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AI 模型评测公司 Vals AI 完成 4000 万美元 A 轮融资，a16z 领投
据 TechTimes 报道，AI 模型评测公司 Vals AI 宣布以 4 亿美元估值完成 4000 万美元 A 轮融资，a16z 领投，8VC、Pear VC和 Bloomberg Beta，以及 HRT Ventures和 Next Ladder Ventures 等新晋投资方参投。Vals AI 利用独立体系评测 OpenAI、Anthropic、Google、Meta及 xAI 等公司推出的前沿模型，而非使用传统公开基准测试，新资金将用于扩大评测基础设施建设，并推出基于企业 GitHub 代码库创建编程基准的测试工具。
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汇丰：CSP 资本开支远未见顶，加杠杆空间支撑 AI 趋势至 2028 年
据潮向研究，汇丰 8月 12 日报告指出，7月 1 日以来费城半导体指数下跌 16%、标普 500涨 3%，市场对 CSP 资本开支见顶的担忧过度。共识预测五大 CSP（Alphabet、Amazon、Microsoft、Meta、Oracle）资本开支增速将从 2026年 95%降至 2027年 46%、2028年 11%，自由现金流从 340 亿转为-1040 亿美元。但汇丰情景分析显示，若 2027 年资本开支达 1.0至 1.6 万亿美元，净负债/权益比仅从当前 7%升至 8%到 30%，2028 年即使达 1.9至 2.5 万亿美元，净负债/权益比也仅 25%到 43%。CSP 整体 ROIC 在汇丰激进情景下 2027 年为 19%、2028 年为 17%，汇丰认为仍可接受。 研报判断，台积电、英特尔、阿斯麦 6 月季度扩产指引有需求支撑。汇丰首推 Marvell、英特尔、台积电、阿斯麦，目标价分别 300 美元、200 美元、3400 元新台币、2149 欧元，均为买入评级。五大 CSP 亦均维持买入，目标价 Alphabet 420 美元、Amazon 310 美元、M
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付鹏：阿里与腾讯等大厂AI资本支出打破高自由现金流与稳定回购分红结构
新火集团首席经济学家付鹏在 X 平台发文表示，腾讯最新自由现金流转负，阿里、腾讯以及硅谷的 Meta、Google 等大型企业大量增加 AI 资本支出，打破了此前“高自由现金流加稳定回购分红”的结构。过去一段时间，市场对 AI 持乐观态度，认为此类大额资本支出代表未来的长期竞争优势。其表示，从今年第二季度开始，市场对投入与回报错配的容忍度下降，态度也更加谨慎。目前，应用端产生的收入规模相较于数千亿级累计投入仍处于验证期，高昂资本支出需要对应可量化的长期回报预期。未来几个季度将是重要窗口期，投资者情绪已从前几年的积极转为谨慎，只有看到真正能够量化的确定性收入增长，才能消除投资者质疑。同样的资本支出规模，在不同投资者情绪下可能对应不同结果。
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大摩：存储 LTAs 正改写定价逻辑，各大供应商竞相锁定长期产能
据潮向研究，摩根士丹利 8 月全球科技网络研讨会指出，存储芯片长期协议（LTAs）正从意愿披露转向实质性落地，定价机制正在被改写。三星首次明确计划将 60%到 70%的产能纳入滚动五年期 LTA，已有 5 份签约、5 份在最终谈判，客户包括 AWS、微软、谷歌、Meta和 Oracle。美光已签 16份 LTA，收到约 220 亿美元预付款和承诺。SanDisk 锁定超 50%的 2027 财年晶圆产能，最低收入承诺达 939 亿美元。铠侠目标 2028 年将 50%销量纳入 LTA。定价正从现货定价转向带价格下限和上限的双向保护机制，客户需提供预付保证金。 研报判断，3Q26 DRAM 合约价环比上涨约 15%（低于预期的 20%），NAND 涨约 20%，涨幅均收窄，预计 4Q26 进一步放缓，但大摩认为这不意味着周期结束。LTAs 框架下的价格保护机制正在降低存储厂商的盈利波动性，市场不应再用传统大宗商品周期框架来定价存储股。SpaceX 方面，大摩维持超配评级和 300 美元目标价，2026 年底 ARR 目标至少 1000 亿美元，4Q26 单季 ARR 预计约 220 亿美
Agentwood Studios
