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英美签署科技繁荣协议共建欧洲最大AI工厂
英美两国签署科技繁荣协议，推动人工智能、量子和核技术发展。英国政府投资440亿英镑，微软、英伟达、谷歌、OpenAI等承诺投资310亿英镑，目标建设欧洲最大AI工厂。协议包括联合研究计划，开发AI模型用于癌症等疾病的靶向治疗。英伟达将在12个月内向英国提供12万块GPU，OpenAI部署8000块GPU并计划扩展至6万块，微软投资220亿英镑建设英国最大AI超级计算机。
亚马逊推出AI智能体助力第三方卖家业务管理
亚马逊宣布推出全天候AI代理，升级卖家助手工具，帮助第三方卖家运营业务。该AI助手不仅能监控账户健康状况和库存，还能制定策略并在授权下采取行动。功能包括标记滞销产品、分析需求模式、提供发货建议、确保产品合规等。亚马逊还将代理AI引入广告领域，允许卖家通过对话提示开发广告。这是亚马逊为第三方卖家推出的最新AI工具。
大学AI应用从全面禁令转向科技巨头合作模式
谷歌宣布为大学生免费提供最先进AI工具，这是科技巨头塑造未来劳动力的多亿美元竞争最新举措。通过10亿美元三年投资，谷歌AI教育加速器为美国大学生提供Gemini 2.5 Pro培训认证。这标志着高等教育从ChatGPT出现后的广泛禁用转向机构合作。微软、IBM等企业也在争夺AI人才，通过免费工具、培训项目和认证体系吸引学生。成功将取决于哪个生态系统能最好地为学生职业发展提供实际价值。
Macroscope：AI代码理解引擎正式发布
前Twitter产品负责人Kayvon Beykpour推出AI驱动的代码理解引擎Macroscope，旨在帮助开发者和产品负责人总结代码库更新并捕获漏洞。该工具通过GitHub应用访问代码库，使用抽象语法树分析代码变化，结合大语言模型提供自然语言问答功能。产品定价为每月每个活跃开发者30美元，已获得3000万美元A轮融资。
Solo.io推出Kagent：为云原生基础设施引入智能体AI
Solo.io推出的Kagent企业版通过扩展Kubernetes功能，为AI代理、工具和大语言模型提供上下文感知的基础设施。该平台包含三层架构：网络层支持模型上下文协议和代理间通信，运行时层扩展身份策略模型，管理层提供集中式AgentOps功能。与微软Copilot等竞品不同，Kagent专注基础设施而非特定应用，支持异构代理框架部署，提供成本透明度和合规审计能力，助力企业将AI代理从试点阶段推向生产环境。
AMD推出ROCm 7软件平台追赶英伟达CUDA性能优势
AMD推出ROCm 7.0软件平台，在推理性能上实现3.5倍提升，训练浮点性能提升3倍。该平台支持OCP微缩放数据类型硬件加速，引入AI张量引擎AITER，可将MLA解码操作提升17倍。结合MI355X芯片，AMD声称在DeepSeek R1推理负载中性能超越英伟达B200芯片1.3倍，并已集成至vLLM和SGLang等主流推理引擎中。
1Password与Perplexity合作保障AI浏览新时代安全
互联网正进入AI代理主动推理和行动的新阶段。Perplexity推出AI驱动浏览器Comet，但新功能带来新风险。两家公司合作确保AI浏览的生产力提升不以安全为代价。Comet将AI直接融入浏览体验，能代表用户执行实际任务。1Password确保凭据保持加密状态，仅代表AI填充而非直接输入模型，大幅降低意外泄露风险。这种"默认安全"设计为AI工具在数字生态系统中的发展树立了以信任为核心的先例。
谷歌展示其推理规模和技术实力
谷歌在AI基础设施峰会上披露了其AI推理的惊人规模增长。从2024年4月的9.7万亿tokens/月激增至2025年8月的约1460万亿tokens/月，增长49.5倍。公司推出全新Ironwood TPU v7p系统，性能比前代提升5倍，内存容量增加6倍，单集群可容纳9216个TPU。谷歌还展示了液冷技术和推理优化工具，可将推理延迟降低96%，吞吐量提升40%，成本降低30%。
谷歌云推出智能体支付开放协议AP2
谷歌云发布代理支付协议AP2，旨在建立AI代理自主支付的全球安全标准。该协议与万事达、PayPal、美国运通等60多家公司合作开发，通过"授权书"系统建立防篡改的数字合约，确保交易可追溯性。AP2支持多种支付方式，可扩展现有A2A和MCP协议，适用于自动购买缺货商品、复杂预订等场景，并支持稳定币和加密货币等新兴支付系统。
数据库公司SingleStore被私募股权收购
统一数据库初创公司SingleStore被私募股权公司Vector Capital收购，而非选择融资或IPO。该公司提供集事务、分析和向量数据库于一体的解决方案，专注AI应用。第二季度业绩强劲，年经常性收入超1.23亿美元，同比增长23%。Vector收购多数股权，谷歌风投、戴尔等长期股东继续持股。Vector计划通过创新发展和市场扩张来增强公司实力。
