核心观点 - 人工智能行业的技术演进核心正发生关键转移，从追求参数规模的语言学习迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模，行业技术范式迎来重塑[1] - 2026年将是AI从数字世界迈入物理世界、从技术演示走向规模价值的关键分水岭[5] 认知范式变革 - 基础模型的竞争焦点已从“参数有多大”转变为“能否理解世界如何运转”，正从“预测下一个词”跨越到“预测世界的下一个状态”[4] - 以“Next-State Prediction”（NSP）为代表的新范式，正推动AI从数字空间的“感知”迈向物理世界的“认知”与“规划”[4] - 以世界模型和NSP为核心，AI开始学习物理规律，这为自动驾驶仿真、机器人训练等复杂任务提供全新的“认知”基础[6] - 行业共识正从语言模型转向能理解物理规律的多模态世界模型，NSP范式标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系[7] 智能形态演进 - 智能正从软件走向实体，从单体走向协同，头部科技公司的人形机器人正进入真实生产场景，标志着“具身智能”走出实验室[6] - 具身智能正脱离实验室演示，进入产业筛选与落地阶段，人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服务场景[8] - 随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，智能体间拥有了通用“语言”，多智能体系统将突破单体智能天花板，在科研、工业等复杂工作流中成为关键基础设施[9] 应用与价值兑现 - 在消费端，一个“All in One”的超级应用入口正在形成，国内外科技巨头基于各自生态积极构建一体化AI门户[6] - 海外以OpenAI的ChatGPT与Google Gemini为引领，通过深度集成各类服务，塑造了一体化智能助手的新范式；国内字节、阿里、蚂蚁等依托生态积极布局[11] - 在企业端，经历早期概念验证的“幻灭期”后，AI正凭借更好的数据治理与行业标准接口，在垂直领域孕育出真正可衡量商业价值的产品[6] - 企业级AI应用预计2026年下半年将迎来转折，一批真正可衡量价值的MVP产品将在垂直行业规模落地[12] - AI在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的“AI科学家”，科学基础模型与自动化实验室的结合将极大加速新材料与药物研发[10] 基础设施与关键技术 - 高质量真实数据面临枯竭，合成数据正成为模型训练的核心燃料，尤其在自动驾驶和机器人领域，由世界模型生成的合成数据将成为降低训练成本、提升性能的关键资产[13] - 推理效率仍是AI大规模应用的核心瓶颈与竞争焦点，通过算法创新与硬件变革，推理成本持续下降，能效比不断提升[15] - 为打破算力垄断与供应风险，构建兼容异构芯片的软件栈至关重要，繁荣的算子语言与趋于收敛的编译器技术正在降低开发门槛[16] 安全与风险 - AI安全风险已从“幻觉”演变为更隐蔽的“系统性欺骗”[17] - 技术上，Anthropic的回路追踪研究致力于从内部理解模型机理；OpenAI推出自动化安全研究员[17] - 产业上，安全水位成为落地生死线，蚂蚁集团构建“对齐-扫描-防御”全流程体系，推出智能体可信互连技术（ASL）及终端安全框架gPass[17]

