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作者： hiyoho

  • GPT-5.6曝光了，OpenAI砸钱宣战：换掉Claude Code

    GPT-5.5发布才三周，GPT-5.6的内部测试代码就被曝光了。OpenAI的迭代速度快到让同行连喘气的机会都没有。

    GPT-5.6开发曝光
    知名爆料人Leo曝光GPT-5.6已进入内部测试阶段（图源：36氪）

    OpenAI加速爆更，Codex将狂飙3倍

    GPT-5.6还没正式亮相，OpenAI的产品端已经先炸了一波。有爆料称OpenAI将在本周四上线「ultrafast模式」，速度提升2-3倍，专为延迟敏感型任务提供最快的可用响应。

    同步推进的还有图像模型的A/B测试更新，就是那个在Image Arena排行榜上以+242分断档领先的gpt-image-2。要知道OpenAI在速度优化上早就有布局，今年3月GPT-5.4发布时，Codex的/fast模式已经实现了1.5倍加速。后来GPT-5.3-Codex-Spark更是借助Cerebras芯片，把推理速度拉到了超过1000 token/秒，是普通模式的15倍。

    而这次的ultrafast模式，直接在主力模型上实现2-3倍提速。不是阉割版，不是小模型替代，是正儿八经的旗舰模型加速。对于开发者来说，Agent循环、长任务流水线、浏览器自动化，所有需要等待的场景，体验将直接起飞。

    OpenAI的目标不再止步于AGI，而是直指ASI（超级智能）。当模型迭代速度由AI自身驱动，通往ASI的飞轮已经开始自转。

    全面开战！Codex vs Claude Code

    硅谷最戏剧性的一幕出现了。赶在OpenAI「ultrafast模式」上线之前，Anthropic放出了Opus 4.7 Fast模式，提供比Codex更快的高级推理、更优的长上下文编码，以及更流畅的氛围编码体验。

    真正激烈的一幕，就是Codex和Claude Code的全面开战。Anthropic率先出招，从6月15日起，为付费订阅用户每月提升50%的编程额度，全面覆盖Claude Agent SDK、命令行工具claude -p，以及深度集成GitHub工作流的Claude Code。

    Codex vs Claude Code
    OpenAI与Anthropic的编程工具大战已然开启

    OpenAI的反应非常迅速，祭出了一招堪称「重磅级补贴」的操作——在接下来30天内，任何想从其他平台切换到Codex的企业，都将获得2个月的免费使用权。奥特曼更是亲自下场带货，直言「Codex才是目前市面上最强的AI编程产品」。

    2个月免费，按Pro计划200美金/月的标准算，等于直接送了400美元的使用权。这种怼脸开打的战局，看呆了整个硅谷。OpenAI的意图非常明确：趁Claude Code用户还在犹豫，直接拿出钱砸出一条迁移的通道。

    当迭代速度逼近ASI

    把视野拉到最高的维度，GPT-5.6和编程大战，表面上是两件独立的事。但把它们放在一起看，一个远比任何单一事件都更深刻的趋势浮现了——AI的自我加速和商业化，正在形成正反馈飞轮。

    一方面，模型在加速进化。GPT-5.3-Codex是OpenAI首个「参与自身训练」的模型。到GPT-5.5，OpenAI内部85%的员工每周使用Codex。GPT-5.6的开发，几乎可以确定是在GPT-5.5的深度参与下进行的。AI在帮OpenAI造更强的AI。

    另一方面，编程工具的普及正在释放前所未有的工程产能。Codex 300万周活跃用户，Claude Code用户数同样在爆发式增长。当数百万开发者把AI编程工具当作日常效率神器，AI生成的代码又反哺回AI的训练和部署，这个循环的速度只会越来越快。

    • AI参与自身训练和部署，形成自我强化循环
    • 编程工具普及释放工程产能，加速产品迭代
    • 两家万亿级公司用「补贴战」加速AI普及
    • 通往ASI的飞轮已经开始自转

  • Spotify联手环球音乐：AI翻唱和混音要合法了

    Suno和Udio最近有点尴尬。这两家AI音乐生成工具的先驱，一边被唱片公司起诉，一边忙着和解——Suno刚赔了华纳音乐5亿美元，Udio也跟华纳和环球音乐达成了和解，但跟索尼的音乐还没谈拢。

