人工智能产业发展与政策动态

YouTube 於 7 月 16 日正式上線三條補充規則，適用所有現有 YouTube 合作夥伴計畫（YPP）成員，針對三類被認定為「非原創」的 AI 假原創內容，一律取消獲利資格；只要頻道中上述類型內容佔比過高，獲利資格將整批取消，並非僅針對單支影片。 YouTube 三類新禁令：完整定義與適用範圍 根據 YouTube 7 月 16 日正式上線的 YPP 補充規則，三類不得獲利的內容定義如下： 通用、重複、模板化內容：以 AI、CGI 或現成模板批次製作、影片之間幾乎無變化的「餅乾模具」型影片；教學影片若缺乏原創性、僅複製平台已氾濫的內容，亦在禁止範圍內，不因「有教學價值」自動豁免 刻意讓人不舒服的內容：典型案例為先拍動物受困再安排人「英雄救援」、以情緒操弄衝流量；亦包含刻意製造焦慮、恐懼、悲情換取點閱的套路；YouTube 明言不管是否 AI 生成，只要頻道專門經營此類內容即移出 YPP AI 分身討論敏感主題：使用虛擬人臉與合成聲音批次產出金融、法律、健康、醫療等領域的「建議」影片 Matt Halprin 說明：打擊內容農場而非 AI 工具 YouTube 信任與安全主管 M

据 21 日发布的一份 Yahoo Finance 报道，铜价正在上涨，原因是对人工智能的乐观情绪推动。高盛（Goldman Sachs）大宗商品策略师 Lavinia Poselese 表示，人工智能已成为塑造未来电力、输电网以及铜需求预期的关键叙事，投资者正基于 AI 热潮的预测，逐步将铜价计入更高的定价。高盛建模显示，自 2025 年初以来，所有与人工智能相关的预期是铜价累计涨幅的最大贡献来源，超过了包括中国增长前景、美元走势以及现货市场紧张程度在内的传统因素。这种变化表明，铜已从全球制造业指标演变为数据中心、电力网和发电设施等 AI 驱动基础设施投资的替代指标。 高盛指出：自 2025 年初以来，AI 是铜价的最大驱动因素 高盛分析认定，自 2025 年初以来，与人工智能相关的预期已超过传统需求因素，成为铜价累计升值的首要驱动因素。该投资银行的模型追踪了来自中国经济增长预测、美元波动以及现货市场供给约束的贡献，发现与 AI 基础设施相关的预期对定价的影响现已比这些传统指标更大。Lavinia Poselese 强调，投资者的关注点已转向未来十年预期的电力基础设施建设，这反映了对

根据 Yahoo Finance 和高盛的分析，铜价近期上涨。原因在于 AI 驱动的预期：市场预计数据中心和电力网基础设施投资将增加。自 2025 年初以来，AI 预期已成为推动铜价上涨的首要因素，超过了诸如中国增长前景和美元走势等传统变量。高盛大宗商品策略师 Ravinaia Poselese 表示：“AI 正在成为塑造未来电力、电网基础设施以及铜需求预期的关键叙事。”供应趋紧也为价格提供支撑——中国铜库存已降至季节性区间低位，同时更趋严格的废金属监管正在促使制造商转向精炼铜。全球矿业中断同样在收紧市场，包括巴拿马 Cobre Panama 矿的关闭（使全球供应减少 1.5%）。

Sprott Asset Management 根据 MINING.COM 援引的一份报告，认为人工智能、国防和电气化是推动稀土需求的三股结构性力量。国际能源署预计，到 2030 年，AI 数据中心将消耗全球磁性稀土需求的 3%；与此同时，主要云服务提供商预计将在 2025 年为与 AI 相关的资本开支投入 4000 亿美元。这样的转变使稀土从传统的周期性大宗商品，跃升为对国家安全、技术竞争和能源基础设施至关重要的战略资源。 AI 数据中心拉动新的稀土消耗 主要科技公司仍在继续大规模投入建设 AI 数据中心，预计全球超大规模云服务提供商将在 2025 年拨出 4000 亿美元用于与 AI 相关的资本开支。AI 数据中心需要高性能 GPU，以及大规模制冷系统、电力管理设备、半导体制造工具、数据存储设备和高速通信基础设施。这些系统广泛使用稀土永磁材料以及其他磁性稀土元素。 国际能源署预计，到 2030 年，AI 数据中心将占全球磁性稀土需求的约 3%。数据中心制冷系统约占总电力成本的 20%，而高效率永磁电机能够有效降低能耗。随着 AI 行业增长进一步刺激对高性能磁体的需求，新的市场增长来

Gate News 消息，7 月 21 日，据 Gate 行情显示，截至发稿时，NRN（AI Arena / ArenaX Labs）现报 0.00388美元，24 小时内上涨 70.88%，最高触及 0.0045美元，最低回落至 0.00112美元，24 小时交易量达 1488.83美元。当前市值约为 38.36万美元。 ArenaX 实验室（ArenaX Labs）是"人工智能竞技场"（AI Arena）的制造商，肩负着改变游戏未来的使命。AI Arena 是建立在 ARC 基础设施上的概念验证，它将开创游戏的新时代。这是一款竞技游戏，玩家可以在 PvP 竞技场游戏中设计、训练和对战强大

