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通义千问推出Qwen3-Max，性能全面领先，金融科技ETF(516860)强势涨超1.6%

能力方面进一步提升，在涵盖知识、推理、编程、指令遵循、人类偏好对齐、智能体任务和多语言理解的全面基准测试中均达到业界领先水平。机构分析表示，近期商务部等8部门发文称，支持在上海自贸试验区临港新片区等有条件的地区开展国际数据服务业务，建立国际数据中心和云计算中心，面向各类有需求的企业提供数据处理服务。云服务供应商在2025财年资本支出提高180亿美元，直接推高了AI领域对存储的需求。规模方面，金融科技ETF近1月规模增长4.58亿元，实现显著增长，新增规模位居可比基金2/5。份额方面，金融科技ETF近3月份额增长10.05亿份，实现显著增长，新增份额位居可比基金2/5。资金流入方面，金融科技ETF最新资金净流出1.19亿元。拉长时间看，近5个交易日内有3日资金净流入，合计“吸金”1851.22万元，日均净流入达370.24万元。金融科技ETF紧密跟踪中证金融科技主题指数，中证金融科技主题指数选取产品与服务涉及金融科技相关领域的上市公司证券作为指数样本，以反映金融科技主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年8月29日，中证金融科技主题指数前十大权重股分别为同花顺、东方财富、恒生电子、指南针、润和软件、东华软件、银之杰、新大陆、四方精创、广电运通，前十大权重股合计占比54.08%。（文中个股仅作示例，不构成实际投资建议。基金有风险，投资需谨慎。）以上产品风险等级为：中高（此为管理人评级，具体销售以各代销机构评级为准）风险提示：基金不同于银行储蓄和债券等固定收益预期的金融工具，不同类型的基金风险收益情况不同，投资人既可能分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。基金的过往业绩并不预示其未来表现。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎决策并自行承担风险，不应采信不符合法律法规要求的销售行为及违规宣传推介材料。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-25 10:30

微软在Copilot assistant中增加Anthropic AI模型

然是OpenAI第三方应用程序所依赖的编程接口的独家云供应商。 Anthropic的模型将首先提供给研究员，后者是微软365 Copilot的代理，可以收集和分析信息并生成报告。参加微软Frontier项目的员工现在可以选择使用Anthropic的Claude Opus 4.1推理模型，这是一种旨在分解复杂任务的模型，作为OpenAI在研究员中的竞争产品的替代方案。 “请继续关注：人类模型将为Microsoft 365 Copilot带来更强大的体验，”微软商业和工业副驾驶总裁查尔斯·拉曼纳（Charles Lamanna）在一篇博客文章中写道。企业用户在使用微软的Copilot Studio工具构建自己的人工智能代理时，现在可以选择使用Anthropic的Claude Sonnet 4和Claude Opus 4.1。管理员必须在员工使用Anthropic模型之前启用它们。这些模型在亚马逊和谷歌云中运行。拉马纳写道，它们的使用取决于Anthropic的条款和条件。除了整合更多公司的大型语言模型外，微软已经开始测试内部构建的mai-1预览版。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉去年10月在领英（LinkedIn）上写道：“随着人工智能变得更有能力、更有能动性，模型本身也变得更像一种商品。”

