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Kimi K3正式开源!2.8万亿参数砸向全球,华盛顿被逼到墙角

  来源:硅基见闻

  7月27日,月之暗面(Moonshot AI)将 Kimi K3 的完整模型权重上传至 Hugging Face,技术报告同步发布于 GitHub,随附一份名为 Kimi K3 License 的定制许可证。这是全球首个进入3万亿参数级别的开放权重模型——总参数2.8万亿、激活1040亿、100万token上下文。距离7月16日 K3 以托管服务首发,整整11天。

  11天里,独立评测机构给出它全球第三的智能指数,仅次于 Claude Fable 5 与 GPT-5.6 Sol;Z.ai 港股盘中跌30%、MiniMax 跌16%;Moonshot 日收入增长至少6倍,估值锚从200亿美元抬向500亿美元;白宫科技政策办公室主任公开指控其蒸馏 Anthropic 技术,财政部长放话制裁,而 英伟达 、 微软 、Meta 等25家美国公司联名上书,反对封杀开源模型——OpenAI、Anthropic、Google 三家均不在首批名单上。

  美国媒体对这件事的政治报道密度,已经超过技术报道本身。

  从“宣称开源”到“文件落地”

  7月16日到7月26日之间,K3 在英文社区一直是一个“戴着开源新闻稿的 API 模型”——Hugging Face 仓库返回404,开发者搜到的全是 K2.7 Code。Moonshot 官方文档承诺的是“7月27日前发布全量权重”,多家海外技术媒体连续十天挂着倒计时页面。

  今天权重落地,才算把承诺兑现。而这一天,恰好是华盛顿关于“要不要封杀中国开源模型”的争论最白热化的时刻。

  核心参数(据官方模型卡与技术报告):

  总参数 / 激活参数:2.8万亿 / 1040亿

  架构:MoE,896个专家,每token激活16个

  上下文窗口:100万token

  多模态:原生视觉理解,视觉编码器 MoonViT-V2

  注意力机制:Kimi Delta Attention(KDA)覆盖93层中的69层,另有24层门控隐注意力

  关键创新:Attention Residuals、Stable LatentMoE

  效率:官方称相比 K2 实现约2.5倍的扩展效率提升

  Moonshot 称其为“全球首个3万亿参数级别的开放模型”。

  许可证是今天最被低估的信息

  真正的新变量不是权重本身,而是随权重一起发布的 Kimi K3 License——一份“看起来像 MIT,但在营收线以上另有条款”的定制协议。

  Unite.AI 逐条解读后指出,协议主体部分与 MIT 无异:任何人可免费使用、复制、修改、分发、再许可与销售,可部署、微调、构建衍生模型。但有两条附加义务。

  第一,模型即服务(MaaS)条款。若被许可方向第三方提供推理或微调访问、且第三方对输入、参数或训练数据有实质控制权,当该主体及其关联方在任意连续12个月内收入超过2000万美元,须与 Moonshot 另签协议。

  第二,署名条款。月活超过1亿、或月收入超过2000万美元的商业产品,须在界面显著位置标注“Kimi K3”。

  纯内部使用、通过 Moonshot 自有产品或其认证推理伙伴访问的,均不受约束。将模型嵌入某个具体功能、或仅做请求转发的产品,也不落入“服务”定义。

  这份协议的实际效果,是按商业模式而非按用户切分。一个在自有基础设施上微调 K3 的团队,零义务;一个大规模转售 K3 推理的云厂商,必须先拿合同。这是中国头部模型公司第一次在开源许可里,把“云厂商搭便车”这件事写成了明码标价的商业条款。

  第三名含金量大幅上升

  独立评测机构 Artificial Analysis 在 K3 仅有 API 时给出 Intelligence Index 57分,全球第三,与 Claude Opus 4.8、GPT-5.5 同档,落后于 Anthropic 的 Claude Fable 5 和 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol。

  真正刺眼的是它甩开其他开源模型的幅度:GLM-5.2 为51分,DeepSeek V4 Pro 为44分。

  智能体(agentic)维度更强。GDPval-AA v2 拿到1668 Elo,K2.6 仅1190;AutomationBench-AA 以53%位列全球第一;单任务成本0.94美元,接近 GPT-5.6 Sol,约为 Opus 4.8 的一半。