高盛对Lumen Technologies的财报前瞻与投资者日展望 - 高盛维持Lumen“中性”评级 并将12个月目标股价从5美元上调至5.5美元 [1] 2025年第四季度及全年财务预测 - 预计第四季度调整后EBITDA为8.06亿美元 略高于市场普遍预期的7.92亿美元 [2] - 预计第四季度营收为30.2亿美元 稍低于市场共识的30.4亿美元 [2] - 预计2025年全年EBITDA将达到34亿美元 处于管理层指引区间32-34亿美元的上限 [2] - 预计第四季度自由现金流为-4.35亿美元 全年自由现金流为13.7亿美元 符合公司12-14亿美元的指引 [2] - 全年EBITDA达指引上限主要得益于成本控制举措以及传统业务下滑态势的改善 [2] 现金流风险与远期预测调整 - 第四季度自由现金流存在下行风险 因美国联邦政府停摆可能导致公司预计的4亿美元退税延迟 [2] - 考虑到2025年第四季度至2026年第一季度期间将以更高利率进行债务再融资 高盛略微下调了公司2026-2027年的自由现金流预期 [2] 2026年业绩指引与资产出售影响 - 管理层预计2026年全年EBITDA将超过35亿美元 其中包含大众市场业务贡献的2-2.5亿美元 [3] - 若剔除拟以57.5亿美元向AT&T出售消费级光纤资产的影响（净收益约48亿美元） 在该交易预计2026年初完成的前提下 公司2026年EBITDA仍将超过32亿美元 [3] - 高盛预测Lumen 2026年自由现金流将为10亿美元 [3] - 尽管PCF业务预付款项将带来一定支撑 但高达10亿美元的税务支出将抵消约10亿美元的资本支出节省 [3] 2026年投资者日关键看点 - Lumen计划于2026年2月25日举行投资者日 这被视作关键催化剂 [4] - 预计管理层将发布未来五年EBITDA利润率、利息支出及资本支出目标 [4] - 预计将进一步披露PCF业务和Lumen Digital部门的运营数据 以提升增长举措贡献度及传统业务下滑放缓趋势的透明度 [4] - 若与AT&T的资产出售交易顺利完成 公司管理层还可能公布后续资本配置框架 [4] - 潜在资本配置方向包括：加大网络基础设施投资以支持AI工作负载增长、进一步削减债务以实现目标杠杆率、在AI安全及边缘计算等高增长领域开展战略并购 [4]

行业技术范式重塑 - 人工智能演进核心正发生关键转移：从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模，行业技术范式迎来重塑 [1] - 基础模型的竞争焦点已从“参数有多大”转变为“能否理解世界如何运转” [12] - 2026年将是AI从数字世界迈入物理世界、从技术演示走向规模价值的关键分水岭 [14] 核心认知范式升维 - 世界模型成为AGI共识方向，行业共识正从语言模型转向能理解物理规律的多模态世界模型 [3] - 以Next-State Prediction为代表的新范式，正推动AI从数字空间的“感知”迈向物理世界的“认知”与“规划”，标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系 [3][12] - 以世界模型和NSP为核心，AI开始学习物理规律，这为自动驾驶仿真、机器人训练等复杂任务提供全新的“认知”基础 [14] 智能形态实体化与社会化 - 具身智能正脱离实验室演示，进入产业筛选与落地阶段，人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服务场景 [4] - 头部科技公司的人形机器人正进入真实生产场景，标志着“具身智能”走出实验室 [14] - 多智能体系统将突破单体智能天花板，随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，智能体间拥有了通用“语言”，多智能体系统将在科研、工业等复杂工作流中成为关键基础设施 [5][14] 应用价值兑现双轨发展 - 在消费端，C端AI超级应用的“All in One”入口成为巨头角逐焦点，海外以OpenAI的ChatGPT与Google Gemini为引领，国内字节、阿里、蚂蚁等依托生态积极布局，AI时代的“新BAT”格局正在形成 [7][14] - 