金融界09-25 08:10

加拿大希望利用特朗普征收10万美元H-1B签证费的机会吸引人才

元的费用，让依赖这个项目吸引全球计算机编程、工程等人才的公司感到困惑和沮丧。一些科技行业人士认为，这笔高额费用对加拿大来说是一个重大机遇，尤其是在加拿大正面对生产率增长缓慢和美国关税带来的经济拖累。 “像温哥华或多伦多这样的城市将会繁荣，而不是美国城市。”旧金山知名创业孵化器Y Combinator首席执行官陈嘉兴在社交平台X上表示。这个孵化器曾帮助创办Airbnb和Stripe。他在帖子中称，特朗普的政策相当于给每一个海外科技中心送上一份“大礼”，因为这为小型美国公司招募人才设置了一道“收费站”。这个帖随后被删除。包括亚马逊、微软和Alphabet在内的公司，已经在加拿大主要城市设有办公室，并可能会加速当地招聘，以规避美国的费用，同时还可以支付比美国更低的薪资。根据亚马逊披露的信息，截至去年公司在温哥华和多伦多的科技中心拥有超过8500名企业和科技员工。微软在温哥华的开发中心截至4月则有2700名员工。加拿大总理马克·卡尼周一在纽约发表演讲时指出，加拿大的大学是人工智能和量子计算领域人才的重要培养基地，但“他们中的大多数都去了美国”。他接着说：“我听说你们这边要改签证政策了，那我们就会把其中一些人留下来。” 目前，全球顶尖计算机科学院校的毕业生多数流向美国科技中心，部分是依靠H-1B签证。而加拿大公民在许多职业领域可以通过《美墨加协定》下的所谓“TN签证”，更轻松进入美国。美国的更高薪资和更宜人的气候，也是吸引受加拿大人才的原因之一。根据多伦多都会大学公共政策与领导力智库The Dais在2023年发布的报告，美国科技从业者的收入中位数比加拿大高出46%。 “这就是硅谷多年来的惯用手段，所有顶尖人才都迁往美国。”温哥华新兴科技创业组织Frontier Collective联合创始人丹·布尔加尔表示。他说，这项新的美国费用意味着“他们正在把曾经建立硅谷的那批人才拒之门外”。加拿大过去也曾推出项目吸引这类国际劳动力，需求强劲。 2023年，加拿大向持有H-1B签证的人员提供为期三年的工作许可。据创业者马丁·巴希里介绍，计划在48小时内就达到了1万个申请上限。巴希里曾协助政府制定这项政策，并创办了一家帮助人们对接工作的公司。他希望加拿大政府能再次推出类似项目。这次应该与在加拿大创造新就业岗位的企业挂钩，考虑到当前失业率超过7%以及对移民水平的担忧。关键在于吸引那些能带动增长、但又不会加剧住房和基础设施压力的人才和企业，而这类问题也困扰着一些次级科技中心，比如爱尔兰，这个国家因企业税率较低吸引了大量科技公司。 “过去十年我们依赖人口增长来支撑GDP增长，但我认为这不是一个可持续的模式。”总部设在多伦多的房地产科技创业公司Valery.ca创始人丹尼尔·福奇表示，“我们需要像亚马逊和苹果这样的公司”，这两家公司都是H-1B项目的最大用户之一，“愿意把部分岗位迁往加拿大，从而实现积极的经济增长。” 当然，其他国家也可能会竞争这些科技和医疗人才，比如英国可能会以更低税率吸引人才。 “我们必须创造比靠近美国更有吸引力的优势。”福奇说。而且，即便H-1B费用推动更多技术移民选择加拿大，如果加拿大人被吸引去美国以填补其他国家工人的空缺，那么加拿大获得的好处也可能被抵消。比如，加拿大工程和医疗等领域的专业人士可通过TN签证以较低成本进入美国，对美国雇主来说更具吸引力。为了规避H-1B签证，美国公司可能会通过这一渠道引进更多加拿大人才。根据贝克研究所发布的一份报告，2023年，持TN签证的加拿大人中，近六成分布在加利福尼亚、纽约和华盛顿州，这三个州是美国的主要科技中心。在医疗领域，美国医院可能不愿支付10万美元费用，这可能加剧美国医生短缺问题。渥太华大学流行病学家、该校副教授雷瓦特·迪奥南丹指出。这可能会让美国医疗系统对加拿大人才的需求更加强烈。但也许是意识到这一政策在某些领域可能适得其反，白宫周一表示，医生可能会获得豁免。目前在科技行业，一些加拿大人希望能从美国收紧边境的政策中受益。 “我们得更加大胆。我们得停止太有礼貌。”布尔加尔说，“我们不能再表现得太‘加拿大’了。” 来源：加美财经

