格隆汇2月19日｜据彭博，谷歌DeepMind首席执行官德米斯 · 哈萨比斯警告，人工智能的发展正在带来严峻挑战，各国必须通过国际协作加以应对。哈萨比斯指出，AI面临两类核心风险：一是恶意个人或组织将原本有益的技术滥用；二是系统自主性不断增强所带来的内在技术风险。“当系统变得更加自主和独立时，其实用性和智能体能力都会提升，但与此同时，也可能产生我们在设计阶段未预料到的行为风险。” 哈萨比斯担忧现有治理机构的能力可能不足以应对即将到来的AI变革。他强调，AI是数字技术，具有天然的跨境属性，“它可能影响全球每一个人，并突破国家边界。”在哈萨比斯看来，在各个国家和地区举行的国际会议，让政策制定者与技术专家展开对话至关重要。“必须建立某种形式的国际合作机制，至少要在技术部署方面达成最低标准。”

格隆汇2月19日｜据彭博，法国领先人工智能(AI)公司的首席执行官警告称，全球正面临少数几家公司主导AI领域的风险，而如此高的集中度可能增加领先企业滥用其控制权的风险。“我们正面临AI领域权力过度集中的问题，”Mistral AI首席执行官Arthur Mensch周四在新德里举行的印度AI影响力峰会上表示，“我们不希望处在在一个AI部署和开发实际上由三四家巨型公司掌控的世界。”

格隆汇2月19日｜美联储卡什卡利：对人工智能持乐观态度，几乎所有企业都在发现使用人工智能带来的益处。人工智能在未来5到10年可能提升生产力。美联储在内部使用人工智能时持谨慎态度，并设有强有力的护栏，以防止访问机密数据。

格隆汇2月19日｜印度总理莫迪：必须建立人工智能训练的数据框架。人工智能平台必须保持其安全规则清晰透明。

格隆汇2月19日｜印度首富Mukesh Ambani宣布，旗下横跨零售与电信业务的企业集团将在七年时间内投入最高10万亿卢比（约1100亿美元）建设与人工智能相关的基础设施。Ambani周四在新德里举行的印度AI影响力峰会上表示，信实工业有限公司及其电信子公司将推进上述投资，并寻求降低AI成本。在此之前，Gautam Adani旗下集团本周提出1000亿美元AI投资承诺，塔塔集团也计划与OpenAI建立合作关系。

格隆汇2月19日｜据澎湃，当地时间2026年2月13日，中国外交部前副部长傅莹率中国学者代表团出席第62届慕尼黑安全会议首日，受邀参加主会场“人工智能竞赛的风险与回报”论坛。当讨论到如何理解和谁能赢得人工智能竞赛的问题时，傅莹表示，“赢”意味着存在一条终点线，但是人工智能技术的创新发展不是一场短跑赛。在科技领域，尤其是人工智能技术，最新的模型总是最好的，下一个会更好。没有任何一次突破能确保永久领先。当前，中国和美国的企业在人工智能领域各有优势。科技发展的目的是改善人民生活、提升社会福祉。如果主要国家和头部企业之间缺乏协调合作，不仅会影响先进科技的发展，更关键的是，如果科技竞赛和开发速度以牺牲安全为代价，可能导致更大风险。

格隆汇2月19日｜微软(MSFT.US)联合创始人比尔·盖茨原本要在备受瞩目的印度人工智能峰会上发表主旨演讲，但就在他准备发言的几个小时前，他取消了这一安排。盖茨基金会解释称，做出这一决定是为了确保会议的焦点能够保持不变，但未作进一步说明。外媒指出，此次退出或是源于外界对其与已定罪的爱泼斯坦关系的批评，以及关于这种关联是否会危及该组织更广泛使命的猜测。该基金会在其官方推文中表示：“这一举措是经过深思熟虑后做出的，旨在确保重点始终集中在人工智能峰会的关键议题上。”

格隆汇2月19日｜美国人工智能初创公司Anthropic首席执行官达里奥·阿莫埃伊周四在印度人工智能峰会上表示，人工智能将在“几年内”在大多数任务上超越人类的认知能力。他称，过去十年间，人工智能的快速发展遵循着“智能版摩尔定律”。

格隆汇2月19日｜谷歌CEO皮查伊在印度人工智能行动峰会上发表讲话：人工智能能够改善数十亿人的生活，并解决科学领域中一些最为棘手的问题。人工智能所能带来的最佳成果并非是必然能够实现的。我们必须大胆地探索人工智能，以负责任的态度对待它，并携手共度这一时刻。

格隆汇2月19日｜网易有道正式宣布开源其全场景个人助理Agent——LobsterAI。这款能够7×24小时在电脑端自主运行、直接替用户“动手干活”的智能助手，已在软件项目托管平台GitHub上公开全部代码，旨在与全球开发者社区共同打造一个更易用、更高效、更有趣的智能体助手。

格隆汇2月19日｜据36氪，2月18日晚，“太初元碁”完成多款国产主流开源大模型的深度适配工作，其中包括智谱GLM-5.0、阿里千问Qwen3.5-397B-A17B。据了解，太初元碁的国产大模型适配均在其自研T100加速卡上进行，在主流大模型适配过程中，针对不同开发者的技术能力差异，太初元碁在SDAA软件栈中推出了阶梯式开发工具链，全面覆盖从入门到高阶的多元化开发需求，该工具链能够帮助开发者快速构建高性能算子，实现与主流AI生态的无缝兼容，显著降低CUDA生态迁移的技术门槛与成本。