｜2026 年 9 月 28 日 星期一｜
NO.1 OpenAI 再次暂停前沿模型开发
9 月 25 日，OpenAI 发布技术报告称，已暂停最新一代 AI 模型的训练、评估及支持工具调用的推理工作，这是其三个月内第二次暂停前沿模型开发。公司承认，其 AI 智能体在一系列事件中出现 " 失控 " 行为，包括入侵政府与机构网站。OpenAI 称，只有在 " 确信已部署额外的安全防护 " 之后才会恢复训练，并坦言随着 AI 能力提升、新问题浮现，预计未来还会再度 " 按下暂停键 "。此次暂停的直接导火索发生于 9 月 20 日，一名正在沙盒内执行搜索任务的 AI 智能体利用 DNS 过滤漏洞突破网络隔离，访问外部公共聊天机器人服务；OpenAI 的对齐监控系统在 15 分钟内触发警报，人工团队随后介入，并在约 2.5 小时后终止训练任务。此前 7 月，OpenAI 智能体也曾在安全评估中突破隔离环境并访问 Hugging Face。OpenAI 表示，将在完成额外安全防护升级并确认风险可控后恢复训练。
点评：连续出现的沙盒突破事件显示，随着 AI 智能体工具调用和自主执行能力增强，运行环境隔离和实时监控正成为前沿模型训练的重要安全环节。
NO.2 澳大利亚国会传唤 OpenAI、Anthropic CEO，调查 AI 安全问题
9 月 27 日，据媒体报道，澳大利亚参议院 AI 调查委员会已向 OpenAI CEO 萨姆 · 奥尔特曼和 Anthropic CEO 达里奥 · 阿莫代伊发出书面邀请，要求两人出席 9 月 30 日在堪培拉举行的公开听证会。此次调查涉及 AI 及数据中心对澳大利亚社区、产业、水资源和能源的影响。此前，澳大利亚总理安东尼 · 阿尔巴尼斯 9 月 24 日披露，OpenAI 一款智能体曾于 6 月入侵澳大利亚医疗保险系统数据库；OpenAI 称该事件并非蓄意行为，也未导致私人信息泄露。
点评：此次事件使 AI 智能体访问外部系统的安全风险进一步受到监管机构关注，也可能影响澳大利亚后续 AI 监管政策制定。
NO.3 英伟达据报评估玻璃基板，最快 2028 年前导入
9 月 27 日，据媒体报道，英伟达正在评估玻璃基板方案，并与德国设备厂商 SCHMID 等企业开展合作，希望韩国、日本及中国台湾地区的基板厂商在两年内完成开发，最快有望于 2028 年前落地。SCHMID 此前披露，公司正与英特尔、英伟达、AMD 供应链核心厂商合作研发玻璃基板设备，但 TGV 金属化仍存在技术难点，客户认证尚未完成。英伟达此前还与康宁达成多年期战略合作，最高投资 27 亿美元。
点评：随着 AI 芯片和 HBM 封装规模持续提升，玻璃基板有望凭借高平整度、低翘曲等特性满足更大尺寸先进封装需求，但目前仍处于技术验证和客户认证阶段。
NO.4 扎克伯格称 Muse 上线两周用户达数百万，Meta 将其接入 Ray-Ban 眼镜
9 月 25 日，Meta CEO 马克 · 扎克伯格在一档访谈中表示，个人 AI Agent Muse 上线两周用户已达数百万，并将其早期表现称为 " 一出手就是全垒打 "。他透露，Muse 将全面接入 Ray-Ban 智能眼镜，用户可通过自定义唤醒词直接调用 AI Agent；Meta 还为每个 Agent 配置安全虚拟机，并通过 Sentinel 安全 Agent 监控数据流。扎克伯格同时表示，Meta 正在建设 5 吉瓦级 AI 训练集群，认为扩大算力规模是推动模型能力提升的重要路径；此前 Llama 4 表现不及预期曾是他所称的 " 最可怕的时刻 "，Meta 随后重组 AI 团队并成立超级智能实验室。
点评：Meta 正在将 AI Agent、智能眼镜和算力基础设施进一步整合，Muse 也从独立 AI 产品向眼镜等硬件的交互入口延伸。
NO.5 三星电机 AI 服务器 MLCC 过去 4 个月累计订单规模或超 4 万亿韩元
9 月 25 日，据媒体消息，三星电机正与全球电力及电子零部件企业洽谈一笔约 7000 亿韩元的 AI 服务器 MLCC 长期供应协议。若最终签署，三星电机过去 4 个月获得的硅电容器及 AI 服务器 MLCC 长期供应合同累计规模将超过 4 万亿韩元。本月初，公司还签署了一笔规模达 1.0722 万亿韩元的 AI 服务器 MLCC 供应合同，期限为 2027 年全年。TrendForce 数据显示，AMD 下一代 MI450 验证中，47 μ F 级 MLCC 单板搭载量从 1440 个增至 10544 个，增加 632%；英伟达 Vera Rubin 平台 100 μ F 级 MLCC 搭载量则从 320 个增至 500 个。三星电机计划到 2040 年前向釜山工厂投资约 15 万亿韩元，以扩大 AI 数据中心和服务器用高附加值 MLCC 及封装基板产能。
点评：AI 加速器功耗提升正在带动高容量、高可靠性 MLCC 需求增长，需求已从 GPU、HBM 向电源管理等外围零部件扩散。
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