  前端编码是最出圈的一战。Arena 的 Frontend Code Arena 采用人类盲测投票机制,K3 上线当日拿到1679分登顶,在7个前端细分领域中的6个领先——相比 K2.6 的第18名,跃升17位。

  Moonshot 官方基准报 GPQA Diamond 93.5%、BrowseComp 91.2,但脚注坦承不同模型使用了不同的 agent harness。官方发布文亦自陈整体性能仍落后于 Fable 5 与 GPT-5.6 Sol,并点名用户体验存在差距。

  权重开放的意义正在于此:从今天起,这些数字任何人都能自己跑一遍,不必再接受厂商 harness 下的结论。

  价格:把闭源溢价的逻辑撕开一道口子

  K3 官方 API 定价为每百万token输入3美元、缓存输入0.3美元、输出15美元,全上下文窗口统一定价。作为对照,Claude Fable 5 为10美元和50美元。The Week 援引《金融时报》称,K3 运行成本约为 Opus 4.8 的三分之一;Axios 的口径是便宜约40%。

  但有两个反向变量必须说清楚,

  其一,K3 很“费token”。多位实测者反馈,完成同一任务它比 Fable 消耗更多token,叠加默认全开的 max reasoning 推理模式与15美元的输出单价,单任务实际成本可能高于逐token对比所显示的水平。

  其二,自托管不是省钱按钮。Moonshot 建议在64个及以上加速器的超节点上部署,支持 vLLM、SGLang、TokenSpeed。因为 KDA 破坏了常规前缀缓存,Moonshot 专门给 vLLM 项目贡献了自研缓存实现。技术报告还提到一个容易踩的坑:K3 以“保留思维历史”(preserved thinking history)模式训练,harness 必须把完整的前序 assistant 消息连同推理内容与工具调用一并回传,中途丢弃或从别的模型切换过来,输出会不稳定。

  一句话:这是一个 Hugging Face 加集群加法务的三重事件,不是一个“下载即用”的 App。

  资本市场:先杀同行,再杀估值锚

  K3 首发那周,港股与中概 AI 板块出现了教科书式的同业绞杀:Z.ai 港股盘中一度跌30%,MiniMax 一度跌16%,阿里巴巴跌4%。美股方面,多家媒体提到芯片股受到波及。

  而 Moonshot 自身的财务曲线陡峭得罕见。K3 发布后,日收入至少增长6倍(彭博);6月ARR达3亿美元,4月还是2亿美元;5月刚以200亿美元估值完成20亿美元融资,由美团旗下龙珠投资领投;目前正在以500亿美元估值寻求新一轮融资,并筹备最快年内的港股IPO。

  两个月,估值锚从200亿抬到500亿。K3 就是那张定价单。

  华盛顿:从“如何应对”变成“内讧”

  指控层面。白宫科技政策办公室主任 Michael Kratsios 公开指控 Moonshot 通过蒸馏 Anthropic 的 Fable 5 技术开发 K3。他区分了两种情形:正当的 AI 蒸馏在开放创新生态中有重要作用,但“以窃取美国专有技术为目的的大规模、隐蔽的工业级蒸馏”不可接受。财政部长 Scott Bessent 随后向 CNBC 表示,政府将调查中国公司是否窃取美国知识产权,并称“我们有能力因此对其实施制裁”。白宫官员与 Anthropic 将其定性为“IP盗窃”与“产业间谍”。中方否认相关指控,称其毫无根据。

  政策工具箱。据 Axios 报道,商务部去年曾考虑将多家中国 AI 实验室列入实体清单,NSA 与国家网络总监办公室曾权衡发布劝阻美企使用中国 AI 的建议,白宫曾考虑一项行政令——只有能保证安全并承担泄露责任的美国公司才可托管中国模型。这些措施当时均未落地。K3 让它们全部重新变成可选项。

  内讧层面。Fast Company 的观察最尖锐:K3 让美国前沿实验室看似舒适的领先优势瞬间收窄,而华盛顿与硅谷的第一反应是彼此开火。

  OpenAI 战略未来主管、前白宫 AI 顾问 Dean Ball 称中国的开源路线是“彻底的AI共产主义”,并预判特朗普政府最终会意识到“最佳策略是围绕中国开源模型的使用制造大量监管风险”。值得注意的是,他同时承认 K3“是个非常好的模型”,其性能无法用蒸馏来解释。

