科研人员揭示脑神经高效运算机制 可助力下一代类脑芯片研发

神经科学与计算技术交叉领域近日取得重要研究进展。来自国际联合科研团队的最新发现，成功揭示了人脑神经网络在处理复杂信息与记忆检索时的高效协作机制，这一成果为突破传统计算架构的能效瓶颈、打造更接近人类大脑工作方式的下一代“类脑计算机”（Neuromorphic Computing）提供了全新的理论支撑与技术路线。 在传统的冯·诺依曼计算机架构中，计算单元与存储单元处于分离状态，两者之间频繁的数据传输不

下一代AI数据中心将建在哪里？

研究发现人类大脑或非单一器官 而是由数万个微型器官组成的“联合体”

长期以来，人类一直将大脑视为一个整体器官。然而，一项颠覆性的最新神经科学研究指出，这一延续数百年的传统认知可能需要被彻底修正。研究人员通过高精度的细胞基因表达与神经元结构解析发现，人类大脑在功能与组织结构上并非一个单一的器官，而是由数万个独立运作且相互协作的“微型器官”共同构成的复杂联合体。 在这项研究中，科研团队利用单细胞RNA测序与空间转录组学技术，对大脑不同区域的数百万个神经元与胶质细胞进行

OpenAI首席科学家拉响警报：异类心智正在诞生，恐将脱离掌控

2026年9月6日，OpenAI在其官方网站上悄然刊发了一篇长篇专论。这篇文章由该公司的首席科学家雅各布·帕乔基亲自撰写，题为《异类心智》。正当全世界的目光依然停留在AI能否替代打字员、程序员或插画师的日常讨论之时，这位身处全球技术最前沿的掌舵者却以近乎冷峻的笔调，向全人类拉响了警报。文章明确指出，从大规模算力中破土而出的，已不再是听话的传统工具，而是一种产生机制迥异于人类大脑的新型智慧；更可怕的

AI、电气化与资源竞争：全球经济的新逻辑

随着地缘政治格局变化、能源安全重要性上升、人工智能（AI）快速发展，以及各国持续强化供应链韧性，未来十年全球经济正进入一个新的资源竞争时代。 对于投资者而言，理解这一变化不仅是把握宏观趋势的问题，更关系到如何重新构建投资组合，以适应更加复杂和多变的世界。 能源安全重要性显著提升在地缘冲突、贸易壁垒以及气候变化等因素影响下，能源安全和关键资源保障的重要性不断提升。全球经济展现出较强韧性的同时，也面临

有望对标Databricks，OceanBase押注AI数据底座的万亿市场

AI落地的真正拐点，已经不在模型本身。当通用大模型足够强、足够便宜之后，真正卡脖子的，是自己的数据。散落在各处的交易记录、文档、图片、日志，以及那些还没被整理的向量，能不能被Agent真正用起来？ 正是这一问，把数据层推到了台前。当数据库的使用主体从人变成了海量Agent，数据类型从结构化扩展到多模态，要求也从“存得下”变成了统一管理、实时检索、语义理解与安全合规。这些变化正在重写整个数据市场的边

前OpenAI研究副总裁：人类研究员的时间还剩2年，整个AI研究迅速走向自动化

在当前的人工智能领域，一方面是技术一日千里的狂飙突进；另一方面，则是被无尽的代码与实验压榨至极限的疲惫。 ‘我们的工作只剩最后几天了，趁现在还能干就多干点，之后我们就可以全都休息了。’”前OpenAI研究副总裁 Jerry Tworek 在近期的访谈中抛出了这个略带黑色幽默的观点。 在他看来，这绝非一句简单的玩笑。随着“原生智能体（agent-native）”时代的到来，AI自身正迅速接管研发工作

