世界人工智能合作组织将在上海设立总部并向所有国家开放

2026年7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行，主题为“智能伙伴 共创未来”。习近平出席开幕式并发表主旨讲话，哈萨克斯坦总统托卡耶夫、柬埔寨首相洪玛奈、泰国总理阿努廷、联合国秘书长古特雷斯，以及来自100多个国家和国际组织的官方代表和产学研界嘉宾参会。主席声明认为，人工智能正在重构经济社会发展模式，在推动产业、民生和科研发展的同时，也带来技术伦理、数据安全和监管体系等问题。

声明提出以人为本、智能向善、公平普惠、协同共治等原则，把人工智能能力建设国际合作置于全球治理的突出位置，帮助全球南方国家平等受益。具体内容包括培育以企业、市场、应用、科研和人才为支撑的创新生态，推广“人工智能+”，发展以大模型为基础、智能体驱动的词元经济，并推动人工智能用于科学、教育、工业、农业、卫生、交通、气候、环境和政务。声明还提出负责任地建设开源生态，完善数据产权、个人信息保护和数据追溯制度，在新能源富集地区布局规模化智算集群，协调算力负荷与电力资源。

在治理与安全方面，声明要求评估人工智能对就业结构的冲击，开展教育和技能培训，维护劳动者权利与尊严；建立法律法规、技术监测、风险预警和应急响应体系，探索分类分级管理，并要求领先人工智能企业为前沿大模型设置必要护栏。针对智能体，声明提出明确决策权限和行为边界，建立行为追溯与风险提示机制。大会期间，《关于成立世界人工智能合作组织的协定》完成签署。该组织被定义为全球首个人工智能政府间国际组织，总部设在上海，向所有国家开放，遵循《联合国宪章》宗旨和原则，并将支持全球南方提升人工智能创新、应用和治理能力。

Databricks 于周四宣布新一轮融资，公司估值达到1880亿美元，本轮由 Coatue 领投。公司没有公布确切融资金额，并表示资金尚未到账，交易预计在今年夏季晚些时候完成；其他媒体随后报道称，融资规模约为30亿美元。TechCrunch 援引一名风险投资人士称，交易已经稳固，参与意愿强烈的机构很多，因此公司没有理由继续保密新估值。这也是 Databricks 在一年半内连续进行的又一轮融资，其对外定位已从传统企业软件和大数据公司转向人工智能提供商。

融资时间线显示，Databricks 在2026年2月刚完成50亿美元 L 轮融资，当时估值为1340亿美元；2025年9月融资10亿美元，估值为1000亿美元；2024年12月则完成当时创纪录的100亿美元融资，估值为620亿美元。公司成立于2013年，早期业务是帮助企业在云端存储大规模数据并快速分析。由于已经承载大量企业数据，当企业开始要求人工智能系统具备传统企业软件同等级别的安全和治理能力时，Databricks 由此推出面向 AI 智能体的数据库 Lakebase、AI 网关 Unity，以及用于管理多个智能体的“元工具链”Omnigent。

Databricks 还把采用成本更低的中国开源权重模型作为控制 AI 支出的方式，并重点使用 Z.ai 的 GLM 5.2 处理编程任务。CEO Ali Ghodsi 上周公布了一项内部基准测试，测试依据公司3000名软件工程师的实际工作任务进行。结果显示，开源模型，特别是 GLM 5.2，已经能够处理最高难度等级的编程任务，总成本低于 Anthropic 和 OpenAI 的专有模型。测试同时发现，包裹模型并管理上下文与指令的编程工具也会显著影响成本；开源工具 Pi 在管理每次提示的上下文方面表现较好，能够在不牺牲质量的情况下维持较低成本。该测试强调，模型选择只是整体成本结构的一部分。

美国政府正在试点一项使用人工智能参与保险承保决定的项目，涉及医疗服务的预授权流程。预授权是指患者接受医生建议的处方药、医疗操作或其他治疗前，由医疗保险公司核验参保资格，并确认相关治疗是否具有医疗必要性。适度使用时，这套流程能够限制服务或技术的过度使用，并控制存在更低成本替代方案时的支出；但大量医生担心，审批等待会延误治疗，一些患者可能在保险公司完成核验前放弃医生建议的方案。

人工智能被引入这一流程的理由，是其能够快速处理大量信息，并在理论上加快对明显符合条件的申请作出批准，从而缩短等待时间。对于被拒绝的患者，现有制度允许提交申诉，但申诉本身还会占用更多时间。围绕 AI 的争议集中在另一种结果：自动化系统也可能增加本应获得保险覆盖的医疗服务被错误拒绝的情况，因此 AI 驱动的预授权已经遭遇抵制。

美国医学会2025年对医生开展的调查显示，受访者对 AI 工具用于预授权存在明显顾虑，其中61%的医生担心，人工智能会加剧对他们认为具有必要性的治疗作出拒付决定。材料所述争议因此同时涉及两个既有环节：一端是利用 AI 筛选信息、加速明确可批准的申请，另一端是医生对必要治疗被错误拒绝以及患者继续等待或申诉的担忧。

