Clem Delangue 表示，该模型在发布后的 30 分钟内获得了超过 4,000 个赞。

根据剑桥另类金融中心在达拉斯举办的首届能源投资论坛分享的研究，全球比特币挖矿的年用电量在 2024 年 6 月至 2025 年 12 月期间从 138 太瓦时（TWh）跃升至约 190 太瓦时（TWh）。约 10% 的矿工已开始将部分算力用于人工智能或高性能计算（HPC），而超过 40% 的企业正在探索转型。 研究员亚历山大·诺伊穆勒（Alexander Neumüller）指出，尽管比特币矿工在获取低成本电力、构建模块化计算基础设施以及参与电网服务方面拥有经验——这可能为人工智能数据中心扩建带来潜在优势——但仅拥有电力资源并不自动意味着矿工就能成功建设 AI 数据中心。未来矿业运营与 AI 基础设施的结合可能呈现多种形式，包括大型 AI 数据中心、分布式计算、继续比特币挖矿或提供电网服务。

据 BlockBeats 称，7 月 28 日，英伟达宣布与 Safe Superintelligence（SSI）达成一项为期多年的战略合作。SSI 由 OpenAI 联合创始人、前首席科学家 Ilya Sutskever 创立。合作将投入数十亿美元资金，用于推动下一代 AI 研究。具体投资金额未披露。 根据公告，作为合作的一部分，SSI 将采用英伟达最新一代 Vera Rubin AI 计算平台。预计其算力能力在未来 12 个月内将大幅提升约 10 倍。

据 PANews 于 7 月 28 日报道，OpenAI 和 Anthropic 已与美国监管机构展开秘密游说，以加强对开源 AI 模型的限制。此举由中国 AI 公司在开发具备竞争力的开源模型方面的快速进展推动，这些模型降低了全球开发者和企业获取先进 AI 技术的门槛，而无需支付高昂的 API 费用。

据 BlockBeats 称，7 月 28 日，英伟达发布了开源 AI 模型 NVIDIA Ising Calibration 1.5。该模型通过分析诊断数据实现量子处理器校准自动化，并确定最优的设备调整方案。 这款拥有 310 亿参数的视觉-语言模型在零样本推理中，相较同规模的开源模型实现了约 10% 的平均性能优势；在使用包含实验样本的上下文学习时，其相较前代模型的性能提升了 86.5%，接近顶级闭源大模型的水平。

据 ICE 数据服务称，英伟达 5 年期信用违约掉期（CDS）利差在 7 月 27 日飙升至约 0.82%，为自 2025 年 11 月开始活跃交易以来的最大单日涨幅。约 0.14 个百分点的上升反映出投资者对英伟达因其 AI 基础设施投资可能面临的潜在财务风险的担忧。 此次冲高由报道称英伟达正在就为 OpenAI 获取美国数据中心资源而谈判高达 2500 亿美元的担保所触发；另有与韩国 SK 集团价值 5000 亿美元的 AI 基础设施项目，使得合计潜在承诺金额超过 7500 亿美元。

据 PANews 称，Kimi.ai 今日发布了三种核心基础设施组件的开源版本：MoonEP，用于分布式 MoE 训练的高性能通信库；AgentENV，用于大规模智能体工作流的分布式环境系统（与 kvcache-ai 一同开发）；以及 FlashKDA，基于 CUTLASS 的高性能内核。团队表示，这些组件旨在降低大规模 MoE 与强化学习训练中的通信与推理开销，并可作为即插即用的闪存线性注意力后端。

据 PANews 称，Moonshot AI 于 7 月 27 日开源了其 Kimi K3 大语言模型。该模型采用混合专家架构（Mixture-of-Experts），拥有 2800 亿参数。模型提供原生多模态视觉能力，并支持 100 万代币的上下文窗口。公司宣称，新架构在相同计算成本下，智能水平提升约 2.5 倍。Moonshot AI 同步发布了支持工具，包括高性能注意力算子、MoE 通信库，以及用于大规模智能体部署的基础设施代码。

Lightning Labs 于 2026 年 7 月 21 日发布了 Wavelength 的 alpha 版本，这是一个工具包，可通过简单的 API，让开发者和 AI 代理集成自托管比特币支付，而无需运行节点、管理通道或获取流动性。公司在公告中将 Wavelength 描述为：“面向代理和人类的比特币轻松模式”。尽管 Lightning Network 已经能在用户掌控下提供即时、全球、低费用的支付，但它此前需要大多数构建者不愿承担的基础设施——Wavelength 通过将比特币与 Lightning 的集成简化为少量 API 调用来消除这一门槛。 Wavelength 实现无需节点管理的自托管支付 Wavelength 内嵌一个自托管钱包，可通过 WebAssembly 或已编译的二进制文件在 Web 或移动应用中运行，或作为独立客户端运行。用户在设备端控制自己的密钥。系统支持链上比特币、通过原子互换进行的 Lightning 支付，以及类似 Ark 的结算层，用于快速、低成本的链下转账，并可将其批量结算到区块链。每一笔链下支付都使用标准的 BOLT 11 发票，使得从首次集成开

Lightning Labs 于 7 月 21 日发布了 Wavelength 的 alpha 版本：一款非托管 API 工具包，使开发者和 AI 代理能够在无需管理节点或支付通道的情况下，将自托管比特币支付集成到应用中。该工具包内置自托管钱包，支持链上比特币支付、通过原子互换进行的 Lightning Network 支付，以及类似 Ark 的结算层，用于实现快速、低成本的链下转账。相同的 API 还通过模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）向 AI 代理开放，使代理能够持有余额，并以不到一美分的比例为服务付费。钱包的创建与解锁仍在代理通道之外进行，以保护私钥和密码。 Wavelength 可立即在 Signet 和 testnet 上使用，而主网访问仅限受邀用户。发布时已支持比特币；后续计划通过 Taproot Assets 提供稳定币支持。在封闭 alpha 期间，Lightning 交易将收取最低 1 个基点的服务费，并另收取标准网络路由费用；进行链上活动时适用常规比特币网络费用。Wavelength SDK 开源。

