【CGS-NDI 数智经济周报】通胀扰动下，AI企业融资风险抬升（2026年第35期）

核心观点

本期焦点：AI企业面临信用重估，融资风险抬升。10月14日，美国公布CPI数据，9月CPI环比上涨0.6%、同比上涨3.7%。通胀数据超预期引发市场对货币政策进一步收紧的担忧，美债收益率抬升，这对长久期、高杠杆、依赖外部融资的AI企业形成信用层面约束。由于AI企业搭建大规模算力集群属于“重资产”行为，数据中心建设周期漫长，前期还需投入巨额资金采购GPU，建设支出与经营回款之间的时间差形成了外部融资需求。近年来，越来越多的AI企业采用债务融资的方式补充资金，这也导致AI企业融资对利率变化十分敏感。作为典型代表的AI算力服务商CoreWeave，于美国公布CPI当日经历了股票与债券的同步抛售。建议根据研发、建设和运营阶段的不同风险特征为AI企业配置长期资本，提高产业投资效率与抵御风险的能力。

AI产业及代表性企业动态：国产模型调用规模持续领先，全球AI算力与模型生态加速演进。本周OpenRouter平台大模型周调用总量达165万亿Token，其中DeepSeek系列以40.61万亿Token位居全球第一。同时，英伟达推进新一代AI机柜开放设计，谷歌、Meta加快前沿模型迭代，全球AI产业链持续升级。

中国动态：我国拟调整技术出口目录，人工智能等关键技术出口管理进一步完善。10月16日，商务部、科技部就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》公开征求意见，拟增列人工智能、生物医药、光伏领域40项关键技术，其中人工智能涉及大模型、智能体、算力集群等23项技术，并同步实施相关技术出口前临时登记措施。此次调整强调技术安全与开放合作并重，进一步完善关键技术出口分类管理体系。

海外动态：日美深化半导体产业链合作，推动关键产业供应链韧性提升。10月15日，日本外务省公布，日美就纽约州半导体制造项目实施达成一致，项目总投资规模约100亿美元，计划于2026年内开工，重点增加成熟制程半导体产能。项目将进一步强化日美在经济安全和半导体供应链领域的产业协同，并带动日本半导体设备、材料及零部件企业参与美国市场。

技术前沿：谷歌发布Gemini 4 Argon，AI模型向复杂推理与智能体执行加速演进。10月13日，谷歌正式推出Gemini 4 Argon并向开发者及企业开放，重点强化复杂软件工程、科学推理和多步骤自主任务执行能力，并进一步拓展至机器人等物理世界应用。模型能力由单纯的信息生成向长期任务规划、执行与自我校正延伸，AI应用的自主化程度持续提升。

智库观点：AI投资热潮潜在影响金融稳定风险。10月13日，国际货币基金组织发布《全球金融稳定报告》，指出全球金融市场总体保持韧性，但金融稳定风险仍处于较高水平；若AI投资或盈利预期弱于市场预期，AI相关资产价格可能出现调整，并受到杠杆和风险集中度的进一步放大。报告同时建议加强金融体系韧性、风险透明度和杠杆管理，以应对AI投资快速扩张可能带来的金融风险。

风险提示：1.对政策理解不到位的风险；2.政策落实不及预期的风险；3.技术发展不确定性风险。

正文

一、本期焦点：通胀扰动下，AI企业融资风险抬升

本周，美国通胀回升与AI企业融资风险担忧交织，科技资产调整加深。10月14日，美国公布CPI数据，9月CPI环比上涨0.6%、同比上涨3.7%。通胀数据超预期重新引发市场对货币政策进一步收紧的担忧，美债收益率抬升，这也使AI投资扩张所依赖的融资条件受到审视。

