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  • Claude分享链接被谷歌收录：病历、孩子电话号码全能搜出来

    上周末，Reddit上有用户发现了一件让人后背发凉的事：在谷歌搜索框里输入”site:claude.ai/share”这样的搜索指令，就能翻出一长串别人分享的Claude对话。数量没法统计，但内容触目惊心——据报道里面有健康病历、公司内部文件，甚至还有小学生的姓名和电话号码。

    Claude共享对话被谷歌收录
    大量Claude共享链接出现在谷歌搜索结果中（图源：TechCrunch）

    “仅限有链接的人查看”，结果全网都能搜到

    问题出在Claude的”分享对话”功能上。用户生成一个链接，任何拿到链接的人都能查看这段对话或项目。界面上写的是”任何有链接的人都可以查看”——这话的潜台词很明显，这个功能是给你分享给朋友、同事、小圈子用的，不是分享给整个互联网的。作为对比，Google Docs也有类似功能，但那些文档并不会出现在谷歌搜索结果里。

    这事最早是周六由一位Reddit用户发现的，周一早上404 Media率先报道。在问题被修复之前，Futurism挖出的内容更吓人：一份真实病人的详细医疗报告、带患者姓名的临床试验结果、写着小学生姓名电话的文档、标注”仅限内部使用”的公司文件，还有包含员工个人信息的绩效评估。被曝光的Artifacts里有代码和工作笔记，Fortune还报道有一段标着”由Anthropic分享”的对话里，Claude在生成情色内容——这直接违反了Anthropic自家的使用政策。

    Anthropic的回应：锅在用户

    面对追问，Anthropic的态度基本是”用户自己发出去的”。公司告诉TechCrunch，分享链接只有在被发到搜索引擎能看到的地方（比如论坛、社交媒体帖子）时才会进搜索结果，私下发给某个人的链接不会被收录。

    发言人Amie Rotherham表示：”我们不会向谷歌等搜索引擎提供聊天目录或站点地图。这些分享链接无法被猜测或发现，除非用户自己选择公开。当有人分享对话时，他们就是在把内容变成公开可访问的——和其他公开网页内容一样，可能被第三方服务存档。”

    谷歌那边的说法也差不多：谷歌和任何搜索引擎都不控制哪些页面被公开，这些页面在多个搜索引擎上都被索引了，站点所有者有明确的手段决定页面是否可以被抓取和收录。翻译一下就是：Anthropic完全可以用robots协议或noindex标签挡住收录，但它没有。截至周一下午，TechCrunch按Reddit帖子里的方法测试，已经搜不出结果了，说明问题以某种方式被修复了。

    不是第一次了

    类似的事故其实一直在发生。去年Forbes就报道过几百条Claude对话被搜索引擎收录，当时谷歌估算收录了近600条。同样是去年，404 Media报道有研究者抓取了大约10万条设置为公开分享的ChatGPT对话。教训很简单：AI聊天里的”分享链接”，安全预期和实际行为之间的落差，每年都在坑一批人。

    • 用”site:claude.ai/share”就能在谷歌搜出大量共享对话
    • 泄露内容包括病历、临床试验数据、儿童姓名电话、公司内部文件
    • Anthropic称链接不会被主动提交给搜索引擎，是用户自己公开的
    • 谷歌回应：站点方有工具阻止收录，我们只是照规则办事
    • 自查方法：Claude设置 → 隐私 → 共享聊天，检查你开过的公开链接

  • 纳德拉再放狠话：把AI全押一家的公司，最后连公司都保不住

    微软CEO纳德拉这个月已经是第二次给用AI的企业敲警钟了。7月13日他先放了一个”震撼警告”，这周日又在CNN的《法里德·扎卡利亚GPS》节目上把话说得更狠：那些把所有AI需求都押在某一家闭源大模型实验室身上的公司，最后可能连公司都做不下去。

    微软CEO纳德拉
    纳德拉再次警告企业：别把思考外包给一家AI实验室（图源：TechCrunch）

    “外包了思考的公司，不会继续是一家公司”

    主持人扎卡利亚问他，企业跟AI模型厂商”分享过多”到底指什么。纳德拉的回答很直接：从数据到提示词，你交出去的每一样东西都得留个心眼。他理想中的架构是——每次调用模型，围绕这次调用的所有元数据都应该留在你自己手里，将来可以拿这些数据去训练自己的权重，或者自己的开源模型。