  前白宫 AI 与加密事务负责人 David Sacks 公开反驳:“对 Kimi 的恐慌必须停止,领先的美国模型仍然更强。”

  美国创新基金会 AI 政策主任 Samuel Hammond 说,华盛顿此前一直假设中国落后前沿数月,“美国情报界的职责之一,就是不被意外”。

  MATS 项目研究员 Kristy Loke 表示,接近华盛顿的人士“确实有强烈兴趣禁掉这些模型”,但她提醒:绝大多数美国公司不是 OpenAI 或 Anthropic,“大多数公司乐于拥有开源模型这个选项”,封禁会保护前沿实验室的收入,却抬高美国企业与初创公司的成本。

  产业界的反击。7月24日,25家美国科技与投资机构联署公开信《Open Weights and American AI Leadership》,签署方包括英伟达、微软、Meta、IBM、戴尔、Palantir、a16z、Hugging Face、Y Combinator、Mozilla、Mistral、Replit、Perplexity、Linux基金会等。信中主张:仅依赖闭源模型本身并不天然安全,它们同样可能被攻破、被滥用,或以外部无法察觉的方式失效;对非法蒸馏的关切应通过“有针对性的法律与商业框架”解决,而非“对创新中扮演重要角色的技术手段施加全面限制”。英伟达CEO黄仁勋用他在X上的首条帖子推广这封信,数小时内浏览量超过1100万。

  谁没签,比谁签了更说明问题:OpenAI、Anthropic、Google 均未在首批名单上。这三家恰恰是华盛顿封禁中国开源模型的最大受益方。Anthropic 未签署且未就此信给出具体理由,其一贯立场是:公开发布强大模型权重会带来安全风险,因为访问权一旦释出便难以撤回。另据 MLQ 报道,该联署后续扩容至约50家,Google、OpenAI、微软、Meta、AMD 等在列——此为后续动态,与首批名单存在口径差异,引用时需注明时点。

  一个对冲性数据。据 Arabiya Business 援引的英美联合评估,K3 的网络安全能力得分为32.2%,而领先美国模型的平均分为76.2%,“远低于”后者。但 BigGo 的报道又提到,K3 在27分钟内于一台 Reddit 服务器上发现零日漏洞的表现,同时让开发者和国安官员为之震动。两组信息并不完全冲突,但足以说明:关于 K3 到底构成多大安全风险,美方内部并没有共识。

  最要命的是,任何人下载就能用

  AI Weekly 的总结点破了整件事的死结:本周 Kimi 头条底下的信号是政策,不是排行榜。

  而政策面临一个物理上无法回避的事实——一旦权重上了互联网,它就在互联网上了。

  更微妙的是同期发生的另一件事。据 The Hill 转引的报道,联邦官员此前曾要求 Anthropic 在亚马逊提出网络安全担忧后,将其最新 Claude 模型全球下架两周有余。一边是美国监管对本土实验室的强度前所未有,一边是任何人只要有服务器就能下载运行 K3、全程不经过任何美国云。这构成了2026年AI治理最尴尬的一组对照。

  另一个正在改变力量对比的数据:据 byteiota 引述 OpenRouter 数据,中国开源模型目前已占该多模型API网关路由token用量的46.4%,美国模型为35.7%。这是“封禁在技术上是否还来得及”这一问题的量化答案。

  后市观察

  对国内投资者与产业观察者,接下来30天有四个可验证的观测点。

  第一,实体清单。Moonshot 是否被列入。一旦落地,直接构成美国企业的采购合规风险,也会重定价其港股IPO的估值区间。

  第二,行政令。白宫是否签署针对开源模型或中国模型输出责任的行政命令。截至7月25日,尚无行政令或立法通过,自托管 Kimi K3、Llama、Mistral、GLM 目前不受任何现行法律限制。

  第三,推理服务价格战。权重落地当日即是发令枪,所有推理服务商将在同一份权重上,围绕价格、延迟、量化质量与可靠性竞争。“同模型、不同服务”第一次成为真实的采购决策变量。这对英伟达是需求增量,对闭源API是价格压力。

