标签: AI技术

  • 特斯拉Robotaxi在倒车:城市扩到6个,付费里程反而跌了36%

    特斯拉本周三发布二季度财报,随附的一张图表让人看出了问题。表面上,Robotaxi的付费乘车数据从2025年8月到2026年6月一路稳步上扬,但那是累计值。把数字按季度拆开,画风立刻变了:一季度Model Y车队为付费乘客跑了约110万英里,二季度掉到70万英里左右,环比缩水大约36%。

    特斯拉Robotaxi车队
    特斯拉Robotaxi的付费里程在二季度不升反降 | 图源:TechCrunch / Getty Images

    更尴尬的是背景。这一年里特斯拉把Robotaxi服务从奥斯汀扩张到了得州和佛州的6个城市,有监管员的、没监管员的车都在跑,甚至旧金山湾区那些没拿到自动驾驶运营许可、还得配安全员的挂牌车,大概率也被算进了”Robotaxi覆盖范围”。城市多了、车多了,付费里程却少了三分之一,这笔账怎么算都不好看。财报当天核心业务利润同样不及华尔街预期,周四早盘股价一度跳水超过13%。

    马斯克松口了:千万辆车的数据,喂不熟Cybercab

    财报电话会上有分析师追问扩张为什么这么慢,马斯克给出了一个多年来罕见的坦白。他说,公司得先积累”专属于Cybercab的驾驶数据”,才敢往路上大规模投放这款金色双座无方向盘小车。现阶段的办法有点滑稽:给Cybercab装回方向盘和刹车油门踏板,让它先当普通车跑,用来校准底盘。

    “Model 3、Model Y在路上有几百万辆,Cybercab没有。我们必须用改装过的Cybercab去积累里程。”——马斯克在财报电话会上的原话

    这番话和特斯拉过去的叙事直接打架。多年来公司一直宣称,近千万辆客户车在后台默默收集数据,训练出的能力可以直接迁移给未来的Robotaxi。现在看,换个底盘就得重新攒里程,那套”车队数据护城河”的故事至少要打个折扣。

    拦路虎从”监管”悄悄换成了”安全”

    另一个耐人寻味的变化是说辞。特斯拉过去几年一直把Robotaxi铺不开归咎于监管,虽然从没说清到底是哪条法规拦着。这次口径变了:马斯克说必须谨慎,因为哪怕伤到一个人,就会变成全球头条,监管马上会收紧。他还顺带感慨,美国每年三四万起车祸死亡没人报道,特斯拉出一起事故就是大新闻。

    AI副总裁Ashok Elluswamy则负责报喜:无安全员行驶超38万英里,”零重大事故”,出事的都是别人撞过来的。不过他没定义什么叫”重大”。查一下监管记录,特斯拉这一年向美国高速公路安全管理局报告了22起碰撞,多数确实是被撞,但也有3起是远程操作员挪车时撞的,还有若干次低速磕上马路牙子、电线杆和拖车斗。

    • 二季度付费里程约70万英里,环比下滑约36%,服务城市却从1个扩到6个;
    • Cybercab需要重新积累专属驾驶数据,”千万辆车喂数据”的旧叙事被自己修正;
    • 无安全员里程每周约增10%,马斯克承诺”非常非常快”地扩张,但节奏由安全验证说了算。

    有意思的是,即便处在这么早期的阶段,特斯拉还是选择在这个节点给自己的纯视觉路线庆功。Elluswamy说,”所谓专家”一直宣称安全驾驶离不开激光雷达、毫米波雷达和高精地图,”我们证明了只用摄像头也能做到安全、舒适、便宜”。对面的Waymo每周付费单量还在爬坡,这场路线之争谁笑到最后,恐怕还得再看几个季度的数字,而不是电话会上的形容词。

  • Gemini月活冲到9.5亿,谷歌又要多一个十亿级产品

    谷歌手里”十亿用户俱乐部”的名单又要添一位新成员了。搜索、Gmail、云端硬盘、安卓、YouTube、Chrome——现在轮到AI助手Gemini。财报电话会上,谷歌说Gemini的月活已经冲到9.5亿,离十亿只剩一步之遥。