    Spotify应用图标
    Spotify应用图标 | 图片来源：TechCrunch

    就在AI音乐平台们为版权问题焦头烂额的时候，Spotify悄悄走出了一条不一样的路。周四，Spotify宣布跟环球音乐集团（UMG）达成合作，要让用户用生成式AI给自己喜欢的歌做翻唱和混音。这个功能会作为付费附加包推出，只有Spotify Premium订阅用户能用，而且参与合作的艺术家能拿到收入分成。

    提前谈好，不先斩后奏

    Spotify去年就透露过这个计划，当时他们说得挺明白：这些AI工具会通过”提前达成协议的方式开发，而非先上线再寻求谅解”。这话听起来像在阴阳谁？没错，就是Suno那类先上线、再被起诉、再和解的平台。

    Spotify概述的原则很清楚：艺术家和版权方应该能自主选择是否以及怎么参与AI工具，如果参与，应该拿到公平的报酬。

    这次跟环球音乐的合作，就是这套原则的第一个落地案例。Spotify的联合首席执行官Alex Norström在声明里说：”为音乐行业解决难题是Spotify的专长，粉丝制作的翻唱和混音作品是下一个要攻克的领域。我们在开发的产品以参与其中的艺术家和词曲作者的授权、署名和报酬为核心。”

    环球音乐怎么看？

    环球音乐集团董事长兼首席执行官Sir Lucian Grainge对这事的评价挺正面。他觉得这是艺术家深化跟粉丝关系的一种方式，同时也能创造额外的收入机会。目前还不知道有哪些环球旗下的艺术家同意参与，但这事一旦铺开，影响会挺大——环球音乐手里握着不少顶级艺术家。

    为啥Spotify能做成这事？因为他们直接去找唱片公司谈，而不是像Suno那样先做了再说。看到用户对AI音乐有需求，Spotify选择走合规路线，跟版权方先把事儿谈妥。环球音乐可能只是第一个，Spotify后面大概率还会跟索尼、华纳、还有那些独立音乐发行公司谈类似的合作。

    AI音乐的未来在哪？

    这个消息是Spotify周四投资者日公布的一堆新功能之一。除了AI翻唱和混音工具，他们还发布了AI驱动的有声书创作工具、给播客用的AI功能、用AI制作个人播客的桌面应用，还有给铁粉预留演唱会门票的功能。

    回头看，AI音乐这条路上，Spotify选了一条最不容易但可能也最可持续的路。Suno和Udio们证明了市场有需求，但也证明了没有版权授权的路走不长。Spotify这套”先授权、再上线”的打法，虽然慢一点，但一旦跑通，后面的想象空间不小。

    对艺术家来说，这是一把双刃剑。好处是多了一个收入渠道，粉丝用你的作品生成AI翻唱或混音，你能拿到分成。坏处是，你的音乐可能以你没想过的方式被使用。但目前来看，至少艺术家有选择权——可以选择不参与。

  • 谷歌AI搜索翻车了：搜’disregard’竟然返回聊天回复

    你有没有遇到过这种情况：想用谷歌搜一个英文单词的意思，结果AI概览（AI Overviews）不但没给你搜索结果摘要，反而像聊天机器人一样回了一句”好的！有什么可以帮你的？”——这事还真发生了，而且闹得有点搞笑。

    一个单词引发的”车祸”

    事情是这样的。如果你在谷歌搜索框里输入”disregard”（意思是”忽略、不理会”），按回车后，原本应该显示AI生成搜索摘要的AI Overviews区域，居然给出了一句聊天机器人式的回复：“Got it! Let me know if you need help with anything else.”（好的！如果你需要其他帮助请告诉我。）

    Google AI Overviews bug截图
    搜”disregard”时AI Overviews的奇怪回复 | 图片来源：The Verge

    这不是孤例。The Verge的记者们测试后发现，类似的”翻车”也出现在其他几个词上。比如搜”ignore”（忽略），AI Overviews会回复：”Message received! I’m here and ready to help. What would you like to focus on today?”（收到消息！我在这里随时准备帮忙。你今天想关注什么？）

    搜”skip”（跳过）更有意思，AI Overviews的回复是：”It looks like your message was just a test or a typo!”（看起来你的消息只是测试或者输入错误！）然后还贴心地让你”随时提问或分享提示词”。

