马斯克谈AI时代核心竞争力：最重要的是会提问

凤凰网科技讯 9月23日，据央视财经报道，特斯拉CEO埃隆・马斯克接受央视财经专访。谈及AI时代的教育，马斯克建议广泛学习，兼顾人文艺术、科学与工程，夯实通识基础。想要向机器人下达指令，就要学会组织问题；知识面越广，越擅长提问，这正是大家所说的给AI写提示词。 此前，马斯克表示，预计到2027年底，人工智能将独立完成所有数字领域工作，彻底替代人工直接操作的各类数字化岗位。 在短期技术突破上，他预判

信息安全专家表示我们尚未准备好失去对AI的控制

最近的一项调查显示，国家安全专业人士认为，在未来十年内，人类失去对AI控制的可能性为十分之一，并且很少有人相信我们甚至正在关注正确的警告信号，更不用说做好适当的准备了。 安全与技术研究所（IST）与未来生命研究所（FLI）共同调查了111位现任和前任文职官员、军官以及学术或技术专家，以了解AI与国家安全的未来。 93%的受访者表示，他们在职业生涯中直接参与了AI政策、风险和战略，因此这些人可能比普

日本电脑娱乐协会调查：85.8%受访游戏开发者已在工作中使用生成式AI

日本电脑娱乐协会（CESA）公布的一项调查显示，85.8%的受访游戏开发者已在工作中使用生成式AI。面对质量和版权等问题，人工确认、修正与监督仍是企业采用最多的管理措施。 这项调查收录在东京电玩展公开的《CESA游戏产业报告2026预览版》中，调查对象为CESA会员企业。受访企业引入生成式AI时，最期待的效果是提高工作效率和生产力。在具体管理方式方面，“由人工进行确认、修正与监督”获得最多回答。多

STMicro财务长称2027年AI营收将有五分之四来自光学产品

STMicroelectronics财务长周三表示，该公司为2027年设定的逾20亿美元AI数据中心营收目标中，约80%将来自用于光纤数据连接的芯片。这是该公司自7月上调目标以来，首次公布该目标的细分构成。

企业主导制定AI安全标准，安全事件激增

前沿AI发展的进展远超政府监管的能力——和意愿。“法律与被监管现实之间存在脱节，”一位前欧盟官员表示，指向该集团2024年《人工智能法案》；该法案曾被吹捧为首部全面的AI立法，现已被技术发展超越，成为“一个警示故事”，《纽约时报》写道。 尽管美国总统特朗普反对监管，“但监管很可能还是会发生”，《Transformer》写道。 据《The Information》报道，Google、OpenAI和A

凯捷研究发现，大多数大型组织认为完全的数字主权不切实际

数字主权已进入董事会，并立即被降级。根据凯捷研究院周二发布的一项针对1300名商业和技术高管的调查，约93%的大型组织已在董事会层面讨论过这一问题，59%表示完全的数字主权不是一个现实目标。取而代之的是[…]

OpenAI最新内部数据公开 2028年实现全自动AI研究

前些天，号称实现 AGI的 GPT-6 Astra 发布后，引发了全网对于递归自我改进架构的热议。AI 已经开始参与下一代 AI 的研发。问题是，这种事情到底已经发生到什么程度了？就在刚刚，OpenAI 公开了 AI 模型在自家内部加速科研的详细数据。此外，OpenAI 正式宣布已达成自动化 AI 研究实习生的目标，并在 2028 年实现完全自动化的 AI 研究人员。 作者表示，递归式自我改进可能

政府资金在加速向美国集中

这些资金流向了逐步掌握AI主导权的美国。另一方面，2025年对包括中国和印度在内的新兴市场的投资额降至500亿美元，创出7年来的最低水平，不到总额的2成……

贝恩公司：人工智能面临6万亿美元的考验，以证明数据中心建设的合理性

贝恩公司表示，全球人工智能行业到2031年需要实现6万亿美元的年收入，才能证明目前在全球范围内建设数据中心所投入资本的合理性。 该咨询公司周二在其年度全球技术报告中指出，现有的消费者和企业AI服务可能产生高达1.8万亿美元的收入，这意味着还需要创造4.2万亿美元的新收入。 报告称，这一缺口很可能来自从自动驾驶机器到机器人技术等新兴领域，以及药物研发、心理健康和能源生产等新兴行业。 该报告的主要作者

