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分类： AI资讯

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  • Amazon Ring从40家供应商里挑中Vapi：这家AI语音初创公司如何估值冲上5亿美元

    Amazon Ring去年 holiday season 客服电话突然爆单，团队评估了超过40家AI语音供应商，最后选了一家叫Vapi的初创公司。结果今天，Ring的100% inbound来电都走Vapi平台。这笔部署直接帮Vapi拿下了Peak XV Partners领投的5000万美元B轮，投后估值约5亿美元。

    Vapi联合创始人Jordan Dearsley和Nikhil Gupta
    Vapi联合创始人Jordan Dearsley（左）和Nikhil Gupta（右）| 图源：TechCrunch

    从AI治疗师到估值5亿美元

    两个创始人Jordan Dearsley和Nikhil Gupta是滑铁卢大学的同学。最早他们其实做了一个AI治疗师——Dearsley想在每天散步时有个东西可以聊天。结果发现没多少人真的要这个产品，但不少初创公司对底层那个低延迟语音基础设施挺感兴趣。2023年他们干脆pivot，2024年Vapi平台正式公开发布。

    现在Vapi说已经处理了超过10亿通电话，目前每天跑100万到500万通，企业客户占大头。除了Amazon Ring，客户名单上还有Kavak、Instawork、New York Life、UnityAI、Cherry、Intuit。开发者平台也有超过100万开发者用过。

    “我们从小接受自助服务起家，在签下第一个大企业客户之前就已经在相当大的规模上被实战检验过了。”——Jordan Dearsley

    和Sierra、Decagon们有什么不同

    Dearsley说他们的差异化在于：不怎么搞预打包的应用，更多聚焦在语音Agent背后的基础设施和编排层。特别是那些希望对可靠性、合规性和模型行为有更大控制权的企业客户，Vapi给的粒度控制更细。

    这轮B轮除了Peak XV，还有微软的M12、Kleiner Perkins和Bessemer Venture Partners进场，Vapi总融资额现在到了7200万美元。目前年度经常性收入跑在”健康”的八位数，据投资者向TechCrunch透露。

    Vapi目前约100名员工，新资金主要用来扩工程、基础设施和市场团队。Dearsley有个有意思的比喻：”真正的难题是把模型这个不确定的野兽驯服，做到了就能给世界提供价值。”

  • ArXiv出手整治AI slop：论文里有幻觉参考文献？一年禁言套餐了解一下

    ArXiv上周悄悄更新了规则：如果你投的论文里有明显的AI生成痕迹，而且没经过认真核查，整个作者团队会被禁言一年。不是说论文不收，而是接下来12个月，你啥也投不了。

    什么是”AI slop”

    这个词最近在学术圈开始流行，指的是那些低质量、没经过验证的LLM生成内容。具体到ArXiv的新规里，有两类”铁证”会直接触发处罚：

    • 幻觉参考文献——引用根本不存在的论文，这是LLM的老毛病
    • 残留的LLM元评论——比如文章里出现了”这是200字摘要，需要我修改吗？”这种AI跟用户对话时才会说的话

    说白了，ArXiv的要求很简单：你可以用AI帮忙，但你必须对最终内容负责。如果连核对参考文献和删除AI废话都懒得做，那就别投了。

    ArXiv学术咨询委员会成员Thomas Dietterich在社交媒体上明确表态：如果存在”无可辩驳的证据”证明作者没有核查LLM输出，就会触发处罚。一年禁言期结束后，这些作者再投稿时，必须附上已被知名同行评审期刊录用的证明。

    为什么现在出手

    ArXiv是全球最大的预印本平台，每天接收几百篇论文。过去一年，随着ChatGPT、Claude这些工具越来越好用，大量未经人工核查的AI生成内容开始涌入。有些论文里的图表简直离谱——2024年有篇同行评审的论文，里面的老鼠解剖图睾丸大得不合常理，后来发现是AI生成的。