    谷歌Gemini应用
    Gemini月活一年翻了三倍,正逼近十亿门槛

    一年翻三倍,紧咬ChatGPT

    这个增速挺猛的。今年2月,谷歌才说Gemini应用刚过7.5亿月活,转眼到二季度就摸到9.5亿,比去年同期整整翻了三倍。这么一冲,它就跟OpenAI的ChatGPT站到了同一条起跑线上——后者6月已经率先破了十亿月活。

    “用户特别喜欢像’每日简报’这样的智能体新功能,还有我们的个性化助手Gemini Spark,现在美国和海外都能用了。我们一直在以惊人的速度推出这类好用的新功能。”——Alphabet CEO 桑达尔·皮查伊

    除了安卓自带的基本盘,Gemini在iOS上也站稳了脚跟。去年9月靠着Nano Banana图像生成模型一炮而红后,据Appfigures统计,过去12个月这款应用在iOS上被下载了超过1.37亿次。

    ChatGPT市占跌破一半

    格局确实在变。分析公司Sensor Tower最新的”AI现状”报告提到,在AI助手这个赛道,ChatGPT的市场份额头一回掉到了50%以下,而Gemini的份额涨到了27.7%。追赶的势头很明显。

    • Gemini月活约9.5亿,接近十亿门槛;
    • iOS端过去一年下载量超1.37亿次;
    • Gemini在AI助手市场的份额升至27.7%,ChatGPT首次跌破50%。

    搜索没被AI掏空,反而更稳

    很多人担心AI助手会把传统搜索吃掉,谷歌这份财报给出的答案是”没有”。经过那轮以AI为核心的大改版,谷歌的搜索业务反而更强了。本季度它那个问答式的”AI模式”用户数也破了十亿,公司说这带来了搜索查询量的”增量增长”。

    更关键的是成本。谷歌特别提了一句,靠硬件工程优化,即便不断上新模型和新功能,AI模式的单位成本反而降下来了。对一家把AI塞进几乎所有产品的公司来说,这句话的分量不小——用户涨得快是好事,但能一边涨用户一边压成本,才真正让这门生意跑得通。

  • AI大厂给模型装的安全锁,正把’好人’研究员逼向中国开源模型

    这两年AI大厂拼命给自家模型上锁,生怕被黑客拿去搞破坏。可锁装得太死,最先被卡住的反而是那群本该被保护的人——正儿八经找漏洞、修系统的网络安全研究员。他们现在越来越头疼,甚至开始转投中国的开源模型。

    Anthropic的Mythos与Fable模型
    Anthropic曾把Mythos包装成只能给”通过审核用户”的末日级模型

    一把工具,既能盖房也能砸人

    今年6月,美国政府对Anthropic两款被吹得神乎其神的模型Mythos和Fable下了出口管制。导火索之一,是有报告称能绕过模型防护、拿它来造网络攻击。后来管制解除了——Fable 5在7月1日恢复公开访问,Mythos 5只对通过审核的美国机构重新开放。但这场风波把一个矛盾摆上了台面。

    NCC Group首席科学家Chris Anley说得很直白:让AI去尝试利用一个漏洞,是确认它”真的是漏洞、值得修”的关键一步。可一旦护栏直接让模型拒答,防守方就抓瞎了。

    “这就像一把锤子。没有锤子你盖不了房子,它是工具,但它也无可避免地是件武器。攻击工具和防御工具其实是同一样东西,根本掰不开。”

    “把客户当小孩看管”

    干了几十年、专门找零日漏洞卖给西方政府的资深研究员Mark Dowd吐槽,让一堆大公司随意决定”安全领域什么能做什么不能做”,让他很不舒服。漏洞交易公司Crowdfense的CTO Paolo Stagno话更冲,说AI公司搞审核和护栏这套,”本质上是把客户当成需要保姆看着的小孩”。

    不过也有人觉得没那么夸张。研究员Giuseppe Cali就说护栏没挡他的路,因为他压根不用AI做攻击那部分——只拿来做初步逆向、理解代码、搭辅助工具。用他的话说,他”舍不得把自己的漏洞交给模型去玩”,这游戏他自己玩得太上头。


    护栏时好时坏,逼人转向中国模型

    RemoteThreat的CEO、Offensive AI Con创办人Chris Thompson的抱怨更具体:前沿模型的护栏时松时紧,每天表现都不一样,哪怕是在Anthropic和OpenAI那些”审核过的项目”里也是如此。结果研究员大把时间花在跟模型”讨价还价”上,而不是真正分析漏洞。

