AI革命：48小时的突破、激烈竞争与反响（2025年7月17

OpenAI于7月17日推出ChatGPT Agent，为ChatGPT加入代理型能力，能代替用户完成如餐厅预订、在线购物等多步骤任务，Pro、Plus和Team订阅者可激活此代理模式，代理通过带工具的虚拟计算机接入Gmail、GitHub等应用，执行重大操作前需用户确认，且可随时中断以提高安全性。
7月17日，AWS在纽约峰会上推出Amazon Bedrock AgentCore，提供七大核心服务套件并上线AI Agents & Tools市场，并宣布设立1亿美元基金以加速代理型AI的发展。
欧盟委员会于7月18日发布关于具有系统性风险的AI模型的新指南，8月2日起适用于基础模型，要求进行严格的风险评估、对抗性测试和事件报告，并要求网络安全与训练数据透明等，违规罚款最高为3500万欧元或全球营业额7%。
Meta宣布成立名为“超级智能实验室”的新部门，并承诺投入数千亿美元建设大型AI数据中心，7月17日从苹果挖来顶尖研究员Mark Lee和Tom Gunter加入，以及扎克伯格在公开场合推动AI人才战略。
法国初创厂商Mistral AI在7月17日的Le Chat更新中新增Voxtral语音对话模式和“深度研究”代理模式，提供可信来源，且功能对用户免费开放。
花旗集团与蚂蚁集团在金融领域宣布联合推出AI驱动的外汇对冲工具试点，旨在帮助国际客户降低风险管理成本。
美国国家科学基金会宣布MaVila，一种为制造业设计的AI模型，使用工厂特定的视觉和传感数据进行训练，能够“看见”和“对话”生产线，识别3D打印部件缺陷并提出修复建议，且在远少于常规训练数据下实现良好表现，并可以生成分步指令以调整设备操作，帮助小型制造商提高生产力。
METR的研究显示，在熟悉代码库的有经验开发者使用AI编码助手时，效率反而下降约19%，而斯坦福/麻省理工的对照研究显示对初级开发者可提升约56%的速度，研究同时强调AI并非万能钥匙，经验丰富的开发者仍偏好将AI视为“编辑工具”而非完全替代。
7月15日OpenAI、Google DeepMind、Anthropic及学术界多位AI科学家联合发布关于监控AI“思维链路”的立场文件，提出需要工具以检查中间推理过程，签署人包括Mark Chen、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Shane Legg等。
在美中芯片政策方面，美国宣布允许向中国出口NVIDIA H20芯片，触发政治反应，众议员John Moolenaar公开信反对，NVIDIA股价因此下跌，中国方面则表示欢迎外国投资并称已获得对H20销售的保障。

主要企业AI公告与产品发布

OpenAI推出了ChatGPT Agent，在ChatGPT中引入了个人AI助手模式。 OpenAI于7月17日发布了ChatGPT “Agent”，为其广受欢迎的聊天机器人增加了强大的“代理型”能力 ^[1] ^[2]。与传统只生成文本的聊天机器人不同，该代理可以代表用户采取行动 —— 例如查找餐厅预订、在线购物，甚至整理工作文件 ^[3]。自即日起，ChatGPT Pro、Plus和Team计划的订阅者可激活此代理模式 ^[4]。该代理通过使用带有工具（如网页浏览器或代码解释器）的虚拟计算机进行操作，甚至可以接入Gmail或GitHub等应用来完成多步骤任务 ^[5]。“希望这些代理能够为用户真正带来实际效用——不仅仅是输出润色的文本，而是能够真正为他们做一些事情，”分析师Niamh Burns如此评价此次升级的吸引力 ^[6]。OpenAI的推出包含了强有力的保护措施——系统在执行任何重大操作前都会要求用户确认，并可随时被中断，这反映了公司承认“这个模型所带来的风险高于以往模型” ^[7] ^[8]。OpenAI首席执行官Sam Altman警告称，代理的扩展能力可能会引发恶意攻击者“新层级的攻击”，并确认上线时已经配置了强大的警告系统 ^[9]。

