【行业洞察】国家网信办等发布《人工智能拟人化交互服务管理暂行办法》,于7月15日起正式施行

内容要点: • 新规正式落地:国家互联网信息办公室等部门联合发布《人工智能拟人化交互服务管理暂行办法》,规定自 2026 年 7 月 15 日起正式施行,旨在加强对模拟人类个性、思想或沟通的情感类 AI 交互服务的监管。 • 严格限制未成年人使用:新规明确规定,AI 服务提供者不得向未成年人提供“虚拟伴侣”或“虚拟亲属”等情感拟人化服务,并要求平台建立有效的身份验证和防沉迷机制,防止用户对 AI 产生过度依赖。 • 强化合规与安全边界:要求服务提供者实施严格的数据安全治理和算法透明度审查,新规落地前夕,国内主流科技平台已开始紧急调整或下架不合规的 AI 智能体与情感交互功能。 久湛洞察: 中国关于“AI 拟人化服务”的管理新规,释放出监管从单纯的“内容过滤”转向“行为与情感伦理控制”的深层信号。尤其是禁止对未成年人提供虚拟伴侣,以及防沉迷要求,直接划定了情感类 AI 智能体的商业化边界。对于寻求开发 AI 客服、智能助理和虚拟代言人的企业而言,必须高度重视“拟人度”的合规红线,在设计产品时增加合规性提示,并建立多模态情感隔离机制,避免过度拟人化带来的法律与社会伦理风险。   >  权威源:国家网信办官方通告、全球法律合规咨询报告、科技行业合规性分析(2026年7月最新发布)   >  关键词:网信办、拟人化交互服务、AI伴侣、情感交互、未成年人限制、防沉迷、算法合规   >  真实链接:CAC Govt...
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【公司新闻】上海久湛助阵“算丰杯”医疗AI Skill 开发大赛

特别报道 近日,由上海申康医院发展中心指导、上海临床创新转化研究院(简称“临转院”)主办的“算丰杯”医疗AI Skill开发大赛正式拉开帷幕。 上海久湛信息科技有限公司作为本次大赛的“支持单位”及“MCP 服务”提供方,与众多行业机构共同助力医疗AI的生态建设与创新落地。 关于大赛 “医者智慧,AI传承”,算丰杯·医疗AI Skill开发大赛 本次“算丰杯”医疗AI Skill开发大赛以“医者智慧,AI传承”为主题,依托 xskills.acits.com.cn 平台,致力于打破技术壁垒,通过大赛平台,鼓励参赛医生无需编程,以自然语言为交互媒介,将长年积累的临床判断经验和诊疗逻辑规范等,转化为可计算、可验证、可传承的 AI Skill,赋能医疗AI高质量发展。 大赛宗旨 降低医疗AI研发门槛,推动临床医生深度参与AI应用开发; 以赛促用、以赛促研,鼓励医生将专科知识、临床经验转化为专属的Skill应用; 推动AI医疗的普惠化、轻量化发展,重构医疗专家的个人价值与商业变现路径。 本次大赛由上海申康医院发展中心指导,上海临床创新转化研究院主办,并联合上海人工智能实验室、上海科学技术交流中心等权威机构协办,同时获得医疗、金融等多个领域机构的大力支持。 关于 Inforstack MCP  在本次大赛的“MCP 服务”板块中,上海久湛与上海人工智能实验室、临港实验室共同担纲,为参赛选手提供底层能力支撑。 MCP 服务:上海人工智能实验室 · 临港实验室 · 上海久湛信息科技有限公司 在智慧医疗应用的开发中,数据分析与统计检验是不可或缺的一环。为了帮助参赛者更专注于临床逻辑本身,上海久湛为本次大赛定制开发了“Inforstack MCP 智能分析工具” ,重点集成了 F 检验、T 检验、决策树以及分布拟合等专业的统计与算法能力。 借助该服务,参赛选手无需搭建环境或编写 Python/R 代码,只需通过自然语言向 AI 提出需求,久湛的 MCP 工具即可在后台自动执行严谨的科学计算,并快速生成结构化分析报告。这不仅极大提升了开发效率,更为参赛作品的专业性和可靠性提供了坚实保障。 汇聚行业力量,共筑智慧医疗新生态 医疗AI的未来,扎根于医学界的临床深耕,盛放于科技界的交叉创新。作为本次大赛生态建设的重要参与者和技术支持单位,上海久湛信息科技有限公司将持续发挥产品技术优势,与各方共同推动医疗AI创新成果落地。预祝本次大赛取得圆满成功! 大赛官网:https://xskills.acits.com.cn/home 微光成炬,致敬传承,让我们相约7月总决赛,共同见证闪耀“医者智慧”的医疗AI新纪元!...
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【技术前沿】英伟达推出 AI 算力“收益分成”商业模式,深度绑定 Sharon AI 与 Firmus 等云算力巨头