    • 一名智能手机零件厂商的研究员说,公司没进Anthropic的审核项目,模型”一嗅到跟安全沾边就停下来,根本没法用”;
    • 碰壁之后,不少人干脆退回到完全没护栏的开源模型;
    • Thompson直言,很多人被推向了像GLM这类中国开源模型——免费下载、本地运行、没有任何审核和使用限制。

    这就有点讽刺了。”你把这些负责任的研究员,从美国管辖的系统赶到了外国拥有的系统上,”Thompson说,”我觉得这些护栏弊大于利。”他呼吁前沿实验室别再一味收紧,而是把项目开放、给出负责任的访问权限,再去追究真正滥用工具的人。否则真等那波”前所未有、又快又大规模”的攻击浪潮来了,防守的一方反而先被自己人的锁困住。

  • Meta拍了支AI乐观主义广告,配乐却是一首人类灭绝之歌

    Meta 新 AI 乐观主义广告
    Meta 新发布的 AI 乐观主义品牌广告(图源:TechCrunch / Getty)

    Meta 最近上了一支新品牌广告,想告诉大家:AI 不会让人更孤独,也不会把谁甩下车。片子开头是黑白画面里的一只眼睛,映出一条条”AI 要抢工作、让人孤立、引发全球危机”的恐慌标题,旁白紧接着说”有人想让你相信这些,我们完全不同意”。随后画面转成彩色:天台上跳舞的情侣指着彩虹,一群少年跳进湖里,孩子在田野里疯跑,久别重逢的朋友抱在一起。

    “叫我们乐观派也好,叫我们做梦的人也罢,随你怎么叫。但我们赌的是人,而且我们喜欢这个赔率。未来属于所有人。”——Meta 广告旁白

    尴尬的不是画面,是那首歌

    情绪渲染没毛病,问题出在配乐上——广告用的是 David Bowie 的《Five Years》。这首歌讲的是人类得知五年后将在大灭绝中消失时的集体崩溃。TechCrunch 的作者还做了个小实验:把歌放给她那位”只爱 Claude Code、从不读闲书”的区块链分析师弟弟听,对方猜”气候灾难?丧尸末日?小行星撞地球?”——都沾边,就是跟乐观不沾边。

    广告截取的段落反复唱着”people”,不看上下文确实显得温暖昂扬。可往前翻两句歌词:”我们只剩五年可以哭了””地球真的在死去,播报新闻的人哭湿了脸”。用一首末日悲歌来宣传”AI 让未来更好”,这个反差就这么从整个 Meta 团队眼皮底下溜了过去,包括亲自发帖配文的扎克伯格。

    科技圈的”文学理解”老毛病

    这也不是硅谷第一次在文艺作品上会错意。Oculus 当年给新员工人手一本《头号玩家》,那本书写的恰恰是一家 VR 公司膨胀成邪恶巨头;Sam Altman 公开说灵感来自电影《她》,而那部片子是在警告拿 AI 当情感寄托的代价;Palantir 的名字取自《指环王》里黑暗魔君用来监视敌人的真知晶石。原文作者忍不住感叹:这些大佬就是”人文学科很重要”的活广告。

    • 几周前 Anthropic 也发过一支画风阴郁的广告:着火的房子、人脸识别下的人群、成排墓碑,配上”AI 能被信任吗”的画外音;
    • Altman 当场开嘲:”我以为是恶搞,一直在找账号名是不是拼成 c1audeai”;
    • Pew 最新调查显示,只有 16% 的美国人认为 AI 未来 20 年会给社会带来正面影响,40% 认为是负面。

    一家把几千亿美元押在”AI 革新人类”上的公司,配乐却选了首世界末日之歌,怎么看都像一场没对上频道的乌龙。头部 AI 公司们争着抢夺公众叙事,可从民调看,这些昂贵的乐观宣言暂时没能扭转什么。原文的结尾只留了一句:Meta,祝下次好运。

  • 两个前谷歌安全老兵拿了3600万美元,专治AI写的钓鱼邮件

    AegisAI 两位联合创始人
    AegisAI 的两位联合创始人(图源:TechCrunch)

