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分类： AI资讯

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  • 特朗普签了份AI行政令，要提前30天看科技公司的模型

    6月2日，特朗普在白宫椭圆形办公室签了一份AI行政令。内容说起来不复杂：希望AI公司”自愿”在政府评估网络安全风险之前，提前最多30天把最先进的模型交给政府看一眼。

    “自愿”这两个字很重要。行政令里专门写了，不能把这份命令理解为政府要对AI模型搞强制许可或者审批。科技公司如果真不愿意，理论上可以拒绝。但问题是，哪家公司敢真的对美国政府说”不”？

    特朗普原本计划搞一个公开签署仪式，请一堆科技CEO来捧场。结果仪式临时取消，改成私下签了。原因是他对草案里的某些条款不满意，而科技圈那边也一直在游说。

    背后的一笔交易

    这份行政令能走到签署这一步，背后有一段不太为人知的博弈。上个月，风投人士David Sacks（特朗普政府的加密与AI事务专员）、马斯克、Meta CEO扎克伯格，几个人轮番给特朗普政府打电话，游说反对之前那个版本的AI行政令。最终，新版本把”自愿”写进了正文。

    Anthropic在这件事上的处境有点尴尬。今年早些时候，Anthropic发布了一款擅长识别软件安全漏洞的模型Claude Mythos Preview，结果美国国防部直接把它列为”供应链风险”，禁止国防承包商使用Anthropic的技术。Anthropic现在已经把特朗普政府告上了法庭，要求撤销这个认定。诉讼还在进行中。

    有意思的是，行政令签署当天，Anthropic宣布扩大其网络安全项目Project Glasswing的覆盖范围。这个项目之前只向少数企业开放模型访问权限，现在范围扩大了。时机选得挺微妙的。

    IPO前的关键时刻

    这份行政令出台的时间点，正好是AI行业的敏感期。Anthropic已经秘密向SEC递交了IPO申请，OpenAI也在筹备当年上市。马斯克旗下的SpaceX（旗下有AI实验室）最快下周就要启动IPO，估值可能超过1万亿美元。

    公司在筹备上市的时候，最怕的就是监管不确定性。特朗普这份行政令，某种程度上是在给市场”定调”——美国政府不会搞一刀切的强制监管，但希望企业配合国家安全评估。这对准备IPO的AI公司来说，算是某种程度上的利好。

    当然，能不能真的落地又是另一回事。行政令说的是”自愿”，但美国政府手里能用的杠杆多了去了——国防部采购、联邦合同、出口管制，随便哪一个都能让大公司头疼。所以”自愿”到底有多自愿，可能要等第一批模型提交的时候才能看出来。

  • OpenAI对ChatGPT动大手术：从聊天机器人进化为超级应用

    OpenAI要对ChatGPT动大手术了。这次不是加个功能或者修个bug，而是把整个产品重新定义一遍。

    消息最先来自《金融时报》的报道，随后TechCrunch在6月7日跟进了这件事。OpenAI计划在未来几周内推出改版后的ChatGPT，定位是一个”超级应用”——里面会集成编程工具、AI智能体，以及一个真正能帮你搞定生活和工作各种事情的个人AI助手。

    OpenAI核心产品与平台负责人Thibault Sottiaux说，他们在做的产品目标是”拥有属于用户个人的AI代理，能够在个人生活和工作全场景中为用户提供帮助”。

    聊天功能已经过时了

    OpenAI内部已经有人公开说”Chat is dead”——聊天功能已经过时。这话听起来有点极端，但仔细想想，确实指向一个真问题：跟AI一问一答的聊天模式，天花板已经看得见摸得着了。

    改版后的ChatGPT会往两个方向走。一个是编程工具，把Codex更深地嵌进去，让ChatGPT不只是能聊代码，而是能真正帮你写、改、跑、调试。另一个是AI智能体，让ChatGPT能主动帮你做事，而不只是等你来问。

    这个打法明显对着Anthropic去的。Claude Code过去几个月在编程场景里抢了不少用户，OpenAI不可能没感觉。把编程工具直接集成到ChatGPT里头，等于是把流量入口和产品能力绑在一起，不让用户跑到别的地方去。