    更严重的是幻觉参考文献。有人用LLM生成相关工作总结，结果引了一堆不存在的论文，审稿人查不到，就稀里糊涂发表了。等真正去查那些参考文献的时候，才发现全是编的。

    ArXiv官网截图
    ArXiv更新投稿政策，严打AI生成低质内容（配图来源：Ars Technica）

    对学术圈意味着什么

    这个规定释放了一个信号：预印本平台开始认真对付AI垃圾内容了。过去大家默认ArXiv是个”先挂出来再说”的地方，同行评审靠后。但现在连ArXiv都受不了了，说明问题已经相当严重。

    对普通研究者来说，这个规定其实是好事。它划了一条底线：你可以偷懒用AI，但不能懒到连看都不看就投稿。那些真正认真做研究的人，本来就會核查参考文献、删除废弃的提示词残留，新规定对他们没影响。

    坏消息是，如果你真的被罚了，一年不能投稿ArXiv的代价不小。特别是对于赶毕业、赶 tenure 的研究者，这会直接影响学术生涯的节奏。

    AI写论文这件事，短期內肯定禁不掉。但ArXiv这份新规至少说清楚了一件事：你可以把AI当助手，但别把它当枪手。学术诚信的底线，还是得人来守。

  • Anthropic逼近9000亿美元估值，Zulip创始人带团队加盟：开源与AI的双向奔赴

    Anthropic最近在干一件大事——以9000亿美元的估值筹集约500亿美元。这件事如果成了，它就正式超过OpenAI（8520亿美元），成为全球估值最高的私营AI公司。而就在同一周，开源聊天工具Zulip的创始人Tim Abbott宣布，自己和三名核心成员要加入Anthropic。两件事放在一起看，挺有意思。

    9000亿美元是什么概念

    Anthropic上一次融资才今年2月，估值是3800亿美元。不到三个月，估值直接翻倍还多。据TechCrunch和CNBC的报道，这一轮融资需求太旺，最终估值可能不止9000亿。部分早期投资者甚至选择跳过这一轮，等IPO再说——他们算准了上市时价格会更好。

    Anthropic已经公开宣布年收入运行率超过300亿美元，而有直接知情人士透露，实际数字接近400亿美元。这笔新钱主要用来填算力的坑——训练大模型太烧钱了。

    OpenAI那边刚完成1220亿美元的融资，估值8520亿美元。Anthropic如果这一轮到位，真的就超了。两家公司的竞争已经从模型能力卷到了资本层面。

    Zulip那个人也去了

    另一边，Tim Abbott和他的三个资深搭档决定加入Anthropic。这在开源圈引起了不少讨论，因为Zulip不是一个小项目——它是少数能跟Slack、Discord正面刚的开源团队聊天工具，靠主题线程（topic-based threading）这个功能圈了一堆死忠用户。

    Abbott在走之前把后路铺好了：他把经营Zulip十年的公司Kandra Labs捐给新成立的Zulip基金会，治理结构照搬Mozilla和Signal的模式——独立非营利、无股东、无债务。这样一来，Zulip项目本身不会因为他本人跳槽而烂尾。

    这个操作其实很聪明。很多开源项目创始人一走，项目就散了。Abbott先让Zulip 12.0成功发布（160个全球开发者贡献了5500次提交），证明社区能自己转，然后再把公司捐给基金会，最后才去Anthropic报到。一步一步来，没有把用户晾在半路。

    为什么是现在

    Anthropic最近动作很多。Claude的编程能力口碑起来了，AWS和亚马逊的合作在加深，企业客户也在增加。挖Zulip的人，可能是看中了他们在实时协作和消息架构上的经验——这些能力对构建企业级AI智能体协作平台很有用。

    反过来说，Zulip团队选择Anthropic而不是别家，也说明他们认可Anthropic的技术路线和安全理念。毕竟开源圈的人对「AI会不会取代开发者」这件事普遍比较敏感，能让他们心甘情愿加入的AI公司，应该不多。

