AI技术安全现状与挑战 - AI技术应用潜力巨大但安全问题突出，如AI换脸诈骗、大模型失控等事件引发社会关注[1] - 当前AI安全主要面临四大风险：数据隐私风险、安全攻击门槛降低、生成式内容滥用、AI内生安全不足[3] - AI内生安全不足可能导致"AI幻觉"、决策误导等问题，在医疗、金融等领域影响尤为显著[3] 数据安全防护策略 - 全生命周期数据保护是核心策略，覆盖模型引入、训练、微调及智能体开发运行各环节[4] - 具体措施包括训练数据敏感信息扫描、开源模型供应链漏洞检测、智能体安全攻击测试等[5] - 当前防护盲区集中在供应链生态风险和多智能体协作风险，智能体开发低代码化加剧安全挑战[6] 企业风险应对建议 - 企业需建立长期安全部署，加强内部制度流程建设，而非依赖短期安全产品[8] - 重点关注三类风险：AI服务安全水位不均、企业内数据流转失控、新型大模型攻击[8] - 初期应强化模型数据引入审查及AI服务开放前测试，降低供应链风险影响[9] 平台治理与行业标准 - 平台方需承担智能体开发一线管控责任，但跨平台治理需政府监管介入[7] - 行业标准是构建安全生态的基础框架，可统一技术规范、降低中小企业安全门槛[17] - 蚂蚁集团已参与制定80余项AI安全国际国内标准，2024年将发布智能体安全新信息[17] 技术创新与安全平衡 - AI安全与创新发展相互促进，需动态更新安全策略并利用AI技术升级防御[16] - 风险控制需精细化，结合用户意图判断风险而非简单拦截，提升隐私保护技术[9] - 服务引导策略优于强制拦截，可通过官方入口引导满足用户需求[10] 蚂蚁集团实践案例 - 推出"蚁天鉴"大模型安全解决方案，包含安全检测平台和风险防御平台[11] - 检测平台采用对抗学习实现"以攻促防"，防御平台覆盖模型全生命周期[11] - 方案已应用于数十家外部机构，保护医疗、金融、政务等领域大模型安全[12] 数据安全战略定位 - 大模型数据安全兼具技术保障和战略竞争力双重属性[13] - 全球数据安全法规竞争激烈，AI安全治理框架成为各国争夺话语权领域[14] - 新加坡和中国相继发布AI治理框架，强调数据在生成式AI中的核心作用[14] AI安全未来趋势 - 安全能力嵌入AI基础设施实现"出厂即安全"，降低应用环节投入[15] - 发展特定安全技术如数字水印，解决中小企业应用风险[15] - 需建立多层次AI安全治理体系，关注数据透明度、深度伪造防范等[15]

蚂蚁国际拟分拆上市 - 蚂蚁集团拟分拆海外板块"蚂蚁国际"单独在中国香港上市 目前正在和监管部门沟通可能性 [2] - 蚂蚁国际谋求登陆资本市场意义重大 显示公司在海外市场取得亮眼成绩 具备推开资本市场大门的底气 也从侧面说明蚂蚁集团走出了监管阴霾 [2] 蚂蚁集团历史发展 - 2020年10月 蚂蚁集团在科创板过会 估值约2500亿美元 [3] - 2020年上半年 蚂蚁集团营收725.28亿元 净利润219.2亿元 超上年全年净利润 [5] - IPO前半个月 投行提高蚂蚁集团估值预期至3800-4600亿美元 [5] - 2020年11月 监管机构约谈蚂蚁集团高管 指出存在"监管套利""排除竞争"等问题 随后上市被紧急叫停 [5] - 2023年7月 监管部门对蚂蚁集团处以71.23亿元罚款 标志着整改阶段结束 [6] - 2023年初 蚂蚁集团调整股东表决机制 马云不再直接或间接控制超过50%的表决权 不再是实际控制人 [6] 蚂蚁国际业务发展 - 蚂蚁国际重点打造Alipay+、安通环球（Antom）以及万里汇（WorldFirst）三大核心产品 提供C端支付、B端收单、B2B收付兑等跨境支付服务 [11] - 截至2024年底 万里汇服务全球超100万中小外贸企业 累计处理交易金额突破3000亿美元 [13] - 2025年五一期间 Alipay+带动中国香港线下商户交易金额同比增长近200% [13] - 2024年 蚂蚁国际营收270亿元 占蚂蚁集团总收入的20% 净利润约22亿元 [13] 蚂蚁国际估值与挑战 - 目前蚂蚁国际估值只有2020年蚂蚁集团估值的十分之一左右 [14] - 蚂蚁国际面临多法域监管协调博弈 需满足新加坡、中国香港及其他海外国家或市场的监管要求 [14][16] - 新加坡《个人数据保护法》要求企业必须对数据跨境传输、存储、用途承担高度责任 蚂蚁国际需持续向新加坡监管层证明其数据不受"境外控制"影响 [16]

