国内·AI要闻
10 条千问发布三款 AI 穿戴个人智能体硬件
10 月 14 日，据证券时报网报道，阿里千问发布三款 AI 穿戴个人智能体硬件，把大模型能力从手机延伸到可穿戴设备。报道称，这批硬件围绕「个人智能体」定位设计，用户可在脱离手机的场景下完成语音交互、信息查询与任务提醒，随身唤醒助手处理日程、翻译等日常需求。业内分析认为，随着端侧模型能力提升与低功耗芯片逐渐成熟，AI 硬件正从「被动响应指令的配件」转变为「主动承接任务的入口」，穿戴设备因此成为厂商争夺个人智能体入口的关键方向。报道指出，千问近期在个人智能体领域动作密集，此前已推出面向个人助理场景的产品。三款硬件的具体售价与上市时间尚未同步公布。
千问办公发布电商版 Agent，阿里让智能体去管电商生意
10 月 14 日，据新浪科技报道，千问办公发布面向电商场景的 Agent 产品，阿里让智能体直接接管商家经营环节。报道介绍，该产品不只是通用的办公助手，而是围绕电商平台的实际经营需求构建，可协助商家完成商品信息整理、经营数据分析与日常运营事务处理，强调「懂商家」而非「懂通用任务」。报道指出，通用 AI 办公赛道竞争已趋于饱和，单纯比拼文档、表格与会议纪要等能力难以形成差异，厂商正转向垂直行业的深水区：谁能理解特定行业的业务规则、数据口径与操作流程，谁就更可能拿到付费订单。这一动作被视为阿里把大模型能力接入自有电商生态、用真实业务场景反哺模型迭代的尝试。
字节 Seed 成立新部门，聚焦智能体安全与前沿风险
10 月 14 日，据观察者网报道，字节跳动 Seed 团队成立新部门，聚焦让模型安全完成任务，方向涵盖智能体安全与前沿风险治理。报道称，随着大模型从「回答问题」走向「代替用户执行任务」，模型会真实接触账号、支付、文件与外部系统，一旦判断失误或被诱导，造成的损失将远超一次错误回答。新部门的定位是把安全与对齐工作前置到模型研发流程之中，而非事后打补丁。业内认为，这是国内大模型厂商在智能体规模落地前，对「能力与安全同步推进」这一命题的正面回应，也呼应了近期国内外围绕 AI 自主性与风险披露的密集讨论。
华为首次公开麒麟 9050 Pro 架构图，双 Die 垂直堆叠提升密度
10 月 14 日，据 A5 站长网报道，华为首次公开麒麟 9050 Pro 的架构图，其核心变化是采用双 Die 垂直堆叠设计，换来约 55% 的密度提升。报道介绍，垂直堆叠的思路是在有限的封装面积内把两颗裸片叠合，通过缩短互连距离降低功耗与时延，从而在不依赖更先进制程的前提下提升单位面积的算力密度。业内分析认为，在先进制程获取受限的背景下，通过架构创新、封装与互连技术「用非摩尔补摩尔」，正成为国产芯片突破性能瓶颈的主要路径之一，Chiplet、先进封装与光互连等方向因此被持续看好。
智元启动 15 亿新融资，500 亿估值下把 IPO 往后推
10 月 14 日，据 OFweek 机器人网报道，人形机器人企业智元启动 15 亿元新融资，公司估值约 500 亿元，但把 IPO 计划往后推。报道分析，这一选择反映出创始团队对节奏的判断：在具身智能尚未跑出稳定商业闭环的阶段，过早上市可能让公司被季度业绩绑定，反而限制在模型、本体与场景上的长期投入。文章认为，稚晖君真正押注的是从本体到模型再到数据闭环的完整能力，而非短期估值。业内指出，今年以来具身智能赛道融资密集，头部公司估值抬升明显，但量产交付、成本下降与真实场景验收仍是决定成败的关键变量。
山东发布 7 个垂直领域大模型，覆盖高端装备化工等重点领域