    Anthropic这一波两台好戏同时上演：资本市场上逼近9000亿美元估值，人才市场上拿下开源社区的资深团队。不管是钱还是人，它都在证明自己有可能是下一个OpenAI——甚至比OpenAI更有后劲。

  • AI连续两月成裁员主因：2026年科技行业15万人失业真相

    最近科技圈的气氛有点微妙。2026年上半年，裁员消息一个接一个，而且这次不只是经济周期的问题，AI成了主角。有报告显示，AI已经连续两个月成为IT行业裁员的首要原因。

    数字触目惊心：15万人失业

    先来看一组数据：2025年全球科技行业裁员近24.5万个职位，其中美国AI相关裁员接近5.5万个。更让人心慌的是，调查了1000名招聘经理后，55%表示今年还会继续裁，44%认为AI是主要推手。

    2026年上半年重大裁员一览：Meta裁8,000人（10%）、Oracle裁1-3万人、Snap裁1,000人（16%）、Block裁4,000+人（40%）、Coinbase裁700人（14%）、LinkedIn裁875人…

    AI原生团队：一个人干三个人的活

    最讽刺的是什么？这些公司一边裁员，一边业绩还在增长。Snap CEO Evan Spiegel透露，他们现在近40%的新代码都是AI写的。Coinbase CEO Brian Armstrong更直接：”AI已经自动化了很多工作流程，我们现在可以用更小的团队支撑业务。”

    Block CEO Jack Dorsey（就是Twitter那位）说得更直白：他们正在打造”智能工具配合更小、更扁平化团队”的新模式。Coinbase甚至在推行”单人团队”——一个工程师、一个设计师、一个产品经理全包，AI在背后支撑。

    转型阵痛：有人欢喜有人愁

    Meta的动作最有代表性——把投资从元宇宙全面转向AI，还向CoreWeave追加了210亿美元投资。Cisco一边裁员4千人，一边说要”优先投资硅、光学、安全和员工对AI的使用”。

    有意思的是，虽然IT行业在裁员，但软件开发者的整体就业反而创了历史新高。AI淘汰的是重复性工作，创造了新的技能需求——前提是你得学会和AI协作。

    怎么说呢，这波裁员潮确实让人焦虑。但换个角度想，AI淘汰的是”听话但没创意”的工作，真正有价值的技能反而更值钱了。关键还是得跟上节奏，学会用AI放大自己的能力，而不是和它竞争。

    📎 原文来源：2026 Tech Company Layoffs Tracker

  • DeepMind英国员工投票组建工会：顶级AI实验室首次，抵制军事AI合同

    最近听到一个挺有意思的消息：Google DeepMind的伦敦员工投票组建工会了，98%的支持率，妥妥的压倒性多数。这可是顶级AI实验室第一次出现工会啊，感觉AI行业要变天了。

    导火索：Google悄悄改了道德准则

    事情要从2025年2月说起。Google的母公司Alphabet悄悄从道德准则里删掉了”不使用AI开发武器和监控”的承诺。一位DeepMind员工匿名爆料说，这个决定让很多人心里一紧——当初加入DeepMind就是冲着”负责任地构建AI造福人类”这个slogan去的，现在方向完全变了。

    “我们觉得这个’任何合法目的’条款太模糊了，基本上等于什么承诺都没做。”——DeepMind员工

    转折点：与五角大楼的机密协议

    今年4月，《纽约时报》曝光Google与美国国防部达成协议，允许其AI用于”任何合法政府目的”。紧接着5月2日，美国国防部确认已与Google、SpaceX、OpenAI、Microsoft等七家AI公司签署机密网络协议。Anthropic被排除在外——据说是因为它拒绝让AI用于自主武器或大规模监控美国公民。

    这下DeepMind的员工彻底坐不住了。他们联名致信Google英国区总经理，要求认可CWU和Unite工会作为员工代表。诉求很明确：终止以色列军方合同、提高AI使用透明度、建立AI自动化裁员保障机制。

