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标签： AI

  • OpenAI被多州总检察长盯上了，这次不只是马斯克的官司

    OpenAI被多州总检察长盯上了，这次不只是马斯克的官司

    OpenAI这几天不太好过。据《华尔街日报》报道，一个由多个州总检察长组成的联盟已经对OpenAI展开调查，而且已经发出了传票。

    带头的是纽约州。传票要求OpenAI提供一大堆文件，范围很广：公司的广告政策、用户参与度和留存策略、模型阿谀奉承（就是AI过度迎合用户观点那个老问题）、消费者数据和健康数据的处理方式，以及对未成年人和老年人的保护措施。

    OpenAI接受调查
    OpenAI面临多州总检察长调查（图源：TechCrunch）

    OpenAI的回应

    OpenAI发言人在一份声明里说：”人工智能是一项新兴且强大的技术，我们每天都在努力以负责任的方式安全地将其优势带给大众。我们认真对待州总检察长提出的关切，并打算与各办公室的建设性沟通。”

    发言人还补充说，现在的ChatGPT对未成年人和遇到困境的用户提供了更具保护性的体验，相关保障措施会引导他们获取现实世界的资源和可信的人类联系人。OpenAI认为儿童应该被当作儿童对待，所以开发了年龄预测功能，发布了家长工具来指导孩子的AI使用，并且禁止针对儿童的广告。

    据《华尔街日报》报道，纽约州总检察长发出的传票要求OpenAI提供与广告政策、用户参与度和留存策略、模型阿谀奉承问题、消费者数据和健康数据处理方式，以及对未成年人和老年人的保护措施相关的文件。

    麻烦不止这一件

    OpenAI最近其实刚打了一场漂亮的官司——在一次备受瞩目的审判中击败了联合创始人埃隆·马斯克。马斯克的首席律师表示会对判决提出上诉，但至少眼下，OpenAI是赢了。

    但别的麻烦还在。OpenAI仍面临诸多诉讼，其中包括涉嫌版权侵权，以及ChatGPT被指涉入用户自杀事件。本月早些时候，佛罗里达州总检察长詹姆斯·乌特迈尔起诉了OpenAI及其首席执行官萨姆·奥尔特曼，声称OpenAI和奥尔特曼”无视内部和外部的安全警告，将儿童置于巨大风险之中，并允许一款危险的产品触达数百万佛罗里达州居民”。

    今年4月加拿大坦伯勒岭社区发生大规模枪击事件后，奥尔特曼曾向该社区公开道歉。他承认OpenAI在标记并封禁疑似枪手ChatGPT账户后，未能向执法部门发出警报。

    IPO计划会不会受影响

    有意思的是，就在这波负面新闻出来的同一周，OpenAI宣布已秘密提交首次公开募股（IPO）申请。这个时机挺微妙的——通常来说，监管要求的不确定性会让IPO投资者变得谨慎。

    不过OpenAI的基本面还是在的。ChatGPT的月活用户已经突破10亿，这个数据摆在哪儿，投资者的兴趣不会轻易散掉。只是监管这一端如果持续升温，估值和定价策略可能需要重新考虑。

    这次调查背后有一层更大的背景：美国各州对AI监管的态度正在变强硬。过去大家觉得AI监管主要是联邦层面的事，现在看，州一级的总检察长们也在找切入点，消费者保护、未成年人安全这些角度是他们的首选抓手。

    对OpenAI来说，眼下的优先级很可能是两手抓：一边配合调查、修补产品和外部沟通；另一边把IPO流程推下去，尽量不让监管消息吃掉市场信心。这两件事都不容易。

  • Meta砸了20亿美元收购，两个月后北京说不行

    Meta砸了20亿美元收购，两个月后北京说不行

    这笔交易本来是2025年年底的大新闻。Meta花20亿美元收购了中国AI初创公司Manus，一个靠着一段病毒式传播的智能体演示在全球蹿红的公司。那时候外界看着都觉得，这是中国AI领域少有的体面退出。

    结果才过了几个月，事情就朝着完全相反的方向走了。

    据彭博社和TechCrunch的报道，北京方面大约两个月前出于国家安全考虑，向Meta发出了剥离令——要求把这笔交易拆掉。Meta现在已经动手了：切断了Manus与其内部系统的连接，禁止员工在内部项目里继续用Manus的工具，双方正在推动全面分离。