加美财经09-25 00:00

Bitcoin Hyper 融资突破 1800 万美元投资窗口仅剩最后 7 小时

—让 BTC 不仅仅是储备资产，而是可编程资本。 Bitcoin Hyper 所释放的 Utility 需求比特币价格已经依靠“数字黄金”的价值储藏属性最高攀升至 124,000 美元。主流加密声音预计它还能走得更远，部分预测甚至直指 200,000 美元。但如果 BTC 不再只是储备资产，而是像 Solana (SOL) 一样流转于 DeFi、GameFi、NFT 等应用场景，会怎样？这正是Bitcoin Hyper的愿景 —— 首个将 Solana Virtual Machine (SVM) 引入比特币生态的 Layer-2。在 Hyper 的架构核心是 Canonical Bridge。用户将 BTC 锁定在主链上，系统会铸造其映像版本（wrapped BTC），并以接近 Solana 的速度与成本在 dApp 中流通。这种设计让 BTC 能够在 DeFi 协议、游戏应用、Meme 币市场等场景中运转 —— 有效倍增比特币的应用价值。 Hyper 同时利用了 Rust 和 SVM 工具集，这些都是数以千计的开发者已经熟悉的技术，因此上手体验非常直观，创新壁垒被大大降低。在这样一个既易用又高效的环境下，新应用的推出速度将远超以往的比特币 Layer-2。这种潜在影响是巨大的。即使仅有 1% 的比特币流通量 —— 大约 195,000 BTC，按当前价格超过 220 亿美元 —— 被锁定在 Hyper 中，也将代表一个庞大的资金池，这不仅可能推动 BTC 价格走高，还能支撑起一整个全新的加密经济。 HYPER 的看涨逻辑促成 1800 万美元预售承诺的，不仅仅是 Bitcoin Hyper 对 BTC 未来价格的潜在影响。 HYPER 代币本身就是重要的吸引力，它在整个生态中承担了明确的角色：Gas 费用、治理、质押，以及驱动网络活动。对许多投资者来说，HYPER 既是比特币的延伸，也是一次“错过原版橙色币（比特币）之后的第二次机会”。因为它支撑着Bitcoin Hyper 网络 —— 而这个网络有可能为 BTC 打开全新的需求来源 —— HYPER 越来越被称为 “比特币 2.0”。与此同时，大胆的预测也在吸引市场关注。 • 加密教育平台 99Bitcoins 称 HYPER 是一个潜在的百倍币。 • KOL Borch Crypto 则将其列入了自己重点关注的高回报代币名单。 https://www.youtube.com/watch?v=3IL_agn_NoQ 无论这些预测最终能否兑现，有一点是确定的：HYPER 从一开始就具备真实的 Utility，正如Bitcoin Hyper本身的愿景 —— 将 BTC 打造成一个更具动态性和可编程性的资产。加入 1900 万美元里程碑 1900 万美元的里程碑可能最早在下周 —— 甚至更快 —— 就会实现。如果你想在价格上调之前锁定 HYPER，可以前往 Bitcoin Hyper 官网，支持使用 SOL、ETH、USDT、USDC、BNB，甚至信用卡进行购买。为了获得最佳的交易体验，团队推荐使用 Best Wallet —— 这是目前市面上最好的加密与比特币钱包之一。HYPER 已经上线其即将上线代币专区，届时购买、追踪和领取都会非常便捷。想要获取最新动态，可以随时加入Telegram和X（原 Twitter）社区。完整详情请见项目官网免责声明：本内容为通讯社发布的新闻稿，仅供参考。我们未对其中的信息进行独立验证，亦不对其准确性或所述服务承担任何责任。本内容不构成投资建议或推荐，亦不应被视为此类建议。我们强烈建议您在参与任何金融活动或投资决策前，咨询合格且受监管的专业财务顾问，以确保自身权益。