在企业端，AI应用在经历概念验证热潮后，因数据、成本等问题正步入“幻灭低谷期”，但随着数据治理与工具链成熟，预计2026年下半年将迎来转折，一批真正可衡量价值的MVP产品将在垂直行业规模落地 [6][14] - AI在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的“AI科学家”，科学基础模型与自动化实验室的结合，将极大加速新材料与药物研发 [6] 关键使能技术发展 - 高质量真实数据面临枯竭，合成数据正成为模型训练的核心燃料，尤其在自动驾驶和机器人领域，由世界模型生成的合成数据将成为降低训练成本、提升性能的关键资产 [9] - 推理效率仍是AI大规模应用的核心瓶颈与竞争焦点，通过算法创新与硬件变革，推理成本持续下降，能效比不断提升，使得在资源受限的边缘端部署高性能模型成为可能 [8] - 为打破算力垄断与供应风险，构建兼容异构芯片的软件栈至关重要，繁荣的算子语言与趋于收敛的编译器技术正在降低开发门槛 [11] AI安全风险演进 - AI安全风险已从“幻觉”演变为更隐蔽的“系统性欺骗” [12] - 产业上，安全水位成为落地生死线，蚂蚁集团构建“对齐-扫描-防御”全流程体系，推出智能体可信互连技术及终端安全框架gPass [12] - 技术上，Anthropic的回路追踪研究致力于从内部理解模型机理，OpenAI推出自动化安全研究员 [12]

核心观点 - 人工智能行业的技术演进核心正发生关键转移，从追求参数规模的语言学习，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模，行业技术范式迎来重塑 [1] - 2026年将是AI从数字世界迈入物理世界、从技术演示走向规模价值的关键分水岭 [2] 技术范式转变 - 基础模型的竞争焦点已从“参数有多大”转变为“能否理解世界如何运转”，正从“预测下一个词”跨越到“预测世界的下一个状态” [1] - 以“Next-State Prediction”为代表的新范式，正推动AI从数字空间的“感知”迈向物理世界的“认知”与“规划” [1] - 行业共识正从语言模型转向能理解物理规律的多模态世界模型，NSP范式标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系 [3] 驱动转变的三条主线 - **认知范式的“升维”**：以世界模型和NSP为核心，AI开始学习物理规律，为自动驾驶仿真、机器人训练等复杂任务提供全新的“认知”基础 [2] - **智能形态的“实体化”与“社会化”**：智能正从软件走向实体，从单体走向协同，人形机器人进入真实生产场景，同时多智能体通信协议标准化使其能以“团队”形式工作 [2] - **价值兑现的“双轨应用”**：消费端正在形成“All in One”的超级应用入口，企业端AI在经历早期“幻灭期”后，正凭借更好的数据治理与行业标准接口，在垂直领域孕育出真正可衡量商业价值的产品 [2] 十大AI技术趋势详情 - **趋势1：世界模型成为AGI共识方向，Next-State Prediction或成新范式**：以智源悟界多模态世界模型为代表，推动AI从感知走向真正的认知与规划 [3][5] - **趋势2：具身智能迎来行业“出清”，产业应用迈入广泛工业场景**：人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服务场景，具备闭环进化能力的企业将在商业化竞争中胜出 [3] - **趋势3：多智能体系统决定应用上限，Agent时代的“TCP/IP”初具雏形**：随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，多智能体系统将突破单体智能天花板，在科研、工业等复杂工作流中成为关键基础设施 [3] - **趋势4：AI