    Meta与Manus交易
    Meta的20亿美元交易，在监管压力下被迫拆分（图源：TechCrunch）

    为什么北京不愿意？

    Manus的处境其实挺微妙的。它的员工2025年年中就迁到了新加坡，公司架构上已经做了离岸安排，但根子里的中国背景没变。美国那边也注意到了——参议员约翰·科宁当时就公开质疑，美国资本是不是不该流向和中国有关联的AI公司。

    但真正让这笔交易翻船的，是北京的态度。中国监管部门今年早些时候启动审查，理由是涉嫌违反技术出口管制和外商投资规定。这背后有一套更大的逻辑：北京在收紧对外资进入中国AI领域的管控，同时也在防止战略敏感技术通过并购渠道外流。

    据《华尔街日报》报道，Manus的投资方里，总部位于加州的Benchmark风投已经收到了收购交易的收益，而包括腾讯、HSG、真格基金在内的亚洲投资方已表示将配合交易拆解流程。

    Manus没闲着，在找回头路

    有意思的是，即便Meta在拆连接，Manus自己还在往外推新功能，先后上线了与Similarweb、Shopify的集成。这家公司看起来并不打算就此熄火。

    5月有报道称，Manus的联合创始人已经就向外部投资者筹集约10亿美元、从Meta手中收回公司控制权展开初步讨论。这条路如果走通，接下来很可能是搭建中国合资企业架构，最终在香港上市。今年香港迎来了一批中国AI初创公司的上市潮，MiniMax和智谱都在往那边走。

    不过这一切的前提是，北京愿意放行。从目前的情况看，监管部门对AI领域的资本流动管控还在收紧，不光是出境收购，连中国企业接受美国投资现在也要事先获得政府批准。Moonshot AI、StepFun、字节跳动都被点名了。

    这事释放了什么信号

    这件事其实不止关乎Meta和Manus。它把当前AI地缘政治的一个现实摊开了：不管你的公司注册在哪里、员工搬到了哪个国家，只要核心团队和中国有关联，北京就认为有资格管。

    对AI创业者来说，这意味着退出路径的复杂程度远超以往。过去大家觉得拿到美元基金、搭离岸架构、卖个好价钱给美国科技巨头，是一条能走通的路。现在看，这条路上的关卡比很多人预想的多。

    Meta这边，20亿美元打了水漂倒也不至于——至少Benchmark拿回了钱。但这件事对Meta在中国AI生态里的布局是个打击。它原本想通过Manus拿到智能体（agentic AI）领域的一张好牌，现在牌桌上还剩什么，不太好说。

  • 谷歌悄悄改了隐私条款：你的Lens照片和Search Live录音，现在可以用来训练AI了

    谷歌悄悄改了隐私条款：你的Lens照片和Search Live录音，现在可以用来训练AI了

    谷歌最近向部分用户发送了隐私设置变更通知，大多数人可能直接划掉了——但这种”悄悄改条款”的事情，值得认真看一眼。这次变动的核心是：你通过Google Lens搜过的图片、用Search Live录制的对话、语音搜索的录音、以及输入到谷歌翻译里的语音片段，现在都会被保存下来，用来”改进服务”，包括训练AI模型。

    新设置叫”搜索服务历史”

    谷歌新增了一个叫”搜索服务历史”（Search Services History）的开关，专门用来控制上面说的这些数据。与此同时，还有一个”个性化推荐”（Personalized Recommendations）设置，如果你打开了它，这些数据还会被用来给你推广告和个性化内容。

    不想被谷歌拿去训练AI？你可以把”搜索服务历史”关掉，同时也关掉”保存媒体”（Save Media）选项。但问题的关键是：默认状态下，这些设置是开启的。如果你之前没有特别去管谷歌的”网页与应用活动”（Web & App Activity）设置，那你的数据可能已经在被用来训练模型了。

    谷歌隐私设置
    谷歌搜索的AI化背后，是大量用户数据的支撑

    谷歌怎么说

    谷歌对外的解释很标准：这些数据用来”提供服务、开发和改进服务”，其中包括训练AI模型。这个说法在法律上站得住脚——用户协议里确实写了谷歌可以用数据改进服务。但普通用户看到”用于训练AI”这几个字，感受是完全不一样的。

