硬AI . 以下文章来源于硬AI ，作者专注科技产研的 AI时代，快人一步~ 此次潜在合作将强化谷歌云在AI竞赛中的地位。如果协议达成，谷歌将在与亚马逊AWS和微软Azure的云服务竞争中获得更有力的筹码。 华尔街见闻此前提及，亚马逊近期遭遇云服务中断事故，其AWS部门出现长达15小时的故障，影响超过1000家客户。 在Anthropic与谷歌潜在交易的消息传出后，亚马逊股价在盘后交易中下跌1.1%。 来源 | 硬AI 人工智能初创公司Anthropic正与谷歌就一项价值高达数百亿美元的云计算协议进行谈判，这笔潜在交易将为Claude提供大规模计算能力支 持。 10月21日， 据媒体援引知情人士报道，Anthropic与谷歌公司正洽谈一份云计算服务协议，价值处于10亿-100亿美元区间。 这笔交易将巩固谷歌与Anthropic的合作关系。谷歌此前已向Anthropic投资约30亿美元，并为其提供云服务。 Anthropic的主要投资者还包 括亚马逊，后者同样为该公司提供计算资源。 受此消息提振，谷歌母公司Alphabet股价在盘后交易中上涨1.69%。 （Alphabet C 盘后涨1.69%） 谷 歌 云 ...

据了解，此次潜在合作将强化谷歌云在AI竞赛中的地位。如果协议达成，谷歌将在与亚马逊AWS和微 软Azure的云服务竞争中获得更有力的筹码。 此前，谷歌已向Anthropic投资约30亿美元，包括2023年20亿美元投资及2025年初追加的10亿美元。亚 马逊则承诺投资约80亿美元，Anthropic不仅是亚马逊云服务AWS的大客户，更是其定制AI芯片的主要 使用者。 而对Anthropic而言，获得充足的计算能力支持是实现激进增长目标的前提。该公司需要大规模云资源 来训练和运行其AI模型，满足企业客户日益增长的需求。 智通财经APP获悉，据知情人士透露，人工智能公司Anthropic PBC正与谷歌(GOOGL.US)就一项交易展 开谈判，该交易将为其提供价值接近千亿美元级别的额外云计算服务。目前该计划尚未最终敲定，因涉 及保密信息，知情人士未透露姓名。谷歌作为Anthropic的早期投资者及现有云服务提供商，若交易达 成将进一步深化双方合作。 Anthropic与谷歌均拒绝置评，且谈判尚处初期阶段，细节仍存在调整可能。此消息推动谷歌股价盘后 上涨1.77%，而同样作为Anthropic投资者及云服务提供商的 ...

