AI狂野48小时：苹果大举投资，马斯克向欧盟妥协，突破性AI模型等（2025年7月31日

AI领域的重大研究突破

AI模型应对代码漏洞： 一组研究人员发布了White-Basilisk，这是一款拥有2亿参数的软件漏洞检测AI模型，其性能超过了体积大30倍以上的模型 ^[1]。与大型通用LLM不同，White-Basilisk采用混合架构，能够分析长达128,000个token的代码序列，实现对整个代码库的扫描。首席研究员Ioannis Lamprou解释说，大多数安全漏洞“并不是孤立存在的”，而是跨越多个函数或文件——这是一个挑战，因为传统的transformer具有“二次复杂度”，使得大规模代码分析变得不切实际 ^[2]。White-Basilisk的突破性线性注意力机制实现了线性扩展，能够高效地进行长上下文分析，并大幅减少所需算力。该紧凑模型还被设计为节能环保，训练期间的碳排放仅约85公斤CO₂（相当于几百英里驾驶） ^[3]。Lamprou指出，目标是将此类AI部署到IDE扩展和CI流水线等工具中，使得即使是小型团队也能实时发现漏洞，“无需云连接或高性能硬件” ^[4]。
专家决策可视化（NTT于ACL 2025）：日本NTT的研究人员宣布了世界首个能够可视化专家决策过程的AI技术，该技术可通过对话数据以约90%的准确率实现 ^[5] ^[6]。这项技术作为Findings论文在ACL 2025上发布，解决了一个长期存在的运营难题：如何将资深员工（如网络安全事件响应或呼叫中心）的隐性知识传递给他人。NTT的系统利用LLM从转录文本中提取并合并常见的问题和建议，然后追踪专家如何从每个问题走向最终解决方案 ^[7] ^[8]。通过将问答流程结构化为常见决策路径的树状图，它创建了专家推理的可视化“作战手册”。其目标是让新手员工能够复制专家级的应答，并最终将这些人工决策流程集成到自动化AI客服代理中 ^[9] ^[10]。“展望未来……我们致力于实现基于真实运营专业知识的自动化应答，”团队表示 ^[11] ^[12]。
AI设计的电池材料：新泽西理工学院（NJIT）的科学家利用生成式AI发现了五种新型多孔材料，有望彻底改变下一代电池技术 ^[13]。该研究于7月31日发表在Cell Reports Physical Science，采用了双AI方法——晶体结构自动编码器和定制大语言模型（LLM）——从数百万种潜在化合物中筛选出适用于多价（Mg、Ca、Zn、Al）电池电极的材料 ^[14] ^[15]。多价电池比锂离子电池能储存更多能量，但找到能让体积更大、带双价或三价电荷离子的材料自由移动一直是主要难题 ^[16]。“最大障碍之一并不是缺乏有前景的化学体系，而是测试数百万种材料组合几乎不可能，”Dibakar Datta教授解释道。“我们转向生成式AI，作为一种快速、系统的方法，从庞大的材料空间中筛选出真正能让多价电池变得可行的少数结构” ^[17]。AI模型迅速提出了新颖的晶体结构，这些结构具有开放的、海绵状的网络，非常适合传输体积较大的离子。Datta报告了一项“关键突破”：五种AI生成的金属氧化物结构，拥有大型通道，模拟显示可高效容纳多价离子 ^[18]。团队已验证这些候选材料的稳定性，并正与实验室合作合成它们 ^[19]。除了电池领域，研究人员还将此视为材料科学中AI驱动发现的蓝图——“一种快速、可扩展的方法，无需大量试错即可探索任何先进材料” ^[20]。

企业公告与AI举措

苹果加大AI支出与并购：苹果第三季度财报电话会议上，罕见地坦率承诺投入AI。首席执行官蒂姆·库克表示，这家iPhone制造商已准备好“打开钱包”，以追赶AI领域，甚至暗示可能进行大规模收购——这与苹果一贯谨慎的交易风格不同 ^[21] ^[22]。库克透露，苹果今年已经收购了七家小型AI公司，并且“非常愿意进行能加速我们路线图的并购……不拘泥于规模” ^[23]。此前，苹果在推出AI聊天机器人和助手方面落后于竞争对手。微软和谷歌今年计划在AI上投入约850亿至1000亿美元，而苹果迄今主要依赖合作伙伴和内部研发，推出了如改进版（但推迟的）Siri等功能 ^[24] ^[25]。现在，苹果计划大幅增加对AI和数据中心的投资。首席财务官Kevan Parekh表示，资本支出将“大幅增长”——虽然不是指数级，但远高于历史水平，主要用于AI项目 ^[26] ^[27]。一个正在考虑的战略领域是：用AI功能重塑苹果Safari浏览器，可能通过AI为核心的搜索，甚至收购AI搜索初创公司（据称苹果曾与Perplexity.ai洽谈） ^[28] ^[29]。底线：华尔街罕见地得到了确认，苹果已准备好大手笔投入，甚至在必要时进行“更大规模”的AI收购 ^[30] ^[31].
