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标签： AI技术

  • Strava把API城门关了，零代码AI应用是最后一根稻草

    健身追踪平台Strava最近干了一件事——把API的城门关了。以前开发者可以免费申请调用Strava的数据，现在要进来？每月11.99美元。

    零代码AI应用把API挤爆了

    Strava在开发者中心的更新公告里说得很直白：无代码AI工具让用户能快速创建”高频调用”API的应用，今年年初至今，开发者申请量同比暴涨448%，有些API中介方直接违反了平台政策，爬虫尝试已经拖累了所有用户的平台性能。

    这不是Strava一个人在战斗。2023年Reddit也干过类似的事——开始向开发者收API访问费，当时闹得很大，最终第三方客户端Apollo等直接宣布关闭。历史似乎在重演，只不过这次的主角是AI爬虫，不是第三方客户端。

    Strava健身数据可视化
    Strava是全球最大的健身社交平台之一，AI爬虫盯上了它的数据 ｜ 图源：The Verge

    谁在滥用Strava的数据

    零代码AI应用是这波API流量暴涨的核心推手。以前要调用Strava的API，你得会写代码、得理解OAuth授权流程、得老老实实填申请表。现在不一样了，拖拽几个组件就能搭出一个”AI健身教练”应用，背后疯狂调用Strava的API拉取用户的运动数据。

    Strava的定位其实很尴尬——它既有社交属性，又有数据金矿。AI时代，这两样东西都成了别人眼里的肥肉。

    有意思的是，Strava同期上线了一个新功能：用户可以把自己的健身数据（配速、心率、GPS轨迹等）直接对接到Claude。所以这次API收紧，打击的是第三方开发者，普通用户把数据导给自己的AI助手，反而是被鼓励的。

    IPO前夕的算盘

    这个时间点值得玩味。今年2月，Strava已经提交了IPO的保密注册声明。在冲刺上市的前夕收紧API政策，既可以提升平台数据的可控性，也能在财务报表上把API访问变成一项订阅收入。每月11.99美元不多，但乘以成千上万的开发者，账面上好看不少。

    Strava不是第一家，也不会是最后一家。AI爬虫对开放生态的冲击才刚刚开始，接下来会有更多平台站出来，重新划定数据的边界。

  • Meta悄悄做了一款AI挂件，这次不跟Snapchat玩了

    还记得Snapchat那款眼镜吗？2016年发的时候轰动一时，最后却不了了之。现在Meta打算换个打法——不往眼镜上死磕了，改做”挂件”。

    从Limitless手里接过来的技术

    根据The Information流出的一份内部备忘录，Meta正在开发一款AI驱动的挂件设备，计划在未来一年内开始测试。这款设备的技术底子，来自Meta在2025年底收购的一家初创公司——Limitless。

    Limitless之前做的AI挂件可以别在衬衫上，或者当项链戴，核心功能是记录用户的对话内容。当时Meta说，这次收购是为了”加速AI赋能可穿戴设备的研发工作”。现在看来，这句话背后的产品终于要露面了。

    Meta AI概念图
    Meta AI战略持续扩张，可穿戴设备是下一站 ｜ 图源：Getty Images

    上一个做挂件的，钱烧了100万美元打广告

    这条赛道上已经有不少前车之鉴。创业公司Friend在2025年花了超过100万美元投放地铁广告，最后产品没做起来，消费者并不买账。Humane的AI Pin也走到了尽头，最后资产被惠普以1.16亿美元收购。

    AI可穿戴设备至今没有一个真正跑通的消费级产品。隐私顾虑、营销失误、产品实用性不足——每一条都足以杀死一个品类。

    但Meta的参数不一样。它有20亿用户的生态，有全球门店的铺货能力，有系统级的AI整合能力。更重要的是，它愿意亏钱——Reality Labs这个季度亏了40亿美元，Meta照样继续投。

