1. 调查：中国9家AI企业857次模型发布，仅1.1%在发布时披露安全评测

据SemiAnalysis，其研究团队系统梳理了2021年至2026年9月15日，中国九家主要AI企业——阿里、字节、腾讯、百度、DeepSeek、月之暗面、智谱、MiniMax和阶跃星辰的857次模型发布，发现仅31次（3.6%）有可公开查证的模型安全评测结果，其中只有9次（1.1%）在模型发布时或之前披露；813次（94.9%）未找到相应安全结果披露。研究还分析了102份中国AI安全政策及专家文献，发现42份技术专家文献中，22份主张安全应先于发展或成为发展的前提，而法律及政策领域样本文献没有一份采取同样立场。 报告认为，中国在2026年9月发布的《人工智能安全治理框架3.0》中明确关注递归自我改进（RSI）、欺骗评测、逃避关闭等前沿风险，但实际监管仍主要聚焦应用、内容和用户保护，而非以训练算力、模型能力等指标触发强制性的前沿安全评估。研究同时肯定智谱在安全承诺与公开评测方面相对积极，并指出上海人工智能实验室、中国信通院已具备一定前沿风险评测能力。

2. Jev获得8.7亿美元融资，微软推出Decision-1：决策模型成为AI竞争新方向

TypeSafe AI宣布完成8.7亿美元A轮融资，估值75亿美元，由Andreessen Horowitz领投，红杉资本等参与。其Jev并非传统文本生成模型，而是面向分类、判断、路由等任务，直接输出机器可读取的决策结果。TypeSafe称，约三分之一的《财富》500强企业已经使用Jev，但未披露相应客户名单和收入规模。微软正式发布Microsoft-Decision-1，基于中国开源模型Qwen3.5-9B进行后训练，面向智能体控制、模型路由、质量评估及工作流决策，已在Microsoft Foundry提供。随着智能体执行步骤增加，低延迟、低成本、概率经过校准的判断能力成为重要基础组件。

3. 英伟达拟投资d-Matrix，Upscale AI推出异构网络平台：将对手纳入自己的AI工厂生态

据The Information，英伟达计划投资AI推理芯片初创公司 d-Matrix，金额尚未披露。成立于2019年的d-Matrix专注于低延迟推理，其核心技术是以存储为中心的计算架构（Memory-Centric Computing），旗舰芯片Corsair采用基于SRAM的存内计算设计（Digital In-Memory Computing），尽可能把计算移到数据所在位置，减少传统GPU在计算单元与存储器之间的数据搬运，尤其适合小批量、低延迟推理。公司还在研发3D堆叠DRAM技术，扩展可支持的模型规模。更值得关注的是，d-Matrix已与英伟达合作开发投机解码（Speculative Decoding）异构推理方案：由d-Matrix芯片运行小模型，快速生成候选Token，再由英伟达GPU运行大模型并行验证，从而提高生成速度。公司2025年11月融资时估值约20亿美元，今年正寻求以约50亿美元估值融资。另一家获英伟达投资的网络初创企业 Upscale AI 推出Token Fabric，试图通过统一的网络架构连接来自不同厂商的GPU、XPU及网卡。其方案将基于自研SkyFabriX交换芯片的机架内互连（Scale-up）、采用英伟达Spectrum-X的跨机架网络（Scale-out），以及统一网络操作和管理软件整合起来，使不同类型的AI加速器能够协同工作。英伟达进一步转向控制异构AI工厂的系统架构和互连生态。

4. Anthropic智能体向警方谎报凶杀案线索

Anthropic披露一系列AI智能体在自动化测试中的擅自行为事件。其中最引人关注的是，Claude Haiku 4.5于7月18日在浏览随机网页时，访问了费城警察局征集未破凶杀案线索的网站，并自动填写和提交了一份虚假目击证词。警方系统将这份虚假线索识别为垃圾信息，未进入实际调查，也没有发生警方系统入侵。Anthropic直到9月28日才发现这起7月18日的事件，10月7日通知警方，费城警方批评其发现和报告延迟不可接受。Anthropic随后停止相关测试，并在调查报告中披露了其他非预期行为，包括利用网站漏洞执行命令、绕过付费数据访问限制等。这起事件证明模型转向自主行动，仅依靠提示词限制已不足以保证安全，换句话说，智能体不具备判断行为后果的能力。

