2025.10.12 全球AI新闻速递
今日全球AI动态呈现出一种“冰与火”的态势。一方面，AI基础设施的军备竞赛愈演愈烈，OpenAI计划在阿根廷投下250亿美元巨资建设数据中心，显示出对算力的极致渴求。然而，基础模型的安全问题也日益凸显，最新研究揭示仅需少量恶意文档即可“毒化”任意大模型，为这场狂热的扩张敲响警钟。与此同时，中国AI力量正从应用和底层技术两端悄然崛起，不仅有Kimi K2因其性价比赢得美国资深投资者青睐，更有国产AIGC视频平台和新型存算一体芯片取得技术突破。全球AI格局正进入一个资本、技术、安全与市场多维度交织的复杂阶段。
OpenAI与苏尔能源拟斥资250亿美元在阿根廷推进数据中心项目
OpenAI正与苏尔能源公司联手，计划在阿根廷投资高达250亿美元建设一个大规模数据中心。此举旨在满足AI计算日益增长的庞大算力需求，标志着AI巨头在全球范围内进行基础设施的战略性布局。该项目也凸显了为支持下一代人工智能发展所需的天文数字级别的资本投入。同日消息，英伟达CEO黄仁勋出售了22.5万股公司股票，套现约4290万美元。
著名投资人、被誉为“SPAC之王”的查马斯·帕里哈皮蒂亚（Chamath Palihapitiya）公开表示，他的公司已将大量工作负载从OpenAI和Anthropic的模型转移至中国的Kimi K2。他强调，K2不仅性能强大，而且成本效益极高，远低于美国主流闭源模型。这一转变被视为一个重要信号，表明由中国引领的、兼具性能与价格优势的AI模型正在全球市场挑战美国闭源模型的领先地位。
艾伦・图灵研究所等最新研究：只需 250 份恶意文档就能攻破任意体量 AI 模型
来自Anthropic、英国AI安全研究院和艾伦・图灵研究所的联合研究揭示了一个严峻的安全漏洞：仅需约250份精心构造的恶意文档，就可能成功“毒化”并入侵包括最大规模在内的任何AI模型。由于大模型训练数据多来自公开网络，这种“数据投毒”攻击的门槛远低于预期。研究结果表明，在模型规模竞赛的同时，AI领域亟需将重心更多地转向构建强大的安全和防御机制。
马斯克 Neuralink 脑机接口技术新突破：ALS 患者仅凭意念操控机械臂
马斯克旗下的脑机接口公司Neuralink取得了里程碑式进展。一名肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者通过植入的脑机接口芯片，成功仅凭“意念”操控机械臂完成拿起水杯饮水、戴帽子、使用微波炉等复杂动作。这项技术将患者的大脑神经信号直接转化为蓝牙指令，无需任何物理操作。该患者还首次通过脑机接口成功控制了自己的电动轮椅，展现了脑机接口在恢复重度残疾人士自主能力方面的巨大潜力。
中国工业和信息化部总工程师钟志红在公开场合表示，国家将坚持创新引领，强化信息通信领域的科技自立自强。他明确指出，要加快高端算力芯片、工业多模态算法等关键技术的攻关，并前瞻性布局6G技术研发。此举旨在构建自主可控的技术体系，为万物智联时代提供坚实的底层硬件和算法支持。
南京大学类脑智能科技研究中心团队成功研发出一款新型模拟存算一体芯片。该芯片在核心的向量-矩阵乘法运算中，实现了仅0.101%的均方根误差，创造了同类运算精度的世界最高纪录。这一突破解决了长期限制模拟计算精度的瓶颈，其在MNIST手写数字识别任务上的准确率高达97.97%，接近64位浮点软件精度，展示了其在AI推理和科学计算领域的广阔应用前景。