Meta的“个人超级智能”愿景：Meta首席执行官马克·扎克伯格提出了一项雄心勃勃的新方向：开发“个人超级智能”——为每位用户充当个人助理的AI ^[32]。在一份公开声明中，扎克伯格表示，Meta并不打算打造一个集中式AI来取代人类工作，而是希望“让每个人都拥有个人超级智能”，并且“将这种力量交到人们手中，让他们能够将其用于自己生活中重视的事情” ^[33]。这样的AI代理将嵌入到“能够看到和听到我们所做之事”的设备中，协助日常任务、创造力和个人发展 ^[34]。Meta声称，这种以用户为中心的方法与其他专注于自动化劳动力或在云端控制AI的行业参与者形成对比 ^[35]。扎克伯格也承认追求超级智能AI存在新型风险，强调需要“严格减缓这些风险”，并在Meta选择开源哪些内容时保持谨慎 ^[36] ^[37]。“我们认为超级智能的益处应尽可能广泛地分享……但话虽如此，超级智能也会带来新的安全问题，”他写道，强调计划开放某些AI技术，同时为安全起见保留其他技术 ^[38] ^[39]。与这一愿景同时，Meta的财报显示了其AI投资的巨大规模。2025年第二季度营收达到475亿美元（同比增长22%），资本支出在一个季度内激增至170亿美元，全年基础设施支出预计高达720亿美元 ^[40] <a href=”https://qazinform.com/news/meta-aims-to-build-persqazinform.com。Meta预计将把每年约700亿美元以上的资本支出维持到2026年，主要用于AI数据中心和人才。扎克伯格认为，这些投入正在为Meta下一代以AI为驱动的产品奠定基础——从其元宇宙雄心到这个新的个人AI计划。（值得注意的是，Meta最近还从OpenAI相关领域挖来了多位顶级AI研究员，凸显了该领域激烈的人才争夺战 ^[41]。）
微软与新加坡启动AI加速器：8月1日，微软与新加坡数码产业署（政府科技部门）联合宣布推出Agentic AI Accelerator，以帮助300家新加坡企业采用AI ^[42]。在接下来的一年里，该项目将为每家参与企业提供最高25万新元的Azure云服务额度、AI培训和工具，以及额外的微软咨询支持，共同开发AI解决方案 ^[43] ^[44]。该举措是新加坡更广泛的企业算力计划的一部分，旨在将本地企业转型为“前沿企业”——即人类与AI代理协作的混合团队组织 ^[45] ^[46]。“前沿企业是未来——一种新型组织，团队由人类和AI代理共同协作，能够更快扩展并以新方式创造价值，”微软新加坡代理总经理Cynthia Yeo表示 ^[47]。她强调微软致力于“大胆投资”，让中小企业也能部署“直观、安全且集成于日常工作流程中的AI” ^[48]。新加坡政府也共同出资支持该项目（为每家企业建设AI卓越中心提供10.5万新元资金） ^[49]，而新的微软亚洲研究院新加坡实验室将让其科学家参与指导参与者 ^[50]。这种公私合作伙伴关系反映了新加坡利用AI提升行业技能的战略，并呼应了微软在全球范围内通过AI推动Azure云采用的类似加速器项目。在启动仪式上，新加坡贸易部长称提升AI可及性“对于赋能企业提升竞争力至关重要”，并称微软为“AI和云创新的前沿”，称赞该举措有望发掘“来自新加坡的新机遇” ^[51] ^[52]。
