AI新闻

DeepSeek 发布多模态 AI 模型 Janus Pro，参数规模从 10 亿到 70 亿，支持图像分析与生成，分辨率达 384×384。在 GenEval 和 DPG-Bench 基准测试中，Janus Pro 7B 超越 DALL-E 3 及其他竞品，展现出色性能。模型采用 MIT 许可，可商用。DeepSeek 强调其自回归框架的简洁性、高灵活性和高效性，预示其在下一代统一多模态模型中的潜力。同时，其高效训练技术引发对美国 AI 领先地位的质疑，凸显全球 AI 竞争加剧。

xAI 即将发布新一代大语言模型 Grok 3，该模型在逻辑推理和代码生成任务中表现出色，成功解决了 OpenAI 模型未能正确回答的复杂谜题。Grok 3 已完成预训练，训练算力为前代模型的 10 倍，依托 xAI 的 10 万 GPU 数据中心。模型新增法律案例数据，提升法律领域理解能力，并计划推出语音模式和更具争议性的 ‘Unhinged Mode’。Grok 3 的发布标志着 xAI 在大语言模型领域的快速追赶，展现了其在多模态和智能助手应用中的潜力。

Meta 宣布升级其跨平台聊天机器人 Meta AI，新增记忆功能，可记住用户对话中的关键信息，如饮食偏好等，并基于上下文提供个性化建议。该功能类似于 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Gemini，但仅限于一对一聊天。此外，Meta AI 将整合用户在 Facebook、Instagram 等平台的数据，提供更精准的个性化服务，如根据用户兴趣生成定制内容。此举引发数据隐私担忧，尽管 Meta 强调用户可随时删除记忆数据。这一升级标志着大语言模型在个性化交互和数据整合方面的进一步发展，同时也凸显了 AI 应用中的数据安全与伦理挑战。

TechCrunch Disrupt 2025 将聚焦 AI 技术的前沿发展与商业落地，涵盖大语言模型、多模态融合、AI 编程等关键领域。活动将展示 200+ 创新公司及 AI 驱动的创业项目，探讨模型训练优化、算力效率提升等技术挑战。同时，行业领袖将分享 AI 在自动驾驶、医疗诊断等领域的应用实践，并展望 AGI 发展、边缘计算等未来趋势。活动为技术领袖和创业者提供深度交流与合作的平台，推动 AI 产业生态的持续创新。

法国 AI 初创公司 Mistral 凭借其基础模型技术成为欧洲 AI 领域的领军者，估值达 60 亿美元。其联合创始人 Jean-Charles Samuelian-Werve 在 AI 领域的前瞻性布局推动了 Mistral 的快速发展。Mistral 的成长得益于早期投资者的支持，包括 Xavier Niel 等。同时，Samuelian-Werve 创立的健康保险公司 Alan 也在 AI 领域深耕，推出 AI 医疗助手 Mo，结合医生审核提供精准医疗建议。Mistral 与 Alan 的战略合作展现了 AI 在医疗和基础模型领域的创新潜力，未来或将进一步推动生成式 AI 在健康服务中的应用。

中国AI公司DeepSeek凭借低成本高性能的模型挑战美国AI巨头，其开源模型具备推理能力，性能接近GPT-4。DeepSeek通过技术创新（如模型蒸馏、混合专家系统）显著降低训练成本，可能重塑AI行业竞争格局。尽管华尔街对其技术路径存疑，但其突破性进展凸显了算力效率优化的重要性，为AI在智能手机等边缘设备的应用带来新希望。同时，DeepSeek的成功也反映了中国在芯片限制下的LLM效率创新，可能推动全球AI技术发展路径的多样化。

新闻揭示了 AI 在社交媒体平台 X 中的应用挑战与机遇。尽管 X 在塑造公共舆论方面展现了 AI 驱动的强大影响力，但其广告收入增长乏力，反映出 AI 内容审核和品牌安全的技术难题。未来，AI 在金融科技领域的应用需进一步优化，以应对市场波动和广告商信任问题，同时探索多模态模型在内容治理和用户体验提升中的潜力。

Perplexity AI 提出与 TikTok 合并的新方案，美国政府或持有新实体 50% 股份。该方案旨在整合 Perplexity 的 AI 搜索技术与 TikTok 的社交平台，推动 AI 技术在内容推荐、用户交互等领域的深度应用。此举反映了 AI 技术在跨国商业合作中的战略价值，同时凸显了数据安全与政府监管在 AI 产业发展中的重要性。

中国 AI 公司 DeepSeek 发布的开源推理模型 R1 在多项基准测试中媲美或超越 OpenAI 的 o1 模型，且训练成本仅为 560 万美元，远低于美国同行的数亿美元。这一突破展示了在受美国芯片制裁限制下，中国 AI 企业通过效率优化和资源整合实现创新的能力。Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 强调，DeepSeek 的成功凸显了开源模型超越专有模型的趋势，并推动了全球 AI 生态的开放协作。同时，DeepSeek 的 AI 助手在苹果应用商店超越 ChatGPT 登顶，反映了市场对低成本高效 AI 解决方案的强烈需求。

LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman 在其新书《Superagency》中探讨了 AI 如何增强人类能力，而非削弱。他强调“智能风险承担”的重要性，主张通过“迭代部署”让 AI 工具广泛使用并收集反馈，以优化技术发展。Hoffman 认为 AI 将推动行业和社会变革，提升人类生活质量，同时呼吁在创新与安全之间取得平衡。他还讨论了 AI 在气候影响、伦理规范等方面的潜力与挑战，强调技术乐观主义与智能监管的结合。

2024年AI初创企业倒闭数量显著增加，反映出2020-2021年资本热潮后的市场调整。尽管AI技术在深度学习、大语言模型等领域取得突破，但许多初创公司因产品市场契合度不足、现金流问题和高估值导致融资困难而关闭。未来，随着资本市场的进一步调整，2025年可能继续面临初创企业倒闭潮。AI行业需关注技术创新与商业落地的平衡，优化模型训练与推理效率，同时加强数据安全与成本控制，以应对市场挑战并推动可持续发展。

新闻聚焦 TikTok 数据安全与 AI 技术应用。Oracle 可能接管 TikTok 全球运营，同时 ByteDance 保留少数股权。此前，TikTok 已将美国用户数据迁移至 Oracle 服务器，凸显数据安全在 AI 应用中的重要性。这一事件反映了 AI 技术在全球商业竞争中的战略地位，以及数据主权与隐私保护对 AI 产业发展的深远影响。

Fifth Wall Ventures 联合创始人 Brendan Wallace 探讨了房地产科技（Proptech）在应对自然灾害和市场变化中的机遇，特别是在资产韧性和数据中心需求方面。AI 技术在保险科技（Insurtech）领域的应用成为焦点，通过优化保险解决方案和简化监管流程，应对加州等高风险地区的保险挑战。AI 驱动的数据分析和技术创新有望重塑房地产和保险行业，提升资产管理和风险应对能力。

2024年，美国各州在AI监管领域动作频繁，尤其是加州通过了18项AI相关法案，同时否决了要求AI公司加强测试的提案。专家Mark Weatherford指出，2025年州级层面的AI监管活动将持续增加，预计将超过联邦层面的进展。他强调，AI技术日新月异，政策制定者需要更多专业指导以实现有效监管。当前，各州已提出超过400项AI相关立法，但如何协调这些法规以避免碎片化成为关键挑战。未来，AI监管的重点将集中在数据安全、隐私保护和技术创新之间的平衡。

英国拟修订版权法，允许科技公司自由使用在线内容训练AI模型，除非版权持有者明确反对。音乐家Paul McCartney呼吁政府保护艺术家权益，强调AI技术虽有助于音乐创作（如他利用AI修复John Lennon的旧录音），但宽松的版权政策可能威胁艺术家经济利益。他指出，AI模型训练可能剥夺创作者对作品的控制权和收益，呼吁确保创作回报流向艺术家而非科技巨头。这一争议凸显了AI发展与版权保护之间的平衡挑战。

研究人员发现 Subaru 等汽车制造商的联网技术存在严重安全漏洞，可通过员工门户远程控制车辆并追踪位置数据。这一事件凸显了 AI 在自动驾驶和车联网领域面临的数据安全挑战。随着汽车智能化程度提升，AI 驱动的安全防护和联邦学习等技术将成为关键解决方案，以应对日益复杂的网络攻击和数据隐私问题。

OpenAI 与软银计划各投资 190 亿美元，共同建设 Stargate 数据中心项目，以支持 OpenAI 的 AI 算力需求。该项目总投资预计超过 5000 亿美元，旨在构建大规模基础设施，满足大语言模型训练和推理的高算力需求。Stargate 的推进凸显了 AI 产业对算力基础设施的依赖，以及企业在模型训练、推理优化和成本控制方面的持续投入。这一合作也反映了 AI 产业生态的快速扩展，为未来 AGI 和多模态模型的发展奠定基础。

非营利组织 CAIS 与 Scale AI 联合推出新型 AI 基准测试 ‘Humanity’s Last Exam’，涵盖数学、人文、自然科学等多领域，包含图文混合题型。初步测试显示，现有主流 AI 系统得分均低于 10%。该基准旨在推动 AI 在多模态理解与复杂推理能力上的突破，为研究社区提供深度评估工具，助力前沿 AI 模型发展。

Reliance 计划在印度 Jamnagar 建设全球最大数据中心，容量达 3 吉瓦，以满足激增的 AI 需求。该项目预计耗资 200-300 亿美元，主要依赖可再生能源供电。Nvidia 将为其提供芯片支持，双方合作推动印度 AI 基础设施建设。此举与 OpenAI、软银等在美国的 Stargate 项目形成呼应，凸显全球 AI 基础设施竞赛的加速。项目将显著提升 AI 模型训练和推理的算力支持，推动多模态模型和大规模 AI 应用的落地。

OpenAI 的 Stargate 项目计划投入 1000 亿至 5000 亿美元建设数据中心，以支持其 AI 工作负载，但目前尚未确定完整计划和资金来源。该项目由 OpenAI、软银及中东 AI 基金 MGX 等支持，初期各方承诺投入约 150 亿美元。尽管面临资金质疑，Stargate 仍被视为推动 AI 基础设施发展的关键举措，旨在解决大模型训练和推理的算力需求，为未来 AGI 和多模态 AI 应用奠定基础。