与此同时，Meta Platforms 因其积极的人才招募和针对通用人工智能的投资承诺而成为头条新闻。首席执行官马克·扎克伯格成立了一个名为“超级智能实验室”的新部门，并誓言投入“数千亿美元”建设大型AI数据中心 ^[10]。7月17日，Meta证实已从苹果挖走顶尖AI研究员Mark Lee和Tom Gunter，加入该项目 ^[11]。此前，Meta以数百万美元的待遇招募了苹果前AI基础模型负责人庞若明， ^[12]。事实上，扎克伯格一直在大规模挖角 AI 专家——从像 Scale AI 的首席执行官 Alexandr Wang（现为 Meta 首席 AI 官）这样的初创公司 CEO，到 OpenAI、Google DeepMind、Anthropic 等公司的工程师 ^[13] ^[14]。据报道，该公司的Llama 4模型落后于竞争对手，促使Meta “加剧了硅谷的人才大战”，希望能够迎头赶上 ^[15]。扎克伯格的大胆投资包括在俄亥俄州计划建设一个名为普罗米修斯计划的“多千兆瓦”人工智能超级计算中心 ^[16]。所有这些举措都表明了Meta决心开发“超智能”AI系统，这些系统有一天可能会超越人类智能——这一目标也被竞争对手所追求，并引发了对AI人才的激烈竞争 ^[17]。Meta的一位发言人拒绝就最新的聘用发表评论，但这一系列的招聘和支出清楚地表明了Meta的AI雄心 ^[18]。另一家重要的科技巨头，亚马逊云服务（AWS），也加入了AI智能体的竞争行列。在7月17日于纽约举行的AWS峰会上，亚马逊推出了Amazon Bedrock AgentCore，这是一个帮助企业大规模构建和部署AI智能体的平台 ^[19] ^[20]。AWS代理型AI副总裁Swami Sivasubramanian将AI智能体的崛起描述为“一次构造性变革……它颠覆了软件的构建方式……并改变了软件与世界的互动方式——以及我们与软件的互动方式。” ^[21]。AgentCore提供了七大核心服务套件（从安全运行时和记忆系统，到工具网关和代码解释器），让自主AI智能体在保持企业安全标准的同时，能够可靠地使用软件工具和数据 ^[22] ^[23]。AWS还推出了“AI Agents & Tools” 市场，其中包含由合作伙伴提供的预构建智能体和集成方案，并宣布设立1亿美元基金，加速“代理型AI”的发展 ^[24] ^[25]。OpenAI和AWS的这些举措，凸显了科技公司竞相推动AI智能体进入主流的趋势——这为用户和企业带来了巨大的生产力提升承诺，但在实际应用中也需要应对新的安全和可靠性挑战。

全球各地的政策制定者纷纷制定人工智能的基本规则，以应对技术变革。 在布鲁塞尔，欧盟委员会于7月18日发布了新指南，以明确如何遵守欧盟具有广泛影响力的人工智能法案。 ^[26]。

这些指南针对被认为具有“系统性风险”的AI模型——本质上是可能对公共安全、权利或社会产生重大影响的高度先进的通用型AI系统 ^[27]。去年通过的《人工智能法案》将于8月2日开始适用于主要的“基础模型”（如谷歌、OpenAI、Meta、Anthropic、Mistral等），并给予公司一年时间以全面遵守规定 ^[28] ^[29]。根据规定，最强大的AI模型必须经过严格的风险评估、对抗性测试和事件报告，并实施网络安全措施以防止滥用 ^[30]。通用人工智能还必须满足透明度要求——例如，记录训练数据并尊重版权 ^[31]。“通过今天的指导方针，委员会支持《人工智能法案》的顺利和有效实施，” 欧盟科技主管亨娜·维尔库宁在一份声明中表示 ^[32]。布鲁塞尔希望这一指导方针能够在解决行业对合规负担的担忧的同时，将人工智能创新保持在监管范围内。值得注意的是，欧盟已规定对违规行为处以3500万欧元或全球营业额7%的罚款，这凸显了监管机构对人工智能监管的重视程度 ^[33]。这些举措正值一些大型科技公司公开抵制《人工智能法案》的部分内容——例如，Meta 最近因要求对专有模型开放访问而与欧盟监管机构发生争执 ^[34]。所有人的目光都集中在欧洲，因为它试图在成为“规范的欧盟”与培育自身人工智能生态系统之间取得平衡。

