人工智能：美国华盛顿在向中国出售芯片问题上意见分歧 | 路透社

2025年4月30日，美国华盛顿特区，英伟达CEO黄仁勋与美国总统唐纳德·特朗普共同发表讲话。路透社/Leah Millis/资料图片7月31日（路透社） - （本文原载于每周三发布的《人工智能通讯》点击此处订阅了解AI与科技领域最新突破）今年两大巨额并购交易不约而同聚焦科技领域同一赛道：网络安全，且收购方均将AI视为核心考量。

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今晨，Palo Alto Networks以250亿美元现金加股票收购身份安全领域龙头CyberArk引发轰动——这是该公司史上最大规模收购，旨在AI驱动需求激增之际打造全方位网络安全产品矩阵。广告·继续阅读Palo Alto CEO尼凯什·阿罗拉将这笔天价交易归因于AI崛起和机器身份激增，他表示这清晰表明未来安全体系必须基于"每个身份都需要恰当权限控制"的愿景构建。

这是以色列科技企业史上第二大交易，仅次于谷歌320亿美元收购案云安全公司Wiz的Wiz首席技术官Ami Luttwak向我表示，AI威胁已成为安全领域的核心议题。从深度伪造冒充到自动化钓鱼攻击，再到通过氛围编程快速生成的网站，企业正面临以空前速度涌现的海量AI衍生软件——这意味着安全工具必须同步加速进化。这正推动行业从人工服务模式转向实时检测与自动化防护。广告·继续滚动阅读在多起泄密事件暴露出拼凑式安全方案的局限性后，企业纷纷寻求精简供应商，未来出现更多行业整合也不足为奇。

本周简报将深入解析华盛顿关于美国AI技术出口的分歧观点，详细追踪ChatGPT知识来源的新数据，并探讨令研究人员兴奋的最新AI模型架构。

我们关于科技与AI的最新报道

独家-英伟达因中国强劲需求向台积电订购30万颗H20芯片谷歌将签署欧盟AI行为准则尽管存在顾虑特朗普政府拟加速向盟友出售AI技术并放宽环保限制中国AI企业组建联盟在美国限制下构建本土生态配音演员反击AI对配音行业的威胁"这是我生命中最富同理心的声音"：AI如何改变神经多样性人群的生活### 华盛顿对华芯片政策分歧

美国立法者似乎无法就如何利用本国强大AI技术塑造世界秩序达成共识。这场以两种截然不同的AI监管与出口管制方案为标志的华盛顿辩论，正以英伟达的高价值芯片为核心展开——此刻美国正在经营本世纪最重要的双边关系：与中国的关系。

目前，主张开放政策的阵营似乎占据上风。随着戏剧性的政策逆转，特朗普政府解除了先前的禁令，允许英伟达恢复向中国销售H20 GPU。用白宫国家经济顾问凯文·哈西特的话说，其逻辑在于保持美国技术优势：如果中国不从美国购买芯片，他们就会自主创新研发。这也是英伟达CEO黄仁勋一直倡导的观点。这家全球市值最高的企业仍有中个位数百分比的收入来自中国（尽管该数字曾高得多）。他将美国制造的芯片、软件和云基础设施定位为全球AI发展支柱的愿景，已赢得包括由投资人转型为白宫AI与加密事务主管的大卫·萨克斯在内的重要盟友。这个联盟最终推动了芯片销售政策的逆转。

这一刻让我想起2010年代在中国报道科技行业的经历，当时美国企业仍在中国庞大市场中占有一席之地，科技巨头们经常游说华盛顿保持这些市场开放。如今除了苹果公司，大多数美国科技企业CEO几乎都已从中国本土市场消失，也很少再为争取中国市场发声。

英伟达受到的影响已经显现。我们的独家报道显示，英伟达上周刚刚向台积电下达了30万颗H20芯片组订单——这一举动源于中国市场的需求意外强劲。这让英伟达意识到，仅靠现有库存将难以为继。

然而，两党部分议员和前国家安全官员正强烈反对政府放宽芯片管制的决定。在本周的一封信函中，他们声称该决定可能削弱出口管制的效力，并鼓励北京向华盛顿寻求更多让步。还有人担心此举可能让中国获得关键优势，特别是在军事AI和监控领域。

无论如何，中国并没有坐等。中国AI企业已组建新的产业联盟来培育自给自足的科技生态。华为刚在上海发布了全新AI计算系统，有分析称其可媲美英伟达最先进芯片——这清晰表明中国正大力投资自主创新，以弥补美国政策造成的技术缺口。### 本周图表

如今许多人从ChatGPT获取知识，但ChatGPT自身又从何处学习？AI初创公司Profound分析（新窗口打开）了2024年8月至2025年6月间ChatGPT的1000万条引用数据，结果颇具启示性。ChatGPT明显偏爱维基百科，在其前十大引用来源中占比近半（47.9%）（非全数据集总引用量）。它同时依赖《福布斯》、路透社和商业内幕等媒体提供最新资讯。ChatGPT的开发公司OpenAI正积极与媒体公司达成内容抓取协议。相较而言，谷歌的AI概览更依赖谷歌生态，其前十大来源中近19%来自YouTube。根据Profound分析，ChatGPT的十大信息来源网站 根据Profound分析，ChatGPT的十大信息来源网站

AI研究者必读

科技记者 Kenrick Cai 撰稿

ChatGPT中"T"所指的Transformer模型之后会是什么？本月一篇研究论文（新窗口打开）提出了"混合递归"（简称MoR），被称为Transformer模型的潜在竞争者。Transformer由谷歌研究人员于2017年开发，构成了当前AI竞赛的技术基石。谷歌是MoR论文的贡献者之一，与加拿大人工智能研究所Mila、蒙特利尔大学及韩国科学技术院合作完成了这项研究。

MoR在Transformer技术基础上进行了两大关键改进：简而言之，Transformer通过多步骤处理文本，每一步都基于前一步骤并运用新指令集来深化AI对文本含义的理解；而MoR采用更少的步骤但进行多次迭代。此外，标准Transformer对所有词汇进行同等深度的处理，而MoR采用分级计算技术——简单词汇经过较少计算，复杂词汇则进行更多计算。

研究演示表明，MoR能显著提升AI模型效率。这意味着用更少算力获得更快结果，对于当前AI成本持续飙升的行业而言可能意义重大。谷歌母公司Alphabet上周将2025年资本支出预期从750亿美元上调至850亿美元，理由是需建设更多数据中心和服务器。但如同许多研究实验，作者强调需更多测试来验证其成果是否适用于大规模场景。该论文测试的参数规模最高达17亿的AI模型，而据报道OpenAI的GPT-4参数规模远超1万亿。

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