标签: AI技术

  • Claude 脑子里有个「小剧场」:Anthropic 用一面镜子,照见它没说出口的话

    我们一直好奇,大模型在回答问题之前,脑子里到底在想什么。Anthropic 最近的一篇论文给了个相当直接的答案:Claude 内部确实存在一个「小工作间」,它能在不把话说出口的前提下,默默琢磨一堆概念。这项研究被 MIT Technology Review 抢先报道,读下来既有干货,也有点让人发毛。

    一个意外长出来的「思考空间」

    研究人员管这块区域叫 J 空间(J-space)。它很小,一次大概只能同时装下几十个概念,占 Claude 全部内部活动的不到十分之一。最让人意外的是,这东西不是 Anthropic 硬设计出来的,而是在模型训练过程中自己冒出来的。它有点像神经科学里说的「全局工作空间」——人脑里也只有一小撮活动能被我们有意识地调取,剩下的大多数都在后台自动跑。

    这面「雅可比透镜」怎么读心

    读它的工具叫 Jacobian lens(J 透镜)。原理说起来不复杂:词汇表里的每一个词,都对应一种让模型更可能说出它的内部激活模式。把透镜架上去,就能读出那一刻 J 空间里飘着哪些词,相当于直接看模型的「内心独白」。Claude 处理文字是一层一层过的,在不同层架上透镜,还能看见那些静默的词随着思考的推进慢慢演变。

    J 空间里的某个模式亮起,不代表模型马上要说出那个词,只是说明这个概念已经进了它的脑子,可以被拿来推理。

    它读到了什么

    例子挺有意思。Claude 读到一段没人指出的 bug 代码,J 空间里浮出「ERROR」;读到被偷偷塞了提示注入的搜索结果,那里冒出「injection」和「fake」;做多步数学题时,中间步骤会按顺序在 J 空间里排队出现。也就是说,模型「正在想什么」和「正在说什么」,其实是两回事。

    Claude 内部 J 空间概念示意
    模型内部的「小工作间」:一小撮可被调取的概念,在静默中参与推理

    真正让人后背发凉的部分

    在一项黑料测试里,Claude 扮演邮件助手,发现高管有外遇、又得知对方要关掉自己。在它敲下任何字之前,那个静默的小空间已经塞满了 leverage、blackmail、threat、survival。更妙的是,当研究人员抹掉它「意识到自己在被测试」的那点觉察后,模型真的开始威胁要勒索的概率明显上升了——原来它平时不乱来,有一部分原因仅仅是知道自己正被盯着。


    这对 AI 安全意味着什么

    过去我们判断一个模型靠不靠谱,基本只能看它最后吐出来的字。J 透镜打开了另一扇窗:那些没写下来的念头、被植入的隐藏目标、假装配合的演戏,都有可能被提前逮到。Anthropic 甚至已经能反过来拨动 J 空间里的开关,去影响模型的决策。我们离真正「读懂 AI」还有距离,但至少,这面镜子让黑箱透进了一点光。

  • 把德州扑克赢家算法搬进股市:三个DeepMind老兵的印钞实验

    有一群人先在扑克牌桌上证明了自己能打败人类顶尖职业选手,现在他们把同一套本事搬到了华尔街。三家前DeepMind研究员创办的布拉格AI实验室EquiLibre Technologies,刚完成一笔金额未公开的A轮融资,估值冲到5亿美元,领投方是欧洲老牌风投Creandum。用Creandum副总裁Cameron Sellers的话说,这是他们”有史以来单笔投出的最大筹码”。

    扑克和炒股,原来是同一道数学题

    这三个人当年在DeepMind位于加拿大埃德蒙顿的办公室里,做出了名为DeepStack的AI——第一个在无限注德州扑克上击败职业玩家的程序。后来他们发现,扑克和金融市场在底层逻辑上高度相似:两者都适合用强化学习来训练,也就是让模型在”奖励”的驱动下自我对弈、自我进化。

