人工智能：美國華盛頓在向中國出售芯片問題上意見分歧 | 路透社

2025年4月30日，美國華盛頓特區，英偉達CEO黃仁勳與美國總統唐納德·特朗普共同發表講話。路透社/Leah Millis/資料圖片7月31日（路透社） - （本文原載於每週三發佈的《人工智能通訊》點擊此處訂閲瞭解AI與科技領域最新突破）今年兩大鉅額併購交易不約而同聚焦科技領域同一賽道：網絡安全，且收購方均將AI視為核心考量。

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今晨，Palo Alto Networks以250億美元現金加股票收購身份安全領域龍頭CyberArk引發轟動——這是該公司史上最大規模收購，旨在AI驅動需求激增之際打造全方位網絡安全產品矩陣。廣告·繼續閲讀Palo Alto CEO尼凱什·阿羅拉將這筆天價交易歸因於AI崛起和機器身份激增，他表示這清晰表明未來安全體系必須基於"每個身份都需要恰當權限控制"的願景構建。

這是以色列科技企業史上第二大交易，僅次於谷歌320億美元收購案雲安全公司Wiz的Wiz首席技術官Ami Luttwak向我表示，AI威脅已成為安全領域的核心議題。從深度偽造冒充到自動化釣魚攻擊，再到通過氛圍編程快速生成的網站，企業正面臨以空前速度湧現的海量AI衍生軟件——這意味着安全工具必須同步加速進化。這正推動行業從人工服務模式轉向即時檢測與自動化防護。廣告·繼續滾動閲讀在多起泄密事件暴露出拼湊式安全方案的侷限性後，企業紛紛尋求精簡供應商，未來出現更多行業整合也不足為奇。

本週簡報將深入解析華盛頓關於美國AI技術出口的分歧觀點，詳細追蹤ChatGPT知識來源的新數據，並探討令研究人員興奮的最新AI模型架構。

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獨家-英偉達因中國強勁需求向台積電訂購30萬顆H20芯片谷歌將簽署歐盟AI行為準則儘管存在顧慮特朗普政府擬加速向盟友出售AI技術並放寬環保限制中國AI企業組建聯盟在美國限制下構建本土生態配音演員反擊AI對配音行業的威脅"這是我生命中最富同理心的聲音"：AI如何改變神經多樣性人羣的生活### 華盛頓對華芯片政策分歧

美國立法者似乎無法就如何利用本國強大AI技術塑造世界秩序達成共識。這場以兩種截然不同的AI監管與出口管制方案為標誌的華盛頓辯論，正以英偉達的高價值芯片為核心展開——此刻美國正在經營本世紀最重要的雙邊關係：與中國的關係。

目前，主張開放政策的陣營似乎佔據上風。隨着戲劇性的政策逆轉，特朗普政府解除了先前的禁令，允許英偉達恢復向中國銷售H20 GPU。用白宮國家經濟顧問凱文·哈西特的話説，其邏輯在於保持美國技術優勢：如果中國不從美國購買芯片，他們就會自主創新研發。這也是英偉達CEO黃仁勳一直倡導的觀點。這家全球市值最高的企業仍有中個位數百分比的收入來自中國（儘管該數字曾高得多）。他將美國製造的芯片、軟件和雲基礎設施定位為全球AI發展支柱的願景，已贏得包括由投資人轉型為白宮AI與加密事務主管的大衞·薩克斯在內的重要盟友。這個聯盟最終推動了芯片銷售政策的逆轉。

這一刻讓我想起2010年代在中國報道科技行業的經歷，當時美國企業仍在中國龐大市場中佔有一席之地，科技巨頭們經常遊説華盛頓保持這些市場開放。如今除了蘋果公司，大多數美國科技企業CEO幾乎都已從中國本土市場消失，也很少再為爭取中國市場發聲。

英偉達受到的影響已經顯現。我們的獨家報道顯示，英偉達上週剛剛向台積電下達了30萬顆H20芯片組訂單——這一舉動源於中國市場的需求意外強勁。這讓英偉達意識到，僅靠現有庫存將難以為繼。

然而，兩黨部分議員和前國家安全官員正強烈反對政府放寬芯片管制的決定。在本週的一封信函中，他們聲稱該決定可能削弱出口管制的效力，並鼓勵北京向華盛頓尋求更多讓步。還有人擔心此舉可能讓中國獲得關鍵優勢，特別是在軍事AI和監控領域。

無論如何，中國並沒有坐等。中國AI企業已組建新的產業聯盟來培育自給自足的科技生態。華為剛在上海發佈了全新AI計算系統，有分析稱其可媲美英偉達最先進芯片——這清晰表明中國正大力投資自主創新，以彌補美國政策造成的技術缺口。### 本週圖表

如今許多人從ChatGPT獲取知識，但ChatGPT自身又從何處學習？AI初創公司Profound分析（新窗口打開）了2024年8月至2025年6月間ChatGPT的1000萬條引用數據，結果頗具啓示性。ChatGPT明顯偏愛維基百科，在其前十大引用來源中佔比近半（47.9%）（非全數據集總引用量）。它同時依賴《福布斯》、路透社和商業內幕等媒體提供最新資訊。ChatGPT的開發公司OpenAI正積極與媒體公司達成內容抓取協議。相較而言，谷歌的AI概覽更依賴谷歌生態，其前十大來源中近19%來自YouTube。根據Profound分析，ChatGPT的十大信息來源網站 根據Profound分析，ChatGPT的十大信息來源網站

AI研究者必讀

科技記者 Kenrick Cai 撰稿

ChatGPT中"T"所指的Transformer模型之後會是什麼？本月一篇研究論文（新窗口打開）提出了"混合遞歸"（簡稱MoR），被稱為Transformer模型的潛在競爭者。Transformer由谷歌研究人員於2017年開發，構成了當前AI競賽的技術基石。谷歌是MoR論文的貢獻者之一，與加拿大人工智能研究所Mila、蒙特利爾大學及韓國科學技術院合作完成了這項研究。

MoR在Transformer技術基礎上進行了兩大關鍵改進：簡而言之，Transformer通過多步驟處理文本，每一步都基於前一步驟並運用新指令集來深化AI對文本含義的理解；而MoR採用更少的步驟但進行多次迭代。此外，標準Transformer對所有詞彙進行同等深度的處理，而MoR採用分級計算技術——簡單詞彙經過較少計算，複雜詞彙則進行更多計算。

研究演示表明，MoR能顯著提升AI模型效率。這意味着用更少算力獲得更快結果，對於當前AI成本持續飆升的行業而言可能意義重大。谷歌母公司Alphabet上週將2025年資本支出預期從750億美元上調至850億美元，理由是需建設更多數據中心和服務器。但如同許多研究實驗，作者強調需更多測試來驗證其成果是否適用於大規模場景。該論文測試的參數規模最高達17億的AI模型，而據報道OpenAI的GPT-4參數規模遠超1萬億。

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