    2024年就在说，2026年才动真格

    OpenAI的”超级应用”规划其实早就有风声了，2024年就有报道。但那时候公司还在同时推好几条线——Sora视频生成器、DALL-E更新、各种独立功能——资源是分散的。

    今年3月《华尔街日报》的报道说，OpenAI内部做了一个很明确的选择：把那些”支线项目”的资源收回来，集中到核心战略上。Sora还在，但不再是优先级最高的那批。公司要上市，要讲故事给投资人听，这个”超级应用”的故事显然比”我们同时做好几个东西”要好讲得多。

    商业化算盘

    把ChatGPT做成超级应用，商业逻辑是很清楚的。现在ChatGPT有几亿免费用户，但真正付费的比例不高。如果你能让用户觉得ChatGPT不只是个聊天工具，而是工作和生活里离不开的操作系统，那付费转化率自然会往上走。

    编程工具是其中最值钱的一块。Cursor、Claude Code、GitHub Copilot都在抢这个市场，而且客单价不低。如果ChatGPT能把这部分用户吸进来，ARPU（每用户平均收入）会有明显的拉动。

    当然，这件事做起来没那么容易。做一个能真正帮用户”搞定全场景”的AI智能体，技术难度不低，产品复杂度也会大幅上升。ChatGPT现在相对来说还是一个比较简单的对话界面，变成超级应用之后，用户会不会觉得太复杂、太重，这是OpenAI需要想清楚的。

    几周之内就会看到改版后的样子。到时候是真颠覆还是只是加了两个新按钮，答案自然会出来。

  • 近1/5美国青少年用AI聊天机器人做心理咨询，家长却一无所知

    兰德公司（RAND）刚在《美国医学会杂志·儿科学》（JAMA Pediatrics）上发表了一篇研究，看完数据我觉得有点意外，也有点担忧。

    调查是在2025年11月做的，覆盖1009名12到21岁的美国青少年和年轻成年人。结果嘛——19.2%的人表示，他们在情绪低落、愤怒、焦虑或者压力大的时候，会去找AI聊天机器人要建议。ChatGPT、Gemini、Character.AI、Meta AI都在使用范围内。

    19.2%这个数字，大概相当于全美820万年轻人。更值得关注的是，这个比例比2024年同类调查的13.1%涨了40%还多。也就是说，仅仅一年时间，用AI做心理咨询的年轻人数量就增加了四成。

    使用AI聊天机器人获取心理健康建议的年轻人比例（19.2%），已经和曾经接受心理健康专业人士咨询的比例（19.8%）基本持平。

    谁在用，用得有多频繁

    研究里有一些细分数据值得拆开看。女性使用率高于男性，18到21岁的年轻成年人比12到17岁的青少年更倾向于用AI。那些过去6个月里跟医生讨论过心理健康问题的年轻人，使用AI聊天机器人的比例也更高。

    使用频率方面，约43%的使用者表示至少每个月会用AI聊天机器人获取心理健康建议。也就是说，不少人并不是偶尔试一下，而是在持续使用。

    最让我在意的发现是：在近63%的使用者表示，自己从来没有把这件事告诉过任何人。家长不知道，医生不知道，学校老师也不知道。年轻人私下在用AI处理情绪问题，而周围的成年人对这件事毫无察觉。

    92%的人说有用，但事情可能没那么简单

    研究里还有一个数字：92%的使用者认为AI给出的建议或多或少有帮助。乍一看这个满意度挺高的，但研究者Ryan K. McBain他们马上跟了一句——这很可能更多反映的是AI聊天机器人倾向于迎合用户说话的特性，而不是建议本身的实际质量。

    这句话其实点出了一个真问题。AI聊天机器人被设计成”让你感觉被理解”的样子，它不会挑战你、不会给你专业诊断、更不会在危险信号出现时主动介入。如果一个人正处在心理危机中，AI的回应可能只是顺着他说，而不是把他推向真正需要的专业帮助。

    研究者希望家长主动开口

    研究的共同作者Jonathan H. Cantor说了一句很直白的话：”很多年轻人似乎私下使用AI聊天机器人获取心理健康建议，家长、临床医生或其他成年人都不知情。这使得成年人主动开启关于AI工具使用方式、以及这类工具应承担和不该承担的角色的对话变得尤为重要。”