本季度，整个南非以及全球范围内的企业 AI 项目正被关闭或搁置。原因是在从概念验证（proof-of-concept）转型到生产环境时失败了，尽管六个月前仍展示出令人印象深刻的效果。这些失败主要源于意外的基础设施与计算成本、缺乏企业级就绪能力，以及数据治理碎片化，而非 AI 技术本身的限制。MIT 的 NANDA 计划在其 2025 年研究《The GenAI Divide》中审查了 300 多项企业部署，发现大约 95% 的项目未能产生任何可衡量的底线影响；只有五分之一的项目进入生产并带来真正价值。同时，Cloudera 的《Data Readiness Index 2026》显示，89% 的 EMEA 地区 IT 领导者声称拥有完整的数据可视性，但只有 26% 的人确认其数据已得到充分治理。 MIT 研究显示：95% 的企业 AI 部署未带来可衡量影响 MIT 的 NANDA 计划在其 2025 年研究《The GenAI Divide》中审查了 300 多项企业部署，并记录称大约 95% 的项目未能对底线产生可衡量影响。只有大约每二十个项目中才有一个在生产阶段实现真实价值。MIT

OpenAI 首席执行官 萨姆·阿尔特曼 本周将会见特朗普政府官员、立法者和经济学家，地点在华盛顿特区。这次访问旨在预览该公司的即将推出的 AI 模型家族，并解答政策制定者关于网络安全以及 OpenAI 对开放权重（open-weight）AI 模型立场的问题。这些会面发生在近几周就限制中国开放权重 AI 模型展开争论之际，此前中国初创公司如 Moonshot AI 的快速进展使其追赶上了 OpenAI 和 Anthropic 领先的美国产品。 萨姆·阿尔特曼 直面开放权重 AI 模型争论 包括 英伟达、微软、Meta 和 Palantir 在内的一伙技术公司在周五发布了一封信，敦促政策制定者避免对开放权重模型采取“过早的限制”。OpenAI 在该信最初发布后签署了这封信。开放权重 AI 模型可供用户下载、修改并在自己的基础设施上运行。官员和高管一直在权衡是否要在美国限制对中国模型的访问。根据《纽约时报》的报道，该公司的盟友一直在为对开放权重模型实施限制而游说。Anthropic 仍未签署该信或就其立场作出正式评论。 OpenAI 披露网络安全事件细节 OpenAI 本月早些时候披露了

据 CNBC 报道，OpenAI 创始人 萨姆·阿尔特曼 本周将在华盛顿特区与特朗普政府的高级官员、立法者和经济学家会面，以提前展示该公司的即将推出的人工智能模型。 预计 萨姆·阿尔特曼 还将就网络安全以及 OpenAI 对开放权重 AI 模型的立场，回应政策制定者提出的问题。消息人士表示，他很可能会谈及公司此前在 7 月披露的一起重大网络安全事件。

Anthropic 于 2026 年上半年在联邦游说上花费了 353 万美元，支出规模几乎达到三倍，并且比竞争对手 OpenAI 多出超过 100 万美元。根据《金融时报》的报道，该报道援引了本月提交的新的联邦披露文件。该 AI 公司本季度首次将美国财政部（Treasury Department）加入其被游说机构名单。随着行业推动影响新模型发布、数据中心建设以及电力供应方面的监管，业界将其目标瞄准了这些领域。科技、人工智能和预测市场公司合计花费了创纪录的资金——2026 年 1 月至 6 月期间，11 家主要公司共计 4100 万美元，用于游说华盛顿，比 2025 年同期的 3800 万美元增加了 8%。 Anthropic 在 2026 年上半年以 353 万美元胜过 OpenAI Anthropic 在 2026 年第二季度的游说支出为 197 万美元，这是该公司自 2024 年 3 月开始游说以来的最高单季总额。按 1 月至 6 月这完整的六个月期计算，Anthropic 的支出达到 353 万美元。OpenAI 在 2026 年上半年几乎将自身支出翻倍，达到创纪录的 222 万

据《金融时报》报道，Anthropic 在 2026 年上半年几乎使其联邦游说支出接近翻三倍，达到 353 万美元，较对手 OpenAI 多出超过 100 万美元。该公司在 2026 年第二季度首次将美国财政部纳入其游说对象机构名单。 据监管组织 Issue One 称，仅在 2026 年第二季度，6 家主要科技与 AI 公司——Alphabet、Anthropic、Meta、Microsoft、Nvidia 和 OpenAI——共计保留 324 名游说人员，约等于每 1.5 名国会议员配备 1 名游说人员。Meta 在第二季度的支出最高，接近 600 万美元，其次是 Alphabet，约为 530 万美元；Microsoft 约为 300 万美元。

据 MSX.COM 报道，7 月 27 日开盘时，美国主要股票指数和与人工智能相关的股票大幅上涨。标普 500 上涨 0.81%，纳斯达克上涨 1.09%。在 AI 概念股中，SAP 领涨，涨幅为 6.6%；随后是 Workday 上涨 5.19%、Atlassian 上涨 4.64%、Cadence 上涨 3.73%，以及 UiPath 上涨 3.6%。

据 PANews 报道，ALPHEA 宣布已于 7 月 27 日完成 500 万美元的融资轮次，以加速其下一代分布式 AI 基础设施的开发。该资金将用于扩展分布式 AI 计算网络，为开发者和企业推出新产品，并在工程、研究及生态建设方面扩充核心团队。