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谷歌母公司Alphabet正在研发一款代号为“Frozen v2”的新型AI服务器芯片，用于提升自主研发Gemini模型的运行效率。据The Information援引匿名消息人士报道，该芯片预计于2028年推出，其单位能耗产生代币数量的效率可能达到谷歌现有AI芯片的6至10倍。
针对相关报道，谷歌向TechCrunch表示，公司持续探索和测试创新技术，以提升系统性能与效率，但并非所有研发项目都会最终实现量产。谷歌强调，通过硬件与软件协同设计的“全栈开发”模式，可以打造更高集成度、针对实际AI工作负载优化的计算系统。
近年来，随着生成式AI应用快速扩张，全球AI算力需求持续增长，科技企业纷纷加大自研芯片投入，以提升模型运行效率并降低对外部供应商的依赖。英伟达凭借GPU技术长期占据AI芯片市场主导地位，推动OpenAI、Anthropic等AI公司也开始探索自主芯片路线。今年6月，OpenAI发布首款定制推理芯片“Jalapeño”;近期，Anthropic也被曝正与三星洽谈芯片制造合作。
Alphabet此前宣布，为推动人工智能战略发展，计划投入1800亿至1900亿美元资金。随着AI基础设施投资规模扩大，芯片效率成为衡量投入回报的重要指标。Frozen v2的相关消息公布后，市场信心有所提升，Alphabet股价在报道发布后的周一早盘上涨约3%，投资者关注其AI投入能否转化为长期竞争优势。
随着AI模型规模持续增长，自研芯片正成为科技企业构建算力生态、提升成本控制能力的重要战略方向。谷歌此次布局也反映出AI产业竞争正从模型能力延伸至芯片、基础设施和全栈技术体系的竞争。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据彭博社报道，智谱已经完成了一座大型数据中心的建设，该数据中心全部采用中国国产芯片。这是中国在未来AI发展中替代受限的英伟达芯片所采取的重要一步。
智谱AI
据知情人士透露，智谱已开始部分运营这座1吉瓦的数据中心，该中心旨在帮助这家中国公司开发其前沿的GLM平台。1吉瓦的电力足以在任何时刻为约75万户家庭供电。该人士表示，智谱现已建成或运营多个计算集群，每个集群均配备超过1万块芯片。
按照这一规模，智谱的数据中心将成为中国AI公司所建设的最大规模服务器枢纽之一。目前，阿里巴巴和中国电信等云服务提供商被公认为计算基础设施的最大建设方，因为这不仅需要投入数十亿美元用于批量采购高端服务器，还需要确保稳定的电力和水供应。
目前，智谱正与月之暗面展开激烈竞争。月之暗面上周五发布了Kimi K3模型，该模型挑战了OpenAI和Anthropic PBC的顶尖前沿模型，令全球为之震惊。由于需求庞大，月之暗面在上周日被迫暂停新用户订阅，以“优先保障现有会员的计算资源”。
为应对算力瓶颈，中国计划在未来五年内投入约2万亿元人民币(约合2950亿美元)，在全国范围内建设数据中心。
智谱近期通过在香港进行IPO及后续股票发行，为其自身储备筹集了数十亿美元资金。据知情人士此前向彭博社透露，该公司在今年7月就提前实现了全年销售额目标后，年度经常性收入有望达到10亿美元。
这座数据中心的建成，标志着智谱发展历程中的一个重要里程碑。智谱正试图将自己定位为面向企业和机构客户的AI服务提供商，其发展路径也因此被拿来与Anthropic相提并论。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
微软近期推出的 8GB 内存版本 Surface 笔记本因 Windows 11 的系统负荷问题引发了广泛讨论与批评。据外媒评测显示，由于系统本身的资源占用较高，8GB 内存已难以满足用户在日常多任务处理下的流畅运行需求。
这款起售价为 849 美元的入门级设备搭载了较低端的骁龙芯片并配备 8GB 内存。相关评测指出，虽然该配置能够应付网页浏览、文档编辑以及视频流媒体播放等基础操作，但在运行微软 Teams 视频会议时，设备经常会出现持续数秒的卡顿或冻结现象。在实际测试中，当后台仅运行约 10 个 Chrome 标签页以及 Slack 和 Signal 应用时，设备便难以招架视频流的负载，甚至在处理 Google Docs 工作时也会频繁出现无预兆的随机卡顿。
Windows 任务管理器的数据显示，此类设备在常规使用状态下，可用内存的消耗量经常维持在大约 6.7GB。即便在重启后清空后台自启动应用，基础内存占用也会达到 4.2GB 左右，而一旦开启约半打 Chrome 网页标签，内存占用就会迅速飙升至 5.5GB 左右。
业内评论认为，尽管微软曾承诺通过“Windows K2”计划削减操作系统的默认内存占用，但目前来看其优化力度依然不足，导致 Windows 11 难以在 8GB 内存环境下提供可靠的性能表现。虽然 Windows 11 官方给出的最低内存需求为 4GB，但实际体验表明 8GB 往往也捉襟见肘。长期以来，微软一直将 16GB 内存视为获得流畅系统体验的标准基线，不过随着近几个月内存市场短缺推高了硬件成本，微软近期调整了官方表述，将 8GB 版本的 Surface 描述为适合日常浏览、流媒体播放和办公应用，而若要使用 Copilot+ 等人工智能功能，则仍需额外配置 8GB 内存。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
