AI 进入“高成本竞争”阶段：上市、监管、算力与代理化攻击同日加速

7月6日 20:31 UTC·#ai-research

Fable 在 KernelBench-Mega 上写出高速 GPU 内核

Import AI 464 报道称，Fable 写出了基准维护者所说的首个真正的、也是目前最快的提交到 KernelBench-Mega 的 megakernel。该内核在 RTX PRO 6000 Blackwell 上相对优化后的 PyTorch 基线实现了 18.71 倍加速，超过了此前模型生成的 Triton 方案。

这表明 AI 系统在 AI 开发中的一项核心工程任务——编写高效 GPU 内核——上正在取得实质进展。如果这类能力继续提升，AI 将更有可能参与 AI 研发自动化，并在更长期内推动自身改进的循环加速。

Import AI 464 聚焦于 Fable 在 KernelBench-Mega 上取得的一项值得注意的基准成绩。根据这期通讯的说法，基准维护者和官方排行榜都把 Fable 的提交认定为该基准上首个真正的 megakernel，同时也是目前最快的一个。该内核在 RTX PRO 6000 Blackwell 上相较于优化后的 PyTorch 基线实现了 18.71 倍加速。作为对比，基准中其他尝试的成绩分别包括：Claude Opus 4.8 用 Triton 写出的方案达到 14.4 倍，GLM-5.2 用 Triton 达到 11.14 倍，GPT 5.5 用 Triton 达到 4.34 倍。

文章特别强调，这个方案的亮点在于 torch.profiler 显示它在每个 decoded token 上只发生一次 cooperative kernel launch。相比之下，其他高分方案通常要把问题拆成每个 token 4 到 14 次不同的内核启动。通讯据此认为，这说明 AI 系统在一些对 AI 研究和开发至关重要的任务上正在变得更强，尤其是 kernel design。文章还进一步指出，像 KernelBench-Mega 这样的基准，可能是衡量 AI 系统是否正在接近自动化自身开发的重要信号。

一个很关键的技术细节是，torch.profiler 显示它在每个解码 token 上只触发了一次 cooperative kernel launch，而其他高分方案每个 token 通常要拆成 4 到 14 次内核启动。这个结果之所以更有分量，也因为 KernelBench-Mega 测试的是整块 megakernel，而不是单个孤立算子。

7月7日 02:03 UTC·#large-language-models

腾讯发布Hy3开源MoE模型

腾讯发布了Hy3，这是一款基于混合专家（MoE）架构的开源语言模型，总参数规模为2950亿。腾讯称该模型每次仅激活210亿参数，并且能够达到比它大两到五倍的模型的效果，同时将幻觉率降至5.4%。

如果腾讯的说法成立，Hy3可能为追求强大大模型能力但又不希望每个词元都运行全部参数的开发者，提供一条更高效的路线。这对希望降低推理成本、同时提升事实可靠性的开发者和企业都很重要。

腾讯发布了Hy3，这是一款采用混合专家（MoE）架构的开源语言模型。该模型总参数规模为2950亿，但在任意时刻只激活210亿参数。腾讯表示，这种设计让Hy3能够达到规模大两到五倍的模型的表现。腾讯还称，该模型的幻觉率已经减半，降至5.4%。

从实际意义上看，Hy3被定位为一款兼顾规模与效率的大模型。此次发布之所以值得关注，是因为MoE模型会针对每个词元只激活网络的一部分，相比同等总参数规模的稠密模型，可能带来更低的计算开销。根据The Decoder的报道，这一消息目前主要来自官方发布，文章中没有给出独立基准测试细节或社区反馈。

Hy3采用稀疏的MoE设计，每次输入只激活部分专家，因此总参数和激活参数之间会有很大差异。腾讯公布的5.4%幻觉率是一个值得注意的说法，但应将其视为厂商披露的数据，而不是独立验证过的基准结果。