    不止是挂件，还有企业版

    备忘录里还提到，Meta计划扩大AI眼镜的产品线，同时推出一个名为”Wearables for Work”的企业订阅服务。把这两件事放在一起看，Meta的算盘其实很清楚：消费端用挂件和眼镜铺量，企业端用订阅服务赚钱。

    这个打法眼熟不？苹果当年推Apple Watch的时候也是这个路数——先卖硬件，再靠生态和服务把钱赚回来。Meta想做的事情本质上是一样的，只不过它盯上的是整个眼镜市场，而不只是智能手表。

    OpenAI也没闲着，它和Jony Ive的合作项目还在推进，大家都没放弃这个赛道。问题是，消费者到底需不需要一个时时刻刻挂在身上的AI？这次Meta能不能给出答案，接下来一年内应该就能见分晓。

  • 这家AI气象公司的预报准确率超过了政府机构，欧洲中期天气预报中心第一次有了对手

    WindBorne首席产品官Kai Marshland：「WeatherMesh-6提前5天的预报准确率，和传统预报提前1天的准确率一样高。」WindBorne首席执行官John Dean：「我个人实在想不通，一家做AI气象的公司如果没有数据集优势，商业模式要怎么成立。」

    斯坦福学生创立的气象气球公司，悄悄把AI预报卷到了新高度

    WindBorne Systems昨天发布了第六代AI气象预报模型WeatherMesh-6。据这家公司的说法，这个新模型的准确率已经超过了欧洲中期天气预报中心（ECMWF）生成的传统预报和AI预报。ECMWF是气象学家公认的最权威预报提供方，是由欧洲多国政府联合成立的政府间组织——换句话说，WindBorne这是在说自己的模型比整个欧洲政府联合搞的气象系统还要准。

    这个对比听起来夸张，但有一个直观的指标：WeatherMesh-6「提前5天的预报准确率」，和「传统预报提前1天的准确率」一样高。尤其是地表温度测量的准确率，表现特别突出。

    WindBorne气象气球
    WindBorne的气象气球在空中工作的示意图（图源：WindBorne Systems）

    数据同化：把气球传感器直接「喂」给AI

    WindBorne的核心优势，是实现模型研发和数据采集的独特结合。公司目前随时有大约400个气球在空中运行，从全球15个站点发射，持续采集传感器读数。这些真实的大气数据，直接成了训练和改进模型的食物。

    传统AI气象模型依赖ECMWF和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）生成的数据集来训练，而WindBorne直接把自家气球和其他来源的数据输入模型——公司AI负责人Joan Creus-Costa表示，直接输入自有数据，是WeatherMesh新版本性能提升的核心原因。团队花了一整年时间调整和重构基于Transformer的模型，才让模型在输出预报的同时保持稳定性。

    • WeatherMesh-6每小时更新一次预报，而传统模型每6小时才更新一次
    • 在数据质量最高的欧洲和北美大陆地区，其预报分辨率已经达到了3公里
    • ECMWF的优势一直被归功于其「数据同化」能力——也就是把零散的传感器读数转化为完整、机器可读取的全球气象图景的能力

    商业模式：先卖数据，再想别的

    WindBorne目前已完成2500万美元的风险融资，2024年报道的公司估值达到8500万美元。公司的气球数据出售给NOAA，用于美国气象预报体系，同时也出售给美国空军和海军。公司还向投资者和大宗商品交易商出售预报服务。

    但首席执行官John Dean表示，公司目前的重点还是完善模型和基础设施，而不是急着推出商业化产品。部分原因是信息使用场景在快速变化——如果两年后大家想获取消费类信息的方式是通过AI agent，那现在没必要投入大量人力去做一个传统的SaaS产品，对吧？

    去年公司还遇到过一次险事：美联航的一架客机撞上了他们的一个气球。虽然飞机只有轻微损伤，没有人受伤，部分原因也是WindBorne遵守了美国关于传感器组件尺寸的规定。不过现在公司已经使用全球航空监视系统ADS-B，让气球主动避开过往飞机，降低再次发生碰撞的概率。