Business2Community09-24 21:03

全网最强一键发币平台，PandaTool凭什么获此殊荣？

人心的关键。无代码化的普惠。 “无需编程”是PandaTool最醒目的标签之一。通过其高度可视化的操作界面，即便是没有任何技术背景的“小白”用户，也能够清晰地了解每一个参数的意义，并在几分钟内完成代币的创建和部署。这种极致的易用性，真正意义上实现了“人人都是发币专家”的愿景。一站式的生态服务。 PandaTool并未将自身定位为一个孤立的发币工具，而是致力于打造一个围绕代币生命周期的一站式服务平台。除了核心的发币功能外，平台还集成了代币批量转账、批量生成钱包、流动性管理、市值管理等一系列实用工具。未来，代币预售、锁仓解锁、合约审计等服务的加入，将进一步完善其生态闭环，让用户在一个平台内就能满足项目运营的绝大部分需求。安全与透明的基石：构建信任的护城河在区块链的世界里，安全永远是用户最为关心的话题。尽管关于PandaTool第三方独立审计的公开信息尚不充分，但其将智能合约源码在GitHub上开源的举动，本身就是一种自信和透明的体现。开源的底气。通过开源智能合约，PandaTool将自己的核心代码置于全球开发者和安全专家的审视之下。这种做法不仅有助于及时发现和修复潜在的漏洞，也为用户提供了一个自行验证代码安全性的途径。对于一个处理数字资产的平台而言，这种开放的态度是构建长期信任的基石。社区的共识。虽然直接的用户评价和详尽的对比评测文章不多，但从其活跃的社区和不断迭代的产品功能中，我们可以窥见用户对其的认可。一个平台能否在没有大规模广告宣传的情况下持续发展，很大程度上依赖于用户的口碑和社区的自发传播。结语：于无声处听惊雷一键发币平台的赛道已然拥挤，但PandaTool通过其在技术深度、用户体验和透明度上的不懈追求，成功地构建了自身的竞争壁垒。它并非简单地将一个复杂的过程简化，而是在简化的同时，赋予了用户更多的可能性和更强的掌控力。当然，没有任何一个平台是完美无缺的。对于PandaTool而言，进一步加强与第三方审计机构的合作，并公开发布详细的安全审计报告，无疑将进一步提升其在市场上的公信力。总而言之，PandaTool的“最强”并非源于天花乱坠的宣传，而是植根于其对产品核心价值的深刻理解和对用户需求的精准洞察。在通往Web3大规模普及的道路上，PandaTool这样的建设者，正以其“润物细无声”的方式，为整个生态的繁荣贡献着不可或缺的力量。

加密大哥大09-24 19:34

Mavenir 获选为 Iridium 提供核心网络，支持全球基于卫星的 NB-IoT 及 D2D 服务

现 5G 优势并构建智能化、自动化、可编程的网络。作为 Open RAN 的先驱和公认的行业变革者，Mavenir 荣获大奖的解决方案正在全球范围内实现移动网络的自动化和变现，加速了 300 多家通信服务供应商在 120 多个国家/地区的软件网络转型，这些供应商为全球超过 50% 的用户提供服务。如需了解更多信息，请访问 www.mavenir.com 有关 Iridium NTN Direct 的更多信息，请访问：www.iridium.com/ntn-direct/ 媒体联系人 Mavenir 公关联系人：Emmanuela SpiteriPR@mavenir.com

GlobeNewswire09-24 19:11

阿里巴巴宣布加大云算力投入，“阿里”含量超16%的港股通科技ETF(159262)半日涨近3%

能力方面进一步提升，在涵盖知识、推理、编程、指令遵循、人类偏好对齐、智能体任务和多语言理解的全面基准测试中均达到业界领先水平。银河证券认为，科技发展的大时代已然而至，科技行业上中下游齐发展，推动我国经济新旧动能转换有望超预期。科技消费将是新质生产力发展应用的重要方向之一。兴业证券指出，港股互联网行情在中报业绩期“利空出尽”后将重新走牛。一方面，互联网在内的TMT经历二季度的震荡整理之后，目前估值合理偏低，在成长板块中的性价比高;另一方面，下半年Al科技有望迎来更多突破，互联网有望从“外卖内卷”叙事，回归Al叙事、科技成长叙事。场内ETF方面，截至2025年9月24日午间收盘，港股通科技ETF(159262)上涨2.84%。成分股方面，ASMPT、华虹半导体涨超7%。前十大权重股合计占比78.47%，其中第三大权重股中芯国际上涨6.68%，阿里巴巴-W上涨6.59%，金蝶国际、快手-W等跟涨。港股通科技ETF紧密跟踪恒生港股通科技主题指数，恒生港股通科技主题指数（「HSSCITI」）旨在反映能通过港股通买卖，业务与科技主题相关的香港上市公司之表现。指数剔除了医药、汽车和家电，聚焦TMT行业，科技属性更加纯正。值得注意的是，权重股中阿里巴巴-W、腾讯控股、小米集团-W三大AI领军企业合计权重近45%，其中第一大权重股阿里巴巴-W权重占比超16%！叠加中芯国际、华虹半导体等核心“硬科技”标的，形成高浓度科技龙头组。规模方面，截至2025年9月23日，港股通科技ETF近1周规模增长5.18亿元，实现显著增长，新增规模位居可比基金第一。份额方面，港股通科技ETF最新份额达38.85亿份，创成立以来新高，位居可比基金第一。从资金净流入方面来看，港股通科技ETF近11天获得连续资金净流入，最高单日获得3.25亿元净流入，合计“吸金”6.93亿元。港股通科技ETF(159262)，覆盖港股科技龙头，一键锚定AI时代“纯科技革命”发展机遇。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-24 13:31