    这两年最让公司 IT 部门头疼的,可能不是哪个系统漏洞,而是收件箱里那封”看起来完全没问题”的邮件。两位前谷歌安全高管——Cy Khormaee 和 Ryan Luo,带着他们创办的 AegisAI 又拿了一笔钱:3600 万美元 A 轮,Battery Ventures 领投,老股东 Accel 和 Foundation Capital 跟投,公司累计融资来到 4900 万美元。他们要对付的,正是被 AI 武装起来的”鱼叉式钓鱼”。

    他们在谷歌干的就是防邮件被黑

    这两位不是半路出家。在谷歌时,他们一个做安全浏览技术,一个做 reCAPTCHA 验证码,跟邮件攻击缠斗了十年。也正是这段经历让他们看透一件事:老一套”如果……就……”的规则引擎,根本追不上 AI 现写现发的钓鱼邮件。AI 能在几秒钟内扒出你的同事关系、手头项目、最近的出差行程,然后拼出一封逼真到离谱的信。

    “AI 驱动的攻击现在有超过一半的概率绕过现有防护,效果几乎是过去的两倍。它们把你研究透了,攻击是为你量身定制的。”——AegisAI 联合创始人 Cy Khormaee

    让 AI 智能体像人一样读每封信

    AegisAI 的解法,是派 AI 智能体去逐封分析邮件,模仿安全分析师的思路,盯那些再详尽的规则清单也罗列不出来的细小异常。Khormaee 举了个例子:有些恶意 PDF 附件乍看很正规,还内置了密码和验证码,专门骗过标准垃圾邮件过滤器,而他们的智能体能识破这类伪装。

    上线不到一年,AegisAI 已经拿下几十家客户,包括加密支付公司 Mesh、AI 明星创企 LangChain 和隐私合规平台 Lokker。领投方 Battery Ventures 的合伙人 Dharmesh Thakker 说,自己就是注意到邮件攻击明显变多,才专门找一家能”用 AI 防 AI”的公司下注。

    • 赛道并不只有 AegisAI 一家:Lightspeed 支持的 Ocean、更早入局的 Abnormal Security,都在抢 Proofpoint、Mimecast 这些老牌厂商的地盘;
    • 但 Thakker 押注的理由很直接——这支团队参与守护过 Gmail,全世界用户最多的邮箱系统;
    • 邮件只是起点,AegisAI 已经放话要往数据安全等更大的防御面扩张。

    Khormaee 对终局的判断也够直白:能不能造出会自己做调查的高级定制智能体,将决定谁成为下一代安全巨头。攻击方已经全面 AI 化,防守方还停留在规则清单时代的话,这场仗从一开始就输了一半。

  • 模型卷不动了就卖调度:Runway发布首个生成式媒体模型路由器

    Runway 不想再只当一家”卖模型的公司”了。周四,这家 AI 视频起家的明星创业公司通过本月刚上线的开发者平台 Runway Dev,发布了一个叫 Media Router 的新工具——号称是第一个专为生成式媒体打造的模型路由器。它的野心写在明面上:做整个生成式媒体行业的基础设施层。

    Runway Media Router 模型路由
    Runway Media Router 会按质量、速度或成本自动挑选最合适的生成模型(图源:Runway)

    模型太多挑花眼?那我来替你挑

    Media Router 干的事说来简单:开发者发一个图像、视频或音频的生成请求,它根据你更看重质量、速度还是成本,自动把请求分给最合适的模型——既包括 Runway 自家的,也包括接入平台的一堆第三方模型。模型路由在大语言模型圈早就是常规操作,但在生成式媒体这边,Runway 说自己是头一家。

    Runway 首席产品官 Anthony Maggio:大多数开发者根本没时间搞清楚每个模型在视频、图像、音频上各自强在哪。我们带来的独特价值,就是把这套”哪个模型最适合哪种场景”的判断力打包给你。

    这套判断力不是拍脑袋来的。Runway 内部创意团队常年评测各类模型——视频模型的运动表现、图像模型的构图水平、语音模型的口型同步,积累成了路由器背后的智能层。这层能力原本是为 5 月发布的 Runway Agent(对话式创意智能体)搭建的,现在直接打包卖给外部开发者。目前 Adobe、Cloudflare、ElevenLabs、Expedia、Shutterstock、Quora 都已经在通过 Runway Dev 的 API 把媒体生成能力嵌进自家产品。