NTT Data 与 Mistral AI 建立全球合作伙伴关系：在一次引人注目的东西方合作中，日本的 NTT DATA 与法国初创公司 Mistral AI 宣布建立合作关系（8月1日），将在欧洲和亚洲联合提供“安全且私密”的企业级 AI 解决方案 ^[53] ^[54]。Mistral AI——以高效开源 LLM 闻名、备受关注的生成式 AI 创业公司——将与 NTT DATA 合作，部署安全的生成式 AI 模型，为金融、保险、国防和政府等受监管行业的客户量身定制 ^[55] ^[56]。目标是为大型组织提供端到端的 AI 系统（从基础设施到应用），可在私有云或本地环境中运行，解决数据隐私和主权问题。初步关注领域包括可持续的、“主权”AI平台（如计划中的卢森堡金融服务 AI 平台）以及针对本地语言和需求的专用 LLM ^[57] ^[58]。“与 Mistral AI 合作，将值得信赖、有影响力的 AI 推向市场，这与 NTT DATA 通过负责任创新加速客户成功的使命高度一致，”NTT DATA 首席执行官兼首席 AI 官 Abhijit Dubey 表示 ^[59]。通过“利用高性能 AI 模型的力量”以及 NTT 的技术服务，他承诺为全球企业带来“安全、可扩展且可持续的部署” ^[60] ^[61]。Mistral 首席执行官 Arthur Mensch 表示，与全球 IT 领导者合作将把他们的下一代模型带入实际商业应用，“重点关注对那些在其AI发展过程中需要最高数据隐私标准的组织来说。” ^[62] 这一联盟凸显了新兴AI初创公司与现有企业合作以接触企业客户的趋势，并强调了对企业级AI的需求，这种AI在性能与隐私之间取得平衡，尤其是在数据法规严格的欧盟地区。（一个早期成功案例：知识产权公司Dennemeyer选择NTT和Mistral构建用于高级专利检索的AI工具 ^[63]。）

政府政策与人工智能治理最新动态

欧盟AI法案——行业谨慎签署： 随着欧盟具有里程碑意义的AI法案预计自2025年8月2日起对通用人工智能（GPAI）实施新规，一项自愿性的行为准则已被引入，以帮助企业提前合规。本周，AI企业在是否签署该准则上出现分歧。埃隆·马斯克的xAI宣布将支持欧盟准则的“安全与保障”章节，确认“xAI支持AI安全” ^[64]。然而，xAI明确拒绝签署另外两个部分（透明度和版权），并抨击欧盟的做法：“[该准则]的其他部分包含对创新极为不利的要求，其版权条款显然过度扩张” ^[65]。相比之下，Alphabet/谷歌表示将全面签署该准则，全球事务总裁Kent Walker表达了希望该准则能确保“安全、一流的AI工具”在欧洲可用的愿景 ^[66]。但即便是谷歌也有保留——Walker警告称，若偏离现有欧盟法律或要求过于繁重（如要求披露敏感训练数据），“可能会抑制欧洲[AI]的发展和部署，损害欧洲的竞争力” ^[67]。微软也表示很可能会签署，据总裁Brad Smith称 ^[68]。Meta Platforms则公开拒绝：Meta认为该自愿准则为模型开发者带来“法律不确定性”，并且“措施远超AI法案的范围。” ^[69]。欧盟AI办公室邀请所有主要模型提供商在8月1日前成为签署方（以换取如合规检查简化等监管优惠） ^[70]。截至8月1日，包括OpenAI和Anthropic在内的多家大型公司预计将出现在签署名单上，显示出行业广泛合作，即使围绕AI监管严格程度的分歧仍在持续。欧盟官员认为该准则和即将出台的AI法案将为可信AI使用设定全球基准 <a href=”https://www.reuters.com/sustainability/boards-policy-regulation/google-sign-eus-ai-code-practice-despite-concreuters.com，而美国高管则私下担心欧洲的强硬手段可能会扼杀创新。未来几个月将考验欧洲及其他地区在AI安全与灵活性之间的微妙平衡。
