CIO Times：蚂蚁集团发布区块链跨境支付解决方案 | 印度启动国家 AI 战略
重磅资讯
1. 微软 Azure AI 超级计算机全球首发
微软于 7 月 30 日宣布推出专为大模型训练设计的 Azure AI 超级计算机，采用最新 GPU 和网络技术，算力规模达 300PFlops，可显著提升训练效率。该系统已在金融、医疗等多行业场景中应用，支持复杂模型的快速迭代。微软表示，这一举措将推动 AI 技术在企业级应用中的规模化落地，帮助客户加速数智化转型进程。
2. 智谱发布 Agent 大模型 GLM-4.5，开源可商用
智谱于 7 月 30 日发布新一代旗舰模型 GLM-4.5，采用混合专家（MoE）架构，总参数量 3550 亿，支持推理、代码生成和智能体任务。该模型在智能体任务基准测试中表现媲美 Claude 4 Sonnet，且开源可商用，使用成本低于同类产品。实测显示，GLM-4.5 可一次性生成 15 页 PPT、编写复杂应用程序，为企业提供高性价比的 AI 解决方案。
3. 亚马逊 AWS 推出工业 AI 平台，优化制造业流程
AWS 于 7 月 30 日发布工业 AI 平台，集成机器学习和物联网技术，帮助制造业企业优化生产流程。平台提供预测性维护、质量控制等功能，通过实时数据分析降低设备故障率和生产成本。亚马逊表示，该平台已在汽车、电子等行业落地，助力企业实现智能化升级。
4. 英伟达发布 Blackwell Ultra 芯片，提升推理性能
英伟达于 7 月 30 日推出 Blackwell Ultra 芯片，专为 AI 推理设计，性能是 Hopper 架构的 40 倍。该芯片支持毫秒级响应，可在 10 秒内完成复杂模型推理，适用于金融风控、自动驾驶等场景。英伟达透露，多家科技巨头已计划基于 Blackwell Ultra 推出服务器产品，推动普惠算力发展。
5. Meta 发布 Llama 3 多模态模型，支持 128K 上下文
Meta 于 7 月 30 日发布 Llama 3 系列模型，包括 8B、70B 和 400B 参数版本，支持文本、图像、视频多模态输入。新模型采用分组查询关注（GQA）技术，上下文窗口达 128K，推理速度提升 47%。Llama 3 已在 AWS、Google Cloud 等平台上线，助力开发者构建多模态智能应用。
6. 欧盟 AI 法案全面生效，企业合规挑战加剧
欧盟《人工智能法案》于 7 月 30 日进入全面执行阶段，禁止实时生物识别监控、社会评分等 8 类高风险 AI 应用。法案要求通用 AI 模型提供者公开训练数据来源，并建立本地数据存储中心。专家指出，这将增加跨国企业的合规成本，但也推动 AI 技术向安全、透明方向发展。
7. 蚂蚁集团发布区块链跨境支付解决方案
蚂蚁集团于 7 月 30 日推出 Whale 实时多币种清结算平台，利用区块链技术将跨境支付周期从 1-3 天缩短至秒级。该方案已与花旗、汇丰等银行合作，支持通证化存款服务，预计到 2030 年可为企业节省超 500 亿美元跨境交易成本。蚂蚁表示，这一创新将重塑全球支付体系。
8. 中国工信部部署电子信息制造业数智化转型
工信部等三部门于 7 月 30 日印发《电子信息制造业数字化转型实施方案》，提出到 2027 年关键工序数控化率超 85%。方案强调加强先进计算和 AI 赋能，推动研发设计、生产制造等环节的智能化升级。工信部表示，将通过典型场景示范和公共服务体系建设，助力企业提升核心竞争力。
9. Mistral 发布 CodeMamba 7B 模型，线性时间推理
Mistral 于 7 月 30 日发布 CodeMamba 7B 模型，采用 Mamba 2 架构，支持线性时间推理，上下文长度达 256K。该模型在代码生成任务中性能接近 Code Llama 34B，且开源可商用。Mistral 表示，CodeMamba 将降低企业开发 AI 代码助手的门槛，加速软件开发效率。
10. 印度启动国家 AI 战略，聚焦制造业升级
印度政府于 7 月 30 日宣布启动国家 AI 战略，计划投资 10 亿美元支持制造业 AI 应用。战略聚焦预测性维护、供应链优化等场景，目标到 2030 年将制造业 AI 渗透率提升至 30%。印度工业部长表示，这一举措将帮助本土企业提升全球竞争力，推动 “印度制造” 转型。
趋势研判
1. 企业级 AI 解决方案加速落地
微软、AWS 等巨头推出的专用 AI 基础设施和行业平台，正推动 AI 技术从实验室走向企业核心业务。未来，垂直领域大模型和智能体将成为企业数智化转型的关键工具，尤其在制造业、金融等场景中，AI 将实现从效率提升到价值创造的跨越。
2. 数据质量与合规性成为竞争焦点
欧盟 AI 法案和各国数据治理政策的强化，要求企业在 AI 应用中注重数据来源透明性和隐私保护。同时，随着互联网数据逐渐耗尽，高质量行业数据的挖掘和利用将成为模型性能提升的核心竞争力，数据标注和清洗产业将迎来爆发式增长。
3. 算力竞争向普惠化演进
英伟达、微软等企业通过技术创新降低算力成本，推动普惠算力发展。未来，边缘计算和端边智能将成为主流，企业可根据业务需求灵活选择云、边、端混合部署模式，平衡性能、成本和安全性。
话题互动：
您认为在企业数智化转型中，如何平衡 AI 技术的创新性与合规性？欢迎留言分享您的观点。