2025.09.01 全球AI新闻速递
今日全球AI领域动态显示，行业正从单纯追求模型规模的“军备竞赛”转向效率、应用落地和合规性的综合竞争。开源模型在专用领域持续发力，挑战闭源巨头的领先地位；与此同时，硬件创新正试图突破数据传输的物理瓶颈，为下一代AI计算奠定基础。监管的落地则为产业带来了新的确定性，而AI在生物科学等前沿领域的突破性应用，再次证明了其作为核心生产力工具的巨大潜力。
Hugging Face与Cerebras联合发布JADE-1：专为代码生成优化的800B开源模型
Hugging Face与硬件公司Cerebras Systems共同推出了一款拥有8000亿参数的开源大型语言模型JADE-1。该模型在训练架构上进行了深度优化，专注于代码生成与理解任务。根据其发布的基准测试结果，JADE-1在多项主流编程语言的代码生成与调试任务上，性能超越了部分闭源的通用大模型。此举被视为开源社区在特定专业领域向闭源巨头发起的又一次有力挑战。
欧盟AI法案进入“强制执行阶段”，首批高风险系统认证名单公布
自今日起，欧盟《AI法案》正式进入强制执行阶段，针对“高风险”AI系统的宽限期结束。所有在欧盟市场运营的、被归类为高风险的AI应用（如用于医疗诊断、关键基础设施控制、自动驾驶等）必须通过严格的第三方合规性评估并获得认证。首批通过认证的30余家企业名单已经公布，主要集中在医疗设备和金融风控领域。未通过认证或违规操作的企业将面临高达全球年营业额7%的巨额罚款。
NVIDIA在其年度技术峰会上正式发布了全新的Vera GPU架构，其最大亮点是首次在商用GPU中集成了光子计算核心（Photonic Compute Core）。该技术利用光子而非电子进行部分数据传输与计算，旨在从根本上解决AI大模型训练中面临的数据传输带宽瓶颈问题。据官方介绍，基于Vera架构的V1000 GPU在多节点互联场景下的数据吞吐量相较上一代提升了近5倍，将极大提升超大规模AI集群的训练效率。
DeepMind旗下Isomorphic Labs宣布利用AlphaFold 4发现全新抗生素类别
谷歌DeepMind的姊妹公司Isomorphic Labs在《自然》杂志发表论文，宣布其最新一代蛋白质结构预测模型AlphaFold 4取得重大突破。研究团队利用该模型成功预测并设计出一种全新类别的抗生素分子，在实验中对多种已产生耐药性的“超级细菌”表现出强大的杀伤力。这标志着AI不仅能预测现有结构，更能从头开始进行功能性药物分子的设计，将新药研发的早期发现阶段从数年缩短至数月。
波士顿动力公司公布了其最新一代人形机器人Atlas的演示视频。与以往依赖预编程动作不同，新版Atlas集成了先进的多模态基础模型。操作员可以通过自然语言下达模糊指令（例如：“帮我整理一下这个房间”），机器人能够自主理解环境、拆解任务、并灵活执行一系列复杂动作。这展示了具身智能（Embodied AI）的最新进展，意味着机器人正从“执行者”向具备初步推理与规划能力的“协作者”转变。
点评
今天的几条新闻串联起来看，很有意思。大家别只盯着JADE-1的8000亿参数，这数字本身已经开始通货膨胀了。关键在于它的领域专用性和开源生态，这说明市场正在从“一个模型通吃一切”的幻想，回归到不同场景需要不同最优解的工程现实。
更有深意的是NVIDIA的Vera架构。这说明行业已经意识到，单纯堆砌算力正在逼近物理极限，真正的瓶颈已经从计算本身转移到了数据搬运上。光子计算的引入，是在尝试换一个维度解决问题，这是底层逻辑的变革。如果成功，未来十年AI硬件的演进路线图可能都要重写。
至于欧盟的AI法案，很多人觉得是束缚，但我看这是好事。它会倒逼企业从野蛮生长转向精耕细作，让“负责任的AI”从一句口号变成一个必须投入的成本项和竞争优势。未来，算法的合规性、可解释性和鲁棒性，会和性能一样，成为衡量一个AI系统价值的核心标准。
总的来看，AI产业的泡沫正在被挤出，表面的喧嚣之下，是底层硬件、应用落地和商业法规三条主线的共同演进。靠一个“大力出奇迹”的模型就能颠覆行业的时代正在过去，接下来是拼体系、拼工程、拼对产业理解的硬仗。