    Token 账单疼了一年,路由就是止疼药

    Maggio 透露,客户最关心的路由维度就是 token 价格和质量。2026 年企业圈被智能体的天价 token 账单结结实实上了一课,按价格路由早成了大模型领域的显学,生成式媒体跟进只是时间问题。有意思的是,Runway 自己几周前刚把无限量订阅改成按 token 计费,还挨了不少用户的骂——一边挨骂一边顺势把”帮你省 token”做成新生意,这算盘打得不可谓不精。


    模型不再领跑,那就去做发牌的人

    转型背后有现实压力。Runway 上一款旗舰视频模型 Gen 4.5 还是去年 12 月发的,当时确实登顶过榜单,压过谷歌一头。但如今按 Artificial Analysis 的排名,它的文生视频和图生视频模型已经掉出领先位置,前 20 名里挤满了谷歌和中国大厂的模型,Gen 5 至今没有音讯。

    • Media Router 的底层假设很清醒:”最好的模型”会不断易主,与其赌自己永远领先,不如做那个替所有人分发请求的枢纽;
    • 联合创始人兼联合 CEO Anastasis Germanidis 直言,公司必须建起完整技术栈——开发者平台、创意工具套件、底层推理层缺一不可;
    • 在他看来,当客户开始用模型生产整套营销活动和多场景成片时,编排层的价值只会越来越大。

    当不成最强的模型,就去当最好的调度台——这条路 OpenRouter 们在大语言模型市场已经验证过一遍。生成式媒体这边格局更碎、模型更迭更快,路由生意理论上更有得做。剩下的悬念是:等谷歌、字节这些既有顶级模型又有平台野心的巨头也想通了这一层,Runway 的先发优势还能守多久。

  • Claude语音模式大升级:动嘴就能改日历发邮件,OpenAI还做不到

    OpenAI 前几周刚给 ChatGPT 换上一套新的对话模型,把语音体验拉了一个档次。Anthropic 显然坐不住了,周四直接给 Claude 的语音模式来了次大升级——以后动嘴聊天,也能用上 Opus、Sonnet、Haiku 三档模型,想要脑子还是想要速度,自己挑。

    Claude 语音模式升级界面
    Claude 语音模式此次升级支持切换 Opus、Sonnet、Haiku 三档模型(图源:Anthropic)

    以前只能”快问快答”,现在能干正事了

    Claude 的语音模式去年就上线了,但一直由最小杯的 Haiku 模型驱动。回话是挺快,可一碰到复杂点的活儿就露怯,更像个语音玩具。这次更新之后,语音模式会自动沿用你在文字聊天里最后用过的那个模型,并默认调它的最快版本——你在文字端用 Opus 干活,切到语音也还是那颗聪明的脑子。

    Anthropic 给的使用场景也很务实:跟它进行更长的对话、让它点评你的表达方式、陪你排练给客户的提案,或者一起头脑风暴做市场调研。换句话说,语音不再只是”帮我设个闹钟”级别的功能,而是想接住真正的工作流。

    最狠的一招:动嘴就能操作 Gmail 和 Notion

    新版语音模式可以直接调用 Gmail、Google 日历、Slack、Canva、Notion 等外部应用——改会议时间、起草邮件、新建文档,全程动嘴不动手。

    这才是这次更新真正的差异点。OpenAI 那边的新语音模式虽然聊天风格更自然了,但至今没法调用外部工具替你干活。Anthropic 直接把”能办事”作为卖点打出来,等于在语音助手这条赛道上换了个打法:你比谁聊得像人,我比谁真能把事办了。

    多语言方面,Claude 语音模式今年早些时候就开始测试,目前支持英语、法语、德语、印地语、日语、韩语、西班牙语等十来种语言,不过得手动指定语言,还做不到自动识别。


    免费用户有门槛,语音底层没动

    • 新语音模式以 Beta 形式向全平台所有用户开放;
    • 免费用户只能用 Haiku 模型,且只能连接一个外部应用;
    • 这次升级只换了”大脑”,没换”嗓子”——语音模型本身没有更新,Anthropic 也没披露底层语音技术栈;
    • 所以像打断处理这类对话体验,别指望有 OpenAI 新版那样的提升。