美国人工智能政策——放松管制与保障措施之争：在华盛顿，关于特朗普政府大刀阔斧的“美国人工智能行动计划”的辩论仍在继续，该计划旨在加速美国人工智能的发展和出口，同时削减监管 ^[71]。该计划提出了90多项建议，包括推动开源人工智能模型、加大对人工智能基础设施的投资，以及向海外盟友推广美国人工智能产品 ^[72] ^[73]。主要科技公司普遍支持特朗普的创新立场，尤其支持联邦政府有争议地优先于州级人工智能法律，以避免出现规则碎片化的局面。“将人工智能监管从各州手中收回”将“让创新摆脱各种不同要求的束缚，”谷歌和OpenAI在支持联邦优先条款时表示 ^[74]。然而，美国参议院的立法者提出了反对意见。在一场马拉松式的会议中，参议员们于7月31日删除了预算大法案中的一项条款，该条款原本禁止各州在10年内监管人工智能 ^[75] ^[76]。投票结果为99比1反对暂停，甚至许多共和党人也坚持保留各州应对人工智能风险的权力。“我们不能就这样推翻良好的州消费者保护法，”参议员玛丽亚·坎特韦尔表示，并提到各州有权打击机器人骚扰电话、深度伪造或不安全的自动驾驶汽车 ^[77]。共和党州长们同样反对暂停，阿肯色州州长萨拉·哈卡比·桑德斯表示，“我们现在能够保护我们的孩子免受完全无监管人工智能的伤害。” ^[78]。国会并未选择全面禁令，而是在寻求一种既鼓励创新又允许各州应对明显危害的折中方案（有一种设想是：5年限制，并对语音克隆或儿童安全等事项设例外） ^[79]。更广泛的人工智能行动计划仍在变化之中——在权衡国国家安全（例如对竞争对手实施“最先进半导体”的出口管制 ^[80]）与保持美国 “世界人工智能领导者”地位之间的平衡。随着这一进程的推进，白宫也在制定人工智能安全标准，并与人工智能实验室达成自愿承诺（继2025年7月峰会后，领先的人工智能公司承诺为前沿模型集成水印、外部红队测试和其他安全措施）。即将出台的立法和2025年选举周期确保人工智能治理将在美国政策辩论中持续成为焦点。
英国司法系统拥抱AI： 英国政府宣布了一项大胆计划，将在监狱、法庭和缓刑系统中广泛使用AI，以提升公共安全。7月31日，司法大臣Shabana Mahmood启动了司法部新的AI行动计划，作为刑事司法更广泛“变革计划”的一部分 ^[81] ^[82]。一项重点举措：在监狱中部署AI以预测并预防暴力事件发生前。一款AI暴力预测工具将分析囚犯的年龄、帮派关系、纪律处分历史，甚至是细微的行为模式等因素，以识别高风险暴力行为的囚犯 ^[83] ^[84]。狱警随后可以主动干预或分开潜在施暴者，目标是“评估[监狱]区域的威胁等级并在暴力升级前进行干预。” ^[85] ^[86]。Mahmood表示，AI已经在“打击监狱暴力、追踪罪犯，并让我们的员工专注于他们最擅长的事：打击犯罪”，称这项技术是安全的倍增器 ^[87]。另一套AI系统将扫描囚犯的非法通信：这是一种能数字化读取走私手机（囚犯常用来进行帮派协调）的消息的工具。AI可以标记可疑关键词或“秘密代码词”，如越狱计划、对手袭击或走私违禁品，从而让警员提前破坏阴谋 ^[88] ^[89]。在试点测试中，这款语言AI处理了33,000部缴获手机（超过860万条消息），并发现了人类检查员可能遗漏的威胁 ^[90] ^[91]。 <em“人工智能将改变司法系统。我们正在充分发挥其潜力，”马哈茂德宣称，并将这些举措定位为政府法治议程的关键步骤 ^[92]。司法部的计划还呼吁为罪犯建立一个由AI驱动的单一数字身份，以连接法院、监狱和缓刑记录（修复让罪犯漏网的数据孤岛） ^[93]。缓刑领域的早期AI试点显示，工作人员的行政工作时间（如做笔记等）减少了50%，从而让他们能够专注于面对面的矫正工作 ^[94] ^[95]。托尼·布莱尔研究所创新政策总监称赞该计划是“我们所需要的雄心……以真正实现公共服务的AI革新”，前提是“实施得好且迅速” ^[96]。英国在这方面的做法值得关注：在国际AI监管中推动支持创新的立场的同时，国内则加速将AI应用于治理和公共安全，试图同时做到“对AI风险强硬”和对AI益处持乐观态度。

值得关注的AI应用与商业影响