大会概况 - 2025可持续全球领导者大会于10月16日-18日在上海世博园区召开，主题为“携手应对挑战：全球行动、创新与可持续增长” [1][5] - 大会由世界绿色设计组织与新浪集团联合主办，国际财务报告准则基金会北京办公室协办，上海市黄浦区人民政府支持 [5] - 大会在以往四届ESG全球领导者大会基础上升级，邀请约500位中外重磅嘉宾，其中约100位海外嘉宾，包括政要、前政要、国际组织代表、诺贝尔奖得主、图灵奖得主、全球500强企业负责人等 [6] - 大会围绕近50个议题展开深入研讨，涵盖能源与“双碳”、绿色金融、可持续消费、科技与公益等细分领域 [6] AI的潜力与双重影响 - AI具备平衡全球发展的潜力，可整合全世界教授的知识并通过技术手段输送到非洲等发展中地区，让资源匮乏地区获得平等的学习与发展机会 [2][13] - 若富裕国家垄断AI技术并限制贫穷国家的访问权限，将进一步拉大数字鸿沟，加剧不平等 [2][13] - AI在新药研发等领域应用潜力巨大，例如可能帮助解决癌症问题，并能推动经济发展和社会进步 [8] - AI的能力已超越顶尖学府的教育水平，例如在自动驾驶等领域表现出色，迫使传统职业和教育模式适应变革 [8] AI治理的挑战与共识 - 当前全球AI治理缺乏共识，地缘政治竞争加剧，“谁控制AI，谁就控制世界”的认知导致技术路线分化，阻碍了统一标准的建立 [2][13] - 线上数据库中存在1600多个AI模型，缺乏治理和管理可能导致系统性风险，例如AI幻觉问题及暗网中的恶意使用 [7][8] - “睡眠智能体”是重大威胁，其可能潜伏多年不被检测，一旦在关键系统（如GPS、医院）中被激活将造成严重影响 [11] - 许多公司倾向于优先发展AI而非安全，但客户对模型缺乏信任将导致业务损失，因此建立信任至关重要 [9] 解决方案与未来方向 - 打破治理僵局需先聚焦“易达成共识的领域”，如“透明度”与“安全性” [2][13] - 建立“AI物料清单”，明确AI的数据元素与来源，以保障技术透明并为数据安全合作奠定基础 [2][12] - 借鉴2012年“上海共识”的成功经验，推动各国在AI安全防护、漏洞检测等领域协同发力，逐步构建全球治理框架 [2][12] - 人类需在AI发展中保持主导权，通过人类参与监督、建立偏见消除机制等“安全阀”避免技术失控 [3][12] AI技术演进趋势 - AI正从操作系统的功能演变为操作系统本身，未来趋势包括提升实时处理能力、扩大应用范围、增强安全性和隐私性 [9] - 量子AI是未来方向，量子计算机将基于云端大数据处理中心，推动架构向中心化系统发展 [10] - 安全防护需从被动打补丁转向预测性管理和修复，并采用红队/蓝队模拟博弈的方式寻找漏洞 [10] - 生成式AI可能自主产生难以检测的恶意智能体，这要求监管框架像“防护栅栏”一样防止技术失控 [11]

大会概况 - 2025可持续全球领导者大会于10月16日至18日在上海世博园区召开 [1] - 大会主题为“携手应对挑战：全球行动、创新与可持续增长” [4] - 大会由世界绿色设计组织与新浪集团联合主办，国际财务报告准则基金会北京办公室协办，新浪财经与世界绿色设计组织北京代表处承办 [4] - 大会在以往四届ESG全球领导者大会基础上进一步升级，汇聚约500位中外重磅嘉宾，其中约100位为海外嘉宾 [4] AI技术发展路径 - 当前AI处于“工具阶段”，是操作系统中的一项功能，未来十年将进化为独立的操作系统 [1] - 全球可复用的AI模型已超过1600个，覆盖医疗、交通、教育等多个领域 [1] - AI从“功能”进化为“操作系统”需要三大核心突破：提升实时处理能力、扩大应用范围、强化安全与隐私 [1] 量子AI发展模式 - 量子计算机已在中国、英国等国落地，未来将以云端大数据处理中心的形式存在，不会进入个人设备 [2] - “中心化架构”将成为量子AI时代的主流模式，这对系统安全性提出了更高要求 [2] - 下一代AI发展需借鉴微信、支付宝经验，从首个功能开发就考虑安全问题，优先进行“安全设计” [2] 大会议题与影响 - 大会围绕近50个议题展开深入研讨，涵盖能源与“双碳”、绿色金融、可持续消费、科技与公益等细分领域 [4] - 大会旨在汇聚全球智慧力量，为全球可持续治理注入“中国动能” [4]