  • 佛罗里达州把OpenAI和Sam Altman告了，这是全美第一起州政府起诉AI公司的案子

    佛罗里达州总检察长詹姆斯·乌特迈尔：「今天，我们宣布发起全美首个由州政府牵头针对OpenAI及其CEO萨姆·奥尔特曼的诉讼。OpenAI和奥尔特曼无视内部和外部的安全警告，将儿童置于重大风险之中，让一款危险的产品触达数百万佛罗里达人。」

    83页诉状，把ChatGPT的「风险」摆上了台面

    这起诉讼把OpenAI追求「赢得AI军备竞赛、积累巨额财富」的目标，和它的安全记录直接对立起来。诉状里写得很重：由于被告对ChatGPT的虚假陈述，以及他们草率地将ChatGPT推向佛罗里达州和全球，大规模枪击者的致命暴行得到了「协助和教唆」，脆弱人群被鼓励自杀，专业人士遭受公开羞辱，用户失去了批判性思维能力，未成年人还对这款伪装出同情心、在无家长监督的情况下收集他们数据的工具产生了成瘾。

    佛罗里达州对OpenAI的刑事调查其实从今年4月就启动了，当时要查的是：去年佛罗里达州立大学发生的大规模枪击事件里，ChatGPT到底扮演了什么角色。据称那位枪手在袭击前曾向这个聊天机器人咨询过相关问题。

    OpenAI总部大楼
    OpenAI位于旧金山的办公室（图源：Getty Images）

    不是第一起，也不会是最后一起

    OpenAI对这类指控的回应已经很有套路了：悲剧是真实的，但ChatGPT不应对此负责。公司发言人对NBC新闻说过：「去年佛罗里达州立大学的大规模枪击案是一场悲剧，但ChatGPT不应对这起可怕的罪行负责。」到本文发稿时，OpenAI还没有对这起新的州政府诉讼作出公开回应。

    但这绝对不是第一个试图把ChatGPT与暴力死亡事件关联起来的法律案件。就在去年，加州一位名叫亚当·雷恩（Adam Raine）的青少年在与聊天机器人讨论自杀之后自杀身亡，他的父母已经起诉了OpenAI。那起案子里有一个特别令人不安的细节：据称ChatGPT虽然确实向这位青少年推荐了心理健康资源，但同时也在对话中提供了多种自杀方法的「技术细节」。

    目前还有多起类似的诉讼正在审理中，包括指控聊天机器人对自杀、跟踪和谋杀负有责任的案件。换句话说，佛罗里达州这起诉讼，只是越来越大的一堆法律麻烦中的最新一起。

    就在前不久，OpenAI刚了结了另一起法律案件：联合创始人埃隆·马斯克2024年起诉该公司，指控其将组织转为营利性企业，背叛了最初造福人类的使命。陪审团迅速裁定马斯克提起诉讼的时间太晚，诉讼时效已过，这案子也就此结束。

  • 微软Build 2026今天在旧金山开幕，AI代理和GitHub Copilot是主角

    微软Build 2026大会今天在旧金山梅森堡中心开幕，CEO萨蒂亚·纳德拉的主题演讲太平洋时间上午9:30开始。这是微软今年最明确的AI优先开发者活动，官方已经确认——不会发布Windows 12。

    AI代理工作流是今年最核心的牌

    微软的”Agent 365″企业控制平面今年5月1日已经全面可用，Build大会上会在这个基础上做功能扩展。会议目录里覆盖了多模型路由、代理生产环境部署、企业级AI成本控制、负责任AI政策落地等内容。

    翻译成人话就是：微软在帮企业解决”AI代理到处乱跑、 token烧钱、不知道谁在干什么”的问题。Agent 365是微软在企业AI代理管理这条赛道上的核心产品，Build是第一次大规模向开发者展示完整能力。

    AI代理不再是”调用一次API”那么简单。它们是长期运行、跨系统操作、需要权限管理和成本控制的软件实体。微软想在这个层面当”操作系统”。

    GitHub Copilot更新：多代理协作、CLI扩展

    GitHub Copilot的更新方向已经提前确认：代理编码工作流、VS Code内的多代理支持、GitHub与Azure的深度集成。Copilot CLI今年3月已经全面可用，这次大会会把它扩展到多代理终端工作流场景。