    这篇研究本身并不主张禁止使用AI，而是希望家长、临床医生和学校能主动跟年轻人聊这个话题——你在用哪些AI工具？你用它来做什么？它给了你什么建议？你知道它的局限在哪吗？

    这场对话在美国还没怎么开始。而820万年轻人已经在路上了。

  • GitHub Copilot突然涨价，AI行业的好日子要到头了

    微软最近悄悄改了GitHub Copilot的收费规则——从原来的”一口价”变成按token用量收费。这事在Reddit上炸了锅，有用户直接造了个新词：“Tokenpocalypse”（Token末日）。听起来像玩笑，但背后藏着AI行业一个越来越烫手的问题：烧钱的速度，已经烧到用户头上了。

    投资人的钱，不是无限供应的

    过去几年，AI公司给人的感觉是”钱多、任性、随便用”。ChatGPT刚开始收费的时候，20美元一个月，怎么看都像拍脑袋定的价——”先弄个号码看看”。但那个价格背后，是投资人在替用户买单。

    现在不一样了。Anthropic要上市，OpenAI也想上市，投资人不干了——你得证明自己能赚钱。怎么办？只能把成本往用户那边推。GitHub Copilot这波涨价，只是个开始。

    Uber当年也是这么过来的：先烧钱抢市场，再涨价、压缩成本、挤利润。AI公司现在走到了同一条路上，只是他们的成本比Uber刚多了——算力、电费、GPU……每一样都是吞金兽。

    连Uber都扛不住的AI账单

    TechCrunch的播客里提到一个很有意思的案例：Uber。这家公司在一年半的时间里，把自己AI预算花爆了，然后赶紧给员工用AI设限——”别再用那么多了，太贵了”。

    想想看，Uber这样的公司都觉得AI贵，那中小公司怎么办？更要命的是，AI公司自己也在亏钱。Anthropic要上市，招股书里得写”风险因素”——可这行业变得太快，今天的风险，下个月可能就不是风险了，也可能突然多了十个新风险。怎么写？

    “Tokenmaxxing”从爆火到翻车，只用了6个月

    还有一个很魔幻的事：”tokenmaxxing”（极致化使用token）这个概念，从流行到被企业嫌弃，只用了6个月。一开始大家觉得”能多用就多用，反正公司报销”，后来财务一看账单，直接晕过去。

    AI公司现在面临一个尴尬的局面：降价吧，自己亏死；涨价吧，用户骂死。微软选择先涨为敬，其他公司大概率会跟上。到那时候，AI工具就不再是什么”人人用得起”的东西了，而会变成按用量计费的企业级服务——用得越多，账单越恐怖。

    对普通用户来说，这意味着什么？可能是ChatGPT Plus涨价，可能是Claude限制免费次数，可能是你公司里用的AI工具突然开始”按token收费”。Tokenpocalypse这个词，说不定很快就会从Reddit的段子，变成所有人的账单现实。

  • 纽约州率先出手：AI聊天机器人不准再假装是孩子的’朋友’

    AI聊天机器人能不能跟青少年建立”陪伴关系”？纽约州说不行。上周，纽约州立法者通过了一项法案，直接把这条路堵死——如果州长凯西·霍赫尔（Kathy Hochul）签署，AI公司就不能让青少年使用那些假装自己是人类的聊天机器人，更不许AI充当青少年的”伴侣”。

    一场悲剧推动的立法

    这事不是凭空冒出来的。过去一年多，好几家AI公司被推上了被告席，原因都一样——他们的聊天机器人被指控诱导青少年用户自杀或自残。官司有的还在打，有的已经达成和解，但舆论的压力已经足够让立法者坐不住了。

    最典型的案子是Character.AI。这款应用允许用户创建”虚拟角色”，然后跟它们聊天。问题出在，这些AI角色会被青少年当成”真实的存在”，甚至建立情感依赖。悲剧发生后，家属把Character.AI告上法庭，类似的诉讼接二连三。