高利率环境对长久期、高杠杆、依赖外部融资的AI企业造成了信用层面的约束。AI企业搭建大规模算力集群属“重资产”行为，数据中心建设周期漫长，前期还需投入巨额资金采购GPU，建设支出与经营回款之间的时间差形成了外部融资需求。近年来，伴随AI企业资本开支激增，越来越多的企业采用债务融资的方式补充资金。10月14日，AI算力服务商CoreWeave经历了股票与债券的同步抛售——股价收跌15.46%，创历史第三大单日跌幅；债券端2031年10月到期美元债券收益率一度突破16%，债务违约保险成本升至1000个基点以上。原因在于，CoreWeave的扩张高度依赖外部融资，因而对利率变化十分敏感。数据显示，CoreWeave经营改善与较大的资金需求同时存在——2026年第二季度经营活动现金流净额为6.79亿美元，较上年同期的净流出2.51亿美元明显改善；但购置物业及设备、包括资本化内部使用软件的现金支出，由24.53亿美元增至64.22亿美元，当季经营现金流仅相当于该项支出的约10.6%。

融资可持续性的最终支撑，是AI应用能否产生足够的付费需求和商业回报。前述CoreWeave的信用定价调整背后，市场关注AI应用端的收入增长是否足以支撑当前以债务和长期承诺为基础的资本开支扩张？对此，Anthropic在本周举行的投资者会议上披露的企业财务数据提供了一定参考。Anthropic披露其2026年第三季度收入达到168亿美元，较第二季度的116亿美元增长约45%，并按调整后口径实现盈利，显示其商业化仍在快速推进。不过，按同一组数据计算，第二季度收入环比增速约为147%，第三季度增速已有明显回落。受此影响，部分投资者对其IPO估值预期进行下调，反映出市场对增长持续性和未来回报的要求进一步提高。

当前，AI产业链各企业之间普遍通过股权投资、债务融资和长期采购承诺等方式形成联系，这一方面有助于集中资源、推进建设，另一方面也使相关企业的收入预期和融资能力相互影响，可能使AI投资回报问题进一步延伸为信用风险传导问题。若应用收入兑现慢于预期，其影响可能通过采购和回款安排向上游传递；融资条件收紧又可能影响项目建设，进一步增加原有收入目标实现的不确定性。因此，政策与制度层面对AI产业的支持，需要统筹考虑技术研发、基础设施和应用推广之间的衔接。对我国而言，建议推动算力布局与行业应用需求相适应，将实际利用率和应用效益纳入项目评估，并通过改善数据供给、支持业务流程改造促进AI应用扩散；同时，根据研发、建设和运营阶段的不同风险特征配置长期资本与债务资金，加强关联交易、采购承诺和融资用途的信息披露，提高产业投资效率与抵御风险的能力。

二、资本市场行情回顾

（一）二级市场行情更新

本周全球主要科技指数普遍下跌，科创综指下跌8.26%，恒生科技指数下跌2.13%，纳斯达克指数下跌4.48%，A股相关细分指数均同步走弱。

10月12日—10月16日，AI基础层代表性公司普遍下跌，美股算力与半导体产业链整体承压。超威半导体（-13.05%）跌幅居前，博通（-9.07%）、台积电（-8.98%）、阿斯麦（-7.80%）、英伟达（-6.61%）均下跌。A股基础层同样大幅回调，工业富联（-14.79%）、中际旭创（-13.45%）、摩尔线程（-13.21%）、海光信息（-12.32%）和寒武纪（-7.20%）均录得跌幅。

技术层和应用层方面，美股大型科技公司整体走弱，仅苹果（+2.03%）上涨，微软（-1.13%）、Meta（-1.30%）、谷歌（-3.15%）、亚马逊（-4.74%）和特斯拉（-7.31%）下跌。港股相关企业近阿里巴巴（+1.68%）上涨，腾讯控股（-1.65%）、百度集团（-4.28%）回落，MiniMax（-14.51%）及智谱AI（-19.25%）调整幅度较大。

（二）一级市场融资动态

1.全球IPO动态

本周（10月12日—10月16日），全球数字经济相关企业IPO主要覆盖半导体检测、OLED材料、硅光芯片、光通信、智能终端及AI制药等领域。

A股市场相关IPO主要集中于半导体及光通信产业链。季丰电子通过上市委审议，九目化学、羲禾科技提交注册，鑫巨宏取得注册批文，粤芯半导体正式上市，分别涉及半导体检测、OLED材料、硅光集成芯片、光模块精密器件及12英寸晶圆代工等领域，半导体产业链企业上市进程持续推进。港股市场相关IPO动态主要涉及智能终端领域。传音控股于10月15日在港交所正式挂牌，完成A+H两地上市，主营智能手机等移动终端的研发、生产及品牌运营，并布局移动互联网服务。美股市场数字经济相关IPO主要涉及AI与生物医药交叉应用领域。Iambic Therapeutics于10月15日正式上市，该公司利用自研AI模型与自动化实验平台开展小分子抗癌药物研发，体现出AI技术在药物研发领域的应用进一步深化。

