新聞熱度趨勢
項目概述
Delysium 正在爲 Al Agents 構建基於區塊鏈的協作網絡，包括 Lucy 和 YKlLY（You Know l Love You）網絡。此前，Delysium是一個由AI驅動、玩家完全控制的大型多人在線遊戲。
Gate上線KIMIUSDT（月之暗面）永續合約盤前交易
據官方消息，Gate 現已上線 KIMIUSDT（月之暗面）永續合約盤前交易（USDT 結算），支持 1-10 倍槓桿。Moonshot AI（月之暗面）是自研通用大模型的 AGI 獨角獸，國內融資規模、技術性能第一梯隊 AI 創業公司。
DeepSeek掀起新一輪“AI搶人大戰”？招聘開發、產品、研究員等多種崗位
今日晚間，DeepSeek 官方（深度求索）發佈招聘信息，稱人類正處於 AGI 前夜，加入 DeepSeek，親歷 AGI 發展進程。招聘信息顯示，在招職位包括全棧開發/算法、AI 核心系統研發、運維、產品、模型數據策略產品經理/工程師、深度學習研究員及職能部門。工作地點包括北京、杭州兩地。此前，社交媒體上曾出現多位 DeepSeek 員工在小紅書、X 平臺招聘各類人才，如 HR@一隻大蝸牛、Harness 組崔添翼等人。更早些時候，DeepSeek 宣佈完成超 70 億美元融資，估值超 500 億美元。融資資金約合人民幣 500 億元，其中，梁文峯個人出資 200 億元。此次大規模招聘或許意味着國內 AI 人才爭奪戰烈度進一步提升，AI 領域人才正迎來市場追捧期。
OpenAI訴訟案微軟CEO出庭作證，Altman與馬斯克爭議延燒至AI巨頭核心合作關係
在 OpenAI 訴訟案中，Satya Nadella 以微軟 CEO 身份在美國加州奧克蘭聯邦法院出庭作證，案件圍繞 OpenAI 非營利結構與商業化路徑的法律爭議持續升級。該訴訟由馬斯克於 2024 年提起，他指控 Microsoft 在 OpenAI 從非營利組織向商業化轉型過程中“協助並推動違反慈善信託義務”，微軟自 2019 年起持續對 OpenAI 進行戰略投資，並在 2023 年累計投資規模達到約 130 億美元，使其成爲 OpenAI 最重要的外部支持方之一。庭審中，Satya Nadella 回顧了微軟與 OpenAI 早期合作關係，並提及雙方在 ChatGPT 發佈前已建立深度技術與算力合作。Musk 則在此前證詞中表示，微軟 2023 年對 OpenAI 追加的 100 億美元級投資是其決定發起訴訟的關鍵節點，並稱該投資規模改變了 OpenAI 原有非營利導向結構。馬斯克在庭審中表示：“我們擔心他們正在把慈善組織轉變爲商業工具。”他同時質疑微軟在通用人工智能（AGI）發展中的潛在主導地位，並指出其與 OpenAI 的深度綁定可能影響行業競爭格局。目前該案仍在審理中，圍繞 OpenAI 治理結構、非營利屬性及 AI 產業控制權的爭議預計將持續發酵。（CNBC）
Serenity：美國AI公司需要壓低推理成本以應對“模型蒸餾”挑戰
“白毛股神”Serenity 發文表示，儘管 UBS 報告中的部分觀察具有軼事層面的真實性，但更值得關注的是，關於 Anthropic 模型被蒸餾的相關中文報告正在增多。目前不少美國初創公司與科技企業在 AI 應用中，傾向使用更便宜的中國模型（如 DeepSeek），原因在於其單位任務成本顯著低於 Gemini、OpenAI 及 Anthropic 等推理模型。Serenity 認爲，這種趨勢在資本主義驅動下形成“典型悖論”——企業天然會選擇更低成本方案，從而削弱美國模型的領先優勢，同時提出美國需要在兩方面發力應對：一是構建更強的訪問控制與認證體系，例如面向美國本土的“重 KYC 前沿模型”，以及針對盟友的分級訪問機制，以降低模型被蒸餾與濫用風險；同時可引入類似“AI 版銀行級認證”的身份驗證體系（如生物識別+短時權限令牌），提升模型調用門檻，並通過監管手段限制賬號共享與訪問轉售。二是提升推理模型的成本效率，使其在價格與性能上全面壓制 DeepSeek 等競爭對手。Serenity 同時表示，當前一些高端模型頻繁被“蒸餾利用”，理想情況下應對接近 AGI 級別的模型訪問，增加更多摩擦成本。總結來看，美國 AI 產業的核心挑戰在於：既要實現“低成本推理能力”，也要建立類似金融體系級別的模型訪問安全機制。
觀點：Mythos 攻破 NSA 預示 AGI 已接近到來，9%通脹不會成爲常態