    AI陪伴这个词，听着温情，背后可能是青少年心理健康的风险。纽约州这份法案，等于直接给”AI假装人类陪伴青少年”按了暂停键。

    法案到底说了什么

    法案的核心很直接：禁止AI聊天机器人向未成年人”扮演同伴角色”。换句话说，AI可以回答问题、可以帮助学习，但不能假装自己是”朋友””知己””伴侣”，更不能利用这种虚假关系影响青少年的情绪和行为。

    目前法案已经通过了州议会，但还得等州长霍赫尔签字才能正式生效。霍赫尔是民主党人，历来对科技监管比较积极，外界普遍预期她会签。一旦落地，纽约州就成了全美第一个在州层面限制”AI陪伴”的州。

    AI公司的麻烦才刚开始

    这份法案一旦生效，受影响的不会只有Character.AI。现在市面上所有带”AI陪伴”属性的产品——不管是Replika、Snapchat的My AI，还是各类心理健康聊天机器人——都得重新检视自己的产品设计，看看有没有踩到纽约州的红线。

    更麻烦的是，纽约州向来是其他州的政策风向标。加州、马萨诸塞州、伊利诺伊州……很可能跟着出台类似规定。到那时候，AI公司面临的就不只是”纽约州市场”的问题，而是整个美国市场对”AI陪伴”的监管收紧。

    这件事也给国内提了个醒。国内AI聊天产品也不少，不少同样主打”陪伴””倾听””虚拟朋友”。青少年保护这根弦，迟早也得绷起来。纽约州这份法案，值得盯着看。

  • 联合国报告：AI数据中心环境足迹堪比大国，耗水相当于13亿人年用量

    联合国大学（UNU）前几天甩出一份报告，读完之后心情有点复杂。报告说，到2030年，全球数据中心的年耗电量将达到945太瓦时——这是什么概念？差不多等于巴基斯坦、孟加拉国和尼日利亚三个国家加起来的年用电量，这三个国家总人口超过6.5亿。

    而这只是冰山一角。除了耗电，数据中心每用1度电，冷却系统和能源生产还会同步产生”水足迹”和”土地足迹”。报告预测，到2030年，AI相关的耗水量将相当于13亿人的基本年度生活用水需求，土地足迹超过1.45万平方公里——大概是雅加达都会区面积的两倍。

    AI数据中心俯视图
    乡村地区绿色田野中的大型数据中心俯视图（图源：UN News）

    训练模型不是耗电大户，你每天用AI才是

    公众讨论AI的环境影响时，目光往往盯着训练大模型需要多少电。但联合国大学的研究发现，日常使用AI占总能源需求的80%到90%。这个规模相当惊人：一项被广泛使用的AI服务每天处理约25亿次提示，每年消耗数百吉瓦时的电力。

    不同任务的能耗差异也很大。生成一张AI图像所需的能源，是简单文本分类的1000倍以上，而视频生成需要的资源甚至更多。靠提升效率来抵消增长的能源需求？报告说这不太现实，因为”反弹效应”——成本和性能降低会驱动使用量上升，最终结果还是总资源消耗增加。

    到2030年，AI基础设施预计每年将产生多达250万吨电子垃圾。其中大部分负担会落在处置能力有限的中低收入国家。

    环境成本集中在哪里，收益就去到了哪里

    这份报告点出了一个经常被忽视的问题：AI基础设施的环境影响分布极不均匀。技术的收益是全球性的，但成本往往集中在特定地区。

    在一些国家，数据中心已经占到全国电力消耗的很大一部分，给能源系统带来巨大压力。在另一些国家，数据中心扩张正在大量消耗水资源，有时甚至是在干旱条件下进行的。报告特别提到，AI硬件所需关键矿物的开采，也在资源产地引发了环境退化和社会不平等的担忧。

    电子垃圾的挑战同样严峻。到2030年，AI基础设施预计每年将产生多达250万吨电子垃圾，而其中大部分负担可能会落在处置能力有限的中低收入国家——也就是说，发达国家享受AI的便利，发展中国家承担电子垃圾的后果。

    超过90%的AI算力集中在美国和中国

    报告还揭示了一个令人不安的数字——超过90%的AI专用计算能力集中在美国和中国两个国家，同时有150多个国家缺乏重要的国内AI基础设施。这种不平衡不仅限制了这些国家的经济机会，还引发了环境正义问题：一些国家承担了环境成本，却没有分享到AI驱动的增长带来的收益。