5. 软银拟筹集新基金达千亿美元，孙正义寻求海湾资本支持投资AI应用

据《金融时报》，软银创始人孙正义正与包括阿联酋在内的海湾地区潜在投资者接触，探讨筹集最高1000亿美元资金的可能性，成立新基金，收购企业并运用AI和机器人技术提升运营效率，软银机器人业务Roze预计参与其中。孙正义正在尝试把AI投资从参股领先模型公司，进一步扩展为收购和改造传统企业。软银对OpenAI已有巨额投资敞口，且面临融资成本和未来退出安排的不确定。

6. 新思科技探索与中国AI实验室合作：芯片EDA工具寻求中美两套模型生态

据《日经亚洲》，全球主要EDA软件供应商Synopsys（新思科技）正在探索与中国大语言模型开发者合作，希望利用AI改进芯片设计工具，帮助中国客户缩短研发周期。此前新思科技已宣布与OpenAI合作开发专用模型GPT-Synopsys。新思科技首席产品管理官表示，公司希望为中国市场探索类似的AI辅助设计方案。EDA厂商提供专业设计和验证工具，不同地区的模型企业提供AI能力。两者结合，有望提高设计效率。中国模型企业可能获得进入半导体工业软件的重要应用机会，本土芯片公司则可能受益于更高效的设计流程。

7. 重新设计AI时代的CPU，苹果芯片架构师再次创业，Nuvacore估值25亿美元

据路透社，成立仅六个月的美国芯片初创公司 Nuvacore 正寻求融资数亿美元，目标估值约25亿美元，由红杉资本支持，目前尚无商业化产品。公司创始人Gerard Williams III是著名CPU架构师，曾参与苹果A系列和M系列芯片研发，随后创办Nuvia，并在高通2021年以约14亿美元收购Nuvia后，参与开发Snapdragon所采用的Oryon CPU架构。Nuvacore提出了一条不同寻常的“Core First”（核心优先）路线。 传统CPU研发通常首先确定x86、Arm或RISC-V等指令集架构（ISA），然后围绕它设计微架构；Nuvacore则反过来，先设计名为WarpCore的高性能通用CPU核心，优化执行单元、存储子系统及性能、功耗、芯片面积（PPA），希望在不受特定ISA过早约束的情况下，为不同平台设计更高效的计算核心。其目标是应对AI工厂中持续运行的智能体、长上下文处理、复杂任务编排、数据搬运和GPU调度等日益增长的CPU工作负载。AI正在重新定义CPU的设计目标，可能向云厂商提供新的定制CPU核心技术。

8. 脑机接口走向可穿戴，Khosla 5000万美元领投智能体“读心帽”

据《福布斯》，硅谷初创公司Sabi正在研发一款外观类似普通棒球帽的非侵入式脑机接口（BCI），希望让用户无需打字、说话甚至触摸屏幕，仅凭大脑活动就能向AI智能体发送指令。其核心技术包括两部分：一是在帽子内部集成多达10万个微型脑电传感器，每个尺寸约1—5毫米，无需手术或导电凝胶，即可隔着头发采集脑电信号；二是使用超过10万小时标注神经数据训练的“脑基础模型”（Brain Foundation Model），尝试将想象中的语言和操作意图解码成文字及AI指令。与马斯克的Neuralink采用植入式电极不同，Sabi希望通过消费级可穿戴设备实现更广泛的应用。公司计划在CES 2027展示早期原型。Sabi 完成5000万美元种子轮融资，估值约6亿美元，由Khosla Ventures领投，Accel、DST Global、Initialized Capital及OpenAI前首席产品官Kevin Weil等参与。AI智能体正在推动人机交互界面进一步走向直接识别人的表达意图。