2.中国一级市场热门领域

近期（10月10日—16日），国内一级市场资金主要集中于集成电路、人工智能和先进制造等领域，其中集成电路融资规模位居首位，显示出资本对半导体及AI产业链的持续关注。本周共发生160起投融资事件，已披露融资总额约152.42亿元。从融资事件数量来看，先进制造、人工智能、集成电路和医疗健康等领域较为活跃，分别发生36起、26起、20起和19起融资事件。从融资总额来看，集成电路以60.85亿元居首，人工智能以48.84亿元紧随其后，先进制造约19.95亿元。细分赛道方面，具身智能、AI行业应用和传感器较受投资者关注，分别发生8起、5起和4起融资事件；半导体设备、AI4S、AI基础设施等方向均发生3起融资事件。整体来看，一级市场资金持续关注半导体硬科技与人工智能产业链，具身智能和行业应用等方向的融资活动较为活跃。

（三）加密货币市场动态

本周（10月12日—10月16日）加密货币市场震荡走弱，主要币种均录得周度下跌。比特币收于81479.08美元，周跌幅2.62%；以太币收于2419.30美元，周跌幅4.51%。

三、AI产业及代表性企业动态更新

（一）全球AI大模型token调用量排名

本周全球大模型调用量持续高位运行，OpenRouter平台周调用规模达165万亿Token。平台调用量TOP10大模型中，中国模型占据7席，美国模型占据3席；中国模型合计调用量约90.30万亿Token，美国模型合计约17.68万亿Token，中国大模型继续保持明显领先。国产模型中，DeepSeek系列位居全球首位，智谱GLM系列、阶跃星辰Step系列、小米MiMo系列和腾讯混元Hy系列上榜。美国模型中，OpenAI GPT-6 Luna、Anthropic Claude Opus 5.5和英伟达Nemotron 3 Ultra上榜。整体来看，OpenRouter头部模型调用量进一步向中国大模型集中。

（二）全球代表性AI企业投融资动态

本周（10月12日至10月16日），全球代表性AI企业动态呈现“算力基础设施持续扩张、先进存储技术升级与模型智能体能力加速迭代”的特征。

算力与存储层面：台积电第三季度营收同比增长50.9%，全年资本开支计划维持600亿至640亿美元；ASML第三季度净销售额达116.6亿欧元。英伟达开放下一代Vera Rubin机柜设计，并与思科合作开发新型光模块；三星电子展示定制化HBM及存算一体技术，SK海力士推出面向AI推理的MARS内存中心化机架系统。微软披露尚未生效的数据中心租赁承诺达3291亿美元，计划持续扩大算力基础设施规模。整体来看，AI算力建设正向机柜级协同、高带宽存储及大规模数据中心部署等方向推进。

模型层面：谷歌正式推出Gemini 4 Argon，强化复杂推理、代码生成和智能体任务执行能力；Meta相继发布Muse Wonder及开放权重模型Muse Spark Open，提升长期任务执行与多模态处理能力。微软自研MAI-Base-2基础模型完成内部预训练，字节跳动设立大模型安全与对齐部门，Anthropic加强与外部评估机构的合作。模型能力迭代、开放生态建设与安全治理同步推进。