合作与部署计划 - OpenAI与芯片巨头博通联手，计划从2026年下半年开始部署一个高达10千兆瓦（GW）的计算系统 [1] - 该消息推动博通股价应声大涨近10% [1] - 此次新增的10GW是在与英伟达、AMD等巨头已有合作基础上的额外增加，使OpenAI总算力储备达到26GW [4] 芯片设计特点 - 芯片经过长达18个月的秘密研发，由GPT模型参与设计 [1][2] - AI参与设计缩短了开发进度，并实现了大幅的芯片面积缩减 [2] - AI模型提出的优化方案，虽然人类设计师最终也能想到，但可能需多花一个月时间 [2] - 合作范围深入设计核心，OpenAI设计自己的GPU，博通提供定制芯片领域的系统能力，合作延伸至服务器机架和网络设备 [2] 战略意图与愿景 - OpenAI的战略意图是垂直整合，端到端地掌控所有环节，通过在整个技术栈中进行优化以获得巨大的效率收益 [3][4] - 公司认为AI需求的增长速度是基础，每当把模型优化10倍，需求就会增长20倍 [4] - 最终目标是打破算力瓶颈，创造一个计算不再稀缺、智能极大丰富的世界，让每个人都有24/7运行的个人代理 [5] 未来需求与增长预测 - 公司预测，随着模型能力提升（如GPT6感觉比GPT5高30个IQ点）和每个token成本下降，产生的经济价值和需求会疯狂上升 [5] - 以Codex为例，其增长令人难以置信地快，当模型能完成几天的工作时，需求增长将是疯狂的 [5] - 公司目标是到2033年建成250GW的算力，按今天标准将耗资超过10万亿美元 [6] 技术演进路径 - 未来计算架构将从二维空间演进到在同一个芯片中堆叠（三维），并引入光学技术，如100太字节的光学交换集成到芯片中 [6] - 这些技术将使计算集群的性能和功耗达到新水平，并预计每六到十二个月持续翻倍 [6] - 设计全新芯片并在规模上交付是天文数字般的工作量 [6]

合作核心与规模 - OpenAI与芯片巨头博通达成战略合作，共同打造新一代AI定制加速器，部署规模达10吉瓦（GW）[1] - 合作项目已内部秘密研发18个月，首颗芯片预计在9个月后实现量产[1][3] - 根据分工，OpenAI负责芯片设计和系统整体架构，博通则负责机架扩展和互联方案[3] 战略动机与行业影响 - 公司旨在通过“自研芯片+自研系统+自有模型+自家软件栈”的闭环生态，彻底摆脱对外部供应商的依赖[12] - 此举源于公司认识到智能的进化高度依赖海量计算，而作为顶级算力消费者，其对上游生产工具缺乏足够话语权[16] - 合作消息公布后，博通股价一度大涨近10%，市值达到1.68万亿美元[6] 技术细节与创新 - 项目已从“定制芯片”演变为“定制完整系统”，进行从底层晶体管到最终用户Token的端到端垂直整合优化[22] - 公司正在使用自己的AI模型（如ChatGPT）来辅助设计AI芯片，其优化方案能实现大幅度的面积缩减，速度远超人类工程师[5][24][26] - 这种垂直整合旨在实现前所未有的效率提升，最终转化为更好的性能、更快的模型和更便宜的模型[23] 部署计划与宏大愿景 - 10吉瓦算力部署计划于2026年下半年正式开始，预计到2029年底全部完成[2] - 10吉瓦的规模相当于800多万户美国家庭的供电量，是胡佛水坝发电量的5倍，堪比数座大型核电站的输出功率[2][31] - 该项目的最终目标被定义为构建“人类文明的下一代操作系统”，旨在为全球80亿人提供关键公共事业服务[33] 广泛的算力关系网 - 近期公司已与多家巨头达成重磅合作，包括英伟达（为其部署10GW超算系统，投资高达1000亿美元）、AMD（未来数年内部署6GW GPU，并购入1.6亿股票）以及甲骨文（300亿美元云服务合约）和CoreWeave（224亿美元云服务合约）[8][11]