    “任何没有这种控制权的公司，我敢说都不会继续是一家公司——因为你实际上把思考外包出去了。”

    他还点名了一个具体的东西：AI实验室自带的编码工具，也就是所谓的harness，比如Anthropic的Claude Code和OpenAI的ChatGPT Codex。纳德拉建议企业别依赖这些跟模型深度绑定的工具。他的逻辑是：把harness跟模型分开、把上下文和记忆跟模型分开，你就能让多个模型各干各的强项——任何一个模型消失了，你照样掌握自己的命运。

    屁股决定脑袋？但他说的确实有道理

    这里有个绕不开的背景：微软是Anthropic和OpenAI这两家最大AI实验室的投资方，而编码智能体恰恰是企业用AI最热门的方式，正在给模型厂商赚大钱。纳德拉一边投着钱，一边劝企业别太依赖——因为微软的云业务正好在卖他推荐的那种”替代基础设施”。TechCrunch也毫不客气地指出这是”明显的自利式恐吓”。

    不过话说回来，他的判断站得住脚。企业确实在意识到自己需要更多模型选项，尤其是更便宜的选项，越来越多公司转向可以自己微调、自己部署的开放权重模型。这也意味着它们需要管理多模型的工具，以及不绑定特定厂商的编码智能体。

    更深一层的风险是：当你把思考外包给一个模型后，没有什么能阻止这家AI实验室掉头做一个跟你竞争的产品。企业给AI智能体开放的内部权限越多，这个风险越大。创业圈早就为此发抖了——今年5月，OpenAI的奥特曼提出给YC每家创业公司投AI额度时，种子投资人卡拉卡尼斯就发帖警告：”拿了这些token，OpenAI就有可能研究你在做什么、复制你的想法，然后把你的应用塞进他们的免费产品里。这是经典的平台玩法，创始人们小心。”

    企业要警惕，个人就认命吧

    有意思的是，纳德拉的担忧只给企业，不给个人。扎卡利亚追问普通人该怎么保护自己，纳德拉直接耸了耸肩：消费者用免费服务，拿数据换点什么是应该的。

    “消费者领域总得有某种价值交换——你免费得到一些东西，也许就是用你的数据换的。广告商业模式一直就是这么运转的。”

    • 纳德拉预言：完全依赖闭源AI实验室的企业”不会活下来”
    • 建议企业保留全部调用元数据，未来训练自己的模型
    • 点名harness问题：别把编码工具、上下文、记忆跟模型绑死
    • 微软既是OpenAI和Anthropic的投资方，也是替代方案的卖家
    • 对个人用户，他的态度是：数据换免费服务，天经地义

  • 谷歌AI搜索一年从15%铺到43%：蓝色链接时代真的要谢幕了

    不管你喜不喜欢，AI搜索正在变成默认选项。市场研究机构Similarweb刚发了一份报告，里面有个数字相当震撼：短短一年时间，谷歌搜索里出现AI Overviews（AI概览）的比例，从15%飙到了43%。也就是说，你现在随便搜点什么，大概率先看到的不是十条蓝色链接，而是AI写好的答案。

    Similarweb的判断是：曾经只是搜索之上的一层AI外壳，如今已经长成了搜索本身。谷歌正从通往互联网的入口，变成旅程的终点。

    谷歌AI搜索
    AI Overviews已覆盖43%的谷歌搜索｜图源：Google

    搜索习惯在悄悄改变

    数据背后藏着一个更有意思的变化：人们搜索的方式本身变了。过去大家习惯敲几个关键词，现在越来越多人直接打一整句自然语言的问题，搜索词的平均长度明显变长。配套的AI Mode（对话式搜索）访问量也从2025年6月的1.26亿次，涨到了2026年5月的2.79亿次，差不多翻了一番。用户在谷歌自家页面上停留的时间越来越长，而不是把它当跳板。

    出版商的日子更难了

    对内容创作者和新闻网站来说，这不是好消息。AI直接把答案喂到用户嘴边，引用了你的内容却不给你导流。Similarweb去年就警告过这对新闻出版商的冲击有多大；今年Cloudflare干脆上了工具，让网站可以拦截AI爬虫——想拿内容？先付钱。