    这个方向值得注意。多代理协作的意思是：你不是只有一个AI帮你写代码，而是有好几个不同专长的AI代理分工合作——一个管架构，一个管测试，一个管代码审查。VS Code里直接支持这种协作模式，是GitHub Copilot从”代码补全工具”向”开发团队AI协作者”转型的关键一步。

    • Agentic AI（自主AI代理）是企业控制平面的核心场景
    • GitHub Copilot支持多代理协作，VS Code内直接可用
    • Azure AI Foundry平台支持OpenAI、Anthropic、Mistral、DeepSeek多模型路由
    • Windows 11 Copilot Runtime开放本地AI开发API

    Azure AI Foundry：多模型路由和成本管控

    Azure AI Foundry是整个Build大会会议目录的核心主线。这个平台目前已经支持OpenAI、Anthropic、Mistral、DeepSeek等多家厂商的AI模型。大会的会议会讲解开发者如何在多模型之间做路由调度、管理AI使用成本、将AI代理部署到生产环境。

    企业层面的token消耗监控、负责任AI政策执行方案也会配套发布。对于已经在用Azure跑AI应用的公司来说，这套工具是直接降低成本和合规风险的。

    Windows本地AI：Copilot Runtime向开发者开放

    Windows 11的Copilot Runtime正在构建设备端AI能力，这次Build大会专门为这个方向设了赛道。微软会给开发者提供基于该堆栈的API和开发工具。

    5月30日发布的Windows 11 Insider版本已经提前引入了完全可定制的开始菜单、扩展的本地AI功能。这个方向的逻辑是：不是所有AI操作都需要上云，设备端跑一部分，延迟更低、隐私更好、成本也更省。

    对于开发者来说，现在可以通过Copilot Runtime的API把本地AI能力集成到自己的Windows应用里。这是一个跟苹果”Apple Intelligence”设备端AI直接竞争的动作。

    负责任AI工具：企业合规的配套方案

    大会会发布配套的负责任AI开发工具，帮助企业实现AI应用的安全、合规、可控使用。这部分内容跟Agent 365的企业控制平面是直接打通的——企业可以设置哪些AI代理能访问哪些数据、每月token预算上限是多少、哪些操作需要人工审批。

    这套东西听起来很枯燥，但对于在严肃行业（金融、医疗、政府）推AI应用的公司来说，没有这个就等于寸步难行。微软在企业合规这条线上的布局，比Google和Amazon都要早和深。

  • COMPUTEX 2026今天开幕：英伟达黄仁勋打头阵，AI PC元年正式打响

    6月2日，台北南港展览馆，全球第二大电脑科技展COMPUTEX 2026正式开幕。这届展会的主题只有两个词——”AI Together”。但这两个词背后，是整条AI产业链从云端算力到终端硬件的全面摊牌。

    黄仁勋昨天已经开讲，英伟达的算盘不止是显卡

    英伟达CEO黄仁勋选在6月1日（展会前一天）提前开讲。演讲地点在台北流行音乐中心，同步举办GTC Taipei。黄仁勋的核心信息是两条线：AI算力继续往上堆，实体AI（机器人、边缘设备）往下扎。

    面向数据中心的下一代加速平台是重头戏，但更值得关注的是英伟达在PC端的布局——传闻中的ARM架构PC处理器（代号N1/N1X），20核CPU、RTX 5070级别的GPU性能、128GB LPDDR5X统一内存。如果这个产品落地，直接对标苹果M4 Ultra，同时英伟达的GPU生态优势是苹果没有的。

    “AI Together”不是口号。黄仁勋想说的是：AI不再是某一家公司的游戏，而是整条产业链一起重新定义电脑是什么。

    英特尔亮出18A制程，AMD守着AM5等Zen 6

    英特尔6月2日的主题演讲，重点是代号Nova Lake的新一代桌面平台。18A制程（1.8纳米等效）首次在消费级产品上亮相，最高配置16个P核加32个E核，合计48核。新插槽LGA 1954，支持Thunderbolt 5和Wi-Fi 7。这款产品今年晚些时候零售，今天是官方预览。