10 月 14 日，据中新网报道，山东发布海若、天智、星际、云鼎、星港、尚智、奇智孔明等 7 个垂直领域大模型，覆盖高端装备、化工、轻工、冶金、矿山、港口物流等重点领域。山东省工业和信息化厅介绍，该省把「发现大模型、培育大模型、推广大模型」作为发展人工智能的重要抓手，目前通过第三方测评的大模型已有 389 个，今年上半年还遴选发布了 100 个重点推广的垂直领域大模型。报道举例称，卡奥斯天智工业大模型以「厂长数字人」「CEO 数字人」联动多类智能体，让生产、经营与能耗管理各自形成闭环；尚智大模型孵化的轧钢全流程智能体，可助力产线综合效率提升 20% 以上。
IDC：上半年英伟达在华 AI 芯片份额降至 34%，华为升至 28%
10 月 14 日，据凤凰网科技报道，IDC 数据显示，2026 年上半年英伟达在中国数据中心 AI 芯片市场的份额降至 34%，其 AI 加速器在华出货量 67.8 万颗，同比下降 44%；华为出货量增至 57.2 万颗，份额达到 28%，与英伟达的差距缩小至 6 个百分点。报道称，出口管制限制了英伟达可在中国销售的产品范围，而以华为为首的本土厂商承接了部分需求。上半年中国 AI 加速器总出货量 200.8 万颗，其中 GPU 出货 99.1 万颗、下降 26%，非 GPU 加速器增至约 101.6 万颗、增长近八成，在数量上首次超过 GPU。IDC 认为，竞争重心正从单芯片性能转向大规模算力集群的系统效率。
券商风险数据管理迎规范，AI 风控需强化数据与模型安全
10 月 14 日，据北京商报报道，中证协发布《证券业务示范实践第 7 号——证券公司风险数据管理》，其中特别提到 AI 风控需强化数据与模型安全管理。报道指出，随着证券行业把人工智能引入风险识别、合规审查与投研分析，模型所依赖的数据来源、加工口径与留存方式成为新的风险敞口：数据若不可追溯，模型输出就难以解释；模型若缺乏版本管理与回退机制，异常结果可能直接影响业务决策。文件要求机构在模型训练与部署全过程中明确责任边界、留痕审计与应急处置流程，防范数据污染与模型偏差等衍生风险。业内认为，这标志着金融行业对 AI 的监管正从「能不能用」进入「怎么用得可解释、可追责」的阶段。
微软 10 月更新修复 1411 个漏洞，打破单月纪录
10 月 14 日，据 IT 之家报道，微软 10 月安全更新共修复 1411 个漏洞，打破「补丁星期二」单月修复数量的历史纪录。报道介绍，本次更新覆盖 Windows 11、Windows 10 及多个企业级组件，漏洞类型涉及远程代码执行、权限提升与信息泄露等。修复数量大幅攀升，一方面说明产品线扩张与代码规模增长带来的安全维护压力持续加大，另一方面也反映厂商在漏洞治理流程与自动化检测上的投入增加。安全人士提醒，企业应尽快评估并部署补丁，对暂无法更新的关键系统采取隔离与访问控制等缓解措施，避免暴露在已公开的攻击面前。
2026 工博会首设「国芯展」，国产芯片加快走向应用场景
10 月 14 日，据东方财富网报道，2026 中国国际工业博览会首次设立集成电路展，即「国芯展」，参展企业逾 300 家，覆盖芯片设计、晶圆制造、封测到装备材料的全链条，本届工博会参展企业逾 3200 家。报道称，国产芯片正加快走向制造业的真实场景：从高深宽比刻蚀机、5G/6G 与卫星互联网通信芯片，到端侧 AI 芯片与天基智算载荷，产业链源头环节集中亮相。中国科学院院士毛军发指出，摩尔定律正面临原理、技术与成本等多方面挑战，以互连微缩代替晶体管微缩、从电路集成走向系统集成，是后摩尔时代的重要方向。市场研究机构预计，未来五年将有超过 1.3 亿颗 GPU/AI ASIC 采用先进封装。
全球·AI动态
10 条阿斯麦三季度营收破百亿欧元创新高，连续三季上调展望
