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西部数据Q4业绩强劲增长，云存储需求推动近线硬盘业务深化
西部数据第四季度收入26.1亿美元，同比增长30%，净利润2.82亿美元。云端和数据中心客户贡献了90%的收入，显示出公司对近线硬盘产品线的高度依赖。全年收入95.2亿美元，同比增长51%，超出预期。公司出货12.9万台硬盘，其中近线硬盘930万台。AI技术发展将推动存储需求年增长率从15%提升至15-23%。
光学基础设施为何成为AI未来发展核心
AI繁荣面临电力问题，但真正制约因素在基础设施层面。随着生成模型规模扩大，传统铜线互连开始不堪重负。硅光子技术使用光而非电传输数据，速度更快、功耗更低。以色列初创公司Teramount获得5000万美元A轮融资，专注光纤芯片连接器。据预测，协封装光学市场将在2028年达到21亿美元。AI数据中心电力需求可能在2026年翻倍，大部分电力消耗在数据传输而非计算。
2026年CIO预算规划：核心投资重点与AI转型策略
面对地缘政治不稳定和AI快速发展，CIO们在制定2026年预算时更加谨慎。德勤CTO指出，变化速度前所未有，CIO需投资于具备可移植性的架构和团队建设。AI进步正影响预算分配，特别是计算资源和使用量预测方面。专家建议CIO应关注全栈工程能力、网络安全和云AI集成，同时平衡长期愿景与短期执行，为研发预留预算以应对不确定性。
AI智能体会颠覆SaaS市场吗？专家意见分歧
随着AI智能体热度持续攀升，业界出现了一种观点认为这些突破性AI工具将终结长期主导的SaaS商业模式。微软CEO纳德拉等专家预测，AI智能体将具备多数据库操作功能，使底层SaaS工具变得过时。不过也有专家认为这种观点过于简化，虽然智能体会替代GUI界面交互，但SaaS后端功能仍然必要。当前SaaS公司正竞相转型为智能体平台，而智能体也需要SaaS的数据和合规框架支持。
思科开源AGNTCY项目推动多智能体系统发展
思科于7月29日将AGNTCY项目捐赠给Linux基金会，为企业提供跨组织边界协调AI智能体的统一基础设施。该框架解决了企业级AI智能体协作的基础设施缺口，提供智能体发现、身份验证、安全消息传递和可观测性等核心能力。AGNTCY与Agent2Agent协议形成互补，为多智能体系统提供基础设施层支持。戴尔、谷歌云、甲骨文和红帽等主要厂商已成为创始成员，推动智能体互操作性标准发展。
Germ为Bluesky带来端到端加密消息功能
新创公司Germ为Bluesky社交网络推出端到端加密消息服务，为用户提供比现有私信更安全的聊天选项。经过两年开发，该服务本周进入测试阶段，计划逐步扩大测试用户规模。Germ采用新兴技术如消息层安全协议和AT协议，无需手机号码即可实现安全通信。用户可通过"魔法链接"快速开始聊天，利用苹果App Clips技术无需下载完整应用。
高通推进数据中心CPU开发，正与头部云服务商洽谈合作
高通公司宣布正在与领先的超大规模云服务商进行深度合作谈判，开发专用于数据中心的CPU产品。CEO阿蒙表示，公司正在开发通用CPU和推理集群产品，预计2028财年开始产生收入。同时，高通面临三星在高端智能手机市场的竞争压力，三星计划在2026年推出采用2纳米工艺的新款Exynos处理器。高通Q3财报显示营收增长10%至103.5亿美元，净利润增长25%。
打破数据孤岛：哈佛大学研究团队揭示如何通过联邦学习实现隐私保护下的高效合作
这项研究由哈佛大学团队开发的创新框架，解决了多机构数据共享的核心难题。他们巧妙结合联邦学习、局部差分隐私和公平性约束，使不同机构能在保护数据隐私的同时协作开发更准确、更公平的决策模型。实验证明，该方法在多个真实数据集上既保障了隐私，又显著提升了模型公平性，为医疗、金融和政府等领域的数据协作提供了实用解决方案。
解密"ALOHA"：Meta AI如何让机器人像人类一样灵活应对多变环境
Meta AI研究团队开发的ALOHA系统是一种低成本开源的双臂机器人远程操作平台，旨在使机器人学习更加民主化和普及化。该系统结合了价格亲民的硬件设计和先进的行为克隆学习算法，使机器人能够从人类示范中学习复杂技能。研究表明，ALOHA系统展示了强大的泛化能力，能够在新环境中应用所学技能，如打开不同类型的瓶子。系统的开源性质鼓励全球研究者参与并推动机器人学习领域的发展，尽管仍面临成本和精确力控制等挑战。
上海AI实验室推出φ-Decoding：让AI在推理时学会"深思熟虑"的新方法