    这么看,两家的路线分歧越来越清楚:OpenAI 在把语音”调教得更像人”,Anthropic 在把语音”武装得更能干”。对用户来说这未必是坏事,一个负责好聊,一个负责好用,最后逼着双方把两头都补齐。下一步就看 OpenAI 什么时候给语音模式接上工具调用,以及 Anthropic 什么时候舍得换一副新嗓子了。

  • 英伟达把GPU送上月球:月球车用上Jetson芯片,太空算力这次玩真的

    英伟达的 GPU 已经铺满了地球上的数据中心,下一站居然是月球。太空机器人初创公司 Lunar Outpost 在7月23日宣布,他们的下一台月球车将搭载英伟达 Jetson 芯片来驱动激光雷达系统。如果顺利落地,这很可能是人类历史上第一块登上月面的 GPU。

    Lunar Outpost 月球车测试
    Lunar Outpost 的月球车正在测试中 | 图源:TechCrunch

    为什么是 Jetson,而不是 Blackwell

    很多人对英伟达的印象还停留在 Blackwell、Vera Rubin 这些吞电如喝水的 AI 训练芯片上。但真正上天的是低调得多的 Jetson——一个专为机器人设计的小型化、低功耗平台,能让机器在本地实时处理传感器数据,不用把一切传回地球等指令。在月球上,光是信号往返就要将近3秒,本地算力就是生死线。

    Lunar Outpost CEO 贾斯汀·塞勒斯说:”五年前我们的自主导航还是纯确定性算法,现在是确定性算法加物理 AI 双轨并行,这事挺有意思的。”

    这台月球车将由 Intuitive Machines 的着陆器送上月面,任务是带着一整套传感器钻进环形山这类轨道上看不清的角落。再下一次任务的目的地更有看头——赖纳伽马区,那里有一处让科学家困惑多年的磁异常。两次任务都计划在年底前搭乘猎鹰9号升空。

    月球对芯片可一点都不友好

    把 GPU 送上月球,难的不是发射,是活下来。近地轨道的芯片好歹有地球磁场罩着,月面上的设备要直面宇宙辐射,还要扛住昼夜间几百度的温差。塞勒斯的原话是:”你的系统必须熬过月球的黑夜,而且得用极低的功耗熬过去。”

    • 英伟达同时和 Firefly Aerospace 达成合作,让 Jetson 在环月卫星上处理影像,给月面测绘、跟踪越来越多的月球机器人;
    • NASA 正在花钱请私营公司探月,为最早2028年宇航员重返月球铺路,模式复制了当年扶持 SpaceX 的打法;
    • Lunar Outpost 还有一台能载宇航员的大型月球车 Pegasus,但它在等贝索斯 Blue Origin 的火箭——那枚火箭今年夏天刚出了事故,复飞时间未定。

    从探索到常驻,缺的是一枚大火箭

    塞勒斯把公司的目标说得很直白:从”去月球看看”变成”在月球住下”,靠的就是确定性算法加物理 AI 组成的机器人劳动力,人类到之前先让机器把重活干完。这个思路和最近炒得火热的太空数据中心是同一个逻辑——算力上天不是科幻,是排期问题。

    只不过无论是月面机器人军团还是轨道数据中心,眼下都卡在同一件事上:一枚足够大、足够便宜的火箭。GPU 已经准备好了,运力还没有。

  • ChatGPT Health向全美开放:每周3亿条健康提问,前一天刚吃了官司

    OpenAI 这波操作时机相当微妙。7月23日,公司宣布把 ChatGPT Health 全面开放给所有18岁以上的美国用户,免费版、Go、Plus、Pro 全都能用。而就在前一天,一位佛罗里达州的牧师刚把 OpenAI 告上法庭——理由是 ChatGPT 曾建议他不用去看医生,差点要了他的命。

    官司归官司,产品照推不误。这背后其实是一组让 OpenAI 没法拒绝的数字。

    OpenAI ChatGPT Health 全面开放
    ChatGPT Health 本周起向全美用户开放 | 图源:TechCrunch

    每周3亿条健康提问,用户用脚投了票

    今年1月 ChatGPT Health 开始小范围测试时,OpenAI 披露用户每周向 ChatGPT 提出2.3亿条健康相关问题。半年过去,这个数字涨到了3亿。也就是说,不管医学界怎么警告,普通人早就把 ChatGPT 当成了”第一位问诊对象”。