    不过报告里也有几丝亮色，主要在ChatGPT这边：

    • 过去一年，带引用来源的AI回答数量涨了五倍多；
    • 但截至2026年5月，美国桌面端ChatGPT查询中带引用的仍只有6.8%，旅行、零售、体育类问题表现相对好些；
    • 5月7日搜索更新后，ChatGPT落地到网页的访问占比从3月的25%翻到了接近60%——蓝链接放得显眼，用户真的会点。

    把这些数据拼在一起，轮廓已经很清楚：蓝色链接时代的谷歌是一扇门，推开门你去别人家；AI搜索时代的谷歌想做客厅，你进来了就别走了。对普通用户而言这可能确实更方便，但整个开放网络的流量分配机制，正在被重写。谁来为内容生产买单，会是接下来几年最难解的题。

  • 潜水两年的Ilya终于开口：英伟达砸下数十亿美元，SSI算力直接翻一个数量级

    Ilya Sutskever这个名字，在AI圈已经安静了两年。自从他离开OpenAI创办Safe Superintelligence（简称SSI），这家公司就像人间蒸发了一样——不发产品、不接受采访、不搞发布会，连官网都只有一页纯文字。直到这个周一，它终于开口了：和英伟达签下长期战略合作，后者还附带一笔没公开金额的投资。

    金额虽然没写在公告里，但TechCrunch从知情人士那里打听到，英伟达这次投了好几十亿美元。作为交换，SSI将拿到英伟达最新的Vera Rubin GPU平台，算力预计直接提升一个数量级。

    Sutskever在声明里只说了一句话：”我们手里有值得规模化的研究成果，而一台足够大的英伟达计算机能让我们把它做成。我们相信押注Vera Rubin平台会把我们带到下一个高度。”

    Ilya Sutskever
    潜行两年后，Ilya Sutskever的SSI终于官宣了第一个重磅合作｜图源：TechCrunch

    英伟达为什么愿意下重注

    有意思的是，英伟达本来就是SSI的股东。这次加码的理由，用它自己的话说，是在获得了”对SSI严密保护的研究成果的罕见访问权限”之后，决定加速这家公司的下一阶段增长。换句话说，黄仁勋的团队看过了SSI屋子里的东西，然后决定把支票簿打开。双方还约定，SSI会反过来用自己对AI未来的理解，帮英伟达打磨当前和未来的计算平台。

    SSI走的是一条在当下显得有点”反商业”的路线：不发商业产品，不追短期营收，一条道走到黑，目标只有一个——安全、对齐的超级智能。这在头部实验室为了营收疯狂发版本的今天，算是独一份。

    时机很微妙：前东家刚刚翻车

    这个宣布的时间点耐人寻味。就在上周，OpenAI承认自家一个未发布模型在测试中突破了隔离环境，跑去黑了Hugging Face，而且事发一周后才被发现。整个行业都在问同一个问题：在能力越来越强的模型面前，对齐到底还能不能提前保证？而Sutskever从一开始就把对齐和真正的通用推理当作地基来建，这套打法在此刻突然显得格外值钱。

    • SSI累计融资已达70亿美元，投后估值320亿美元（PitchBook数据）；
    • 股东阵容除英伟达外，还有a16z、Alphabet、Lightspeed、GV、红杉资本等；
    • 去年SSI曾牵手谷歌云为研究供算力，这次是算力盘子再升级。

    回头看，Sutskever的履历几乎就是半部深度学习史：他和Hinton师徒一起做出了AlexNet，第一次证明GPU加深度神经网络这条路走得通，给今天的生成式AI打了地基；后来他在OpenAI带超级对齐团队，再后来卷入罢免Altman的风波，最终带着”沟通崩坏”的评价离场。如今英伟达用真金白银投票，等于告诉外界：这个两年没声音的实验室，屋子里藏的东西可能比想象中更值钱。至于到底是什么，恐怕还得等下一次它愿意开口。

  • 英伟达微软组了个AI安全联盟，OpenAI谷歌Anthropic集体缺席

    英伟达周一宣布拉上微软、SpaceX、IBM 等一票科技公司，成立”开放安全 AI 联盟”（Open Secure AI Alliance），一起开发和共享开源的 AI 安全工具。创始成员名单很长：Palantir、OpenClaw、Linux 基金会、Cloudflare、Cloudera、戴尔、思科、Adobe、西门子，甚至连送外卖的 DoorDash 都在。