    连锁反应：其他实验室也在观望

    CWU科技事务官员John Chadfield透露，已经有其他前沿AI实验室的员工来求助了。Anthropic和OpenAI今年都宣布了在伦敦的大规模扩张计划，如果DeepMind的工会化成功了，这些新员工很可能效仿。

    “其他前沿实验室的人看到DeepMind员工的做法，已经来找我们帮忙了。”——John Chadfield, CWU

    Google方面倒是态度温和，说会”重视与员工的积极对话”，但目前还没正式承认工会。如果双方谈不拢，员工们表示会请求仲裁委员会强制Google认可。

    说实话，这事儿挺有标志意义的。AI行业这几年发展太快，伦理边界一直在被试探。当科研人员开始集体发声、要求公司对AI用途负责，说明行业真的到了一个需要认真思考”AI向善”的临界点。后续怎么发展，咱们持续关注。

    DeepMind伦敦总部
    Google DeepMind伦敦总部 | 图片来源：Getty Images

  • 英伟达最强挑战者上市：AI芯片公司Cerebras首日暴涨68%，市值逼近700亿美元

    5月14日，又一个值得记住的日子——Cerebras Systems正式登陆纳斯达克，股票代码CBRS。这家被称作”英伟达最强挑战者”的AI芯片公司，上市首日就交出了一份让整个华尔街瞠目结舌的成绩单：开盘涨89%，盘中涨幅一度达到109%触发熔断，最终收盘涨68%，市值冲到约697亿美元。

    说实话，这个数字我刚看到的时候以为是少打了个零。整个IPO筹资55.5亿美元——这不只是2026年全球最大规模的IPO，也是美国有史以来规模最大的半导体企业上市记录，超越了Arm Holdings 2023年创下的52.3亿美元纪录。

    Cerebras IPO上市
    Cerebras上市首日股价表现（来源：EET-China）

    一张晶圆=一颗芯片，疯狂的技术路线

    Cerebras和英伟达走的是完全不同的技术路线。传统GPU是把一块晶圆切成很多个小芯片再拼接，而Cerebras反其道而行——直接把整片晶圆做成一颗处理器。它的WSE-3芯片面积达到46225平方毫米，集成了约90万个AI计算核心、4万亿个晶体管、44GB片上SRAM，在AI推理任务上号称速度是英伟达GPU系统的10到20倍。

    当然，这种路线也有代价：散热、制造成本、量产规模都是巨大的挑战。这也是为什么Cerebras一直以来更像是个技术奇迹而不是主流选择。

    OpenAI是最大客户，收入90%靠它

    Cerebras能撑起近700亿市值，OpenAI功不可没。今年1月，Cerebras和OpenAI签署了一份超过200亿美元的算力合作协议，成为其最大的单一客户。粗略估算，Cerebras今年和明年收入的90%都将来自OpenAI。

    投资界对这个估值并不完全买账。目前Cerebras年收入约5.1亿美元（同比增长76%），但仍处于亏损状态（经营亏损约1.46亿美元），市场给出的估值相当于年收入的超过100倍。英伟达的估值”只有”年收入的30倍左右。

    发行价185美元也经过了多次上调——最初定价区间是115-125美元，后上调到150-160美元，最终定在185美元，高出原计划低端近61%。超额认购倍数超过25倍，说明市场对AI算力的热情依然高涨。

    疯狂估值背后的隐忧

    冷静下来看，这个故事没有听起来那么完美。Cerebras对OpenAI的依赖程度极高，如果OpenAI的算力需求出现变化，Cerebras的收入会直接腰斩。更重要的是，WSE-3芯片定位是专用AI加速器，在通用性上远不如英伟达的GPU生态——英伟达花十几年建立的CUDA生态，是Cerebras短期内很难逾越的护城河。

    但资本市场的逻辑从来不是”合理估值”，而是”想象空间”。在AI算力需求爆发式增长的当下，能提供差异化解决方案的选手永远有故事可讲。Cerebras上市首日的疯狂表现，既是对WSE技术路线的投票，也是对整个AI基础设施热潮的一次集体押注。能不能撑住这个估值，就看接下来能不能把更多的”OpenAI们”签下来了。

