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一行GitHub代码出卖了AMD：Anthropic被曝成其新客户，算力去英伟达化加速

AMD AI业务高级总监在GitHub上公开的代码中，泄露了Anthropic成为其客户的信息。芯片分析机构SemiAnalysis通过解读代码确认了这一合作，这意味着Anthropic正在加速构建多元化的算力供应商体系，摆脱对英伟达GPU的单一依赖。

在中国国务院新闻办公室举行的发布会上，工信部公布了2026年上半年软件与开源生态的关键数据：中国AI开源大模型全球累计下载突破100亿次，OpenHarmony生态设备数已超过13.5亿台。这组数据首次以官方口径量化了中国开源软件从“能用”到“被大规模使用”的跨越。

欧盟议会计划最快于2025年9月向议员和工作人员推出名为EPGenAI Hub的内部AI工具平台，整合Meta、OpenAI、Anthropic和Mistral等多家主流大模型。此举标志着全球主要立法机构首次规模化部署多模型AI基础设施，背后涉及对AI供应商选择、数据安全与监管示范效应的多重考量。

SK集团会长崔泰源表示，高性能内存的持续短缺已迫使多国政府介入扶持本国产业，SK海力士必须加快产能扩张以应对AI算力需求。这一表态揭示了全球AI芯片供应链正从市场驱动转向政策驱动的关键转折。

投资者担心存储芯片厂商大规模扩产将导致产能过剩，但另一方认为，AI 模型训练和推理对高带宽内存（HBM）的持续需求，可能打破存储行业传统的周期波动规律。这直接影响了相关公司股价和行业投资逻辑。

中国AI公司Moonshot发布的新模型Kimi K3，在多项基准测试中追平甚至超越美国领先模型，且成本极低。这并非简单的技术追赶，而是中国全面拥抱开源模型策略，正在倒逼美国闭源巨头和监管层重新思考AI技术路线。

随着AI基础设施建设投入持续膨胀，大型科技公司的资本支出正遭遇投资者质疑。市场信号显示，若不能清晰证明这些巨额投资能转化为收入和利润，财报季的股价抛售可能只是开始。

小米发布了机器人基础模型 Xiaomi-Robotics-1，通过“无实体预训练+少量真机微调”的混合策略，首次在机器人领域验证了类似大语言模型的规模法则——数据与模型参数越大，真实操控的成功率越高。

摩根士丹利2026年上半年在股权和债务资本市场获得23亿美元费用收入，较2025年同期的14亿美元增长约64%，主要驱动力来自为AI基础设施项目提供融资服务。这一数据直接反映出全球资本正在大规模涌入AI算力建设。

散户正在从传统的“七巨头”科技股转向押注AI硬件与芯片产业链，SK海力士、迈威尔科技等受益于AI算力需求的股票成为新宠，而苹果、微软等五只曾经的明星股今年已跑输大盘。