比推消息，中央网络安全和信息化委员会印发《促进网信企业高质量发展行动计划（2026-2030 年）》。 其中提到，加强网络法治建设。积极开展网信领域立法前瞻性研究。加快推进人工智能、反网络暴力、数字经济、网络平台、区块链等新兴领域立法。 推进修订《互联网信息服务管理办法》，完善互联网信息服务管理、“自媒体”管理、算法治理等法律制度。推进制定电信法、网络犯罪防治法、网络安全等级保护条例，完善《未成年人网络保护条例》《网络数据安全管理条例》配套规定。 规范涉网信企业行政检查，最大限度减少对网信企业正常生产经营活动的干扰。健全适应互联网发展治理新特点的监督管理执法措施，严厉打击网络违法违规行为。 本文由GENG赞助，Build Your Fortune on GENG (https://geng.one)
比推消息，据美国方面 11 日消息，美国政府已撤销一项禁止在联邦政府设备上使用短视频社交平台 TikTok 的指令，原因是 TikTok 美国业务重组后已不再构成国家安全威胁。消息说，白宫管理和预算办公室 10 日在一份备忘录中撤销了这项 2023 年发布的指令，该指令禁止在美国联邦政府设备上使用 TikTok。此前，美国司法部已出具一份书面意见，结论是 TikTok 不再属于相关法律中所定义的受管制应用。2022 年年底以来，美国联邦政府及多个州以所谓数据安全为由，禁止在政府电子设备上使用 TikTok。（央视新闻）
来源：秦朔朋友圈2026年上半年，印度股市出现了一个颇具冲击力的新标签——“全球第一个被人工智能做空的国家”。这种说法并非毫无依据。长期被视为印度科技产业风向标的Nifty IT指数在上半年大幅下跌，软件服务龙头塔塔咨询服务公司、印孚瑟斯、威普罗等普遍承受估值压力。与此同时，国际资本持续撤离印度市场。路透社数据显示，2026年上半年，外国投资者净卖出约290亿美元印度股票。进入7月以后，虽然Nifty IT指数反弹16.7%，外资重新净流入超过16亿美元，但这轮行情很大程度上来自全球资金撤离拥挤的AI硬件交易之后的板块轮动，尚不足以证明印度软件业已经摆脱困境。一个拥有14亿人口、产业门类众多的大国，当然不会被一种技术轻易“做空”。印度还有银行、制药、能源、电力、通信和消费等庞大产业，软件外包也没有在一夜之间失去订单并价值清零。真正受到市场重新定价的，是印度过去三十年最成功、最具国际竞争力的一套增长模式。印度曾凭借英语人才、工程师数量和显著低于欧美的工资，把自己建设成“世界办公室”。如今，人工智能开始大规模进入编程、测试、运维、客服和数据处理领域，印度忽然发现，曾经最值得骄傲的成本优势，也可能成为最容易遭到技术替代的部分。“AI做空印度”难免夸张，却准确捕捉到了一个更为重要的问题，当一个国家把太多增长、就业和中产阶层的希望寄托在同一条产业赛道上，一次技术范式转换就可能从行业震荡演变为国家层面的发展焦虑。人力套利印度软件业的庞大由来已久。印度全国软件和服务业企业协会预计，2025—2026财年印度信息技术产业收入将达到3150亿美元，同比增长6.1%，从业人数增至595万。印度政府公布的数据显示，2024—2025财年IT及相关服务业收入为2830亿美元，全国还有1700多个全球能力中心，雇用约190万人。因此，把印度软件业描述成正在整体崩溃并不准确。它仍在增长，仍有大量国际客户，也拥有数十年积累的项目管理能力、客户关系和行业经验。金融机构核心系统、跨国企业数据库、政府信息平台以及高度复杂的遗留系统改造，不可能仅凭几个AI智能体便全部完成。但资本市场更关心的是未来的成长前景，印度软件外包真正遇到的麻烦，是“收入增长”和“人力增长”正在脱钩。他们在过去的模式非常清晰。欧美企业把标准化开发、测试、运维、数据录入和客户服务交给印度，印度公司按照投入的工程师数量和工作时间收费。一个项目需要的人越多，服务商可以开出的账单越大。企业扩大收入最直接的办法，就是招聘更多工程师，再承接更多项目。“卖人头”虽然听起来并不体面，却是印度软件服务业扩张的底层机制。生成式人工智能打破了这套循环。