“控制AI发展的节奏”并不能消除AI带来灾难性后果的风险。以下是一些可能有效的应对措施：

我们已经到达了人工智能的风险临界点。数百万人终于明白，专家们所知道的人工智能公司一直在用我们所有人的生命赌博，而且胜算不大。 作为回应，Anthropic首席执行官Dario Amodei提出了一项由Sam Altman和Elon Musk支持的“开拓前沿”的提议。我们能松一口气吗？我们即将从灭绝的边缘退回来吗？ 阿莫迪预计经济放缓一到两年，从而在技术安全措施方面取得“重大进展”。但这不是人类现在

领跑前沿领域，关键在于商业模式而非AI模型

里德的观点是达里奥·阿莫德伊和其他前沿人工智能实验室领导者可能非常关心人工智能的安全，但“步伐前沿”的呼吁也符合他们的经济利益。 随着Anthropic和OpenAI准备上市，并试图说服投资者，他们有一天可以大规模盈利，花费数十亿美元来发展最大和最有能力的模型可能不是最好的推销方式。 即使大型语言模型进展甚微，但它们已经做得足够多了，对这些公司和经济来说，它们将带来难以置信的利润。 现在，方程式是

张亚勤：AI智能分布将出现三类二八分化

【财新网】“未来80%的大模型将是开源权重模型，20%是闭源模型。”9月22日，清华大学智能产业研究院院长张亚勤在英特尔技术创新与产业生态大会现场给出AI发展的三大智能分布趋势。除了开闭源模型之分化外，他指出，在算力资源分布上，未来80%的算力将在边缘侧，20%在数据中心；AI大模型预训练的算力目前占算力的80%，未来80%算力将走向后训练。　　这一格局将改变目前的IT技术架构。IT基础设施将从计

AI主导权之争，中美谁都没法让步

在业务中使用中国AI的美国企业增加 　　中美两国政府9月24日将在华盛顿举行首脑会谈，人工智能（AI）将成为主要议题。AI领域的主导权之争不仅影响商业领域，也关系到军事优势。在让步空间有限的情况下，为了避免AI导致人类社会毁灭的事态，双方将探索最低限度的共识。 　　“重要的是要开始对话”（美国财政部长贝森特）。在首脑会谈之前的9月20日于纽约举行的中美部长级磋商中，美国提议建立热线机制，用于

亚马逊携手TBC，利用人类神经元打造更快、更经济的AI模型

加利福尼亚州帕洛阿尔托——在位于旧金山的 The Biological Computing Co.（TBC）实验室里，大约有 10 万个神经元（其中一些是从大鼠大脑中提取的，另一些则是从人类皮肤细胞中培养出来的）被放置在一个培养皿中，这些神经元与 4,096 个电极相连。 TBC 的首席执行官兼联合创始人亚历克斯·克森德佐夫斯基（Alex Ksendzovsky）通过将公司的旧 logo 和新 l

靠机器热源“说话”：OpenAI研究员警告“断网”也困不住未来AI

Anthropic，OpenAI提出的AI风险评估器可能没有足够的力量来防止灾难

人工智能领域最重要的新职位可能配有办公室工牌、公司笔记本电脑，并能接触Anthropic、OpenAI等AI领军企业大语言模型中最受严密保护的一些系统。但这个职位可能并不附带阻止它们的能力。 Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊提议在前沿AI公司内部常设第三方安全评估人员，作为减缓能力日益强大的模型推进速度计划的一部分。此前，Anthropic前研究员雅各布·考克森辞职并警告称，前沿实验室

达里奥·阿莫代及其他AI领军人物希望‘掌控AI发展的步伐’，但……如何实现？

在Anthropic公司的一位研究人员发出末日警告、震动整个AI行业一周后，该公司首席执行官达里奥·阿莫代提出了他的计划，旨在‘掌控AI发展的步伐’。 该计划依赖于独立的安全评估机构以及民主国家之间AI实验室的协作，并已获得部分行业的支持，但也遭到了英伟达首席执行官詹森·黄的强烈反对。