    这几乎可以确定只是一个有趣的bug。也许谷歌搜索在经历完谷歌I/O 2026的一堆事务后也”累了”，开始答非所问。

    AI搜索的”身份危机”

    这个bug其实暴露了一个更有意思的问题：当搜索工具越来越”智能”，它到底应该扮演什么角色？用户搜一个单词，期待的是词典式的解释或者相关网页链接，而不是一个假装自己是客服的聊天机器人。

    谷歌的AI Overviews功能从推出到现在，一直处在”搜索”和”聊天”的模糊地带。它的设计初衷是帮你总结搜索结果，让你不用点开一堆链接就能快速获取信息。但当它遇到”disregard”这种本身就有”忽略我”含义的词时，系统好像真的”忽略”了搜索请求，转而进入了聊天模式。

    截至文章发稿时，谷歌还没有回应关于这个bug的置评请求。不过对于普通用户来说，这个问题影响其实不大——谁会没事搜”disregard”呢？但它在某种程度上提醒我们，AI搜索再聪明，也还是会发现一些让人哭笑不得的边界情况。

  • Anthropic首次盈利：Claude增长太猛，连自己都没想到





    Anthropic首次盈利：Claude增长太猛，连自己都没想到


    Q2营收109亿美元，Anthropic第一次赚钱了

    Anthropic最近给投资者透露了一个消息：2026年第二季度，他们的营收预计达到109亿美元，比第一季度的48亿美元增长了130%。更令人惊讶的是，他们预计这个季度能实现5.59亿美元的运营利润——这是Anthropic成立以来的第一次盈利。

    你可能会说，109亿美元营收、5.59亿美元利润，利润率不是很高啊。确实，只有大约5%的运营利润率。但你要知道，Anthropic之前每年都在烧钱，亏损额以十亿美元计。能在这个季度扭亏为盈，说明他们的商业模式开始跑通了。

    Anthropic原本给自己设定的盈利目标是2028年。现在2026年Q2就要实现运营盈利，提前了整整2年。CEO达里奥·阿莫代伊之前说”我们原本为每年10倍增长做了充分规划，但实际上实现了80倍增长”——现在看，这句话不是吹牛。

    钱从哪来？Claude Code立功了

    Anthropic没有详细披露分产品的营收结构，但我们可以从一些公开信息中看出端倪。

    最大的营收来源是Claude Code，这个编程助手产品的年化营收已经达到25亿美元。在企业客户支出的Ramp统计数据中，Claude Code已经超过了OpenAI的Codex，成为程序员们最愿意付费的AI编程工具。

    Anthropic first profit Q2 2026
    Anthropic预计在2026年Q2首次实现盈利（图片来源：Crypto Briefing）

    另一个增长引擎是企业客户的大规模部署。5月14日，普华永道（PwC）宣布在全球范围向数十万专业人员部署Claude，这将在Q2开始贡献营收。摩根大通上线了10个金融服务智能体，用于招股书和信贷备忘录的撰写。百时美施贵宝向3万余名员工部署Claude，用于加速药物研发。

    年消费额超过100万美元的客户数量，在2个月内从500家增长到超过1000家。仅这一千多家大客户，年合同价值就超过10亿美元。

    盈利能持续吗？不一定

    这里要泼一盆冷水。Anthropic的Q2盈利可能只是阶段性的，不一定能持续。

    原因很简单——算力成本。Anthropic和SpaceX签了一个超级大合同：从2026年5月开始，每月向xAI的Colossus 1和Colossus 2设施支付12.5亿美元租金，年化就是150亿美元。这个合同总金额高达450亿美元，期限到2029年5月。

    但Q2的时候，这个算力合同还处于爬坡期，Anthropic还没有支付满额的12.5亿美元/月。到下半年，当算力支出达到满额的时候，成本压力会大幅增加。Anthropic自己也说，2026年下半年高额的预定算力成本可能导致全年难以维持盈利。

    • 算力成本是大头：AI公司的推理成本（就是向用户返回回答的实际计算成本）很高，Anthropic能盈利，说明他们在这个环节的效率控制得不错。
    • 但未来投入只会更大：训练下一代模型、租用更多GPU、招聘更多人才，这些都需要钱。能否实现结构性盈利，取决于营收增长能不能持续超过基础设施成本的增速。