内容要点: • 首推 AI 算力分成商业模式:英伟达在 7 月 1 日开创性地推出面向 AI 云运营商的新型合作模式:不再是单纯卖芯片,而是结合产品销售与云上服务所产生收益的“分成”(revenue-sharing)机制。 • 助推“DSX AI 工厂”规模化部署:该模式主要针对采用英伟达架构建设超大型 AI 算力中心(即 DSX AI 智能工厂)的伙伴,首批参与者包括 Sharon AI 和 Firmus 等新锐云算力运营商。 • 缓解算力采购资金压力:此举为云运营商降低了早期采购 Blackwell 等超级 GPU 时的现金流门槛,通过将英伟达的利润空间与客户的业务增长深度绑定,加速了高密度算力基建的全球覆盖。 久湛洞察: 英伟达推出算力分成模式,折射出当前全球 AI 算力基建资金密度的惊人增长。为了让云算力商买得起、用得起昂贵的超级芯片,硬件巨头不得不扮演“创投基金”和“合伙人”的角色。对于需要大量租用 GPU 的企业而言,这意味着算力租赁市场的商业规则正在变得更加灵活,未来可能出现更多按业务收益付费的“算力云服务”,企业应保持敏锐,寻找能够提供此类弹性财务合作的算力服务商,减轻固定资产折旧风险。   >  权威源:Sharon AI 官方公告、Firmus 官方发布、行业云算力研究报告(2026年7月1日最新发布)   >  关键词:英伟达、Sharon AI、Firmus、收益分成、DSX AI工厂、云算力、Blackwell   >  真实链接:NVIDIA News...
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【技术前沿】微软将 Excel 与 Outlook 等核心组件的 AI 推理转向自研 MAI 架构,优化 365 生态成本

内容要点: • 核心应用推理架构切换:据多方行业消息证实,微软已在 7 月初将其 M365 套件中 Excel、Outlook 等核心办公应用的 AI 提示词(Prompts)处理工作,大范围从 OpenAI/Anthropic 的第三方模型迁移至其自研的“MAI”大模型架构。 • 追求极致的成本与延迟优化:由于 M365 每日产生海量的 AI 交互,极高的第三方 API 调用费和网络延迟成为阻碍盈利的痛点,转向自研 MAI模型旨在优化计算成本和降低端到端延迟。 • 科技巨头自研模型“收归国有”:此举表明即使是 OpenAI 最大的投资者,微软也在为了商业效率和战略独立而加速推进“模型自主化”,标志着大模型行业正在发生“从外包走向内化”的深层流变。 久湛洞察: 微软将核心套件的 AI 推理逐步切换至自研 MAI 模型,给所有过度依赖单一第三方大模型 API 的企业敲响了警钟。随着 AI 调用量上升,API 调用成本和网络稳定性会成为企业极大的负担。企业必须像微软一样,建立“混合模型策略”,在简单高频的任务(如表格处理、日常邮件)上采用自主控制的低成本/专有模型,而在极复杂的任务上才调用顶级公有大模型,以此保障自身长期的毛利率与技术独立性。   >  权威源:PYMNTS 行业深度报道、M365 架构更新流露报告(2026年7月初动态)   >  关键词:微软、MAI模型、Microsoft 365、Excel、Outlook、推理迁移、API成本优化、混合模型策略   >  真实链接:Microsoft News...
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【技术前沿】OpenAI 官宣 GPT-5.6 家族将于 7 月 9 日全球发布,通过美国商务部安全审查

内容要点: • 官宣 7 月 9 日全球发布:OpenAI 官方宣布将于 2026 年 7 月 9 日正式向公众推出其下一代 GPT-5.6 模型家族,这标志着前沿生成式 AI 的又一次重大能力迭代。 • 三款细分模型并行:GPT-5.6 家族由三款模型组成:旗舰版“Sol”(专注于复杂推理、学术研究和全栈开发)、中端版“Terra”(性价比高,性能可比 GPT-5.5 但成本减半)、以及轻量版“Luna”(主打极致响应速度与低成本)。 • 顺利通过美商务部安全测试:在此次广泛公开发布前,GPT-5.6 经历了长时间的闭门预览与政府安全评估,最终获得美国商务部对于防范安全风险和滥用层面的批准。 久湛洞察: OpenAI GPT-5.6 家族的发布不仅展示了模型在复杂推理和全栈开发上的突破,更通过“Sol-Terra-Luna”的多层级定价架构指明了未来大模型商业落地的新范式——不再有单一模型的包打天下,而是根据算力和场景成本进行精细匹配。特别是通过美国商务部的安全审查,意味着合规和安全评估正成为前沿大模型发布的标配。企业在规划大模型应用时,应紧密跟踪 GPT-5.6 Terra 等高性价比模型,为自身业务在推理吞吐量与成本开支之间寻找到最佳的平衡点。   >  权威源:OpenAI 官方公告、Neowin、The Star 科技版(2026年7月初最新动态)   >  关键词:OpenAI、GPT-5.6、Sol、Terra、Luna、美国商务部、安全审查   >  真实链接:OpenAI Blog...
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【行业洞察】谷歌云联手埃森哲发布“Accenture Edge”计划,为中型企业级市场提供开箱即用型智能体方案