  • Figure AI人形机器人直播33小时：分拣超4万包裹，具身智能进入真实工厂

    昨晚刷到一个直播，愣是看了半小时停不下来——Figure AI的人形机器人在仓库里干活，一干就是33个小时，分拣了4万多个快递包裹。

    这事说起来还有点来头。Figure AI创始人Brett Adcock之前被投资人Scott Walter怼过：人形机器人到底能不能扛住工厂班次的强度？能不能别光靠PPT吹牛，给大家真刀真枪跑一个8小时看看？Adcock当时还挺硬气，直接宣布要做一场全程直播。结果原本承诺的8小时，机器人根本停不下来，一路跑到了33小时，到我看直播的时候已经分拣了超过33000个包裹。

    三台机器人，分别叫Bob、Frank和Gary

    直播间里有个很有意思的细节：Adcock在观众的建议下，给三台Figure 03贴上了物理铭牌，分别叫Bob、Frank和Gary——就跟给宠物起名一样随意。整个机器人舰队在传送带前分工协作，每台机器人负责扫描条码、把标签朝下放好、再推上传送带，全流程完全自主，没有人在远程操控。

    速度大概是每2.6秒处理一个包裹，已经接近人类工人的水平了。机器人手指尖的触觉传感器能感知轻至3克的压力——相当于一枚回形针的重量。视觉系统也做了大幅升级，帧率比上一代提升2倍，延迟降到原来的四分之一。

    Figure AI人形机器人处理包裹
    Figure 03机器人正在处理各种形状尺寸的包裹（来源：TechTimes）

    当然也有翻车的时候

    不过Adcock说的”零故障”有点标题党了。直播间观众能清楚看到，机器人偶尔会把包裹直接推到传送带外面，包裹掉一地。当机器人被卡住或者AI策略遇到超出训练分布的情况时，系统会触发自主重置。Adcock的解释是：人类在类似高强度任务里同样会有失误，这个逻辑……好像也没毛病。

    竞争对手Agility Robotics直接开怼：”我们从2023年起就在GXO物流的真实仓库里干活了，已经移动超过10万个周转箱，还有OSHA安全认证。”言下之意：你才刚开始直播，我们早就打卡上班了。

    Figure AI目前估值390亿美元，已经交付超过350台第三代机器人，从每天1台的生产速度提升到了每小时1台——120天内产能翻了24倍。电池快没的时候，机器人会自主离开工作站换岗，新单元无缝顶上，整个轮班节奏靠的是Helix-02神经网络自主协调，没有中心控制器。

    这代表什么？

    33小时的连续运行意味着什么？意味着人形机器人第一次在真实工业场景下展示了接近人类工人的耐力和吞吐量，而不是在实验室里做表演性质的演示。Figure AI的直播虽然有点营销的成分，但数据是实打实的——4万多个包裹，没有人工干预。当然，翻车片段也被几万人同时围观了，这个效果大概比任何广告都好。

    现在的问题是：竞争对手Agility Digit已经在真实仓库跑了两三年，Tesla Optimus也在推进量产。Figure AI能不能在规模化量产和稳定性上真正追上来，才是决定这390亿估值能不能撑住的关键。毕竟直播间里的33小时固然漂亮，但如果要真正替代工厂工人，还得先过”掉包裹”这一关。

    📎 原文来源：Figure AI’s 8-Hour Gamble Becomes a Livestream Marathon: 33,000+ Packages（Humanoids Daily，2026年5月14日）

  • Anthropic藏起了最强AI模型：找漏洞强到27年未见的bug都能挖出来

    Anthropic造出了迄今为止最强大的AI模型，然后做的第一件事是：把它藏起来。Claude Mythos Preview的能力已经强大到连Anthropic自己都认为公开部署会引发灾难——它被锁在潘多拉魔盒里，只有经过严格筛选的科技巨头才能接触。这个决定背后，是一个正在重塑全球网络安全格局的隐秘项目。