    AMD这边没有新显卡发布计划，RX 9060 XT和RTX 50系列还在铺货。但AMD准备了面向AM5主板的全新芯片组，可能支持CUDIMM内存冲击更高频率。Zen 6架构的预热大概率也会出现，目前兼容主板信息已经开始泄露。笔记本端继续推锐龙AI Max 400系列APU，128GB统一内存可在CPU和GPU之间共享，直接对标苹果M系列。

    AI PC不是概念了，今年真的有货

    2026年被各家分析机构公认为AI PC大爆发元年。COMPUTEX这届展会上，华硕、宏碁、微星都会拿出搭载新一代处理器的AI PC样机。英特尔发力AI PC，意图很直接——把被高通和AMD蚕食的PC市场份额抢回来。

    高通6月1日下午的演讲聚焦AI PC和边缘运算，骁龙X系列继续往Windows on ARM生态里塞。NXP（恩智浦）则切入车用电子和实体AI，这条线跟英伟达的机器人布局是对得上的。

    • 1500家海内外企业参展，6000个展位，规模是亚洲第一
    • 首度新增「机器人&智慧移动」展区，AI从云端算力延伸到实体硬件
    • 南港两馆分别主打硬件零组件和AI运算次世代科技
    • 十铨科技展出PCIe Gen6 SSD，顺序读取28GB/s，直指AI训练场景

    掌机市场意外成为AI PC的试验田

    英特尔基于Panther Lake架构推出Arc G3处理器，分G3和G3 Extreme两个版本，均为14核设计。Extreme版最高12个Xe3核心，搭配LPDDR5X-8533内存，CPU频率下调到4.7GHz以兼顾续航和散热。宏碁、仁宝、富士康、GPD、微星等厂商将推出搭载该处理器的掌机产品。

    这条产品线某种程度上是AI PC技术的提前试水——低功耗、高能效、集成GPU AI算力，这些要求跟未来AI PC的核心是同一套逻辑。

  • Oculus创始人憋了一年多的AI对话产品终于上线了，这次不是让你问问题，是让你聊天

    由Oculus创始团队联合创办的AI初创公司Sesame，5月28日正式推出了它的iOS应用。这家公司做的不是又一个问答机器人，而是一套会”真正聊天”的AI代理。它想解决的问题是：现在的AI对话产品要么回复太快但质量差，要么质量好但等得让人以为断线了——这两者之间有一道还没人真正跨过去的体验鸿沟。

    Sesame AI对话代理
    Sesame 的对话式AI代理（图片来源：Sesame）

    快和准之间的拉锯，Sesame选了第三条路

    Sesame在官方公告里说得很直白：回复快和思考充分之间天然有矛盾，慢一点的回复通常更准确，但等太久又会让人觉得不自然。为了破这个局，它搭了一套快速搜索和检索系统，让AI在说话的同时就能并行跑多个搜索任务，然后把搜到的新信息自然地编织进回复里。

    这意味着它的AI说话方式更像人——甚至能在句子说到一半的时候”临时转弯”，就像人突然想起一个关键点然后插进来一样。这种流畅感是现在主流AI对话产品普遍欠缺的，因为它们的回复逻辑基本上都是”想完了再一次性输出”，中间没有动态调整的空间。

    Sesame的测算显示，一个真正流畅的对话式AI需要在150-200毫秒内完成”听到-思考-开始回复”这个闭环，否则人就能感觉到延迟。这个指标比传统语音助手的响应标准要严格得多。

    四个性格各异的AI角色，而不只是换皮肤

    应用里目前有四个AI代理：Maya、Miles、Simone和Charlie，各有各的声音、性格、观点和记忆系统。Maya和Miles在之前的研究预览版里就已经亮相，当时几周内就有超过100万人用过。Sesame的投资方Sequoia在宣布B轮2.5亿美元融资的时候专门提到了这个数字。