人工智能行业最基础的互操作协议——模型 Context 协议（MCP）即将在下周迎来一次重大更新。该协议作为连接AI模型与外部数据源及服务的重要纽带，长期以来充当着底层“管道”的角色，让聊天机器人能够安全地访问日历、数据库或内部工具，而无需工程师为每项连接单独开发定制接口。
据悉，新版本协议的官方规范自今年5月份起便已公开。初创企业Arcade近期针对这一更新做出了详细解读。这家专注于帮助AI企业级应用落地的公司，此前在6月份成功筹集了6000万美元融资。Arcade团队指出，许多AI代理项目之所以未能成功，往往并非因为底层模型性能不足，而是因为配套基础设施尚未成熟，而此次协议更新正是为了解决这一痛点。
本次更新的核心调整在于服务器处理会话ID（Session ID）的方式。在现行机制下，当诸如Claude等MCP客户端首次连接服务器时，会发送身份与能力说明，服务器则会回应并分配一个会话ID。此后，客户端在每次请求时均需携带该ID，以确保服务器识别为同一会话。然而，在面对数百万用户的企业级实际部署时，流量通常由负载均衡器分发至不同区域的多台服务器。现行机制要求不同的机器必须同步彼此分发的会话ID，这极大地增加了分布式服务器架构的维护难度，也成为了制约企业大规模部署第一方MCP集成的重要阻碍。
针对这一问题，新系统在服务器端采取了更为宽松、无状态（stateless）的处理方式，其设计思路类似于普通网站的常见运作模式。这一改变预计将大幅简化系统维护流程，从理论上降低大规模运行的成本。业内人士分析认为，尽管基础模型的研发正以极快速度推进，但相关技术基础设施的演进依然依赖于标准制定过程中的持续共识，这也折射出AI生态系统在走向成熟的道路上正稳步前行。
了解更多：
https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28-release-candidate/
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
特朗普政府的AI安全机构负责人辞职
美国人工智能标准与创新中心(CAISI)负责人克里斯·福尔在特朗普政府选中他担任该职务仅3个月后，便辞去了其主任职位。CAISI隶属于美国商务部，根据其网站，该中心旨在帮助政府促进围绕商业 AI 系统的“测试与协作研究” 。商务部发言人克里斯汀·艾希默表示，美国国家标准与技术研究院院长阿温德·拉曼将担任 CAISI 的代理主任，并继续监管该机构。艾希默没有透露为什么福尔辞去了其职务，他在四月被选中管理该机构。
对白宫来说，这是一个尤为敏感的时刻，因为中国开源模型在美国正逐渐获得关注，与OpenAI等公司的大型专有模型形成竞争。
—— CNBC
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
美国人工智能标准与创新中心(CAISI)负责人克里斯·福尔在特朗普政府选中他担任该职务仅3个月后，便辞去了其主任职位。CAISI隶属于美国商务部，根据其网站，该中心旨在帮助政府促进围绕商业 AI 系统的“测试与协作研究” 。商务部发言人克里斯汀·艾希默表示，美国国家标准与技术研究院院长阿温德·拉曼将担任 CAISI 的代理主任，并继续监管该机构。艾希默没有透露为什么福尔辞去了其职务，他在四月被选中管理该机构。
对白宫来说，这是一个尤为敏感的时刻，因为中国开源模型在美国正逐渐获得关注，与OpenAI等公司的大型专有模型形成竞争。
—— CNBC
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近日，中国初创公司月之暗面发布的最新人工智能模型Kimi K3在多项知名基准测试中表现亮眼，以极低的成本比肩美国领先模型，再次在美引发关于人工智能发展态势的担忧与讨论。这一事件不仅激起了美国对中国在AI领域加速追赶的焦虑，也让中美两国在开源与闭源战略上的路线分歧彻底浮出水面。
这场辩论的高潮源于OpenAI战略负责人、曾任特朗普政府白宫AI高级顾问的迪恩·鲍尔在社交媒体上发表的长篇言论。他表示，对中国监管机构继续允许如此高性能的模型开源感到意外，并预测开源战略可能导致“AI共产主义”，同时会因削减AI资本支出而产生“去加速化”效应。鲍尔还猜测，特朗普政府未来可能会通过对使用中国开源模型制造监管风险的方式，来促使美国企业避开这些工具。随后，他澄清这仅是个人预测而非政策建议，并表示在AI变得过于危险之前他本人是支持开源的。
此番言论迅速引发了科技界和投资界的强烈反弹。批评者指出，这种人为制造监管恐惧的做法涉嫌“监管俘获”，即由行业内部人士主导并设计有利于特定巨头的政府规则。目前，以OpenAI和Anthropic为代表的美国闭源路线主导者认为，强大的模型应当保持封闭以确保安全和防止滥用，他们曾多次警告称中国开源模型对美国商业和国家安全构成了威胁。