    Mythos到底有多强？找漏洞强到让人后背发凉

    Mythos的能力用数据说话最有冲击力。在SWE-bench Verified代码修复测试中，Mythos得分93.9%，比上一代Claude Opus 4.6的80.8%高出了整整13个百分点。这不是小碎步前进，而是一个巨大跨越。更可怕的是它的安全研究能力：Mythos已经在各大操作系统和浏览器中找到了数千个高危零日漏洞，其中许多完全不需要人工引导，完全是模型自主发现的。

    具体几个例子：OpenBSD——那个以安全性著称的操作系统——有一个漏洞已经悄悄潜伏了27年，Mythos把它挖了出来；FFmpeg视频编码器里有一段代码，被自动化测试工具撞了500万次都没触发问题，Mythos找到了它；Linux内核中多个漏洞可以被串联起来，攻击者从普通用户权限一路提升到完全控制整台机器。这些漏洞目前已全部修复，但Anthropic的说法是，”大多数漏洞及相关漏洞利用是完全没有人工引导的情况下独立完成的”——这句话让人细思恐极。

    “它预示着一波即将到来的模型浪潮，这些模型能够以远超防御者努力的速度利用漏洞。” —— Anthropic官方博客

    Alex Stamos：留给防御者的时间只有六个月

    曾任Facebook和Yahoo安全主管、现任Corridor首席产品官的Alex Stamos对这件事的评价是：”这是一件大事，而且非常必要。”他的警告更直接：”我们大概只有六个月时间，之后开源权重模型就能在漏洞发现能力上赶上基础模型了。届时，每个勒索软件攻击者都能以极低成本找到并武器化漏洞，不留任何痕迹。”

    CrowdStrike首席技术官Elia Zaitsev说得更具体：”漏洞发现和被利用之间的时间窗口已经从几个月压缩到了几分钟。”这个时间窗口的崩塌，意味着传统安全响应机制正在失效。

    Project Glasswing：”用魔法打败魔法”的联盟

    面对这个局面，Anthropic没有选择把模型藏着掖着，而是牵头搞了一个联盟——Project Glasswing（以透明翅膀的玻璃翼蝶命名）。联盟创始成员包括：AWS、Apple、Broadcom、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Linux Foundation、Microsoft、NVIDIA、Palo Alto Networks，全是美国科技和金融领域的中流砥柱。

    Anthropic给联盟成员提供了高达1亿美元的Claude Mythos使用额度，还直接向开源安全组织捐了400万美元。成员们可以用Mythos扫描自己系统和依赖的开源基础设施，找漏洞、打补丁。作为对比，Mythos对外部的API定价是每百万输入token 25美元、每百万输出token 125美元——贵得离谱，但Anthropic根本不打算面向公众出售。

    Project Glasswing联盟成员
    Project Glasswing联盟汇聚了全球最重要的科技和金融机构

    一个令人不安的前提：唯一的解药是先造出毒药

    整个Project Glasswing建立在这样一个让人不舒服的前提上：要保护我们免受危险AI模型的侵害，唯一的办法是先由一家私人公司造出这些危险的模型。Anthropic现在手里握着几乎所有主流软件的零日漏洞信息，这些信息的价值高到难以估量——同样，它的风险也高到难以估量。安全专家Kelsey Piper一针见血地点评：”一家私人公司现在掌握了几乎你听说过的每个软件项目的高危漏洞。”

    讽刺的是，就在美国政府将Anthropic列为”供应链风险”（起因是Anthropic拒绝修改与五角大楼的合同、以允许大规模监控和完全自主武器）之际，这家公司却正在承担保护全球互联网基础设施的角色。目前这个标签被法官暂时阻止，但它的讽刺意味已经够明显了。

    Anthropic承诺会在90天内发布一份公开报告，公布从项目中汲取的经验教训和已修复的漏洞。这个透明度承诺能不能兑现，防御者能不能抢在开源模型赶上来之前把漏洞都修完，将是决定这场网络安全竞赛结局的关键。

