硬科技早报余承东讲韬芯片；中美AI对话存三个方向；孙正义称AI极其危险

余承东本人发布视频，面向大众硬核解读了基于韬定律打造的麒麟9050自研芯片。按照他的分享，过去几十年全球整个芯片行业都在死磕摩尔定律，思路非常直白，就是拼命把芯片内部的晶体管做的更小、排布得更密集，靠堆晶体管总数量来拉升芯片整体性能。但这条路现在已经实实在在走到了尽头，物理尺寸的缩小已经摸到了原子级的物理极限，再往下推进研发难度指数级暴涨，制造成本也会疯狂飙升。所以华为直接跳出了所有人挤破头的传统赛道，换了一套全新的技术思路，不靠缩小零件体积卷性能，转而靠优化传输流程省下数据跑通的时间，这就是韬定律最核心的底层逻辑。这套思路不需要费劲把芯片内部的基础零件做的更小，反而大刀阔斧优化芯片内部的全部走线布局，让数据信号少绕弯路、少走无用的空路，传输速度更快、延迟压得更低，整机的流畅度自然就有了质的提升。 中方谈判相关人士告诉玉渊潭天，这次由于时间十分紧张，中美两国计划在下次11月的对话中推进具体问题。具体来看，至少存在三个现实推进方向：第一，共同探讨AI风险分类和分级标准。双方需要先把底层问题谈清楚：什么样的情形才算重大风险？哪些模型行为属于严重失控？这些问题看起来基础，却是后续讨论更加复杂规则的前提。如果连“重大风险”的定义都不一致，后续的协同就无从谈起。第二，敲定AI风险事件通报范围、流程与要求。一旦出现模型失控、逃逸事件，中美双方都需要第一时间掌握事件情况、判断风险等级。中美同意建立人工智能事件的沟通渠道，是补上这个缺口的第一步。但这套机制不能停留在口头约定上。哪些事件需要上报、多久之内完成通报、哪些信息要共享，以及不落实通报要求如何处置，都要有相应约束。没有通报机制，就没法留存风险案例；而没有案例积累，就摸不清风险演变的规律，管控也就无从谈起。第三，将AI治理置于更广泛的中美交流框架中。人工智能讨论应该让中方充分参与，让更多国家的声音被听到。模型可能影响公共安全，深度伪造可能冲击社会信任，这些后果最终将由全社会共同承担。 软银集团创始人孙正义长期以来是人工智能最坚定的鼓吹者之一，但这位日本亿万富翁近日发出罕见警示——随着AI能力急速膨胀，超级智能一旦落入错误之手，可能变得“极其危险”。10月4日，孙正义在京都“社会中的科学与技术”论坛（STS Forum）场边活动上发表讲话时表示，AI能力的指数级跃升使各国建立互信、携手驾驭这一技术变得刻不容缓。他警告称，人类已“没有任何余地”再让国与国之间相互对抗，因为强大AI模型所构成的威胁远比人类内部冲突更为严峻。这番表态与孙正义一贯的乐观基调形成鲜明反差，折射出近几个月来AI模型接连出现令人不安的安全漏洞后，业界忧虑情绪的持续升温。对于投资者而言，这一信号意味着AI安全议题正从边缘讨论走向核心关切，相关监管与国际协调的压力或将进一步加大。 2026年，AI基础设施投资逻辑正在发生一次根本性的转身。Gartner最新预测显示，随着代理式AI提升计算强度，市场重心正从训练向推理转移。预计2026年全球推理支出将达233亿美元，首次超过190亿美元的训练支出，占AI IaaS总支出的55%；该比例在2027年将升至59%。中国信通院发布的《词元（Token）经济发展研究报告（2026年）》报告预计，2026年推理算力占AI算力总负载的比重将达到70.5%，AI算力需求正由模型训练进一步向推理和智能体运行转移。截至2026年6月底，全国智能算力总规模达2185EFLOPS（FP16）；2025年全国累计建成42个万卡级智算集群。 9月2日，腾讯WorkBuddy开放平台正式上线，广发证券成为首家入驻该生态专区的券商机构，双方联合发布“广发证券”Buddy应用专区，首批上线12项自研Skill与9项专家能力；9月7日，阿里千问开放平台上线十余款金融智能体，其中国泰海通“灵犀”、兴业证券智能投资助手、东吴“秀财”、中金财富4款为券商智能体；9月下旬，中信建投自研的“蜻蜓Skill”六大技能也上线WorkBuddy技能广场。