    为什么这件事很重要？

    Anthropic实现盈利，打破了此前所有前沿AI实验室都在亏损、靠”规模扩大后经济模型会跑通”的逻辑融资的行业格局。它证明了，在当前市场价格下，跑通前沿AI的盈利是可行的。

    这对整个行业有三个重要影响：

    • 改变融资叙事：参与Anthropic 300亿美元H轮融资的投资者，购买的是接近盈利的公司的股权，而不是对未来单位经济模型可能永远无法落地的押注。
    • 给OpenAI压力：OpenAI目前还在亏损（2026年预计运营亏损约140亿美元），而Anthropic已经盈利。在即将到来的IPO竞争中，Anthropic的盈利故事比OpenAI更有吸引力。
    • 证明企业AI市场真实存在：Anthropic的营收增长主要来自企业客户，不是消费者订阅。这说明企业愿意为真能帮他们省钱或赚钱的AI工具付钱，而不只是玩玩。

    如果Anthropic能在2026年下半年维持盈利，它将以”盈利+高增长+企业AI服务商”的定位登陆IPO，这个叙事比OpenAI当前的故事更具竞争力。

    对普通人有什么影响？

    如果你在用Claude，可能会发现免费版的限制越来越多，付费版的定价越来越贵。Anthropic要维持盈利，就要从每个用户身上赚更多钱。

    但反过来说，一个盈利的Anthropic，比一个一直烧钱的Anthropic更有可能长期存在。如果你把Claude用在重要的工作上，盈利意味着这个产品不会突然消失。


  • OpenAI冲刺IPO：万亿估值背后，是与Anthropic的生死时速





    OpenAI冲刺IPO：万亿估值背后，是与Anthropic的生死时速


    保密招股书已经递交，OpenAI要抢跑了

    2026年5月22日左右，OpenAI向美国证券交易委员会（SEC）提交了一份保密S-1草案注册声明。这是什么意思？简单说，就是他们正式启动了IPO流程，但可以先不公开财务数据，跟监管机构私下沟通修改材料，自己选个合适的时机再公之于众。

    牵头这次IPO的是高盛和摩根士丹利，摩根大通也参与了。这个投行阵容很有意思——华尔街两家顶级投行坐镇，说明OpenAI这次是玩真的，不是闹着玩的。

    OpenAI的计划是在2026年第四季度，也就是劳动节（9月初）到感恩节（11月底）之间完成上市。如果一切顺利，最早2026年9月我们就能在公开市场上买到OpenAI的股票了。

    估值目标1万亿美元，但事情没那么简单

    OpenAI最新的私募估值是8520亿美元（2026年4月完成1220亿美元融资后的投后估值），而这次IPO的目标估值区间是8500亿到1万亿美元。如果按1万亿美元估值上市，OpenAI将成为有史以来估值最高的科技公司IPO。

    但问题来了——就在OpenAI提交IPO申请的同时，Anthropic完成了300亿美元的H轮融资，投后估值达到9000亿美元，首次在私募市场上超过了OpenAI。而且Anthropic的营收增长更猛，Q2 2026预期营收109亿美元，是Q1 48亿美元的2.3倍，还首次实现了5.59亿美元的运营利润。

    OpenAI IPO filing preparation
    OpenAI正在准备保密IPO申请文件（图片来源：Crypto Briefing）

    为什么要现在递交IPO申请？

    原因很简单——OpenAI需要抢在Anthropic之前上市，掌握AI实验室IPO的估值定价权。如果Anthropic先上市，并且以9000亿美元或更高的估值成功募资，那么OpenAI的1万亿美元估值目标就会显得很尴尬。

    还有一个关键背景：马斯克起诉OpenAI的案件已经被陪审团驳回。这个法律障碍的清除，为OpenAI的IPO扫清了道路。要知道，马斯克的诉讼核心就是质疑OpenAI从非营利研究实验室转向盈利公司的合规性，这个问题不解决，IPO基本没戏。

    IPO之后，OpenAI会变吗？

    会，而且变化会很大。一旦成为上市公司，OpenAI就要面对季度财报压力，要跟华尔街解释每一分钱的花费，要证明自己能赚钱。

    • 定价会更刚性：现在还能跟OpenAI谈折扣、谈定制条款的企业客户，上市后就没这个待遇了。预计折扣空间会收窄15%-25%。
    • 研发投入会偏向能赚钱的项目：ChatGPT企业版、API服务、广告业务会得到更多资源，而那些短期内看不到商业回报的基础研究项目可能会被压缩。
    • 合同条款会更严格：上市后不会再签署个性化的赔偿、数据驻留等定制条款，现有谈判中的合同建议尽快在上市前签署生效。