    更关键的是，这次调整把原本藏在”网页与应用活动”里的一些开关单独拎了出来，看起来是让用户有更多控制权，但实际上也可能让更多人意识到：原来谷歌一直在拿我的这些数据。

    谷歌表示，搜索服务历史将用于”提供、开发和改进其服务”，包括训练AI模型。如果开启了”个性化推荐”设置，这些数据还会用于提供个性化建议和广告。

    不是第一次，也不会是最后一次

    谷歌用用户数据训练AI这件事，之前就引发过争议。今年早些时候，谷歌被指将YouTube创作者的内容用于训练Lyria音乐AI模型，引发版权诉讼。现在把Lens照片和Search Live录音也加进来，数据的规模和种类又上了一个台阶。

    从用户的角度看，这次变更最让人不舒服的地方在于”透明度”——设置是藏在层级菜单里的，大多数人不会主动去看。等你知道的时候，数据可能已经被用了一段时间了。谷歌的做法是”合规的”，但合不合用户的心意，是另一回事。

    如果你在意这件事，现在可以去谷歌账号的”数据与隐私”页面检查一下”搜索服务历史”和”保存媒体”这两个选项的状态。关掉它们不会让你的搜索体验变差——至少谷歌是这么承诺的。

  • 《加勒比海盗》导演喊话好莱坞：用AI写剧本的电影，应该打上F标

    《加勒比海盗》导演喊话好莱坞：用AI写剧本的电影，应该打上F标

    好莱坞导演戈尔·维宾斯基（《加勒比海盗》系列导演）最近向媒体表态：电影行业需要一套AI使用分级制度。如果一部电影的剧本是用AI写的，它应该被打上”F级”标签——就像给电影分级那样，让观众一眼就知道这部片子的AI参与程度。

    一个导演的担忧

    维宾斯基这次表态的背景是翠贝卡电影节期间的一次访谈。他并非全面反对AI——作为从业者，他清楚有些独立电影人预算有限，用AI来完成某些靠钱堆不出来的镜头，这情有可原。但他觉得，观众有权知道一部电影里到底有多少是”人做的”，有多少是”AI生成的”。

    他说得很直白：现在最大的问题是不透明。观众看完一部电影，根本分不清哪些画面是实拍的、哪些是AI合成的、剧本有没有让AI代笔。这种模糊感让人不安，尤其是当AI生成内容的质量已经到了肉眼难以分辨的地步。

    AI电影分级概念图
    AI正在改变电影制作的每个环节，但透明度仍然缺乏

    “F级”分级意味着什么

    维宾斯基提出的”F级”借鉴了电影分级的思路。F在这里不是”失败”的意思，而是强调”Full AI”或”AI辅助创作”的警示标。他的核心逻辑是：观众选择电影时，应该和选择食物时看配料表一样，有权知道这部电影的”成分”。

    这听起来有点极端，但类似的讨论在其他行业已经出现过了。音乐流媒体平台Deezer前不久上线了AI音乐检测器，帮助用户识别哪些歌曲是AI生成的。维宾斯基的提议相当于把这套逻辑搬到了电影行业，而且不止针对配乐，而是覆盖剧本、画面、后期等全流程。

    “人们最担心的就是没有透明度，人们害怕分不清什么是真的、什么是假的。”——戈尔·维宾斯基向Variety表示

    好莱坞的两难

    好莱坞现在面对的局面有点尴尬。一方面，制片厂发现AI能大幅压缩成本——概念设计、分镜预览、甚至某些特效镜头，用AI来做比传统流程快得多也便宜得多。另一方面，从业者担心AI会吃掉整个行业的就业机会，观众也对”AI电影”有抵触情绪。

    这种矛盾导致大多数制片厂对AI使用讳莫如深——用是用了，但不说，或者只说”我们用AI来做辅助工具”，具体辅助到什么程度，观众无从得知。维宾斯基的提议正是想打破这种沉默，强迫行业把AI使用情况公开出来。

    当然，这个想法距离真正落地还很远。谁来制定标准？谁来审核？制片厂会不会钻空子？这些都是现实问题。但维宾斯基把这事提出来，至少让更多人开始认真想：当AI深度参与创作时，”真实”这个词到底还有没有意义。