在美国之外，欧洲和亚洲公司也在不断推进。巴黎的法国初创企业Mistral AI——常被称为“欧洲的AI冠军”——于7月17日在其Le Chat聊天机器人上推出了重大更新 ^[35]。“我们正在让Le Chat变得更强大、更直观——也更加有趣，” Mistral宣布，并新增了语音对话模式（“Voxtral”）和“深度研究”代理模式，为答案收集可信来源 ^[36] ^[37]。这些升级让Le Chat更接近OpenAI和Google的先进助手，并且这些功能对用户免费开放，展示了欧洲决心在AI竞赛中保持领先。在金融领域，东西方出现了一次引人注目的合作：花旗集团与蚂蚁集团（中国）联合推出了一项AI驱动的外汇对冲工具试点，旨在帮助国际客户降低风险管理成本 ^[38]。而在巴西，软件公司Nuvini在圣保罗举办了首次NuviniAI日，展示了拉美公司在甲骨文的支持下如何将AI整合进商业服务。从硅谷到巴黎再到圣保罗，过去两天见证了一连串的企业AI举措——每一个都突显出AI在各行业与地区极速普及的步伐。

人工智能的政府与政策动态

地缘政治紧张局势在这48小时内也因人工智能技术而加剧。在北京，中国商务部长王文涛于7月18日会见了英伟达首席执行官黄仁勋，向这家芯片制造商保证中国对外国人工智能投资敞开大门， ^[39] ^[40]。黄——他创办的公司现在是全球市值最高的半导体公司——受到了热烈的欢迎。中国官员“希望……英伟达能在中国提供高质量和可靠的产品”，而黄回应称中国市场“非常有吸引力”，英伟达希望“在人工智能领域深化合作。” ^[41] 他甚至称赞中国科技巨头阿里巴巴和腾讯的AI模型“世界一流”，表示人工智能正在“革新供应链。” ^[42] 这场友好的会面正值美国政府部分放宽了对先进Nvidia AI芯片出口到中国的管制——这是一个重大的政策转变。英伟达透露已获保证可以恢复向中国客户销售其 H20 AI GPU，这表明美国愿意放宽某些技术限制 ^[43] ^[44]。然而，该决定在华盛顿立即引发了政治上的反弹。7月18日，美国主席众议院中国特别委员会，众议员约翰·穆勒纳尔（John Moolenaar）发表公开信，反对恢复向中国出口高端AI芯片 ^[45]。“商务部在禁止H20方面做出了正确的决定，” 他表示，并警告说 “我们不能让中国共产党利用美国芯片来训练将为其军队提供动力、审查其人民并削弱美国创新能力的人工智能模型。” ^[46]。英伟达的股价因这次政治反弹的消息而下跌 ^[47]。这一集突出了一个棘手的困境：美国在保护国家安全与让本国公司从中国的人工智能热潮中获利之间左右为难。中国政府则于7月18日发表声明，“欢迎外国公司继续投资”，并指出美国有关H20芯片的保证 ^[48]。人工智能技术冷战似乎正在进入一个新阶段——一个微妙而有策略的妥协阶段——尽管双方都在竞相培育各自的人工智能能力和政策。总之，在过去的两天里，三大洲的政策制定者纷纷行动，要么利用、要么监管、要么有策略地利用人工智能：欧洲收紧规定，美国在支持与安全，而中国则在寻求合作的同时注重自力更生。在美国，官员们同样对人工智能的迅速发展表达了乐观与谨慎的态度。7月17日，美联储理事丽莎·D·库克发表题为《人工智能：美联储政策制定者的观点》的演讲。在剑桥的一场经济会议上，她称人工智能有可能成为“下一代通用技术”——将AI的变革性影响比作印刷术或电力 ^[49]。库克指出：“人工智能正在全球范围内以令人难以置信的速度推进，” 并补充说，人工智能可能通过提高生产力（抑制通货膨胀）以及扰乱就业，从而“实质性地影响美联储双重使命的两方面” ^[50] ^[51]。她强调美联储有兴趣研究人工智能的宏观经济影响，并在内部使用人工智能工具（用于研究和数据分析），以跟上时代步伐 ^[52]。然而，库克在表达热情的同时也保持谨慎，回顾经济史的教训，指出每一次技术革命都会带来“多维挑战” ^[53]。