特斯拉因涉嫌在发布会上使用 AI 生成的《银翼杀手 2049》版权图像而面临诉讼。原告 Alcon Entertainment 指控特斯拉通过 AI 模型复制受版权保护的图像，用于推广其未来概念车。此案突显了 AI 生成内容在商业应用中的版权风险，尤其是在涉及多模态模型和计算机视觉技术的场景下。特斯拉的辩护策略将直接影响 AI 生成内容的法律边界，可能为未来类似案例提供重要参考。

CodeSignal 推出基于生成式 AI 的软技能培训平台，利用大语言模型和自研语音技术，提供领导力、销售、谈判等场景的模拟训练。平台通过 AI 助手提供实时反馈和个性化指导，支持用户通过语音交互进行实践。企业版可定制课程，融入公司文化和知识库，但需注意文化敏感性和情境适应性。该应用展示了生成式 AI 在职业培训领域的创新潜力，同时也凸显了 AI 在情感智能和跨文化理解方面的技术挑战。

法国即将举办人工智能行动峰会，聚焦AI安全与环境影响。2024年欧洲AI初创公司获得约80亿美元投资，占该地区风投总额的20%。法国AI生态系统蓬勃发展，拥有750多家初创公司，涉及医疗、气候等垂直领域。医疗领域重点包括影像工具、药物发现和治疗改进；气候领域则关注碳和能源管理。尽管多数公司未专注于基础模型开发，但在数据工作流优化、推理性能提升和生产力增强方面取得进展。AI革命仍处于初期，未来增长潜力巨大。

Andreessen Horowitz (a16z) 聘请前海军陆战队员 Daniel Penny 作为投资者，专注于政府与国防科技领域的投资。尽管 Penny 缺乏投资背景，a16z 计划对其进行培训。这一举措凸显了 AI 在国防和政府技术中的重要性，特别是在强化学习、联邦学习和多模态模型等领域的应用。a16z 的投资策略可能推动 AI 技术在国家安全和智能系统中的应用，进一步促进 AI 在复杂场景中的商业落地和技术创新。

Google 正在将 AI 深度整合到其搜索引擎中，计划在 2025 年实现重大创新。CEO Sundar Pichai 表示，未来的 Google Search 将更像一个 AI 助手，能够浏览网页并直接提供答案，而非传统的链接列表。这一转变由 DeepMind 的多模态 AI 系统 Project Astra 驱动，该系统可实时处理视频并回答问题，未来还可能应用于增强现实眼镜。此外，Google 正在开发 Gemini Deep Research 和 Project Mariner 等 AI 代理，旨在自动化复杂的研究任务并减少用户对网站的依赖。尽管初期 AI 概述功能出现了一些问题，Google 仍坚定推进 AI 在搜索中的应用，以应对 ChatGPT 等竞争对手的挑战。

科技巨头 Alphabet 和 Meta 持续加码 AI 投资，Alphabet 宣布将资本支出提升至 750 亿美元，同比增长 42%，以加速 AI 发展。尽管 DeepSeek 等低成本 AI 模型引发市场对 AI 芯片需求下降的担忧，Alphabet CEO Sundar Pichai 强调，AI 使用成本的下降将推动更多应用场景的可行性，并通过其庞大的用户基础从中受益。Meta 也承诺长期投入数百亿美元用于 AI。两大巨头均看好 AI 推理需求的增长，认为低成本 AI 将推动服务需求激增，而非威胁其商业模式。

AMD 宣布加速推出下一代数据中心 GPU MI350 系列，计划于 2025 年年中量产，较原计划提前。该系列 GPU 旨在满足 AI 计算需求的快速增长，预计将推动 AMD 数据中心业务在未来几年达到数百亿美元规模。MI350 的提前发布反映了市场对高性能 AI 算力的强烈需求，尤其是在大模型训练和推理领域。AMD 已与 Meta、微软、IBM 等客户合作，2024 年 Instinct 芯片销售额突破 50 亿美元。此举将增强 AMD 在 AI 硬件市场的竞争力，挑战 Nvidia 的主导地位。

Google 近期从其 AI 原则页面删除了“不开发武器或监控 AI”的承诺，引发广泛关注。公司强调将致力于“减轻 AI 的意外或有害后果，避免不公平偏见”，并遵循国际法和人权原则。此举可能与其为美国及以色列军方提供云服务的合同有关。尽管 Google 坚称其 AI 不用于伤害人类，但 Pentagon 的 AI 负责人指出，部分公司的 AI 模型正在加速军事杀伤链。这一变化凸显了 AI 在国家安全和伦理规范中的复杂挑战，以及企业在技术应用与道德责任间的权衡。

Figure AI 宣布终止与 OpenAI 的合作，转向自主研发 AI 模型，以推动人形机器人技术的垂直整合。CEO Brett Adcock 强调，为实现规模化实体 AI 应用，必须将 AI 与硬件深度结合。Figure 已融资 15 亿美元，估值达 26 亿美元，并计划在 30 天内推出突破性人形机器人技术。OpenAI 则继续探索人形机器人硬件，近期提交了相关商标申请。这一动态反映了人形机器人领域对专用 AI 模型的迫切需求，以及行业从通用模型向垂直整合的转型趋势。