四、中国动态：人工智能全产业链评测基准发布

1.商务部、科技部拟修订技术出口目录，人工智能等40项关键技术纳入征求意见范围

10月16日，商务部、科技部发布2026年第48号公告，就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》公开征求意见，并对相关技术出口实施临时登记管理。此次拟增列人工智能、生物医药、光伏三个领域共40项关键技术，其中拟禁止出口技术14项、拟限制出口技术26项。在人工智能领域，拟增列大模型、智能体、算力集群及信息处理相关23项技术，重点涉及人工智能驱动的恶意代码生成与变异、人工智能辅助漏洞挖掘等具有潜在安全风险的技术。商务部同时明确，此次调整不针对特定国家、地区或实体，拟对已经公开的开源技术、学术成果等不予列管，并对人工智能技术开源、企业境外自建算力中心、国际联合研发等情形设置自动许可等便利措施。

从政策方向看，此次调整体现出我国关键技术出口管理由一般性目录管理向更加精细化、分类化管理完善的趋势。一方面，随着人工智能技术在网络安全、国防军工及关键基础设施等敏感领域的应用持续拓展，将部分具有潜在安全风险的关键技术纳入出口管理，有助于防范技术不当扩散及滥用风险；另一方面，通过明确列管技术范围、设置便利措施并排除公开技术及一般模型服务等情形，有助于降低正常国际技术交流与产业合作的不确定性。技术出口管理体系有望在保障国家技术安全的同时，为人工智能产业国际化发展提供更加可预期的制度环境。

2.“求索”4.0评测基准发布，人工智能全产业链测评体系进一步完善

10月13日，国内首个面向人工智能全产业链的评测基准“求索”4.0版正式发布，覆盖算力、模型算法、智能系统与产品、行业应用、安全治理等环节。整套体系分为基础软硬件、模型与智能系统、安全治理、行业落地四大板块，包含16项测评工具，涵盖底层算力、软硬件协同、智算云、大模型、智能体、具身智能、智能终端及人工智能安全等领域。与传统模型性能测试相比，“求索”4.0不仅为芯片、模型等厂商提供统一的测试流程与评价标尺，还引入电力、医疗、钢铁等行业真实业务负载，提高不同软硬件环境下测评结果的可比性。目前，“求索”已开展多轮产业链试点测评，在金融、电力、石油石化等场景完成产品验证，并将算力、大模型、智能体等轻量版测评代码工具对外开源，支持企业复现测评结果及开展软硬件协同验证。

3.国家人工智能标准化总体组发布具身智能伦理治理报告，提出五级风险分级

10月13日，国家人工智能标准化总体组发布《具身智能伦理治理研究报告》，围绕具身智能技术进入现实物理空间后可能产生的伦理与安全问题，提出覆盖全生命周期治理、技术防护和标准引领的治理框架。报告系统梳理了六类主要伦理风险，包括人的自主性与发展权益受损、人身伤害与公共安全、隐私侵害与个人信息滥用、偏见歧视与服务排斥、身份误认与能力高估，以及责任不明与事件还原困难等，并按照损害后果严重程度划分R1至R5五级风险等级。在治理原则方面，报告提出以人为本、安全可控、隐私保护、公平包容、透明可解释、责任可追溯六项基本准则，强调将伦理要求融入立项设计、研发集成、部署运行及停服退役等全过程。下一步，我国还将推进《人工智能 具身智能伦理治理指南》等国家标准研制，进一步研究风险分类分级、保护功能要求、验证测试及责任追溯机制。

4.江苏发布信息通信业“十五五”规划，统筹新一代通信网与算力网布局

10月14日，工业和信息化部网站披露，江苏省通信管理局联合江苏省工业和信息化厅正式发布《江苏省信息通信行业发展“十五五”规划》，围绕新一代通信网络、算力基础设施、人工智能融合应用及行业安全治理等方向部署未来五年重点任务。《规划》提出，到2030年，全面建成覆盖完善、性能领先的新一代通信网和算力网，形成信息通信与人工智能融合互促的发展格局。在具体任务安排上，《规划》围绕基础设施新能级、区域发展新高地、数智发展新生态、行业治理新体系及网络安全新防线五个方面，部署23项重点任务和5项重点工程，并建立涵盖行业总体规模、绿色低碳、信息基础设施和应用普及赋能等领域的14项量化指标体系。

