AI快讯

2026年7月，新青年创投大会在上海举行，聚焦00后创投新势力。大会数据显示，00后创业者占比已从2020年的5%攀升至2026年的20%，成为创投领域不可忽视的新生力量。会议指出，当前创投周期正从“互联网+模式创新”转向“硬科技+产业深耕”，00后创业者更倾向于人工智能、生物科技和绿色能源等前沿领域。大会发布了《2026新青年创投报告》，报告显示00后创业者平均年龄仅23岁，但融资成功率已接近30%，高于行业平均水平。与会投资人认为，00后具备更强的数字化原生优势和国际视野，但需在商业落地和团队管理上积累经验。多位00后创始人分享了从校园到创业的历程，强调技术驱动和社会价值并重。本次大会由量子位主办，吸引了超过500位投资人、创业者及行业专家参与。业内人士分析，随着00后逐步登上创投舞台，中国创投生态将迎来更多元化的发展格局，新一轮创投周期已然开启。

AI服务器功耗飙升，数据中心供电方式面临换代。英伟达力推的800V高压直流方案被视作下一代AI机房关键拼图，但近期陷入“量产延期”争议，外界质疑云厂商是否不愿买单或误判了节奏。记者从台达、ABB等英伟达核心能源生态伙伴处获悉，800V方案仍在正常推进中。不过，真正决定供电革命速度的并非英伟达一家，而是尚未成熟的能源基础设施产业链。

知名分析师郭明錤最新行业调查显示，苹果可折叠iPhone预计2026年下半年出货，但初期供应严重受限。2026年组装出货量约700万至800万部，仅占苹果总出货量约10%，第三季度首批仅50万至100万部。产品售价或达2300至2500美元，供应限制可能导致转售溢价50%至100%，重现“饥饿营销”模式。郭明錤指出，2026年末至2027年第一季度将是判断该产品长期销售前景的关键窗口。

MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）编译器框架近日迎来重要更新，新增对动态形状（Dynamic Shapes）的原生支持。这一特性使得AI模型在推理和训练过程中能够更高效地处理可变大小的输入数据，无需预先固定张量维度。MLIR团队表示，动态形状支持在保持代码生成质量的同时，显著提升了模型执行的灵活性和性能。动态形状是AI计算中的常见需求，尤其在自然语言处理和推荐系统等领域。传统编译器通常要求静态形状定义，导致对变长输入需要额外的填充或循环处理，增加计算开销。MLIR通过引入新的类型系统和优化传递，实现了对动态形状的一流支持，能够自动生成针对动态边界的优化代码。初步测试显示，在BERT等Transformer模型上，动态形状支持可带来最高30%的推理加速。该更新已合并至MLIR主分支，开发者可通过升级LLVM工具链获取。MLIR作为LLVM生态中的关键组件，正逐步成为AI硬件和框架的通用编译基础设施。这一改进有望进一步推动AI模型的部署效率，降低对固定输入尺寸的依赖。

阿里云通义千问团队开源的QwQ-32B推理模型，在Hugging Face开源大模型榜单上登顶全球第一。该模型以32B参数量，在数学、编程等关键基准测试中达到与DeepSeek-R1（671B参数）相当的水平，展现出极高性价比。QwQ-32B基于强化学习训练，支持高达1M token的上下文窗口，可处理复杂长文本任务。模型采用Apache 2.0开源协议，允许免费商用，开发者可通过Hugging Face、ModelScope等平台获取。这一成果验证了“小模型+强化学习”路线的潜力，为AI应用落地提供了更轻量的选择。

36氪获悉，天眼查App显示，近日，东莞来点酷科技有限公司成立，法定代表人为樊瑞娟，注册资本100万人民币。公司经营范围包括人工智能应用软件开发、软件开发、计算机软硬件及辅助设备批发等。该公司由联想集团旗下来酷科技有限公司全资持股，是联想在AI软件开发领域的进一步布局。

微软近日宣布为Microsoft Teams会议应用推出全新的AI机器人管理策略，旨在提升会议安全性与可控性。当第三方AI机器人尝试加入会议时，必须先获得会议组织者批准后方可进入。据悉，该策略已在Teams管理中心新增“Manage external bots and their access to meetings”管理选项，默认启用。管理员可将策略应用于指定用户或用户组。当Teams检测到外部AI机器人尝试加入会议时，会将其置于会议等候室（Lobby），待组织者确认批准后，机器人才能正式加入。同时，管理员也可根据企业需求选择关闭此功能。

OpenAI正与博通（Broadcom）合作开发一款新的AI推理芯片，旨在减少对英伟达GPU的依赖。据知情人士透露，该芯片将专注于推理任务，而非训练，预计于2026年投产。OpenAI已组建约20人的芯片团队，由前谷歌TPU设计师领导，并与博通在芯片设计上达成合作。此外，OpenAI还在考虑其他芯片供应商，包括与AMD合作，并可能自建晶圆厂。此举正值AI芯片需求激增之际，英伟达GPU供应紧张且成本高昂。通过自研芯片，OpenAI希望优化成本并提升性能，同时降低对单一供应商的依赖。

Meta也要加入“卖铲子”的行列了。据外媒报道，Meta正在考虑推出计算服务业务，向企业和开发者租赁GPU算力。这意味着，在AI浪潮中，Meta不再仅仅是一个模型和应用的提供者，更希望成为基础设施层的重要玩家。从“模型可以慢，GPU必须赚”的表述中可以看出，Meta对AI基础设施的商业化变现颇为看重。尽管目前该计划仍处于早期阶段，但若落地，Meta将与亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等云巨头直接竞争。不过，Meta的优势在于其庞大的内部算力需求和自研硬件能力，这或将成为其差异化竞争的筹码。对于AI行业而言，这无疑是一个标志性信号：当科技巨头们纷纷转向“卖铲子”模式，算力租赁市场的竞争将愈发激烈，而开发者们则有望迎来更多选择和更优价格。

在AI技术席卷影视行业的今天，美国电影人提出“好东西不问出处”的观点，强调创意与故事内核的重要性，而非技术或制作背景。这一理念在近期行业讨论中引发共鸣，认为无论AI辅助还是传统手法，最终作品质量才是关键。随着生成式AI工具普及，电影制作门槛降低，但内容同质化风险上升。电影人呼吁回归叙事本质，利用AI提升效率而非取代人性表达。行业正探索人机协作新模式，以保持艺术独创性。