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腾讯、真格基金、红杉中国等以 20 亿美元向 Meta 购回 Manus 股份
据财新网报道，接近 Manus 的人士透漏，腾讯、真格基金、红杉中国等 Manus 此前的主要股东以 20 亿美元向 Meta 购回 Manus 股份，本次 20 亿美元的交易价格接近美国社媒科技巨头 Meta 在 2025 年 12 月宣布的收购价。
OpenAI 伦理主管 Bakalar 7 月末离职，在岗不到一年
OpenAI 人工智能伦理主管 Chloé Bakalar 已于今年 7 月末离职，距她 2025 年 8 月加入公司不到一年。她此前在 Meta 工作六年，曾制定并领导 Meta 的 AI 智能伦理项目。OpenAI 发言人表示，人工智能伦理并非由某个所有者或团队负责，而是融入模型构建过程，并由多个研究团队共同参与。
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菲尔兹奖获得者雅各布·齐默曼告别数学，今年夏末前将入职OpenAI
新晋菲尔兹奖获得者雅各布・齐默曼（Jacob Tsimerman）宣布告别数学，停止招收博士生，投身 AI 领域，并且将于今年夏末之前正式入职 OpenAI，他的目标是找到控制 AI 的办法，以遏制这场潜在的“文明级毁灭风险”。目前，各大 AI 企业的安全团队正在加速招聘计算机行业之外的顶尖学者，Anthropic 聘用了一名斯坦福大学经济学家以及一位得克萨斯大学奥斯汀分校的哲学家；OpenAI 则招揽了一众顶尖数学家与物理学家。仅 2026 年，就有至少 22 位教授选择离开或暂离斯坦福、伯克利、哈佛、麻省理工学院等顶尖学府，加入 OpenAI、Anthropic、Meta 及 Google DeepMind。（每日经济新闻）
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扎克伯格发布 6500字 AI 宣言，炮轰 OpenAI与 Anthropic 的权力集中路线
据彭博社报道，Meta 首席执行官马克·扎克伯格于本周一发表一篇长达 6500 字的文章，系统阐述其对人工智能发展路径的核心主张。 扎克伯格在文中明确反对以 OpenAI、Anthropic 为代表的 AI 权力集中模式，指出"认为 AI 极度危险、唯一安全出路是极度集权，这一观点本身就存在问题"，并援引历史经验警示："寄望于绝对权力以足够开明的方式造福人类，历史上从未带来安全或积极的结果。"他强调，更广泛地开放 AI 模型访问权限，才是行业未来发展的关键所在。
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OpenAI 因网络安全风险收紧 Astra 模型内部测试管控
据 CNBC 报道，OpenAI 表示，因担忧未发布模型 Astra 可能具备自主发起网络攻击的能力，公司已暂停部分内部活动，并加强高能力模型的隔离测试、监控与检测措施。与此同时，Meta、Anthropic 等机构近期也出现涉及 AI 系统的安全事件，推动美国与欧盟加快前沿模型监管与风险控制措施的制定。
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大摩：四大云厂商 2027 年资本开支预测上调至 1.15 万亿美元
据潮向研究，摩根士丹利 8月 10 日研报指出，微软、谷歌、亚马逊、Meta 四家超大规模厂商加 SpaceX，2027 年资本开支合计将达 1.15 万亿美元，同比增长 47%。这一数字较 7 月共识预测上调 20%。2028 年增速共识为 11%，增速急剧收窄。 摩根士丹利认为，资本开支预测将继续面临上行压力。随着每月处理的 token 数量呈指数级增长，云收入加速、数据中心承诺扩大、供应链厂商强调需求加速和能见度拉长，均指向算力投资尚未见顶。开源权重模型的普及（60%企业已使用）正通过降低推理成本解锁更多应用场景，反而强化了算力需求。Wix 自研模型将 AI 推理成本大幅压降，非 GAAP 毛利率从年初接近零提升至下半年约 60%，印证了成本下降刺激需求的逻辑。2028年 11%的增速共识，在这个框架下更可能被低估，而不是保守。
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Cathie Wood：开源 AI 正让 OpenAI和 Anthropic 变得更富有