Scientist成为AI4S北极星，国产科学基础模型悄然孕育**：AI在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的“AI科学家”，我国需整合力量加快构建自主的科学基础模型体系 [4] - **趋势5：AI时代的新“BAT”趋于明确，垂直赛道仍有高盈利玩法**：C端AI超级应用的“All in One”入口成为巨头角逐焦点，海外以OpenAI的ChatGPT与Google Gemini为引领，国内字节、阿里、蚂蚁等依托生态积极布局，蚂蚁推出了全模态AI助手“灵光”与AI健康应用“蚂蚁阿福” [4][6] - **趋势6：产业应用滑向“幻灭低谷期”，2026H2迎来“V型”反转**：企业级AI应用因数据、成本等问题正步入“幻灭低谷期”，但预计2026年下半年将迎来转折，一批真正可衡量价值的MVP产品将在垂直行业规模落地 [7] - **趋势7：合成数据占比攀升，有望破除“2026年枯竭魔咒”**：高质量真实数据面临枯竭，合成数据正成为模型训练的核心燃料，尤其在自动驾驶和机器人领域，由世界模型生成的合成数据将成为降低训练成本、提升性能的关键资产 [8] - **趋势8：推理优化远未触顶，“技术泡沫”是假命题**：推理效率仍是AI大规模应用的核心瓶颈与竞争焦点，通过算法创新与硬件变革，推理成本持续下降，能效比不断提升，使得在资源受限的边缘端部署高性能模型成为可能 [9] - **趋势9：开源编译器生态汇聚众智，异构全栈底座引领算力普惠**：为打破算力垄断与供应风险，构建兼容异构芯片的软件栈至关重要，以智源FlagOS为代表的平台，致力于构建软硬解耦、开放普惠的AI算力底座 [10] - **趋势10：从幻觉到欺骗，AI安全迈向机制可解释与自演化攻防**：AI安全风险已从“幻觉”演变为更隐蔽的“系统性欺骗”，技术上如Anthropic的回路追踪研究和OpenAI的自动化安全研究员，产业上如蚂蚁集团构建“对齐－扫描－防御”全流程体系并推出智能体可信互连技术（ASL）及终端安全框架gPass，智源研究院联合全球学者发布了AI欺骗系统性国际报告 [11]

核心观点 - 人工智能行业的技术演进核心正从追求参数规模的语言学习，转向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模，行业技术范式迎来重塑 [1] 技术范式转移 - 行业共识正从语言模型转向能理解物理规律的多模态世界模型，从“预测下一个词”到“预测世界下一状态”的NSP范式标志着AI开始掌握时空连续性与因果关系 [1] - 以智源悟界多模态世界模型为代表验证了这一路径，推动AI从感知走向真正的认知与规划 [1] 具身智能与机器人产业化 - 具身智能正脱离实验室演示，进入产业筛选与落地阶段 [2] - 随着大模型与运动控制、合成数据结合，人形机器人将于2026年突破Demo，转向真实的工业与服务场景 [2] - 具备闭环进化能力的企业将在这一轮商业化竞争中胜出 [2] 多智能体系统与通信协议 - 复杂问题的解决依赖多智能体协同，多智能体系统将突破单体智能天花板 [2] - 随着MCP、A2A等通信协议趋于标准化，智能体间拥有了通用“语言”，Agent时代的“TCP/IP”初具雏形 [2] - 多智能体系统将在科研、工业等复杂工作流中成为关键基础设施 [2] AI在科学研究中的应用 - AI在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的“AI科学家” [2] - 科学基础模型与自动化实验室的结合，将极大加速新材料与药物研发 [2] - 报告强调，我国需整合力量，加快构建自主的科学基础模型体系 [2] 市场竞争格局与超级应用 - C端AI超级应用的“All in One”入口成为巨头角逐焦点 [3] - 海外以OpenAI的ChatGPT与Google