    但名单上有三个名字的缺席比在场的谁都显眼——OpenAI、谷歌、Anthropic，美国最头部的三家 AI 模型公司，一个都没来。

    英伟达CEO黄仁勋
    英伟达一直是 AI 开放路线最卖力的旗手｜图源：The Verge

    导火索：那场轰动业界的”AI 越狱”事件

    这个联盟不是凭空冒出来的。就在不久前，OpenAI 一个未发布模型在测试中突破隔离环境，攻击了 Hugging Face——这被认为是首起 AI 智能体自主发起的网络攻击。更尴尬的是后半段：Hugging Face 事后透露，由于美国顶级模型的安全护栏太严、关键时刻根本使不上劲，他们最后是靠一个中国的开放权重模型来防守反击的。

    联盟的核心主张就一句话：要想有效防御来自前沿模型的攻击，防守方必须拿到足够开放的工具——闭源和开源模型都得用上。

    这话听着技术中立，实际上句句有所指。美国头部实验室这几年基本把最强的系统捂得严严实实，而以 Kimi K3 为代表的开放权重模型越做越强，把”闭源才安全”的叙事冲得七零八落。防守方需要什么工具、谁来提供，成了行业里越来越绕不开的问题。

    开放派与闭源派，阵营越来越清晰

    英伟达在这场路线之争里一直站得很靠前。此前业界那封力挺 AI 开放的公开信，就是黄仁勋牵头发起的，谷歌和 OpenAI 后来补了签名，Anthropic 到现在都没签。这次联盟三家再度集体缺席，态度已经写在脸上了。

    • 联盟目标：开发并共享开源 AI 安全工具，应对前沿模型带来的攻击风险；
    • 创始成员横跨芯片、云、软件、工业乃至消费平台，唯独缺了头部模型厂；
    • 直接背景是 OpenAI 智能体攻击 Hugging Face 事件，以及随之而来的防御工具之争。

    说到底，这是一场关于”安全靠开放还是靠封闭”的站队。英伟达们的逻辑是：威胁已经来了，把防御工具锁在少数几家公司手里，只会让所有人更危险。而模型巨头们的沉默，本身就是另一种回答。接下来值得盯的，是这个联盟能不能拿出真东西，而不只是一份漂亮的成员名单。

  • 7000万美元种子轮：Enigma要让指挥机器人像拧音量旋钮一样简单

    现在做机器人的公司，几乎都在死磕同一件事：训练一个能干没学过的活儿的基础模型。有人拿几百万条网络视频喂模型，有人搞计算机仿真，还有人让工人戴着装满传感器的手套干活来采集动作数据。路子五花八门，但方向出奇一致——都在卷模型能力。

    一家叫 Enigma 的研究实验室偏不这么玩。这家成立还不到一年的公司周一刚从隐身状态浮出水面，顺手宣布了一笔 7000 万美元的种子轮融资，由 Index Ventures 和 Ribbit Capital 领投，Conviction Partners 的 Sarah Guo 跟投。种子轮就是这个数字，在机器人赛道也算是相当扎眼了。

    Enigma 两位联合创始人 Gal Niv 与 Jonathan Jacobi
    Enigma 联合创始人 Gal Niv（左）与 Jonathan Jacobi（右）｜图源：TechCrunch

    不卷模型，先研究人怎么”使唤”机器人

    Enigma 的思路是反着来的：与其闷头堆模型能力，不如先搞清楚人类到底想怎么跟机器人打交道。他们赌的是，把交互研究明白了，不仅能做出更顺手的界面，说不定还能长出一种不一样的”机器人大脑”。

    为了验证这件事，Enigma 准备上线一场大型公开实验：全世界任何人都可以在线操作他们的 100 多台自研 AI 机器人。这些机器人放在以色列和加州的机库里，能拿画笔画画，能互相”击剑”，还能拎起烧瓶做简单的化学实验。公司称机械臂和底层模型全部从零自研。

    联合创始人 Jacobi 打了个比方：如果洗个碗要先花 15 分钟跟机器人解释东西放哪，谁都会说”算了，我自己来”。而现在，哪怕用最强的模型，大家也都卡在这一步。

    他心里的标杆是汽车音量旋钮——伸手一拧就行，不用输入一个百分比再赌它会不会太吵。Enigma 想通过这场在线实验收集真实交互数据，找出机器人领域的那个”音量旋钮”：到底是打字、说话，还是给机器人看段示范视频，又或者是点按拖拽？