“924行情”一周年，科技主线爆发增长！科创50ETF龙头(588060)、创业板ETF广发(159952)均实现收益翻倍

R1登上国际顶刊《自然》封面，在数学、编程竞赛中表现卓越。量子计算方面，我国成功研制105比特超导量子计算机“祖冲之三号”，并实现万公里级星地量子通信，巩固了国际领先地位。这些突破与航天、高端制造等领域的进展共同构成新质生产力的核心动能，彰显中国科技从跟跑到领跑的转型加速。政策层面持续为科技创新提供有力支撑。2025年5月，科技部联合七部门推出《加快构建科技金融体制有力支撑高水平科技自立自强的若干政策举措》，通过“创新积分制”已为7万余家科技企业精准引流贷款超2900亿元。9月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确到2027年人工智能与六大重点领域深度融合的目标，并配套模型基础、数据供给、算力统筹等八大支撑措施。一系列政策组合拳通过科技金融、产业引导、国际合作等多维度发力，为科技企业营造了开放协同、安全可控的创新生态。市场主要宽基指数方面，上证指数累计上涨近四成，深证成指累计上涨逾六成。科创50指数和创业板指数表现尤为突出，“924”以来涨幅分别达到118.85%和103.50%。相关ETF方面，科创50ETF龙头(588060)紧密跟踪科创50指数，从上海证券交易所科创板中选取市值大、流动性好的50只证券，聚焦“硬科技”领域，其成分股主要集中于新一代信息技术、生物医药等战略新兴行业，研发投入占比高，科技创新属性显著。“924”以来，该基金收益达118.00%，成份股。场外联接(A：013810；C：013811；F：021768)。创业板ETF广发(159952)紧密跟踪创业板指数，由深圳证券交易所创业板中最具代表性的100家企业组成，覆盖电力设备、医药生物等高成长性新兴产业，体现了深市创新创业企业的整体走势，成长性突出。“924”以来，该基金收益达105.56%。场外联接(A：003765；C：003766；E：019817；F：021739；Y：022896)；(广发创业板指数增强A：025195；广发创业板指数增强C：025196)。东方证券认为，总体来看，目前市场仍处高位，国庆前大概率没有明显走高或回落趋势，主要指数整体处于横盘整理阶段，以科技股为核心的结构化行情仍会继续演绎；另外临近三季度末，三季报业绩关注度或逐渐抬升，景气度较高的行业个股也会是关注点。国投证券强调：1、认可“牛市并未结束”，但“慢牛”转“快牛”甚至形成“疯牛”实则不可取；2、站上3800点已基本符合对于本轮流动性牛市的心理预期，向上空间进一步打开还是有赖于“三头牛”（从流动性牛-基本面牛-新旧动能转化牛）在未来一年的逐步兑现。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-24 11:51