过去需要几十名初级程序员完成的编码、调试和文档工作，现在可以由少量资深工程师调用AI工具完成；原本依靠大量人工进行的软件测试、数据整理和客户问答，也越来越多地被自动化系统接管。客户开始从购买工时转向购买结果，不再愿意为一支庞大的离岸团队长期付费。这一变化带来的冲击十分特殊。订单金额即使没有立即下降，同一个订单需要的人数也可能大幅减少。AI提高了交付效率，却同步压缩了可计费工时。对于微软、谷歌等产品型公司，效率提高通常意味着利润增加；对于按照人时收费的印度外包商，效率提高可能首先意味着账单缩水。技术进步在这里形成了商业模式内部的利益冲突。印度的软件企业当然也可以使用AI，只是它们越有效地使用AI，传统人力外包业务就越快萎缩。如果拒绝使用，又会被采用AI的欧美咨询公司和新型服务商击败。企业不得不在削弱旧业务和失去未来竞争力之间作出选择。所以，市场做空的对象主要是印度软件外包的旧估值逻辑。这...
比推消息，据监测，字节跳动创始人张一鸣上月在 Seed 团队全员会上明确表示，公司不会把蒸馏当作追赶大模型的捷径，即使因此暂时落后于国内对手。他要求团队愿意牺牲短期收益，换取长期目标。蒸馏是让新模型学习更强模型的输出，可以节省训练时间和算力。字节内部认为，不走这条路，会让 Seed 的语言模型短期内更难追上 DeepSeek、Kimi 和千问等国内同行。但字节更担心的是政治风险。公司此前长期因 TikTok 遭到美国政府审查。虽然 TikTok 美国数据安全业务已经引入美国资本，字节仍保留股份，并继续经营 TikTok 的全球商业业务。一旦被指控大规模提取美国前沿模型的能力，华盛顿可能重新向 TikTok 施压。Anthropic 此前曾指控 DeepSeek、月之暗面、MiniMax、智谱和阿里巴巴大规模提取 Claude 的能力，但没有点名字节。
比推消息， 半导体巨头 AMD 宣布推出企业级 AI 编程平台 AMD Instinct Coder，该平台结合 AMD 芯片、Supermicro 服务器及 Spectro Cloud 软件，旨在帮助企业在本地部署 AI 编码助手，降低云端 AI 模型使用成本并保护代码及数据安全。AMD 表示，Instinct Coder 是一套“开箱即用”的端到端 AI 开发平台，整合了 AMD EPYC 处理器、AMD Instinct GPU、Supermicro AI 服务器、Spectro Cloud PaletteAI Inference Launchpad 软件，以及经过 AMD 优化的 GLM-5.2 模型，可用于代码生成、应用现代化、自动化测试、代码审查等软件开发场景。AMD 称，与依赖云端前沿 AI 模型相比，Instinct Coder 可帮助企业降低最高 70%的总拥有成本（TCO），投资回收期最快可缩短至 6 个月。AMD 表示，越来越多企业希望利用 AI 提升开发效率，但同时面临两大挑战：一方面，调用顶级云端模型成本不断增加；另一方面，将企业源代码、知识产权和敏感数据交由第三方服务存在安全和合规风险。通过本地部署模式，Instinct Coder 可让企业保持对数据和代码的控制，同时提供更可预测的基础设施成本。该平台支持 Claude Code、OpenAI Codex、Visual Studio Code 和 Cursor 等开发工具，每个节点最多支持 50 名用户（30 名并发用户）。此外，Spectro Cloud 提供的 PaletteAI Inference Launchpad 可实现 AI 工作负载管理、模型路由、请求审计和成本监控，并支持在需要时调用 Anthropic、OpenAI、Google 或 xAI 等外部模型。AMD 表示，Instinct Coder 旨在帮助企业摆脱高昂云端 AI 服务成本，在保障数据安全和自主控制的同时，加速 AI 驱动的软件开发流程。
