谷歌DeepMind的阿尤布表示，企业可以像银行那样为AI设立围栏

企业无法完全管控 AI 系统，但可以在其周围构建一道固定的“围栏”，Google DeepMind 的 Kareem Ayoub 表示。他援引了 20 世纪 80 年代末和 90 年代初的银行业为例。当时银行将交易算法置于可供核查的固定规则之内。 DeepMind AI 技术战略副总裁 Ayoub 周三在阿姆斯特丹举行的 HumanX 大会上接受了 Bloomberg 记者 Tom Mackenz

OpenAI丨CFO:企业业务增长势头劲

ChatGPT开发商OpenAI财务总监弗莱尔(Sarah Friar)透露，该公司企业业务增长非常强劲，7月收入按月增长32%，同期整体年化收入则升20%。 弗莱尔出席高盛会议时表示，该公司正将人工智能(AI)技术推向更专业行业领域，期望在成本方面取胜。她又称，正专注晶片设计、生命科学和金融服务等，企业愈来愈需要针对特别需要的度身定制AI系统，亦将基于业务成果而非使用量定价。 她透露，早前下调L

英伟达黄仁勋认为人工智能的威胁被夸大了，这并不令人意外。

这位可能从人工智能热潮中获利最多的人似乎认为自己比任何人都了解情况，包括那些研究和从事人工智能工作数十年的研究人员。 在接受采访时，他声称人工智能导致世界末日的可能性为“0%”。 他还表示，那些对人工智能危险发出警告的人是在“制造不必要的恐慌，这是不负责任的”。 他还声称，Anthropic的达里奥·阿莫代（Dario Amodei）和OpenAI的萨姆·奥特曼（Sam Altman）等首席执行官

科技公司重新思考用AI替代人类工人的策略

Meta在AI代理未能实现生产力目标后，撤回进一步裁员的计划，而金融科技公司Klarna在客户抱怨服务质量后开始重新招聘。

科技领袖就人工智能放缓问题持对立立场

科技领袖在监管人工智能问题上持对立立场，表明行业内部裂痕日益加深。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼——上周他不仅呼吁美国进行监管，还呼吁华盛顿和北京之间达成一项协议——表示他的公司正在与Anthropic和谷歌合作，以遏制围绕这项技术的担忧。 然而，英伟达首席执行官黄仁勋与Meta首席执行官站在一起，拒绝协调人工智能放缓的呼吁，称没有必要对人工智能安全进行监管。专家担心，在中期选举之前，美国进

CloudNC融资2000万美元，用于扩展其AI加工工具并推出报价产品

CloudNC已筹集2000万美元资金，旨在将其AI加工软件推广至更多车间，并推出第二款针对报价的产品——报价是精密制造商接单时面临的商业瓶颈。 本轮融资由美国风险投资商Nimble Ventures领投，Calculus Venture Capital、Entrepreneur First和LM […]参投

印度Yotta计划于2027年1月至3月进行首次公开募股，在人工智能热潮中寻求高达15亿美元的资金

观点 | 黄仁勋认为人工智能恐慌论已过头

在@nytopinion。“人工智能需要加速发展才能确保安全，”英伟达首席执行官黄仁勋在“The Ezra Klein Show”节目中解释道。英伟达首席执行官黄仁勋不希望你对人工智能感到恐惧。

OpenAI老板称世界“有理由害怕”，但“应该信任”AI公司

英伟达的黄仁勋是近期人工智能热潮的领军人物。英伟达公司老板黄仁勋在回应日益增长的对人工智能威胁人类的担忧时表示，人工智能（AI）公司的负责人应该决定是否发布该技术的新版本。 “我们不需要新的法律或法规，”黄仁勋说，并补充说，在创新速度和人工智能产品的安全性之间不应该存在“虚假的二选一”。 英伟达是全球市值最大的公司，由于对其生产的人工智能计算芯片需求旺盛，公司利润大幅增长。 黄仁勋在人工智能安全问

马克·扎克伯格拒绝AI减速呼吁，称市场激励机制足以确保安全

马克·扎克伯格拒绝了关于协调AI减速的呼吁，并指出市场激励机制足以确保安全。 2026年9月16日星期二，Meta首席执行官马克·扎克伯格表示，竞争和法律责任为AI实验室在个体基础上安全开发技术提供了足够的激励。 这一立场与Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代（Dario Amodei）提出的、并得到OpenAI的萨姆·奥特曼（Sam Altman）和xAI的埃隆·马斯克（Elon Musk

亚洲的AI采用速度超过公众认知，谷歌高管称

东京 -- 谷歌正借助生成式人工智能的快速普及，加快其云计算业务的增长速度。 谷歌亚太区及日本人工智能负责管理董事Harsha Konduri表示，亚洲拥有巨大的增长潜力，公司将专注于构建和提供具备安全性、治理和成本管理等功能的平台。

GFF 2026 | Sarvam AI联合创始人表示，印度在未来10年内可以成为全球AI领导者

Sarvam AI联合创始人Pratyush Kumar表示，印度必须建立自己的AI基础设施、模型和人才，同时继续投资于前沿研究，以将日益增长的采用率转化为全球领导地位。