公用事业中的AI——防止供水中断： 在一次实际部署中，Southern Water（英国一家主要的水务公司）正在推出一套基于AI的系统，用于预测设备故障在其发生之前 ^[97]。在2024年试点成功后，该公司于8月1日宣布将在英格兰东南部的污水泵上安装多达3,500个智能传感器 ^[98]。该设备由科技公司Samotics开发，SAM4设备利用机器学习以高分辨率（每秒20,000个数据点）持续监测振动、电负载及其他指标 ^[99] ^[100]。通过学习每台泵的“正常”运行特征，AI可以检测到机械故障、电气故障或堵塞的最早迹象，并自动通知维护团队 ^[101] ^[102]。Southern Water的Daniel McElhinney表示，计划外的泵故障可能会“对我们的客户[和]环境产生负面影响，并导致运营成本增加。为减轻这些影响，我们正在部署这款新的AI工具，它能提供近乎实时的数据以检测设备故障的早期迹象。” ^[103]。Samotics英国负责人Tom Swain补充说，他们的解决方案专为“难以到达的泵”设计，并帮助公用事业公司转向状态维护——只在需要时修复基础设施，而不是按固定时间表维护 ^[104] ^[105]。此次AI部署有望通过在小问题变成重大故障前进行干预，减少污水溢出和服务中断。这是本周AI应用于关键基础设施的众多案例之一。（其他地方在这里，Water Magazine 报道约克郡水务公司正在尝试使用人工智能进行漏水检测，电网运营商也在测试人工智能预测设备过载，这反映出 AI guarding utilities 的更广泛趋势。
AI 用于公共卫生传播：AI 能多快帮助应对新出现的健康威胁？一项澳大利亚新研究表明，生成式 AI 可以大大加快公共卫生宣传活动的速度。昆士兰大学的研究人员于 8 月 1 日报告称，AI 生成的反电子烟广告（与青少年共同创作）被年轻人评价为与传统卫生机构广告同样有效或更有效， ^[106] ^[107]。其意义在于：利用生成式 AI 制作宣传信息可以“将识别新健康风险到启动大众媒体干预的时间缩短数年”， ^[108] ^[109]。“开发有效的宣传活动非常耗时，通常在问题出现和卫生机构响应之间存在关键延迟，”副教授 Gary Chan 说， ^[110]。例如，在澳大利亚，青少年电子烟的危害大约在 2018 年浮现，但首个全国性宣传活动直到 2021 年才启动， ^[111]。UQ 的研究发现，通过利用 AI 图像和文本生成——并结合目标受众反馈——卫生部门可以更快迭代广告，而不会失去公信力。即使测试观众被告知某些广告是“由 AI 制作”，他们的评价也没有变差，这表明年轻人对 AI 制作的信息“没有负面偏见”， ^[112] ^[113]。研究人员提醒，同样的技术也可能被滥用，大规模生产有说服力的健康虚假信息，因此他们呼吁“建立健全的监管框架以确保透明度。” ^[114] <a href=”https://news.uq.edu.au/2025-08-ai-supports-quicker-responses-emerging-public-health-risks#:~:text=Despite%20the%20potennews.uq.edu.au 尽管如此，这项实验突显了人工智能在公共卫生战略中日益增长的作用，不仅仅是在药物研发的幕后，还在沟通和教育等面向公众的领域。
