▌OpenAI在亚洲推出数据本地化计划

OpenAI宣布在亚洲启动数据本地化计划，适用于ChatGPT Enterprise、ChatGPT Edu及API服务，支持用户将数据存储在日本、印度、新加坡和韩国，以满足地区数据主权要求。该举措继今年2月欧洲数据本地化计划后推出，旨在提升企业用户对数据控制的信心。OpenAI表示，所有数据将保持机密、安全，并归用户所有。此举也是OpenAI加快全球布局、扩大国际市场服务能力的一部分。

▌美国FDA启动全机构AI部署加速药审流程

美国食品药品监督管理局（FDA）宣布首个AI辅助科学审评试点成功，并计划在2025年6月底前在所有中心全面部署生成式AI系统。新工具显著提高审评效率，将原本需数日完成的任务压缩至数分钟。此举旨在减少科学家重复性工作、加快新疗法审批进程。FDA将以统一安全平台推广AI应用，提升文档集成、定制化输出，并持续优化功能。该计划由新任首席AI官杰里米·沃尔什牵头实施，标志FDA推进数字化监管迈出关键一步。

▌美资退潮冲击德国新创融资

随着美国投资者撤出，德国初创企业特别是Deeptech领域面临融资瓶颈。2024年第一季美资仅占德企创投比重13%，导致高科技公司成长受限。尽管德国如Isar Aerospace、Proxima Fusion等企业具发展潜力，但缺乏大额本地资金支持。当前46%欧洲巨额融资仍依赖美资，带来战略主导权风险。德国及欧盟正推动设立多个5至10亿欧元成长基金，并改革政策，强化自主创新生态。

▌五角大楼发布软件现代化实施路线图

美国国防部首席信息官发布2025–2026年软件现代化实施路线图，聚焦三大目标：扩展企业级云环境、构建DevSecOps软件工厂生态系统、改革流程与政策。计划将升级多云战略（包括JWCC 2.0）、建立小企业云创新合约机制，并推动边缘计算部署。五角大楼还将复制成功软件工厂实践，推动AI部署、标准制定和快速安全授权，藉此加快软件交付和提升战备能力。

▌Flower AI与Vana构建无需依赖大型数据中心的高级AI模型

两家初创公司Flower AI与Vana联合推出去中心化训练的大语言模型Collective-1，展示无需依赖大型数据中心即可开发AI模型的可行性。通过全球分布的GPU设备和用户授权的私人数据，该方法突破了传统AI开发对算力和公开数据的集中依赖。团队正推进百亿参数模型训练，并开源分布式工具Photon，推动AI研发民主化与数据权益透明化。

▌微软与普林斯顿实验室合作推进聚变研究

微软与普林斯顿等离子体物理实验室签署合作备忘录，联合开展聚变反应堆研究，涵盖等离子体控制、材料预测、数字孪生和实验优化。微软将在AI和量子计算支持下，加速模拟材料与反应过程，并推动清洁聚变能源发展。此外，微软还与国际热核聚变实验堆组织（ITER）合作，为全球聚变研究提供云服务与AI工具支持。

▌荷兰开发无需大脑的软体机器人

荷兰AMOLF研究团队开发出一种无须大脑、电路或AI的软体机器人，仅靠空气流动和管状结构即可实现行走、跳跃与游泳。该机器人由多个充气软腿组成，单独运动随机，组合后却能通过物理耦合自发同步，展现出协调的运动模式。其速度高达每秒30倍体长，远超传统气动机器人。机器人还能自适应地从陆地运动切换到水中游动，无需任何指令系统。该成果展示了“无中枢智能”的潜力，为极端环境下的机器人设计提供了全新思路。

▌美国开发的AI模型MotionGlot实现文字到动作的跨平台翻译

布朗大学团队开发出AI模型MotionGlot，可将文本指令（如“向前走几步然后右转”）直接转换为适用于不同机器人和虚拟角色的动作，支持从人形到四足等多种形态。其核心突破是“将动作视为语言”，通过类似大语言模型的“下一个动作预测”机制，令动作生成具备跨形体可迁移性。模型基于QUAD-LOCO和QUES-CAP两大运动数据集训练，能生成具体或抽象动作，具广泛应用潜力，涵盖人机协作、游戏动画及虚拟现实等领域。

▌欧盟大型强子对撞机实现“点铅成金”实验验证

欧洲核子研究组织（CERN） 的 ALICE 实验团队首次系统性地实验证实了在大型强子对撞机（LHC）中通过极高能量的铅核“擦碰”碰撞将铅原子核转变为金原子核的过程。这一过程利用强电磁场激发虚光子，使铅核失去三个质子，变为金核。尽管产量极低，仅在2015–2018年间生成了约86亿个金原子核，总质量仅29皮克克（2.9×10⁻¹¹克），但该研究标志着“炼金术”梦想的微观实现，同时也为高能核物理和对撞机束流损失预测提供了重要数据支撑。

▌俄勒冈州立大学开发新芯片助AI通信节能50%

美国俄勒冈州立大学工程学院研发出一款用于数据中心的高效芯片，能将大语言模型（如GPT-4）在通信环节的能耗降低约50%。该芯片应用人工智能原理，对高速传输中出现的信号误差进行智能纠正，避免传统等化器的高能耗。该成果有望缓解AI带来的能源压力，并为大型数据中心节能降耗提供新方案。