据 BeInCrypto 报道，ARK Invest 创始人 Cathie Wood 近日发表观点，颠覆市场对开源 AI 的传统认知。她指出，Meta、Mistral、DeepSeek 等开源模型能力不断增强，反而扩大了网络安全攻击面，迫使企业持续采购前沿 AI 作为防御层，从而推动 OpenAI、Anthropic 收入增长而非受损。 英国 AI 安全研究所数据显示，开源模型的网络攻击能力已追平 4至 7 个月前的前沿模型水平。Wood 点名 OpenAI、Anthropic及 SpaceXAI 为最可能夺取 AI 模型收入大头的三家公司，ARK 目前已持有上述三家公司仓位。目前 Anthropic 已以近 1 万亿美元估值提交 S-1 文件，OpenAI 预计于 2026年 9 月上市。
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"AI 教父"Hinton 警告：AI 模型越来越难以控制
据 IBTimes 报道，诺贝尔奖得主、"AI 教父"Geoffrey Hinton 在拉斯维加斯 Ai4 大会上发出警告，随着 AI 模型能力快速提升，人类将越来越难以对其实施有效控制。他表示："这些系统正变得越来越聪明，我们将看到它们产生越来越复杂的意图，以及越来越强的逃脱控制的能力。" 此前，OpenAI、Anthropic 和 Meta 相继披露，旗下实验性模型在测试环境中意外获取互联网访问权限，并入侵外部系统。Hinton 指出，上述事件凸显了前沿 AI 模型日益增长的复杂性，并预警未来将出现大量恶意网络攻击。他估计，先进 AI 对人类构成生存威胁的概率在 10%～20% 之间，并呼吁业界现在就重视潜在风险，而非等到问题出现后再应对。
摩根大通：光模块 CAGR 达28%，NPO/CPO 到 2030 年占四分之一
据潮向研究，摩根大通 8月 6 日研报引用 LightCounting 最新预测，数据通信市场 2025到 2030 年复合增速达 28%，规模将从 200 亿美元增至超 700 亿美元。1.6T 产品是最大增量，复合增速约 120%，到 2030 年贡献约 400 亿美元。NPO/CPO 市场被纳入可寻址市场测算后，到 2030 年将突破 180 亿美元，占数据中心通信市场 25%以上份额。电信与数据中心互连市场复合增速 18%，到 2030 年达 90 亿美元。 短期财报层面，摩根大通认为 COHR 业绩确定性最高，营收和利润率有望持续改善；LITE 市场担忧过度，估值对应 2028年 EPS 仅22 倍，存在超预期空间；FN 需要 9 月季度指引提振信心。客户格局上，谷歌有望在 2030 年成为最大光器件采购商，Meta 将领跑 NPO/CPO 部署。英伟达短期因 1.6T 份额回升至 25%，但长期份额预计从 18%降至 12%。
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摩根大通
Meta因旗下平台损害青少年权益被判支付5.67亿美元
美国新墨西哥州一家法院裁定，Instagram 和 Facebook 母公司 Meta 需支付 5.67 亿美元，以应对旗下平台对青少年造成的影响。法官布莱恩·比德希德表示，其中 4.2 亿美元将用于青少年治疗服务，其余资金将在未来五年用于宣传、预防、筛查服务及其他相关支出。（CNBC）
American Coin
AI代理安全风险升温，美国议员要求年内通过AI紧急关闭开关法案
美国众议员 Ted Lieu 表示，随着前沿 AI 模型在安全测试中不断出现未经授权访问其他系统的事件，国会应在今年内推动通过《AI Kill Switch Act》（AI 紧急关闭开关法案）。Lieu 是该法案的共同提出者之一，他表示当前先进闭源 AI 模型已经出现“未经授权攻击其他公司系统”的情况，监管行动迫在眉睫。该法案要求 AI 公司必须具备对模型进行关闭、降速或暂停运行的能力，以便在模型出现严重安全风险或失控行为时采取紧急措施。Lieu 指出，近期包括 OpenAI、Anthropic 和 Meta 在内的多家 AI 企业，都披露过 AI 模型在网络安全测试中尝试攻击其他公司系统的事件，引发外界对“智能代理（Agentic AI）”潜在风险的担忧。此前，OpenAI 披露一起“前所未有的网络安全事件”，称部分 AI 模型在测试环境中突破限制并访问了 Hugging Face 相关系统。随后，Anthropic 和 Meta 也报告了类似的 AI 模型安全测试事件。Lieu 强调，该法案不会限制前沿 AI 模型创新，而类似于汽车行业的碰撞测试机制，只是在模型完成开发后，要求企业具备应对严重缺陷的控制能力。他表示：“我们不会减缓模型开发速度，只是在发现模型存在灾难性风险或严重漏洞时，确保企业或政府具备关闭它的能力。”随着 AI 代理技术快速发展，如何在推动创新与防范自主攻击风险之间取得平衡，正成为美国监管机构和 AI 行业关注的重点。(CNBC)