她这种观点的平衡——对人工智能所带来益处的乐观与对其风险的警惕并存——反映了华盛顿正在形成的共识。事实上，白宫本周召集了科技领袖，并宣布大约900亿美元的新AI和清洁能源投资，旨在保持美国在关键技术领域的领先地位 ^[54] ^[55]。（多家美国公司——从谷歌到黑石——在7月15日于宾夕法尼亚召开的“科技与创新峰会”前后，承诺在数据中心和AI基础设施上大举投资 ^[56] ^[57]。）尽管这些还不是正式政策，但它们凸显了美国政府通过公私合作提升国内AI能力的战略，即使正式监管还落后于欧洲。如果企业和政治领域在热烈讨论，科学界同样也充满了活力。于7月17日至18日发表的最新研究揭示了人工智能领域令人惊讶的见解和技术进展。由人工智能研究非营利组织METR进行的一项研究引发了热议，该研究对关于人工智能生产力工具的常见假设提出了质疑。在对有经验的软件开发人员进行的实验中，研究人员发现，在熟悉的代码库中使用 AI 编码助手实际上减慢了专家们的工作速度 ^[58] ^[59]。在测试之前，这些开源开发者预测 AI 的帮助会让他们的速度提升约两倍；但实际上，在有 AI 参与的情况下，任务反而花费了 19% 更长的时间 ^[60]。这种放缓发生是因为开发者不得不花时间审查和纠正 AI 的建议，这些建议通常“方向上是正确的，但并不完全符合需求，”METR 的 Joel Becker 这样解释道 ^[61] ^[62]。这与先前显示出巨大效率提升的研究形成了对比（例如，对于经验较少的编码人员或较简单的任务，斯坦福/麻省理工学院的一项研究显示可提高56%的速度 ^[63]。METR团队提醒说，他们的结果并不意味着AI工具毫无用处——有经验的程序员依然喜欢使用AI，并将其比作一种更省力但更慢的编码方式（更像是在“编辑一篇文章”，而不是从零开始写作） ^[64]。但这一发现强调了人工智能辅助并不是提高生产力的万能钥匙，并非在所有情况下都适用 ^[65] ^[66]。这项研究为推动对编码人工智能初创公司进行大量投资的叙述增添了细微差别，提醒我们人类的专业知识和背景仍然重要。它还暗示，人工智能可能最能帮助初级开发者或在不熟悉的领域中——这一假设有待未来研究。科学突破还展示了人工智能在专业领域日益扩展的应用。7月17日，美国美国国家科学基金会报告称，成功演示了“MaVila”，这是一种为制造业设计的新型人工智能模型 ^[67] ^[68]。与在互联网上训练的一般人工智能不同，MaVila 使用了工厂特定的视觉和传感器数据进行训练，因此它能够真正“理解”生产线上的情况 ^[69] ^[70]。该系统可以在工厂环境中“看见”和“对话”——例如，通过分析机器零件的图像、用通俗语言描述缺陷，甚至向设备发送指令以调整操作 ^[71] ^[72]。在测试中，MaVila 大多数时候能够正确识别出 3D 打印部件的缺陷并提出修复建议（例如更好的打印机设置） ^[73]。它还与机器人相关联，并且可以生成分步指令，例如在通过照片传输识别到问题后，减慢传送带的速度 ^[74]。值得注意的是，研究人员通过针对模型架构进行调整，在远少于常规训练数据的情况下实现了这一目标——这是一大优势，因为制造业数据往往稀缺或属于专有信息 ^[75] ^[76]。该项目是一个多所大学共同参与的项目，利用美国国家科学基金会（NSF）资助的超级计算机模拟工厂条件 ^[77]。其结果是为工厂车间开发的原型“AI助手”，甚至可以帮助小型制造商提高质量控制和生产力 ^[78] ^[79]。这说明了一个更广泛的观点：人工智能不仅仅限于聊天机器人和互联网数据——它正越来越多地被设计用于从医院到工厂等现实环境中。正如一位NSF项目主任所指出的，这些进展“赋能人类工人，提高生产率并增强……竞争力，”将最前沿的人工智能研究转化为切实的经济影响 ^[80]。总之，过去两天展示了人工智能科学在多个方面的进展——了解人工智能的局限性、提升其安全性，并将其优势拓展到新领域。