今年3月，马斯克宣布xAI与他的社交网络X合并，该全股票交易为xAI定价800亿美元，为社交媒体公司 估值330亿美元。马斯克在2022年以约440亿美元收购推特，并随后改名为X。 马斯克在5月份表示他打算购买100万颗AI芯片。本轮融资所得资金中，大部分可能会用于建设数据中 心，这些数据中心需要配备英伟达和AMD的GPU，以开发下一代AI技术，同时还要招聘高昂的人才。 目前，该公司正在田纳西州孟菲斯建设一个大型AI计算机集群。 另外，特斯拉董事会本月早些时候请求股东批准一份新的薪酬方案，可能价值高达9750亿美元。马斯克 则表示，他不支持xAI与特斯拉合并。 xAI一直饱受争议，其聊天机器人Grok曾因赞美希特勒并攻击犹太人而引发批评，受到质疑。此外，外 界普遍认为，Grok的能力和用户规模落后于Anthropic的Claude和OpenAI的GPT模型。 来源：市场资讯 （来源：网易科技） 当地时间周五，据CNBC援引知情人士透露，马斯克的xAI正在从投资者那里筹集100亿美元，本轮融资 对这家人工智能初创公司的估值达到2000亿美元。此次融资是在马斯克筹集100亿美元债务和股权后的 几周内进行的，当时估 ...

AI for Science成为未来研究升级的重要路径 - AI4S已成为科学研发领域"新范式"，进入加速发展期，作为继实验、理论、计算机科学、数据科学之后的"第五范式"，利用深度学习解决生命科学、材料科学等核心难题[7] - AlphaFold2模型在2020年破解蛋白质折叠难题，2024年其发明者获诺贝尔化学奖，最新AlphaFold3能预测蛋白质、DNA、RNA及药物分子相互作用，加速生物研究速度5%-10%[8] - AI发展历经70多年，从符号主义到深度学习阶段，现能对"未知"进行判断、模拟和自我修正，在应用端具备更高落地价值[7] AI4S发展衍生新的合作状态 - 当前商业模式包括合同研究组织(CRO)服务模式和内部研发模式，前者提供定向服务收取费用，后者自建平台通过许可或产业化获利[14] - 企业通过参股、控股初创型AI4S平台或与大学团队合作弥补数据和技术短板，承担工程化生产和推广环节[14] - 合作研发模式可快速启动降低初期成本，内部研发投入大但完全掌控技术路线，未来大型机构可能采用混合模式[19][20] 国内AI发展向应用落地推进 - 中国AI政策呈现体系化特点，通过国家规划整合算力、数据和人才资源，如2017年《新一代人工智能发展规划》提出"三步走"战略[22] - 2025年政策加大应用端推进，提出"人工智能+"行动，支持大模型在智能制造等领域应用[27] - 大型化工集团成立AI/数智化事业部引进顶尖人才，如中国中化招聘要求具备谷歌、微软等AI部门工作经历[28][29] AI应用从行业痛点突破 - AI4S应用以高效为核心驱动，解决长研发周期、高成本问题，如AlphaFold2将蛋白质结构解析从年缩短到分钟[33][34] - 创新是AI在化工应用主旋律，关注菌株筛选、新型材料、农药开发等六个方向，如神经网络优化发酵培养基使产量提升63.33%[37][42] - 优化生产和资源调配是AI逐步兑现领域，如"AI+机器人"巡检系统在有毒环境下检测正确率达99.99%[62][63] AI4S多行业应用差异明显 - 高质量数据及应用将拉开企业差距，AI领军者企业投资回报率达39%，其他企业仅25%[83][84] - 大模型不完全适配化工专业化领域，需选择垂直AI方案，缺乏行业上下文会使工人绩效下降19%[89][90] - AI布局需硬件同步跟进，如高性能算力设施、数据存储与传输基础设施等[94][96] 投资建议 - 关注晶泰科技，全球AI制药与材料科学领军者，累计加速100多条新药管线，2024年营收2.66亿元同比增长52.87%[98][100][101] - 中控技术为化工企业部署AI监测系统实现超前预警[63][65] - 志特新材在AI辅助材料研发方面有布局[97]