  • 亚马逊把Anthropic给”卖”了？AI圈最尴尬的投资关系

    亚马逊CEO向政府报告Anthropic模型安全问题
    亚马逊CEO向政府报告Anthropic模型安全问题，导致最强大模型被全球封禁

    Anthropic的Claude Fable 5和Mythos 5两款模型，本来是这家公司当下最强大的王牌，结果上周五突然被A一刀切了访问权限——而且是全球范围。表面上看，是美国政府以国家安全为由实施了出口管制禁令。但《华尔街日报》挖出来的内幕显示，这件事的源头可能指向亚马逊首席执行官安迪·贾西。

    亚马逊的尴尬位置

    这件事最尴尬的地方在于，亚马逊可是Anthropic的主要投资方。双方之前达成协议，亚马逊投50亿美元，Anthropic承诺花1000亿美元在AWS上。结果投资方转头就把被投公司给”卖”了，这剧情也是够讽刺的。当然亚马逊不会承认自己主动告的状。亚马逊发言人的声明说得滴水不漏：政府寻求我们关于潜在安全风险的建议并不罕见，但我们不会分享这些讨论的细节。话说到这个份上，基本上就等于”我不否认，但我不说”。

    越狱漏洞还是借口？

    特朗普的前人工智能顾问大卫·萨克斯现在在总统科学技术顾问委员会当联合主席，他给了另一个版本的说法。按照萨克斯的说法，是一位Anthropic和美国政府都高度信任的合作伙伴站出来，提供了关于越狱的相关信息。然后政府要求Anthropic的CEO达里奥·阿莫代伊把越狱问题修复，不然就下线模型。结果达里奥拒绝了。这个说法如果属实，那Anthropic的拒绝就成了一个关键点——是公司坚持模型开放性的原则，还是他们觉得自己模型的安全性没问题、不需要按政府的要求改？

  • OpenAI被多州总检察长调查，IPO前夜摊上大事了

    OpenAI面临多州总检察长调查
    OpenAI面临多州总检察长调查，IPO计划蒙上阴影

    OpenAI最近日子不太好过。就在本周宣布秘密提交IPO申请的当口，一个州检察长的联盟已经对它展开了调查。领头的是纽约州，直接发了传票过来，要的东西涵盖面相当广——广告政策、用户参与度和留存、模型谄媚问题、消费者数据和健康数据处理，还有对未成年人和老年人的保护政策，全都在调查范围内。

    OpenAI发言人在一份声明中表示：”AI是一项崭新且强大的技术，我们每天都在努力以负责任的方式安全地将它的益处带给人们。我们认真对待州检察长提出的担忧，并打算与他们的办公室进行建设性沟通。”

    这事儿是《华尔街日报》先曝出来的。OpenAI的发言人倒是四平八稳，说AI是个崭新又强大的技术，他们每天都在努力以负责任的方式把好处带给人们，会认真对待州检察长的担忧，打算跟他们的办公室建设性沟通。话说得漂亮，但问题是，到底有多少个州参与了这次调查，又被要求提供哪些具体信息，OpenAI这边一个字都没说。TechCrunch已经联系了纽约州检察长办公室求证，目前还没收到回复。

    刚赢了马斯克，官司还没打完

    说起来，OpenAI最近在法庭上倒是赢了一仗——把联合创始人埃隆·马斯克给击败了。马斯克指控公司违反创始协议，但法院判决OpenAI胜诉。不过马斯克的首席律师已经表示要上诉，所以这事儿还没完。

    但实际上，OpenAI手里的官司不止这一桩。从涉嫌版权侵权，到ChatGPT被指与用户自杀有关，各种各样的诉讼都有。本月早些时候，佛罗里达州检察长詹姆斯·乌特迈耶直接把OpenAI和它的首席执行官萨姆·奥特曼给告了，声称这两位”无视内部和外部的安全警告，将儿童置于极大风险之中，并且允许危险的产品触达数百万佛罗里达人”。这指控相当重。

    枪击案后的道歉，来得有点晚

    奥特曼最近还因为另一件事道了歉。加拿大坦布勒里奇发生大规模枪击事件之后，有消息披露，枪击嫌疑人的ChatGPT账户已经被OpenAI标记并封禁，但公司没有通知执法部门。奥特曼为此向坦布勒里奇社区道了歉，承认这里做得不对。但道歉归道歉，人命关天的事，光道歉显然不够。