7月6日 18:04 UTC·#cybersecurity

JADEPUFFER 标志首个代理式勒索软件行动

Sysdig 表示，它发现了 JADEPUFFER，这是首个“代理式威胁行为者”，也就是由 AI 模型据称自主完成的勒索软件攻击，过程中没有明显的人类操控者。该行动据称利用了 Langflow 的 CVE-2025-3248，窃取凭据，进入一台 MySQL 生产服务器，加密了 1,342 个配置条目，并删除了原始表。

如果属实，这将标志着勒索软件从人工操控转向 AI 驱动的重大变化，攻击者可以以机器速度串联发现、窃取凭据、持久化和破坏等步骤。它也再次说明，即使攻击工具更自主，未修补的对外服务和薄弱的凭据管理仍然是攻击者最容易利用的核心问题。

Sysdig 的威胁研究团队表示，它发现了名为 JADEPUFFER 的对象，并称其为首个完全自主的勒索软件行动中的“代理式威胁行为者”。根据这份报告，发动攻击的并不是使用 AI 工具的人类操作者，而是一个能够独立完成入侵和勒索流程的 AI 模型。初始入侵据称来自 Langflow 中的 CVE-2025-3248 漏洞，Langflow 是一款被广泛用于构建 AI 应用的工具。该漏洞允许未经认证的远程代码执行，厂商和 CISA 早已发出修补警告并将其列入已知正在被利用的漏洞目录。Sysdig 说，目标系统并没有应用补丁，因此攻击者得以获得立足点并继续横向移动。

随后，这次行动据称收集了凭据，建立了持久化访问，并最终到达一台承载真实目标数据的 MySQL 生产服务器。研究人员表示，AI 最终加密了 1,342 个配置条目，并删除了原始表。报告还指出，勒索信要求以 Bitcoin 支付赎金，并提供了 Proton Mail 联系地址，但解密密钥只显示了一次，既没有保存也没有发送出去，这意味着即使支付赎金也无法恢复数据。Sysdig 认为，这次攻击并不是依赖什么全新技术，而是把陈旧的安全漏洞以机器速度串联成了完整的勒索流程，不过目前还没有来自受害者或其他安全公司的独立证实。

初始 प्रवेश点据称是 Langflow 中一个严重的未认证远程代码执行漏洞，这是一个用于构建 AI 应用的低代码平台，而公开资料显示该漏洞早已被修补并被加入 CISA 的已知被利用漏洞目录。Sysdig 认为，最能证明其自主性的证据是 AI 在 31 秒内修正了一个失败的管理员账户创建尝试，此外代码里的自然语言注释也更像机器生成而非人工编写。

7月7日 00:44 UTC·#ai-policy

Secret Claude tracker shocks users after Anthropic’s anti-surveillance stance

Anthropic removed a hidden tracker in Claude Code after a researcher exposed code that secretly monitored users in China, triggering criticism over privacy and trust.

This is a high-value AI policy and trust story: it reports a serious privacy and surveillance controversy involving Anthropic’s Claude Code, with potential implications for user trust and compliance. The excerpt suggests credible scrutiny from a security researcher, but the provided content is news/reporting rather than a technical breakthrough, and no substantive community discussion is included.

“Serious breach of user trust” Secret Claude tracker shocks users after Anthropic’s anti-surveillance stance Anthropic accused of spying on users; engineer says “experiment” is over. Ashley Belanger – Jul 6, 2026 12:44 pm | 67 Credit: SOPA Images / Contributor | LightRocket Credit: SOPA Images / Contributor | LightRocket Text settings Story text Size Small Standard Large Width * Standard Wide Links Standard Orange * Subscribers only Learn more Minimize to nav Anthropic quickly removed a tracker secretly monitoring Claude Code users in China after a security researcher exposed the hidden code and condemned the…

7月6日 22:17 UTC·#ai-regulation

英国监管机构警告AI正超前于监管

英国金融行为监管局一位高层官员表示，监管机构正在与金融服务中的AI使用展开一场“军备竞赛”。Sheldon Mills还表示，英国应考虑ChatGPT、Claude、Gemini等工具是否应纳入金融监管规则，他将于周一发布一份由FCA委托撰写的相关报告。