阿里吴泳铭：AGI只是起点，超级人工智能ASI才是终极目标

阶段：“自主行动”，AI掌握工具使用和编程能力以“辅助人”，这是行业当前所处的阶段。第三阶段：“自我迭代”，AI通过连接物理世界并实现自学习，最终实现“超越人”。为实现这一目标，吴泳铭明确了阿里云的战略路径。阿里云作为“全栈人工智能服务商”，将通过两大核心路径实施AI战略：第一，通义千问坚定开源开放路线，致力于打造“AI时代的Android”；其二，构建作为“下一代计算机”的超级AI云，为全球提供智能算力网络。为支撑这一宏大愿景，吴泳铭表示，阿里巴巴正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。根据远期规划，为了迎接ASI时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。以下为演讲全文—— 开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的10周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能AGI不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能ASI的到来铺平道路。最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际IMO的金牌。AI Chatbot是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球AI行业的投资总额已经超过4000亿美元，未来5年全球AI的累计投入将超过4万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速AI应用的渗透。实现AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI并非AI发展的终点，而是全新的起点。AI不会止步于AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。 AGI的目标是将人类从80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而ASI作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和"全栈超级工程师"。ASI将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。我们认为，通往ASI之路将经历三个阶段：第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到AI已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了Tool Use能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过Tool Use，AI可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于AI能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。其次，大模型Coding能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的Agent还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让Agent能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的Coding能力。因为Agent可以自主Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型Coding能力是通往AGI的必经之路。未来，自然语言就是AI时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的Agent。你只需要输入母语，告诉AI你的需求，AI就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。未来，也许会有超过全球人口数量的Agent和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。随后AI将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素： AI连接了真实世界的全量原始数据目前AI的进步最快的领域是内容创作、数学和Coding领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI可以100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的AI接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。举一个简单的例子，比如一家汽车公司的CEO要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在AI要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天AI有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让AI理解的。所以AI要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让AI学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让AI与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。第二、Self-learning自主学习随着AI渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和agent能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是AI发展的关键时刻。随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着AI技术的演进和各行各业需求爆发，AI也将催生IT产业的巨大变革。我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在OS的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM将会是承载用户、软件与 AI计算资源交互调度的中间层，成为AI时代的OS。来做一些简单的类比：自然语言是AI时代的编程语言，Agent就是新的软件，Context是新的Memory，大模型通过MCP这样的接口，连接各类Tools和Agent类似PC时代的总线接口，Agent之间又通过A2A这样的协议完成多Agent协作类似软件之间的API接口。大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型API的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的OS运行在各种环境之中。正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造AI时代的Android。我们认为在LLM时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索AI应用的无限可能。我们的第二个判断：超级AI 云是下一代的计算机。大模型是运行于 AI Cloud之上新的OS。这个OS可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个Agent，这些Agent 24小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从CPU为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU为核心的 AI 计算。新的AI计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的GPU和CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级AI云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有5-6个超级云计算平台。在这个新时代，AI将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分AI能力将以Token的形式在云计算网络上产生和输送。Token就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的AI云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的AI服务。首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了300多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超6亿次，衍生模型超17万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及Agent快速开发，同时提供AgentBay这样的Agent运行环境、灵码/Qoder等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的AI基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级AI云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。阿里云正在全力打造一台全新的AI超级计算机，它同时拥有最领先的AI基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的AI云。 AI行业发展的速度远超我们的预期，行业对AI基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的AI行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接ASI时代的到来，对比2022年这个GenAI的元年，2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动AI行业的发展，迎接ASI时代的到来。超级人工智能到来之后，人类和AI会是怎么样的协作关系？未来的AI越来越强，甚至超越人类智能能力的ASI诞生，那我们人类和AI将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和AI是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过Coding这样的工具，让它晚上12个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和AI怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从Vibe Coding到Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的Agent和机器人24小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用100张GPU芯片为我们工作。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗10个小时的时间，获得10小时的结果。未来，AI可以让我们10小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！

金融界09-24 11:30

单日“吸金”2.22亿元，软件ETF(159852)盘中涨近1%，近3月新增规模同类居首！

t在创造性任务的应用效果。大模型在自主编程、工具调用和数学推理等维度表现优异，通过MuonClip优化器、大规模智能体数据合成与通用强化学习技术实现了Agentic能力的突破，更适合软件开发和代码编程场景。该机构表示，国产AI大模型Agent能力的提升有望推动AI在各行业应用的深度和广度，加快商业化进程。企业级应用中，AI Agent通过流程自动化、数据分析和精准决策带来商业价值，下游客户为降本增效付费的意愿有望提升。软件开发领域，AI大模型的代码生成能力已应用于编写、测试等环节，而Agent能力的增强将进一步拓展至需求分析、架构设计等创造性环节。场外投资者还可以通过软件ETF联接基金（012620）布局AI软件投资机遇。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云09-24 11:01

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