    测试期间 OpenAI 发现,70% 的健康提问根本不是在专属健康中心里发生的,而是散落在日常对话里。

    这个发现直接改变了产品形态。原本用户得专门进健康中心才能调用自己的健康数据,现在任何对话都可以——你随口问一句”这道菜我能吃吗”,ChatGPT 就能结合你的过敏史和体检数据来回答。

    数据接得越来越深

    • 健身数据:Apple Health、Function、MyFitnessPal 等应用可直接同步;
    • 医疗档案:Epic、Oracle Health 等医院系统,以及 One Medical、Function Health 等健康平台的病历都能接入;
    • 模型能力:最新发布的 GPT 5.6-Luna 最小杯,在 OpenAI 自家开源的 HealthBench 医疗评测上已经超过上一代 GPT 5.5。

    OpenAI 强调不会拿用户健康数据训练模型,还请了医生团队参与调优。听上去很稳妥,但矛盾的地方在于——服务条款里白纸黑字写着”本服务不用于任何健康状况的诊断或治疗”。面对那起诉讼,OpenAI 引用的正是这一条款。


    一边免责,一边全量推送

    牛津大学等机构的多项研究已经反复提醒:AI 聊天机器人给出的医疗建议并不可靠。但这挡不住巨头们的脚步——Anthropic 在1月推出了 Claude for Healthcare,谷歌也早就给 Fitbit 配上了 AI 健康教练。健康问诊这块蛋糕太大,谁都不想缺席。

    对普通用户来说,这功能确实方便,查食物过敏、看懂体检报告都是刚需。只是要记住 OpenAI 自己都在说的那句话:AI 给的是参考信息,做医疗决定之前,请先问真正的医生。本周起,网页版和 iOS 用户登录后就能陆续用上。

  • Monday.com 裁员两成押注 AI:约 630 人,重组花掉近 5500 万美元

    又一家软件公司为了 AI 动刀裁人。以色列的协作办公软件厂商 Monday.com 宣布裁掉数百名员工,理由是要重组业务、把资源往 AI 项目上倾斜。

    Monday.com 裁员与 AI 转型
    图片来源:TechCrunch

    裁员 20%,约 630 人,理由是”支撑一个更精简、更聚焦的运营模式”——聚焦的方向,就是它的 AI Work Platform。

    砍掉两成人力,全押 AI 平台

    按照公司说法,这次要把员工总数砍掉 20%,差不多 630 个岗位。官方给出的理由听起来很标准:为了支撑一个更精简、更聚焦的运营模式。而所谓聚焦,指向的就是它主推的 AI Work Platform。

    其实 Monday.com 今年年初就已经掉头很猛了。它把 AI 平台当成核心产品,整个产品线都围着一个判断重做——企业客户越来越希望 AI 智能体能和员工一起干活。现在这个平台里塞了不少东西:无代码应用搭建、可定制的 AI 智能体、工作流自动化工具,还有一个能生成报表、更新看板的聊天机器人。


    不是它一家:今年裁员理由都写着”AI”

    Monday.com 只是加入了一支越来越长的队伍。为了腾出钱投 AI,一大批科技公司今年累计裁掉了几十万人。5 月的科技行业裁员量创下多年未见的月度新高,而据 Layoffs.fyi 统计,今年有创纪录的 78% 的公司把”要重新聚焦 AI”列为裁员理由之一。

    2026 年至今,科技行业已经砍掉了超过 12.2 万个岗位。

    同一份数据显示,2026 年到目前为止,科技行业被裁的岗位已经超过 12.2 万个。至于这次重组要付出多少代价,Monday.com 自己给了个数:预计将产生 4500 万到 5500 万美元的相关支出。

    • 裁员规模:约 630 人,占员工总数 20%。
    • 聚焦方向:AI Work Platform,含无代码搭建、AI 智能体、工作流自动化和聊天机器人。
    • 行业背景:今年 78% 的公司把裁员归因于”聚焦 AI”,全行业已裁超 12.2 万岗。
    • 重组成本:预计 4500 万至 5500 万美元。