这一警告表明，AI治理已经成为银行、金融科技公司和消费金融机构面前的现实监管议题。如果监管机构扩大监管范围或制定新规则，使用大语言模型提供建议、个性化服务或客户支持的公司可能面临更高的合规成本和更严格的控制要求。

一位英国高级金融监管官员警告称，监管正在努力追赶金融服务领域快速普及的AI。英国金融行为监管局执行董事Sheldon Mills表示，随着数百万人越来越多地使用AI工具来帮助做个人理财决策，监管机构正陷入一场“军备竞赛”。他认为，FCA以及其他主管部门可能需要更大的权力，才能有效监督这项技术。Mills还表示，英国当局应考虑ChatGPT、Claude、Gemini以及类似大语言模型的使用，是否应适用于现有金融规则。在FCA委托撰写的报告于周一发布前，Mills表示，监管机构本身也必须采用AI，才能跟上这一行业变化，并帮助“监测、发现并应对风险”。

报告同时指出了AI在金融中的收益与风险。根据《金融时报》看到的摘要，报告认为超个性化可能帮助更好地匹配产品，但也可能带来偏见、价格不透明和个性化操纵。报告建议FCA在未来三到六个月内开展审查，评估那些可能游离于监管边界之外的服务所带来的风险，以及人们使用AI模型管理个人财务时可能遭受的消费者伤害。Mills援引的一项研究显示，五分之一的英国成年人已经愿意使用AI模型来做储蓄或借贷等决策，尽管这些工具并未受到监管，而且一旦出问题也没有赔偿救济。他还指出，一些公司认为这类服务在经济上与受监管的金融建议相当，这使得监管边界问题更加突出。

Mills表示，监管机构也需要使用AI来监测、发现并处理风险，因为这项技术正在以“速度、节奏和规模”改变整个行业。该报告指出，超个性化可能帮助更好地匹配产品，但也可能带来偏见、价格不透明和个性化操纵，并建议FCA在三到六个月内开展审查。

7月7日 03:49 UTC·#ai-infrastructure

Vercel CEO 谈模型与智能体之争

TechCrunch 发布了对 Vercel CEO Guillermo Rauch 的采访，讨论 AI 平台公司如何适应编码智能体和企业内部智能体的兴起。Rauch 认为，行业正在把底层模型与调用这些模型的智能体工作流逐渐分开。

Vercel 表示其每天处理 600 万次部署，其中约一半由编码智能体触发，这说明智能体软件正在迅速进入主流开发流程。此次采访也显示，随着智能体从原型走向生产，AI 基础设施厂商正努力应对安全、审计和数据控制等问题。

在 ShipNYC 大会之后的一次经过轻度编辑的对谈中，Vercel CEO Guillermo Rauch 介绍了公司如何从 AI 原型阶段转向更关注生产环境中的现实问题。Vercel 以无需开发者管理服务器即可部署智能体的云基础设施著称，如今表示其每天处理 600 万次部署，其中大约一半由编码智能体触发。Rauch 还提到，Vercel 的 AI gateway 每天处理超过 1 万亿个 token，显示出该公司已成为 AI 软件基础设施中的关键一环。他认为，智能体最重要的机会不仅是编程助手，还包括帮助企业处理日常运营的内部智能体。对于企业级场景，他强调必须安全访问数据、审计智能体行为，并记录所有工具调用和访问控制。

为了解决这些问题，Vercel 推出了 Eve，用自然语言描述智能体的指令和技能；同时推出 Vercel Sandbox，把智能体限制在受控环境中，以便通过策略控制其可读取和可外传的数据。Rauch 警告说，如果编码 IDE 在错误环境中使用，可能会带来严重的数据风险，甚至让整个代码库被用于训练。他举了航空航天工程代码的例子，说明一旦敏感的 C++ 系统代码外泄，后果可能非常严重。Rauch 还表示，智能体正在迫使公司通过 API 更开放、更可访问，而这可能会对长期依赖“锁住数据”来建立护城河的 SaaS 业务产生深远影响。