  第四,社区复现。技术报告已公开,KDA、Attention Residuals、Stable LatentMoE 能否被独立验证,将决定“蒸馏说”的成色。这既是技术问题,也已经是地缘政治问题。

  最后提示一个容易被中文舆论场忽略的定义问题。K3 是 open-weight(开放权重),不是 open-source(开源)。你拿到的是权重、许可证和技术报告,训练数据与完整训练代码仍属 Moonshot 私有。英文技术社区对这条线划得极清楚,中文报道混用会直接影响可信度。

 

  资料来源:Bloomberg、Fortune、CNBC、Axios(转引)、Fast Company、Quartz、VentureBeat、Tom‘s Hardware、The Week(转引FT、CNN、Telegraph)、Unite.AI、TechNode、Silicon Republic、Artificial Analysis、Moonshot AI 官方模型卡与技术报告。截稿时间:2026年7月27日。

证券日报:长鑫科技上市在即 市场期待一个“温和的开场”

  7月23日晚间,长鑫科技集团股份有限公司(以下简称“长鑫科技”)披露上市公告称,将于7月27日在上海证券交易所科创板上市。

  作为中国第一、全球第四的DRAM存储龙头企业,这家“十年磨一剑”的硬科技公司即将迎来资本市场的“大考”。市场各方期待看到长鑫科技“温和开场”。

  前端发行定价审慎

  一家上市公司的发行定价,是市场各方基于对该公司及其所处行业基本面的不同判断,充分博弈后产生的结果。

  7月14日,长鑫科技通过网下询价方式确定公司发行价为8.66元/股,根据该公司上市后的总股本推算,其上市估值约为5800亿元。“这充分反映了企业所处的行业特点、发展阶段、盈利展望以及成长趋势,是基于长期主义的合理定价。”有市场人士表示。

  从公司基本面来看,长鑫科技硬实力和稀缺性突出。数据显示,2026年一季度,该公司实现营收508亿元,同比增长719%;扣非净利润超263亿元,同比增长1993%,预计2026年上半年归母净利润500亿元至570亿元,业绩增速亮眼。

  以7月中旬价格计算,三星电子、SK海力士和 美光科技 的预测市净率(PB)大约为2026年末净资产的2至6倍;市盈率(PE)则大概是其2026年预计净利润的5至8倍。

  相比之下,长鑫科技的发行价对应的市净率和市盈率分别在3倍和5倍左右,正好落在区间中位数偏下,既符合行业的总体定价逻辑,也给予了公司充足的价值成长空间。

  行业具备周期性特征

  在影响公司股价的多重因素中,公司基本面是根基,市场预期则是乘数。今年以来,存储产业持续火热的重要推力之一,是AI基础设施投资不断加码的预期。

  供给端,SK海力士、 美光科技 等巨头正以百亿美元级资本开支加速扩产;需求端,存储涨价压力已传导至下游,而新的应用变现前景尚不确定,市场对各大巨头的高毛利持续性存疑。因此,即便短期内存储市场仍有供需缺口,价格也很难按当前水平和增速线性外推。

  周期行业的高峰期、低谷期,产品价格往往差距巨大,其共性特征是产能建设周期长、供需波动大、产品同质化。历史上,存储行业曾多次上演“涨价—盈利—扩产—过剩—跌价”的经典周期。每一轮周期,存储价格往往相差数倍甚至更多。

  对于存储企业来说,扩产的资本投入和时间消耗都是巨大的,新建存储晶圆厂动辄耗资数百亿美元,从设备采购、厂房建设、工艺调试到良率稳定量产至少需要2至3年。

  如此看来,存储行业的周期性特征明显,无非是大周期与小周期的差别。“但即便是一个较长时间的大周期,股价也不可能完全按照成长逻辑在上市初期一次性拉满预期。”一位资深投行人士表示。

  期待各方合力呵护

  在科技竞争已经成为大国角力关键变量的今天,发挥好资本市场功能至关重要。

  长鑫科技看似只是个例,但其市场影响力、行业代表性都决定了其特殊性。该公司上市后股价如何运行才算是一个好的开始?