10 月 14 日，据澎湃新闻报道，光刻机巨头阿斯麦公布三季度财报，单季营收首次突破百亿欧元，创历史新高，净利润同样超出市场预期，公司连续第三个季度上调全年业绩展望。报道称，管理层表示客户订单已延伸至 2029 年，反映全球晶圆厂在 AI 算力需求推动下的扩产意愿依然强劲。阿斯麦是极紫外光刻设备的唯一供应商，其订单与出货节奏被视为半导体资本开支周期的先行指标。业内分析认为，AI 芯片对先进制程与先进封装的依赖不断加深，设备环节有望持续受益，但同时也需关注下游资本开支的可持续性与周期性波动风险。
亚马逊洽谈约 70 亿美元收购 AI 初创企业 Decart
10 月 14 日，据钛媒体报道，亚马逊正洽谈以约 70 亿美元收购以色列 AI 初创公司 Decart，后者核心产品是一套算力「翻译层」，帮助模型在英伟达 GPU、谷歌 TPU 与亚马逊自研 Trainium 之间低成本迁移。文章介绍，Decart 仅有一百多名员工，却同时布局实时视频生成与「Lucy」「Oasis」两款世界模型，把模型研究与底层软件优化结合在一起。文章分析，亚马逊力推 Trainium 系列的真正障碍不在芯片价格，而在 CUDA 生态形成的代码、工具与工程习惯，迁移与调试成本可能吃掉降价收益，Decart 的价值正在于降低这笔转换成本，为 AWS 补齐多芯片时代的拼图。
GPT-6 Astra 把 AI 视频生成时长从 1 分钟提升至 10 分钟
10 月 14 日，据凤凰网报道，OpenAI 的 GPT-6 Astra 把 AI 视频生成的时长上限从约 1 分钟提升到 10 分钟，同时配合图像与语音能力提升画面精度与配音表现。报道指出，此前创作者要产出十分钟内容，通常需要拼接数十段短片，画面风格与人物一致性难以保证；单次可生成更长时长之后，叙事连贯性与镜头衔接明显改善，长视频内容的制作门槛随之下降。业内分析认为，视频生成正从「能做出来」走向「能讲完整故事」，这对影视预演、广告素材与教育内容的生产流程影响直接，但也对算力成本、版权归属与内容标识提出了新的要求。
Scaleway 在欧洲同时部署 AMD 与英伟达双 AI 站点
10 月 14 日，据 Adalytica 报道，法国云服务商 Scaleway 宣布在欧洲同时建设两处 AI 算力站点：在瑞典采用 AMD 的 Instinct 加速卡，搭建其称为欧洲首个商用可用的 AMD 架构 AI 超算；在哥本哈根部署基于英伟达 HGX 系统的 AI 站点，面向初创企业、AI 公司与大型企业开放。报道分析，一家欧洲云厂商同时采购两家芯片，说明欧洲 AI 基础设施市场尚未出现单一赢家：客户既想接入英伟达成熟的软件生态，也需要 AMD 这样的开放替代选项来分散供应风险。这一布局也反映出欧洲希望把更多算力留在本地区，以满足数据主权与合规要求。
美媒：OpenAI 高管会议室被装窃听器，涉事员工被 FBI 逮捕
10 月 14 日，据环球时报报道，美国媒体报道称，OpenAI 一间高管会议室被发现装有隐藏录音设备，一名涉事员工已被美国联邦调查局逮捕。报道介绍，该员工被指在高管会议室内安装窃听装置，试图获取并外泄公司内部敏感对话。事件暴露出头部 AI 实验室在物理安全与内部保密环节的薄弱点：在这类公司中，尚未发布的模型能力、训练方案与商业合作信息具有极高价值，一旦泄露可能直接影响竞争格局。安全人士建议，高风险 AI 企业除网络防护之外，还应加强办公场所的硬件审计、访客管理与内部权限分割。
克罗格宣布裁员 3000 人，精简架构并加码 AI
