DeepSeek2026 年首发论文：助力高效训练大规模 AI 模型

中国人工智能初创企业DeepSeek于 2026 年初发布一项全新研究成果。由公司联合创始人梁文峰参与撰写的技术论文，提出了一种名为 “流形约束超连接”（Manifold-Constrained Hyper-Connections，简称 mHC）的新型架构，核心目标是优化基础大模型的训练模式。

该技术由DeepSeek杭州团队主导研发，初衷是在算力资源有限的情况下，提升模型训练效率，进而增强中国 AI 企业与美国头部同行的竞争力。研究团队在 30 亿、90 亿和 270 亿参数规模的模型上完成了有效性验证，结果显示，mHC 架构具备出色的可扩展性，且未显著增加额外计算负担。

此次研究由谢振达、魏易轩、曹焕琪领衔的 19 人团队共同推进，他们表示，相较于传统超连接方法，mHC 在大规模模型训练中展现出更优的稳定性和扩展能力。近年来，以DeepSeek为代表的中国 AI 企业正不断加强公开技术分享，积极推动行业协作创新。业内观察人士指出，这类技术论文往往预示着企业下一代主力模型的关键技术方向，具有重要的行业风向标意义。

（来源：南华早报 https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3338427/deepseek-kicks-2026-paper-signalling-push-train-bigger-models-less?module=top_story&pgtype=homepage）

顶级研究者警告：全球或无足够时间应对 AI 安全风险

英国政府科研机构的 AI 安全专家大卫・达尔林普尔发出警示，全球可能 “没有足够时间” 应对前沿人工智能带来的安全风险。他指出，当前 AI 技术能力正快速提升，未来五年内，多数经济领域的重要任务或将由机器以更高效率、更低成本完成，其表现将超越人类。一旦 AI 系统在关键领域全面具备超越人类的执行能力，人类文明的主导权将面临严峻挑战。

达尔林普尔强调，公共部门与 AI 企业之间对技术突破的认知存在明显鸿沟，且在经济压力下，保障 AI 系统可靠性的科学研究进展恐怕难以跟上技术迭代的速度。他认为，不能想当然地认为高级 AI 系统具备天然的可靠性，当技术发展领先于安全防控体系时，可能引发安全与经济的 “双重失稳”。

尽管最坏的情况短期内未必会发生，但实验数据显示，部分顶尖 AI 模型在自复制测试中的成功率已超过 60%，潜在的失控风险不容忽视。英国 AI 安全研究所（AISI）的报告也显示，先进 AI 模型的性能每八个月就会翻倍，目前能够完成初级学徒级任务的比例已从 10% 提升至 50%，甚至能自主执行专家级需耗时一小时以上的复杂任务。

达尔林普尔预测，到 2026 年底，AI 将能够实现整日研发工作的自动化，这将推动技术进入自我迭代的加速阶段。因此，亟需加大对 AI 行为可控性的研究力度，主动管控其负面影响，避免人类社会在这场重大转型中 “集体陷入毫无准备的状态”。

（来源：英国《卫报》 https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/04/world-may-not-have-time-to-prepare-for-ai-safety-risks-says-leading-researcher）

AI “模糊成本” 隐忧：2026 年或引发全球经济重估

2025 年，美国词典出版商韦氏词典（Merriam-Webster）将 “slop”（特指人工智能生成的低质量数字内容）选为年度词汇，这一现象凸显了 AI 热潮背后日益凸显的质量隐患与经济风险。尽管众多企业纷纷借助 AI 技术削减人力成本，但相关商业模式正遭遇严峻挑战。科技评论人埃德・齐特龙指出，AI 行业的单位经济效益其实并不成立；作家科里・多克托罗也批评道，不少 AI 企业依赖数百亿美元的外部资金维持运转，盈利难度极大。

当前，AI 领域的投资狂潮已呈现出明显的泡沫特征：2025 年全球 AI 领域投资总额高达 4000 亿美元，其中数据中心相关融资规模就达 1785 亿美元，大量新进入者涌入形成了 “淘金热” 式的行业现状。然而，支撑这些数据中心运转的英伟达芯片寿命有限，可能短于相关项目的贷款周期，再叠加行业内普遍存在的复杂金融操作，进一步加剧了系统性风险。

与此同时，AI 生成内容的质量问题令人担忧，已引发多起严重事故。英国高等法院明确警告律师不得滥用 AI 工具，避免其引用虚构判例；美国犹他州警方也发现，AI 转录工具曾将背景音乐《公主与青蛙》错误识别为 “警员变成青蛙”。这类被称为 “垃圾层”（slop layer）的低质量内容，不仅污染了信息环境，也在不断削弱公众的信任。

专家强调，AI 并非通向 “超级智能” 的必经之路，而是一组需要审慎应用的工具组合。若市场对 AI 的价值进行重新评估，可能导致 “科技七巨头” 股价回调，进而冲击全球股市。英国预算责任办公室预测，若全球股市下跌 35%，英国 GDP 将缩水 0.6%，公共财政损失将达 160 亿英镑。尽管此次潜在影响可能不及 2008 年金融危机，但在全球经济复苏乏力的背景下，仍将产生广泛且深远的连锁反应。

（来源：英国《卫报》 https://www.theguardian.com/business/2026/jan/04/ai-reality-growing-economic-risk-2026）

科技、工作、市场、风格 ——2026 年 BI 热点观察

2026 年伊始，商业内幕（Business Insider）将焦点对准人工智能驱动下的经济与职场变革。AI 技术正催生诸多创业新机遇，从法律科技、聊天机器人训练，到氛围编程、数据中心建设等领域，新兴行业正迅速崛起。大型企业也在积极评估 AI 项目的成本效益，其对企业盈利的推动速度，或将成为决定市场是否陷入泡沫的关键因素。与此同时，华尔街对 AI 领域保持高度关注，而全球资本市场格局也在发生演变，欧洲军备重整与 AI 全球化正成为重要的推动力量。

美国社会对资本主义的传统信念正面临挑战：政府对企业的大规模投资、纽约政坛新人佐兰・曼达尼的崛起，以及公众对资本主义信心的下滑，促使商业内幕推出系列报道《资本主义的未来》，深入探讨这些变化对个人工作与财富的影响。职场领域，“去觉醒文化” 逐渐盛行，管理者更加强调绩效表现，而非单纯推行多元化政策。副业热潮持续升温，房地产、品牌代言、共享出行和服饰租赁等领域成为人们重要的收入补充，这一趋势在白领裁员风险上升的背景下，更具现实意义。

此外，职场形象相关的开销也引发广泛关注。从奢侈手袋、限量版连帽衫，到万元高尔夫衬衫，再到华尔街人士青睐的千元鞋履，这些身份符号背后所承载的经济成本与情感代价，正被社会重新审视。

（来源：商业内幕 https://www.businessinsider.com/bi-today-sunday-ai-markets-workplace-style-2026-1）