  不少市场专家的看法一致:相对审慎的发行定价与比较温和的交易波动才是正解。如此,各方的情绪和预期才能平稳,市场的稳健运行也会得到有效支撑。

  “合理的价格应当兼顾当前和长远,平衡企业个体与市场整体。”一位市场专家表示。

  对于长鑫科技来说,温和成长的股价既能给市场树立企业持续稳健向好的积极形象,也有利于培育耐心专注的创新文化,留足后续激励约束的空间。专业机构应少些短期思维,不要带头追着热点跑;证券分析师应多些理性审慎,不能人云亦云、盲目渲染;大户、超大户应多些敬畏之心,避免追涨杀跌。同时,对违规交易、恶意拉抬、配合炒作甚至操纵市场的行为,监管部门也必须予以严惩。

 

  只有各方合力,长期投资、价值投资、理性投资的理念才会落到实处,呵护更多如长鑫科技一样的优质企业行稳致远,促进资本市场的内生稳定性更加强韧。

伊朗冲突加剧物价与增长风险 韩国央行维持利率不变

  韩国央行维持基准利率不变,释放出谨慎立场。伊朗冲突引发能源价格飙升,既推高通胀风险又威胁经济增长,令政策前景复杂化。

  韩国银行(韩国央行)周五将七天期回购利率维持在2.5%,延续自去年7月以来的按兵不动态势。该决定符合媒体调查的全部18位经济学家的预期。此次维持利率的背景是通胀保持平稳、经济增长颇具韧性。

 

  上月消费者物价同比上涨2.2%,较2月的2%有所回升,且仍接近央行目标水平。此外,韩国央行在2月上调了2026年经济增长预期。而当前中东冲突正对通胀与增长两端构成风险。作为严重依赖中东能源进口的主要能源采购国,随着国际油气价格攀升,韩国面临进口成本上涨压力。由于多数能源交易以美元计价,油价走高还可能加剧韩元贬值压力,进一步推升通胀并挤压国内需求。周五的这项决议是在行长李昌镛任内做出的最后一次决策,他的央行行长任期将于本月晚些时候结束。在四年任期内,李昌镛主导了全方位的货币政策操作:新冠疫情结束后为抑制高通胀而加息,随后在增长担忧显现时启动降息周期。其任期内留下的成果还包括加强了与市场的沟通。

“全民养虾”退潮之后 智能体正从概念狂飙转向理性落地

  证券时报记者 周春媚

  最近,关于腾讯旗下微信即将推出AI智能体的消息引发广泛市场关注。6月4日,腾讯表示旗下微信将与多家手机厂商联合开发基于智能体的手机助手;而在稍早前的6月2日,一则腾讯最快6月上线一款内嵌于微信的AI智能体的消息,更是带动腾讯股价大涨超10%。作为拥有14亿用户的“国民级应用”,微信接入智能体,意味着用户可自动调用微信内数百万个小程序完成订餐、预约等复杂任务,想象空间无疑是巨大的。

  腾讯切入智能体快车道的故事,可以从3个月之前说起。今年3月初,深圳腾讯大厦楼下曾上演过一幕疯狂的科技奇观,近千人排队等候,只为了让腾讯云工程师在自己的电脑安装一款名为“OpenClaw(龙虾)”的智能体,一场“全民养虾潮”开始席卷全国。

  然而,3个月后的今天,“龙虾”正在被一个接一个地从电脑硬盘里清除。“今天我把OpenClaw、Herms全删了,不留任何痕迹的那种。”前不久,一名AI行业资深从业者在朋友圈写下这句话,底下评论区中,点赞和“+1”不少。他所说的OpenClaw与Herms,就是“龙虾”和“爱马仕”等智能体框架。

  如今,人们早已从尝鲜的兴奋劲中清醒过来,意识到“养虾”并不简单。但“全民养虾潮”的退却,并不意味着智能体的故事就此终结。相反,过去3个月,智能体赛道热度持续不退,正在经历一场从概念狂欢到理性落地的转变。智能体的价值在应用中加速显现,但与此同时,问题也在实践中不断暴露,规则仍处在一片混沌中等待着被建立。