10 月 14 日，据新浪美股报道，美国零售巨头克罗格宣布将在三年内裁减约 3000 个公司岗位，以精简组织架构、降低成本，并加大在人工智能与自动化上的投入。新任首席执行官表示，公司现有组织层级过于复杂、决策链条冗长，组织瘦身是与技术投入同步推进的必要动作。报道指出，克罗格盘前股价一度涨超 3%，市场把此举解读为成本改善信号。业内认为，零售业利润率薄、周转快，AI 在库存预测、门店调度与供应链优化上的收益较容易被量化，因此成为大型零售商削减人力、重新配置资源的首选方向。
英伟达未来五年向英国提供 2.5 亿美元算力资源
10 月 14 日，据格隆汇报道，英伟达宣布将在未来五年内向英国提供总价值 2.5 亿美元的算力资源，每年约 5000 万美元，用于支持智能体 AI 的安全研究与测试。报道称，这笔算力将通过英伟达在英国的云合作伙伴交付，部分资源将支持牛津大学牵头的开放学习与发现实验室、伦敦大学学院牵头的基础 AI 研究实验室，以及帝国理工学院的相关项目，覆盖智能体基础模型与机器人安全等方向。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示，AI 能力与安全必须同步推进。业内认为，英国虽然缺乏大型模型企业，却试图在 AI 风险评估与治理上取得全球影响力。
SK 海力士 HBM4 扩产减速，部分设备订单推迟至明年
10 月 14 日，据快科技报道，SK 海力士调整第六代高带宽内存 HBM4 的扩产节奏，原定 2026 年下半年交付的部分后道工序设备订单被推迟至 2027 年，明年相关投资计划也尚未向部分供应商明确，部分资金转向价格上行的通用 DRAM。报道称，公司位于龙仁半导体产业集群的 Y1 晶圆厂首座洁净室将优先导入 DRAM 设备，新增产能初期不分配给 HBM。业内指出，投资节奏的变化不足以说明量产受阻，SK 海力士已向主要客户提供 16 层堆叠 HBM4 样品，在封装技术上仍居领先；但 HBM 是 AI 加速卡的关键配套，其扩产节奏仍将影响上游算力的供给预期。
英伟达计划向欧洲追加 20 亿美元投资
10 月 14 日，据优分析报道，英伟达首席执行官黄仁勋在巴黎表示，计划在未来一周公布约 20 亿美元的新投资，涵盖 AI 初创、数据中心与云端运算；加上过去一年约 80 亿美元的投入与承诺，其在欧洲的布局累计将上看 100 亿美元。本轮投资聚焦法国初创企业，包括数字医疗平台 Doctolib、机器人 AI 业者 Genesis AI、企业规划软件公司 Pigment 与 AI 材料研发公司 Entalpic。报道指出，黄仁勋此行还将会见法国总统马克龙，并前往伦敦与柏林，同时公开反对给 AI 发展「踩刹车」，强调 AI 能够推动经济增长，而且可以安全地推进。
OpenAI 将在欧盟为生成文本默认加入不可见水印
10 月 14 日，据 Nemko Digital 报道，OpenAI 将于未来数周内在欧盟为符合条件的 ChatGPT 与 Codex 输出默认加入不可见的文本水印，这是其首次在单一区域把生成文本标识设为默认选项。该项技术名为 textGrain，通过模型选词中的统计信号供专用检测器识别。报道称，在 1% 误报率下，检测器对 200 词元段落的识别率约为 80%，400 词元段落约为 95%，但数学类文本与经过同义词替换编辑的内容识别率明显下降。报道强调，水印不能衡量人工贡献、确认归属，也不能证明文本不是人写的。这一动作与欧盟人工智能法案第 50 条的透明度义务相衔接。
江苏资讯
5 条2026 年度江苏科技型企业孵化器名单公示