AI投资热潮不减，投资者更注重长期回报策略
尽管AI领域充满疲劳情绪的报道，但资金流动并未放缓。2025年上半年全球创业投资达1628亿美元，其中64%来自AI交易。以色列风投公司Glilot Capital宣布募资5亿美元，将管理资产总额提升至10亿美元以上。该公司专注于网络安全与AI基础设施领域，认为这些领域将产生持久回报。投资者正从追求快速收益转向长期价值创造，特别关注具有明确盈利路径的AI原生公司。
Pulumi推出首个平台工程智能体，革新云基础设施管理
基础设施即代码公司Pulumi发布业界首个"平台工程AI代理"Pulumi Neo，旨在通过智能AI技术加速云基础设施管理自动化。该AI助手基于公司旗舰IaC技术构建，能够管理任何公共、私有或混合云平台基础设施，全面理解云依赖关系并执行变更、监控结果、维护合规性。早期用户反馈显示，基础设施交付能力提升10倍，应用部署速度加快75%，政策违规减少90%。
YouTube推出Shorts创作者生成式AI工具套件
YouTube在其直播活动中发布了多项面向Shorts创作者的生成式AI工具，包括定制版Veo 3 Fast视频生成模型、新的混音工具和AI编辑功能。Veo 3 Fast能以480p分辨率低延迟生成带声音的视频片段，支持图像动画化、视频风格转换等功能。新的语音转歌曲混音工具可将对话转为配乐，AI编辑功能则能将原始素材自动制作成初稿。这些工具将陆续在多个市场推出。
访谈：将AI智能体作为评判者应用于生成式AI工作流程
劳埃德银行集团首席数据分析官博特朱表示，金融机构正探索通过生成式AI直接为客户提供服务，以解决传统个人化金融咨询模式无法规模化的问题。由于大语言模型存在"幻觉"等问题，银行采用"智能体作为评判者"的方法，让不同AI模型评估和审查其他模型的输出结果。该银行与苏格兰初创公司Aveni合作开发了专门的金融服务大语言模型FinLLM，并建立多重防护机制确保AI输出符合监管要求，为更广泛人群提供高质量金融指导服务。
Gemini凭借AI图像模型Nano Banana称霸应用商店
Gemini移动应用自8月推出Nano Banana图像编辑模型后用户激增，该模型因能轻松执行复杂编辑和创建逼真图像而广受好评。据应用情报公司Appfigures数据，9月份下载量环比增长45%，已达1260万次。应用在9月12日超越ChatGPT成为美国App Store第一名，并在全球108个国家跻身iPhone应用前五。在消费支出方面，8月份iOS收入达160万美元，同比1月增长1291%。
Meta Connect 2025发布会前瞻：智能眼镜成主角
Meta Connect 2025大会将于周三开幕，预计AI智能眼镜将成为焦点。公司可能发布与Ray-Ban和Oakley合作的新款智能眼镜，包括配备抬头显示屏的Hypernova眼镜和专为运动员设计的Oakley Spheara款式。此次大会是Meta成立超级智能实验室后的首次Connect会议，扎克伯格将发表主题演讲，讨论元宇宙、Quest头显和AI发展计划。
英国初创公司在纽约安装首台量子计算机
英国Oxford Quantum Circuits公司在曼哈顿数据中心安装了纽约市首台量子计算机，旨在为客户提供更快速高效的AI程序运行服务。该公司计划未来3-5年投资数千万美元，部分用于采购英伟达芯片进行集成。这一"量子-AI数据中心"项目预计将显著提升数据生成效率，特别有利于金融领域应用。
人形机器人公司Figure AI融资10亿美元，加速AI数据收集与生产
人形机器人公司Figure AI宣布完成超过10亿美元的C轮融资，资金将用于扩大机器人生产、构建英伟达GPU基础设施以加速训练和仿真，并扩展人类工作生活数据收集。该公司目标是在未来四年内交付10万台人形机器人，其Figure 02机器人搭载Helix AI智能系统，能够理解未见过的物体并做出合理行动。英特尔、英伟达、LG等公司参与投资。
硅谷重金押注"环境训练"技术推动AI智能体发展
硅谷科技巨头多年来一直宣传AI智能体愿景，但现有技术仍然有限。强化学习环境被视为训练AI智能体的关键技术突破。这些环境模拟真实工作场景，让智能体学习复杂任务。顶级AI实验室正大量需求此类环境，催生了Mechanize、Prime Intellect等初创公司。数据标注巨头Scale AI、Surge也在转型。据报道，Anthropic考虑明年投资超10亿美元。尽管前景看好，但专家对强化学习环境的可扩展性存在分歧。
类人机器人设计思考：Fourier开源系统带来新突破
随着AI能力的爆发式增长，仿人机器人的灵活性进化备受关注。傅里叶推出的开源设计展现了机器人行走、奔跑和攀坡能力。尽管目前仿人机器人仅占商业制造销售的不足2%，但专家普遍认为仿人机器人时代即将到来。斯坦福专家讨论了零样本设计、运动复杂性和安全性等挑战。
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