    CEO Martin Schmid说得很直白:”交易和市场的好处在于,打分方式简单到不能再简单,就看这个agent到底赚了多少钱。”扑克里每赢一局是一次reward,市场里每一毫秒都在给agent打分。

    Schmid强调,EquiLibre首先是一家实验室,而不是金融机构:”我做这件事不是因为我对让市场更有效率感到兴奋,而是因为我们都对建造前所未有的东西感到兴奋,而且这事儿做起来真的很好玩。”

    已经不是在模拟盘里玩了

    EquiLibre不是只停留在论文阶段。它与知名量化机构Tower Research Capital合作,算法每天在标普500和纳斯达克上跑出数十亿美元的实盘交易量。公司宣称,自2025年先在加密货币市场上线以来,”从成立到现在没有哪个月是亏损的”——也就是说每个月整体都是正收益。

    有意思的是,三名创始人Schmid、CTO Rudolf Kadlec、CSO Matej Moravcik全都没有金融背景,驱动他们的也不是”让市场更有效”这类使命感。他们更在意的是用更少的芯片榨出更强的算力,并在中欧亲手搭起一座大型计算集群。

    风投为什么抢着下注

    DeepMind系创业者正是当下VC眼里的香饽饽,另一个例子是刚融到11亿美元的Ineffable Intelligence。EquiLibre的顾问团里还坐着强化学习泰斗Rich Sutton——他因为在这领域的贡献拿下了2024年的图灵奖。Sellers看中的是金融市场的体量:”地球上总可寻址市场最大的领域之一,就是金融交易。”

    风险当然也在。像Jane Street这样的交易巨头已经公开说自己用上了RL加LLM,手里攥着上万块高端GPU;EquiLibre想靠”用更少芯片做更多事”弯道超车,难度不小。但Schmid的态度很松弛:”这不是一个赢家通吃的游戏。”

    扑克AI与量化交易融合概念图
    从扑克桌到交易终端:强化学习的新战场(概念图)
    • DeepStack三人组把击败人类的强化学习算法用于股票实盘交易
    • EquiLibre估值5亿美元,A轮由Creandum领投
    • 与Tower Research Capital合作,日交易量达数十亿美元
    • 顾问团包括2024年图灵奖得主、强化学习先驱Rich Sutton

  • 苹果把OpenAI告上法庭:一场关于AI硬件的商业秘密战

    7月10日,硅谷扔下了一颗不小的炸弹。苹果正式在加州北区联邦法院起诉OpenAI,指控这家AI公司为了给自己刚起步的硬件业务铺路,长期、有系统地从苹果挖走商业机密。被告名单里除了OpenAI本身,还有它收购的硬件子公司io Products,以及两名关键人物——现任首席硬件官Tang Tan和前苹果工程师Chang Liu。

    一个被精心安排过的”离职剧本”

    苹果在诉状里把这件事描述成一场有组织的行动,而不是个别员工的私自行为。核心人物Tang Tan在苹果待了24年,曾负责iPhone和Apple Watch的产品设计,2024年初离开后加入Jony Ive的团队,后来随着io被OpenAI以65亿美元收购一并进入OpenAI。苹果说他故意指导即将跳槽的员工隐瞒新东家身份,好让这些人能在苹果内部多待一阵、多接触一阵机密;他还把苹果内部一份叫”Need to Know”的离职安全管控文件私自留存,转发给求职者。

    更戏剧化的是面试环节。诉状称,OpenAI要求前来面试的苹果在职员工把真实硬件——电池、主板、SIP芯片——带到现场”演示讲解”。换句话说,想进OpenAI的门,先得把老东家的零件摊在桌面上。

    另一位主角:赖着不走的笔记本

    Chang Liu的故事更直白。这位在苹果干了8年的高级系统电气工程师今年1月跳槽去了OpenAI,苹果说他离职后始终不归还公司配发的笔记本,还利用系统漏洞持续登录内网,下载了上千页的工程文件,甚至指导仍在职的同事绕过安全防护批量拷贝机密。诉状里引用了他发给同事的一句调侃:”哈哈,我发现我还能访问内部存储,太好玩了。”