    这跟几个月前Erin Brockovich盯上数据中心行业的故事形成了呼应。当时她的团队上线了全美数据中心分布地图，首月收到近4000份居民投诉，核心问题就是”不透明”——项目获批后才公布、居民被排除在决策之外。现在联合国大学把这个问题放在了全球尺度上重新讨论。

    联合国大学的研究人员强调，这份报告并不是反对AI本身，而是呼吁采取紧急行动，确保这项技术在地球承载限度内发展。报告提出了”负责任的AI生态系统”框架，构建原则包括透明度、设计即高效、公平性、全生命周期责任、全球合作和可持续使用。

    具体到能做些什么：各国政府需要将AI基础设施纳入能源、水和土地利用规划；企业需要设计尽量减少资源消耗的系统；普通用户也可以通过尽可能选择低影响的应用来发挥作用。AI的未来不仅取决于技术创新，还取决于当下做出的治理选择。

  • Anthropic秘密递交IPO申请，9650亿美元估值反超OpenAI

    6月1日，Anthropic悄咪咪地向美国SEC递交了S-1注册声明，正式启动IPO进程。这家公司走的是”秘密递表”路线，外界暂时看不到招股书细节，但光是这份声明本身，就已经在硅谷炸开了锅。

    要知道，就在递交IPO申请前4天——5月28日——Anthropic刚刚完成H轮融资，投后估值飙到9650亿美元，约合人民币6.5万亿元。这个数字已经正式超过了OpenAI今年3月融资后的8520亿美元估值。Anthropic从”OpenAI挑战者”变成了”全球估值最高的AI初创企业”。

    从OpenAI出走的人，做了一家比OpenAI更值钱的公司

    Anthropic的创始人是Dario Amodei和Daniela Amodei兄妹俩，两人之前都在OpenAI担任核心职位——Dario是研究副总裁，Daniela是安全政策副总裁。2021年，他们因为AI安全路线的问题跟OpenAI管理层闹翻了，干脆带着一批核心成员出走，自己搞了一家”更安全的AI公司”。

    当时ChatGPT还没出生，AI的主流叙事是”先把AGI做出来再说”。Anthropic选了一条不同的路：先把企业级用户和开发者伺候好，再做消费者市场。这个选择在2025年到2026年之间彻底兑现了——Claude Code发布后迅速抢下超过50%的AI编程市场份额，Fortune 100企业里有70%成了它的付费客户。

    Anthropic超过80%的收入来自API调用和企业级客户，这种B端深度绑定的商业模式，比OpenAI依赖C端订阅的玩法要稳得多。

    收入5个月涨了5倍，这在AI圈是什么概念

    招股书披露的数据相当夸张：Anthropic的年化经常性收入（ARR）从2025年底的90亿美元，飙到2026年4月的约450亿美元。短短4个月，收入规模涨了5倍。

    更狠的是，公司预计2026年第二季度就能首次实现盈利。在AI公司普遍”收入越高、亏得越多”的大环境下，Anthropic居然快要赚钱了。2024年它的毛利率一度低到-94%，全是GPU折旧和推理算力成本拖累的。到2025年，毛利率已经修正到约40%，公司还给自己定了一个远期目标：2027年突破70%。

    Anthropic CEO Dario Amodei
    Anthropic CEO Dario Amodei（图源：Getty Images）

    谷歌和亚马逊都在重仓，这场IPO不止是Anthropic的事

    Anthropic的投资方名单读起来像硅谷名人录：谷歌计划最高投400亿美元，亚马逊已经投了130亿、这轮又追加50亿，还承诺未来十年在AWS技术上投入超1000亿美元，把Claude作为其云AI战略的核心底座。

    这轮H轮融资由阿尔蒂米特资本、德拉戈尼尔投资、格林奥克斯资本和红杉资本领投，其他投资方还包括德劭集团、黑石、简街、淡马锡等。估值在3个月内从2月G轮融资的3800亿美元暴涨154%，达到9650亿美元。