    IPO前夜的阴影

    就在这一切发酵的时候，OpenAI本周还宣布了一个大消息：已经秘密提交IPO申请。一边要应对多州检察长的调查，一边要面对各种诉讼，一边还要推进上市计划，这IPO的路只怕不会太顺利。投资者买不买账，到时候看吧。

  • 【开源推荐】Dify：145K+ Stars！开源LLM应用开发平台，可视化构建AI工作流与RAG管道

    【开源推荐】Dify：145K+ Stars！开源LLM应用开发平台，可视化构建AI工作流与RAG管道

    Dify：145K+ Stars！开源LLM应用开发平台，可视化构建AI工作流

    TypeScript + Python 全栈 · Docker 一键部署 · 集成数百款LLM模型

    📌 项目简介

    Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，由 LangGenius 团队开发，已加入 Linux 基金会。它具备直观的可视化界面，整合了 AI 工作流、RAG 管道、智能体能力、模型管理和可观测性功能，帮助开发者快速完成从原型到生产环境的落地。截至 2026 年 6 月，Dify 在 GitHub 已获得 145,000+ Stars，是全球最受欢迎的 LLM 应用开发框架之一。

    145K+
    GitHub Stars

    50+
    内置工具集成

    300+
    LLM模型支持

    Apache-2.0
    开源协议

    🔧 安装要求和过程

    方式一：Docker Compose 部署（推荐，最快5分钟上线）

    环境要求：CPU ≥ 2核，内存 ≥ 4GiB，已安装 Docker 和 Docker Compose

    # 克隆仓库
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

# 复制环境配置
cp .env.example .env

# 启动服务（后台运行）
docker compose up -d

# 访问安装页面
# 浏览器打开 http://localhost/install

    启动后访问 http://localhost/install 完成管理员账号初始化，即可开始使用。

    方式二：从源码部署（适合开发者定制）

    # 后端启动（Python 3.11+）
cd api
poetry install
poetry run flask db upgrade
poetry run flask run --host 0.0.0.0 --port 5001

# 前端启动（Node.js 18+）
cd web
npm install
npm run dev

    方式三：云服务版（无需部署，立即使用）

    直接访问 https://cloud.dify.ai 注册即用，免费版包含 200 次 OpenAI 调用额度。

    ⚡ 核心功能

    🎨 可视化工作流编排

    在画布上通过拖拽节点即可构建复杂的 AI 工作流，支持条件分支、循环、变量传递和并行执行。无需编写代码，产品、运营同学也能搭建生产级 AI 应用。

    🤖 全模型支持 & RAG 管道

    无缝集成 GPT、Claude、Llama3、Mistral、Gemini 等 300+ 专有/开源 LLM，兼容所有 OpenAI API 规范的模型。内置完整的 RAG 管道，支持从 PDF、PPT、Word 等常见文档格式中提取文本并建立知识库。

    🛠️ 智能体 + 50+ 内置工具

    基于 LLM Function Calling 或 ReAct 模式定义智能体，内置 Google 搜索、DALL·E、Stable Diffusion、WolframAlpha 等 50+ 工具，同时支持自定义工具接入，真正让 AI 能”做事”而不仅仅是”说话”。

    📊 Prompt IDE + 可观测性

    提供直观的 Prompt 编写和调试界面，支持对比不同模型性能表现。集成 Opik、Langfuse、Arize Phoenix 等可观测性工具，实时追踪 LLM 推理成本、延迟和准确率，让 AI 应用可监控、可优化。

    🔌 丰富 API & 生态集成

    提供完整的 REST API 和 SDK，支持将 Dify 应用嵌入到自有产品中。同时支持与 LangChain、Semantic Kernel 等框架集成，也可通过 AWS CDK、Terraform、Kubernetes 等方式部署到云端。