Hugging Face 团队开发了 Open Deep Research，一个开源版本的 OpenAI 深度研究工具，利用 OpenAI 的 o1 模型和自主代理框架实现网络爬取、文件分析和数据计算。尽管在 GAIA 基准测试中得分 54%，低于 OpenAI 深度研究的 67.36%，但其开源特性为 AI 研究社区提供了透明性和可扩展性。该工具展示了 AI 在信息检索和复杂问题解答方面的潜力，但缺乏 OpenAI 的 o3 模型性能。未来，开源模型与专有模型的竞争将持续推动 AI 技术进步。

中国可能对英特尔展开反垄断调查，此举可能影响其在中国的AI芯片市场布局。作为全球最大的半导体市场，中国对英特尔的依赖与其在AI硬件领域的领先地位密切相关。此次调查可能加剧中美科技竞争，影响AI芯片供应链和算力基础设施的发展。英特尔在中国的测试和组装设施也可能受到波及，进而影响全球AI模型训练和推理的硬件支持。

OpenAI 与软银合作开发 AI 自动化平台“Cristal Intelligence”，旨在通过 AI 代理自动化数百万白领工作流程，推动企业转型。同时，OpenAI 推出新型 AI 代理和推理模型 o3-mini，提升研究效率和响应速度。然而，大规模自动化可能引发失业问题，引发社会担忧。欧盟已禁止高风险 AI 应用，如社会评分和潜意识广告。此外，Google X 实验室孵化的 Heritable Agriculture 利用机器学习优化作物产量，展示了 AI 在农业领域的潜力。

AI 在长期护理规划中的应用：Waterlily 利用人工智能预测家庭未来的长期护理需求和成本，并指导制定护理计划和支付方案。该技术通过深度学习模型分析个人健康数据，提供个性化建议，帮助用户优化财务和健康管理。这一创新展示了 AI 在医疗和金融交叉领域的潜力，特别是在老龄化社会的背景下，AI 驱动的护理规划工具可能成为重要解决方案。

欧盟 AI 法案首个合规期限启动，禁止高风险 AI 应用如社会评分和有害操纵。欧盟委员会发布指南，帮助开发者理解并遵守法案要求，强调安全与伦理 AI 发展。指南虽无法律约束力，但提供法律解释和实际案例，助力合规。法案实施将分阶段推进，成员国需在 8 月 2 日前指定监管机构。此举凸显欧盟对 AI 伦理规范和技术治理的重视，推动全球 AI 产业向更安全、透明方向发展。

自动驾驶公司 Cruise 宣布裁员近 50%，包括 CEO 及多名高管，以调整战略重心。公司将停止机器人出租车业务，转向与母公司通用汽车（GM）合作开发个人自动驾驶车辆技术。此举旨在整合资源，加速自动驾驶技术的规模化应用。裁员后，Cruise 将专注于提升其免提驾驶辅助系统 Super Cruise，并推动个人自动驾驶车辆的商业化落地。此次调整预计每年为 GM 节省 10 亿美元，同时凸显了自动驾驶行业在技术落地和成本控制方面的挑战。

美国政府部门技术转型服务局（TTS）负责人、前特斯拉工程师 Thomas Shedd 提出“AI优先战略”，旨在将政府机构运营模式转型为“初创软件公司”。该战略计划构建集中化的政府合同数据库，支持AI分析，以应对预算削减50%的挑战。此举反映了硅谷倡导的“精简政府+AI依赖”理念，凸显AI在政府数字化转型中的核心作用，尤其是在数据管理与分析领域的应用潜力。

字节跳动推出新型AI系统OmniHuman-1，能够生成迄今为止最逼真的深度伪造视频。该系统仅需一张参考图像和音频即可生成视频，支持调整视频比例和身体比例，并能编辑现有视频。尽管存在低质量图像和特定姿势的局限性，OmniHuman-1在技术上远超以往深度伪造技术。然而，深度伪造技术的滥用已引发广泛担忧，包括政治误导和金融欺诈。2023年，AI生成内容导致的欺诈损失超过120亿美元，预计到2027年将达到400亿美元。尽管部分州已立法打击AI辅助冒充行为，但深度伪造内容的检测和监管仍面临巨大挑战。地址：https://omnihuman-lab.github.io/

瑞士初创公司 LogicStar 获得 300 万美元 pre-seed 融资，专注于开发 AI 代理工具，用于软件应用的自主维护，而非传统的代码协同开发。其平台基于大语言模型（LLMs），采用模型无关的方法，结合经典计算机科学方法构建知识库，通过测试驱动开发快速定位并修复代码错误。LogicStar 旨在提升 LLMs 在商业应用中的实用性，帮助开发者节省时间，专注于核心任务。