股市因AI热潮飙升：过去48小时凸显了AI热情正在推动金融市场。受强劲财报推动，科技股为主的纳斯达克和标普500指数于7月31日创下历史新高，投资者纷纷涌入与AI相关的股票 ^[115]。Meta和微软的第二季度业绩大幅增长——两家公司都将增长归因于AI——引发了一位分析师所称的华尔街“AI狂热” ^[116]。微软股价周四大涨约4%，一度使微软市值突破4万亿美元（此前只有英伟达达到过这一里程碑） ^[117]。Meta的股价单日上涨11.3%，市值增加约2000亿美元 ^[118]，此前公司上调了营收预期，并强调大举投资AI正在提升用户参与度和广告定向能力。即便是亚马逊（其财报表现较为复杂）也将AI作为亮点——尽管亚马逊财报后股价下跌，但公司表示今年将维持约1180亿美元的资本支出（最初为1000亿美元），主要用于AI和云业务扩张 ^[119] ^[120]。分析师们越来越相信，AI现在已成为大科技公司的“主要增长引擎” ^[121] ^[122]。“随着Alphabet和Meta等公司竞相兑现AI承诺，资本支出惊人之高，并将在可预见的未来保持高位，”Sonata Insights的Debra Aho Williamson表示 ^[123]。“但如果它们的核心业务依然强劲，这将为它们赢得更多投资者的时间，并增强信心，相信这些投入的数十亿美元……是值得的，”她补充道 <a href=”https://www.reuters.com/business/retail-consumer/big-tech-may-be-brereuters.com ^[124]。这些核心业务确实表现强劲：微软透露，超过1亿用户现在在Office及其他应用中使用其新的AI Copilot功能 ^[125] ^[126]，而谷歌披露其即将推出的Gemini AI助手在测试版中每月已有4.5亿用户 ^[127]。即使是OpenAI的ChatGPT，这一生成式AI的代表产品，周活跃用户也已达到约5亿，这对于一个不到两年的产品来说是个惊人的数字 ^[128]。这样的数字缓解了投资者对AI使用能否变现的担忧。“这样的结果能迅速打消人们对云计算或AI需求的任何疑虑，”eToro分析师Josh Gilbert表示，他指的是微软Azure的增长和AI的采用 ^[129] ^[130]。一位基金经理宣称，“巨头们回来了……‘七巨头’[科技巨头]依然强大，”因为AI的热潮帮助大型科技公司抵御了更广泛的经济逆风 ^[131]。
VC融资热潮——新的AI独角兽：AI初创生态系统出现了重大融资轮，投资者们继续追逐下一个大型AI赢家。7月31日，Anaconda，一家为AI开发者提供流行开源Python工具的公司，宣布完成由Insight Partners领投的1.5亿美元C轮融资，公司估值约为15亿美元 ^[132] ^[133]。总部位于奥斯汀的Anaconda（以其Python发行版和机器学习包闻名）已实现盈利，年经常性收入超过1.5亿美元，将利用这笔资金打造企业AI平台、进行收购并拓展国际市场 ^[134] ^[135]。“此次融资正值企业AI软件竞争加剧之际，Python继续作为AI开发首选语言占据主导地位，”公司指出 ^[136] ^[137]。就在数小时前，旧金山初创公司Fal（品牌为fal）宣布完成自己的1.25亿美元C轮融资（由Meritech领投，谷歌AI基金及其他机构参投）——同样获得了15亿美元估值 ^[138] ^[139]。Fal专注于生成式媒体的AI基础设施：为需要超越文本AI的企业客户运行图像、视频和音频生成模型 ^[140] ^[141]。像DALL-E和Midjourney这样的工具的流行，使市场营销和电商团队对大规模生成视觉内容的需求激增。“有了生成式AI，你可以创造无限“同一广告的多次迭代，”fal首席执行官Burkay Gur解释道，说明公司如何利用它为不同人群定制广告，并对创意进行无休止的A/B测试。“你创造的每一个资产都有增量价值，”他在接受路透社 ^[142] ^[143]采访时表示。自从ChatGPT的图像生成功能在四月走红后，fal的平台使用量激增，推动ChatGPT的每周用户数突破1.5亿 ^[144] ^[145]。