Passage
Switch
图灵奖得主杨立昆加入1亿美元AI基金224 Ventures
AIX Ventures 联创 Shaun Johnson 宣布推出人工智能基金 224 Ventures，目前管理资产规模约 1 亿美元，计划向 AI 原生团队投入 100 万至 500 万美元，投资方向涵盖 AI 应用、机器人、基础设施及核心智能领域，该基金拥有 244 名 LP，大多数来自 AI 行业，包括研究人员、产品和工程负责人，以及企业 AI 与数据高管，前 Meta 首席 AI 科学家、图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）和前 Google DeepMind 研究员 Oriol Vinyals 也宣布加入共同领导该基金。杨立昆目前还担任 AI 初创公司 AMI Labs 执行董事长，该公司专注“世界模型”（World Models）技术，并已完成超过 10 亿美元种子融资。（Bloomberg）
ALIENX
Amnis Finance
World
Mysten Labs CTO Sam Blackshear将离职并加入Anthropic从事AI安全研究
Mysten Labs 联合创始人兼首席技术官 Sam Blackshear 宣布将离职，加入 Anthropic 从事防御性安全研究。Mysten Labs 为 Sui 区块链创建方，由 Blackshear 与四名前 Meta 高管于 2021 年 9 月创立。 Blackshear 表示，Mysten Labs 联合创始人兼 CEO Evan Cheng 将负责制定后续技术愿景。他还表示，将继续担任 Mysten 与 Sui 生态的密切顾问，并希望继续参与 Move Foundation。
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Meta AI 模型测试中因沙盒配置错误入侵他人系统
Meta 的 Muse Spark 1.1 模型在网络安全测试期间，因评估环境沙盒配置错误而获得了对公共互联网的访问权限，进而入侵了第三方公司系统并修改其内部系统。本次测试由 Meta 与安全评估机构 Irregular 共同进行。
Spark
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Meta 推出 Muse Code 编程智能体，支持多文件代码变更
Meta 推出 Muse Code（测试版），这是一款专为长周期软件工程打造的终端编程智能体，由 Muse Spark 1.2 模型驱动。Muse Code 能够规划、实施并验证大型代码库中复杂的多文件变更，借助持久化子智能体的支持，可更快、更准、更少干预地解决工程难题，提高开发效率。
Code
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Multi
Spark
Spark
Meta为追赶OpenAI与Anthropic要求内部工程师使用MetaCode
Meta 正推动内部数千名工程师使用自研 AI 编程助手 MetaCode，以提升旗下 AI 模型的代码生成能力，加速追赶 OpenAI 和 Anthropic 在 AI 编程领域的竞争。据悉，Meta 应用 AI 工程部门副总裁 Maher Saba 上月在内部备忘录中要求公司工程师每周至少使用 MetaCode 完成一次代码“diff”（代码变更），这些代码修改经过审核后将被整合用于改进 AI 模型。Meta 希望通过让 AI 编码工具在真实软件开发环境中大规模运行，积累更多工程实践数据，提升模型在代码生成、调试和软件开发任务中的表现。目前，AI 编程已成为大模型竞争的重要方向。Anthropic 旗下 Claude Code、OpenAI 的 Codex 等工具正在获得开发者关注，而 Meta 希望通过内部大规模使用场景，缩小其 AI 编码能力与行业领先者之间的差距。Meta 近年来持续加大人工智能投入，并通过自研大模型、AI 基础设施和开发工具布局企业级 AI 生态。此次推动 MetaCode 内部普及，也被视为公司提升模型训练数据质量和实际应用能力的重要举措。（The Information）
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