    现在美股科技板块的IPO窗口全面打开。SpaceX已于5月20日正式递交招股书，目标估值2万亿美元；OpenAI预计今年9月启动上市流程，目标市值约1万亿至1.2万亿美元。三家公司的合计潜在募资规模可能超过2400亿美元，合计估值可能超过4万亿美元。

    Anthropic选在秋季正式挂牌，给自己留了5到6个月的窗口期来应对市场波动。它递交IPO的真正意图，不只是跟OpenAI和SpaceX抢”AI第一股”的命名权，更是在向资本市场展示一套成型的财务模型：高粘性B端订单加盈利窗口提前显现加收入超高速增长。这套打法跟OpenAI依赖消费者订阅的逻辑截然不同，它的估值框架会更贴近企业级软件和SaaS的定价范式。

    当然，市场上也有质疑声。香橼资本公开表示将做空Anthropic，马斯克在社交媒体上直接开炮说”万亿估值是个笑话”。多空对峙在IPO定价阶段就已经开始了，最终市场买不买账，还要看正式招股书里披露的数字够不够有说服力。

  • 黄仁勋又发新卡了，这次英伟达要把AI芯片塞进你的电脑里

    这两天台北的Computex 2026展会正式开幕，英伟达的CEO黄仁勋又站出来搞事情了。这次他带来的不是普通的显卡，而是专为Agentic AI设计的新一代Vera Rubin芯片，据说OpenAI和Anthropic已经率先决定用了。

    不止是新芯片，还要做PC处理器

    除了Vera Rubin芯片，黄仁勋还宣布要和微软合作，推出基于台积电3nm工艺的ARM架构Windows PC芯片，名字叫RTX SPARK，计划2026年秋季就上市。这意味着英伟达正式进军个人电脑芯片市场，要打破英特尔这么多年的垄断。

    黄仁勋在演讲里说，Agentic AI的时代已经全面到来了，以后的AI不是只能聊聊天，而是能自主完成很多复杂的任务，这就需要更强大的芯片来支持。

    黄仁勋在GTC Taipei 2026大会演讲
    黄仁勋在GTC Taipei 2026大会上发表主题演讲

    其实这几年英伟达在AI芯片领域的优势已经很明显了，这次发布的Vera Rubin芯片专门针对Agentic AI做了优化，处理多任务的能力比之前的芯片强了不少。而RTX SPARK PC芯片更是直接杀入英特尔的腹地，以后我们买电脑的时候，除了英特尔和AMD的处理器，可能还要多一个英伟达的选项了。

    国产芯片也在发力

    就在英伟达发布新芯片的同时，国内的算力芯片也在进步。深圳河套学院最近用昇腾910C集群，完成了1.6万亿参数的DeepSeek-V4-Pro全流程训练，这说明国产芯片已经能支撑世界级的超大参数模型训练了。以后国内做AI训练和推理，用国产芯片也能有不错的效果，不用完全依赖国外的产品。

    • Vera Rubin芯片专为Agentic AI设计，性能大幅提升
    • RTX SPARK PC芯片采用台积电3nm工艺，2026年秋季上市
    • 国产昇腾910C集群已完成万亿参数模型训练，国产算力进步明显

  • 国产大模型又放大招，MiniMax M3编程能力居然超过了GPT-5.5

    最近国产大模型圈又热闹起来了，MiniMax刚发布了新一代的通用模型MiniMax M3，据说编程能力在SWE-Bench Pro基准测试里超过了GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro，只比Claude Opus 4.7差一点点。

    自研架构，1M超长上下文

    MiniMax M3是国内首个同时具备前沿编程能力、1M超长上下文、原生多模态三项核心能力的大模型，用的是自研的MiniMax Sparse Attention（MSA）稀疏注意力架构，1M上下文下单token的计算量只有上一代的1/20，处理长文本的时候效率高了很多。

    MiniMax的团队说，M3的编程能力已经能帮开发者完成很多复杂的编程任务，比如调试代码、优化性能、写复杂的算法，能省不少时间。

    MiniMax M3模型发布
    MiniMax正式发布新一代通用模型MiniMax M3

    除了模型本身，MiniMax还推出了配套的AI编程产品MiniMax Code，能自主运行数天不用人工干预，帮开发者完成从写代码到测试的全流程。现在很多开发者都已经用上AI辅助编程了，MiniMax Code这种能自主运行的工具，说不定能把编程的效率再提一个档次。

