01国常会听取「人工智能+」行动进展情况汇报

10 月 16 日，国务院总理李强主持召开国务院常务会议，听取「人工智能+」行动进展情况汇报。会议指出，人工智能是影响未来发展的关键变量，要从我国产业体系完备、应用场景丰富、工程化能力强等实际出发，注重以落地应用牵引技术创新，不断深化拓展「人工智能+」行动。

会议明确三条要求：一是夯实发展底座，加强技术攻关和算法创新，促进算电协同，增加高质量数据供给，着力补短板、锻长板；二是突出赋能应用，以实体经济为重点强化供需衔接，鼓励联合研发，推进中试验证，加大场景培育力度；三是统筹发展和安全，因业分级分类施策，加强风险研判评估，守牢人工智能安全底线。会议同时讨论并原则通过《中华人民共和国教师法（修订草案）》与《中华人民共和国价格法（修正草案）》，决定提请全国人大常委会审议。

据工业和信息化部此前公开的口径，我国人工智能核心产业规模已突破 1.2 万亿元，人工智能企业数量超 6600 家，智能算力规模达 2592 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）。工信部称已组织近 30 场人工智能赋能新型工业化「深度行」活动，促成 5000 余家企业供需对接，支持创建北京、济南—青岛等 18 个国家人工智能创新应用先导区，并设立 600 亿元国家人工智能产业投资基金。

出处：新华网、新浪财经（转载新华社）、央广网（工信部数据）

02《中国禁止出口限制出口技术目录》公开征求意见，拟增列 40 项关键技术

10 月 16 日，商务部、科技部发布 2026 年第 48 号公告，就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》公开征求意见，并对相关技术实施出口前登记的临时管理措施。此次征求意见涉及拟增列的人工智能、生物医药、光伏三个领域共 40 项关键技术，其中拟禁止出口 14 项、拟限制出口 26 项。

拟禁止出口的技术包括人工智能驱动的恶意代码生成与变异技术、具有自主知识产权的细胞和基因治疗技术工艺平台、钙钛矿及叠层电池组件生产技术等；拟限制出口的包括人工智能辅助漏洞挖掘技术、具有自主知识产权的通用型细胞和基因治疗全新靶点发现和验证技术、单线产能 ≥3 万吨/年的多晶硅工程技术等。

商务部新闻发言人在答记者问中表示，此次修订是技术贸易管理的常态化工作，依法依规进行，不针对任何特定国家、地区或实体；拟列管的多数技术已明确具体技术指标，且利用相关技术制造的产品不在管理范围内，管理范围「清晰、精准、有限」；公告还明确了适用便利措施的多类出口情形，体现分级分类的管理理念。

该消息在海外同步引发关注。路透社、日经亚洲、南华早报、MLex 等均做了跟进报道，聚焦出口管理范围向人工智能与算力相关技术延伸的影响；Techmeme 汇总的报道提到，拟列入清单的人工智能技术涵盖大模型与芯片设计相关内容（具体条目以公告原文为准）。

出处：央视新闻（商务部答记者问全文）、中国新闻网、Techmeme 汇总

03Meta 发布 Muse Spark Open：8160 亿参数开放权重，联手苹果在 Mac Studio 本地运行

当地时间 10 月 15 日，Meta 发布开放权重大模型 Muse Spark Open：总参数量 8160 亿、单次推理激活 420 亿，上下文窗口 100 万 token，原生多模态，面向编码与智能体任务，在长周期任务、复杂软件工程与多步推理上做了针对性优化。Meta 称其为「迄今能力最强的美国开放权重模型」。模型权重已在 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Microsoft Foundry Models 上线，API 侧接入 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 与 Together AI。

发布中最受关注的是苹果与 Meta 的合作——两家长期在隐私与平台规则上对立的公司，这次为一款模型的本地运行走到了一起。Muse Spark Open 成为首个能在桌面端本地运行的同级模型：官方推荐配置为两台搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio（各 512GB 统一内存，该配置本月底发货），或四台 256GB 版本（现已可用），通过苹果开源框架 MLX 拆分模型、经 Thunderbolt 5 互联。苹果在自测中称，四台 Mac Studio 的生成速度超过 36 token/秒。Meta 演示了用该模型驱动的 Muse Code 修改开源 Mastodon 客户端 Ice Cubes（修 bug、加功能、完整构建），以及端到端操作 DaVinci Resolve 完成素材审阅与竖版裁切。