内容要点: • 聚焦中型企业市场:谷歌云与埃森哲于 7 月 7 日联合宣布推出名为“Accenture Edge”的商业合作计划,核心使命是帮助中型企业打破大模型落地难、成本高、门槛高的瓶颈。 • 预置智能体与数据底座:该计划采用 Gemini Enterprise 大模型与“智能体数据云”(Agentic Data Cloud),提供预先构建好的企业级 AI 智能体(Agentic AI)解决方案,允许中型企业直接在生产环境中快速上线。 • 缩短从试点到生产的周期:相比大型跨国企业动辄数月的定制化部署,该合作旨在将 AI 落地周期从数月压缩到数天,为预算和技术力量有限的中型市场快速实现 AI 赋能。 久湛洞察: 谷歌云与埃森哲的合作精准击中了“中型企业在 AI 竞赛中掉队”的痛点。很多中型企业因预算和 IT 团队实力限制,卡在“AI 试点”阶段无法进入实质生产。Accenture Edge 的推出,预示着“开箱即用型智能体”将成为企业级市场的新宠。中型企业不需要从零开发大模型应用,而是应该积极拥抱此类模块化、标准化的智能体服务,快速打通业务链条,从而以极低代价获得与巨头相当的技术能力。   >  权威源:Google Cloud Press Corner 官方发布、Accenture 官方通告(2026年7月7日动态)   >  关键词:谷歌云、埃森哲、Accenture Edge、中型企业、智能体、Gemini Enterprise、智能体数据云   >  真实链接:Google Blog...
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【行业洞察】微软成立 25 亿美元“Frontier Company”并裁员 4800 人,全力加速企业级 AI 工程落地与架构重组

内容要点: • 成立微软前沿公司:微软于 7 月 2 日正式宣布成立“Microsoft Frontier Company”,这是一项投入高达 25 亿美元的重大战略举措,旨在专门帮助企业客户将 AI 项目从前期的实验性探索推向可衡量的生产级应用。 • 工程专家团队下沉服务:该实体集结了约 6000 名 AI 工程师、行业专家和部署专家,重点针对企业客户进行深度下沉服务,直接协助客户重构业务工作流、强化治理以及推动大范围的 AI 系统集成。 • 精简团队聚焦 AI 核心:与此同时,微软于 7 月 6 日宣布裁撤约 4800 个岗位(约占全球员工 2.1%),涉及商业运营及 Xbox 等多个非核心或重叠部门,旨在通过组织架构重组,将资本与人才资源向 AI 这一绝对核心战略极速聚焦。 久湛洞察: 微软成立 Frontier Company 且同时裁员聚焦 AI,表明 AI 转型已非单纯的软件采购,而是涉及深层业务流重构的“系统工程”。企业级客户在采纳 AI 时,应当清醒地认识到技术引进需要大量的流程适配和专家指导。久湛科技建议企业在部署大模型应用时,优先寻找具有深厚行业背景的集成服务商,共同参与业务流程重塑,而不是把大模型当做简单的客服或文档助手,同时应警惕由技术栈快速切换带来的业务阵痛。   >  权威源:微软官方公告、RedmondMag、各大财经与科技媒体(2026年7月初最新动态)   >  关键词:微软、Frontier Company、企业级AI、裁员重组、降本增效、业务流程重构   >  真实链接:Microsoft News...
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【技术前沿】英伟达下一代 AI 架构“Vera Rubin”进入量产阶段,全面提升大模型算力极限