科学研究与人工智能突破

研究人员不仅在研究人工智能目前的能力，也在关注其未来的安全性。7月15日（就在我们的48小时窗口之前），一批来自OpenAI、Google DeepMind、Anthropic以及学术界的有影响力的AI科学家发布了一份关于监控AI“思维链路”的立场文件 ^[81]。随着AI系统变得越来越自主（比如能够规划和执行任务的AI智能体），这些专家呼吁开发工具以检查AI模型内部的逐步推理过程 ^[82]。许多最前沿的模型现在都采用“思维链（CoT）”——本质上是一系列中间步骤，就像草稿本一样，是AI在解决问题时生成的 ^[83]。这份文件指出，“CoT监控为前沿AI的安全措施提供了有价值的补充，让我们难得一见地了解AI智能体如何做出决策。” ^[84]。通过研究AI的中间“想法”，开发者也许能够在智能体采取行动前发现异常或有风险的推理。然而，作者警告称，“目前的可见性程度未来能否持续无法保证”，因为AI系统还在不断发展 ^[85]。他们敦促研究界“现在最大程度利用CoT的可监控性”，并努力在未来保持透明性 ^[86]。这份文件的签署人名单堪称AI界的风云人物：Mark Chen（OpenAI首席科学家）、Ilya Sutskever（Safe Superintelligence/OpenAI联合创始人）、Geoffrey Hinton（图灵奖获奖AI先驱）、Shane Legg（DeepMind联合创始人）以及其他顶级实验室和大学的专家 ^[87]。这场罕见的集体号召表现了业界和学界的共同担忧：随着AI系统接近人类级推理，保持它们可解释且可控至关重要。这一时机恰到好处，因为本周“AI智能体”一词热度极高——从OpenAI的产品发布到亚马逊的开发工具包，再到Meta招聘“安全超级智能”前成员。研究界正竞相确保AI在变得更强大的过程中不会变成不透明的黑匣子。

专家评论与行业见解

在新闻轰炸之中，科技和科学领域的领军人物为AI的发展方向提供了观点。也许最为严峻的警告来自前谷歌首席执行官埃里克·施密特，他已成为美国AI领导力的直言倡导者。施密特认为，真正的竞赛是争夺人工超级智能——即在各个领域“超越人类智能”的AI，他称之为科技界的“圣杯”。 ^[88]在7月18日发表的一次采访中，施密特预测，六年内就有可能出现“比全人类更聪明的AI”，并直言社会还没有做好准备 ^[89]。他指出，当前AI发展可能正在遇到“自然极限”，比如巨大的能源和用水量（例如谷歌的数据中心最近因AI用途导致用水量激增了20%）——但工程师们决心突破这些限制 ^[90]。施密特的评论突显了他所见的竞争日益加剧：他指出，“超级智能是为什么包括马克·扎克伯格和萨姆·奥特曼在内的科技巨头正在争夺AI人才” ^[91]。他的解决方案是发起全国性努力以确保美国保持领先，同时更加关注AI安全研究（以应对他所说的AI“自然极限”）。施密特提出了极具戏剧性的时间表——2031年实现超级智能AI——并强调我们对于其影响“准备严重不足”，这引发了关于AI是否应放缓快速发展还是带着谨慎加速推进的辩论。这是少见的科技圈内部人士公开思考AI竞赛终局的案例，也是对实现真正“神级”AI所面临的巨大风险和未知的警钟。

其他人工智能领域的领导者也在努力应对如何引导这项快速发展的技术。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）本周一直在平衡对公司新推出的ChatGPT Agent的兴奋情绪，以及坦率承认其存在的风险。OpenAI在自家博客中写道：“这一模型的风险比以往更大。”，并解释为何该Agent在初期被限制功能且内置多项安全检查 ^[92]。奥特曼此前曾暗示，OpenAI未来可能通过对Agent驱动的购物交易收取少量佣金来实现盈利 ^[93]——这一对未来商业模式的暗示引发了分析师的热议。像尼亚姆·伯恩斯（Niamh Burns）这样的独立AI分析师对此提出了质疑，她问道，AI助手能否保持中立：“会不会出现品牌向助手付费以获得推荐的商业合作？”她指出，“AI公司面临着让这些极受欢迎的工具变现的日益压力” ^[94]。而OpenAI方面则表示，Agent暂无“赞助结果”的计划，并强调用户信任始终放在首位 ^[95]。另一位知名专家，吴恩达（Andrew Ng），也通过社交媒体表达了他的看法。他提醒大家，尽管舆论沸腾，大多数企业甚至在采用基础AI方面都还面临困难：“对许多企业来说，最大的问题不是‘我们什么时候会拥有超级智能？’，而是‘我们该如何利用已有的AI工具？’”（吴恩达的评论虽然并非针对7月17-18日的某一具体事件，但反映了整个行业在热议尖端AI时常被忽略的现实。）纵观本周专家观点，务实成为主线。没错，革命性的AI能力正展现曙光（并吸引大量投资），但大家同样关注安全、实际效用以及确保利益广泛分布。即便一向乐观的声音，也在对整合难题和意外后果保持现实态度。