Anaconda和fal都很好地诠释了AI淘金热如何将各种初创公司——从开发者工具提供商到模型即服务平台——推入独角兽俱乐部。根据PitchBook的数据，2025年上半年美国初创企业的整体融资同比激增75.6%，有望成为有史以来第二高的年份，这在很大程度上要归功于AI热潮 ^[146] ^[147]。仅在过去三个月，美国初创企业就吸引了近700亿美元资金，其中大部分流向了几乎在一年前还不存在的生成式AI企业 ^[148]。风险投资公司即使在筹集新资金方面遇到困难，也在集中押注AI——希望这些新入局者中能出现下一个OpenAI或Nvidia。Reddit的AI广告推动——以及一位分析师的俏皮话：社交媒体网站Reddit（于2024年上市）生动展示了AI如何推动业务成果。在7月31日的第二季度报告中，Reddit表示其收入同比激增78%至5亿美元，远超预期reuters.com reuters.com。公司将此归功于AI驱动的广告工具，吸引了营销人员并提升了广告效果。Reddit推出了让品牌能够在相关子版块讨论中投放“对话位置”广告的功能，并利用生成式AI为每个社区定制广告文案reuters.com reuters.com。“广告主越来越倾向于选择Reddit、Meta和TikTok等平台，这些平台为广告创作提供了先进的AI工具，”报告指出reuters.com reuters.com。Reddit首席运营官Jen Wong强调，尽管平台的活跃广告主数量在增长，“我们的增长大部分仍来自留存良好的现有广告主”，这得益于这些AI工具带来的成效reuters.com reuters.com。公司还拥有有利可图的数据授权协议，允许Google和OpenAI用Reddit内容训练其模型（为公司带来额外的AI相关收入）reuters.com reuters.com。展望未来，Reddit对第三季度发布了乐观的业绩预期——收入为5.35亿至5.45亿美元，比分析师一致预期高出约15%reuters.com ^[149]——再次提到由AI驱动的广告需求。在盘后交易中，Reddit的股票因这一消息飙升了16% ^[150] ^[151]。这一业绩甚至让Reddit获得了一位行业观察者的俏皮称赞：“Reddit刚刚交出了一份连其最苛刻的子版块都会感到自豪的季度成绩单，”eMarketer分析师Jeremy Goldman打趣道，暗指Reddit经常批评的用户群体 ^[152]。强劲的表现表明Reddit的“AI优先”战略（正如CEO Steve Huffman今年早些时候所称）正在取得成效——这与Meta的广告复苏相呼应，AI推荐推动了Instagram的用户参与度。另一方面，内容创作者和版主对Reddit的AI举措提出了担忧（该网站因与数据抓取相关的API变更在七月遭遇抗议），显示出在AI变现与社区口碑之间的紧张关系。尽管如此，目前投资者显然正在奖励任何拥有令人信服AI增长故事的公司。

总之，过去两天带来了大量的AI进展：安全领域的突破性研究（AI发现代码漏洞和监狱威胁）以及科学（AI设计电池材料和健康宣传活动），重大的企业押注（苹果放宽资金限制，Meta加码AI未来，微软和NTT启动全球AI项目），重要的政策举措（欧盟推动AI公司签署行为准则，美国努力在不扼杀AI的前提下进行治理），以及围绕AI的持续市场狂热（股票和初创公司齐创新高）。这生动展现了2025年中期AI革命的快照：狂热、多元，影响从大型科技公司董事会到政府走廊再到研究实验室。随着AI以惊人速度发展，预计接下来几天的新闻周期也会同样激烈。

来源：主要新闻媒体、新闻稿和2025年7月31日及8月1日的官方报告，包括路透社 ^[153] ^[154] ^[155] ^[156]，公司声明 ^[157] ^[158]，以及政府简报 ^[159] ^[160]。所有引用均来自上述来源。