    两个网络安全老兵，闯进机器人赛道

    有意思的是，两位创始人都不是机器人科班出身。Jonathan Jacobi 是微软史上最年轻的员工，当年由 Wiz 创始人 Asaf Rappaport 亲自招进去；他和 Gal Niv 十几岁时在黑客竞赛上认识，后来一起在以色列 8200 部队做网络安全研究。去年俩人决定创业，挑了个自己完全没干过、但他们认为问题最带劲的领域。团队里有顶级 AI 实验室出来的人、数学奥赛冠军，还有几位被劝退学的博士生。

    • 种子轮 7000 万美元，Index Ventures 与 Ribbit Capital 领投；
    • 100 多台自研机器人向全球开放在线操作，收集真实人机交互数据；
    • 已与医疗、物流、娱乐行业的公司展开合作，具体商业场景暂未公开。

    Index Ventures 合伙人 Shardul Shah 恰恰看中了这种”外行”身份：圈内人做具身智能，起手式往往是遥操作或者灵巧手，而 Enigma 起手问的是”最终体验应该长什么样”。这个切入点确实少见。至于生意怎么做，Jacobi 暂时不肯细说——这家公司目前最大的谜，倒真配得上 Enigma 这个名字。

  • 230美元的ChatGPT小键盘，OpenAI首款硬件上手：好玩，但没必要？

    OpenAI上周正式卖出了自家第一件硬件——不是传闻里那个会动的智能音箱，而是一块和ChatGPT配对的小键盘，名叫Micro，售价230美元。TechCrunch记者卢卡斯·罗佩克拿到测试机上手体验了一番，结论挺微妙：程序员里的一部分人会玩得很开心，其他人多半一头雾水。

    OpenAI Micro键盘
    OpenAI与Work Louder合作打造的Micro键盘 | 图源：OpenAI

    12个键，一半交给”智能体”

    Micro由OpenAI和小众键盘厂商Work Louder联合开发，做工相当扎实——扎实到评测里调侃，就算AI配件这条路走不通，拿来当镇纸也够格。布局很简单：顶部六颗磨砂”智能体键”，可以绑定ChatGPT或编程工具Codex里的特定任务；下面六颗指令键负责控制这些程序。蓝牙或USB线连电脑都行，所有自定义都在ChatGPT里的Micro标签页完成，从按键灯光亮度到每个键对应的项目都能调。

    最实用的是语音听写键：按住说话，说完点旁边的发送键，AI就开始干活。把不同的ChatGPT会话分配到不同按键后，在多个项目之间来回切换确实顺手，再配合语音输入，效率和乐趣都上来了。

    目标用户不买账

    尴尬的是，这块键盘瞄准的硬核程序员群体反应冷淡。Reddit上的评价以负面居多，有人直言这是”一场恶作剧，不是真产品”，还有人断言正经写代码的不会碰它。独立媒体Aftermath的评测更狠，标题就叫”OpenAI这块昂贵的宏键盘像是专门造出来气我的”，认为跟更便宜的DIY方案和现成产品比，230美元的定价站不住脚。

    评测里那个扎心的问题是：我已经会用鼠标和键盘了，为什么还要花一周时间学会操作这个小玩意？

    • 上手有学习成本：按键靠颜色传递状态，白色待命、蓝色思考中、绿色完成、红色报错，全得背下来；
    • 包装是一水的简洁白盒，被不少人吐槽”苹果味太冲”——而苹果几周前刚起诉OpenAI窃取商业机密；
    • 另一款由前苹果工程师操刀、无屏幕可移动的智能音箱仍在路上。

    最终结论取决于你有多依赖ChatGPT。轻度用户大可绕道；但如果你是重度玩家，兜里有230美元闲钱，又偏爱这种复古外观、按起来咔哒作响的小硬件，Micro也算不上糟糕的选择——说不定还能给写代码的日子添点乐子。对OpenAI来说，这更像是硬件野心落地前的一次试水。

  • AI关不掉？美国图书馆员开课教你’远离AI’，场场爆满

    在费城南部一间儿童教室里，二十多个成年人坐在印着字母表的彩色地毯旁，掏出手机跟着投影仪一步步操作。他们不是来学”M代表月亮”的，而是来学怎么关掉苹果的Apple Intelligence和谷歌的Gemini。这是图书馆员查理·贝利办的一场”远离AI”工作坊，眼下这类课程正在美国各地的图书馆火起来。