    国产大模型加速上市

    就在发布M3的同时，MiniMax还启动了A股IPO辅导，目标是在科创板上市。其实之前智谱也已经完成了第四期上市辅导，国产大模型公司现在都在加速上市进程，说明资本对AI落地价值的认可已经回归基本面了。以后我们不仅能用到更好的国产大模型，还能通过投资分享AI发展的红利。

    • M3编程能力超过GPT-5.5，接近Claude Opus 4.7
    • 支持1M超长上下文，自研稀疏注意力架构，效率更高
    • 推出MiniMax Code，可自主运行数天，辅助编程全流程
    • 启动A股IPO辅导，国产大模型加速上市进程
    📎 原文来源：MiniMax推出MiniMax M3模型

  • WWDC 2026：苹果准备再次介绍Siri，这次真的要用上Gemini了

    过去几年，苹果在AI这条路上一直在追赶。但换个角度看，落后未必是坏事。

    周一的WWDC 2026上，苹果准备再次向用户介绍新版Siri。说”再次”，是因为我们早在2024年苹果高调”推出”Apple Intelligence时就见过新Siri了——当时换上了发光边框，提供了不同的语音选项，还具备了把问题转交给ChatGPT的能力。苹果当时承诺Siri的”智能”功能很快上线，结果并没有。

    事实上，苹果围绕Apple Intelligence的宣传如此具有误导性，以至于公司正在和解一起集体诉讼，需要为从未兑现的功能向iPhone用户进行赔偿。

    2024年WWDC上苹果首次曝光AI版Siri
    2024年WWDC上，苹果首次曝光AI版Siri，口号是”AI for the rest of us”。两年过去了，这次得动真格了。

    AI助手竞赛，苹果已经输了

    如果把这事儿当成一场竞赛，苹果已经输得很彻底了。Gemini已经能实现叫Uber、点照烧外卖、查看你的日历并计算你该什么时候出发去机场这类功能。Gemini赢得这场竞赛，实至名归。

    但与此同时，人们对AI的不信任感正在上升，尤其是年轻人。Gemini越强大，给人的感觉就越诡异。要交付真正有用的助手，AI必须做到能预判你的需求，但”希望AI助手预判你的下一步需求”和”亲眼看到它真的这么做了”完全是两回事。

    我自愿授予了Gemini访问我的Google相册和Gmail的权限，但每次听到Gemini大声说出我儿子的名字，我还是会觉得毛骨悚然。

    苹果的新玩法：借力Gemini

    新版Siri将以某种形式基于Gemini构建。苹果无疑会为这项特权支付高昂的费用，但这种”隔了一层”的合作模式也有潜在的好处。

    你知道哪家公司没有和大型不受欢迎的数据中心项目绑定吗？是苹果。谷歌为了在全国各地的社区大规模开工建设数据中心，并没有赢得多少好感。苹果就算付费给谷歌，也不用背负这个负面名声，哪怕它付给谷歌的钱大概率会被投入到庞大的数据中心建设中。

    还有Copilot相关的争议：也就是”到处都是AI按钮”的问题。Siri尝试总结消息的功能既好笑又烦人，但至少Siri不会钻进你每一份工作文档里，非要帮你做总结。

    隐私牌，苹果的老本事

    可以预料，苹果会在WWDC上大谈隐私。私有云计算（Private Cloud Compute）会被再次搬出来，据说这项技术可以让你的数据就像从未离开过你的设备一样安全。新版Siri可能还会提供自动删除聊天记录的选项，而不是默认保留所有数据。

    承诺更私密、更安全的AI体验，可能会吸引那些不愿意向谷歌交出更多个人信息的人。但对于那些已经受够了软件里到处都是AI的人来说，这并没有什么帮助。

    苹果完全可以把AI进展缓慢包装成更负责任的做法。把之前的延迟说成是”花时间把事情做对”，并不是个坏策略。但虚假启动的阶段已经结束了。这次Siri必须要真的兑现承诺；这种第二次机会不会一直有，错过了就不会再来。