比推消息，印度麻醉品管制局（NCB）捣毁涉嫌暗网毒品网络 Team Kalki。币安和印度数据安全委员会（DSCI）提供区块链分析和钱包追踪，协助调查人员追踪加密资金流、识别关联钱包并冻结相关加密资产。调查人员表示，Team Kalki 使用加密通讯平台 Session、暗网论坛 Dread 和“死信箱”交付方式，分发来自国际供应商的毒品。执法部门从与该网络相关的国内和国际包裹中查获数千件毒品。币安亚太区负责人 S.B. Seker 表示，区块链透明基础设施使执法部门能够更有效追踪和调查非法交易。币安 CEO Richard Teng 在 X 发文称，币安和 DSCI 通过追踪链上资金流协助 NCB 打击该暗网毒品网络。
比推消息，据 Techcrunch 报道，AI 数据安全公司 Cyera 周二宣布已签署意向书，以约 10 亿美元收购 Oasis Security，交易预计以现金为主，剩余部分以 Cyera 股份支付。Cyera 近期以 120 亿美元估值完成 6 亿美元融资。Oasis 专注于 AI 代理等非人类身份安全，成立于 2022 年，累计融资约 1.95 亿美元，投资方包括 Accel、Craft Ventures、Cyberstarts 等。Cyera 与 Oasis 共享部分投资者，近期已接连收购 Ryft 和 Genie Security，收购后，Cyera 计划将 Oasis 技术整合为统一身份和数据安全平台。Cyera 年经常性收入超 1.5 亿美元，但远未盈利，成立五年累计融资约 23 亿美元。
比推消息，黄仁勋今晚发表 X 平台首推后正在添加关注列表。截止发稿，黄仁勋已关注 35 个账号。其中 6 个是英伟达官方账号矩阵。其余聚焦于科技企业巨头 CEO 及美系创投圈大佬，重点几乎都围绕 AI 基础设施生态。第一类是 AI 原生公司和模型生态，比如 OpenAI 的 Sam Altman、Anthropic 的 Dario Amodei、Google DeepMind 的 Demis Hassabis、Mistral AI 的 Arthur Mensch、Hugging Face 的 Clem Delangue、Perplexity 的 Aravind Srinivas。第二类是全球科技巨头 CEO，比如 Microsoft 的 Satya Nadella、Google/Alphabet 的 Sundar Pichai、Apple 的 Tim Cook、Amazon 的 Andy Jassy、Meta 的 Mark Zuckerberg，以及 Dell 的 Michael Dell。这些公司大多是 AI 算力、云服务、终端设备或企业 AI 的关键玩家。第三类是投资和创业生态，比如 a16z、Marc Andreessen、Ben Horowitz、YC 的 Garry Tan、Atreides 的 Gavin Baker。第四类是芯片和硬件产业伙伴，比如 Intel 的 Lip-Bu Tan、Qualcomm 的 Cristiano Amon。数量不多，但代表了半导体产业链里和 NVIDIA 既竞争又互相影响的重要节点。第五类是企业软件和安全基础设施，比如 Palantir、CrowdStrike 的 George Kurtz、Salesforce 的 Marc Benioff、ServiceNow 的 Bill McDermott、IBM 的 Arvind Krishna。这些公司对应 AI 落地到政企、数据、安全、流程自动化的场景。
作者：涨声BeatZ原标题：挺过大萧条和二战的IBM，在AI狂热期市值蒸发680亿美元IBM 最辉煌的时候，几乎就是「计算机」本身的代名词。这家公司活了 115 年。1911 年成立，比波音早五年，比迪士尼早十二年。1960 年代，它拿下全球大型机市场约 70% 到 80% 的份额，七个竞争对手被合称「七个小矮人」，IBM 是白雪公主。1969 年，阿波罗登月的轨道计算跑在它的机器上。它撑过了美国大萧条、第二次世界大战、石油危机、亚洲金融风暴和互联网泡沫，每一次都靠转型活下来，甚至活得更强。在长达半个世纪的时间里，全世界 IT 采购经理有一句口头禅：没有人会因为采购了 IBM 而被解雇。