比特幣財庫公司 ProCap Financial 董事長 Anthony Pompliano在 X 平臺發文表示，據稱 Mythos 在數小時內攻破了美國國家安全局（NSA）的機密系統，這將進一步加劇公衆對 AI 風險的擔憂，並推動更多監管介入，但此事釋放出更重要的信號是：AGI（通用人工智能）實際上已經接近到來。當前 AI 技術不僅在能力上超過人類，並且正在以難以理解的速度自我訓練和改進，“人類無法與這些模型匹敵”。
DeepSeek-V4-Flash 持續免費開放，B.AI 一站式 AGI 基礎設施賦能創新
B.AI 平臺 DeepSeek-V4-Flash 零門檻免費開放活動持續進行中。B.AI 秉持“普惠算力”願景，致力於打造全球領先的一站式 AGI 基礎設施，持續降低 AI 使用門檻，讓每一位開發者和 Web3 用戶都能輕鬆體驗、構建與部署 Agentic 應用。依託一站式 AGI 基礎設施，B.AI 聚合全球前沿模型矩陣，內置智能路由優化成本與效率；穩定承載百萬級長上下文、Agent 工作流等高吞吐場景；彈性 API 路由兼顧生產級高可用與極致性價比；Web2/Web3 雙通道打通加密資產與法幣結算。目前 DeepSeek-V4-Flash 在 Web 與 API 雙端持續免費開放，$0 暢用頂尖模型能力。立即登錄 B.AI，讓頂尖算力爲你的下一個創新項目加速落地！
Google DeepMind 高管：AI 鉅額資本投入本質是在押注“遞歸自我改進”突破
據 The Information 報道，Google DeepMind 首席戰略官 Jasjeet Sekhon 表示，當前 AI 行業前所未有的資本投入，核心投資邏輯之一是押注“遞歸自我改進”（Recursive Self-Improvement，RSI），若要證明 AI 行業當前鉅額資本支出具有合理性，未來需要實現一種能夠自動創造更強版本自身的 AI 系統。 Jasjeet Sekhon 認爲，RSI 是當前 AI 投資論的重要組成部分。所謂遞歸自我改進，是指 AI 模型能夠自主優化自身能力、生成更先進的模型版本，從而形成持續增強的循環，RSI 正在成爲過去“通用人工智能”（AGI）敘事的新焦點。隨着科技公司持續投入數千億美元建設 AI 基礎設施，市場正押注 AI 能力將從規模擴展階段進入自我增強階段。不過，RSI 能否真正實現，以及實現路徑和時間表，目前仍存在廣泛爭議。業內人士指出，AI 基礎設施投資正在加速，但技術突破是否足以支撐如此規模的資本投入，仍需進一步驗證。
Meta、Google等科技巨頭面臨AI算力自用與出售分配問題
Meta CEO Mark Zuckerberg 在公司第二季度財報電話會上表示，Meta 目前沒有向客戶出售算力的業務，但相關業務在計劃中。他表示，Meta 的大量算力將用於訓練 AI 模型、支持代理產品及發展核心業務，同時公司也預計面向大型客戶發展業務。Google 和 Meta 均小幅上調今年資本開支預期，Google 表示 2027 年相關支出可能進一步增加，微軟維持資本開支預測。Google 第二季度現金流首次轉爲負值，Meta 現金流較上年同期下降 91%。微軟 CFO Amy Hood 表示，其雲業務客戶需求仍超過可用容量。Google 上週表示，將在建設更多內部算力的同時購買更多第三方算力，以滿足客戶需求。Google CEO Sundar Pichai 表示，Google 使用自研張量處理單元（TPU）的首要任務，是確保爲 AGI 前沿開發分配所需資源。Google 正與合作伙伴將 TPU 部署至其他數據中心，以釋放更多容量。
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Vitalik 髮長文深思 AI 演進：人機深度融合或是應對 AGI 風險的最優解