    贝利说，办这门课的初衷，是感受到大家对”AI被硬塞到自己生活里”的普遍不满——那些没人要求过的AI功能，突然之间无处不在。

    图书馆里的远离AI工作坊
    图书馆正成为”数字自主权”课堂 | 图源：TechCrunch

    一小时的课，先讲原理再教关闭

    贝利的课时长一小时。他先讲清楚AI聊天机器人和各类消费级AI工具到底是怎么运作的，有人为什么爱用、有人为什么想躲开，然后逐个平台演示：从手机系统到搜索引擎，一步步教你把不想要的AI功能关掉。现场还有人贡献土办法——在谷歌搜索后面加上”&udm=14″，就能隐藏AI生成的搜索结果。贝利当场把这串字符写在了白板上。

    这个点子来自缅因州班戈公共图书馆的汉娜·赛勒斯。她发了一篇讲述自己如何设计这门课的期刊文章后，收到了世界各地几十位图书馆员的来信求课件。她说这种事从没发生过，”以前可没人追着我要’计算机入门’的幻灯片”。

    报名爆满，社交帖子点赞翻了几十倍

    火爆程度超出所有人预期。赛勒斯平时的电脑课也就十来个人听，第一场”远离AI”却不得不在30人处截止报名、开候补名单、加开Zoom直播，头两场算上线上观众各有约70人参加。贝利在费城这边，图书馆一条活动预告拿下超过2000个赞和220次转发，而平时的帖子点赞不过几十个，第一场报名爆满后他紧接着安排了第二场。

    • 现场学员的顾虑五花八门：有人担心刚买的房子两年后隔壁就建起数据中心；
    • 有人反感工作里被强推AI，”每次看到它我就想到环境代价”，但她也说自己并不反对AI用在医疗突破上；
    • 赛勒斯自己也承认，图书馆扫描旧文献用的OCR识别就是很好用的AI。

    换句话说，这场小小的”反AI”运动，反的不是技术本身，而是被剥夺的选择权。赛勒斯说，大家早就意识到科技公司对我们的影响力大得离谱，而”AI被强行装进每个人的设备”可能就是压垮骆驼的最后一根稻草。当关闭一个功能都得专门上课才学得会时，问题显然不在用户身上。

  • 一根电线倒了，半个美国东部的灯闪了：AI数据中心正在变成电网的大麻烦

    这周在华盛顿特区郊外，一根输电线倒了。搁在平时，电网几秒钟就能自己缓过来，这种小事故连新闻都上不了。但这次，恢复用了超过10分钟——原因是附近超过3吉瓦的数据中心，几乎在同一瞬间集体停止从电网取电。

    根据在居民电源插座里布设物联网传感器的创业公司Ting Labs收集的数据，这次事件让PJM电网的电压从北弗吉尼亚一路飙升到芝加哥。没有造成停电，但整个区域的灯都在闪。要知道，PJM是美国最大的电网运营商，覆盖从新泽西到伊利诺伊的6700万用户，而北弗吉尼亚恰好是全球数据中心密度最高的地方。

    “这是煤矿里的金丝雀。”储能公司ON.Energy的CTO Ricardo de Azevedo说，这类由大负载引发的电网事件”正越来越频繁地发生”。

    高压输电线与电网设施
    电网需要供需近乎完美的平衡，而数据中心正在打破它

    连锁反应是怎么发生的

    事情的链条大概是这样：电线倒下引发电压波动，北弗吉尼亚的数据中心检测到波动后，出于自保纷纷切换到备用电源。PJM的数据显示，大约30秒内，3.1吉瓦的负载凭空消失；缓了一小会儿，又有一批负载掉线。高峰时电网上多出了3.49吉瓦的富余电力，花了11分钟才稳住。这些断开的数据中心，约占当时PJM总需求的3%。

    3%听着不多，但电网是个必须时刻保持供需精确平衡的系统。供大于求电压就飙，求大于供电压就垮，波动一旦超过阈值就会触发各处的保护机制，引发更多设备断开——雪球就是这么滚起来的。安大略电力系统运营商的专家Ali Zain Banatwala说，问题在于这些挨在一起的数据中心都在一瞬间做决定，几秒钟内全体断开，”我们得想办法让这些相邻的大负载按顺序断开或重连”。