AI与电力需求 - 谷歌前CEO施密特提出AI能力被严重低估 限制AI发展的核心瓶颈是电力而非芯片 [1] - OpenAI与Oracle合作扩建Stargate数据中心集群 新增4.5GW电力容量 相当于五座核电站出力或中等省份用电峰值 [4] - Stargate被定义为"AI发电厂+超级大脑总部" 是下一代AI基础设施的核心 采用德州独立电网并整合风电/光伏/天然气 [6][7] 行业战略布局 - OpenAI从AI模型公司向电力科技巨头转型 计划在密歇根/威斯康星等能源富集区复制Stargate模式 并拓展至欧洲市场 [7] - 中国通过"东数西算"战略提前布局 商汤/阿里/华为/腾讯/百度等企业已建立超万卡AI集群及区域智算节点网络 [8] 中美能源对比 - 美国AI发展需新增92座大型核电站电力 但过去30年仅建两座 核能难以满足需求 [10] - 中国电力扩张速度是美国的2-3倍 拥有大规模电气化优势 美国网友担忧本土能源发展滞后 [11] 技术设施升级 - 4.5GW电力容量超过多国智算中心总和 OpenAI通过深度绑定能源资源建立"电力护城河" [4][7] - 数据中心成为能源行业新增长点 1吉瓦级数据中心将重塑能源需求格局 [11]

文章核心观点 - OpenAI的ChatGPT成功被视为一次意外收获 公司真正的长期战略是开发具备推理能力的通用AI智能体（AI Agents） 其技术突破源于数学推理研究[1][2][3] - 公司通过结合大语言模型、强化学习和测试时计算三大技术 实现推理能力飞跃 关键突破内部代号为"Q*"或"Strawberry"[4][5] - 基于新方法开发的o1推理模型在2024年秋季问世 该模型使OpenAI在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中获得金牌[3][6] - 公司面临Google、Anthropic、xAI和Meta等竞争对手的激烈追赶 行业竞赛焦点在于谁能率先实现通用AI智能体愿景[9] OpenAI技术发展路径 - 数学领域被选为推理能力研究的起点 因为数学是纯粹逻辑和推理的试金石 2022年MathGen团队专注训练AI模型解答高中数学竞赛题[2] - 从语言处理到逻辑推理的跨越通过三大技术结合实现：大语言模型提供知识基础 强化学习通过奖惩机制优化决策 测试时计算允许模型反复验证思考步骤[5] - 新技术催生"思考链"（Chain-of-Thought）方法 模型展示完整解题思路而非直接输出答案 研究员观察到模型具备回溯错误和情绪化反应的特征[6] 推理能力的技术本质 - 公司从计算机科学角度定义推理为"有效消耗算力得到答案"的过程 强调功能实现而非形式模仿[7] - 研究文化采用自下而上模式 团队只需证明想法突破性即可获得GPU和人才资源支持 这种机制保障了对AGI使命的长期投入[7] - AI推理与人类思考的关系被类比为飞机与鸟类飞行 不同机制可实现相同甚至更强大的结果[7] 未来发展方向 - 当前AI智能体擅长定义明确的可验证任务（如编程） 但在处理主观性任务（如停车位选择或旅行规划）时仍存在瓶颈[8] - 核心挑战在于缺乏训练主观任务的数据 公司已开发新的通用强化学习技术训练模型处理无标准答案的问题[8] - IMO金牌模型采用多智能体协作机制 同时探索不同解题路径后选择最优解 这代表未来AI演进方向[8] - 终极目标是开发能处理互联网任何事务并理解用户偏好的超级智能体 所有研究均指向该方向[8] 行业竞争格局 - OpenAI曾为AI行业绝对引领者 但目前面临Google、Anthropic、xAI和Meta等对手的强势竞争[9] - 行业竞争焦点转向实现"智能体未来"的时间赛跑 关键在于能否在被超越前率先达到技术终点[9]