据 Sprott Asset Management 称，人工智能、国防和电气化已成为稀土需求的三大主要结构性驱动因素，将稀土从传统商品提升为与国家安全和技术竞争相关的战略资源。国际能源署表示，到 2030 年，AI 数据中心预计将消耗全球磁性稀土需求约 3%。随着该行业仍处于早期扩张阶段，增长潜力有望加速释放。 然而，供给仍高度集中在中国，中国控制全球永磁体生产能力的 94%，并主导从采矿到加工的完整供应链。美国仅占全球稀土矿石产量的 13%，因此其约三分之二的需求依赖中国。建立新的供应链面临重大挑战；从发现到投产的新的采矿业务平均需要 16 年。

据《The Information》于 7 月 20 日引述知情人士的报道，Google 正研发代号为“Frozen v2”的新型服务器芯片，目标是让 Gemini 系列 AI 模型的运行效率大幅提升；消息传出后，Alphabet 股票 7 月 20 日盘中一度上涨约 3%，收盘涨 1.52% 至 351.37 美元。 Frozen v2 技术规格：效率 6 至 10 倍，最快 2028 年部署 根据《The Information》引述的知情人士说法，Frozen v2 的核心技术特点为：将 Gemini 模型架构的部分内容直接写入芯片硬件，从而减少运算步骤与数据搬移量，进而提升查询响应速度。以每单位电力可处理的 AI token 数量计算，Frozen v2 的效率有机会达到 Google 现有 TPU 的 6 至 10 倍。 设计上的取舍在于灵活性：如果未来 Gemini 模型版本不沿用相同底层架构，Frozen v2 恐怕无法直接兼容。Google 工程团队目前仍在敲定设计细节，包括模型信息写入硬件的比重，最快部署时间为 2028 年。Google 对此项目尚未正式承认或否认。

据彭博报道，7月20日，对冲基金大幅减持人工智能和半导体股票，规模约占总市值的5%，创下历史上回撤幅度巨大的纪录。UBS一级经纪（prime brokerage）数据显示，半导体和软件的净持仓已跌至4月水平，暗示抛售接近尾声。 UBS交易台预计，动能触发的强制平仓将在7月下旬见底。UBS对冲基金权益衍生品负责人Michael Romano建议客户循序渐进地重建仓位，而非迅速重新入场，并指出人工智能基本面改善释放出买入机会的信号。7月17日，UBS的动能指数在两个小时内从3.5%的跌幅反转为2.5%的涨幅，支撑了趋势可能反转的预期。

据 Bloomberg 称，总部位于北京的 AI 初创公司 GigaAI（Jijia Vision）正在考虑最快于今年在香港进行首次公开募股，并已接近以 30 亿美元的估值完成融资。公司创始人兼首席执行官 Huang Guan 于 7 月 21 日表示。GigaAI 成立于 2023 年，已在四轮 A 轮融资中累计融资 7390 万美元。投资方包括 Huawei Hubble、华控基金和 Fortune Capital。GigaAI 的客户包括中国一汽集团、京东（JD.com）和 EMS。

据 CLSA 分析师 Babtosh Bazpai 称，7 月 20 日，该机构将 Oracle 下调至持有，理由是该云和基础设施提供商需要在 2030 年前筹集 5,000 亿美元的 AI 基础设施资金。Bazpai 指出，为实现其 AI 基础设施目标，Oracle 将高度依赖额外举债，因为只有一部分资金能够在内部筹措。 Oracle 目前的总借贷为 1,674 亿美元。Bazpai 制定的目标价为 145 美元，基于约 18 倍该公司预计 2028 财年收益，并指出由于其杠杆水平，Oracle 对资金成本变化、执行情况以及 AI 云服务需求的敏感度有所提高。

据 BlockBeats 于 7 月 21 日报道，UBS、野村、美国银行证券以及花旗称，Kimi K3 的发布强化了而非削弱了对 AI 基础设施的需求。该模型具备 2.8 万亿个参数、1-milion-token 上下文窗口，并支持凭借原生多模态与 MoE 架构进行持续推理。机构指出，这些规格将提高 KV cache 的需求，并推动对 HBM 内存、服务器 DDR5、企业级 SSD、云基础设施以及高速互联的需求。花旗将这一趋势描述为另一个“Jevons 悖论”——即模型效率的提升可能会带来更高的代币消耗。UBS 强调，具有更长上下文窗口的开源模型更依赖内存；而花旗则表示，K3 的部署可能需要 64 台或更多的 GPU 集群。

根据其中期公告，半导体芯片制造商晶智控股（02166）披露称，7月21日其 H1 2026 盈利将同比增长超过4.6倍。增长主要由对公司集成电路芯片需求的增加所推动，而这又因 AI 基础设施建设加速。公司光通信及存储产品分部——作为支持 AI 基础设施的关键业务——在期间实现了显著扩张。

