海外科技映射 - OpenAI发布ChatGPT Agent，实现端到端交互，内置工具自主选择能力，HLE测试得分41.6%（工具辅助）[2][8] - xAI推出Grok-4模型，Grok 4 Heavy在HLE测试中达44.4%，优化策略后创50.7%新纪录[2][13] - 美国《天才法案》签署生效，确立联邦稳定币监管框架，限定银行主导发行权，强制储备透明化[2][16] - 2025世界人工智能大会（WAIC）聚焦十大方向，首发3000项成果，中国提出全球AI治理行动计划[2][19] - ChatGPT推出"学习模式"，适用于所有版本用户[2][22] - 英伟达H20芯片恢复在华销售，7月中旬获美出口许可，月底因安全漏洞被网信办约谈[2][27] 国内热门主题 - 雅鲁藏布江水电工程开工，总投资1.2万亿元，装机量达3个三峡规模[2][33] - 药品集采规则革新，第十一批集采实行"N-3"竞价、两类复活机制，打破"最低价中标"逻辑[2][36] - 京东开源JoyAgent智能体，业内首个100%开源企业级产品，内部部署超2万个，GitHub三日获2000星标[2][41] - 后摩智能发布存算一体芯片漫界M50，支持70B大模型推理，10W超低功耗[2][43] - 智谱GLM-4.5开源，全球首个原生融合推理/编码/智能体三能力的模型，API成本低至0.8元/百万tokens[2][49] - 香港《稳定币条例》生效，8月1日全面监管落地，京东/蚂蚁等争抢首批牌照[2][52] - 暑期档票房寒潮，2025年暑期档总票房56亿元，同比下降21%[2][56] 政策关注 - 《育儿补贴制度实施方案》发布，2025年起每孩每年3600元[2][60] - 《中华人民共和国价格法修正草案（征求意见稿）》发布，严打"内卷式"低价倾销[2][64] - 《支持创新药高质量发展的若干措施》发布，医保局16条措施支持研发准入[2][67] - 《人民币跨境支付系统业务规则（征求意见稿）》发布，适应人民币跨境支付175万亿年规模（同比增42.6%）[2][72] - 《关于加快推进普惠托育服务体系建设的意见》发布，2025年目标每千人托位数4.5个[2][75]

中国AI开源浪潮 - 中国AI巨头智谱、Qwen、腾讯混元等在Hugging Face榜单包揽前10名，全部为开源模型 [2] - 近一个月密集发布超10款创新模型，包括GLM-4.5登顶、Qwen占5席 [2] - 开源浪潮推动全球AI生态向中国倾斜，对比海外闭源涨价趋势，重塑产业竞争规则 [2] OpenAI教育功能革新 - OpenAI推出ChatGPT学习模式，通过交互式提示和个性化支持引导学生主动探索知识 [3] - 该功能免费开放所有用户，或将重塑教育科技竞争格局 [3] - 采用提示词工程构建，强调元认知培养，挑战传统教育辅助工具 [5] Anthropic估值暴涨 - Anthropic获得50亿美元融资，公司估值飙升至1700亿美元，较四个月前增长近三倍 [6] - 预计其2027年营收将达350亿美元并超越OpenAI [6] - 此举将颠覆AI竞争格局，推动主权基金加速入场 [6] WAIC 2025盛会成果 - WAIC 2025吸引800余家企业参展，展区面积达7万平方米，参观人次突破35万 [7] - 现场签约31个项目，投资总额超150亿元 [7] - 展示人工智能从"参数竞赛"向生产力落地的转变，具身智能与智能体应用成为焦点 [7] Surge AI数据标注领先 - Surge AI以120人团队实现10亿年营收，未融资状态下反超ScaleAI [8] - 成为OpenAI、谷歌、Anthropic核心数据供应商 [8] - 创始人提出"高质量人类数据＞合成数据"的颠覆性观点 [8] 微软浏览器AI升级 - 微软推出Edge浏览器"Copilot模式"，实现跨标签页情境感知、语音控制及自动分组功能 [9] - 该AI智能体可同时分析9个网页内容，支持复杂操作 [9] - 限时免费开放预示浏览器付费时代来临 [9] 智谱模型开源突破 - 智谱开源旗舰模型GLM-4.5，专为Agent应用打造 [10] - 以MoE架构达到开源模型SOTA性能（全球第三/国产第一） [10] - API成本低至输入0.8元/百万tokens，输出速度最高可达100 tokens/秒 [10] AI芯片能效创新 - 后摩智能发布第二代存算一体芯片M50，以10W超低功耗实现160TOPS@INT8算力 [11] - 自研天璇架构最高可提供160%加速效果 [11] - 推出全场景硬件矩阵，颠覆边缘计算领域 [11] AI设计工具革新 - Lovart推出全球首款AI设计Agent"ChatCanvas"，实现设计全流程自动化 [12] - 支持实时圈选修改、多图融合生成及视频动态化创作 [12] - 软件体验从以界面为中心的UX转向以Agent为核心的AX [12] 营销AI Agent突破 - 钛动科技发布全球首个营销AI Agent产品Navos [13] - 通过多智能体协同大幅降低企业出海营销成本 [13] - 成熟客户ROI提升3倍以上，中小客户ROI飙升50倍，营销周期效率跃升10-50倍 [13][17] 像素绽放融资扩张 - 像素绽放完成B3轮战略融资，加速全球化布局 [15] - 核心产品AiPPT.cn和AiPPT.com合并月访问量达2347万次 [15] - 锁定全球办公市场——存量5000亿、5年7000亿规模 [15]