公司动态 - 杭州南熏信息技术有限公司近日成立，法定代表人为胡水清，注册资本1000万元 [1] - 公司经营范围包括市场营销策划、信息咨询服务、信息技术咨询服务、数字技术服务等 [1] - 该公司由蚂蚁科技集团股份有限公司间接全资持股 [1] 行业动向 - 蚂蚁科技集团通过新设子公司进一步拓展信息技术服务领域 [1] - 新公司业务范围涵盖数字技术服务，显示行业对数字化转型的持续投入 [1]

生成式AI技术应用与风险 - 生成式AI在数据分析、智能交互、效率提升等领域展现巨大潜力，为解决复杂问题提供新思路[1] - AI换脸诈骗、大模型拒绝关闭等事件凸显技术滥用、伦理道德、隐私保护等风险[1] - AI技术安全风险包括数据隐私、攻击门槛降低、生成内容滥用、内生安全不足四大类[2][3][4] AI安全防护策略 - 全生命周期数据保护是防范数据泄露核心策略，覆盖模型引入、训练、微调及智能体开发全流程[5] - 训练数据需扫描敏感信息并标识来源，开源模型需供应链漏洞检测以防止后门攻击[6] - 智能体发布前需安全攻击测试，运行中持续监测风险[6] 当前防护策略的盲区与挑战 - 供应链和生态风险突出，开源组件广泛使用增加漏洞可能性[7] - 智能体开发"低代码化"导致治理滞后，恶意智能体可能诱导用户访问钓鱼网站[7] - 多智能体协作缺乏可信认证机制，存在身份伪造风险[7] 企业应对AI风险的实践建议 - 企业需远期部署安全制度、流程及防御技术，加强模型引入审查和对外开放前测试[9][10] - 风险控制需精细化，结合用户意图定性风险，避免"一刀切"拦截策略[10][11] - 蚂蚁集团推出"蚁天鉴"安全解决方案，包含检测平台和防御平台，已开放给数十家外部机构[12][13] AI安全未来发展趋势 - 安全能力嵌入AI基础设施，实现"出厂即安全"以降低应用环节成本[15] - 突破数字水印、知识库隐私保护等特定技术，解决中小企业安全风险[16] - 行业标准将统一技术规范、协调多方利益，降低中小企业安全门槛[18][19] AI安全与创新的平衡 - 安全与创新互相成就，利用AI对抗AI升级防御能力[17] - 蚂蚁集团参与制定国内外AI安全标准80余项，推动行业共识与规范创新[19]

战略合作内容 - 双方重点围绕"支付宝碰一下"服务开展合作 [1] - 合作领域包括双方会员体系共建 [1] - 合作涉及IP商业化联动 [1] - 将推进数字化智能园区试点 [1] - 合作包含大数据产品开发 [1] 合作领域 - 全场景深化合作涵盖五大领域 [1] - 合作范围包括支付服务与会员体系 [1] - 涉及数字化园区与大数据应用 [1] 合作签署 - 协议在上海正式签署 [1] - 合作方为蚂蚁集团与光明食品集团 [1]

融资与技术突破 - 公司完成超亿元Pre-A++轮融资 由蚂蚁集团领投 资金将用于技术研发及产能扩大 [1] - 自主研发铁铬液流电池技术 解决可再生能源并网消纳难题 产品入选国家能源领域首台(套)重大技术装备名录 [1] - 通过新材料、新工艺及结构耦合应用 解决液流电池析氢和反应活性等技术瓶颈 开发出碳布电极和带流道双极板 [3][4] - 研发团队拥有电化学、控制、电器等领域顶尖人才 2022年开始开发液流电池垂类大模型 [6] 产品优势与市场定位 - 铁铬液流电池具有20-30年使用寿命 全生命周期度电成本优势明显 随着储能时长增加成本优势呈指数级放大 [7] - 瞄准电网侧独立储能电站和源网荷储一体化场景 判断中国市场将孕育出海量需求 [8] - 电解液度电成本已下降至2020年一半 通过取消集装箱结构和引入余热回收系统 使业主收益提高5%-10% [9] - 中标惠阳区50MW/300MWh独立新型储能电站项目 总投资近十亿元 [1] 行业趋势与产能规划 - 2025年政策调整推动储能行业从"强制配储"向"按需配置"转变 将开启良性发展元年 [10][11] - 预计2025年签约金额达数十亿级 2026年预计翻倍 AI数据中心需求推动长时储能技术发展 [12] - 已形成1GWh年产能 规划建设"1+4+N"产业布局 预计年内完成一期建设实现2GWh以上产能 [14] - 建立全数字化智能工厂 实现产品全流程可测可控 要求单一材料至少保证3-5家合格供方 [14]