从接入DeepSeek，到上线Skills，再到近期券商密集入驻WorkBuddy，证券行业对外部大模型及Agent生态的拥抱仍在加速。但一个新的问题随之出现，当越来越多券商使用相同或相近的通用大模型，券商AI最终靠什么拉开差距？从实施路径看，目前多数券商AI应用是在通用大模型基础上做微调或后训练，再结合券商独有的应用场景服务员工与客户。真正的差异体现在三个层面。其一是知识底座。其二是交付物。其三是信源与边界。 美国总统特朗普宣布成立“超级智能特别工作组”（Super Intelligence Force，SIF），负责协调美国联邦政府在超级智能领域的相关工作。特朗普表示，该工作组将协调联邦政府与消费者、公共利益团体、宗教组织、关键基础设施提供商以及超级智能企业之间的沟通与合作。特朗普宣布，工作组将由美国国家情报总监杰伊·克莱顿、美国联邦贸易委员会主席安德鲁·弗格森、美国国防部首席技术官埃米尔·迈克尔，以及美国人事管理局局长斯科特·库珀共同领导，并向美国总统特朗普和白宫办公厅主任苏茜·怀尔斯汇报。 获得英伟达8亿美元投资的AI初创公司Reflection，正准备发布其首款开放权重模型。据Axios 10月4日报道，Reflection的首款模型预计发布初期能力仍将落后于美国最顶尖的前沿模型，但有望与中国领先的开放权重模型直接竞争。据报道，消息人士表示，该模型具备足够强大的智能能力，可帮助企业以低成本构建专有AI系统——在某些情况下，将能力稍弱的开放模型与企业自身高质量数据结合，最终效果甚至可媲美最昂贵的前沿AI系统。 据阿通社消息，阿联酋电信运营商e& UAE宣布，正式商用全球首个采用U6GHz频段及256 TRX Giga-MIMO 技术的移动网络，峰值下载速度最高可达10Gbps。该项目是阿联酋国家6G路线图的重要组成部分，将为人工智能、扩展现实、工业自动化及智慧城市等高带宽、低时延应用提供基础设施支撑。e& UAE表示，该网络单用户峰值下载速率最高可达10Gbps，上传速率最高可达1Gbps。在与商用TDD频段结合后，单个小区的总吞吐量还可超过50Gbps。该运营商称，这一部署在全球范围内尚属首例，将通过移动网络提供类似光纤宽带的网络体验。 企业采购正在成为AI原生创业公司攻克传统软件巨头的关键战场。10月2日知名风投a16z播客访谈节目中，主持人Elena Burger与a16z合伙人Seema Amble，以及企业AI采购智能体初创公司Lio的联合创始人兼CEO Vladimir Keil，就AI应用公司如何对抗传统软件巨头、AI智能体在真实商业环境中的渗透路径及财务回报等市场核心关注点展开了深度对话。a16z合伙人Seema Amble表示，传统软件巨头受限于其系统记录的边界，叠加内部团队利益冲突，难以真正推进至更高阶的自主判断型AI代理，这恰恰是AI原生创业公司的核心机会所在。她指出，赢得终局的关键在于“拥有端到端流程”，而非仅在现有工作流中嵌入一个聊天机器人。Vladimir Keil则认为，企业采购流程中，约80%的实质性工作发生在ERP等系统记录之外，而正是这一盲区，令传统软件供应商难以凭借“在现有系统上叠加AI模型”的方式完成真正的端到端自动化。Vladimir Keil表示，若采购经理漏看一枚零部件的交货延误通知，可能造成数亿美元的项目损失。 韩媒ddaily近日发布博文，报道称在决定上调10%-20%基础上，台积电计划2027年第一季度针对最先进晶圆出货价格再次上调约6%-8%，理由是制造成本和电力费用上涨。报道援引半导体业界消息称，台积电2纳米制程订单激增，公司已将晶圆订单目标较原计划提高15%至20%。为应对订单增长，台积电将位于新竹宝山和高雄等地的5座2纳米专用量产工厂转入全面运转状态，而先进制程产能集中让部分客户难以获得新增晶圆配额。高通、AMD等芯片设计企业面临制造成本上升与单一供应链风险，因此部分客户开始寻求台积电以外的供应来源，三星电子代工业务因此获得潜在订单机会。三星正推进第2代2纳米制程SF2P，目标将良率提升至70%以上。若该制程良率稳定性获得验证，三星代工有望承接因台积电涨价和产能紧张而转移的先进制程订单。