    📎 原文来源：Why Anthropic’s new model has cybersecurity experts rattled — Platformer (Casey Newton), 2026年4月7日；技术数据来源：Project Glasswing官方公告 — Anthropic

  • OpenAI准备对Apple提起诉讼：ChatGPT整合失败”数十亿”预期落空

    OpenAI和美国市值最高的科技公司苹果之间，正在酝酿一场可能改变整个AI行业格局的法律战。据TechCrunch援引Bloomberg报道，OpenAI已经聘请了外部律师事务所，研究对苹果采取法律行动的选项——起因是2024年双方高调宣布的ChatGPT整合，最终给OpenAI带来的收益远远低于预期。

    “跳进去，相信我们”——然后就没有然后了

    事情要从2024年6月的WWDC说起。苹果在那场开发者大会上宣布，将ChatGPT深度集成进iOS系统：Siri可以调用ChatGPT来处理更复杂的问题，iPhone的视觉智能功能也可以把摄像头拍到的画面发给ChatGPT分析。苹果把这次合作包装成一次双赢——OpenAI获得了全球最大移动生态系统的黄金入口，苹果用户则能用到更聪明的AI。

    然而现实很骨感。一位OpenAI高管对Bloomberg的说法是：”他们基本上就是说，’OpenAI需要迈出信心的一步，相信我们。’结果大家都看到了，并不理想。”功能被埋得很深，普通用户根本不知道怎么找到它，整合带来的新订阅收入远未达到OpenAI的预期——他们本来指望的是可能带来数十亿美元的增长。

    “They basically said, ‘OpenAI needs to take a leap of faith and trust us.’ It didn’t work out well.” —— OpenAI高管对Bloomberg表示

    苹果的”合作伙伴黑洞”：Google Maps、Adobe Flash、Spotify都是前车之鉴

    其实苹果和合作伙伴闹翻这件事，在科技圈已经不是新鲜事了。2012年，苹果用自己明显更差的Apple Maps替换掉Google Maps，一度引发Tim Cook罕见公开道歉，成为当年最大的科技灾难之一。2010年，Steve Jobs直接发表公开信拒绝在iPhone上支持Adobe Flash，这个决定直接让Flash在移动端彻底消亡。更近的案例是Spotify，多年指控苹果用App Store的控制权打压竞争对手的音乐流媒体服务，欧盟委员会2024年3月对苹果开出了近18亿欧元的罚单。

    苹果这次对OpenAI的怨气不只是整合效果差。据说苹果对OpenAI的隐私标准一直有顾虑，同时还对OpenAI进军硬件领域感到恼火——OpenAI的硬件项目由包括前苹果设计主管Jony Ive在内的前苹果高管主导。

    苹果转身抱住了Google的大腿

    耐人寻味的是，苹果现在已经把橄榄枝递向了OpenAI的直接竞争对手Google。2026年1月，双方达成多年协议，Google的Gemini模型将为下一代Apple Intelligence提供底层支持，苹果每年向Google支付约10亿美元。OpenAI这边呢？一边是整合效果不佳、收入远低预期，一边是曾经的合作伙伴倒向了死对头，愤怒也就不难理解了。

    OpenAI现在面临的麻烦还不止苹果这一桩。与最大投资者微软的关系也传出紧张，因为OpenAI正在寻求更大的独立性并筹备IPO；同时，与马斯克的诉讼案也在审理中——马斯克指控OpenAI放弃了非营利组织的使命，以”不良信念”运营。据说任何针对苹果的法律行动可能要等到马斯克诉讼案结束后才会真正推进。

    OpenAI与苹果的法律战
    OpenAI与苹果的合作从高调宣布到矛盾爆发，不到两年

  • Runway不想跟OpenAI、Google挤语言模型赛道，它压注的是“世界模型”






    Runway不想跟OpenAI、Google挤语言模型赛道，它押注的是”世界模型”