另一个有趣的声音来自美联储的丽莎·D·库克（Lisa D. Cook）——她在科技与经济之间架起了桥梁。在她7月17日的演讲中，除了将AI称为通用技术外，她还观察到人工智能的进步在过去一年内确实将基准分数翻了一倍，并且现在每周有“超过五亿用户”与大语言模型互动 ^[96]。但她也指出了一个悖论：AI可以在长期提升生产力（有助于对抗通胀）但其快速普及却可能“导致总投资激增”以及短期内的价格压力 ^[97]。这类政策制定者的细致分析突显了人工智能已成为宏观经济因素。科技专家常谈论AI对就业或伦理的影响，而现在美联储官员也把它与利率、GDP等宏观指标相提并论。库克的关键观点是需要长期研究AI的净效应——本质上是在提醒我们不要在近期过度夸大乌托邦或反乌托邦式的结果 ^[98]。她的观点在社交媒体上引起了多位经济学家的共鸣，他们一致认为，更好的数据与关于AI真实生产力提升（或缺乏提升）的研究将对出台明智政策至关重要。这提醒我们，人工智能的影响远远超出了科技行业，而来自其他领域的理性声音也正日益加入到这一对话当中。

公众反应与社交媒体热议

在7月17日至18日的AI新闻旋风中，社交媒体和网络社区也爆发出同样热烈的反响。在X（前身为Twitter）和Reddit上，OpenAI 的 ChatGPT Agent迅速成为热门话题，用户们争先恐后地测试其功能并分享他们的惊奇——或者担忧。上线仅数小时，就有用户发帖称该Agent已成功预订电影票和规划假期，并配上激动的标题，如“不敢相信它能全程自动完成！”许多人称赞该Agent是AI “个人助理”未来的预演，甚至打趣道像安排晚餐或选购礼物等琐事，很快就能“完全外包给AI”。与此同时，一大批安全研究员和持怀疑态度的用户也表达了担忧：他们试图挖掘系统的薄弱环节，担心恶意网站是否会轻易劫持该Agent。OpenAI直播演示的片段被广泛转发——在演示中，团队特别强调如果Agent出现偏差用户可以“轻松中断并接管”， ^[99]——转发时常常配文“千万别无人看管！”。#ChatGPTAgent 话题标签在科技圈内登上热搜，关于这究竟是革命性进步还是只是功能上的小提升的讨论亦此起彼伏。值得注意的是，当OpenAI公布该Agent不在欧盟上线（由于围绕AI法案监管不确定性）时，欧洲Mastodon和Threads上的用户纷纷表达不满，许多人借此批评过度监管可能让该地区失去尖端工具——很快也有人以安全为由进行反驳。总体来看，围绕ChatGPT Agent的社交媒体情绪充满敬畏与谨慎，既反映了公众对便捷性的着迷，也体现出对AI隐患日益增强的认知。

Meta大规模的AI人才挖角也在职业网络上引发了热议。在LinkedIn上，AI工程师们开玩笑说要把“被扎克伯格的超级智能实验室挖走”写进简历，作为新的梦想职位。Meta大肆招募——从竞争对手那里挖走十多名顶尖研究员——让一些观察人士调侃称，“Meta本周的产品发布会其实就是一份人的名单新闻稿。”在科技投资圈内，引用路透社报道的推文 ^[100]、 ^[101]，列出像Alexandr Wang、Nat Friedman等人的信息迅速走红，伴随着关于“AI人才外流”向少数巨头集中的讨论，这对初创公司有何影响。有一则流行帖子讽刺说：“OpenAI和Google还有人吗，还是扎克伯格全请过去了？”事实上，许多人认为，这一人才流动证明了初创公司和开源项目培养了杰出的研究人员，现在被大公司争相招揽。一些Reddit上的AI社区成员表达了失望，担心这些专家可能会从开放的研究环境进入更为保密的企业项目。但也有人认为，有了Meta的资源，这些新成员能够创造真正突破性的成果（并希望能公开部分结果）。公众的反应突出了一种有趣的二元性：一方面期待这些“AI巨星”能加速进步，另一方面又担忧AI发展正在集中到少数几家巨头之手。

