科技简报 | 2026年7月17日
WAIC 2026 刚闭幕,上海还没从展会模式里缓过来,就又放出了一个政策层面的重磅消息。7月16日,29个国家代表在上海签署了世界人工智能合作组织协定,总部直接落在上海。这件事让我觉得,AI 的全球治理格局可能正在悄悄换挡。
除了政策,这周国内大厂和创业公司在产品、基础设施、垂直场景上也都有动作。下面挑几条我关注的,跟你聊聊。
世界人工智能合作组织落地上海
7月16日,中共中央政治局委员、外交部长王毅代表中国政府签署了协定,哈萨克斯坦、老挝、巴基斯坦等29个国家代表也参与了签署。这个组织是独立的政府间国际组织,总部设在中国上海。
有意思的地方不在于又多了一个国际组织。上海现在同时挂着 WAIC 和世界 AI 合作组织总部两块牌子,说明中国想在 AI 全球治理里从参与者变成搭台子的人。这个定位变化,比协定本身更值得多看几眼。
来源,IT之家
百度秒哒 3.5 首发 iOS App,无代码也能直接打包
百度智能云在 WAIC 上发布了秒哒 3.5。新版本最大的变化是,用户不用 Mac、不用 Xcode,就能把无代码开发的应用打包成 IPA,甚至直接上架 App Store。
这相当于把无代码的终点从做一个网页版 demo,推到了能交付一个移动端产品。对很多小团队来说,Mac 设备和开发者账号的门槛一直不低,这一步直接砍掉了一块硬成本。3.5 版本还加了 SEO Agent,说是能自动做搜索优化。这个功能听着有点虚,但如果真能把搜索排名从玄学变成可配置,对非技术创业者会很有用。
来源,百度智能云
小红书联合北大、上交发布 HYPIC
小红书技术团队联合北大、上交提出了 HYPIC,一个混合注意力大模型位置无关缓存系统。实测下来,首 token 延迟平均降低 3.25 倍,同 SLO 下可持续 QPS 提升 1.66 倍。
技术名词很抽象,但落到实际场景里,就是你在小红书上问 AI 问题时,它能更快回复,同时能服务更多人。对一个大 DAU 平台来说,这种优化不是锦上添花,而是能不能撑住用户量的问题。小红书这次选择在系统层而不是模型层做优化,也说明它的 AI 应用已经到了必须抠工程成本的阶段。
来源,小红书技术
面壁智能开源企业 AI 数字员工平台 StaffDeck
面壁智能联合多个团队开源了 StaffDeck,定位是企业 AI 数字员工平台。它跟传统聊天机器人最大的区别是,它不是用来问答的,而是用来干活的。把专业知识、SOP 和决策规则灌进去,它就能持续工作、改进,还能保留组织知识。
现在开源这种数字员工基础设施,透露了一个趋势。大家不再只盯着模型参数刷榜,而是开始拼谁能把模型变成在岗员工。这个赛道后面会很热闹,但坦率的讲,真正的难点不是技术,是怎么让它融入企业现有的 workflow,而不是多一个需要伺候的新工具。
来源,OpenBMB
天工短剧工作台推双轨创作模式
昆仑万维的天工短剧工作台发布了 Agent 智能分镜加无限画布的双轨创作模式。导演 Agent 会自动解析剧本、规划站位和机位,还能生成多视角细节图。它主要解决的是 AI 短剧里最常见的两个痛点,角色变脸和站位漂移。
AI 短剧今年特别火,但看着像换脸大乱斗的问题也很突出。天工这套方案是在用导演 Agent 做可控性,而不是单纯卷生成速度。这个方向我觉得是对的,因为观众对 AI 短剧的容忍度正在快速下降,光靠噱头已经不够了。
来源,昆仑万维
MiniMax Code 2.0 桌面端重构,金融模块要来了
MiniMax 发布了 Code 2.0 桌面端,底层架构基于 Pi Agent 框架重构,会话启动速度和长程复杂任务的稳定性都有提升。新版本还接通了恒生金融数据库和企查查 MCP,金融模块即将上线。
国内的代码助手现在卷得很凶。MiniMax 这次的重点不是又能写多少行代码,而是往垂直场景走。金融模块一旦上线,会是一个明确的差异化信号。毕竟能写代码和能写对金融代码,完全是两件事。
来源,MiniMax
千问 APP 在武汉办 AI 求职实战课
千问 APP 和武汉发布在武汉联合举办了 AI 求职实战课。现场演示了用千问做简历诊断、PPT 制作和表格分析。产品经理还总结了一个五步法,给全材料、说明目标、定义标准、划定边界、索要可编辑文件。
这个方法听着简单,但把很多 AI 使用者的误区一次性点破了。大多数人不是不会用 AI,而是不知道怎么给 AI 下任务。这个五步法,其实是在教人怎么当好 AI 的老板。
来源,千问 APP
台积电上调 2026 年资本支出至 600-640 亿美元
台积电在 2026Q2 财报说明会上把今年的资本支出预测上调到了 600-640 亿美元,之前预测接近 560 亿美元。董事长魏哲家表示,预计 2028 年量产的 A14 制程(1.4nm)开发进展顺利,移动和 HPC 客户兴趣强烈。
这个消息离我们普通用户有点远,但影响很直接。A14 制程如果如期量产,2028 年的手机、笔记本、AI 芯片的性能天花板还会再往上抬。同时台积电扩产也意味着先进制程产能依然紧张,下游厂商的成本压力不会小。
来源,IT之家
这几条新闻看下来,有一个很明显的共性,大家已经不再只聊模型有多大了。政策层面在抢治理话语权,产品层面在抢落地场景,基础设施层面在抢成本优化。AI 这波竞争,正在从拼参数变成拼谁能真的用起来。
作为普通用户和开发者,我觉得与其盯着谁又发布了一个新模型,不如多关注这些模型正在变成什么产品、进入什么工作流。这往往才是更有趣的部分。






