2025年7月，英伟达创始人黄仁勋在链博会上表示，H20芯片解禁后或能部分恢复此前因中国出口限制导致的近1000亿元人民币损失。尽管英伟达在中国AI芯片市场份额从95%降至50%，但解禁消息仍对国产芯片厂商形成冲击。华为、寒武纪等企业凭借昇腾芯片和推理模型抢占市场，寒武纪2025年Q1营收同比暴涨4230%，实现扭亏为盈。然而，受限于产能和技术封锁，国产芯片难以完全填补市场需求。与此同时，微软、谷歌等大客户加速自研芯片，进一步威胁英伟达地位。未来AI芯片领域可能形成复杂场景用英伟达、简单场景用国产或自研芯片的混合格局。

截至7月17日，广东省新增6款完成登记的生成式人工智能服务，累计已有23款类似服务完成登记。这一进展表明广东在人工智能领域的持续发展与规范化管理，进一步丰富了市场选择并推动技术应用落地。

7月17日，上海岩思类脑人工智能研究院与复旦大学附属华山医院合作，在脑机接口领域取得突破性进展。10名受试者通过植入大脑的电极，经过短时间训练，成功实现‘意念说话’。电脑实时解码其神经电活动并显示想表达的中文语句。这项技术已进入临床试验阶段，为渐冻症、脑卒中等失语患者带来新希望。

17日，在第三届链博会先进制造链主题活动上，英伟达CEO黄仁勋与之江实验室主任王坚展开炉边谈话。黄仁勋提出，人工智能的下一个浪潮是‘物理AI’（Physic AI），并称AI是一种全新的软件开发方式，通过算法从数据中学习预测结果，而非依赖人类编码。他认为这种方法高度可扩展，最终将使AI融入物理设备如机器人，实现更广泛应用。这一观点展示了AI技术未来在物理世界中的潜力。（新浪科技）

2025年7月16日，AI初创公司Anthropic宣布推出面向金融行业的AI分析解决方案“Claude金融分析”，旨在为金融专业人士提供高效工具。该服务可帮助构建合规审计、财务分析建模、投资机会识别及投资组合监控等。Anthropic已与标普环球、PitchBook等数据供应商达成实时数据协议，并支持多种金融服务场景。产品已在亚马逊AWS市场上架，未来将登陆谷歌云市场。在演示中，AI展示了快速分析复杂案例的能力，如某运动鞋公司财报后股价异动的原因分析，仅需半小时即可整合多来源信息生成报告。Anthropic估值达615亿美元，此前已服务VISA、桥水基金等巨头。

2025年7月14日，周杰伦在抖音发布了一条由AI生成的视频，获赞超1400万。视频时长一分半，通过AI技术串联了周杰伦人生重要节点与专辑，以史诗般的叙事效果引发观众强烈共鸣。BGM为经典歌曲《三年二班》，勾起无数粉丝青春回忆。据悉，该视频使用‘首尾帧生成’技术制作，只需上传两张图片并输入动作逻辑提示词，AI即可自动生成过渡画面。类似功能可通过即梦、可灵等AI工具实现。作者还用该技术制作了多个怀旧主题视频，如岳云鹏与燕子、《甄嬛传》果郡王剧情反转等，展现AI重现记忆的独特魅力。科技让过去与未来重逢，致敬青春与经典。

7月9日，瑞士日内瓦联合国AI for Good峰会上，阿里达摩院两项AI技术入选创新影响力案例集并获优秀案例奖：“八观”气象大模型和“平扫CT+AI”多癌早筛。达摩院与国际电信联盟（ITU）合作，共建AI专家交流平台，并作为唯一中国企业加入ITU发起的“人工智能技能联盟”，推动AI教育普及。其中，“八观”提升天气预报精度，助力应对气候变化；多癌早筛AI覆盖9个国家地区，服务2000万人次，获FDA认定。峰会汇聚ITU秘书长、诺贝尔奖得主等全球代表，聚焦AI在健康、气候等领域的应用发展。

2025年7月，埃隆·马斯克旗下人工智能公司xAI计划再次融资，估值目标高达1700亿至2000亿美元，较2024年5月B轮融资时的180亿美元增长显著。这是xAI在不到两个月内的第三次大规模融资，此前分别于今年6月和7月通过二级股票发行及贷款筹集了3亿美元和100亿美元。本周，xAI发布了号称“全球最智能模型”的Grok 4。沙特主权财富基金PIF预计将在本轮中发挥重要作用，已通过Kingdom Holdings Company间接投资8亿美元。尽管马斯克因与特朗普闹翻并宣布成立“美国党”，导致特斯拉股价大跌，但投资者对xAI等公司的兴趣未减。与此同时，SpaceX正准备出售约10亿美元股份，估值或达4000亿美元。

7月11日晚间，阿里通义千问推出Qwen Chat更新，新增桌面端支持一键唤起MCP并直接调用，同时网页端首页可直接开启对话。此次更新强化了多项功能，包括深入研究、图像生成、网页开发、深度思考和搜索等，进一步提升了用户体验。这一升级展示了阿里在人工智能领域的持续创新能力，为用户提供了更便捷、高效的交互方式。

2025年7月11日，Hugging Face发布新一代最强30亿参数小模型SmolLM3，支持128k超长上下文、双推理模式（think/no_think）及多语言处理。该模型性能超越Llama3.2-3B和Qwen2.5-3B，逼近40亿参数模型，并完全开源训练、对齐、架构与数据。团队通过优化架构（如GQA机制、NoPE编码）及三阶段训练策略提升模型能力，尤其在数学、编程和长文本任务中表现优异。此外，SmolLM3引入双模式指令模型构建方案，平衡推理与非推理性能，支持工具调用与灵活场景适配。研究者可通过transformers库轻松部署，模型已在Hugging Face平台开放下载。