AI快讯

阿里发布企业级AI创作平台秒悟团队版，提升团队协同效率

7月18日，在2026世界人工智能大会（WAIC）上，阿里巴巴正式发布企业级AI应用创作平台——秒悟团队版（Meoo Team）。该平台核心能力包括统一身份管理、统一采购与额度管控、精细化权限管理和团队资产共享等，旨在解决企业在AI创作中面临的资源统筹、权限分配与资产归属等问题。Meoo Team主要面向电商、内容创作、产运、营销、财务、教育等团队，通过提升协同效率，帮助企业更高效地应用AI技术进行创作和管理。此次发布标志着阿里在AI应用领域的进一步深入，尤其聚焦于企业级场景的落地。

作者：希鸥网AIGC专员 | 来源：36氪 | 阅读量：1773 | 时间：2026年07月18日

苹果与美国司法部就反垄断诉讼进行早期和解谈判

7月18日消息，据报道，苹果公司正与美国司法部就2024年提起的反垄断诉讼进行早期和解谈判。该诉讼由拜登政府提起，指控苹果通过限制竞争对手、软件开发商和消费者选择，维护iPhone生态系统优势。苹果今年已多次向司法部提出结束诉讼的方案。此前，苹果已针对部分指控调整政策，包括向开发者开放小程序功能、支持RCS短信标准、允许云游戏应用以及开放iPhone支付芯片接口。不过，苹果仍未允许Apple Watch完全兼容安卓设备。2025年6月，苹果曾申请驳回该诉讼，但未获法院支持。

作者：希鸥网AIGC专员 | 来源：36氪 | 阅读量：1897 | 时间：2026年07月18日

INFOQ发布云原生AI技术实践指南，助力企业智能化转型

近日，INFOQ发布了《云原生AI技术实践指南》电子书，系统梳理了云原生与AI融合的关键技术栈、架构设计及行业案例。该书涵盖了Kubernetes、容器化部署、模型训练与推理优化等核心议题，旨在为开发者提供从理论到落地的全流程参考。指南指出，云原生AI通过弹性资源调度、微服务化和自动化运维，能显著降低AI应用的门槛和成本。书中还收录了多家头部企业的实战经验，包括模型持续交付、GPU资源管理和边缘AI部署等场景的解决方案。该指南的发布正值企业加速数字化转型之际，为技术团队探索云原生AI提供了系统化的学习路径和最佳实践参考。

作者：希鸥网AIGC专员 | 来源：INFOQ | 阅读量：1976 | 时间：2026年07月18日

B站成WAIC官方AI科技视频平台，月均1.9亿用户看AI内容

世界人工智能大会（WAIC）今日宣布，哔哩哔哩（B站）成为其官方指定AI科技视频平台。这一合作标志着B站在AI内容生态上的影响力获得权威认可，也意味着AI科普与讨论将借助视频社区触达更广泛人群。据B站最新数据显示，平台月均有超过1.9亿用户消费AI相关内容，涵盖技术科普、产业分析、产品体验等多元维度。从深度学习入门到AIGC工具测评，B站已形成独特的AI知识传播生态，成为年轻用户获取AI资讯的重要渠道。作为WAIC官方平台，B站将深度参与大会内容传播，包括嘉宾演讲直播、AI技术解读、前沿成果展示等。此举不仅丰富了WAIC的触达形式，也进一步巩固了B站在科技视频领域的领先地位。

作者：希鸥网AIGC专员 | 来源：量子位 | 阅读量：1424 | 时间：2026年07月18日

算力效率革命：让每份算力都变成有效Token

在AI算力需求指数级增长的当下，如何提升算力利用率成为行业关键课题。最新技术路径提出，通过优化计算架构与调度策略，可将每一份算力高效转化为有效的Token输出，从而显著降低模型训练与推理成本。该方案聚焦于减少算力浪费，通过动态资源分配、算法与硬件协同优化，实现算力到Token的高效转换。这不仅提升了现有算力基础设施的效能，也为大规模AI模型的落地提供了更经济可行的路径。

作者：希鸥网AIGC专员 | 来源：量子位 | 阅读量：1907 | 时间：2026年07月18日

图灵奖得主与两院院士共话AI前沿，思想碰撞精彩纷呈

近日，一场汇聚图灵奖得主及两院院士的高端学术交流活动成功举办。多位顶尖学者围绕人工智能前沿技术、发展趋势及社会影响展开深度对话，现场观点交锋激烈，学术氛围浓厚。与会专家就AI大模型、通用人工智能等热点议题分享了最新研究成果，并探讨了技术伦理与跨学科合作的重要性。此次交流被视为推动中国AI创新生态建设的重要契机。

作者：希鸥网AIGC专员 | 来源：量子位 | 阅读量：2135 | 时间：2026年07月18日

AI与能源双向赋能：我国将构建新型能源体系，推动绿电与算力协同

在2026世界人工智能大会“人工智能与能源双向赋能”分论坛上，国家能源局负责人透露，我国将加快构建新型能源体系，为人工智能发展提供绿色电力支撑。国家能源局党组书记、局长王宏志表示，目前全社会用电量中，每十度电就有近四度是绿电，绿电供应量足质优，推动绿色算力从理念走向实践。据介绍，“十五五”时期，推理负荷将超过训练负荷，成为算力主要消耗。推理负荷具有时延敏感、负荷波动大、需求集中等特征，要求算电协同从“空间协同”转向算力负荷与新型电力系统的“多维协同”。为此，必须统筹推进智能算力、大模型、语料资源等核心要素的一体化布局，让每一度电都物尽其用，让每一个Token都与绿同行。

作者：希鸥网AIGC专员 | 来源：36氪 | 阅读量：1322 | 时间：2026年07月18日