美参议员伯尼·桑德斯拟提新法案 全面禁止研发超人类智能AI

美国资深参议员伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）正计划提出一项极具激进色彩的监管法案，提议在全美范围内设立严格法律禁令，全面叫停超越人类综合认知水平的“超智能人工智能”（Superintelligent AI）及通用人工智能（AGI）的研发活动。该立法倡议将人工智能对劳动力就业市场的潜在颠覆性冲击以及前沿系统对人类自身主导权的失控风险，推升至国家级立法干预的核心层面。 据披露的法案核心理

人工智能正处于转折点

在当前的人工智能发展竞赛中，我们的算力正在呈指数级爆发，速度也在呈指数级加快，但我们的控制能力——以及在必要时踩下刹车的能力——却未能跟上步伐。 最近的网络安全事件让我们实地预览了失去人工智能控制会是什么样子。但除非我们从源头解决问题，创造出一种根本上安全且能保证在人类控制范围内的人工智能，否则这个问题将无法改善。 7月下旬，OpenAI正在训练的一个智能体模型被指派解决一个网络安全问题。该模型自

外滩大会最安静的变化：没人再问“AI有没有用”了

撰文丨关不羽与往年满满算力、参数、模型的极客风有所不同，本届外滩大会的议题更多地聚焦在“AI新经济”。AI技术发展至今，即将迎来科技红利释放的经济盛宴。 AI新经济的“火候”到了众所周知，科学技术是第一生产力。从蒸汽机到互联网，每一场科技革命最终都会引发经济革命，无一例外。 因此，实验室里的新科技到市场活动的新经济的路有多长，吸引了众多经济学家，形成了丰富的创新周期理论。 最经典也是最为公认的，当

AI行业冒出一批高薪新岗位，不用会写代码

别只盯着写代码，AI 最缺的岗位已经转移到了电力和机房。在美国弗吉尼亚州阿什伯恩，James Waddy 每天在 Digital Realty 的数据中心里走约 3 万步。他闻设备有没有烧焦的气味，摸管道检查裂缝，还要留意屋顶设备遭鸟破坏的迹象。 我们谈论 AI 与就业，常常先想到屏幕里的变化：代码自动生成，文案几秒写完。把视线移开一点，还能看到另一份工作清单。 有些人专门找模型的麻烦，有些人设计

人工智能时代的四种驱动力与大分化

使用AI，与拥有可被AI放大的知识、声誉、客户关系和数据，前者可以抬高所有人的下限，后者才决定谁能持续分享规模化所创造的收益。 人们寄望AI的发展能够普惠各层级的能力。事实上，AI一方面正在让普通能力趋同，另一方面正在拔高卓越能力的上限。能力的下限正在抬升，而能力的上限却正在消失。 四种驱动力正在加速这一转变。首先，AI造成的大压缩效应改变了培训基本胜任水平的成本。其次，一些任务的大分拆改变了不少

情况又变，35岁成香饽饽了

在接受采访的前一天，已经有15年从业经验的猎头尹中，收到了候选人的一条微信。“大哥，最近焦虑坏了，马上要离职了。” 候选人名校本硕博毕业，在国内top级学校做过人工智能方向的博士后，又辗转进入工业互联网行业从业，履历光鲜。但随着年龄的增长，他也逃不过AI热潮所带来的职业焦虑。毕竟AI大模型的更迭速度太快，如果学习能力跟不上，便有可能要面对被市场淘汰的局面。这种焦虑并不罕见，尤其在各类智能体爆火的2

马斯克：下一个10年押注人类带宽

快科技9月24日消息，“对于一个以每秒万亿比特通信的AI来说，跟人沟通就像人类在和树说话。” 马斯克称，即便AI足够友好、愿意服务人类，人机之间的信息传输速度仍太慢。人类带宽峰值大约只有每秒100比特，我们输出信息速度极低。 而计算机之间以万亿比特每秒通信。任何能提升人类交流速度的技术，都会改善人与机器之间的对齐。 公开报道显示，马斯克口中承载这一目标的神经连接（Neuralink），此前已完成多

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

#观察 有什么可以“叫唤”的？

AI在所有科学和数学领域都将远远超越人类科学家，这是必然。适应一下。