IBM 在 1981 年推出的个人电脑但就是这样一家市值超过 2000 亿美元的「蓝色巨人」，在如今这个 AI 狂热期，一夜股价就能跌掉四分之⼀。同一天，美光涨 4.92%，英伟达涨 4.06%，闪迪涨 5.01%，半导体 ETF 涨了 2.51%，纳指涨 1.12%。所有和「AI 基建缺货」沾边的名字都在被资金追买，大盘一片绿意。IBM 单日成交 6743.9 万股，是过去十天日均成交量的 9.7 倍。一家以「稳定、分红、防御」著称的百年蓝筹，在绿盘日里走出了妖股崩盘的行情。 IBM股价会在7月份跌破200美金吗Yes No Powered by Moment Predict. Earn Points. Unlock the Airdrop编辑删除 otherIBM股价会在7月份跌破200美金吗YesNo事件判定规则 判定标的： 纽约证券交易所（NYSE）代码为 IBM 的普通股价格。 核心门槛： 股价出现 < $200.00 美元（不含 $200.00）。 时间范围： 2026 年 7 月 1 日开盘至 2026 年 7 月 31 日收盘（美东时间 EDT）。 1. 结果判定分类 【判定为“YES”（发生）】 在 7 月份的任意交易日中，IBM 的盘中最低价（Intraday Low） 或 收盘价（Closing Price） 只要有一项触及或低于 $199.99 美元，即触发“YES”。 【判定为“NO”（未发生）】 直至 2026 年 7 月 31 日常规交易时段结束，IBM 盘中最低价及收盘价全程均保持在 $200.00 美元或以上。 2. 数据来源与特殊条款 数据来源： 以 雅虎财经（Yahoo Finance） 或 MarketWatch 发布的 NYSE 官方交易数据为准。 交易时段： 仅限常规交易时段（美东时间 9:30 - 16:00）；盘前（Pre-market）和盘后（After-hours）交易价格不计入判定。 公司行为（拆股/送股）： 若 7 月期间发生拆股、反向拆股等资本调整，结算价格将按调整后的比例重新计算（保证以拆股前同等市值评估）。other2026-08-022026-08-02T06:59:59.999Zhttps://moment.vision/mapi/uploads/openai/images/20260721231533_a9068f24e3ca9a4d.jpg6a5ffdec95c0ce1c9a7446a9美股硬件软件冰火两重天，谁该为 IBM 的没落...
比推消息，据监测，OpenAI 战略负责人 Dean W. Ball 称，Kimi K3 是一款很强的模型。它在 Agent 编程中的表现，已经接近 2026 年第一季度最好的公开模型。这样的能力不能简单用蒸馏解释。但他这么说，并不只是为了夸 Kimi K3。Ball 真正想讨论的是，中国为什么还愿意把这种级别的模型开放出来，以及这会怎样影响美国 AI 产业。在他看来，中国开源模型带来的压力，不只是多了一个便宜的竞争对手。只要开放模型足够强，开发者就不必持续为闭源模型支付高价。模型厂商的利润会被压低，投资者也会更谨慎。美国企业投入数千亿美元训练下一代模型的动力，可能随之减弱。开放权重能让技术更快扩散，却可能让训练前沿模型越来越难赚钱。最终，模型研发只能依靠其他业务补贴，或者由政府出资，将 AI 变成类似电网和道路的公共基础设施。Ball 猜测，中国愿意这样做，一部分是因为没有充分重视先进 AI 的风险。另一部分原因是，美国限制先进芯片出口后，中国缺少为全球用户提供推理服务的算力。既然难以靠 API 垄断用户，开放权重反而成了扩大影响力的办法。他还预测，美国政府迟早会设法阻止中国模型进入本国企业。美国不必直接禁止开源模型，只需要不断提示后门、数据安全和合规风险，银行等受监管行业就会主动避开。Ball 甚至认为，这些警告不需要特别充分的证据。只要制造足够的不确定性，就能让企业不敢采用，同时又不至于逼迫所有开发者转向更难监管的海外服务商。