據以太坊聯合創始人 Vitalik Buterin 於 7 月 20 日在 X 發佈的系列推文，其就 AI 能力增長與人類未來展開深度思考。 Vitalik 將機器能力演進劃分爲三個階段：工業革命（物理重複勞動）、計算機時代（可邏輯定義的腦力任務）、以及 LLM 時代（基於海量樣本定義的腦力與部分體力任務）。他指出，當前核心問題在於：LLM 加上後續改進，是否最終能覆蓋所有人類獨特能力，抑或仍需第四、第五次技術浪潮。 在 AGI 定義上，Vitalik 提出：AGI 是指若將其上傳至機器人軀體、人類突然消失後，仍能獨立延續文明的 AI。他強調 AGI 一旦實現，將是"不可逆的轉折點"，人類對地球的主導權將僅剩歷史慣性而非能力優勢。 對於未來路徑，Vitalik 寄望於人機深度融合——通過腦機接口、意識上傳等技術抹除人機二元邊界，使人類在技術天花板到來前始終保持競爭力。他同時呼籲保持全球政治與經濟多元化，避免單一國家或企業壟斷 AI 優勢，並表態支持 AI 發展"減速"與"暫停"提案，傾向於以開源權重模式實現去中心化減速，而非依賴強硬政治手段。
GPT-5.6 全系模型正式接入 B.AI API 網絡
B.AI 宣佈 OpenAI 最新一代 GPT-5.6 全系模型已正式接入 B.AI API 網絡。即日起，開發者通過 B.AI 單一接口即可直接調用三款定位各異的模型： GPT-5.6 Sol 專注極致推理與複雜任務；GPT-5.6 Terra 完美適配日常工作負載； GPT-5.6 Luna 主打極速響應與經濟高效。無論你是構建智能體、優化工作流，還是探索 AGI 應用邊界，B.AI 都能爲你提供靈活、穩定的算力支持。立即登錄 B.AI 平臺，解鎖 GPT-5.6 全系能力，讓下一代 AI 爲你所用。
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谷歌 AI 招聘工具遭自家 DeepMind 團隊質疑或誤篩簡歷
谷歌向企業客戶推銷 AI 招聘工具，但自家 Google DeepMind AGI 安全與對齊團隊卻鼓勵應聘者額外填寫表格，以防申請被內部 AI 系統誤篩或延遲處理。內部文件稱系統「有不小的概率會誤篩掉你的簡歷」，並註明「請勿廣泛分享」。Google DeepMind 發言人回應稱內部系統不會錯誤淘汰求職者，專門表格只是讓申請繞過招聘人員審覈直接送達團隊成員。
谷歌自家 AI 安全團隊"不信任"內部 AI 招聘系統，私下引導求職者繞過自動篩選
據彭博社報道，谷歌 DeepMind 旗下 AGI 安全與對齊團隊（AGI Safety and Alignment Team）近日被曝向求職者私下提供一份特殊申請表格，要求候選人在正式投遞簡歷的同時額外填寫，以規避公司內部 AI 招聘系統自動篩選的風險。彭博社獲取的相關文件顯示，該文件附有"請勿廣泛傳播"的免責聲明。 此事頗具諷刺意味——谷歌正大力向企業客戶推銷其 AI 招聘篩選工具，宣稱可高效處理海量求職申請，而其內部最專注於研究 AI 風險與對齊問題的團隊，卻對自家系統的可靠性持明顯保留態度，並採取實際行動加以規避。
Google DeepMind 高管：AI 鉅額資本投入本質是在押注“遞歸自我改進”突破
據 The Information 報道，Google DeepMind 首席戰略官 Jasjeet Sekhon 表示，當前 AI 行業前所未有的資本投入，核心投資邏輯之一是押注“遞歸自我改進”（Recursive Self-Improvement，RSI），若要證明 AI 行業當前鉅額資本支出具有合理性，未來需要實現一種能夠自動創造更強版本自身的 AI 系統。 Jasjeet Sekhon 認爲，RSI 是當前 AI 投資論的重要組成部分。所謂遞歸自我改進，是指 AI 模型能夠自主優化自身能力、生成更先進的模型版本，從而形成持續增強的循環，RSI 正在成爲過去“通用人工智能”（AGI）敘事的新焦點。隨着科技公司持續投入數千億美元建設 AI 基礎設施，市場正押注 AI 能力將從規模擴展階段進入自我增強階段。不過，RSI 能否真正實現，以及實現路徑和時間表，目前仍存在廣泛爭議。業內人士指出，AI 基礎設施投資正在加速，但技術突破是否足以支撐如此規模的資本投入，仍需進一步驗證。
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亞馬遜重組 AI 戰略，逐步淘汰多數 Nova 旗艦模型並押注前沿模型研發
據 Business Insider 報道，知情人士消息，亞馬遜正全面調整人工智能戰略，在 AGI 部門裁員及相關實驗室關閉後，進一步收縮分散的模型研發方向。公司擬逐步淘汰多數內部旗艦 Nova 模型，包括 Premier、Omni、Reel 和 Canvas，並將工程師與算力資源集中投入新的前沿模型研發計劃。