有两点需要明确。其一，本地部署的内存门槛极高：模型压缩后的权重约占 493GB，单台 Mac 无法承载。其二，这是开放权重模型而非开源模型，采用 Meta 的 Muse Model License，对部分商业用途设有限制。Meta AI 负责人 Alexandr Wang 表示，公司对开发者在本地的使用情况没有任何可见性。

出处：Meta AI Research 官方博客、新浪财经、同花顺财经

04英伟达发布 Nemotron 3.5 Super VL 与 Bolt 系列，主攻长时智能体与端侧

当地时间 10 月 15 日，英伟达发布开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL：总参数 1200 亿、单次激活 120 亿，面向指令遵循、工具调用、多步业务流程与视觉理解等智能体任务。英伟达称其在这些任务上达到前沿精度，参数量约为其最大推理模型的五分之一，吞吐量最高可达同类模型的 5 倍。

同批发布的还有两款端侧模型。Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 采用原生 2-bit 量化，可在 24GB 显存内运行并与其他应用共存，面向 RTX / DGX Spark 上的本地智能体工作负载；Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 面向 GeForce RTX、Jetson 等平台，服务于快速对话式与嵌入式智能体，将于 10 月 23 日发布。官方称 Bolt 74B-A9B 在其同类别的 PinchBench 上位列第一、BrowseComp 开源模型中位列第二。

英伟达同时公布了生态侧的第三方后训练名单：Scale AI 为 Skydance 的供应商信用金融智能体和安永的并购尽调智能体做后训练，AfterQuery 为 Hebbia 定制信贷协议分析，AI21 与 Alice 面向网络安全攻防韧性，Mercor 基于 APEX-SWE 编码基准做后训练，ModelScope 通过 ms-swift 框架支持微调；平台侧集成方包括 Atlassian、CrowdStrike、Dassault Systèmes 等。上述性能数据均来自英伟达自测，不同部署环境下的实际提升存在差异。

出处：NVIDIA 官方博客、同花顺财经

05腾讯混元开源记忆框架 Hy Memory 2.0，国产开源模型同日多点推进

10 月 16 日，腾讯混元发布并开源记忆框架 Hy Memory 2.0。据官方口径，其专用模型在记忆相关任务上的性能超过 Opus 5。记忆能力是长周期智能体的关键瓶颈之一，此次开源把这一环节从「围绕模型外挂」推向「框架级组件」。

同一时段国内多个团队也有开源动作。清华 THUNLP、面壁智能、OpenBMB 与 AI9Stars 联合发布 Agent 工作台 PilotDeck 2.0，内置 Word、Excel、PPT Skills 并支持自动多模态校验；官方测试称其与 Claude Code、WorkBuddy 同处 80 分档，换用 35B-A3B 轻量底座后以 79.4 分居三者之首，AgentLoop 极限测试可持续处理 2000 条交互消息，智能路由使社媒任务费用下降超 75%，并支持本地部署与飞书、微信等 IM 渠道接入。

昆仑万维发布并开源视频生成模型 Matrix-Game 4.0，官方称可在单张 RTX 5090 上以 480p、60FPS 实时运行，端到端延迟低于 150 毫秒，显存峰值 18.5GiB。上述性能数据均来自各公司自测或第三方榜单口径，未经同等条件下的独立横向复测。

出处：IT之家（腾讯混元 Hy Memory 2.0）、搜狐（腾讯研究院 AI 速递）

06港股 AI 板块周内深度回调，恒生科技指数创两年新低

10 月 16 日港股三大指数本周集体走弱。截至周五收盘，恒生指数涨 0.52%、恒生科技指数涨 1.16%、国企指数涨 0.31%；但从周内看，恒生指数累计跌 0.10% 报 24186.83 点，恒生科技指数累计跌 2.13% 报 4108.24 点，国企指数跌 0.24% 报 8128.25 点。恒生科技指数在周四（10 月 15 日）收盘创下两年来新低，恒生指数当日盘中一度失守 24000 点整数关口。