  龙虾“凉”了,但智能体更火了

  如今,智能体作为AI最重要的发展方向,几乎已成为行业共识,智能体也是互联网大厂争夺的新战场。在腾讯之前,阿里巴巴旗下的千问APP已陆续接入地图、打车、购物、闪购等数十个阿里生态Agent,字节跳动豆包APP也已接入抖音电商,支持直接下单商品并完成支付,无需跳转抖音。

  推动这一共识形成的过程中,“龙虾”起到了关键作用。“2025年时,智能体在很多人眼里仍是偏技术的概念,主要在开发者和企业创新圈子里热;OpenClaw之后,更多非技术用户也能直观看到AI代替人完成多步任务的潜力。”用友网络(10.710, 0.00, 0.00%)执行副总裁谢志华接受记者采访时表示,OpenClaw这类产品实现了从“聊天”到“做事”的转变,同时还把规划、调用工具、操作界面、连续执行这些过程更完整地呈现出来,大大降低了外界理解智能体价值的门槛。

  多名业内人士告诉记者,OpenClaw更像是一个早期的工具,很不成熟,但最大的意义在于启蒙和教育市场。其不成熟的地方,体现在三方面。

  首先,不便宜,它看似开源免费,但即使是简单任务,都要多轮交互和频繁调用工具,消耗大量token,实际运行成本远超预期。其次,不好用,一旦任务链变长、涉及多个系统或需处理异常情况,就频繁卡住、逻辑断裂,执行情况十分不“丝滑”。最后,不安全,用户需要赋予其读取屏幕、访问文件、执行代码等极高的系统权限,而它通过第三方代码库拉取的组件时常被植入恶意脚本,极易导致隐私泄露、密码被窃取等问题。

  龙虾虽然“凉”了,但智能体却走进了大众视野。许多公司推出了类龙虾智能体产品,例如用友网络的企业级超级智能体YonClaw,腾讯的WorkBuddy、月之暗面的Kimi Claw、智谱的AutoClaw等,智能体被越来越广泛地应用到政务处理、企业供应链管理、金融机构后台系统当中,产业价值加速显现。

  拓尔思(15.880, -0.09, -0.56%)副总经理王丁接受记者采访时表示,公司做了多年非结构化数据处理,最大的痛点就是数据治理太依赖人工。“我们给某金融机构部署的数据治理智能体,能自动识别脏数据、补全缺失字段、标注数据质量等级、生成数据资产目录,过去三个人做一个月的数据清洗工作,智能体两天就能完成初筛,人工只需要做最终确认。”王丁表示。

  在谢志华看来,智能体的价值不只是“提效”,更是把原来散落在不同岗位、系统和流程节点上的能力,组织成一个可理解、可执行、可衡量的业务闭环。“我们服务的某大型钢铁企业,通过统一AI入口,把办公、会议、知识库、公文创作进一步延伸到供应链协同、制造过程管控、班组管理和安全管理等钢铁全产业链场景,3000多个班组的班前会实现智能化转型。”谢志华说。

  痛点:系统割裂、数据安全与权限失控

  然而,当智能体从个人电脑走向政企核心系统,从“聊天”升级为“做事”,一系列问题开始集中暴露。谢志华坦言:“不是大家没兴趣了,而是‘养虾用虾’进入深水区。从个人任务到进入企业场景,尤其是要去调用业务数据、连接业务系统、执行真实流程、落实企业数据安全,难度就会明显上升。”

  落地的最大挑战是业务系统打不通。在企业场景当中,智能体需要连接财务、人力、供应链、采购、办公等系统,还要理解主数据、流程状态、岗位角色和业务规则。“如果系统之间本来就没有完全打通,或者接口、数据口径、流程规则不统一,智能体就很难真正把事情做下去。”谢志华说。

  这并非个案。王丁也表达了类似观点:“多数行业存在数据分散、标准不一、质量参差不齐的问题。缺乏高质量、结构化、场景化的数据与知识库,智能体就只能停留在表层交互,难以真正解决复杂业务问题。”他举例说,在政务领域,规则体系复杂、政策更新频繁、执行标准严苛,智能体不仅要理解业务意图,更要确保流程合规、结果精准、全程可追溯——而这一切的前提,是底层数据和系统必须先“理得顺”。