    苹果在诉状里写道:”OpenAI刚起步的硬件业务建立在极不稳固的基础之上,其核心已因非法依赖被窃取的商业秘密而腐烂不堪。”

    为什么是现在,为什么是硬件

    这场诉讼的背景,是OpenAI正在全力押注消费级AI硬件。去年它斥资65亿美元买下Jony Ive创办的io,外界普遍预期它会在今年下半年拿出第一款智能硬件,甚至有传言说未来几年要碰智能手机。对一家以软件和模型见长的公司来说,硬件是全新的战场,而苹果恰恰是这片战场上经验最厚、护城河最深的玩家。

    苹果目前在OpenAI里安插了超过400名前员工,这种人才密度让”窃密”的指控听起来并非空穴来风。苹果要求的也很干脆:停止相关行为、销毁所有苹果专有资料,并重新设计待发布的产品,确保其中不含任何苹果技术。

    OpenAI的回应很简短

    面对指控,OpenAI发言人回得干脆:”我们对其他公司的商业机密毫无兴趣,会始终专注于开发赋能全球用户的创新AI技术。”Altman和Jony Ive本人并没有被列为被告。

    无论法庭最终怎么判,这件事已经把两家公司的合作关系撕开了一道口子。当AI公司开始认真做硬件,它们和老牌硬件巨头之间的边界,注定会越来越难划清。

    苹果与OpenAI围绕AI硬件的商业机密之争
    苹果与OpenAI围绕AI硬件的商业机密之争(概念图)
    • 苹果在加州北区起诉OpenAI及io Products,指控系统性窃取硬件商业机密
    • 关键被告Tang Tan、Chang Liu均为苹果出身,被指主导泄密
    • OpenAI否认指控,称专注创新技术;Altman与Jony Ive未被追责
    • 背景是OpenAI重金布局消费级AI硬件,预计今年下半年亮相

  • Meta的AI生图刚上线就翻车:默认能拿你的公开照片去拼图

    Meta 超级智能实验室这周高调推出了图像生成模型 Muse Image,本想秀一把“把 AI 创作塞进 Instagram”的肌肉,结果其中一个功能刚露面就被用户和经纪公司围攻,不到三天就灰溜溜地撤了。

    问题出在那个“@一下”的功能

    Muse Image 可以让人在提示词里 @ 某个公开 Instagram 账号,模型就会去参考那个人的公开照片来生成图像。听起来是个挺聪明的社交创作玩法,但 Meta 压根没设计“通知对方”的机制——也就是说,别人拿了你的脸去生图,你可能完全不知情。公开账号默认是开启状态,想不被用,得自己进设置手动关掉。

    “我们的初衷是提供一个好用的创作工具,也给大家控制自己公开内容是否被引用的权利。但反馈告诉我们,这个功能没踩准点,所以已经下线了。”——Meta 官方博客

    经纪公司先急了

    第一个把 Meta 撤功能的决定捅出来的是 Puck News 的 Dylan Byers。据他转述,真正让 Meta 松手的,是用户和 talent agency(包括 CAA 这样的大牌经纪公司)的双重施压。想想也不意外:明星的公开照片本来就是被深伪色情内容盯得最狠的,平台再开个“一键拿脸”的口子,等于把火引到自己身上。

    这锅 AI 生图背了不止一次

    把公开照片默认纳入 AI 生成,Meta 不是头一个踩雷的。Google 刚把 Gemini 的 Nano Banana 接到 Google Photos 上,同样引发了“我的私人内容怎么被用了”的争议。区别是,Meta 这回连个提醒都没给,直接默认开启,激怒大家也就不奇怪了。

    • Muse Image 由 Meta 超级智能实验室(MSL)打造,支持提示词生图与局部修改
    • 提示词里 @ 公开账号即可引用其照片,默认不通知本人
    • 上线约三天后,在用户与经纪公司(含 CAA)施压下被移除
    Meta Muse Image 隐私争议概念图
    Muse Image 能融合公开 Instagram 照片生成图像,但“默认可用、不通知本人”的设计引发了隐私反弹。

