（本文借助 DeepSeek 和 ChatGPT 辅助整理）

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🧠 AI 模型与算法进展

百度发布原生全模态大模型「文心 5.0」

时间：2026-01-22

事件：百度正式发布文心大模型 5.0 正式版。该模型参数规模达 2.4 万亿，采用原生全模态统一建模技术，能够统一处理文本、图像、音频、视频等多模态输入与输出，目标是实现多模态特征的深度融合与协同优化。

来源：文心大模型5.0

技术分析：
原生全模态架构是当前大模型的重要演进方向，其核心在于从底层建模阶段即实现多模态统一，而非传统“先单模态建模、后期再融合”的工程化方案。这种路线有助于缓解模态之间语义不一致、信息损耗等问题。文心 5.0 的发布，代表国内厂商在多模态统一建模路径上的一次系统性探索，也为后续多模态 Agent 与复杂场景应用提供了更坚实的基础。

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阿里发布旗舰推理模型「Qwen3-Max-Thinking」

时间：2026-01-27

事件：阿里巴巴正式发布千问旗舰推理模型 Qwen3-Max-Thinking。该模型参数规模超万亿，官方披露其在涵盖科学、数学、编程等方向的 19 项基准测试中表现突出，并显著增强了自适应工具调用、测试时扩展（Test-time Scaling）等推理与智能体能力。

来源：那个用半成品刷爆 SOTA 的 Qwen3 超大杯推理版，现在正式上线

技术分析：
Qwen3-Max-Thinking 体现了当前大模型竞争焦点的变化：从“参数规模 + 预训练数据”转向“推理能力 + 工具调用 + Agent 化”。尤其是测试时扩展和工具自适应调用能力，使模型在复杂任务中不再局限于一次性生成，而是具备多步推理与执行潜力。这标志着大模型正从“会聊天”向“能办事”加速演进。

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月之暗面发布并开源多模态模型「Kimi K2.5」

时间：2026-01-27

事件：月之暗面（Moonshot AI）发布并开源多模态模型 Kimi K2.5。据介绍，这是其迄今为止功能最全面的模型，采用原生多模态架构设计，支持视觉与文本输入，并同时覆盖对话与智能体任务。

来源：Kimi 发布并开源 K2.5 模型

技术分析：
在闭源模型竞争持续加剧的背景下，多模态模型的开源具有重要意义。一方面，它为开发者和中小团队提供了可控、可定制的基础模型；另一方面，也有助于多模态 Agent、复杂交互系统在垂直领域快速落地。Kimi K2.5 的开源，进一步丰富了国内多模态模型的技术生态。

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欧盟启动首批「AI Act 合规沙盒」，支持生成式 AI 与智能体系统测试

时间：2026-01-24

事件：欧盟委员会宣布，在《AI Act》正式进入实施阶段后，首批跨成员国的 AI 合规沙盒（Regulatory Sandbox） 正式启动，重点面向生成式 AI、多模态模型与智能体系统，允许企业在受监管环境中测试高风险或通用 AI 能力。

来源：EU launches AI Act regulatory sandboxes

技术分析：
这是全球首个针对“通用大模型与智能体系统”设立的系统性监管试验机制。沙盒模式的核心意义在于：

• 为大模型和 Agent 系统提供“可实验、可评估、可纠偏”的合规路径
• 将 AI 安全、可解释性、责任划分等问题前置到技术验证阶段

这标志着 AI 治理正在从原则层面，走向工程化与制度化落地。

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DeepMind 发布新一代科学计算 AI 方法，强化 AI + 物理建模融合

时间：2026-01-25

事件：Google DeepMind 公布其在科学计算方向的新研究进展，提出将大模型与物理约束（Physics-informed Modeling）深度结合的方法，用于气候模拟、材料发现与复杂系统预测，并强调其在长期推演稳定性上的改进。

来源：DeepMind research on AI for science

技术分析：
该方向并非单纯追求更大的参数规模，而是通过引入物理先验与约束条件，解决大模型在长期推理中“发散”“幻觉”等问题。这代表着一条区别于通用对话模型的技术分支：

• AI 不只是生成器，而是“可验证的科学计算工具”
• 与气候、能源、生物医药等高价值场景高度相关

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💻 AI 芯片与算力进展

微软发布新一代自研 AI 芯片「Maia 200」

时间：2026-01-26

事件：微软宣布推出其下一代自研 AI 芯片 Maia 200。该芯片采用台积电 3 纳米制程工艺，定位于大规模推理场景，微软称其为当前部署中效率最高的推理系统之一，每美元性能较上一代硬件提升约 30%。

