2025.09.27 全球AI新闻速递
今日全球AI领域呈现出从硬件底层到上层应用的全方位加速态势。硬件层面，中国AI芯片正迎来“去英伟达化”的关键时刻，而高通则强力布局端侧AI，意图开辟新战场。软件与平台层面，腾讯开源3D生成模型，GitHub将AI助手嵌入命令行，Perplexity开放搜索API，显示出AI正从“对话框”形态加速融入生产力工具。同时，OpenAI CEO对AGI的乐观预测与苹果为Siri迭代而开发的内部工具，预示着行业巨头们正在为下一代智能交互的到来进行深度布局。
中国AI芯片市场正经历一场深刻的“去英伟达化”变革。以阿里巴巴、百度等科技巨头为首的本土厂商，正通过自研芯片加速追赶并蚕食英伟达的市场份额。这场变革的核心在于挑战英伟达在国内的垄断地位，并推动AI算力基础设施的国产化。随着国产AI芯片在性能与成本上取得突破，中国AI产业正从单纯的算力消费者，转变为具备自主能力的生态构建者。
在高通骁龙峰会2025上，新发布的第五代骁龙8至尊版移动平台和骁龙X2 Elite等芯片，将端侧AI能力作为核心卖点。新平台支持个性化的智能体AI助手，能通过持续的终端侧学习和实时感知，深度理解用户并实现跨应用的主动推荐与情境提示。高通CEO安蒙认为，未来将是以智能体AI为核心的时代，智能终端将共同为用户打造高度个性化的“以用户为中心的生态系统”。
腾讯混元3D生成模型家族新增并开源了混元3D-Omni和混元3D-Part两大模型。前者是一个支持文本、图片等多模态输入、可精细控制物体几何结构与姿态的3D生成框架；后者则实现了灵活可控的部件级拆分和生成。这两款模型的全面开源将助力学术研究和工业部署，尤其是在游戏建模、3D打印等领域，有望显著降低3D内容创作的门槛。
OpenAI CEO 萨姆・奥尔特曼：2030 年前通用人工智能将来，未来 AI 接管人类 40% 工作
OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼预测，远比人类聪明的**通用人工智能（AGI）**将在2030年前到来。他认为，未来AI可能接管经济社会中30-40%的工作，因此掌握“如何学习”这一元技能至关重要。尽管奥尔特曼承认AGI可能带来无法预料的后果，但他整体上保持乐观，相信通过为AGI灌输正确的价值观，其最终不会毁灭人类。
GitHub 发布 Copilot CLI 公开预览版，用于基于终端的编码
GitHub推出了Copilot CLI的公开预览版，将AI编码助手直接集成到开发者的命令行终端中。此举旨在减少开发者在不同工具间切换的上下文开销，使其能通过自然语言命令与代码库、问题和拉取请求进行交互。新工具不仅提供代码建议，还具备计划、编辑和调试代码的代理功能，进一步将AI深度嵌入到核心开发工作流中。
提升 Siri AI 智能的“磨刀石”，消息称苹果已开发内部版类 ChatGPT 应用
据报道，为加速下一代Siri的研发，苹果已开发并启用了一款类似ChatGPT的内部应用。该工具并非面向公众的产品，而是作为内部测试平台，用于高效评估开发中的新版Siri技术，并收集交互反馈。这表明苹果正在积极追赶生成式AI的浪潮，通过内部“吃自己的狗粮”的方式，严谨地推进其核心AI助手的智能化升级。
AI搜索初创公司Perplexity宣布推出其搜索API，向开发者开放其服务底层基础设施和一个覆盖数百亿网页的索引。该公司声称，其API在质量和延迟方面优于竞争对手，且成本更低。同时发布的Search SDK能帮助开发者在一小时内构建出产品原型，此举旨在吸引更多开发者在其生态上构建应用，挑战传统的搜索模式。
OpenAI为ChatGPT Pro用户推出了一项名为**“ChatGPT Pulse”的新功能。该功能在后台运行，能根据用户的聊天历史和连接的应用程序信息，以信息流（Feed）的形式主动提供更新和摘要。这标志着ChatGPT正从一个被动响应的问答工具，向一个能够主动感知用户需求、持续提供价值的智能代理**演进。
AI时代，新电力如何催生产业链式反应｜2025年36氪产业未来大会
在36氪产业未来大会的讨论中，与会者认为AI在制造业的价值远超降本增效，它正在重构生产关系。AI的应用将推动制造业从“经验制造”走向“数据制造”，并促进供应链更紧密的协同。专家指出，建立标准化的工业AI大平台，整合行业数据资源，对于释放AI在制造业的潜力至关重要。尽管具身智能尚处早期，但中国庞大的制造业场景为其提供了得天独厚的应用和发展土壤。
六部门：鼓励有条件地区探索发放“数据券” “算法券”，降低 AI 企业治数用数成本
中国国家发改委等六部门联合发文，提出一系列支持数字经济创新型企业的措施。其中明确鼓励有条件的地区探索发放“数据券”和“算法券”，以实质性补贴的方式降低AI企业在数据治理和模型使用方面的成本。此举旨在通过政策引导，为中小AI企业创新提供更低门槛的资源支持，加速公共数据的开发利用和AI技术的落地应用。
点评
今天的几条新闻串联起来，描绘了一幅清晰的产业图景：算力的争夺正在从云端向边缘、从中心向分布式迁移。
国内厂商挑战英伟达，高通强攻端侧AI，这背后不是简单的芯片替代，而是关于未来智能计算范式的路线之争。究竟是依赖超级数据中心的“大力出奇迹”，还是让智能无缝渗透到每个终端设备里？目前看，两者会长期并存，但端侧智能的想象空间和对用户隐私的尊重，使其具备了后发优势，这也是高通和苹果暗中角力的核心。
与此同时，上层应用的“工具化”和“基础设施化”趋势愈发明显。GitHub的Copilot CLI、Perplexity的API、腾讯的3D模型开源，都在说明一件事：AI正在告别“玩具”阶段，成为工程师和创造者手中的“水电煤”。这种底层能力的开放，会极大催化新的应用物种诞生。
至于奥尔特曼对AGI的预测，听听就好。关键不是那个时间点，而是要看到，迭代速度正在指数级加快。今天我们讨论的40%工作替代，也许五年后回头看会觉得过于保守。对从业者而言，唯一的护城河，就是持续学习和适应这种变化本身的能力。苹果的“慢”和内部工具的打磨，恰恰是对这种长期主义的最好诠释——喧嚣过后，最终比拼的还是工程能力和产品定义。