10 月 14 日，江苏省科学技术厅发布 2026 年度江苏科技型企业孵化器名单公示，对拟认定、备案的孵化器进行分类公示，涵盖标准级孵化器、标杆级孵化器与新业态孵化器三类。公示明确，名单经形式审查、专家评审与现场核查等程序形成，公示期内接受社会监督，任何单位或个人如有异议可按公告要求提交材料。科技型企业孵化器是科技成果转化与初创企业培育的重要载体，其中新业态孵化器类别尤其面向人工智能、生物医药等新兴领域，通过专业化的场地、设备与投融资对接服务，帮助早期团队跨越从技术到产品的关键阶段。
南京爱思科技：当 AI 开始控制机器人
10 月 14 日，据南京发布报道，位于南京江北新区的爱思科技（Agnes）通过大模型让 AI 学会指挥机器人，其 Agnes Harness 大模型提出「万物共脑」思路，把语言与视觉理解、任务规划与设备控制打通，让同一套模型能力可以驱动物理设备完成任务。报道称，企业自研的通用大模型日均词元调用量已超过 2 万亿、月调用量约 60 至 80 万亿；旗下视频平台 PAVO 相关话题在抖音的播放量突破 3 亿。团队规模一年内从 50 人扩张到 320 人，研发人员占比约 85%，模型团队中硕博比例约 75%、平均年龄 28 岁。公司还布局了递归自进化模型方向，并计划在物理 AI 与世界模型领域继续投入。
天奇股份打造工业「产线大脑」，打开机器人上岗空间
10 月 14 日，据新华日报报道，天奇股份打造工业「产线大脑」，打开机器人在产线大规模上岗的空间。报道介绍，工厂里的自动化设备往往由不同厂商提供，接口、协议与节拍各不相同，单台机器人虽然能完成固定动作，却难以应对换线、插单与来料波动，问题的关键不在本体，而在缺少统一调度与实时决策的中枢。「产线大脑」的作用是把设备状态、工艺参数与订单信息汇总之后统一编排，让机器人与产线协同作业，并根据现场变化动态调整任务分配。业内认为，这一方向有助于把具身智能从演示场景推向真实产线的规模化应用。
国际嘉宾点赞苏州人工智能技术
10 月 14 日，据中国江苏网报道，在苏州参访期间，多位国际嘉宾现场体验人工智能产品后称赞「她好聪明」，对当地的人工智能技术留下深刻印象。报道称，嘉宾关注的场景集中在智能语音与多语种交互、智能座舱以及企业级大模型应用等方向，其中苏州本土企业的语音交互技术受到较多关注。业内认为，苏州在人工智能领域的优势来自制造业基础与场景密度：家电、汽车、消费电子等产业提供了大量真实需求，企业可以在具体产品中反复打磨语音识别、语义理解与端侧部署能力，再向外输出技术方案，这种「场景养技术」的路径比单纯比拼模型参数更具长期竞争力。
上海企业急寻算力，为何找到 300 公里外的扬州？
10 月 14 日，据中国青年报报道，一家上海企业为寻找算力，最终把服务器放在 300 公里之外的扬州，单月服务器租金超过 1500 万元。报道分析，这背后是算力供需在地理上的重新匹配：上海土地与电力成本偏高、能耗指标紧张，难以承载大规模数据中心；而扬州等周边城市电力资源相对充裕、绿电比例较高，机房建设与运营成本更低，同时与上海之间的网络时延处于可接受区间，适合承接对实时性要求不极端的训练与推理任务。业内认为，这种跨城配置算力的模式，正在重塑长三角数据中心与智能算力基础设施的布局逻辑。
AI智库资讯
5 条【深度观察】欧美芯片巨头：AI 时代的「卖铲人」棋局
10 月 14 日，据澎湃新闻报道，文章分析欧美芯片巨头在 AI 时代的「卖铲人」棋局。文章指出，博通的选择是不赌某一种通用架构的胜负，而是把「客户要什么就造什么」做成生意：客户自研芯片越多，其设计加网络的收入就越高，管理层给出的 2027 财年 AI 芯片收入目标超过 1000 亿美元。AMD 则是最像正面挑战英伟达的角色，凭借性价比与开放生态争取「第二根算力支柱」的位置，已披露与多家超大规模客户的多吉瓦部署协议。苹果是自研自用的闭环玩家，不对外卖芯片却占据大量先进制程产能。文章认为，真正的胜负不取决于谁喊得响，而取决于价值最终沉淀在哪一层。