来源：微软推出下一代 AI 芯片 Maia 200

技术分析：
Maia 200 的定位非常明确：面向推理而非训练。这反映出随着 AI 应用规模化，推理成本正在成为云厂商的核心压力点。通过自研 ASIC，微软希望在性能、能效和成本上摆脱对通用 GPU 的完全依赖。这一趋势也预示着未来 AI 算力体系将呈现“训练 GPU + 推理专用芯片”并行发展的格局。

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日本宣布国家级「AI 超级计算集群 2.0」计划

时间：2026-01-22

事件：日本文部科学省联合产业界宣布启动新一代国家 AI 超级计算集群建设计划（后 Fugaku 时代），明确将生成式 AI、科学大模型与工业仿真作为核心目标，强调国产算力与本土软件生态协同。

来源：Japan outlines next-generation AI supercomputing plan

技术分析：
日本的路径与中美有所不同，更强调：

• 国家级科研与产业协同
• AI 在制造业、材料、医药等“强工业场景”的深度应用

这表明 AI 算力竞争已从“云厂商主导”，扩展到“国家级科技基础设施”层面。

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英国加速推动「主权算力（Sovereign AI）」战略

时间：2026-01-26

事件：英国政府发布最新 AI 战略更新，明确提出“主权算力（Sovereign AI Infrastructure）”概念，计划通过公共投资与私营合作方式，确保关键 AI 模型训练与推理能力不完全依赖海外云厂商。

来源：UK sets out sovereign AI infrastructure strategy

技术分析：
主权算力的提出，反映出各国对 AI 基础设施安全性的高度重视。这一趋势意味着：

• AI 不再只是商业竞争工具，而是国家级战略资源
• 数据、模型、算力的“可控性”将成为重要政策变量

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爱芯元智通过港交所聆讯，拟成“边缘 AI 芯片第一股”

时间：2026-01-25

事件：专注于边缘 AI 芯片设计的爱芯元智半导体股份有限公司通过港交所聆讯，拟于主板上市。公司核心技术包括自研 AI-ISP 与混合精度 NPU，产品主要面向智能汽车、边缘计算等场景。

来源：爱芯元智通过港交所聆讯 有望成为“中国边缘 AI 芯片第一股”

技术分析：
边缘 AI 芯片是推动 AI 从云端向终端渗透的关键基础设施。爱芯元智的上市进程，反映出资本市场对“边缘推理算力”赛道的持续认可，也表明 AI 芯片产业正在形成云端训练与边缘推理协同发展的多层次结构。

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🚀 AI 应用落地与商业化

阿里云发布《2026 AI 元年：智能体技术落地与产业应用变革》白皮书

时间：2026-01-22

事件：阿里云开发者社区发布白皮书，将 2026 年定义为“AI 智能体技术规模化落地元年”，系统梳理了智能体从文本生成工具向自主任务执行系统转变的技术基础、产业特征、应用场景与挑战。

来源：2026 AI 元年：智能体技术落地与产业应用变革白皮书

技术分析：
该白皮书为“智能体元年”的判断提供了较为完整的技术与产业分析框架，指出模型能力、工具生态与真实业务需求的同步成熟，是智能体规模化落地的关键前提。

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春节红包活动催化 AI 应用投资关注

时间：2026-01-27

事件：财联社报道，腾讯元宝、百度 App 于 1 月下旬公布总额约 15 亿元的春节红包派发计划。多家机构认为，头部厂商在 AI 入口上的持续投入，是看好 AI 应用投资机会的重要催化因素。

来源：巨额红包“助燃” 机构看好 AI 应用方向投资机遇

技术分析：
通过红包等高频用户触达方式争夺 AI 入口流量，表明 AI 应用已从技术验证阶段进入用户增长与商业化探索阶段。这一变化也直接推动市场对 AI 广告、电商、办公、教育、医疗等应用层赛道的关注。

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周鸿祎提出“百亿智能体时代”预测，预告“短剧智能体”产品

时间：2026-01-26

事件：360 集团创始人周鸿祎在公开演讲中预测，2026 年全球将迎来“百亿智能体”时代，并透露 360 将推出“短剧智能体”，用户输入剧本即可生成完整漫剧或短剧内容。