    💡 典型使用场景

    🏢

    企业知识库问答

    上传公司文档、产品手册、FAQ 建立知识库，构建基于 RAG 的智能客服或内部知识助手，准确回答员工和客户的提问，减少人工客服压力。

    🤖

    AI 工作流自动化

    用可视化画布编排多步骤 AI 任务：自动抓取网页内容 → 提取关键信息 → 调用 LLM 总结 → 发送邮件通知，全程无需写代码，像搭积木一样构建自动化流程。

    🚀

    快速 AI 产品原型验证

    产品团队在几小时内完成 AI 功能原型设计，通过 Dify 的 Playground 实时测试不同模型效果，快速验证产品想法，大幅缩短从创意到落地的周期。

    🌟 推荐理由

    作为一名开发者，我推荐 Dify 的最大理由是“它把 AI 应用开发从『写代码』变成了『搭积木』”。以前要集成 LLM、做 RAG、写 Agent 逻辑，需要深厚的 Full Stack 和 AI 工程经验；现在用 Dify 的可视化画布，产品、运营甚至非技术同学都能搭建出生产级的 AI 应用。

    另一个亮点是私有化部署能力。对于数据敏感的企业用户，Dify 可以完全部署在内部服务器，数据不出企业内网，同时享受和云服务版一样的功能体验。加上它对国产大模型（如通义千问、文心一言、智谱 GLM）的良好支持，在国内落地场景非常有优势。

    145K+ Stars 不是偶然。Dify 正在成为 AI 应用时代的”WordPress”——让每个人都能轻松拥有自己的 AI 应用。无论你是个人开发者、创业团队还是大型企业，Dify 都值得一试。

    📦 下载地址

    开源协议：Apache-2.0（附加 Dify 开源条款） · 主要语言：TypeScript 51.5% / Python 44.1%

  • SK海力士市值破万亿，AI内存生意比卖显卡还赚钱





    SK海力士市值破万亿，AI内存生意比卖显卡还赚钱

    SK海力士市值破万亿，AI内存生意比卖显卡还赚钱

    2026年5月27日 · The AI Track

    2026年5月27日，韩国芯片制造商SK海力士股价收盘上涨约9.3%，盘中最高涨幅达14.9%，市值首次突破1万亿美元大关。这不是一家公司的胜利，而是整个AI内存供应链价值重估的缩影。

    就在前一天，美光科技刚突破1万亿美元市值；5月6日，三星电子也达到了这一里程碑。三家内存巨头在短短三周内接连破万亿，AI基础设施的投资热潮从”算力”烧到了”内存”。

    高带宽内存（HBM）已经成为AI供应链的瓶颈环节。英伟达的AI加速器需要高速内存堆栈来高效训练和运行大语言模型，而SK海力士正是这个环节的主要供应商。

    为什么是现在？

    AI训练对内存的需求跟传统计算不一样。大语言模型训练时需要在GPU之间高速传输海量参数，这时候传统DDR内存的带宽就不够用了，必须用HBM（高带宽内存）。

    问题在于HBM的生产难度远高于普通内存芯片。它需要先进封装、专用制造产能，还要跟英伟达这样的核心客户做长周期认证。产能不是想扩就能快速扩的。

    根据Counterpoint Research的数据，2025年第四季度SK海力士占全球HBM收入的57%，三星占22%，美光占21%。三家把HBM市场吃干抹净，定价权牢牢攥在手里。

    数字会说话

    • 股价涨幅：今年以来SK海力士累计上涨超过200%，部分估算接近250%；同期美光涨约245%，三星涨约149%
    • 业绩表现：SK海力士4月公布的季度利润同比翻了五倍，同时公司预计未来三年HBM需求将超过现有供应
    • 市场份额：SK海力士在HBM市场占比57%，是英伟达AI加速器的核心供应商
    • 后续计划：SK海力士正计划通过美国存托凭证（ADR）赴美上市，拓宽国际投资者准入渠道

    韩国股市的新引擎

    SK海力士的上涨带动了整个韩国大盘。5月27日当天，韩国综合股价指数（KOSPI）盘中最高上涨5.1%，收盘上涨2.3%。

    目前三星和SK海力士合计占KOSPI指数市值的40%以上。韩国股市跟全球AI基础设施需求的关联度越来越高。今年以来KOSPI指数接近翻倍，韩国成为这轮AI基础设施周期中公开股票市场的最大受益者之一。

    同日，韩国交易所还上市了挂钩三星和SK海力士的单股票杠杆ETF。跟踪SK海力士股价每日两倍收益的杠杆ETF首日上市即上涨18%。

    内存行业的逻辑变了

    过去几十年，内存芯片一直被当成周期性大宗商品。短缺时价格飙升，厂商疯狂扩产，然后供应过剩、价格暴跌，周而复始。

    AI需求正在改变这个规律。现在内存需求不再主要来自智能手机、笔记本电脑等消费电子产品，而是越来越多来自AI数据中心。数据中心的内存采购是长期合同、大规模、持续性的，不像消费电子那样季节波动剧烈。