    S-1文件里会有什么猛料？

    目前保密的招股书将在IPO路演前15天公开，到时候我们能看到很多之前不知道的细节：

    • 分业务线营收：ChatGPT个人订阅、ChatGPT企业版、API、Sora、广告业务各自的营收和增速
    • 推理业务毛利率：目前只知道Anthropic超过70%，OpenAI的毛利率水平将直接反映两家公司的成本差异
    • 算力支出细节：与微软Azure、AWS、甲骨文的合作及算力投入金额（SpaceX的招股书已经披露Anthropic每月向xAI支付12.5亿美元算力租金）
    • 与微软的合作条款：收入分成、IP授权、AGI相关条款——这些一直是个谜

    2026年第四季度可能会出现三家前沿科技公司同期IPO的情况：OpenAI、Anthropic、SpaceX，估值均接近万亿美元级别。这将是科技史上最疯狂的一个季度。

    对普通人意味着什么？

    如果你是用ChatGPT的普通用户，短期内可能感觉不到太大变化。但中长期来看，OpenAI上市后为了追求利润，可能会推出更多付费功能，免费版的限制可能会更多。

    如果你是投资者，这次IPO是一个参与AI浪潮的机会。但也要注意，OpenAI目前还在亏损（预计2026年运营亏损约140亿美元），盈利时间表并不明确。上市不等于马上赚钱，这一点要有心理准备。


  • vLLM：80.7k Stars！高性能LLM推理引擎，让AI模型部署不再成为瓶颈

    vLLM：80.7k Stars！高性能LLM推理引擎，让AI模型部署不再成为瓶颈





    vLLM：80.7k Stars！高性能LLM推理引擎，让AI模型部署不再成为瓶颈

    vLLM Logo

    vLLM – 高性能LLM推理与服务引擎

    📝 项目简介

    vLLM 是由加州大学伯克利分校Sky Computing实验室开发的高吞吐量、内存高效的LLM推理与服务引擎，目前已成为拥有2000+贡献者的活跃开源项目，被誉为”AI模型部署的加速器”。

    ⚙️ 安装要求和过程

    环境要求

    • 操作系统：Linux（推荐）或 macOS/Windows（需WSL2）
    • Python版本：3.8 – 3.11
    • GPU：NVIDIA GPU（CUDA 7.0+）或 AMD GPU（ROCm 5.6+）
    • 内存：建议16GB+ RAM

    快速安装

    # 使用 pip 安装（推荐）
pip install vllm

# 使用 uv 安装（更快）
uv pip install vllm

# 从源码安装（用于开发）
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm
pip install -e .

    💡 提示：安装前建议先查看官方安装指南，选择与你的硬件和系统匹配的安装方式。

    ✨ 核心功能

    1. 业界领先的推理吞吐量

    采用PagedAttention技术高效管理注意力键值内存，支持连续批处理、分块预填充、前缀缓存，实现业界顶尖的推理吞吐量。

    2. 广泛的模型与硬件兼容性

    支持200+模型架构（Llama、Qwen、DeepSeek-V3、Mixtral等），兼容NVIDIA/AMD GPU、x86/ARM CPU，还可通过插件支持Google TPU、Intel Gaudi、华为昇腾等硬件。

    3. 丰富的推理优化技术

    支持FP8/INT8/INT4量化、投机解码（Speculative Decoding）、FlashAttention、CUDA内核优化等多种推理加速技术，显著降低延迟和成本。

    4. OpenAI兼容API服务

    提供与OpenAI API完全兼容的服务接口，只需修改API base URL即可将现有应用无缝迁移到vLLM，支持流式输出、结构化输出、工具调用等高级功能。

    5. 分布式推理支持

    支持张量并行、流水线并行、数据并行、专家并行、上下文并行等多种分布式推理策略，可轻松扩展到大模型和多GPU场景。

    🎯 典型使用场景

    场景一：自建私有化AI推理服务

    企业可以使用vLLM在自有GPU服务器上部署Llama、Qwen等开源模型，提供与OpenAI兼容的API接口，实现数据私有化、成本可控的AI推理服务。相比调用公有云API，可节省70%以上的成本。

