3月17日，据财联社报道，谷歌公司近期派遣采购团队到中国大陆考察液冷设备，这类设备对人工智能技术发展至关重要，主要用于数据中心服务器冷却。知情人士透露，该团队正与多家生产液冷设备的企业洽谈采购事宜。尽管谷歌尚未公开回应此事，但此次考察表明其在AI基础设施领域的持续投入和对供应链优化的关注。这一动态也凸显了中美在高科技领域合作与竞争的复杂关系。（环球时报）

3月17日，据财联社报道，OpenAI与亚马逊网络服务（AWS）签署新合同，向美国政府雇员提供人工智能服务，涵盖机密和非机密工作。该协议将支持五角大楼，此前其已放弃原人工智能服务提供商Anthropic。此合作使OpenAI能够通过五角大楼上月底获得的协议为其提供技术支持，进一步拓展其在政府领域的影响力。这一动态显示了人工智能技术在美国政府部门中的加速应用，也标志着OpenAI与AWS联手进军公共领域的重要一步。

3月18日周三晚19:00-21:00，北京海淀中关村创业大街12号楼将举办一场养虾主题沙龙，带来9+场干货Talk。活动邀请多位资深“养虾户”分享实战经验，涵盖龙虾模型养成、记忆管理、私人助手调教、非技术背景应用等主题，适合不同层次的参与者。现场还有智谱伙伴提供“替你装虾”服务，手把手教学。到场观众可领取“虾农身份认证”贴纸，并与志同道合者交流互动。活动现已开放报名，感兴趣的朋友可通过链接预约参与。

2026年3月，英伟达GTC大会如期举行，黄仁勋迟到15分钟，但发布了重磅内容。会上，他预测英伟达到2027年营收将达1万亿美元，较去年5000亿美元需求翻倍。此次发布聚焦Vera Rubin系统，这是英伟达最复杂的AI计算平台，由7种芯片组成，采用100%液冷和共封装光学技术（CPO），实现算力飞跃。从Grace Blackwell到Vera Rubin，两年内token生成速率提升350倍。此外，英伟达收购推理芯片公司Groq，其LPU与Vera Rubin协同工作，解锁千token/秒的极速推理能力。黄仁勋还强调OpenClaw开源项目的重要性，称其为AI时代的‘Linux时刻’，并推出企业版NeMo Claw确保安全性。最后，他预告下一代Feynman架构及太空数据中心Space One计划，开启‘AI无处不在’新篇章。

2026年3月，OpenClaw开源项目引发全网热潮，其创新AI交互玩法吸引开发者关注。然而，多数探索仍局限于数字世界，实体交互应用稀缺。在此背景下，商汤科技的元萝卜机器人因开放OpenClaw skill接口备受瞩目。通过视觉感知与机械臂操作，元萝卜可完成抓取、摆放等真实场景任务，突破虚拟与现实壁垒。在2026年中国家电及消费电子博览会（AWE）上，元萝卜展示了从下棋机器人向桌面智能体的进化潜力，未来可应用于教育、编程、桌面自动化等领域。随着开源生态发展，元萝卜或将成为AI能力进入家庭的重要载体，推动智能体从虚拟走向物理世界。

2026年3月17日，百度在AIDay上推出「龙虾全家桶」，包括云端虾、安全虾、手机虾及Skills能力，其中百度搜索Skill下载量超4.5万次，成为全球最大搜索引擎官方Skill。全新自研桌面虾DuMate和首款家用小龙虾同步亮相，结合百度智能云、红手指Operator及百度App，构建从云端到移动端的完整生态。百度通过零部署服务DuClaw降低用户使用门槛，并上线全球首款手机端龙虾应用，支持跨App操作。此外，百度发布10余种标准化Skills，覆盖搜索、营销、科研等场景，赋能开发者与企业。百度凭借芯—云—模—体全栈AI布局及安全保障，率先推动龙虾规模化落地，从养虾迈向用虾、管虾、扩展虾的新阶段。

腾讯QClaw将于3月18日发布全新版本，微信入口全面升级，提升互联体验并降低使用门槛。QClaw是腾讯基于OpenClaw开源生态打造的本地AI助手，支持微信直连，主打零门槛、免部署特点。自内测以来，该产品一直保持低调。此次公测将进一步推动其应用普及。（财联社3月17日电）

2026年1月至2月，国家网信办新增备案48款生成式人工智能服务，同时新增登记46款通过API接口调用已备案模型能力的应用或功能。截至2月28日，累计完成备案的生成式人工智能服务达796款，另有481款应用或功能完成登记。此次备案和登记工作由网信部门会同相关部门依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》持续推进，旨在促进创新发展与规范应用。

3月17日，证监会核准新一批15只硬科技主题基金，包括7只跟踪双创人工智能指数的被动基金和8只以中国战略新兴产业成份指数为基准的主动基金。这些产品已进入发行筹备阶段，预计近期启动募集。此批基金将引导增量资金投向硬科技与战略性新兴产业，强化资本市场资源配置功能，助力科创企业成长，推动我国科技产业高质量发展，并让投资者分享人工智能与新兴产业的发展红利。（财联社记者 闫军）

3月17日，苹果AI研究团队发布LiTo（表面光场标记化）大模型，突破3D重建技术瓶颈。该模型仅需单张平面图像即可生成完整3D对象，并高度还原多视角下的光影效果，大幅降低传统多角度输入需求。其核心创新在于潜在空间应用与统一的3D潜在表示法，通过编码器-解码器双向机制压缩和还原图像数据，精准复现镜面高光等复杂光影特性。团队使用数千个3D对象数据集，在150个视角和3种光照条件下训练模型，使其具备单图预测三维潜在表示的能力。对比测试显示，LiTo在多视角光影一致性指标上较当前最优的TRELLIS模型提升约37%，并解决物体朝向错误问题。