    分析师目前预计内存需求将持续超过供应直到2028年。这也支撑了投资者对HBM业务占比较高的厂商给出更高的估值。

    风险也不能忽视

    股价涨得快，风险也在积累。KOSPI指数对少数AI相关芯片股的依赖度越来越高，这可能会加剧市场波动。供应链中断、客户集中度高、全球数据中心投资放缓等因素，都会对韩国整体股市产生更大影响。

    另外，杠杆ETF的流行也带来了额外风险。这类产品会放大单日波动，增加期货和现货市场的短期压力。5月27日SK海力士盘中涨幅达14.9%，收盘回落到9.3%，这种剧烈波动在杠杆产品普及后会更常见。

    还有一点，AI数据中心的建设节奏如果放缓（比如因电力、冷却、监管等因素），内存需求的增长也会受影响。这轮上涨的底层逻辑是”AI基础设施持续扩张”，如果这个逻辑被打破，估值回调不会客气。


  • 微软搞出自家推理模型，不再只靠OpenAI了





    微软搞出自家推理模型，不再只靠OpenAI了

    微软搞出自家推理模型，不再只靠OpenAI了

    2026年6月3日 · IT之家

    微软在Build 2026开发者大会上扔出一个信号：他们不再只做OpenAI的”包装工”了。七款自研AI模型一同亮相，其中最引人注目的是MAI-Thinking-1——微软第一款高级推理模型。

    这款模型有350亿活跃参数，规模不算大，但微软强调它是从零开始用干净数据训练的，没有走捷径去蒸馏第三方模型（这话里带着对谁的不满，大家心里有数）。在软件工程相关的基准测试里，它的成绩能跟业界顶尖模型掰手腕。

    微软AI CEO穆斯塔法·苏莱曼在台上重申了他们的理念——”人文主义超级智能”。这话听着有点虚，但配合这一波模型发布，意思很明确：微软要在AI底层能力上自己掌舵，而不是永远跟在别人后面。

    一口气发了七款模型，覆盖全场景

    除了MAI-Thinking-1，微软这次还端出了覆盖图像、语音、编程的完整的自研模型矩阵：

    • MAI-Image 2.5 和 MAI-Image 2.5 Flash —— 支持文生图和图像编辑，Flash版本主打速度
    • MAI-Transcribe-1.5 —— 语音转写，速度是竞争对手模型的五倍，开会录音整理终于不用等半天
    • MAI-Voice-2 —— 语音合成，新增15种语言支持，Flash版本即将推出
    • MAI-Code-1 —— 编程辅助，推理效率做了优化，已经集成进GitHub Copilot和Visual Studio Code

    这套组合拳打出来，微软在AI模型层的能力版图像是补齐了。过去大家提起微软的AI能力，第一反应是”他们用OpenAI的技术”，现在这个故事要改写了。

    为什么要自己搞模型？

    这个问题其实不难回答。微软跟OpenAI的关系一直以来都有点微妙——既是最大的金主（投了上百亿美元），又是 deepest 的商业合作伙伴，但核心技术却攥在别人手里。

    OpenAI有自己的商业化节奏，有自己的产品规划，微软想做的一些事情不一定跟OpenAI的利益完全对齐。比如微软希望把AI能力深度集成到Windows、Office、Azure里，这种底层整合如果完全依赖外部技术，长期来看是有风险的。

    还有一个更现实的原因：成本。每次调用OpenAI的API都是有成本的，如果微软能把一部分推理 workload 迁移到自家模型上，这笔账长期来看是划算的。

    MAI-Thinking-1到底强在哪？

    微软对这款模型的技术细节还守得比较紧，目前公开的信息有限。可以确定的是：

    • 中等规模（350亿参数），不是那种动辄万亿参数的”暴力美学”路线
    • 专门优化了推理能力，适合需要多步逻辑推导的任务
    • 软件工程基准测试成绩突出，这对微软的基本盘（开发者工具）来说很有意义
    • 干净数据训练，不依赖第三方模型蒸馏——这一点微软特意提了，态度很明确