过去两天的人工智能政策动态——尤其是中美芯片新闻——也在网上引发了激烈辩论。在美国将允许英伟达H20芯片出售到中国的消息曝光后 ^[102]，推特上政策分析师、科技公司CEO和记者纷纷发表看法。有人称赞这一举措务实：一位风险投资人在长串讨论中辩称：“脱钩也会伤及我们——向中国销售芯片为英伟达带来更多研发资金，从而保持美国的人工智能领先地位。”然而，也有不少人几乎与国会议员Moolenaar的观点不谋而合，警告说“今天的AI芯片将为明天的军事AI提供动力。”这一观点——“我们不能让他们用我们的芯片来对付我们” ^[103]——被转发了数千次，显示出一封国会信函如何推动社交媒体的新闻热潮。在微博等中国平台上，关于黄仁勋访京及他称赞中国AI模型的帖子 ^[104]引发了爱国热情，许多网友为国产AI被全球科技巨头称为“世界一流”感到自豪。一条高赞评论写道：“连英伟达CEO都认可中国AI实力——我们必须继续投资，在芯片领域迎头赶上！”不过，中国科技界也有一些理性声音，指出依赖美国GPU销售是一大隐忧，并呼吁加快自主半导体替代品的研发。这些话题在社交媒体上的热议，说明人工智能已经成为超出科技圈范围的公共议题——如今它与民族自豪感、地缘政治担忧和经济愿景交织在一起，普通人也在积极参与线上讨论。

全球聚焦与各地区观点

在这短暂的时间里，世界各地都出现了人工智能的重要里程碑，凸显了人工智能热潮的真正全球化特征：

美国：美国经历了重要的企业动态（OpenAI 发布代理人、亚马逊推出企业工具、Meta 的大规模投资和招聘行动），以及政府的积极参与（美联储理事发表演讲、总统科技峰会上巨额投资承诺 ^[105]，以及有关 AI 芯片出口管制的辩论）。美国专家如 Eric Schmidt 对未来作出大胆宣言，反映了在保持美国领导地位时的雄心与焦虑并存 ^[106]。美国公众对新的 AI 工具的态度从热情采纳到对保持领先和负责任管理 AI 影响的两党担忧不等。
欧洲：这两天，欧洲以政策制定和本土创新为主线。欧盟通过出台具体指导意见，巩固了其作为全球 AI 监管者的地位，以落实《AI 法案》 ^[107]，与此同时，法国初创公司 Mistral 等也推出新品，与美国科技企业竞争 ^[108]。欧洲官员发声称，强调企业的顺利合规 ^[109]，法国总统马克龙等领导人也持续推动“欧洲 AI”（他最近还公开赞扬了 Mistral 的进展，发出了欧盟 AI 独立的政治信号）。虽然由于欧盟地区暂停开放，欧洲消费者只能旁观 ChatGPT Agent 的首发，但人们为 Mistral 能与 OpenAI、Google 并列成为有力竞争者而感到自豪 ^[110]。欧洲挑战与决心并存——它既要塑造全球 AI 规则，又要在 AI 领域跻身顶级行列，本周对此进行了正面回应与努力。
亚洲：在亚洲，中国因高层对话以及在美国出口政策转变下展现出的开放信号而备受关注 ^[111] ^[112]。中国政府利用英伟达CEO的访问，向外界展示其亲商态度和对AI合作的强烈意愿 ^[113]，同时也在低调地持续加大对本土AI芯片和研究的投资（虽然在这两天的新闻中未明确提及，但业内皆知）。亚洲其他地区同样活跃：例如在印度，一家整合量子技术的AI初创企业获得了可观的投资（政府为联合领投方） ^[114]，而印度政府则宣布计划培训100万公民掌握基础AI技能，以推动AI知识普及。虽然这些事件未在全球媒体成为头条，但它们契合了印度充分利用其IT人才储备、成为发展中国家“AI强国”的战略。日本和韩国在这几天的AI新闻中相对较为低调，但其企业（如软银和三星）及政府一直在稳定投入AI研发并考虑相关监管，这表明亚洲AI生态远不止于中国。纵观亚洲，主动参与是主旋律：无论是吸引海外科技（中国）、投资劳动力技能（印度），还是扶持本地AI初创企业，该地区显然把AI视为未来增长与影响力的关键。
其他地区：在拉丁美洲，以巴西Nuvini的AI日为例，显示AI创业在传统热点以外的地区同样生机勃勃。当地企业正在将AI应用于业务流程，并与甲骨文等跨国公司合作增强能力。许多拉美国家政府也开始制定以教育和伦理为核心的国家AI战略，努力抓住AI发展机遇。在非洲，这一期间的AI新闻包括诸如肯尼亚初创企业推出AI干旱预测工具等创新应用（展示了AI如何被用于解决本地难题）。虽然非洲和拉丁美洲在7月17-18日的重磅AI新闻中鲜少露面，但两地区在金融科技、农业和公共服务等领域积极采用AI，并密切关注美、欧、亚等全球趋势。