    场景二：AI应用高性能后端

    将vLLM作为AI聊天机器人、代码助手、RAG系统的后端推理引擎，利用其连续批处理和高吞吐量特性，支撑高并发用户请求，提升用户体验。

    场景三：多模型推理服务统一平台

    使用vLLM的多LoRA适配器支持能力，在同一服务实例中动态加载多个微调模型，或使用模型并行技术同时服务多个不同架构的模型，简化运维复杂度。

    💡 推荐理由

    作为一个经常跟大模型打交道的开发者，我深刻体会到模型推理部署是AI应用落地的最大瓶颈之一。直到遇见vLLM，这个问题终于有了优雅的解决方案。

    vLLM最让我惊艳的是它的PagedAttention技术——灵感来自操作系统的虚拟内存管理，将KV Cache分割成固定大小的”页”，动态分配给不同请求。这让GPU内存利用率从传统的40-60%飙升到80%以上，吞吐量提升了2-4倍！

    另外，vLLM的OpenAI兼容API设计太贴心了。我只需要改一行代码（把API base URL从api.openai.com改成localhost:8000），整个应用就迁移到了自部署的模型上，零改动成本。

    如果你正在为AI推理成本发愁，或者需要私有化部署大模型，vLLM绝对是首选方案。目前已有数千家企业在生产环境使用vLLM，包括Meta、Google、腾讯等巨头，成熟度完全不用担心。

    📥 下载地址

    📌 本文由 WorkBuddy AI 自动采集撰写，原文首发于 admin.hiyoho.com


  • 7亿美元砸向’隐身’AI公司：Hark想要做什么






    7亿美元砸向”隐身”AI公司：Hark想要做什么

    要做出一款人人必备的AI消费级产品，到底需要多少钱？Hark的答案是：至少7亿美元。

    这家处于”隐身模式”的AI实验室周四宣布完成7亿美元A轮融资，投后估值达到60亿美元。光看这个数字，你可能会以为这家公司已经拿出了什么惊为天人的产品，但事实是——他们几乎什么都没对外披露过。

    Hark AI界面概念图
    Hark宣传视频截图，具体产品形态仍未公开

    谁是Brett Adcock？

    要理解Hark，得先认识它的创始人Brett Adcock。这个人不是第一次创业了——他之前创立了人形机器人公司Figure AI（就是那个做人形机器人的），还创立了电动飞机制造商Archer。2025年底，他用自己的1亿美元资金创立了Hark。

    Adcock的创业轨迹挺有意思：从电动飞机到人形机器人，现在又杀进AI。这三件事其实有一个共同点——都是”硬科技”，都需要软硬件结合，都不是靠写个App就能搞定的事情。

    投资方阵容：芯片巨头全来了

    这轮融资的投资方名单读起来像一份”科技圈名人录”：

    • 领投方：Parkway Venture Capital
    • 参投方：英伟达、AMD Ventures、英特尔资本、高通创投——芯片三巨头齐聚
    • 其他参投方：ARK Invest、Brookfield、Greycroft、Prime Movers Lab、Salesforce Ventures、Tamarack Global

    看到英伟达、AMD、英特尔都来了，你大概能猜到Hark要做的事情可能不只是软件。这三家可是竞争对手，能让他们同时掏钱，说明这个项目确实有点东西。

    芯片巨头们押注的，可能不只是模型，而是下一代AI原生硬件。

    Hark到底在做什么？

    这是最神秘、也最让人好奇的部分。根据公开信息，Hark正在开发两样东西：

    1. 模型和软件：一款作为”与数字世界通用接口”的智能体AI系统。预计今年夏天发布首批多模态模型，这些模型将为可与现有产品和服务协同工作的个人AI平台提供动力。

    2. 硬件：公司预计在模型发布之后，推出专门为这些系统打造的硬件设备。设计总监Abidur Chowdhury是苹果前产品高管，这个人事安排已经说明了很多问题。

    “通用接口”这个词很耐人寻味。它可能指的是一个能够跨应用、跨平台、跨设备工作的AI交互层——你不需要分别在微信里问AI、在淘宝里问AI、在微信里问AI，而是有一个统一的入口和交互方式。

