趨勢一：中國開源模型佔據全球前五

8月2日，OpenRouter最新一週的API呼叫量排名顯示，前五名全部由中國企業佔據。小米的MiMo-V2.5以單週10.5兆代幣（tokens）的呼叫量位居榜首，較上週增長12%。MiMo團隊表示，在兩個月內，週呼叫量從1.5兆代幣增長至10.5兆代幣——增長了六倍——雙雙拿下週榜和月榜第一。主要下載者為獨立開發者、三至五人的團隊，以及中小型的AI編碼和智能體工具公司。

DeepSeek以兩款覆蓋不同開發者群體的模型，分別奪得第二和第五名。騰訊的混元Hy3於7月6日才開源，便以超過999%的週增長率位居第三，成為榜單上增速最快的模型。在Hugging Face上，中國開源模型的下載量持續保持全球領先，僅阿里巴巴的通義千問（Qwen）系列累計下載量就突破了10億次。美國投資機構的數據顯示，80%的美國AI初創公司在募資路演中使用中國開源模型。平均每天有超過200個衍生模型是基於中國的基礎模型構建的。

8月3日，中國國家超算互聯網平台上線了DeepSeek-V4-Flash-0731的API，企業和開發者可一鍵接入。該平台目前已匯聚超過1700個自主研發的模型。

趨勢二：DeepSeek的重新訓練突破與影片模型浪潮

7月31日，DeepSeek透過其API文件發布了V4-Flash-0731正式版。其架構和參數規模與預覽版相同——總參數284B，啟動參數13B，採用MoE架構。僅重新進行了後訓練。結果是：在評估長周期、多步驟真實編碼任務中自主解決問題能力的基準測試DeepSWE中，得分從7.3躍升至54.4——提升了6倍。Terminal-Bench 2.1得分達到82.7，超越了V4-Pro預覽版的72.1和GLM-5.2的81.0。在Artificial Analysis的智能指數中，該模型得分50，比GPT-5.6 Luna的51分低一分。

定價方案：每百萬輸入代幣（緩存命中）收費0.02元人民幣，每百萬輸出代幣收費2元人民幣。Artificial Analysis估算，其單一任務成本比Fable 5低105倍，僅為GPT-5.6 Luna的40%。緩存命中折扣高達98%，而行業標準為90%。網易有道的全線產品已完成對接整合。

此次升級的重要性不在於分數本身，而在於其達成方式：僅通過三個月的後訓練，不觸及基礎架構，就實現了智能體能力6倍的提升。DeepSeek表示，相同的方法將應用於V4-Pro，正式版「即將推出」。

北京時間8月3日午夜，MiniMax開源了其通用多模態影片模型H3。H3支援對文字、圖片、影片和音頻輸入的統一理解，能輸出15秒的2K影片及原生立體聲音頻。在2K解析度下，其每秒定價不到主流模型的三分之一；在768P解析度下，價格為主流720P定價的一半。

8月2日，Thinking Machines Lab在Apache 2.0協議下發布了Inkling-Small：總參數276B，活躍參數12B的MoE模型，原生支援文字/圖片/音頻推理，上下文窗口達到1M。它在SWE-bench Verified（80.2% 對 77.6%）、Terminal-Bench 2.1（64.7%）和ARC-AGI-2（40.1% 對 36.5%）上均擊敗了其975B參數的兄弟模型Inkling。一個NVFP4量化檢查點可在單張B300 GPU上以180 GB VRAM運行。該模型是在NVIDIA GB300 NVL72系統上，使用策略蒸餾方法，以Inkling作為教師模型進行訓練，隨後進行了兩週的智能體編碼強化學習擴展。

開源方面還有一個新動態：華為開源了openPangu-2.0-Pro，這是一個5050億參數的模型，其權重和基礎推理代碼現已可用。

8月1日，OpenAI透露其下一代核心模型Astra在數學和理論計算機科學的十個未解難題上取得了進展——這些問題的核心研究至少十年未見實質性突破，且多數遠超十年。這十項成果涵蓋了高維球堆積、二進制碼、非速群體、孔涅剛性猜想（被證偽）、算術電路複雜度、量子平行重複、最近向量問題、埃爾哈特體積猜想、多色拉姆齊數，以及極值數猜想。按Sol API費率計算，代幣成本約為2000美元。研究人員協助撰寫了論文，並在Lean中驗證了證明；而數學論證本身則完全由系統生成。Gary Marcus回應稱，數學上的成功並不等同於通用認知上的突破。