旧金山市检察官 David Chiu 本周向 Apple 和 Google 发出停止侵权函，要求两家公司从应用商店移除13款所谓“脱衣”应用。据 Wired 报道，这类 AI 工具可把真实人物的普通照片改成露骨图像，包括移除衣物、改变人物特征、调整为性化姿势，以及将受害者面孔替换到他人裸照上。

Chiu 在信中警告，两家应用商店涉嫌违反加州禁止为深度伪造色情内容制作服务提供支持的法律。官方估算显示，Google 和 Apple 可能已从此类应用的费用中获得数百万美元收入。

AI 数据中心对内存芯片的需求推高消费电子成本。Samsung、SK Hynix 和 Micron 等厂商将更多产能转向利润更高的高带宽内存，压缩手机和笔记本所用标准内存的供应。印度手机价格随之上涨，并开始改变消费者换机节奏和厂商竞争格局。

据 Counterpoint Research，印度4月至6月智能手机出货量同比下降10%，为六年来同期最大跌幅；中国同期仅降2%。印度约60%的市场集中在2万卢比以下机型，1.5万卢比以下产品出货量同比下降45%。手机价格因型号不同上涨4%至68%，换机周期预计由约3.5年延长至约4年。Samsung 出货量增长2%，Apple 因供应和库存限制下降3%。IDC 分析师 Kaur 认为，内存短缺和高价可能持续至至少2027年底。

七名现任及前任 Kaiser Permanente 护士告诉 CalMatters，接听分诊和咨询电话超过15分钟的人经常受到管理层批评，或被要求参加绩效评估会议；通话时长也会影响月度评分。她们还称，公司软件每日预测员工是否效率不足或接听不够快，AI 系统则被用于评价同理心和语气。

加州护士协会本月与 Kaiser 展开新合同谈判，代表2.5万名护士，其中1000人在呼叫中心；护士曾在3月就 AI 问题罢工一天。Kaiser 表示，不以平均处理时长评估员工或执行通话时限，相关质检工具均有人类复核监督。公司在加州服务逾900万人，并为另外300万名美国人提供医疗服务。CalMatters 通过2024年公共记录申请发现，监管部门没有收到与通话时长有关的患者投诉。

Google 支持的 FireSat 项目首批三颗业务卫星已进入轨道，将在年底前为美国、澳大利亚和欧洲提供野火探测，并识别其他卫星可能遗漏的小型火情。三颗微型卫星于2026年7月7日在加州范登堡太空军基地搭乘 SpaceX Falcon 9 火箭升空，标志着该星座进入“初始运行能力”阶段。

FireSat 由非营利机构 Earth Fire Alliance 管理，是首个专为探测野火建设的卫星星座。经过三个月测试后，卫星将向消防机构提供数据，每日至少两次覆盖全球所有易发生火灾的地区。卫星由加州制造商 Muon Space 设计；Google 为初期部署投入逾1500万美元，Bezos Earth Fund 另承诺投入2600万美元。

TikTok开始测试一项可选工具，用于扫描疑似由AI生成或模仿的创作者肖像，并允许创作者向平台举报相关内容。社交媒体顾问Matt Navarra发现了这项功能；TikTok美国发言人Zachary Kizer向The Verge表示，测试首批面向部分美国创作者。

参与测试的创作者需先通过Jumio验证身份，包括实时自拍扫描和证件核验。Kizer表示，TikTok不保留身份证件。YouTube也在开发类似的肖像检测功能，并已于近期向所有成年用户开放。

Agility Robotics将在加州Fremont启用一座6万平方英尺的设施，用于训练和加快部署人形机器人Digit。该地点邻近Tesla预计今年开始生产Optimus的工厂。Digit已在制造和仓储场景搬运料箱，客户包括Amazon、GXO、Schaeffler和Toyota Motor Manufacturing Canada。

据TechCrunch，Agility已获得3亿美元机器人合同订单，并正与30多家客户洽谈部署。公司称，Digit已在GXO物流设施搬运10万个料箱；预计今年秋季发布的第五版可感知人类，无需局限于机器人专用区域。Agility还在推进反向并购，预计今年晚些时候进入公开市场。

Google周四宣布，将AI笔记应用NotebookLM更名为Gemini Notebook。更名后它仍会作为独立应用运行，同时进一步接入Gemini和Google Search。Google最早于2023年5月以Project Tailwind之名公布该产品，并在数月后扩大开放范围。

过去几年，Google持续为这款应用增加整理和理解笔记的功能，包括把资料总结为AI播客、带旁白的幻灯片，以及类似TikTok的短片。产品近期还开始允许用户把自己的笔记本连接到其他服务，以扩展资料导入和使用方式。

由KI Bundesverband协调的德国研究联盟发布开放语言模型Soofi S 30B-A3B。模型完全依托Deutsche Telekom位于慕尼黑的Industrial AI Cloud训练，采用混合专家架构，共有316亿参数，每个生成词元仅激活约32亿参数，并沿用Nvidia Nemotron 3 Nano的Mamba-2与注意力混合设计。

训练共处理约27万亿词元，德语数据占第一阶段的7.2%、第二阶段的15.3%。预训练报告称，Soofi S在德语和英语综合评测中领先其他完全开放模型；HumanEval、MBPP及德语MBPP得分分别为73.8%、70.2%和84.2%。在4万词元、32个并行请求下，其单GPU生成吞吐量约为14至24亿参数稠密模型的8倍。