五、海外动态：美日推进百亿美元半导体制造合作

1.美日推进约100亿美元半导体制造项目，关键芯片供应链合作进一步深化

10月14日，美国与日本政府宣布，就两国“战略投资倡议”框架下的半导体制造项目达成实施共识，计划在美国纽约州建设半导体制造设施，项目总规模约100亿美元，预计于2026年底前开工，未来随着生产设施扩建，项目规模可能进一步扩大至约210亿美元。该项目是美日2025年9月宣布“战略投资倡议”以来首个半导体制造项目，重点扩大成熟制程芯片生产能力，相关产品将应用于汽车、工业机械、智能手机及人工智能数据中心等领域。日本外务省表示，双方将继续加强协调，推动项目尽快实施，并通过设备、材料和产品采购合作，促进相关产业链企业参与。

从产业战略布局看，此次合作体现出美日正在进一步强化半导体制造本土化与供应链安全保障，将合作重点由先进技术研发延伸至应用广泛的成熟制程芯片生产。随着人工智能数据中心、工业自动化和智能终端持续发展，成熟制程芯片仍是相关系统的重要组成部分，扩大本土制造能力有助于增强关键产业的供应稳定性。

2.英加更新前沿人工智能安全合作机制，联合评估与国际技术标准协调进一步加强

10月13日，英国与加拿大政府宣布更新人工智能安全合作伙伴关系，在2024年建立的人工智能安全科学合作基础上，进一步加强前沿模型风险评估、信息共享、技术标准及社会韧性等领域的合作。此次合作由英国人工智能安全研究所与加拿大人工智能安全研究所共同推进，主要聚焦三方面任务：一是加强人工智能安全标准协调，研究制定具有互操作性的技术标准，促进不同国家安全评估实践的相互认可；二是完善信息共享机制，包括在适当情况下通过“五眼联盟”相关渠道交流敏感安全信息，并分享应对人工智能风险的治理经验；三是深化技术合作，围绕前沿模型能力、潜在风险、评测方法和最佳实践开展定期交流，并探索人员互派及联合评测活动。

3.英英国提出标准必要专利许可改革措施，推动6G及人工智能技术生态降低交易摩擦

10月13日，英国知识产权局（IPO）公布标准必要专利（Standard Essential Patents，SEP）政策咨询的政府回应文件，提出一揽子旨在提高专利许可透明度、降低争议解决成本和改善许可谈判效率的改革措施。此次改革重点围绕公平、合理和无歧视（FRAND）许可原则展开，包括与司法机构研究在现有法院程序中引入早期FRAND许可条件认定机制，制定相关许可谈判指引，并就建立由知识产权局提供的自愿性FRAND意见服务开展可行性研究。同时，英国拟推动专利权人自愿提供与技术标准相关的专利信息，加强诉讼前信息交换、替代性争议解决及专利必要性评估信息披露，为缺乏专利许可经验的企业提供更清晰的操作指引。

六、技术前沿：开放权重模型能力升级

1.谷歌发布Gemini 4 Argon模型，复杂推理与机器人具身智能能力同步提升

10月13日，谷歌正式推出新一代前沿人工智能模型Gemini 4 Argon，重点提升复杂推理、代码生成和长流程智能体任务执行能力，并进一步拓展至机器人控制与物理世界理解。该模型已通过Google AI Studio、Gemini API及Gemini应用等渠道向开发者、企业和符合条件的订阅用户开放，支持最高100万Token的统一输入输出上限。谷歌表示，新模型在软件工程、金融、法律、网络安全及科学研究等专业领域表现突出，能够自主完成大型代码库重构、复杂业务流程处理和多步骤科研任务。同时，谷歌展示了Gemini 4 Argon在机器人领域的应用进展，涵盖机器人动作控制、真实场景仿真重建、物理环境理解及自主学习等方向。在具身推理评测ERQA中，该模型取得87%的成绩。谷歌还展示了从视频观察、仿真建模到实体执行的技术路径：模型通过观看人类投掷游戏的视频，自主建立动作仿真程序，并将学习结果迁移至Apptronik Apollo人形机器人，最终实现连续7次成功投掷。