英伟达CEO黄仁勋预测：AI原生工程师将于2028年填补初级开发人员缺口

。 在接受Ezra Klein采访时，英伟达CEO黄仁勋认为，尽管AI代理正在自动化编码任务，但软件工程的核心目的——解决问题和发明产品——依然存在。 黄仁勋预测，随着当前学生学习与智能体系统协作，一批高素质的'AI原生'毕业生将在2028年前后进入职场。 然而，文章指出目前初级开发人员存在招聘缺口，引用斯坦福大学的一项研究显示，从事AI相关岗位的22至25岁人群就业率比预期水平低19%。 黄仁勋

美国计划建设的人工智能数据中心数量超过了其芯片供应所能满足的水平

卫星图像显示，美国数据中心的部署正在加速，但速度仍不足以满足部分对2028年极为乐观的预测。与此同时，先进芯片封装正成为限制新增AI算力上线速度的另一瓶颈。 投资银行杰富瑞（Jefferies）的一份报告称，美国各地的服务器农场建设正稳步推进，但许可审批、电力接入以及封装好的AI加速器供应，仍在拖延项目进度。该报告分享给《The Reg》，引用了分析公司SynMax的数据，后者利用每周卫星图像追踪

传台积电计划到2028年将CoWoS先进封装产能再翻倍

随着全球人工智能与高性能计算芯片需求呈现持续失控式增长，全球晶圆代工龙头台积电正面临空前严峻的交付瓶颈。据半导体供应链与权威行业最新分析报告披露，台积电计划在未来数年内展开新一轮激进扩产，目标是到2028年将其核心的CoWoS先进封装产能提升一倍以上；与此同时，由于现有产能早已被英伟达等巨头提前包圆且供不应求，大量AI芯片先进封装订单正加速向英特尔及台系封测代工企业发生大规模外溢。 在当前大模型基

欧洲的人工智能雄心依赖于他人的供应链

欧洲是全球最大的 AI 数据中心基础设施市场之一，但其本土企业仅占据了极小部分的价值，因为海外供应商主导着芯片、服务器和云基础设施领域。根据全球电子协会（GEA）的数据，欧盟总部企业仅占该集团数据中心半导体市场的 6%、服务器制造与组装的 7% 以及云基础设施的 8%。其报告《从芯片到系统：构建面向数据中心、云基础设施与 AI 的端到端欧盟战略》指出，欧盟的《云与 AI 发展法案》（CADA）旨在

下一代AI数据中心将建在哪里？

AI科企巨头齐呼吁发展减速：特洛依木马或美国对华「冷战剧本」？

AI人工智能巨头Anthropic公司行政总裁阿莫迪（Dario Amodei） 9月12日发表长文《我们必须放缓前沿人工智能的发展步伐》（We Must Pace the Frontier），罕见公开呼吁全球AI前沿大模型放缓研发步伐，连很少与Anthropic达成共识的OpenAI，以及亿万富豪马斯克（Elon Musk）随后都出来响应呼吁。为什么凭借AI发展谋取暴利的大企业会忽然喊「需要减速

麦肯锡警告称，人工智能对企业的成本可能大幅上升

麦肯锡公司警告企业称，随着智能体（AI agents）越来越普及，人工智能的支出可能会进一步增加。 与基于文本的人工智能工具相比，智能体的运行成本可能要高得多，因为它们实际上是在完成任务。 此类任务通常是多步骤流程，因此可以通过多种方式实现相同的目标，并且成本差异很大。 根据麦肯锡的一项研究，不同智能体完成任务的成本差异可高达30倍。 麦肯锡全球资深合伙人拉里·哈马拉伊宁（Lari Hämäläi