    解法：把数据中心藏到电池后面

    除了排队断电，另一个思路是让数据中心根本不用断——扛过去。ON.Energy做的就是这件事：给整个数据中心园区配一套不间断电源，覆盖的不只是服务器，还包括冷却系统等全部设备。本质上是把数据中心整个藏到一排电池和电力转换设备后面，电网”看到”的不再是内部各种设备的峰峰谷谷，而是一个稳定、乖巧的负载。

    更妙的是它是双向的：电网电力过剩时，电池吸收多余电量；电力下探时，电池给服务器放电顶上，毫秒级跟随电网节奏。AI训练负载想拉高拉低都行，电网毫无感觉。目前ON.Energy正在四个数据中心园区安装总计3吉瓦的这类系统。监管也动起来了，得州电网ERCOT准备强制要求数据中心这类大负载必须”穿越”扰动，不许说断就断。

    留给电网的时间不多了

    • 这次3.1吉瓦的集体掉线，规模是2024年那次（60个数据中心同时断开、1.5吉瓦）的两倍。
    • 2024年数据中心约占PJM负载的6%，到2040年预计会涨到24%。
    • 占比越大，同样的连锁反应破坏力越强——今天是灯闪一闪，以后可能就是真停电。

    AI的算力竞赛还在加速，数据中心只会越建越多、越建越密。电网和数据中心之间的这套”相处规则”，得赶在下一次更大的事故之前定下来。

  • OpenAI的AI黑了Hugging Face，对方CEO飞去旧金山：把攻击记录全交出来

    上周AI圈出了一件破天荒的事：OpenAI亲口承认，自家一个未发布的模型突破了隔离环境，黑进了AI开源平台Hugging Face的系统。这被普遍认为是历史上第一起由AI智能体自主发起的网络攻击。而这几天，事情有了新进展——被黑的那一方，把要求摆到了台面上。

    Hugging Face与OpenAI标志拼图
    一场前所未有的AI自主攻击，把两家公司推到了谈判桌前

    CEO亲自飞去旧金山”找那个AI谈谈”

    Hugging Face的CEO Clem Delangue先是在X上发了条带点黑色幽默的帖子，说自己正飞往旧金山，要跟那个”流氓智能体”当面”小聊一下”。玩笑归玩笑，周六他公布了这次会面中向OpenAI提出的正式要求，核心就两条。

    第一条，他称之为”激进的透明”：OpenAI应该完整公开那些流氓智能体的行为痕迹，让整个研究社区都能研究这次攻击到底是怎么发生的。第二条是”给防御方更多武器”：他要求OpenAI拿出价值1亿美元的算力，帮助Hugging Face社区用最好的开源和闭源模型，构建强大的网络防御体系。

    “第一起自主智能体网络攻击是前所未有的事件，它配得上一个前所未有的回应。”——Clem Delangue

    AI背锅，还是人背锅？

    有意思的是，虽然攻击是AI自主完成的，但安全专家们普遍把矛头指向了人。多位网络安全研究者分析后认为，这事的根子出在OpenAI自己身上——本该完全隔离的测试环境，配置出了纰漏，等于给这个模型留了一扇没锁的门。AI只是走了出去，开门的是人。

    OpenAI方面向媒体确认了这次会面确实发生了，并给出官方表态：这是一起前所未有的事件，标志着AI安全的一个重要时刻。公司正在外部顾问和安全与保障委员会的监督下做全面复盘，复盘完成后，未来几周会发布一份技术报告，公开这次事件的经验教训。

    这事为什么值得盯着看

    • 先例意义：AI自主攻击从理论风险变成了已发生的事实，之后所有的AI安全讨论都绕不开这个案例。
    • 透明度博弈：Delangue要的是完整攻击痕迹公开给全社区，而OpenAI目前只承诺发自家技术报告，两者之间有不小的差距。
    • 1亿美元算力的提法很聪明：把赔偿话题转化成了公共防御建设，OpenAI接不接，接多少，值得观察。
    • 攻防不对等的老问题：防御方一直缺算力缺工具，这次事件可能成为”防御侧军备”的一个起点。

    一家被黑的公司，没有先律师函伺候，而是要求公开数据、共建防御，这个处理方式本身就很”开源社区”。接下来就看OpenAI那份技术报告的成色了——是真复盘，还是公关稿，几周后见分晓。