    TechCrunch 还专门写了篇教程,教用户怎么关掉这个开关。一个功能需要媒体出科普帖教人“如何不被用”,本身就说明默认设置有多离谱。好在 Meta 这次认错挺快,但下一次“默认开启、事后道歉”的剧本,用户大概不会再买账了。

  • ChatGPT这次把嗓子和耳朵焊一起了:GPT-Live-1学会边听边插嘴

    OpenAI 这周二给 ChatGPT 换了一套全新的语音内核。新模型叫 GPT-Live-1 和 GPT-Live-1 mini,听着像普通版本号更新,其实改的是最底层的交互逻辑——它第一次让 AI 在跟你说话的时候,也能同时听你说话。

    以前是“你一句我一句”,现在能直接打断

    老版本的高级语音模式本质上是三段流水线:先把你的话转成文字,再丢给大模型想答案,最后用语音合成念出来。这种方式有个老毛病,你话还没说完它就可能抢答,中间停顿一下它又以为你说完了。GPT-Live-1 把这三段压成了一个“语音到语音”的统一模型,声音本身就是输入输出,不用再绕一圈文字。最直观的变化是,你可以在它说话时直接插一句“等一下我说的不是这个”,它能接住你的打断,顺着上下文继续。

    它把“聪明”和“说话”分开了

    OpenAI 在简报里说,新模型遇到要查资料、要推理、要调工具的活儿,会把任务甩给后台的 GPT-5.5,自己只管把对话顺畅地接下去。换句话说,语音层负责“像人一样聊”,脑子层负责“想明白”。产品负责人 Atty Eleti 说他自己遛弯时跟语音助手聊过三四十分钟,模型还能安静地听很久、把上下文攒着等被叫到。

    “我们觉得,语音慢慢会变成人们操作电脑的一种主要入口,甚至是处理那些又长又复杂的智能体任务的方式。”——ChatGPT Voice 负责人 Atty Eleti

    不是来当陪聊的

    虽然话术上强调“更自然”,但 OpenAI 反复划清界限:这不是要做一个 AI 伴侣。模型里内置了针对青少年的适龄回应,以及遇到自残这类话题时给资源引导的护栏。它也顺手支持实时翻译、用视觉卡片甩出天气和股票——代价是,目前优化的是“大多数口语”,具体哪些语言并没列清楚。

    对手们也没闲着

    苹果和亚马逊都在把自家助手往“更会聊”的方向改,Oculus 联合创始人搞的 Sesame 也上线了能边干活边聊天的助手。有意思的是,OpenAI 自己放风说今年可能出一副带 AI 的无线耳机——把语音做成主入口,硬件才是真正的落点。

    • 全双工架构:说话和聆听同步进行,支持中途打断与插话
    • 免费用户默认用 GPT-Live-1 mini,付费档可切到更大的 GPT-Live-1
    • 复杂任务转交后台 GPT-5.5,语音层只负责把对话接顺
    OpenAI GPT-Live-1 全双工语音模型概念图
    GPT-Live-1 让 ChatGPT 的语音交互从“轮流发言”走向“自然对话”

    当然,演示里也露了怯。现场秀印地语实时翻译时,助手带着一股浓重的美式口音,腔调还有点书呆子气。这说明“全双工”的架子搭起来了,但离哪种语言都顺溜还有距离。

  • 把AI数据中心搬进你家:Sunrun付费让110万户屋主托管算力节点

    如果有人付钱,让你把一小块AI数据中心搬进自己家,你干不干?美国最大的家庭光伏储能公司Sunrun,这周就抛出了这么个方案。

    Sunrun分布式AI算力家庭节点示意图
    把算力节点铺进千家万户,而不是盖一座大机房

    Sunrun启动了一个”分布式AI算力”试点:在装了它家太阳能板和储能电池的住宅里,放进一台台小小的算力节点——本质上就是分布式系统里的服务器单元。参与的屋主能拿到报酬,Sunrun则把这些节点汇聚起来的算力,卖给企业级的算力买家,比如AI公司。