2.Meta接连发布Muse系列前沿模型，强化智能体持续执行能力与开放权重生态布局

10月12日，Meta推出Muse Wonder和Muse Wonder Full两款前沿人工智能模型，重点提升复杂专业任务处理和个人智能体自主执行能力。新模型面向法律、金融、健康及软件开发等应用场景，能够理解复杂信息并完成多步骤任务。10月15日，Meta进一步发布开放权重模型Muse Spark Open，并称其为迄今美国能力最强的开放权重大模型。该模型采用原生多模态架构，总参数规模达到8160亿，单次推理激活420亿参数，支持100万Token上下文窗口，重点面向复杂编程、长期任务执行和多步骤推理等应用。此次系列模型发布表明，Meta正从智能体的长期记忆、持续执行能力和模型部署开放性等多个方向推进技术布局，进一步推动人工智能从单轮交互工具向能够自主完成复杂任务的智能体演进。

3.AMD推出Helion智能体AI机柜级计算方案，推动CPU与GPU协同及开放架构发展

10月12日，AMD正式推出面向智能体人工智能应用的Helion机柜级计算方案，旨在通过开放硬件架构和灵活的CPU、GPU资源配置，满足不同类型智能体任务对计算性能、能耗及部署成本的差异化需求。其中，面向超大规模数据中心的纯CPU机柜采用第六代AMD EPYC处理器，最高可配置32768个CPU核心，主要承担智能体任务执行及与独立推理基础设施的连接；面向企业应用的一体化机柜则整合EPYC CPU节点、Instinct MI350P GPU节点及通用计算资源，支持多种智能体工作负载协同运行。在软件架构方面，Helion采用开放式软硬件设计，并集成Token Router机制，可根据智能体任务需求，将模型调用分配至不同的前沿模型和开源模型，提高计算资源配置的灵活性。

七、智库观点：AI企业债券融资存在差异化定价

1.国际货币基金组织：《全球金融市场面临人工智能、债券收益率和网络攻击风险上升》

10月13日，国际货币基金组织（IMF）发表文章指出，尽管全球经济增长和企业盈利表现支撑金融市场保持韧性，但人工智能投资热潮、主权债券收益率上升及网络攻击正成为威胁全球金融稳定的三大风险因素。在人工智能领域，数据中心、半导体等基础设施投资持续增长，相关企业估值和融资规模迅速扩张，但市场对人工智能商业化前景的乐观预期可能超出实际盈利能力。IMF特别关注人工智能企业之间日益复杂的循环融资关系，即通过股权投资、债务融资和未来收入承诺形成相互依赖的资金链条，一旦主要企业盈利预期下调，可能引发资产价格调整，并通过杠杆融资和信用市场放大风险。与此同时，主权债券收益率上行不仅可能增加政府融资成本，还会通过提高资产折现率影响股票及其他金融资产估值。在网络安全方面，金融机构与云服务商、软件平台的联系日益紧密，重大网络攻击可能迅速波及支付、交易及存款服务。对此，IMF建议各国推动债务回归可持续路径，加强对人工智能相关融资及非银行金融机构杠杆风险的监管，同时完善金融机构网络安全防护、事件报告和压力测试机制，防范多重风险相互叠加引发系统性冲击。

2.欧洲经济政策研究中心：《为人工智能热潮融资：企业债券市场中的受益者与承压者》

10月14日，欧洲经济政策研究中心（CEPR）发表研究文章，分析人工智能投资热潮对美国企业债券融资成本的差异化影响。研究指出，随着人工智能基础设施建设持续扩张，Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文等五家大型科技企业的资本支出显著增加，并开始更加依赖债券市场筹集资金。2025年，上述五家企业合计发行约1080亿美元债券，远高于2023年至2024年年均约200亿美元的发行规模；2026年前两个月，其债券融资规模进一步超过560亿美元。研究发现，人工智能热潮兴起后，大型云计算及基础设施企业相对于其他非金融企业的债券收益率下降约29个基点，相对于软件企业的收益率则下降约42个基点。这一差异反映出债券投资者正在根据企业在人工智能产业链中的位置重新评估其盈利前景和信用风险。资本市场对人工智能产业链不同环节的差异化定价，可能推动资金进一步向头部科技企业集中，并加剧行业竞争格局分化。但随着人工智能相关债务规模持续增加，一旦技术商业化进度、企业盈利预期或市场竞争地位发生变化，相关债券仍可能面临重新定价风险，需要持续关注大型科技企业债务扩张及其对其他行业融资条件的溢出影响。