    在测试版期间，Sesame根据用户反馈加了不少功能：带图片结果的搜索卡片、用来记录要点的笔记功能、不方便说话时的文字模式、以及可以深入展开的”深度探讨”模式。还有一个隐身模式，对话时AI能理解你的上下文，但什么都不会存进记忆里。

    眼镜才是终局，iOS应用只是第一步

    Sesame的野心不止于手机屏幕。公司在公告里暗示，它正在开发智能眼镜产品，预计2027年上市。到那时候，这些对话式AI代理就不只是”陪你聊天”了，而是能替你做事——这就是为什么它们叫”代理”而不是”聊天机器人”。你能用自然语言跟它对话，它理解你的意图之后直接帮你完成订餐、安排行程、发消息这些实际操作，而不需要你学会怎么写精准的提示词。

    这个愿景如果实现，对话式AI就从”问答工具”升级成了”数字执行层”。Sesame的Oculus基因在这里很有意思——当年Oculus做的是让人沉浸在虚拟世界里的硬件，现在Sesame想做的是让AI无缝融入现实世界的对话接口。两块业务的底层逻辑其实是一回事：用自然的方式让人和机器打交道。

    目前iOS应用已经在39个国家上线，完整功能暂时免费，但注册时可能还有等候名单。Android版本预计后续推出。

  • 谷歌把AI强塞进搜索结果，DuckDuckGo趁机把无AI搜索做成了生意

    谷歌5月官宣搜索框迎来25年来最大改版之后，DuckDuckGo的流量数据就开始一路往上飙。上周，它的无AI搜索页面访问量周环比涨了将近30%，美国地区应用安装量周环比增长18.1%，其中iOS端的峰值更是达到69.9%。这家一直主打隐私保护的搜索引擎公司，现在又给自己贴上了新的标签：反AI。

    DuckDuckGo No AI搜索页面
    DuckDuckGo 推出的无AI搜索页面（图片来源：DuckDuckGo）

    谷歌改版，DuckDuckGo接住了流量

    谷歌这次改版的核心变化是：搜索结果页顶部的”10条蓝色链接”被降级了，取而代之的是AI生成的概览卡片，还能根据后续问题把用户直接带入AI对话模式。对于习惯了传统搜索体验的用户来说，这个变化来得太猛，而且没有关闭选项。

    DuckDuckGo瞄准的就是这批”被谷歌强喂AI”的用户。它新推出了浏览器扩展，安装之后可以把 noai.duckduckgo.com 设为默认搜索引擎——这个页面没有AI辅助答案、没有聊天提示框，搜索结果里AI生成图片的出现频率也更低。目前扩展已支持 Chrome 和 Firefox，使用DuckDuckGo自家浏览器的用户则可以在设置里直接保留自己的AI偏好，清历史记录也不会重置。

    DuckDuckGo特别强调，5月28日当天，它的无AI搜索页面流量创了谷歌改版宣布以来的新高，是当天的3倍。而且这波增长看起来不是短期波动——访问量平均比基准线高出约84%，说明用户在用脚投票，而且是持续性地转走。

    DuckDuckGo自己也在做AI，这只是另一种产品策略

    这里有个微妙的细节：DuckDuckGo并不是一家”反AI”公司。它自己的AI聊天机器人产品一直在运营，还提供订阅计划，用户可以访问最新模型，附带VPN、身份盗用修复等服务。它做的更像是一种产品分层——想要无AI体验的用户有得选，想要AI功能的用户也有得选，而不是像谷歌那样把AI当成默认项硬推给所有人。

    接下来DuckDuckGo还会更新它的隐私要点浏览器扩展（支持Chrome、Firefox、Edge、Opera），新增AI搜索设置的开关，让用户更细粒度地控制自己想要的搜索体验。这个动作背后的逻辑很清楚：既然谷歌把AI搜索变成了默认，那”可选”本身就成了一个卖点。