然而，硅谷的另一大派别则对此针锋相对。身兼总统科学与技术顾问委员会联合主席的风险投资人大卫·萨克斯在社交媒体上炮轰这种“武器化监管不确定性”的行为“完全不可接受”。他指出，由少数领先闭源实验室构成的“双寡头”正试图利用政府消灭开源竞争对手，并呼吁硅谷其余支持开放竞争的力量发出声音。知名企业家查马斯·帕里哈皮蒂亚也直言，未来属于开源，必须坚定拥抱这一趋势。
此外，还有企业家指出，美国主流AI实验室在训练产品时同样大量使用了全人类的数据且未支付费用，任何试图以“蒸馏”为名呼吁禁止开源模型的游说和立法，本质上都是对未来美国创新能力的阻挠。不过，也有分析人士持不同观点，认为中国开源模型并未自动赋予其绝对主导地位，部分中国公司的高效运营与自研优势才是其能够降低推理成本的关键所在，而非仅仅依赖开源框架。
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AMD发布首款机架级AI系统Helios
在经历长达十年的复苏之后，芯片巨头AMD公司正准备向包括微软在内的日益壮大的客户群，交付其首款面向人工智能的机架级系统 —— 代号Helios。这是对英伟达大受欢迎的Grace Blackwell和Vera Rubin系统的首次挑战，旨在为这家全球市值最高的芯片制造商带来多年来的首次真正竞争。微软周一宣布，将在其数据中心部署Helios系统，加入Meta、OpenAI、甲骨文等公司竞相获取尽可能多算力的行列。AMD将于今年晚些时候开始向包括微软在内的客户发货。
—— CNBC
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
在经历长达十年的复苏之后，芯片巨头AMD公司正准备向包括微软在内的日益壮大的客户群，交付其首款面向人工智能的机架级系统 —— 代号Helios。这是对英伟达大受欢迎的Grace Blackwell和Vera Rubin系统的首次挑战，旨在为这家全球市值最高的芯片制造商带来多年来的首次真正竞争。微软周一宣布，将在其数据中心部署Helios系统，加入Meta、OpenAI、甲骨文等公司竞相获取尽可能多算力的行列。AMD将于今年晚些时候开始向包括微软在内的客户发货。
—— CNBC
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源代码显示Codex已经将窗口从372K下调到272K 还特别注明禁止删除用户目录
https://www.landian.news/archives/113979.html
现在在系统提示词里预设指令禁止模型执行
https://www.landian.news/archives/113979.html
现在在系统提示词里预设指令禁止模型执行
rm -rf $HOME 或许也有助于改善误删用户主目录问题，对仍然使用完全访问权限的开发者来说，升级到新版本是非常有必要的，至少懒得审批时还有系统提示词来阻止模型执行删除目录命令。Elevated errors for Claude Opus 4.8
Jul 20, 14:41 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.
via Claude Status - Incident History
Jul 20, 14:41 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.
via Claude Status - Incident History
谷歌计划2028年推出10倍效率的AI芯片
知情人士透露，谷歌正在开发一款代号为“Frozen v2”的新型AI推理芯片，专为其Gemini AI模型而设计。该芯片将模型底层架构直接硬编码到硅片中，其推理效率有望达到谷歌现有TPU的6到10倍，预计最早于2028年投入使用。该项目的启动源于谷歌内部AI计算资源的严重短缺。与之前搁置的“原始Frozen”设计（该设计会将模型权重硬编码到芯片中）不同，Frozen v2采用了一种“灵活硬编码”的方法——仅光刻架构以延长芯片的使用寿命。此举标志着AI芯片的竞争格局正从通用计算转向专用推理。谷歌将Frozen v2定位为一个独立于其TPU产品线的新分支，旨在进一步降低Gemini的运营成本，并挑战英伟达在AI芯片市场的主导地位。
—— The Information
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知情人士透露，谷歌正在开发一款代号为“Frozen v2”的新型AI推理芯片，专为其Gemini AI模型而设计。该芯片将模型底层架构直接硬编码到硅片中，其推理效率有望达到谷歌现有TPU的6到10倍，预计最早于2028年投入使用。该项目的启动源于谷歌内部AI计算资源的严重短缺。与之前搁置的“原始Frozen”设计（该设计会将模型权重硬编码到芯片中）不同，Frozen v2采用了一种“灵活硬编码”的方法——仅光刻架构以延长芯片的使用寿命。此举标志着AI芯片的竞争格局正从通用计算转向专用推理。谷歌将Frozen v2定位为一个独立于其TPU产品线的新分支，旨在进一步降低Gemini的运营成本，并挑战英伟达在AI芯片市场的主导地位。
—— The Information
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