    如果你关注AI视频生成，应该听过Runway这个名字。这家2018年成立的公司最新估值53亿美元，二季度新增4000万美元年度经常性收入，总融资8.6亿美元。

    但Runway的野心不止是做视频生成工具。他们想做的事，用联合创始人Anastasis Germanidis的话说，是构建”世界模型”——一种能让AI真正理解现实世界运作方式的基础模型。

    Runway三位联合创始人
    Runway三位联合创始人（来源：TechCrunch）

    三个纽约大学相遇的创始人

    故事起点是2016年，三位联合创始人在纽约大学ITP（交互通信项目）相识：

    • Anastasis Germanidis（希腊人），联合创始人兼联合CEO，11岁在雅典爱上编程，后来在纽约大学Tisch艺术学院学神经科学和电影
    • Cristóbal Valenzuela（智利圣地亚哥人），联合创始人兼联合CEO，本科读经济学，做过电影和软件
    • Alejandro Matamala Ortiz（智利圣地亚哥人），首席创新官，学广告出身，之前运营设计公司

    他们最初的使命是：”能不能用AI让每个人都成为电影制作人？”2023年2月发布第一个视频生成模型后，这个问题变成了：”能不能让每个人都成为优秀的电影制作人？”

    再后来，他们发现视频生成模型其实能理解世界的运作方式，于是使命再次扩展——Runway开始押注”世界模型”。

    为什么是视频，而不是语言？

    这是Runway最反共识的赌注。

    现在几乎所有主流AI实验室都在押注语言模型——用整个互联网的文本数据（留言板、社交媒体、教科书）训练模型，提炼人类已有知识。但Germanidis认为，要超越现有知识的边界，需要利用”偏见更少的数据”。

    “我们基本上受制于自己对现实的理解。”Germanidis说。

    Runway的策略是：通过视频生成摸到世界模型的边，然后再扩展到其他领域。他们已经在这么做——2025年12月发布了第一个世界模型，计划2026年再发一个，而且已经组建了机器人部门。

    钱和资源够不够？

    这是最现实的挑战。训练基础模型需要巨大的算力集群，而Runway的竞争对手是：

    • OpenAI：融资约1750亿美元，Sora视频平台已关闭（日耗约100万美元）
    • Google：母公司市值4.86万亿美元，Veo模型直接竞争
    • World Labs（李飞飞创办）：融资12.9亿美元，目标同样是世界模型
    • Luma AI：融资9亿美元，方向相似

    Runway总融资8.6亿美元，在这个数字面前显得有点单薄。Workera CEO Katanforoosh的直接问题是：”没有集群，你怎么建立基础模型？我认为没有人能做到这一点。”

    “规则只是他们发明的规则。这就是我们在Runway做事的驱动力。他们说硅谷在这里，所以创业公司就得在这里。为什么？那些只是编造出来的规则。把它们全部清除，重新开始。”——Cristóbal Valenzuela

    世界模型能干什么？

    Germanidis认为世界模型是”科学基础设施”，应用场景远超视频生成：

    • 机器人技术：让机器人理解物理世界
    • 药物发现：模拟分子interactions
    • 气候建模：更准确的气候预测
    • 终极目标：生物世界模型，用于抗衰老研究

    “如果我们能建造比人类科学家更好的科学家，我们就能加速对宇宙的理解，加速解决问题的方式。”——Anastasis Germanidis

    现在做到哪一步了？

    Runway的核心产品是Gen-4.5（最新视频生成模型）。客户包括Lionsgate（狮门影业）、AMC Networks，他们参与的作品包括《瞬息全宇宙》（Everything Everywhere All At Once）。

    但视频生成只是路径，不是终点。Runway相信视频生成是通往世界模型的道路——这是一条跟OpenAI、Google、Anthropic都不同的技术路线。

    如果Runway赌对了，结果会影响从好莱坞到药物发现的无数领域。如果赌错了，他们很可能被资源更雄厚的竞争对手超越。