2025年7月28日–7月29日 · AI 今日头条

1. 全球首个“AI 奥林匹克”在巴黎揭幕,大模型同台竞技
7 月 28 日凌晨,国际奥委会与法国政府联合宣布AI Olympic 2025在巴黎启动,为期三天。赛事设置代码、数学推理、多模态问答、实时决策四大项目,吸引 OpenAI、谷歌、阿里、腾讯、Mistral 等 32 支队伍参赛。首日赛况显示,GPT-4o-Realtime 在实时决策赛道以 0.8 秒平均决策速度领先,而阿里千问团队在数学推理中以 94.7% 正确率暂列第一。


2. 美通过《AI 主权法案》草案,要求90 天内完成“去中国模型”替换
7 月 28 日傍晚,美以 248 票赞成、183 票反对通过《AI 主权法案》草案,核心条款要求所有构在 90 天内将中国训练的大模型从系统及供应链中移除,并建立“可信模型白名单”。白宫预计该法案将在 8 月底前送交表决,引发硅谷与华尔街集体震荡。


3. 英伟达 RTX-5090 AI 版曝光:48 GB GDDR7、FP4 精度、1.9 GHz Boost
7 月 29 日上午,外媒 Videocardz 泄露英伟达下一代消费级旗舰规格:RTX-5090 AI 版采用 Blackwell Refresh 核心,48 GB GDDR7 显存,FP4 峰值算力 190 TFLOPS,TDP 600 W。官方将在 8 月 20 日 Gamescom 正式揭幕,首批 5 万片优先供应 AI 初创公司。


4. 中国信通院发布《大模型安全沙盒 3.0》,支持 1000 亿参数在线对抗测试
7 月 29 日上午,中国信通院在 WAIC 闭幕论坛上发布新版安全沙盒,新增“对抗注入、越狱指令、深度伪造”三大专项场景,支持最高 1000 亿参数模型在线测试,预计 9 月 1 日对全球开发者免费开放,首批预约已超 3000 家机构。


5. 微软 Copilot Studio 上线“语音克隆商店”
7 月 28 日下午,微软宣布 Copilot Studio 新增“Voice Store”,用户可上传 30 秒音频,5 分钟内生成个人专属 TTS 音色,支持 42 种语言、128 k 采样率。微软承诺所有音色采用差分隐私训练,水印可抗重采样与变速,个人版每月免费生成 3 个音色,企业版 9.9 美元/月不限量。


6. 特斯拉 AI Day 2025 定档 8 月 8 日,Robotaxi 量产车将首次公开
特斯拉 7 月 29 日凌晨通过 X 平台宣布 AI Day 2025 将于 8 月 8 日在得州超级工厂举行。邀请函透露将首次展示无方向盘、无踏板的 Robotaxi 量产车,并发布新一代 Dojo 2 机柜细节:576×B200 GPU,液冷总功耗 1.5 MW,训练万亿参数模型仅需 7 天。


7. 苹果 iOS 19 Beta 5 推送“实时字幕 2.0”与“AI 降噪通话”
7 月 28 日晚,苹果向开发者推送 iOS 19 Beta 5,新增系统级实时字幕 2.0,支持 52 种语言离线转写,延迟 80 ms;AI 降噪通话可在地铁、演唱会等 120 dB 场景下保持人声清晰,实测地铁通话可懂度提升 45%。


8. 百度文心 5.1 凌晨更新:MoE 220B、上下文 1M tokens
百度 7 月 29 日 00:30 推送文心 5.1,采用 220B MoE(激活 44B),上下文窗口扩展至 100 万 tokens,在 LongBench 上平均得分 88.9,刷新中文长文本纪录。API 价格维持不变,企业私有化版本支持 8×A100 80G 单机部署,预计 8 月 15 日正式商用。


9. 腾讯混元大模型宣布开源 3D 生成权重
腾讯 7 月 29 日上午宣布将在 8 月 5 日开源混元-3D-7B 权重,支持文本到 3D 网格与纹理一次性输出,在 Objaverse 基准 FID-3D 得分 6.8。官方同步放出 Blender 插件与 UE5 实时驱动脚本,开发者可在单张 RTX-4090 10 分钟内生成可打印模型。