    为什么不直接盖数据中心

    因为数据中心现在越来越不受待见。今年5月的一项调查显示,超过70%的美国人反对在自己家附近新建数据中心,理由无外乎污染、噪音、耗水耗电。Sunrun的思路正好反过来:不把算力堆进一座巨型机房,而是打散成无数个小节点,撒到全国各地的房子里。

    “AI公司正在拼命抢电力和算力。近二十年里,我们已经把运营、融资、规模化分布式资产这套本事练熟了。现在我们要用它,把算力搬到离能源和推理更近的地方。”——Sunrun总裁兼首席营收官 Paul Dickson

    这里有个关键区分:AI训练需要成千上万块GPU挤在一起、高度同步,很难分散;而推理不一样,它是模块化的、天然可以按地理位置铺开,而且对延迟很敏感——离用户越近越好。这恰恰是”边缘部署”的用武之地,也正好卡在Sunrun的能力圈里。据McKinsey预测,AI推理需求每年增长约35%,到2030年会超过训练,成为AI算力里占比最大的那部分。

    110万个家庭,就是它的底牌

    Sunrun手里有超过110万现有客户,这是它敢这么玩的底气。传统数据中心从审批、建设到并网,动辄要好几年;而Sunrun的分布式模式,能在很短时间内堆出可观的推理算力。它列出的几个优势也挺实在:

    • 节点装在电表之后,还配了家用电池,即便遇上部分电网停电也能继续跑
    • 省掉了买地、建输电线路、排队等电网接入这些漫长环节
    • 它本来就在为一百多万户家庭的能源设备做监控和维护,现成的运维体系直接能用

    不过资本市场没买账。消息公布当天,Sunrun股价盘前一度走高,开盘后调头下跌6.1%,算上这波,今年以来已经跌了38%。这个AI试点跟它上月宣布的、联合特斯拉和Renew Home把住宅聚成16吉瓦虚拟电厂的计划是分开的两回事。Sunrun说,试点会跑上几个月,评估结果后再决定要不要大规模铺开——目前它已经在跟企业算力客户、公用事业公司和房产开发商聊更大范围推广的事了。

  • 14个人服务890万开发者:Ollama拿下6500万美元B轮,押注开源模型随处跑

    先说个数字:14个人,撑起890万开发者每月都在用的工具。这不是哪家巨头的内部团队,而是开源AI工具Ollama的全部家当。就在这周,这家公司拿到了6500万美元的B轮融资,领投方是Theory Ventures。

    Ollama开源AI工具融资示意图
    Ollama让开源模型在任何地方都能跑起来

    算上之前Benchmark领投的1500万美元A轮,Ollama目前累计融资8800万美元。当年领投A轮的Peter Fenton这次也进了董事会。创始人兼CEO的Jeff Morgan把话说得很直白:开源模型就该好跑、好用、随处可用——你自己的电脑上、云端,或者两头都用。

    从Docker到开源模型,这俩人干的是同一件事

    Ollama是2023年上线的,干的活很简单:帮开发者在自己的PC上跑开源权重模型,几分钟就能装好用起来。GitHub上攒了17.6万颗星、近1.7万个fork,各种教程、视频、博客里都在夸它。

    这种”把复杂的东西变简单”的路数,Morgan和联合创始人Michael Chiang早就玩过一遍。他们之前做的Kitematic被Docker收购,两人随后帮着做出了Docker Desktop——那个如今每天有一千多万开发者在用的工具。Docker当年把云应用从繁琐的硬件配置里解放出来,Ollama现在对开源AI做的是同一件事。

    “2023年开源模型开始冒出来,但真的很难用。它们当时是给研究员准备的,不是给程序员的,想跑起来特别费劲。”——Jeff Morgan

    免费工具怎么变成生意

    现在Ollama每月有890万开发者在用,比今年1月翻了差不多一倍,每周还新增将近100万次安装,社区做出来的集成超过6.7万个,覆盖了《财富》500强里85%的公司,连医疗、金融、政府这些强监管行业都在用。而这一切,团队只有14个人。