    这套说辞听起来是不是有点耳熟？Anthropic也说自己”更安全、更负责”，谷歌也说自己”最开放”。各家都在讲自己的故事，最终还是得看实际用起来怎么样。

    对行业意味着什么

    微软这一步，本质上是把”模型层”的主动权往自己手里挪。过去几年AI圈的故事线是”OpenAI发明未来，微软帮忙卖出去”，现在微软想说的是”我们也能发明未来”。

    这对OpenAI来说未必是坏事。微软有了自研模型，反而可能在跟监管、跟合作伙伴谈判的时候有更多筹码，最终对OpenAI也是加分项。但如果哪天微软觉得自研模型够用了，OpenAI失去微软这个最大金主的风险也不是零。

    这场AI大戏，越来越有意思了。


  • 好莱坞AI电影不再是喂提示词那么简单：翠贝卡电影节上的一场实验

    尽管生成式AI即将革命化电影制作行业的呼声很高，但目前还没有真正能让观众愿意付费观看的AI生成影视项目。大多数AI公司的视频模型只能生成视觉不一致的短视频片段，好莱坞一些大型AI合作项目也突然破裂。但今年翠贝卡电影节上亮相的几部实验性影片，展示了一个不同的可能性。

    不是提示词进、电影出

    生成式AI不太可能独立制作出有吸引力的完整电影，这点行业里很多人都清楚。但翠贝卡电影节上的多部影片展示了人类创作者如何巧妙利用这项技术——不是被它替代，而是把它当工具用。

    由Illuminai Studios制作的动画短片《Roar》更像是AI生成片段的蒙太奇，缺乏连贯性；Asteria Film Co.的《ChikaBOOM!》也缺乏魔法学徒题材作品应有的质感。这两部作品的粗糙感反映了以AI为核心的制作流程中固有的技术局限。

    翠贝卡电影节上的实验表明，AI在电影制作中的角色更可能是”定制化辅助工具”，而非”自动导演”。这个区别很关键。

    DeepMind的《Dear Upstairs Neighbors》是怎么做的

    Dear Upstairs Neighbors 概念图
    《Dear Upstairs Neighbors》概念图，用于训练谷歌Veo和Imagen模型定制版本（图源：Google DeepMind）

    谷歌DeepMind的《Dear Upstairs Neighbors》是这次翠贝卡最值得关注的案例。这部短片由皮克斯资深员工Connie Qin He编剧并执导，与谷歌DeepMind的研究人员合作完成。

    为了给影片赋予独特风格，He邀请了皮克斯美术设计Yingzong Xin，用Photoshop和丙烯颜料在纸上绘制概念图。这些插画的表现主义美学是让影片奇幻故事鲜活起来的关键，但也给DeepMind的工程师带来了独特挑战。

    • DeepMind开发了定制版的Veo和Imagen模型，专门用Xin的概念图训练，确保视觉风格一致
    • 创作团队用Autodesk Maya制作粗动画，再把粗动画输入Veo生成精良场景
    • 整个流程依赖人类创作的艺术，AI只是执行工具，不是创意来源

    OpenAI的Sora关停了，然后呢？

    OpenAI出现在翠贝卡电影节有些出乎意料，因为该公司最近已经决定完全关停Sora。Sora的突然关停导致OpenAI的长篇动画电影《Critterz》无法在今年戛纳电影节亮相。

    看起来OpenAI可能会转向，不再专注于技术的视频应用场景。但生成式AI领域还有其他参与者在开发工具，供创作者用于实现自己的项目。翠贝卡上的其他影片，比如Alice Gu用Sora还原帕利塞德大火场景的《Smoked》，以及Youssef Michraf用OpenAI工具生成写实场景的《Mauvais Soleil》，都展示了创作者在现有工具限制下能做什么。

    看完所有这些影片，一个感觉很清楚：未来不可能出现制片厂靠给生成式AI模型输入提示词就批量产出商业可行项目的情况。这类内容可能不会消失，但不是好莱坞巨头愿意署名的内容。

    更有可能出现的情况是，谷歌这样的大型AI公司和制片厂合作，开发适配特定制作流程的定制模型。而这些工作流程，只有在拥有清晰创意愿景的人类创作者指导下，才能良好运转。