据彭博社报道，智谱 AI 已完成一座 1GW 数据中心。该中心仅使用国产芯片，并已开始部分运营。据 Beating 监测的消息人士称，这座设施主要用于训练和迭代 GLM 模型，是中国规模最大的 AI 算力中心之一。智谱运营多个集群，每个集群的芯片数量均超过 10,000。1GW 的供电能力相当于约 750,000 户家庭的同时用电量。

比特币矿企股票于 7 月 20 日集体上涨，IREN、Cipher Digital、CleanSpark、Hut 8 及 MARA Holdings 五档股票早盘各上涨至少 11%；驱动因素为 Hut 8 宣布 AI 数据中心园区 15 年、总值 98 亿美元租赁合约，以及 IREN 签订 28 亿美元云端服务合约。 Hut 8 与 IREN 宣布重大 AI 基础建设合约 根据各公司公告，两项重大 AI 基础建设合约为此波矿股涨势的直接驱动因素： Hut 8：宣布为其 AI 数据中心园区签订 15 年、总值 98 亿美元的租赁合约；此前 Hut 8 股票曾在相关消息下单日涨 33% 创历史新高 IREN：在向 SEC 提交的文件中披露，已与 AI 开发商签订 28 亿美元的云端服务合约；IREN 另预计其 AI 云端业务到 2026 年底前将产生超过 40 亿美元的年经常性收入 五家矿企股票（IREN、Cipher Digital、CleanSpark、Hut 8、MARA Holdings）均在周一早盘上涨至少 11%。 TEM 指数涨 1.4%，费城半导体反弹 2% The Ene

根据 OpenRouter 数据，美国企业在中国 AI 模型中使用的代币占比已从一年前的低于 10% 大幅飙升至 7 月初的接近 60%，峰值时使用率达到 63%。DeepSeek 成为此次转变的主要推动因素，表明中国模型已从开发者试验阶段，进入美国公司的实际生产工作流程。

据总统办公室称，韩国总统李在明于 7 月 21 日在内阁会议上表示，尽管人工智能扩张正在迅速改善经济指标，但财富不平等也在以令人警惕的速度加剧。李强调，需要将所有财政、税收和金融政策资源集中用于缓解财富差距。 总统指出，尽管经济数据以超常速度改善，但中小企业、小企业主和年轻人仍未被纳入经济增长之中。李强调，不平等的扩大直接削弱长期的经济可持续性和社会稳定，并呼吁加强对青年就业、资产积累项目、住房稳定的支持，以及为中小企业提供多层次的援助。

据 SemiAnalysis 称，周一披露的一份由一位 AMD AI 高管在 GitHub 上公开的代码显示，Anthropic 正在测试或采用 AMD AI GPU。该发现表明，Anthropic 正在将其芯片供应链实现多元化，超越 Nvidia 和 Google 的 TPU，以降低对特定供应商的依赖。AMD 和 Anthropic 均尚未正式证实这一举措。若该信息得到验证，AMD 将在高性能 AI 模型训练领域获得一位重要客户，并与 Anthropic 现有由 Google TPU 和 Nvidia GPU 支撑的基础设施形成互补。

据《朝鲜日报》报道，LG Uplus 和爱立信于 7 月 21 日宣布将合作开发基于网络的语音 AI 解决方案，并推动 AI 原生网络的发展。该合作将把 LG Uplus 的 ixi-O——一款面向消费者的 AI 拨号应用——与爱立信的网络专业知识整合在一起。ixi-O 能对用户通话内容进行总结并给出回答。双方计划在全球云环境中测试语音 AI 解决方案，并在年内完成验证。同时，双方还将重点关注由 AI 驱动的网络运营，包括性能优化、自动化故障响应和能源效率。

据格隆汇报道，韩国科学与技术部长 裴京勋（Bae Kyung-hoon）于 7 月 20 日宣布，先进人工智能模型可能成为可与核武器相当的地缘政治资产，这凸显了该国需要独立开发自身前沿 AI 系统。裴强调，处于前沿水平的 AI 模型正日益获得与核武器类似的战略属性，部分国家正试图更强烈地控制这类顶级 AI 系统。他表示，韩国必须推进自主研发的先进 AI 模型，以构建在全球范围内具备竞争力的人工智能能力。部长补充称，政府正在制定专门的计划，并协调相关部门以实现这一目标。

据 Cyberboard 称，Hugging Face 于 7 月 21 日披露，其服务器近期被一名 AI 黑客代理入侵。安全团队最初尝试使用一家美国的商用 AI 模型 API 分析超过 17,000 条与攻击相关的日志，但该模型的安全机制错误地将事件响应人员识别为攻击者，并拒绝提供支持。 随后，Hugging Face 在其自有基础设施上部署了来自中国的开源 GLM 5.2 模型进行取证分析，并在数小时内成功完成——这项工作若采用传统方法可能需要数天。