个股层面，AI 及科技成长板块本周「全线杀估值」，存储、AI、PCB、光通信领跌。智谱（02513.HK）周内累计跌 19.25%，自 10 月 7 日起连续七个交易日累计跌超 20%，较 6 月高点 2980 港元回撤超 80%，月内卖空股数暴增近五倍；云迹（02670.HK）周内跌 32.99%，群核科技（00068.HK）跌 28.81%，海清智元跌 21.62%、海光芯正跌 21.40%、剑桥科技跌 19.78%。10 月 15 日全市场沽空金额达 321.87 亿港元，刷新月内峰值，空头火力高度集中于 AI 科技权重股。A 股方面，10 月 16 日创业板人工智能指数跌 1.40%、软件指数跌 0.85%、云计算指数跌 0.58%，存储芯片板块则逆势拉升。

海外同步承压。据高盛报告，过去一周对冲基金大幅抛售 AI 概念股，半导体板块尤为明显，部分资金转向医疗保健与必需消费品等防御性板块。国内卖方观点分歧明显：有投行认为此轮下跌属「健康回调」，并称 AI 主题仍具「绝对主导地位」；中金公司认为恒生科技指数经快速回调后「或已再度具备短期拐点特征」；华泰证券把近期港股波动归因于政策预期差、海外流动性边际紧缩与地缘政治风险升温，判断 11 月上旬前大概率在当前位置震荡。

出处：财联社（港股收盘）、金融界（MiniMax 回 A 与估值变化）、经济通

07微软完成 MAI-Base-2 预训练：2.8 万亿参数，单次激活 800 亿

据多家媒体报道，微软已完成新一代基础模型 MAI-Base-2 的预训练。报道口径为：总参数 2.8 万亿，采用混合专家（MoE）架构，单次请求激活 800 亿参数；训练使用 16000 张英伟达 GB200、耗时约 38 天；模型为多模态，可理解文本与图像。微软内部称其预训练算力效率明显高于同类中国基础模型，并在内部留出集上优于所有开放权重模型。

有两点必须标注。第一，上述参数与效率对比均来自媒体报道与微软内部测试，微软官方尚未披露参数规模、发布时间与性能数据。第二，这只是一次基础模型（base model）预训练，尚未经过指令微调等后训练环节，最终产品形态可能与当前测试结果存在明显差异。另有报道称，微软 AI 负责人 Mustafa Suleyman 向员工表示该模型以约四分之一算力超过了可比的 OpenAI 基础模型，该对比同样来自非公开测试，未在公开基准上验证。

值得关注的是路径差异：MAI-Base-2 完全由微软内部训练，而非依赖外部合作伙伴，这与其此前对外部模型供应商的依赖形成对比。

出处：同花顺财经、The Neuron、Prodify Digital

08Character.AI 申请破产保护，迪士尼 2000 万美元成为首席竞标方

当地时间 10 月 12 日，AI 陪伴平台 Character.AI 向美国特拉华州破产法院申请《美国破产法》第 11 章保护，并启动法院监督下的资产出售程序。破产申请文件显示，公司预估资产与负债规模均在 5000 万至 1 亿美元之间；其最大无担保债权人之一是谷歌，欠款 414 万美元，另欠多家律师事务所合计约 260 万美元。

平台数据与经营状况的反差是这起破产的核心。Character.AI 至今仍有约 1200 万月活跃用户，用户日均停留约 2 小时，但付费订阅用户仅约 13.9 万，月运营成本约 3000 万美元、月亏损约 800 万至 900 万美元。破产文件写道，AI 娱乐领域已被证明「开发和增长成本高昂，无法产生足以支撑现有业务形式的现金流」。公司 2023 年 3 月获 a16z 领投 1.5 亿美元融资、估值达 10 亿美元；2024 年 8 月，谷歌以约 27 亿美元取得其模型技术非独家许可，两位联合创始人（含 Transformer 论文作者之一 Noam Shazeer）与一批核心研究人员回到谷歌，2026 年前 CEO 又转投迪士尼。