结论：两天浓缩AI驱动的世界

在短短48小时内，世界见证了整个人工智能革命的缩影——令人眼花缭乱的技术突破、公司权力争夺、监管操作、科学上的自我反思，以及广泛的公众关注。一款能够为你浏览、购物和工作的AI代理的推出，展示了我们的工具正在迅速变成伙伴 ^[115]。数十亿美元涌入人工智能数据中心，以及争抢顶级研究员的狂热，凸显了业界近乎军备竞赛般的狂热 ^[116] ^[117]。与此同时，从华盛顿到布鲁塞尔再到北京，各国政府都在意识到人工智能带来的机遇与风险，并以各自方式作出反应——从起草法规到达成协议，再到敲响警钟 ^[118] ^[119]。

这两天也突显了即将到来的时代中将定义关键张力的几个方面：创新与监管、开放与控制、合作与竞争。我们看到前沿的人工智能变得更加易于用户获取，同时其创造者也设置了安全机制，政策制定者加大了监管力度 ^[120] ^[121]。我们看到国际合作——比如英伟达在中国——同时也出现了关于保持优势、拒绝武装对手的民族主义言论 ^[122] ^[123]。当专家们辩论超级智能与社会影响的宏大理论时 ^[124] ^[125]，普通人则刚刚开始将人工智能融入日常生活，对它意味着什么感到或惊喜或担忧。

如果这轮新闻风暴有一个核心结论，那就是人工智能已不再小众——它已无处不在且影响深远。过去可能需要数年发生的变化，如今几天内就能展开。截至2025年7月中旬，人工智能的轨迹既令人振奋又充满不确定性。每一个新能力（如能执行任务的AI代理）都带来新的担忧（会不会被误导或滥用？）。每一个战略决策（是否出口那些芯片？）都对经济和安全具有重大影响。然而在喧嚣之中，进步依然在继续：人工智能正在规划得更好，看得更远，触及到更多人，正如这些故事所展示的那样。

在接下来的几周和几个月里，我们可以预见这种飞速发展的步伐将会持续——会有更多重大的产品发布、政策对决、突破，甚至可能出现一些挫折。正如7月17日至18日所见，全球将实时关注并作出反应。如今，这48小时里AI前沿发展的快照强有力地提醒我们：我们正经历一场AI的文艺复兴，这需要我们的关注、智慧与创造力去应对。这两天的进展将产生深远影响——不仅塑造AI的演变，也将影响我们如何适应——即便新闻周期早已翻篇 ^[126] ^[127]。简而言之，AI的故事每天都在书写，而本周这一章无疑具有历史意义。

来源：本报告中的信息来自2025年7月17日至18日期间的官方新闻稿、知名媒体和专家声明。主要来源包括路透社 ^[128] ^[129] ^[130] ^[131]、卫报 ^[132] ^[133]、TechCrunch ^[134]、美联储演讲稿 ^[135]、美国国家科学基金会新闻稿 ^[136]，以及知名人士的社交媒体声明 ^[137] 等，如文中所引用。每一处引用均对应原始资料，以便核实引用和事实。