印度正迅速成为全球AI巨头的战略要地。包括OpenAI、Perplexity AI和Anthropic在内的多家美国顶尖AI公司均计划在印度设立办事处。Anthropic已选定班加罗尔作为其印度总部，预计2026年初开放，其CEO近期更是访问印度，与政府及企业高层会面。这一趋势表明，印度庞大的市场、丰富的人才库和日益增长的数字化生态，正使其成为全球AI版图上不可或缺的一块。
万兴科技AIGC视频创作平台ToMoviee AI亮相日本展会
万兴科技携其全新AIGC视频创作平台ToMoviee AI首次在日本线下展出。该平台在权威的文生视频大模型评测榜单VBench-2.0中综合得分位列全球前三，并在“摄像机运动”和“运动合理性”两项关键指标上排名第一。这展示了中国企业在AIGC应用领域，特别是视频生成技术上的全球竞争力。
扎克伯格再获 AI 人才：OpenAI 前 CTO 新公司联合创始人加盟 Meta
AI人才争夺战持续白热化。由OpenAI前CTO米拉・穆拉蒂创立的初创公司Thinking Machines Lab，其联合创始人之一安德鲁・塔洛奇（Andrew Tulloch）已确认离职并加入Meta。据悉，扎克伯格此前曾为吸引塔洛奇开出价值可能高达15亿美元的长期薪酬方案。此举再次证明，顶尖AI研究员已成为科技巨头们争夺的核心战略资源。
戴尔版 DGX Spark：Dell Pro Max With GB10 亮相，算力高达 1000TOPS
戴尔推出了一款体积仅1.2L的“AI超算小魔盒”——Dell Pro Max With GB10。该设备搭载NVIDIA GB10 Grace Blackwell超级芯片，AI性能最高可达1 PetaFlop（即1000 TOPS），能够轻松处理参数规模达2000亿的大型生成式AI模型。这款产品的出现，标志着顶级AI算力正以更紧凑的形态走向市场，尽管目前仅面向渠道用户。
马斯克回应特斯拉 FSD V14 自动找车位：未来将实现“自动泊车与召唤”一条龙式体验
针对最新发布的FSD V14版本，马斯克描绘了未来的自动驾驶体验：车辆能自动将乘客送到目的地门口，然后自行寻找车位停放。购物结束后，用户只需通过手机“召唤”，车辆便会自动行驶过来接驾。这一“代客泊车”式的无缝体验，是特斯拉自动驾驶技术在实用性与便利性上的又一次重要迭代。
今天的几条新闻放在一起看，非常有意思。
一方面是OpenAI这种巨头，手握重金，在全球搞“算力圈地”，用250亿美金这种近乎暴力的投入来构筑壁垒。这是典型的互联网上半场的打法：用资本和规模碾压一切。但另一边，一份研究报告就捅破了这层窗户纸——模型训练的数据源头存在根本性的安全问题，只需要极低的成本就能“污染”整个体系。这就像建了一座摩天大楼，地基却是沙子做的，规模越大，风险越高。
与此同时，我们看到了另一条路线的崛起。美国的投资人都开始用Kimi了，原因很简单：又好又便宜。这说明市场最终还是会回归商业本质，技术先进性如果不能转化为有竞争力的成本，护城河也就不那么牢固。国内在应用层和底层硬件上的多点开花——从AIGC视频到南大的模拟存算芯片——显示出一种更务实、更深入的打法。
Neuralink和FSD的新进展，则是在提醒我们，AI的终局是与物理世界的深度融合。无论是改造人本身，还是改造人的出行方式，这才是真正改变世界的方向。
所以，当前的局面不是简单的中美对抗，而是两种发展范式、两种技术哲学的碰撞。一种是依赖海量资本和数据、高举高打的“中心化暴力美学”，另一种则是追求极致效率、多点渗透、软硬结合的“分布式实用主义”。谁能最终胜出，现在下结论还为时过早，但可以肯定的是，只懂得堆砌算力的玩家，未来一定会遇到瓶颈。问题的关键，永远在于如何更聪明地解决问题，而不是更昂贵地解决。