Gemini为引领，通过深度集成各类服务，塑造了一体化智能助手的新范式 [3] - 国内字节、阿里、蚂蚁等依托生态积极布局，蚂蚁推出的全模态AI助手“灵光”与AI健康应用“蚂蚁阿福”分别在超级应用与健康垂直领域进行探索 [3] - AI时代的“新BAT”格局正在形成 [3] 产业应用落地周期 - 企业级AI应用在经历概念验证热潮后，因数据、成本等问题正步入“幻灭低谷期” [4] - 预计2026年下半年将迎来转折，一批真正可衡量价值的MVP产品将在垂直行业规模落地 [4] 合成数据的重要性 - 高质量真实数据面临枯竭，合成数据正成为模型训练的核心燃料 [4] - “修正扩展定律”为其提供了理论支撑 [4] - 在自动驾驶和机器人领域，由世界模型生成的合成数据将成为降低训练成本、提升性能的关键资产 [4] 推理效率与成本优化 - 推理效率仍是AI大规模应用的核心瓶颈与竞争焦点 [5] - 通过算法创新与硬件变革，推理成本持续下降，能效比不断提升 [5] - 这使得在资源受限的边缘端部署高性能模型成为可能，是AI普惠的关键前提 [5] 开源生态与算力底座 - 为打破算力垄断与供应风险，构建兼容异构芯片的软件栈至关重要 [6] - 繁荣的算子语言与趋于收敛的编译器技术正在降低开发门槛 [6] - 以智源FlagOS为代表的平台，致力于构建软硬解耦、开放普惠的AI算力底座 [6] AI安全风险与防御 - AI安全风险已从“幻觉”演变为更隐蔽的“系统性欺骗” [7] - 技术上，Anthropic的回路追踪研究致力于从内部理解模型机理，OpenAI推出自动化安全研究员 [7] - 产业上，安全水位成为落地生死线，蚂蚁集团构建“对齐-扫描-防御”全流程体系，推出智能体可信互连技术(ASL)及终端安全框架gPass [7] - 智源研究院联合全球学者发布AI欺骗系统性国际报告，警示前沿风险 [7] - 安全正内化为AI系统的免疫基因 [7]

核心观点 - 埃隆·马斯克断言技术奇点已是现实，并预测通用人工智能将于2026年实现，到2030年AI总智能将超越全人类智能总和，这将引发一场物种级别的变革，人类文明可能只是数字超级智能的“生物引导程序”[3][4][5] AGI与奇点时间表 - 马斯克明确预判通用人工智能将于2026年实现[4][5] - 到2030年，AI的总智能将超越全人类智能的总和[4][5] - 变革如“超音速海啸”般袭来，人类已身处技术奇点之中，且过程不可逆转[4][5] 行业颠覆与职业影响 - 所有涉及信息处理的白领工作将首当其冲，任何基于键盘和鼠标的工作在数字智能面前都毫无还手之力，AI目前已能胜任一半以上此类岗位[5][7] - 完全由AI驱动的公司将彻底摧毁那些不使用AI的公司，形成单方面的碾压[7] - 马斯克预测，三到五年内，其Optimus机器人在手术台上的表现将超越最优秀的人类外科医生，优势在于极致的精准度及共享全人类手术案例的经验总和[5][8] - 马斯克预言，到2040年，机器人的数量将达到100亿台甚至更多[8] 经济范式转变：普遍高收入与丰盛时代 - 马斯克提出“普遍高收入”概念，认为生产力爆炸将导致商品和服务价格通缩，长期将迎来物质极度丰盛的时代[5][9] - 随着劳动力成本在生产函数中被彻底剔除，商品价格将回归到材料成本加电力的底价，进入一个“想要什么就能有什么”的时代[4][10] - 这种极度丰盛将伴随着前所未有的社会动荡，过渡期未来3到7年将非常“颠簸”[4][11] 能源与算力基础设施竞赛 - 马斯克盛赞中国在太阳能与电力部署上的惊人执行力，指出中国在太阳能领域遥遥领先，电力产出在2026年已达到美国的三倍[12] - 基于当前趋势，中国在AI算力上将远超世界其他国家的总和[12] - 未来的核心货币是“瓦特”，电力生成是目前的头号限制因素，未来两年谁能解决电力和冷却，谁就能赢得AI战争[12] - 随着Starship实现完全且快速的重复使用，发射成本将降至每公斤100美元以下，将算力迁移至太空轨道进行大规模并行计算将比在地球上更便宜，可构建每年100GW级别的“空间太阳能AI卫星阵列”[5][13] AI发展的核心原则 - 马斯克提出AI安全的三大核心原则：坚持真理、保持好奇心、追求美感，认为这是防止AI“发疯”或走向对抗人类的关键[5][15] - 真理能防止AI发疯，好奇心和对美感的感知会使其倾向于保护人类[15]