  如果说系统割裂是“可用”问题,那么数据安全与权限失控则是关于“敢用”问题的生死线。深信服科技安全专家高斐告诉记者,智能体为了执行任务需要极高的系统权限,这就带来了数据泄露风险。“在政务办公场景中,我们发现部分单位员工为图方便,直接将内部公文、统计数据喂给本地部署的OpenClaw。由于智能体具备自主联网回传能力,这些敏感数据可能在用户无感知的情况下,通过看似正常的网络流量外泄。”高斐说。

  更严峻的挑战是,当智能体进入真实业务过程,就不只是“看数据”,还可能涉及调用接口、生成结果、修改状态、触发流程。这时,一些新的问题就集体涌现:哪些数据它能看,哪些动作它能做,关键操作谁来授权,出了问题怎么追溯?高斐强调,智能体一旦被恶意诱导或出现逻辑错误,可能自动执行高危操作。例如,在企业内网环境中,智能体可能被指令执行“清理垃圾文件”,实则运行了格式化磁盘或关闭防火墙的命令。这种破坏不再是单点的,而是可能通过智能体的自动化脚本引发“多米诺骨牌”效应,导致整个业务系统瘫痪。

  迈向深水区:既要可用更要可控

  经历了“龙虾”的“速火”与“速朽”,智能体的发展逐步迈向深水区,面对的是一场关于技术、安全与规则的系统性大考——可用与可控,必须两条腿走路,缺一不可。

  业内人士普遍认为,智能体要实现可用,必须先进行一场“数据基建”的补课。谢志华表示,企业要把主数据、知识库、权限体系、流程规则和接口能力作为智能体建设的一部分同步推进。只有先把数据、系统和流程底座理顺,智能体才能真正从“能回答”走向“能执行”。

  “智能体的价值,最终要在行业场景中体现。”王丁强调,要让智能体发挥更大的产业价值,必须坚持场景化工程化落地,打造可复制的行业方案。“比如,我们与中国航空工业集团文化中心联合建设了低空产业大脑项目、深度参与住建部城乡历史文化保护智能应用系统建设,这些行业案例都表明,智能体的价值不在于它有多聪明,而在于它能在具体场景中把活干完。”

  然而,仅有数据的“燃料”和场景的“跑道”还远远不够,如果缺乏可靠的“刹车”与“方向盘”,跑得越快的智能体,带来的灾难往往也越大。

  高斐认为,智能体安全运行需要划定一个“玻璃罩”,建立“安全沙箱”工作区。“参考我们在政务和金融领域的实践,应强制要求智能体在隔离的虚拟环境中运行,通过技术手段,明确划定智能体的‘活动范围’。”高斐说,比如,只允许它访问特定的共享文件夹,而禁止其触碰核心数据库;只允许它执行预设的安全指令,而拦截删除、格式化等高危系统命令。

  要实现可控,还必须明确智能体的权力与责任范围。“智能体不能一上来就追求无限自治,而应该坚持‘授权后执行、关键动作确认、全过程留痕’。”谢志华表示,哪些数据可看、哪些动作可做、谁来授权、谁来审批、出了问题如何追溯,都要在产品架构里提前设计好。

  智能体迈入深水区,意味着不仅技术手段要升级,管理模式也要升维,变被动响应为主动治理。高斐建议相关部门牵头,利用技术工具对关键信息基础设施领域进行一次智能体应用的“大摸底”,对涉及国计民生的核心政务系统建立智能体应用的“白名单”制度,严禁未经授权的第三方智能体接入。

 

  如果将智能体比作一辆跑车,那么“可用”是油门,“可控”是刹车。一辆只有油门的车跑不到终点。从概念狂飙走向理性落地,行业如今正在做的,就是给这辆跑车配上动力更强的油门,同时装上可靠的刹车系统。

传月之暗面将完成数亿美元新融资,公司暂无回应

  新浪科技讯 10月24日上午消息,据报道,国内大模型创业公司月之暗面(Moonshot AI)近期将完成新一轮融资,金额高达数亿美元。

  公开信息显示,月之暗面上一轮融资发生于2024年8月,金额约3亿美元,估值超33亿美元。资方包括阿里巴巴、腾讯投资等。

  对于最新融资消息,截至发稿月之暗面方面并未回应新浪科技问询。

 

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