超节点技术成为AI算力集群核心解决方案 - 超节点技术通过整合算力芯片资源构建低延迟高带宽算力实体 显著提升算力利用效率 支撑千亿至万亿参数模型训练[1] - 技术能避免芯片空闲 在单颗芯片制程受限时仍可提升集群性能 国内厂商已将其作为明显发展趋势[1][4] - 华为展出昇腾384超节点实现384个NPU大带宽低时延互连 上海仪电联合曦智科技等发布光跃LightSphere X超节点 新华三推出H3C UniPoD S80000超节点[1] 超节点技术兴起的驱动因素 - 大模型参数量迈向万亿级 算力集群从千卡扩展到万卡/十万卡规模 需解决大规模芯片协同问题[2] - 传统AI服务器横向拓展存在算力性能损失 超节点能保证单个节点内性能最优 解决"1+1<2"的算力损耗问题[3] - 光互连技术成为主流方向 光互连光交换可实现纳秒级切换 提供高带宽低延迟通信 曦智科技光交换芯片与壁仞科技GPU液冷模组已投入应用[4] 超节点技术的实施路径与优势 - 采用scale out横向拓展与scale up纵向拓展双路线 纵向拓展可在单节点内集成多GPU（如64卡/节点）实现一致通讯带宽[3] - 万卡集群需具备多重容错能力 包括秒级容错和分钟级故障恢复 同时需要调度能力实现并行计算分布[2] - 国内通过超节点方案以量补质 弥补国产AI芯片制程差距 光芯片可不依赖高制程[5] 国产AI芯片的差异化竞争策略 - 外购芯片市场份额从去年63%降至今年预计49% 国产芯片占比提升[6] - 墨芯人工智能聚焦AI推理场景 采用稀疏计算技术 12nm制程即可满足需求 针对边缘计算优化功耗[6][7] - 云天励飞聚焦边缘计算与云端大模型推理 后摩智能定位端边场景 存算一体技术实现160TOPS算力 避开与巨头直接竞争[8] 技术路线与生态建设现状 - 英伟达采用封闭生态 国内厂商推进开放技术体系 各厂商超节点路线存在差异 光通信技术全球领先无明显代差[5] - 新华三超节点基于以太协议和PCIe协议 适用多种算力芯片 华为通过总线技术实现NPU互连[4] - 万亿参数模型训练需超1万张GPU 每个超节点包含几十张GPU 需配置冗余容错机制[2]

冯诺依曼架构瓶颈与存算一体技术 - 冯诺依曼架构芯片面临高算力、高带宽和低功耗难以同时实现的矛盾[1] - 存算一体技术通过集成计算和存储单元，从根本上解决数据传输慢、功耗高的问题[1] - 存算一体技术特别适合AI和大模型应用，因其需要算力密集和带宽密集的特点[6] 存算一体技术商业化挑战 - 学术界研究停留在理论层面，量产和软件适配是主要商业化障碍[5][6] - 后摩智能选择存算一体路线基于两个原因：解决功耗/存储墙问题，以及避开与英伟达直接竞争[6] - 公司深耕该技术四年多，2023年起重点研究与大模型的结合[6][7] 后摩漫界M50芯片技术特点 - 采用第二代SRAM-CIM双端口存算架构，支持权重加载与矩阵计算并行[8] - 集成第二代IPU架构"天璇"，最高可提供160%加速效果[8] - 物理算力达160TOPS@INT8、100TFLOPS@bFP16，典型功耗仅10W[10] - 支持最大48GB内存和153.6GB/s带宽，能效比传统架构提升5-10倍[10] - 配备新一代编译器"后摩大道"，支持自动算子优化和原生浮点运算[11][12] 产品矩阵与应用场景 - 力擎LQ50 M.2卡支持7B/8B模型推理超25tokens/s[14] - 力擎LQ50 Duo M.2卡集成双M50芯片，算力达320TOPS[14] - 力谋加速卡最高集成4颗M50芯片，算力达640TOPS[14] - BX50计算盒子支持32路视频分析与本地大模型运行[14] - 应用场景包括消费终端、智能办公、智能工业等离线本地处理需求[16] 公司战略与技术路线图 - 目标成为端边大模型AI芯片领跑者[18] - 已启动下一代DRAM-PIM技术研发，目标突破1TB/s片内带宽[18] - 新技术预计能使能效较现有水平再提升三倍[18] - 愿景是让大模型走出云端，进入终端设备赋能各行各业[18]