【深度观察】从「单卡性能」走向「集群协同」，AI 算力比拼升级
10 月 14 日，据 21 世纪经济报道，文章指出 AI 算力的竞争正从「单卡性能」走向「集群协同」。文章分析，随着模型参数从千亿迈向万亿，单个芯片的峰值算力已不再是决定性变量：真正制约训练与推理效率的，是芯片之间、机柜之间乃至集群之间的互连带宽与调度能力，通信瓶颈会让算力在等待中空转。因此，超节点、全互联拓扑与液冷散热等系统级方案成为厂商比拼的新战场，评测口径也从单一的算力指标转向集群的整体有效利用率。文章认为，这意味着竞争从卖芯片升级为卖系统能力，对厂商的工程整合与生态适配提出了更高要求。
【深度观察】韩资「扫货」中国硬科技，「囤」起算力链
10 月 14 日，据 21 经济网报道，文章关注韩国资本近期对中国硬科技资产的密集增持，认为其正在「囤」起算力产业链。文章分析，韩资的买入方向集中在半导体设备与材料、存储与封测、算力基础设施等环节，逻辑并不只是短线套利，而是沿着自身产业优势向上下游延伸：韩国在存储与显示领域积累深厚，但在设备、材料与先进封装上对外依赖较高，通过入股与战略合作可以锁定供应、获取技术窗口，并分享中国算力基建扩张带来的订单增量。文章提醒，跨境资本对硬科技资产的持续加码，也可能引发对技术外流与产业安全的讨论，相关交易的审查尺度值得持续观察。
【深度观察】AI 巨头争抢用户入口：一个免费开放，一个极限压价
10 月 14 日，据北京日报报道，文章观察到国庆假期之后两家美国 AI 巨头几乎同时出招：一家把最强模型免费推向所有用户，另一家发布轻量模型并把价格直降约九成。文章分析，二者看似路线相反，实则殊途同归，都是在争夺用户与入口。旗舰模型免费开放之后，交互方式随之变化，模型可以直接生成可点击的结构图、计算器与步骤卡片，不再只是回答问题；而当用户习惯了这种「当场生成应用」的交互，聊天产品就更接近新的软件分发平台。文章指出，轻量模型降价的底气来自智能体时代的调用结构——大模型负责编排，小模型承担高频调用，用价格换调用量。
【深度观察】AI 个人助理、AI 手机、具身智能都没找到真需求
10 月 14 日，据虎嗅网报道，文章援引行业观察提出判断：AI 个人助理、AI 手机与具身智能目前都还没有找到真正的用户需求，更多是企业出于资本开支压力而进行的战略卡位，而非消费者的刚性需要。文章认为，真正跑通商业化的目前只有 AI 编程与 AI 办公，它们靠替代人力、压缩用工成本产生可量化的付费价值；AI 问答虽然周活跃用户规模很大，但付费率仅约百分之五，订阅模式难以支撑资本开支。文章还指出，个人 AI 智能体本质上是提效工具，未必能够像手机一样普及，确定性更高的需求仍然集中在云与算力层。
AI 热词速查 · 一看就懂
29 词条基础概念 5
大模型（LLM） Large Language Model
大规模语言模型，用海量文本训练，能理解和生成文字，是各类AI应用的“大脑”。参数量从百亿到万亿级，是ChatGPT、文心一言、通义千问等产品的核心。
智能体（Agent） AI Agent
能感知环境、自主决策并执行动作的AI系统，是大模型从“对话”走向“做事”的关键。前沿部署工程师（FDE）正是为弥补模型到落地之间的断层而生。
多模态 Multimodal
能同时处理文本、图像、音频、视频等多种模态信息的AI能力。GPT-4o、Gemini、Claude 3.5均已支持多模态输入输出，是大模型下一阶段重点方向。
Token（词元） Token