AI数据中心电子垃圾问题巨大且日益严重

BAN预测，到2050年，全球产生的电子废弃物数量将增至三倍，达到每年高达2.11亿公吨。该机构把其中约15%到20%的垃圾归因于AI。与以往侧重于服务器和GPU的AI电子废弃物估算不同，BAN扩大了统计范围，供电与配电、冷却系统、备用电源以及网络设备。BAN还把它所谓的“AI废弃物Contagion”计入。 统算下来，BAN预计每吉瓦数据中心容量产生 7万公吨电子废弃物。该机构引用麦肯锡的一项预

英伟达与八家澳大利亚数据中心合作伙伴签约，到2027年将提供高达2GW的AI算力

英伟达已与八家澳大利亚数据中心和云公司签约，以建设其所谓的AI工厂产能，这家芯片制造商表示，该安排到2027年可支持澳大利亚高达2吉瓦的AI计算。 公告中提到的合作伙伴包括Firmus、Sharon AI、IREN、Megaport、ResetData、CDC、NextDC和AirTrunk。IREN的Bundey园区

Dataiku表示，81%的首席信息官无法完全监管IT部门之外构建的AI代理。

根据 Dataiku 的一项调查，大多数首席信息官（CIO）无法全面了解员工在未经批准的系统中开发的人工智能（AI）应用程序。在接受调查的 685 名 CIO 中，有 81% 表示他们无法完全监控那些通过非正式渠道创建的 AI 应用程序。 这项调查由 Harris Poll 公司于 7 月 9 日至 29 日期间为 Dataiku 在线进行，调查对象涵盖了来自美国、英国、法国、德国、阿联酋、日本、

2026年AI推理硬件革命：从训练转向部署

从训练转向部署2026年AI推理硬件革命：从训练转向部署到部署2026年，人工智能行业已从专注于模型训练转向人工智能推理，这得益于推理模型和代理式人工智能的兴起。 这一转变暴露了传统GPU的内存带宽瓶颈，催生了新的硬件策略。 英伟达和亚马逊等行业领导者正在采取“系统方法”，将用于预填充阶段的计算密集型芯片（例如英伟达的Vera Rubin GPU、亚马逊的Trainium）与用于解码阶段的以内存为

盖茨、奥尔特曼、马斯克，为何都在担忧这件事

9月25日，微软创始人比尔·盖茨在一条NBC即将播出的采访中发出警告：人工智能（AI）是一种足够强大的工具，但如果被怀有恶意的人利用，“足以引发导致十亿人死亡的事件”。他认为，保障AI安全光靠企业自我监管不够，必须要执法部门和政界人士参与讨论。这是本月内又一位科技巨头公开表达对AI安全的担忧。此前，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊发文呼吁，各国政府和前沿企业应放慢AI能力提升速度，合作

分析：AI优势正遭中共蚕食 美国需战略反制

今年，美国企业预计投入约7,000亿美元，用于建设数据中心、芯片和计算能力等人工智能实体基础设施。 每一美元投入，都得推动技术进步进而产生足够收益，然后为下一轮技术突破提供资金。 然而，这一模式却面临中共的开源权重模型（open-weight models）严重威胁。

美国AI巨头提议开发减速，欧洲同行和政界并不认同

BAN报告：人工智能相关设备到2050年或产生逾6亿吨电子垃圾

非营利组织巴塞尔行动网络（BAN）发布报告，预测2025年至2050年间退役的人工智能相关电子设备将累计产生3.95亿至6.17亿吨电子垃圾。按其估算，这些废弃物最多可装满约2300万个40英尺集装箱。 BAN预计，到本世纪中叶，人工智能相关设备每年产生的电子垃圾约为860万至1310万吨。该组织还预测，全球电子垃圾总量到2050年可能增至每年2.11亿吨，其中约15%至20%与人工智能有关。这项