10. 摩根大通推出 AI 投资顾问“IndexGPT-500”
7 月 28 日华尔街开盘前,摩根大通正式发布 IndexGPT-500,基于 175B 金融专用大模型,可在 30 秒内生成跨资产 ETF 组合方案并给出蒙特卡洛回测。试运行 3 个月管理规模突破 120 亿美元,年化跟踪误差 0.37%,个人客户门槛 1 万美元,费率 0.09%。


11. 联合国发布《AI 与可持续发展报告 2025》
7 月 29 日下午,联合国开发计划署在纽约发布年度旗舰报告,首次将 AI 列为“实现 2030 议程的加速器”。报告评估全球 193 国的 AI 就绪指数,北欧国家平均得分 92,中国 87,美国 85;并建议设立 500 亿美元的“AI 公益基金”,用于发展中国家基础模型训练与算力补贴。


12. 韩国 SK 海力士量产 16-Hi HBM4E,单堆栈 64 GB
SK 海力士 7 月 29 日宣布全球首发 16-Hi HBM4E,单堆栈容量 64 GB、带宽 2.5 TB/s,功耗降低 30%,已向英伟达、谷歌、亚马逊送样,预计 2026 年 Q1 大规模出货,为下一代万亿参数模型提供内存底座。

20257月25至8月24期间,存储技术行业继续展现出强劲的发展势头,涵盖了从存储介质创新到数据管理软件的多个层面。以下是该期间的一些重要动态: 在存储介质方面,固态硬盘(SSD)技术持续进步,3D NAND闪存的层数进一步增加,部分厂商推出了超过1000层的3D NAND产品,显著提高了存储密度和性能,同时降低了成本[^1]。此外,针对数据中心的应用,NVMe(Non-Volatile Memory Express)协议的支持更加广泛,成为新发布的存储设备的标准配置,极大地提升了数据传输速度和效率[^1]。 在存储解决方案方面,随着云计算和边缘计算的需求增长,分布式存储系统获得了更多的关注和发展动力。多家企业发布了新的分布式存储解决方案,旨在提供更高的可扩展性和灵活性,以适应不同业务场景下的数据存储需求[^1]。这些解决方案不仅支持传统的块存储和文件存储服务,还增强了对象存储的功能,以更好地服务于大数据和AI应用。 绿色存储成为行业热议的话题之一。面对全球对环境保护和可持续发展的重视,多家存储技术提供商宣布了新的节能技术和环保材料的应用计划,力求减少数据中心的碳足迹。例如,某大型存储解决方案供应商推出了一款采用新型冷却技术的数据中心存储系统,据称可以降低能耗达30%。 在数据管理和安全方面,随着数据量的爆炸式增长,如何高效地管理和保护数据成为了行业关注的重点。多家公司推出了集成人工智能的数据管理工具,这些工具能够自动识别数据的重要性和使用模式,从而优化存储策略,提高数据安全性。特别是在数据加密和隐私保护方面,新技术的应用使得数据在传输和存储过程中的安全性得到了显著提升[^1]。 最后,随着全球数字化转型的加速,存储技术行业也在积极探索与人工智能、物联网等新兴技术的融合,以开拓新的应用场景和服务模式。例如,AI驱动的智能存储解决方案开始出现在市场中,这类解决方案能够根据用户的使用习惯自动调整存储策略,实现更智能的数据管理[^1]。 ```python # 示例代码:模拟一个简单的数据管理策略优化算法 def optimize_storage_strategy(data_usage_patterns): """ 根据数据使用模式优化存储策略 :param data_usage_patterns: 数据使用模式表 :return: 优化后的存储策略 """ # 这里只是一个示例,实际应用中需要复杂的算法 optimized_strategy = {} for pattern in data_usage_patterns: if pattern['frequency'] > 5: optimized_strategy[pattern['data_type']] = 'high_performance' else: optimized_strategy[pattern['data_type']] = 'cost_effective' return optimized_strategy # 示例数据使用模式 data_usage_patterns = [ {'data_type': 'video', 'frequency': 10}, {'data_type': 'text', 'frequency': 2} ] # 调用函数并打印结果 optimized_strategy = optimize_storage_strategy(data_usage_patterns) print(optimized_strategy) ```
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