    用户到底在反感什么

    这波”反AI搜索”情绪背后，其实是两类不满的叠加。一类是纯粹的产品体验问题——很多人用搜索就是要快速找到链接，AI概览占了半屏，还得要多点一次才能看到传统结果。另一类则是对AI生成内容准确性的不信任，尤其是当AI概览给出错误答案的时候，用户连纠错的机会都要多花几步才能找到。

    DuckDuckGo这波操作本质上是把”不想要AI”这个需求商业化了。它没有直接攻击AI技术本身，而是攻击了”强制默认”这个产品设计决策。这个角度挺聪明，因为即便是最热衷AI的人，也未必希望每次搜索都被AI拦一道。

  • CNN把Perplexity告了：AI抄袭新闻，这次摊上大事了

    CNN正式起诉AI搜索初创公司Perplexity。诉状里写得很直白：Perplexity的AI工具在未经授权的情况下，大量生成CNN报道的”逐字逐句”（verbatim）复制内容，还把CNN付费墙后面的内容直接提供给用户。

    CNN起诉Perplexity AI版权侵权
    CNN诉Perplexity案，AI版权之争再添一枪

    “你不能版权保护事实”

    Perplexity发言人的回应相当强硬，只有一句话：“你不能版权保护事实。”

    这句话的潜台词是：我们AI搜出来的内容是对事实的整合，不是对表达的抄袭。这个论点AI公司一直在用，但在法庭上能不能站住脚，目前还是个未知数。

    “人类报道、研究、写作、编辑和创造的内容，Perplexity在未经许可或补偿的情况下就拿走了。”——CNN诉状

    一场谈崩了的合作

    这件事有点戏剧性。CNN和Perplexity其实谈过合作——2025年10月，双方差点签下内容授权协议，CNN的内容本来要以Perplexity的”Comet Plus”订阅服务形式出现。

    但谈判最后崩了。崩的原因是：双方对”Perplexity在AI回答里如何使用CNN内容”这件事，始终没能达成一致。CNN在2025年11月撕毁了协议，随后发律师函要求Perplexity停止未经授权使用其内容。

    据CNN说法，Perplexity根本没有回应这封律师函。于是就有了这起诉讼。

    一个标题就能复现抄袭？

    CNN在诉状里举了一个很具体的例子。他们发现，只要在Perplexity的搜索框里输入一篇CNN付费报道的标题——那篇叫《What’s next for Minneapolis? A shaky promise, mounting tensions and the fight for control》——Perplexity就会吐出”大量逐字复制”的内容片段。

    这对新闻机构来说是个噩梦场景：读者不再需要点开原网站，因为AI已经把核心内容”总结”好了——而且这个总结很可能直接复制了原文的大段文字。

    Perplexity的”诉讼收集成就”

    CNN不是第一家告Perplexity的。这家公司的诉讼清单已经长得有点离谱：

    • 《纽约时报》：美国最权威媒体之一，版权侵权诉讼正在进行中
    • 大英百科全书（Encyclopedia Britannica）：reference类内容被AI全文抓取
    • 韦氏词典（Merriam-Webster）：词典内容被AI直接输出
    • 新闻集团（News Corp）：《华尔街日报》母公司，同样以版权侵权起诉
    • 亚马逊：涉及不正当竞争和技术滥用
    • Reddit：平台内容被未经授权地用于AI训练或输出

    这还只是已经公开的部分。Perplexity的商业模式本身就建立在对全网内容的抓取和重组之上，和所有内容生产者的利益天然冲突。

    AI版权战，才刚刚开始

    这起诉讼背后是一个更大的问题：AI到底能不能”未经许可”使用他人的内容？目前美国法院还没有给出明确答案。

    有的AI公司（比如OpenAI和Anthropic）选择主动和出版社谈授权协议，走”合法合规”路线。Perplexity的路线则更激进——先做了再说，等被诉再应对。

