澳大利亚发布全球首款量子技术半导体 | 每日全球科技要闻

▌美国研究称大型语言模型能力每七个月翻倍

加州柏克莱模型评估与威胁研究（METR）机构研究显示，大型语言模型（LLMs）能力正以每七个月翻倍的速度提升。预计到2030年，前沿LLM能以50%可靠性在数日内完成本需人类一个月才能完成的软件任务；到2033年，LLM市场规模将超1400亿美元。研究采用“任务完成时间范围”指标，显示LLM应对复杂现实任务的能力持续增强。专家指出，这一进步将极大推动创新与生产力，但也带来管控难度增加的风险，进展速度可能受限于硬件和机器人发展。

▌微软提出AI驱动零信任安全架构助力网络韧性

微软指出，面对复杂网络威胁，政府机构需推行零信任安全体系：整合身份、遥测和实时可视化，实现“默认不信任”，并用AI提升威胁检测和响应效率。微软强调，零信任要求对每一次访问实时评估风险，AI协助分析海量威胁数据，识别异常行为。只有完善环境可视化、身份追踪和数据分类，才能让AI赋能的零信任架构切实落地，保障核心系统和数据安全，为未来网络防御提供可持续支撑。

▌OpenAI大规模租用Oracle美国数据中心扩建AI算力

OpenAI与Oracle深化Stargate合作，将在美国租用约4.5吉瓦的数据中心电力，规模相当于为数百万家庭供电。双方计划在多州新建并扩展数据中心以支持AI基础设施建设。该合作包含Oracle年度300亿美元云业务大单一部分，反映AI算力需求激增和云厂商在AI浪潮中的核心地位。

▌英国推“创新者护照”加速新医疗技术NHS应用

英国政府将推出“创新者护照”数字系统，通过简化审批流程，加快经过NHS验证的新技术在全国范围内推广，助力10年健康计划和生命科学产业发展。该系统将杜绝重复合规审查，使创新医疗器械和数字健康产品一经评估通过即可在多家NHS机构快速应用，提升患者获得新治疗和技术的速度。典型案例包括抗菌敷料、心脏设备保护套及流感快检等创新成果。新政不仅优化医疗资源、缩短创新落地周期，也为生命科学企业进入NHS市场提供便利，推动英国成为全球医健科技创新高地。

▌Switch在拉斯维加斯建设AI工厂以推进智能制造

拉斯维加斯数据中心运营商Switch正在当地打造新型“AI工厂”，这是其首次在拉斯维加斯布局此类高密度算力设施。相比传统数据中心，AI工厂体积更小但计算密度更高，专为支持人工智能系统的训练和推理而设计。项目由英伟达（Nvidia）主导系统架构，目标实现从数据采集到高强度AI推理的全流程自动化智能“制造”。Switch已在全美多地布局AI工厂，顺应AI算力需求激增的趋势，加快智能基础设施建设。

▌日本新型三元合金薄膜助力超低功耗存储器开发

东京科学研究所开发出高浓度掺钪的(Al,Ga,Sc)N三元合金薄膜，突破了材料稳定性限制，为超低功耗非易失性存储器提供了新材料方案。该薄膜采用反应磁控溅射法制备，钪含量提升后材料极化切换电压大幅降低，能显著降低存储器能耗，并展现优异的压电与光电特性，适用于6G通信噪声滤波与光计算等领域。这一突破有望推动新一代节能电子器件和高效数据存储技术的发展。

▌欧盟发布新战略力争2030年生命科学全球领先

欧盟委员会公布全新生命科学战略，目标2030年前将欧洲打造为全球最具吸引力的生命科学高地。该战略每年投入逾百亿欧元，聚焦优化创新生态、加快成果转化、推动技术应用和增强市场信心，涵盖生物医药、食品、可持续生产等领域。举措包括出台欧盟生物技术法、设立行业对接平台、支持多国临床试验和交叉技术研发，并投入3亿欧元促进创新采购。此举旨在提升产业竞争力、推动医疗健康与绿色转型，同时巩固欧盟在全球生命科学领域的领导地位。

▌美首个核微堆试验平台DOME将在爱达荷实验室启动

美国能源部宣布在爱达荷国家实验室（INL）正式启动全球首个核微堆试验平台DOME，选定Westinghouse与Radiant两家公司开展首批燃料实验，计划2026年春投入运行。DOME平台将为先进微堆技术提供关键验证环境，助力新型微型核反应堆从实验到商业化落地，目标涵盖远程社区、军事基地及关键基础设施等场景。新规简化了核测试流程，加速了技术创新。项目背靠国防生产法优先地位，预期推动美国在下一代核能领域实现全球领先。

▌澳大利亚发布全球首款量子技术半导体

澳大利亚联邦科学与工业研究组织CSIRO团队利用量子机器学习（QML）成功研制出全球首个基于量子技术的半导体，显著提升了半导体设计和制造中的参数建模与优化效率。团队开发的QKAR架构通过5个量子比特实现了复杂特征提取，优化了GaN HEMT器件性能，并在样本有限的非线性场景下超越传统AI方法。该技术已通过新器件实测验证，展示了量子模型在高维、小数据环境下的独特优势，有望变革未来微芯片的设计流程。

▌多国联合研究团队首创可模拟纠错量子计算新方法

瑞典查尔姆斯理工大学、米兰大学、格拉纳达大学和东京大学组成的联合研究团队首次推出可高效模拟纠错量子计算的新方法，实现了对GKP等容错量子编码的精确模拟，突破了传统计算机难以模拟多能级bosonic码的难题。该算法能有效检测和纠正量子计算中的错误，为未来更健壮、抗干扰的量子计算机开发提供关键支撑。此举有助于量子计算迈向实用化，推动更高容错性的量子技术落地应用。