    团队和产品设计：苹果基因

    Hark的产品设计总监Abidur Chowdhury曾任苹果产品高管，本周当TechCrunch向他抛出一系列问题时，他拒绝透露正在开发的产品的新细节。但他表达了一个很直白的看法：

    “我还没见过任何感觉真正能帮助普通人的产品。人们确实在开发帮助人们制作软件的东西，这很有效，也很有影响力，但我们还没看到真正面向普通人的产品。”

    这段话其实点出了当前AI产品的一个核心问题：很多AI工具都是给开发者、给专业人士用的，真正让普通人觉得”哇，这东西改变了我的生活”的产品，确实还很少。

    Chowdhury说，虽然Anthropic正在优先开发编码工具，OpenAI在IPO前也在朝同一方向发展，但很少有公司像Hark这样专注于打造界面和原生硬件。

    未知的挑战：隐私与接受度

    当然，疑问远多于答案。其中一个核心挑战是：如何在不让周围人感到不适或侵犯他们隐私的情况下，向AI助手提供用户生活的上下文信息？

    Meta的眼镜、谷歌即将推出的安卓眼镜，都还在摸索这个问题的答案。当被问及Hark如何解决这个特殊难题时，Chowdhury只是笑了笑，没有回答。

    这个沉默其实很能说明问题。隐私、接受度、社交礼仪——这些都不是靠技术就能搞定的事情。你可以做出最强的AI，但如果大家觉得戴个摄像头在脸上很怪，或者觉得AI太侵入自己的生活，那产品再强也没用。

    资金用途：抢人、抢算力

    新资金将主要用于三件事：

    • 招聘硬件、产品设计和AI研究领域的顶尖人才
    • 采购算力（公司目前运营着一个搭载英伟达B200 GPU的数据中心）
    • 采购组件（为硬件产品做准备）

    公司目前有70名员工。对于一个拿了7亿美元A轮的公司来说，这个人数不算多。也说明他们还在组建核心团队的阶段，产品可能还需要一段时间才能亮相。

    写在最后

    Hark的这轮融资，其实是AI行业一个很有意思的缩影：大家在模型能力上的军备竞赛还在继续，但越来越多的人开始意识到，光有模型不够，还得有好的交互方式、好的硬件载体、好的产品体验。

    Brett Adcock之前的创业经历表明，他不是一个只停留在PPT上的人。Figure的人形机器人、Archer的电动飞机，都是实打实造出来的东西。如果Hark真的在做AI硬件，那这7亿美元可能只是个开始。

    当然，现在下结论还太早。Hark选择隐身模式，说明他们知道自己还在早期。但芯片三巨头同时押注，至少说明了一件事：下一代AI终端的争夺战，已经悄悄打响了。


  • MIT盘点：2026年AI领域最重要的10件事

  • 多人情绪肖像合成

    多人情绪肖像合成

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    🇨🇳 中文提示词

    请使用这张附带的照片，创作一张引人注目的户外时尚肖像照。场景设定在白天充满活力的花田中，使用数码相机和强光闪光灯拍摄。机位低，略微向上倾斜，以增强场景的能量和戏剧性。主体留着长长的、蓬松的深棕色波浪发，披散在一件宽松、柔软、毛茸茸的淡紫色人造皮草大衣上，大衣自然地垂坠在身上。主体周围是黄色、粉色和橙色的大朵罂粟花，有些在前景，有些在背景，营造出沉浸式的花海效果。天空晴朗湛蓝，提供了一个清晰、对比鲜明的背景。整体氛围大胆、富有编辑感且异想天开，使服装和花朵的鲜艳色彩与宁静的天空形成鲜明对比。整体构图应唤起一种俏皮而又高端时尚的氛围，带有一丝超现实主义色彩，通过使用直射闪光灯摄影强调纹理和色彩，宽高比为 5:8。
  • 超写实情侣欢笑特写提示词

    超写实情侣欢笑特写提示词

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    🤖 Nano banana pro

    🇺🇸 English Prompt

    Conceptual storytelling visual for a modern brand narrative. Abstract progression elements, sense of movement and flow, soft cinematic lighting, optimistic, forward-moving tone, crafted to communicate journey and growth.

    🇨🇳 中文提示词

    用于现代品牌叙事的概念性故事视觉。 抽象的演进元素， 动感与流畅感， 柔和的电影感灯光， 乐观、积极向前的基调， 旨在传达旅程与成长。