大模型处理文本的最小单位。中文约1-2字、英文约0.75个词，OpenAI定价按百万Token计费；2026年我国AI日均词元调用量已突破500万亿，Token经济成为新衡量体系。
生成式AI Generative AI
能生成新内容（文字/图像/代码/视频/3D等）的AI，区别于判别式AI。2022年ChatGPT引爆生成式AI浪潮，当前主流大模型均为生成式架构。
模型技术 12
训练 / 推理 Training / Inference
训练是用数据“教”模型参数（成本高、能耗大）；推理是模型学成后回答问题（用户每次调用都产生）。训练与推理比约1:10到1:100，推理市场未来增量更大。
预训练 Pre-training
用海量通用数据（万亿Token）先“打底”，让模型学会语言、常识、推理等通用能力；再针对具体任务微调。是当前所有旗舰大模型的必经阶段。
强化学习（RL） Reinforcement Learning
通过奖励/惩罚让模型在交互中学会最优行为。RLHF（人类反馈强化学习）是ChatGPT对齐人类偏好的关键技术；2026年RLHF+RLVR成为模型后训练标配。
微调 Fine-tuning
用特定领域数据继续训练预训练模型，使其适配专业任务。LoRA、QLoRA等参数高效微调技术，让中小企业也能低成本定制专属模型。
垂类模型 Vertical Model
聚焦某一行业或细分场景、经领域数据深度优化的模型，被视为 AI 落地的“最后一公里”。做法是在通用或行业模型基础上注入行业术语、业务流程与规则，以“专而精”为核心——不追求能力广度，只在单一任务上追求精度与业务适配，普遍支持私有化部署并直接嵌入企业工作流。与“行业大模型”相邻：后者覆盖一个行业内的多类场景，垂类模型则聚焦其中单一细分场景。
蒸馏 Distillation
把大模型（教师）的能力“压缩”到小模型（学生），让小模型在保持90%以上精度的同时更轻量、更快、更便宜。DeepSeek-R1蒸馏版就是典型代表。
RAG 检索增强 Retrieval-Augmented Generation
检索外部知识库内容辅助生成回答，把企业私域文档“喂”给大模型，缓解幻觉问题，是当前企业AI落地最常用架构。
MCP 协议 Model Context Protocol
Anthropic 2024年开源的开放协议，让大模型标准化连接外部工具/数据源。类比AI领域的“USB-C接口”，已被OpenAI、Google、智谱、阿里等主流厂商采纳。
开源权重 Open Weights
模型权重可下载部署（部分受商业许可限制），区别于闭源API。Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral是当前主流开源权重模型，推动了全球AI普惠。
开源基座模型 Open-source Foundation Model
大模型能力链条（基座 → 通用 → 行业 → 垂类）最底层的通用模型，经海量无标注数据大规模预训练而成，权重公开发布、可自由下载与二次开发。Llama、Qwen、DeepSeek、Mistral 为主流代表，闭源对标为 GPT、Claude、Gemini；参数量大、训练成本极高，研发集中于少数顶尖机构，是下游微调、蒸馏与垂类模型开发的共同起点。
Harness（智能体驾驭框架） Agent Harness
在大模型领域，指一套用于驾驭AI智能体的外部工程系统——涵盖上下文管理、工具调用、记忆存储、权限控制、循环决策与结果校验等工程能力，是模型智能转化为稳定生产力的"骨架"。业界核心共识公式为 Agent = Model + Harness：模型负责"聪明"，Harness 决定智能体能稳定完成多长、多复杂的任务；Claude Code、Manus 等明星智能体的竞争焦点正从模型本身转向 Harness 工程。
