一、在合規圍欄中奪取生產力增量 境內企業接入境外大模型，表面上是技術選型問題，實質是三重張力下的戰略抉擇。第一重張力來自生產力需求與供給約束之間：OpenAI、Anthropic等頭部模型在通用推理、程式碼生成、多語言理解等維度仍保持代際優勢，而國內大模型在特定場景的追趕尚未實現全面替代。 第二重張力來自監管框架的剛性約束與業務彈性的衝突：《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》明確，對來源於境外向境內提供生成式人工智慧服務不符合規定的，國家網信部門應當通知有關機構採取技術措施和其他必要措施予以處置-。 第三重張力來自技術路徑的合規成本與商業效率的零和博弈：直接呼叫境外API可能觸發資料出境監管，而完全規避則意味著生產力工具的讓渡。

當所有人以為，賽力斯已經死死綁在華為戰車上時，張興海突然一腳剎車，拐進了字節跳動的賽道。這步棋，看似意料之外，實則是形勢所逼。 張興海第三次豪賭，要在巨頭夾縫中殺出一條屬於自己的血路。這一次，張興海不想再依靠別人，終於要自己真正主導和掌舵了。 01. 賽力斯與字節合作 誰能想到，在極度內卷、硝煙瀰漫的新能源賽道，廝殺得血肉橫飛之際，竟然還有新品牌敢擠進來。

摘要 2026 年 6 月 18 日，工業和資訊化部、中央網信辦、國家發展改革委、科技部、商務部、市場監管總局、國家資料局等七部門聯合印發《促進平台經濟大中小企業協同發展行動方案（2026—2028 年）》（以下簡稱《行動方案》），其中 “促進算力資源開放” 專項條款，首次從國家政策層面明確將 “算力並網池化” 作為整合全國分散算力資源、破解跨域調度行業壁壘、支撐數字經濟高品質發展的核心路徑。 這一舉措並非孤立的政策更新，而是 2024 年《關於深入實施 “東數西算” 工程加快建構全國一體化算力網的實施意見》、2025 年《算力互聯互通行動計畫》等系列戰略規劃的深度落地 —— 標誌著中國算力產業的發展重心，將從過去的 “單一節點大規模建設” 階段，轉向 “算網一體高效調度” 的高品質發展新階段。 作為支撐人工智慧、巨量資料、工業網際網路等數字經濟核心產業的關鍵基礎設施，算力的資源配置效率，直接決定著中國數字經濟的發展活力。

前期中美日韓股市大起大落，市場討論見頂、泡沫、風格切換。我堅定看好科技牛，持續給會員內部打氣，千金難買牛回頭，站在光裡，存在芯裡，近期大漲。 1、這一輪AI引領的科技牛，康波周期量級，遠超30年前的IT網際網路和房地產黃金20年，跟消費抱團不是一個量級。 30年的IT網際網路開啟了20多年的大行情，三波大機會：賣鏟子（個人電腦戴爾，手機蘋果，作業系統微軟，CPU英特爾）—網際網路超級應用（電商阿里、亞馬遜，社交平台META、騰訊，搜尋Google、百度）—移動網際網路超級應用（微信，抖音，直播，APP）。即使經歷2000年網際網路泡沫破裂、2008年國際金融危機，總體趨勢向上，機會層出不窮。 1998年房改以後，一直到2021年長周期拐點出現，這20年房價小調大漲。

SpaceX剛完成史上最大規模IPO，馬上把第一筆重注押向AI程式設計。 馬斯克搶下AI程式設計入口。 （圖片來源：X平台） 這筆600億美元全股票收購，買的不是一個程式碼編輯器，而是開發者入口、企業AI應用場景，以及補齊xAI短板的一塊關鍵拼圖。

在德克薩斯州謝爾曼（Sherman）的一片動土工地上，，輝達（NVIDIA）創始人兼首席執行長黃仁勳與 Coherent 首席執行長吉姆·安德森（Jim Anderson）共同開啟了一座足以改寫全球 AI 算力版圖的磷化銦（InP）晶圓廠擴建工程。 城主說| 本次美聯社對黃仁勳的最新訪談與活動記錄聚焦於在德克薩斯州 Sherman 舉行的晶片工廠奠基儀式。對話探討了人工智慧作為“新工業革命”的核心地位，詳述了從能源、晶片到基礎設施的五層架構，並深入討論了美國如何通過再工業化重塑製造業，以及在保證國家安全的前提下，如何利用光通訊等前沿技術推動 AI 的全球競爭與社會和諧發展。 核心觀點 計算模式的根本重塑：AI 時代正在經歷自 1964 年 IBM System 360 以來最重大的電腦重構，從程式碼驅動轉向即時解決問題的分佈式架構。

【新智元導讀】ChatGPT也開始彈窗要使用者刷臉了？OpenAI、Anthropic兩大AI巨頭同時動手，匿名時代到頭了。 OpenAI也動手了！ 剛剛，AI開發者「Kai」在X上曬出一張螢幕截圖。 只見ChatGPT彈出了一個從沒見過的窗口，要求上傳證件，對著攝影機拍一段即時自拍視訊，轉頭、眨眼，3D活體檢測。

有一種看似非常簡單的方式可以描述“物理 AI”究竟是什麼，而且任何具備 STEM 背景的人都能直覺地理解它。像所有其他 AI 模型一樣，控制機器人的模型本質上也是一個函數。它接收觀測輸入（攝影機像素、關節角度、夾爪感受到的阻力等），並輸出動作，也就是其電機下一組位置與扭矩指令。除此之外的所有內容——那些複雜的演算法、訓練方法，以及資料規模化理論——本質上都是在服務於一件事：產出這個函數的一個優良版本，並把它嵌入神經網路的權重之中。 本文來源於 An Overview of Modern AI Robotics from First Principles，翻譯整理而來，僅供參考。如需查看英文原版及更多資料，可在文末獲取。 圖 1 · 策略函數 圖 1 機器人的策略本質上是一個函數。觀測資訊從左側持續流入，網路對其進行提煉，然後一組動作指令從右側持續流出——機械臂的每一個關節、每一個自由度都對應一條指令。這個領域裡其餘的一切工作，都是為了讓這一個函數變得足夠優秀、足夠快速。