来源：周鸿祎：2026 年全球将迎来“百亿智能体”时代

技术分析：
“百亿智能体”这一判断强调了智能体的规模化与平民化趋势，而“短剧智能体”则是将前沿 AI 技术与当下热门内容形态相结合的典型案例，展示了 AI 在创意生产和内容工业化中的潜在颠覆力。

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欧盟对埃隆·马斯克 X 平台及 AI 工具 Grok 启动合规调查

时间：2026-01-27

事件：欧盟委员会依据《数字服务法（DSA）》正式对马斯克旗下社交平台 X 内嵌的 AI 聊天机器人 Grok 启动合规调查，重点审查平台在算法风险管控、非法内容传播防护等方面的履约情况。调查源于近期大量深度伪造不雅图像在平台传播的安全事件。

来源：欧盟对 X 平台启动正式调查，因 Grok 生成大量不雅图像，最高可罚 1.5 亿美元

技术分析：这表明欧盟监管机构正将重点从一般内容规范延伸至针对 AI 生成内容是否有效防止滥用的实质性评估。对于全球 AI 公司而言，尤其是在算法内容安全治理与模型使用责任链上，合规要求已进入实质执行阶段。

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欧盟启动针对谷歌 AI 相关接口与数据共享的规范程序

时间：2026-01-27

事件：欧盟委员会针对 Alphabet（谷歌）启动两项规范性程序，要求其在《数字市场法（DMA）》框架下推动 AI 服务（如 Gemini）的接口开放，并以公平、合理、无歧视（FRAND）原则开放搜索数据共享机制，意在提升第三方竞争与创新条件。

来源：欧盟启动两项程序规范谷歌：推动 AI 接口开放与搜索数据共享公平化

技术分析：该行动体现了欧盟监管对大型科技公司 AI 服务“公平接入”与“数据共享”维度的监管力度增强，有望影响全球 AI 生态内接口开放与模型训练数据权益的规范趋势。

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欧盟《AI Act》通用 AI 模型义务进入新阶段

时间：受影响时期延伸至 2026 年

事件：欧盟《人工智能法案（AI Act）》对通用 AI 模型提出新的义务要求，相关义务已在 2026 年阶段性生效，涉及技术文档、训练数据摘要及可解释性等合规要求；未合规者可能面临高额罚款或全球营业额处罚责任。

来源：AI 法案的新阶段：通用 AI 模型的义务已生效

技术分析：AI Act 的推进是全球最具系统性与强制力的 AI 监管框架之一。通用 AI 模型义务阶段性生效预示着未来在模型开发、风险分类、透明度与审计等方面将对全球 AI 企业形成明确监管要求。

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英国监管机构启动 AI 在零售金融领域的影响评估

时间：2026-01-27

事件：英国金融市场监管机构 FCA（金融行为监管局）启动对先进 AI（包括智能体系统）在零售金融领域的影响审查，重点分析 AI 对竞争结构、市场行为以及消费者风险的潜在冲击，成果将于 2026 年中期汇报。

来源：UK regulator kicks off review on impact of AI on retail finance

技术分析：AI 在金融业务中的广泛应用带来效率提升同时也伴随系统性风险。监管机构主动评估其风险形态与监管边界，有助于从政策层面提早构建可控、安全的 AI 金融生态。

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英国政府推进开放 AI 数据与国家数据计划

时间：2026-01-26

事件：英国政府推进 AI 数据开放计划，将包括 Met Office 气象数据和国家档案馆数据纳入 AI 应用测试资源，探索这些传统政府数据在交通规划、法律辅助服务等方面的 AI 应用可能性，同时建立国家数据库与内容许可市场机制。

来源：AI systems could use Met Office and National Archives data under UK plans

技术分析：此举不仅开放了政府级数据资源以促进 AI 创新，还体现出政府数据治理与 AI 应用之间的新型公共战略协同。

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英国政府组建 Meta 支持的 AI 技术团队以提升公共服务能力

时间：2026-01-27

事件：英国政府宣布与 Meta（含 Llama 模型技术）合作组建 AI 专家团队，用于构建对交通、公共安全及国防等关键服务的开源 AI 工具，并确保这些工具由政府拥有、在本地运行，减少对外部闭源平台的依赖。

来源：UK announces Meta-backed AI team to upgrade public services

技术分析：该计划反映政府策略从依赖商业闭源 AI 转向推进本地可信 AI 工具建设，是国家层面推动 AI 主权与公共服务创新的具体行动。

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✍️ 编辑策划 / 整理：Fan Jun AI Tech Notes 组
📅 发布日期：2026年01月28日