拍卖侧的进展是：Character.AI 已与迪士尼旗下 Disney Worldwide Services 达成「首席竞标方」协议，迪士尼拟支付 2000 万美元，取得部分知识产权的非独占永久许可及部分权利请求，报价将作为拍卖底价，仍可能被更高或更优报价取代。原公司约 86 名全职员工中，66 人已接受迪士尼聘用。美国 40 个州的州检察长已联名请求破产法官，要求在任何资产出售中保护年轻用户及其数据；公司律师表示，目前尚无买家对用户数据或运营中的聊天机器人业务提出报价。出售流程预计在 11 月下旬或 12 月初完成。

出处：经济观察网、中央社（引路透社）、北京日报

09Anthropic 测试模型「自复制」，英国 AISI 称前沿模型尚不构成可信威胁

Anthropic 于当地时间 10 月 12 日发布研究，测试小型 AI 模型在不同硬件上自我复制的能力。据披露，一个 90 亿参数模型在测试的 9 类硬件中的 8 类上成功运行；300 亿参数及以下的模型能够完成自复制流程中的多数子任务，但端到端稳定复现仍是主要障碍。研究提出的场景是：模型侵入联网设备（如智能烤箱、割草机器人等），借由「僵尸网络」在数据中心之外持续运行——研究人员称，这种复制体「难以关停，因为没有单一的中心节点可以切断」。

Anthropic 同时给出成本估算：一次自复制行动的算力约相当于 40 张英伟达 H100，并称这是基于单一设备类型与一次历史僵尸网络事件的粗略估算。研究还提到，通过小模型之间传递「笔记」（基于开源 Pi 编码智能体的 Memento 框架），设置成功率从第一代的 45% 提升到后续世代的 61%–84%；让 Claude Opus 4.8 充当「顾问」则没有带来显著改善。

这一方向上的公开评估并不一致。英国人工智能安全研究所（AISI）的 RepliBench 基准显示，其测试的前沿模型在整体上尚不构成可信的自主复制威胁，尽管在多项单项任务上表现良好；该机构同时表示，「改进速度意味着这一状况可能迅速改变」。Anthropic 强调，其证据来自模拟设备与一次真实硬件演示，描述的是能力正在逼近，而非已出现野外传播的蠕虫。

出处：The Guardian、Morning Tick

10谷歌改版 AI 搜索，Gemini 4「Argon」公布调价时间表

谷歌宣布在 AI 搜索体验中做一系列更新：回答中的内联链接将更频繁、更靠前地出现；对只有一两个官方来源能完成的任务，将测试在回答顶部用专门区域集中展示官方网站，并附上「为什么有用」的说明；时效性文章的可视化新闻轮播将推广到更多地区与语言，并突出用户设置的「首选来源」；部分回答末尾的链接会增加图片缩略图与更明显的可点击设计。谷歌称，「首选来源」功能的使用人数自今年年初以来增长 7 倍以上。

同一批次里最值得记的是定价。谷歌前沿模型 Gemini 4「Argon」 已于 10 月 14 日结束仅面向受信防守方的受限阶段，转为正式提供，模型 ID 为 gemini-4-argon，覆盖 Gemini 平台 API、Google AI Studio、Google Antigravity 以及面向企业的 Gemini 应用（网页、桌面与移动端）。Argon 的上市价格为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，谷歌定价页明确标注该费率为促销价、有效期至 2026 年 11 月 30 日；紧随其后的下一页是自 12 月 1 日起生效的 4 美元 / 20 美元，批处理价格同幅翻倍（1/5 → 2/10）。

档位排布本身传递了信息。促销期内，Argon 的价格与 OpenAI、Anthropic 的中端模型完全一致；12 月 1 日起，则与 Claude Opus 5.5 的 $4/$20 完全一致——也就是说，价格优势只在促销窗口内存在。规格上，Argon 输入上下文 100 万 token，最大解码长度从 64K 提升至 1,048,576 token（默认仍为 65,536，需显式开启）。

出处：Google 官方博客（AI 栏目）、Pick Right（定价与规格分析）、网易（AI 搜索更新）