中國信通院：圍繞需求場景，優(yōu)化配置智算資源
11月7日，國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于加快場景培育和開放推動新場景大規(guī)模應(yīng)用的實施意見》，要求在人工智能領(lǐng)域加強關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)和推廣應(yīng)用，加快高價值應(yīng)用場景培育和開放；在制造業(yè)領(lǐng)域建設(shè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的新業(yè)態(tài)應(yīng)用場景，注重產(chǎn)業(yè)全鏈條場景開放，推動重點產(chǎn)業(yè)體系升級。
國家發(fā)展改革委等：推動物流數(shù)據(jù)與產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)融合應(yīng)用
近日，國家發(fā)展改革委、國家數(shù)據(jù)局、中央網(wǎng)信辦、交通運輸部、海關(guān)總署、市場監(jiān)管總局、國家鐵路局、中國民航局、國家郵政局、中國國家鐵路集團有限公司聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于推動物流數(shù)據(jù)開放互聯(lián) 有效降低全社會物流成本的實施方案》，要求拓展物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)在物流領(lǐng)域的規(guī)模化應(yīng)用，實現(xiàn)物流數(shù)據(jù)實時采集、廣泛連接和高效匯聚；面向智能制造等行業(yè)領(lǐng)域，深化跨行業(yè)數(shù)據(jù)整合利用，提升數(shù)字化供應(yīng)鏈集成服務(wù)能力。
Grok 4 Fast升級，上下文窗口提高到2M
11月9日，xAI旗下Grok 4 Fast進行升級，將上下文窗口提高到200萬token，相當于Gemini 2.5 Pro的2倍、GPT-5的5倍。疊加其近乎零內(nèi)存泄漏的急速性能，使得模型能夠進行大規(guī)模的思考而不失焦，有望重新定義實時AI推理。
OpenAI推出經(jīng)濟高效型編程模型GPT-5-Codex-Mini
11月8日，OpenAI發(fā)布輕量級編程助手GPT-5-Codex-Mini，作為GPT-5-Codex的緊湊版，性能接近原版但成本更低，適合輕量任務(wù)。開發(fā)者只需犧牲少量模型能力，即可獲得比原版多4倍的調(diào)用額度。
月之暗面開源Kimi-k2 thinking，主打模型即Agent
11月6日，月之暗面發(fā)布并開源Kimi K2 Thinking模型，主打“模型即Agent”理念，支持無需人工干預(yù)的連續(xù)工具調(diào)用。該模型采用INT4量化技術(shù)，具備256K上下文窗口，在數(shù)學(xué)推理、自主搜索、編程及創(chuàng)意寫作等任務(wù)中展現(xiàn)強大能力，刷新多項基準測試紀錄。
Anthropic發(fā)布“代碼執(zhí)行”新范式，Token消耗有望降低98.7%
Anthropic日前發(fā)表文章，提出“代碼執(zhí)行”新范式。它建立在模型上下文協(xié)議（MCP）之上，讓模型編寫代碼調(diào)用工具而非直接調(diào)用，解決了工具定義過載和中間結(jié)果消耗兩大常見的AI Agent效率瓶頸，將Token消耗從15萬降至2000，效率提升98.7%。
英偉達發(fā)射首個太空AI服務(wù)器
英偉達近日將H100 GPU送入太空，其配備80GB內(nèi)存，性能是此前太空計算機的上百倍。它將測試一系列人工智能處理應(yīng)用，包括分析地球觀測圖像和運行谷歌大語言模型。這是人類首次把地面數(shù)據(jù)中心的GPU送入軌道運行，成為建設(shè)太空數(shù)據(jù)中心的重要一步。
IDC：2026年邁入代理式AI時代
11月6日，IDC發(fā)布《FutureScape 2026 》報告顯示，2026年的關(guān)鍵主題是“代理式AI時代的崛起”。代理式AI（Agentic AI）具備自主行動、適應(yīng)學(xué)習(xí)的能力，正在深度嵌入企業(yè)運營的核心。這一變革標志著現(xiàn)代企業(yè)最深遠的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)型之一：從“人機協(xié)作”邁向“代理式AI驅(qū)動”，AI不再僅僅輔助決策，而是主動制定、協(xié)調(diào)并優(yōu)化決策。
中國信通院：圍繞需求場景，優(yōu)化配置智算資源
中國信息通信研究院產(chǎn)業(yè)與規(guī)劃研究所近期發(fā)布《人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施賦能研究報告（2025年）》。報告指出，目前人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施利用負載情況差異較大，賦能效應(yīng)不凸顯。建議同步建設(shè)智算和數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)設(shè)施，發(fā)揮存算一體化優(yōu)勢，并圍繞新興模型計算需求場景，優(yōu)化配置智算資源。
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