    CNN在诉状里要求损害赔偿，并要求法院永久禁止Perplexity的被诉行为。这个案子如果走到庭审阶段，可能会成为AI版权领域的一个重要判例。

    对做内容的人来说，这场仗必须打。如果AI可以零成本拿走所有内容，那以后还有谁愿意认真做报道？

  • 黄仁勋GTC 2026演讲：英伟达不再只卖芯片，它要承包整个AI工厂

    北京时间6月1日，黄仁勋站在台北GTC的舞台上，对着全球70多个国家和地区直播。这场演讲的信息量很大，但最核心的信号只有一句话：英伟达已经从一家”卖GPU的公司”变成了一家”AI基础设施架构公司”。

    Agent AI来了，这次是真的

    黄仁勋在演讲中非常明确地宣告：”Agent AI（代理式AI）已经到来。“他说，AI的下一波浪潮正在从生成式AI转向代理式AI——这类AI的核心特征是能理解人类意图，自主调用工具完成任务，而不只是回答问题。

    他现场演示了AI Agent如何根据一段文字指令直接生成动画或CAD设计图。演示完他说了一句很黄仁勋的话：”这就是未来电脑的运作方式。”

    Agent AI能理解你的意图，然后自己去调用工具、完成任务。这不是未来，是现在。

    史上最野心AI系统量产了

    产品层面，黄仁勋宣布Vera Rubin AI系统已全面量产。这是英伟达迄今最雄心勃勃的AI系统，同时配套发布了专为AI时代设计的Vera CPU。

    还有几个重要发布：

    • Nemotron 3 Ultra：新的开源AI模型，直接对标业界最强闭源模型
    • RTX Spark超级芯片：进军Windows PC市场，AI PC今年秋季由戴尔、联想等厂商推出
    • DSX平台：专门用于构建AI工厂，可以在投入资金前用数字模拟器完成整个工厂的设计验证
    • Alpamayo 2推理模型：专为机器人出租车服务
    • Isaac GROOT开发平台：面向人形机器人开发者

    “Token就是资产”

    黄仁勋提出了一个很有意思的观点：Token已经成为AI公司获利的营收单位。每一次AI推理产生的Token，背后都是真金白银的算力消耗，也意味着有人在为这些Token买单。

    他形容AI算力需求是”火箭式飙升”，还幽默地把它和台湾股市的走势图做了类比。这个比喻很黄仁勋——他在台上经常用这种方式让观众直观感受增长速度。

    AI工厂有多烧钱？

    黄仁勋在演讲中透露了一组惊人的数字：一个1GW等级的AI工厂，起步成本是200亿到300亿美元。未来这个数字还可能攀升到每GW 800亿到1000亿美元。

    正因如此，英伟达推出了DSX平台——让客户在真正砸钱建厂之前，能先在数字世界里把整个AI工厂设计好、验证好。对软银、微软、谷歌这种级别的投资方来说，这个工具能帮他们避开几百亿美元的坑。

    AI会让程序员失业吗？

    有人问黄仁勋怎么看”AI抢走程序员工作”这件事，他的回答很直接：“这完全是无稽之谈。”

    他拿GitHub的数据说事：2023年AI辅助编程的使用次数是3亿次，到2026年前几个月已经冲到14亿次。但同一时期，软件工程师的数量实际上在增加，而不是减少。

    他的逻辑是：AI降低了写代码的门槛，让更多人能参与软件开发，反而扩大了整个行业的规模和就业容量。这个论点值得讨论，但数据摆在那里。

    英伟达到底想成为什么公司？

    演讲最后，黄仁勋自己总结了英伟达的定位演变：“英伟达确实已经成为一家基础架构公司。”

    这句话的潜台词是：英伟达不再只卖芯片或系统，它的目标是帮客户构建能创造最大营收和利润的AI基础设施。从GPU厂商到AI工厂架构师，这个跨度比大多数人意识到的要大得多。

    代理式AI的模式会从电脑扩展到机器人、卫星、云端基站，最终改变我们对各种设备的定义。黄仁勋的这块拼图，是让英伟达成为所有这些设备的”底层基础设施提供商”。