上海AI实验室等多所高校联合提出φ-Decoding方法，通过让AI在推理时进行前瞻性采样和智能剪枝，解决了传统自回归生成的短视性问题。该方法在多个推理任务上显著提升了大语言模型性能，平均改进超过14%，同时保持了6倍的计算效率优势，为推理时优化提供了实用的解决方案。
当AI学会"边思考边生成"：香港大学团队让机器具备人类式创作推理能力
这项由香港中文大学多媒体实验室和香港大学等机构合作的研究，开发了名为GoT的革命性AI图像生成方法。该技术让AI在创作图像前先进行语义和空间推理，用户可直接查看和修改AI的"思考过程"来精确控制生成结果。研究团队构建了超过900万样本的训练数据集，GoT在多项标准测试中均取得最佳成绩，为AI创作从盲目生成向智能推理的转变奠定了基础。
小模型也能"聪明"推理：新加坡团队用强化学习让15亿参数模型媲美GPT-4
这项来自越南国立大学和新加坡Knovel工程实验室的突破性研究证明，仅用15亿参数的小模型就能通过精心设计的强化学习策略实现卓越的数学推理能力。研究团队用42美元训练成本和7000个精选样本，让小模型在AIME24测试中达到46.7%准确率，超越OpenAI的o1-preview模型，展现了"小而美"的AI发展新路径，为资源受限的研究者和开发者提供了高性价比的AI推理解决方案。
微软第四季度财报超预期 云计算和AI业务成增长引擎
微软公布2025财年第四季度业绩，营收764亿美元，同比增长18%。CEO纳德拉首次透露Azure云平台年营收超750亿美元，同比增长34%。公司计划在2025财年投入800亿美元资本支出建设AI数据中心。尽管分析师质疑AI变现能力，但投资者反应积极，推动微软股价上涨8%，市值突破4万亿美元大关。
阿里云上的Salesforce AI CRM 成为企业增长的“第二大脑”
7月23日，“阿里云上的Salesforce AI CRM大会” 上，Salesforce与阿里云联合发布了专为中国市场打造的AI CRM解决方案。
GitHub Copilot历史用户数突破2000万大关
微软CEO纳德拉在财报电话会议中宣布，GitHub Copilot AI编程工具的累计用户数已超过2000万。过去三个月新增500万用户，企业客户增长率达75%。财富100强中90%的公司都在使用该工具。AI编程工具市场竞争激烈，Cursor等竞争对手也在快速增长，年度经常性收入已超过5亿美元。
扎克伯格用"超级智能"概念为AI巨额投资辩护
Meta正投入数百亿美元建设GPU数据中心，但在与OpenAI和Anthropic的竞争中表现不佳。CEO扎克伯格将目标转向AI超级智能，声称要为每个人提供个人超级智能助手。公司计划2025年投入720亿美元用于基础设施建设，包括多个千兆瓦级数据中心。然而，其Llama 4模型表现不如预期，最大的Behemoth模型已被取消。分析师担心这次AI投资是否会重蹈元宇宙的覆辙。
谷歌确认将签署欧盟AI实践准则
谷歌确认将签署此前反对的欧盟AI实践准则，认为经过修改后的框架能为欧洲提供安全的一流AI工具。公司预计到2034年相关AI工具扩展可为欧洲经济年增长8%。尽管签署协议，谷歌仍担心版权限制和商业机密披露要求可能阻碍创新。与Meta拒绝签署形成对比，微软仍在考虑中，OpenAI已表示将签署。该准则要求公司公布模型训练数据摘要并向监管机构披露模型特征。
ChatGPT全新AI学习模式拒绝直接给答案
ChatGPT推出全新AI学习模式，改变传统问答方式。该模式不再直接给出标准答案，而是通过引导式提问和逐步启发的方式，帮助用户独立思考和解决问题。这一创新功能旨在提升用户的学习能力和批判性思维，让AI成为更好的学习伙伴而非简单的答案提供者。
警惕企业软件供应商的AI策略
Forrester分析发现，微软、甲骨文、SAP等企业软件供应商正大力推销AI用户体验。分析师警告，嵌入式AI产品需要严格的财务管理，IT领导者应寻求开放性并避免数据孤岛。报告建议采用FinOps控制成本，谨慎评估供应商的安全态势和创新能力，构建可组合企业架构，建立强大的集成结构，评估平台开放性和数据导出能力，避免被单一平台绑定。
扎克伯格阐述Meta通用人工智能愿景
Meta首席执行官扎克伯格发布公开信，阐述了超级人工智能的发展前景。他表示"开发超级智能已指日可待"，并分享了Meta的AI发展愿景。扎克伯格认为超级智能应专注于个人需求而非取代工作，通过智能眼镜等个人设备实现"个人超级智能"。尽管他对AI超级智能惠及人类表示乐观，但也暗示将收回向社区提供开源软件的承诺，转向专有技术保护。
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