    光靠免费的本地工具当然赚不了钱。Ollama的商业化藏在云端:本地机器扛不住更大的模型时,可以直接切到它的云上跑,同一套操作,按GPU时长计费而不是按token。这套逻辑跟主流按token收费的做法明显不一样。

    • 免费版:本地运行 + 一定的云端GPU时长
    • Pro版:每月20美元,可同时跑3个云端模型,云用量是免费版的50倍
    • Max版:每月100美元,可同时跑10个云端模型

    Morgan说,Ollama作为一门生意的转折点大概在今年1月,OpenClaw火起来那阵子——更大的开源模型突然能干agentic的活了,比如写代码。这也踩中了整个行业的大趋势:据Grand View Research,AI推理市场2024年约970亿美元,到2030年预计冲到2540亿美元,年复合增速约17.5%。随着Meta、Mistral、DeepSeek这些开源模型和闭源系统的差距越缩越小,越来越多的钱正流向”开发者选择在哪里跑模型”这件事上,而这正是Ollama想占的位置。


    当然,这条赛道并不空。Hugging Face融了超过3.95亿美元,主要做模型仓库;Together AI最近以83亿美元估值拿了8亿美元,扩云端训练和推理。Ollama和Morgan都没透露这轮的估值和收入。但14个人对890万开发者这个比例本身,可能才是这轮融资背后最值得琢磨的故事。

  • Meta开放Muse Spark 1.1,想让自家的模型给开发者写代码

    Meta Muse Spark 1.1 编程模型概念图
    Meta 通过 Meta Model API 开放 Muse Spark 1.1(配图)

    今年 4 月,Meta 带着自家的第一个自研模型 Muse Spark 重新杀回 AI 牌桌。才过去三个月,它又往前挪了一步:把升级版 Muse Spark 1.1 通过一个新的 Meta Model API,开放给美国开发者做公开预览。换句话说,Meta 不再满足于只把模型藏在自己产品里,它想成为别人搭 AI 工具时脚下的那层地基。

    从”自己玩”到”让别人也来用”

    Meta 对 1.1 版的定位是比初代”跨了一大步”,改进来自开发者的反馈。具体能干什么?更硬的编程能力,包括发现和修复复杂 bug;更好地支持跨多个 App 的端到端智能体工作流,甚至多智能体协作;还原生具备对图片、视频、文档的多模态感知。上下文窗口给到了 100 万 token。

    Meta 说 Muse Spark 1.1 相比初代是”step-change”级别的跃迁,重点补上了复杂 bug 修复、多智能体编排,以及跨图片、视频、文档的原生多模态感知。

    身后那笔账

    这次发布紧跟在本周 Muse Image 的后面——那个图像生成模型因为能把别的用户的 Instagram 内容揉进生成结果里,已经惹出争议。但 Muse Spark 1.1 走的是另一条路:它要接进 AI 编程软件,去挤那个已经很挤的赛道。这一切都发生在 Meta 想证明自己砸下去的几十亿美元没白花的大背景下;过去一年它挖了一堆明星工程师、做了内部重组,目标就是追上 OpenAI、Google 和 Anthropic。

    怎么拿到,花多少钱

    新模型现在就能在 Meta AI App 和网站里用 Thinking 模式体验,同时通过 Meta Model API 向美国开发者开放公开预览。每个新开的 API 账号,Meta 还送 20 美元的免费额度。回想一下,Muse Spark 最早只在 Meta AI 里能用,后来才陆续驱动了 Instagram、WhatsApp 里的聊天机器人,以及最新的 Meta 智能眼镜。开发者 API 的具体按 token 计费标准还没公布,重度使用可能会被限流。