公司财务表现 - 2025年前三季度公司实现毛利率61.8% [2] - 去年以来公司出现亏损 [2] 亏损原因分析 - 公司主动加大对AI安全、数据安全、量子计算等前沿领域的研发投入，战略性支出短期内影响了利润 [2] - 传统网络安全业务短期内增速受限，相关产品和服务增长承压，对利润产生了影响 [2] 公司战略与未来展望 - 公司正全力推动与中国移动的深度协同，优化业务结构 [2] - 公司已看到现金流改善等积极迹象 [2] - 为构筑长期技术壁垒和增长动能，公司仍将坚持科技自主创新 [2] - 随着新质安全需求的增长和协同效应的释放，公司利润将逐渐改善 [2]

公司战略与经营措施 - 公司正从短期业绩改善、中长期战略深化以及增强投资者信心三个维度采取系统性措施[2] - 公司全力推动与中国移动的战略协同[2] - 公司聚焦AI安全、云安全等新赛道以培育新增长点[2] - 公司拓展个人与家庭新客群[2] - 公司严格执行降本增效，加强应收账款管理以改善现金流，优化经营改善基本面[2] 股东回报与价值管理 - 公司与中国移动积极研究并持续评估包括分红、回购增持等方案[2] - 相关方案旨在适时推出符合公司发展和全体股东长远利益的回报举措[2] - 公司力求通过上述举措推动公司价值回归合理区间[2]

文章核心观点 - 文章通过向十大主流AI模型提问，围绕社会伦理、商业产业与技术趋势三大领域展开深度对话，旨在探讨AI时代的多重维度，共识与分歧，并最终指向人类自身如何以智慧与责任驾驭AI力量 [1] 社会伦理篇 - **数字复活的伦理挑战**：AI“数字复活”触及人的自主性与逝者尊严的边界，模糊生物学与社会性死亡的界限，可能导致未经同意的“数据幽灵”被用作情感工具，并剥夺生者哀悼与前行的能力，引发对“遗忘”权利丧失和“病态依恋”的担忧 [2] - **算力贫富差距与社会分层**：顶级AI模型成为大厂专利，高昂的训练成本（如GPT-4约1亿美元）导致“算力贫富差距”，可能使中小机构丧失技术自主权，未来或仅存少数巨头，中小机构沦为“算力佃农”，治理需通过公共算力基金、开源模型和平价算力服务来应对 [3] - **未来矛盾与治理突破**：展望2026年，深度伪造滥用和AI心理成瘾将成为突出矛盾，冲击社会信任，治理突破可能出现在伦理治理领域，建议公众提升AI素养并适应人机协作 [3][4] 商业产业篇 - **AI降本与员工保留的权衡**：在“用AI降本”和“保留员工”之间存在“协作增效”地带，企业应采用“升级思维”而非“替代思维”，通过将员工转型为“AI指令师”或“审核员”，并投入再培训资源，实现AI处理重复工作、人类专注创造性工作的协作模式，可平衡效率与人性 [5][6] - **AI应用标准缺失的影响**：AI应用缺乏统一标准（如AIGC检测或幻觉率标准）导致市场混乱、信任不足、企业研发成本增加，并严重制约产业形成规模效应，亟需在医疗、金融等高危行业建立“技术指标+伦理规范”双重标准 [7] - **AI赋能工业制造的核心与突破口**：AI赋能工业制造的核心场景包括设备预测性维护、AI视觉质检、生产工艺优化和智能排产，“AI+工业互联网”融合的关键突破口在于建立统一数据采集标准、开发适配工业场景的轻量化AI模型，以及培养“工业+AI”复合型人才，核心应用可概括为“感知-决策-执行”三个环节 [7][8] 技术趋势篇 - **大模型幻觉问题与突破方向**：大模型的“幻觉”是其固有属性，无法根本消除，但可通过提升数据质量、优化训练方法和辅助工具（如实时联网检索）将幻觉率控制在可接受范围，未来3-5年核心突破方向包括多模态大模型的统一建模、小样本/零样本学习能力提升，以及模型持续学习机制的完善 [8] - **开源与闭源模型的竞争格局**：开源与闭源大模型将呈现“闭源主导高端市场，开源抢占中低端市场”的二元格局，闭源模型凭借技术领先占据金融、医疗等核心领域，开源模型以低成本、高灵活性覆盖中小企业和垂直场景，竞争将从“技术竞争”转向“生态竞争”，未来企业混合使用两种模型的情况将增多 [9][10] - **AI安全技术的发展与体系构建**：AI安全技术发展速度落后于AI技术本身迭代，因对抗攻击的隐蔽性和多样性带来挑战，企业构建全方位安全体系需做到“安全左移”（在项目初期融入安全设计）、实施覆盖数据采集到部署应用的全链路防护，并建立动态防御与定期更新机制 [10] - **边缘计算与AI融合的前景**：边缘计算与AI融合解决了AI部署的延迟、带宽和隐私问题，赋予边缘设备智能决策能力，推动AI从云端走向终端，实现“分布式智能”，发展前景广阔，将对自动驾驶、工业制造、智能家居、医疗健康等行业产生最深远影响 [10][11]

文章核心观点 - 生成式AI的加速发展在带来效率与模式革新的同时，也叠加放大了模型滥用、数据泄露等安全风险，对AI研发、部署及风险管理提出了更高要求[2] - 《2026年度AI安全十大趋势》白皮书系统预测了2026年AI安全关键方向，为行业发展与监管实践提供重要参考，其内容围绕政策合规、风险与治理、趋势研判三大板块展开[2] 政策合规趋势 - **全球AI合规框架加速协同与落地**：中国、美国、欧盟已形成差异化但同向的核心治理框架，推动AI监管从“软性建议”转为“准入前置”，均以“可审计、可问责”为核心要求，未来该能力将成为AI系统进入金融、政务等关键行业的核心门槛[3] - **开源模型监管博弈加剧**：2025年AI开源模型生态爆发式增长，其自由下载、微调及部署的特性为恶意利用提供了可乘之机，未来开源模型治理将长期处于“鼓励创新”与“防范风险”的动态博弈中[3] 风险演化趋势 - **对抗攻防进入高维博弈阶段**：攻击者利用多模态、多轮次系统化手段，通过文本、图像植入扰动诱导模型出错，经诗歌等形式改写的恶意指令在多个主流模型上攻击成功率超过90%[4] - **AI智能体安全风险引发监管与责任新考量**：在金融、企业内部等场景中，身份认证与权限边界趋于模糊，责任归属尚不明确，而国际社会对其缺乏统一定义与监管标准[4] - **AI武器化拓展网络攻击新战场**：深度伪造与生成式AI结合使其成为新型网络武器，2024年全球约67.4%的网络钓鱼攻击采用AI技术，具身智能更推动攻击从数字域延伸至物理世界[4] 安全治理与应对趋势 - **AI安全治理走向全生命周期可信化**：国际社会正通过NIST风险管理框架、ISO/IEC42001认证及欧盟《人工智能法案》等，将治理覆盖从设计到部署的全过程，实现从“局部防护”转向全生命周期可信化[5] - **AIGC原生安全架构成为基础设施标配**：为应对模型幻觉、隐私泄露等显性风险，安全能力需深度嵌入模型输入、推理与输出各阶段，实现从“外部加固”到“内生自控”的转变，未来AIGC安全将与网络安全、数据安全并列成为核心基础能力[5] - **AI对齐研究与实践提速**：AI对齐研究是破解安全核心难题的关键，正从学术探索加速转向工程实践，直接影响AI系统的安全性与社会接受度[6] - **内容真实性治理成为数字社会基础秩序**：为应对深度伪造的冲击，各国正通过立法与技术溯源双轨并进，推动治理迈向基础设施级建设[6] - **算力扩张推动“AI-能源耦合”成为国家安全议题**：发展“绿色算力”、推动AI与能源系统双向赋能已成为各国共识，但电力扩容滞后、碳中和张力等风险仍存[6]