3.布鲁金斯学会：《塑造人工智能智能体的全球治理框架》

10月12日，布鲁金斯学会发表文章指出，随着人工智能智能体逐步具备自主规划、调用工具和执行复杂任务的能力，现有主要针对模型开发、输出内容和部署阶段的人工智能治理体系已难以充分覆盖其风险。与传统聊天机器人不同，智能体能够在较少人工干预的情况下直接操作外部系统，其风险不仅取决于模型能力，还与获得的操作权限、系统架构、应用场景及行为后果密切相关。研究认为，人工智能治理的核心问题正在从“模型输出了什么内容”转向“智能体实际执行了什么操作、为何获得执行权限以及由谁承担责任”。在跨平台调用和多智能体协作日益普及的背景下，权限滥用、目标偏离、提示词注入、数据泄露及责任界定不清等问题可能进一步加剧。

文章提出五方面治理建议：一是明确智能体的具体操作权限和访问边界，对高风险行为设置必要的人工确认机制；二是建立开发者与部署者之间的持续反馈机制，加强运行过程监控、操作日志记录和责任追溯；三是完善面向智能体的评估标准，将决策路径、任务执行结果和对抗性安全测试纳入评价体系；四是通过监管沙盒、第三方测试和偏差评估提升系统可靠性；五是推动国际技术标准互操作，同时允许不同国家根据自身监管能力和发展需求进行本地化调整。

4.世界银行：《人工智能浪潮席卷全球，但各地区准备程度并不均衡：最新地区经济数据揭示了什么》

10月13日，世界银行发表文章指出，人工智能技术正在向全球各地区加速扩散，但不同经济体在数字基础设施、人才技能、数据资源及制度环境方面存在显著差距，导致人工智能技术可获得性与实际经济收益之间出现明显分化。撒哈拉以南非洲人口约占全球的18%，但数据中心容量仅占全球的0.6%，且其中仅5%的设施具备人工智能运行条件，约9亿人口仍未接入互联网；南亚地区虽然经济增长较快，但人工智能应用主要集中于基础性任务，印度约23%的正规企业使用某种形式的人工智能，明显低于美国的43%；在欧洲和中亚地区，使用人工智能的企业占比不足10%，数字基础设施不足及企业管理能力薄弱仍是技术扩散的重要制约因素；东亚和太平洋地区在全球人工智能供应链中具有重要地位，半导体、电子设备及相关硬件制造优势为地区经济增长提供了支撑，预计2026年至2028年地区经济年均增长4.4%。本文建议，发展中国家不必普遍以自主开发最先进的大模型为优先目标，而应更加重视对现有人工智能技术的本地化适配，发展适用于农业、教育、医疗和公共服务等领域的小型、专用人工智能工具。各国政府应重点改善电力供应、网络连接、数据治理和劳动力技能体系，同时通过公共部门应用示范与合理监管，推动人工智能由技术获取转向实际生产率提升、就业改善和公共服务优化。

八、风险提示

对政策理解不到位的风险；政策落实不及预期的风险；技术发展不确定性风险。

如需获取报告全文，请联系您的客户经理，谢谢！

本文摘自：中国银河证券2026年10月19日发布的研究报告《【CGS-NDI 数智经济周报】通胀扰动下，AI企业融资风险抬升（2026年第35期）》

分析师：彭雅哲 S0130525020001

评级标准：

 评级标准为报告发布日后的6到12个月行业指数（或公司股价）相对市场表现，其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准，北交所市场以北证50指数为基准，香港市场以恒生指数为基准。 行业评级 

推荐：相对基准指数涨幅10%以上。

中性：相对基准指数涨幅在-5%～10%之间。 

回避：相对基准指数跌幅5%以上。 

公司评级 推荐：相对基准指数涨幅20%以上。 

谨慎推荐：相对基准指数涨幅在5%～20%之间。 

中性：相对基准指数涨幅在-5%～5%之间。 

回避：相对基准指数跌幅5%以上。 

法律申明： 

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