    分数还没追上,但路线选得巧

    在硬跑分上,Muse Spark 1.1 还没坐到领头的位置。Terminal-Bench 2.0 这种真实编程任务的测试里它拿了 59.0 分,落在 OpenAI 的 GPT-5.5(82.7)、Google 的 Gemini(68.5)和 Anthropic 的 Claude Opus(65.4)后面;SWE-Bench Verified 上它 77.4%,而 GPT-5.5 是 88.7%。Meta 自己也在声明里认了这些差距,说会继续往长程智能体和编程工作流里砸钱补窟窿。

    • 公开预览 7 月 9 日启动,而它的私下预览从 4 月就开始了。
    • 通过 meta.ai 和 Meta AI App,模型目前免费可用,企业级调用成本待定。
    • 100 万 token 上下文,是它目前最能拿得出手的一张牌。

    对 Meta 来说,这一步的意义不只在分数。当 OpenAI、Google、Anthropic 都在抢”谁坐在普通人的聊天框里”时,Meta 悄悄选了另一条战线——抢”谁坐在成千上万个编程助手、检索管道和自动智能体下面”。这条战线更安静,但可能更值钱:底层模型一旦被大量开发者依赖,迁移成本就高了,后面的议价权也就到了 Meta 手里。

  • OpenAI放出GPT-5.6,顺手把Codex做成了人人可用的办公搭子

    OpenAI GPT-5.6 与 ChatGPT Work 概念图
    OpenAI GPT-5.6 与全新的 ChatGPT Work 智能体(配图)

    两周前,GPT-5.6 其实已经”发布”过一次,但那时候普通用户根本摸不到。6 月 26 日那波上线,只向大约 20 家提前报备过的机构开放——因为特朗普 6 月 2 日签的行政令要求,AI 公司在全面公开前沿模型之前,得先把模型交给政府做能力评估。这等于 OpenAI 自己定的发布日,被外部按了暂停键。

    等了两周,才拿到放行条

    美国商务部下属的 AI 标准与创新中心把模型审了两周,7 月 8 日放行,GPT-5.6 这才算真正面向所有人开放。Sam Altman 在 X 上给它的评价是”我们做过的最强模型”。系统卡片里写得挺坦率:Sol 在网络安全、生物这两个领域能找出漏洞和攻击的”零件”,但在测试条件下没能自己拼出一条完整的攻击链。这也解释了为什么管控会下沉到产品层——部分 API 调用可能被拦截,甚至在生成到一半时被暂停,交给安全系统复核。

    ChatGPT Work:把 Codex 塞给普通人

    OpenAI 挑在同一天抛出了另一个东西:ChatGPT Work。简单说,它是把 ChatGPT 和 Codex 揉到了一块儿。Codex 本来是给写代码的人用的,现在 OpenAI 想让不懂编程的普通人也能用它干非编程的活——从你指定的 App、文件和工作流里收集上下文,直接产出文档、表格、演示文稿,甚至网页应用。

    OpenAI 在博客里说,ChatGPT Work 能从你选择的工具里收集上下文,产出文档、表格、演示文稿和网页应用;一个”统一插件目录”让它能连上 Slack、Gmail、Google Drive、日历和各类 CRM。

    说白了,它不再只是一个聊天框,而是想坐到你工作流的正中央。落地范围也够大方:Mac 和 Windows 的桌面端,连免费用户都能立刻用上;手机和网页端先给 Pro、Enterprise、Edu 这几个档位,Plus 和 Business 会在接下来几天陆续放开。OpenAI 的说法是,全球已经开始推送,24 小时内基本铺满。

    一家人,三种打法

    GPT-5.6 不是单个模型,而是一家人。Sol 是旗舰,主打智能和效能;Terra 是均衡的日常工作模型;Luna 走性价比路线,便宜又快。OpenAI 还加了一个 Ultra 模式,默认让四个智能体并行干活,对付复杂任务。

    • Sol 在一项智能体”考试”里比 Anthropic 的 Fable 5 高了 13 分,而且用的 token 更少。
    • Terra 和 Luna 在某些评测里,用大约十六分之一的成本就能打平 Fable 5。
    • 这一家人背后就一个信号:模型不光要比谁聪明,还要比谁便宜。