公司动态 - OceanBase发布面向AI的应用产品PowerRAG，提供开箱即用的RAG应用开发能力，是公司面向AI时代的探索之一 [1] - CEO杨冰宣布公司全面进入AI时代，致力于构建Data×AI能力，推动一体化数据库向一体化数据底座的战略演进 [1] - 蚂蚁集团CTO何征宇表示将支持OceanBase在金融、医疗、生活等AI核心场景的突破，实践Data×AI理念和架构创新 [2][10] - 蚂蚁集团将继续支持OceanBase开源开放，逐步将Data×AI能力开放给行业 [2][10] 行业趋势 - AGI时代意味着单个模型或解决方案能够完成多个细分AI任务，预计将涌现指数级增长的长尾应用需求 [5] - 海量数据成就了大模型，但大模型幻觉问题的源头也是数据问题，数据决定大模型能力上限 [1][6] - AI发展遵循"长尾理论"，海量长尾需求聚合时总和将超越任何单一主流市场规模 [4] - 未来所有数据公司都将成为AI公司 [9] 技术挑战 - 数据获取成本显著增加，互联网公开数据资源已接近枯竭，未来企业成功标准是能否高效率产生高质量数据 [7] - 行业数据流通困难，高严谨性行业存在数字化滞后、数据质量要求严苛等问题，导致高质量数据结构性缺失 [8] - 多模态数据处理难度大，未来数据规模将呈指数级增长，包含文本、视觉、触觉等多种形式 [8] - 大模型质量评估困难，需要大量具备人类思维或知识的数据进行评估 [9] 战略布局 - OceanBase过去在蚂蚁集团内部应用自研海量交易数据技术创新，构建全分布式数据库架构及相关技术体系 [9] - 未来OceanBase将实现从算力、基础设施到平台层、应用层、交付形态的全方位布局 [1] - AI竞争已进入深水区，不仅是模型竞争，更是基础设施竞争，基础设施效果将直接决定模型效果 [10]

大模型发展现状与挑战 - 大模型幻觉的源头是缺乏数据 数据的边界决定了大模型的能力上限 [1] - 廉价的互联网数据即将用尽 导致数据获取成本增加 [1] - 行业数据稀缺且流动困难 多模态数据处理难 数据质量评估难 [1] 数据在AI发展中的核心作用 - 没有数据就没有AI的发展 所有的数据公司都将成为AI公司 [1] - 未来企业成功与否将主要取决于如何产生数据和应用数据 [1] 蚂蚁集团的战略布局 - 蚂蚁集团将支持OceanBase在金融、医疗、生活等核心场景的突破 [1] - 继续支持OceanBase开源开放 推进AGI梦想的实现 [1]

战略合作 - 上海交通大学计算机学院与蚂蚁集团签署战略合作协议，共同推动人工智能与安全领域的技术突破和人才培养[1] - 双方于2024年12月成立"人工智能与安全联合研究中心"，聚焦人工智能时代的关键技术[1] - 合作内容包括"新兴并行计算"人才项目，采用"双导师制+项目嵌入式"培养模式[1] 人才培养 - 合作项目以产业需求为导向，旨在实现技术攻坚与人才培养的双向赋能[1] - 招募优秀科研人才开展"新兴并行计算"联合研究项目，促进科研成果落地转化[1] 技术研究 - 合作聚焦人工智能与安全领域的前沿技术研究与应用[1] - 重点研究方向包括新兴并行计算等关键技术[1]

公司战略升级 - 蚂蚁集团旗下OceanBase宣布全面迈入AI时代，全力打造"DATA×AI"核心能力，构建AI时代的数据基石 [3] - 公司对人才和组织体系进行升级，任命CTO杨传辉担任AI战略一号位，新设AI平台与应用部、AI引擎组等部门 [3] - 新成立的AI平台与应用部负责搭建"DATA×AI"平台并推进应用开发，AI引擎组专注于打造AI推理引擎 [4] 技术发展历程 - OceanBase过去15年坚持100%自主研发，攻克稳定性、高并发、可扩展、实时分析及多云等难题，推出高质量一体化分布式数据库产品 [4] - 公司计划实现从一体化存储（行存、列存、KV、文档、向量、倒排）到一体化计算（OLTP、OLAP、NoSQL、向量数据库、搜索、推理、RAG）的全面覆盖 [4] 高管任命与支持 - CTO杨传辉作为创始团队成员，将全面统筹AI战略规划及技术产品落地工作 [4] - 蚂蚁集团将向OceanBase开放全部AI场景，支持其打造AI时代的数据底座 [5]