世界模型 World Model
能理解并预测物理世界运行规律的AI模型，是具身智能和自动驾驶的基础。Yann LeCun强力倡导，被视为通往AGI的关键路径之一。
算力基建 6
算力（FLOPS） Compute
每秒浮点运算次数，衡量AI芯片性能的核心指标。FP16精度下，H100约2000 TFLOPS；2026年我国智算总规模达245万PFLOPS（FP16），日均词元调用突破500万亿。
GPU Graphics Processing Unit
图形处理器，AI训练的主力芯片。NVIDIA H100/H200/Blackwell、AMD MI300、寒武纪、壁仞、燧原等是当前主流选择；国产替代是2026年最热赛道。
智算中心 AI Data Center
专门为AI训练/推理建设的数据中心，配备大量GPU和高带宽网络。2026年我国八大算力枢纽与三个算电协同区占比超85%，江苏已落成全国首个省级AI4S公共算力中心（700P）。
超节点 Super Pod / Scale-up
把数万张GPU高速互联成一个“巨型计算机”的技术。NVIDIA NVL72、华为CloudMatrix 384、中科曙光scaleX40等是当前代表，把单机柜算力密度推到新高度。
云巨头 Hyperscaler
AWS/Azure/GCP/阿里云/华为云等提供AI算力服务的超大规模云厂商。当前全球新增AI算力约80%流向云巨头，AWS、Anthropic、Lambda今年签署350亿美元云协议。
推理云（Neocloud） Neocloud
专注AI推理的新一代云服务商。CoreWeave、Lambda、Crusoe等Neocloud以GPU池化、推理优化为卖点，2026年迎来上市潮，重塑云计算格局。
产业应用 6
具身智能 Embodied AI
AI赋予物理身体（人形机器人/自动驾驶/无人机），让智能体与真实世界交互。2026年是具身智能量产元年：优必选+1445%、宇树上市、可灵180亿美元估值。
AI4S AI for Science
AI for Science，用AI加速科学研究（生物/材料/天文/化学/药物研发等）。中国“AI4S公共算力中心”在南京揭牌，聚焦生物医药、新材料、智能制造垂域模型攻关。
AGI 通用人工智能 AGI
具备人类水平通用智能的AI，能在各种任务上达到或超越人类专家。当前主流大模型尚属“弱AGI”阶段，OpenAI、Anthropic、谷歌均把AGI作为长期目标。
词元 / Token经济 Token Economy
以Token调用量为核心衡量指标的AI商业模式和产业生态。2026年Token首次被写进工信部采购清单（首购首用、风险补偿），广东推出3000万元“Token贷”。
FDE（前沿部署工程师） Frontier Deployment Engineer
把大模型能力真正落地到企业业务场景的复合型工程师，负责模型选型、智能体编排、效果评测与持续优化。2026年9月工信部启动专项行动鼓励企业搭建FDE团队，上海“十五五”产业规划亦明确培养FDE队伍——“模型×业务”最后一公里人才成为AI价值兑现的关键。
OPC（一人公司） One Person Company
以个人为核心、依托AI工具与共享服务完成产品开发与商业闭环的新型创业范式。创业者用智能体承担设计、开发、运营等环节，以极低团队规模开展内容创作、跨境电商、软件开发等业务。江苏多地正建设OPC社区，并通过算力券、模型券、云网券等政策降低创业成本，宿迁提出打造“OPC创业之城”。