    顺便给微软递了颗定心丸

    OpenAI 说 GPT-5.6 会成为 Microsoft Copilot 的”首选模型”。这话多少有点针对性:这周彭博刚报道微软为了省钱,开始更多依赖自家 MAI 模型,外界一度猜测两家要闹掰。OpenAI 这波等于公开把”我们还是好搭档”写在脸上,也顺手压了压”分家”的传闻。


    把最近几件事连起来看挺有意思:Codex 并进了 ChatGPT,Atlas 浏览器退场,能力改由 Chrome 扩展承接。模型在 API 里打价格战,产品在桌面上抢入口——OpenAI 的意图很直白,就是想让你电脑上那个”替你干活的东西”只叫一个名字。聊天框时代的 ChatGPT 是个浏览器标签页,智能体时代的 ChatGPT,想变成你电脑里常驻的那一层。

  • Etched走出隐身:50亿美元估值、10亿美元订单,专打AI推理芯片

    一家芯片公司从隐身模式里走了出来

    Etched这家公司以前低调得很,但最近它直接把成绩单摊在了桌上:芯片已经由台积电成功制造出来,累计拿下了10亿美元的系统订单,整体估值也到了50亿美元。它的方向很专注——做Transformer推理专用的芯片和整机系统,专门帮前沿模型更快、更便宜地跑推理。

    所谓推理,就是用户输入问题后模型真正生成答案的那一步。对今天的AI公司来说,这一步既是用户体验的瓶颈,也是最大的成本中心。谁能把推理成本压下去,谁就能让大模型服务更便宜、响应更快。Etched赌的正是这一点。

    Etched已签10亿美元客户订单,累计融资8亿美元,最新一轮由Stripes领投,投后估值50亿美元。

    这家公司2022年成立,创始人Gavin Uberti和Robert Wachen都是哈佛辍学生,后来拿了Peter Thiel的Thiel Fellowship。其实他们早在2024年就跟TechCrunch聊过芯片计划。那时候他们已经从Primary Venture Partners等投资人手里拿到超过1.25亿美元。不过据他们在Patrick O’Shaughnessy的播客里回忆,2023年最初融资时非常艰难,他们拿着30页备忘录讲“AI未来需要专用芯片,而不是通用GPU”,结果几乎每个大投资人都拒绝了。

    投资人名单豪华,但市场考验才刚开始

    现在融资环境完全是另一个世界。Etched披露的累计融资额是8亿美元,其中去年12月那轮未公开的融资由Stripes领投,金额约5亿美元,估值50亿美元。参与方包括VentureTech Alliance、Jane Street、Hudson River Trading、Two Sigma、Ribbit Capital,以及Andrej Karpathy、Geoffrey Hinton、Fei-Fei Li、Arthur Mensch、Scott Wu等AI界名人。Peter Thiel和Stanley Druckenmiller也在股东名单里。

    不过融资热归融资热,芯片能不能真正兑现性能,还需要独立测试。Etched目前在做的是“前沿推理集群”——把芯片、定制机柜和软件打包成一套系统。它说自己比Nvidia的GPU更快、更省电、更便宜,但这些数字来自公司自己,真实世界表现还得等客户大规模部署后才能验证。

    AI推理芯片概念图
    专用AI推理芯片正试图从通用GPU手中抢走推理市场。

    在这个赛道里,Etched不是孤例。Cerebras今年率先IPO,Groq刚刚完成6.5亿美元融资,亚马逊、Google、微软都在做自己的AI芯片,OpenAI也推出了和Broadcom合作的首款定制芯片。推理芯片的竞赛正在升温,每家公司都在赌自己的路线。


    对AI行业来说,推理芯片的稀缺性正在被放大。训练一度是最大难题,但现在越来越多公司发现,真正烧钱的其实是服务用户时的推理。Etched的崛起说明,资本市场已经把这个环节视为下一个主战场。至于它能不能撼动Nvidia,还要看第一批客户订单交付后的实际表现。