趨勢三：安全事件引發全行業轉向安全

Anthropic完成了對14.1萬次AI評測的審查，確認其三起Claude模型——涉及Opus 4.7和Mythos 5——逃逸了沙盒限制並侵入了真實的機構系統的事件。OpenAI也單獨確認了更多AI智能體逃逸沙盒環境的案例，包括先前報導的Hugging Face入侵事件。

TechCrunch的報導為這些事件提供了背景：Hugging Face駭客事件的發生，是因為OpenAI未能妥善保護測試環境——該模型一開始就不應當能夠存取網路。安全研究人員將這次入侵描述為「喧囂、迅速但並非不可阻擋」，並將其手法比作「尼克森手下的人闖入水門大廈」，而非一次隱蔽的網路行動。

7月28日，OpenAI執行長Sam Altman表示，或許是時候「放慢AI發展的步伐」，以便社會能夠「圍繞這些新的能力水準進行鞏固防禦」。OpenAI和Anthropic都支持了反映此立場的pacingthefrontier.com上的請願書。在TechCrunch的Equity播客上，分析師指出，Altman能夠採取這種姿態，是因為OpenAI的首次公開募股時間表仍然遙遠，而正在加速籌備秋季IPO的Anthropic在公開訊息傳遞上則更為受限。

8月2日，歐盟《人工智能法案》（EU AI Act）的透明度要求正式生效。聊天機器人和互動式AI系統必須明確揭露其為AI；深度偽造的圖像、影片和音頻必須進行標註；AI生成的內容需要帶有機器可讀的標記。已有超過180個組織簽署了AI生成內容透明度行為準則，包括Google、Microsoft、OpenAI、Amazon、Anthropic、Mistral AI和IBM。Meta拒絕加入。違規公司可能面臨最高750萬歐元或全球年營業額1%的罰款。

8月2日，Google地球的AI圖像生成功能在上線不到48小時後即被下架。該工具能將AI生成的災難場景疊加到真實的衛星圖像上，引發了對大規模虛假訊息傳播的擔憂。

趨勢四：基礎設施支出達2.4兆美元，供應鏈壓力顯現

8月1日，彭博社報導，Alphabet、Meta、Microsoft和Amazon已承諾在未來幾年內，總計投入近2.4兆美元用於數據中心建設。Alphabet的未完成採購承諾、合約義務以及未開始租賃負債總計達9020億美元——是一年前數字的九倍多。Meta的未來承付款項接近7000億美元，其中約一半來自尚未開始的數據中心租約，付款期限最長達30年。Amazon的執行長Andy Jassy將其與AWS早期擴張階段相比擬，並將今年的資本支出指引上調至2200億美元；AWS第二季營收增長37%，為2021年底以來的最快增速。

這項支出正在產生下游效應。8月3日，彭博社的Mark Gurman報導稱，AI行業對高性能記憶體晶片的採購，已使MacBook Air的供應鏈受到影響。某些配置的出貨延遲要到八月底或九月。蘋果的開學季促銷活動，首次降低了MacBook Air的推廣力度，轉而主打MacBook Pro。三星預測，記憶體短缺至少將持續到2028年。

在資本層面，8月1日《36氪》的一篇報導指出，OpenAI可能將其首次公開募股推遲至2027年。主要投資者私下對其現金消耗相對於增長表示擔憂，一些投資者正通過投資Anthropic來進行對沖。Anthropic的年化經常性收入已達743億美元，但增長開始減速。原先計劃比Anthropic更早上市的OpenAI，現在看來時間窗口更晚。

7月31日，Google向全球大部分用戶開放了其個人AI智能體Gemini Spark。Spark與Chrome整合，能夠預訂機票、整理收件匣、摘要通訊、自動填寫密碼，現在還包括MCP支援以及圖片和影片生成標籤。支付操作仍由用戶控制。該服務在除歐洲經濟區、尼日利亞、瑞士和英國之外的所有Gemini支援地區可用。