内容要点: • Rubin平台正式开启量产:在 Blackwell 正在全球大规模交付的同时,英伟达在 7 月正式宣布其下一代 “Vera Rubin” 架构的芯片已进入量产阶段,确保算力产品线以年为单位的飞速迭代。 • 算力表现实现越级飞跃:Vera Rubin 作为 Blackwell 的继任者,承诺在训练性能上提升达 3.5 倍,在推理性能上提升高达 5 倍,为 2027 年更庞大的万亿级模型训练提供底层支撑。 • 云巨头已锁定首批额度:亚马逊 AWS、谷歌云、微软 Azure 和甲骨文云(OCI)等全球顶级超大规模云服务商已锁定首批 Rubin 算力集群的配额,预计于 2026 年下半年开启商业部署。 久湛洞察: 英伟达如此快速地让下一代 Rubin 架构进入量产,甚至在 Blackwell 还未完全填补市场饥渴时就做好了交替准备,这证明了半导体芯片的“AI迭代速度”已远超传统摩尔定律。这极大地刺激了云服务商的资本支出与基建更新周期。对于中下游应用开发者 and 科技企业来说,后 Blackwell 时代的算力飞跃将使以前无法想象的实时长文本推理与超多智能体协同变成可能,应在算法设计上提前留出更高性能的空间。   >  权威源:NVIDIA 技术路线图更新公告、台积电先进制程量产纪要(2026年7月动态)   >  关键词:英伟达、Vera Rubin、Blackwell、超级芯片、量产、训练性能、推理性能   >  真实链接:NVIDIA News...
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【技术前沿】谷歌 Gemini 3.5 Pro 定档 7 月中旬,同属新品的 Live Translate 支持 70 多种语言实时对译

内容要点: • Gemini 3.5 Pro 延期发布定档:据悉,由于 Google DeepMind 采用了全新的预训练优化流程以提升前段与视觉代码生成能力,原定于 6 月发布的旗舰模型 Gemini 3.5 Pro 已重新定档于 2026 年 7 月 17 日全球首发。 • Live Translate 语音模型发布:作为 3.5 系列的又一力作,谷歌发布了 Gemini 3.5 Live Translate 语音模型,支持 70 多种语言的实时、双向、语音对语音(speech-to-speech)翻译。 • 保留音调与极低时延:该模型克服了传统对译中的长停顿,能最大程度保留原发言者的语气和语调情感,实现宛如真人交谈的高清同声传译。 久湛洞察: 谷歌在 Gemini 3.5 系列上的调整反映了大模型竞争开始朝“极致的多模态体验”和“落地可用性”深耕。Live Translate 将延迟降到可以被忽略的程度,并保留情感音调,这使得 AI 从单纯的“翻译工具”转变为能够模拟人类社交温度的“数字外交官”。企业在布局跨国业务、客服系统和多语言协同工作流时,应当迅速跟进这一模型的高级 API 接入,以大幅提高跨国沟通效率并重塑出海客户服务体验。   >  权威源:Google DeepMind 官方博客、Android开发者大会与行业报告(2026年7月上旬动态)   >  关键词:Gemini 3.5 Pro、Live Translate、语音对译、低时延翻译、Google DeepMind、多模态   >  真实链接:Google Blog...
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【技术前沿】英伟达联手核能初创公司 Valar Atomics,打造由微型反应堆驱动的无水 AI 数据中心

内容要点: • 微型反应堆供电概念验证:英伟达与核能初创公司 Valar Atomics 宣布合作,在概念验证中利用 Ward 250 微型核反应堆为 Blackwell 计算集群直接供电,探索电网独立型数据中心的可行性。 • 30兆瓦级无水算力设施:双方正致力于规划建设一个 30 兆瓦、完全“无水”(water-free)的核能 AI 计算设施,利用气体冷却和微型堆的高密度能量,摆脱传统对淡水冷却和主电网的依赖。 • 解决数据中心能耗瓶颈:随着 Blackwell 及 Rubin 等大算力架构的普及,数据中心的耗电与耗水量呈指数级增长,核能微堆与无水冷却的结合为未来的绿色算力基建提供了极具突破性的绿色解决方案。 久湛洞察: 算力的尽头是能源。英伟达与 Valar Atomics 在核能无水数据中心上的探索,揭示了未来 AI 竞赛不仅是芯片制程之争,更是“能源底座”之争。微型核反应堆能够实现完全脱离主电网的独立部署,而无水冷却技术更能解决数据中心与民争水的生态矛盾。这预示着未来的高端算力将不再受制于国家电网的负荷限制,也提示大型企业在规划长远算力时,必须将新能源(核能、地热)与绿色制造列为核心战略维度。   >  权威源:NVIDIA官方技术前沿分享、Valar Atomics联合通告(2026年7月最新发布)   >  关键词:英伟达、Valar Atomics、微型反应堆、核能数据中心、无水冷却、Blackwell、绿色算力   >  真实链接:NVIDIA News...
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