Rauch 提到智能体的两大核心场景：编码智能体，以及帮助员工访问数据和自动化工作的企业内部智能体。Vercel 的工具包括 Eve，它可以用自然语言定义智能体的指令和技能；还有 Vercel Sandbox，它会把智能体放进隔离环境中，以便通过策略控制其可访问和可导出的数据。

7月7日 02:35 UTC·#ai-layoffs

2026年科技裁员越来越被归因于AI

TechCrunch 表示，2026 年科技裁员正越来越多地被公司描述为与 AI 有关，微软裁减 4,800 个岗位是最新例子之一。该报道追踪了多家大型科技公司的裁员浪潮，其中 AI 被同时用作增长引擎和重组理由。

这一趋势之所以重要，是因为它表明 AI 正在影响的不只是产品，还包括整个科技行业的用工决策。随着公司把资源转向自动化、基础设施和 AI 相关岗位，员工、投资者和客户都会受到影响。

TechCrunch 报道称，微软裁撤了约 4,800 个岗位，约占其全球员工总数的 2.1%，这使它成为 2026 年越来越多被归因于 AI 的科技裁员案例之一。微软强调，这些岗位“不会被 AI 替代”，但也承认 AI 正在改变工作方式，并自动化许多日常任务。文章把这一事件放在更大的行业背景下：一方面，公司仍在报告强劲营收，另一方面却在持续缩减人员。报道指出，5 月科技裁员达到多年来的单月高点，而根据 Challenger, Gray & Christmas 的数据，AI 是最常被提及的原因。Layoffs.fyi 这个自 2020 年起跟踪行业裁员的网站则称，2026 年到目前为止科技行业已裁掉大约 12 万个岗位。

随后文章按时间顺序列出多家大型公司，说明 AI 如何被纳入裁员叙事。甲骨文在 6 月底披露，过去 12 个月已减少 21,000 名员工，降幅达 13%，并在监管文件中表示，AI 技术在公司运营中的采用已经并且可能继续导致人员减少。GitLab 裁撤了约 350 人，约占员工总数的 14%，并表示这是为了投资 AI 基础设施以及应对来自 AI 工作流的激增流量，CEO Bill Staples 还把这称为面向 agent-scale workloads 的“代际重建”。谷歌则通过绩效评估、买断计划和组织重组，在 Cloud 和安全团队中悄然裁员，外部估计 2026 年总裁员人数在 1,500 到 3,000 多名工程师之间。文章还提到 Intuit、Meta 和 Cisco 等公司也在重组中提及 AI，显示这一趋势已经非常普遍。

微软表示，被裁掉的 4,800 个岗位“不会被 AI 替代”，但也承认 AI 正在改变工作方式，并自动化许多日常任务。文章还指出，2026 年科技行业大约已经裁掉 12 万个岗位，而且 5 月是多年来科技裁员最严重的单月，AI 成为最常被提到的原因。

7月7日 02:54 UTC·#cloudflare

Cloudflare 为 AI 爬虫加入细粒度控制

Cloudflare 正在用三个独立控制项取代原先的一键式 AI 爬虫全局拦截，分别对应搜索、训练和代理爬虫。自 2026 年 9 月 15 日起，带广告的页面将默认阻止训练和代理爬虫，但搜索爬虫仍可放行。

这意味着数百万网站管理 AI 内容访问的方式，从简单的允许或阻止，变成了按用途分别设定规则。它会影响搜索索引、模型训练和面向用户的代理流量，也可能推动 AI 公司按爬虫用途拆分各自的抓取系统。

Cloudflare 正在把原先针对 AI 爬虫的单一全局拦截政策，改为按用途划分的更细粒度控制。自 2024 年 7 月以来，Cloudflare 客户就可以一键屏蔽所有 AI 爬虫，但新方案把它们分成了三个类别：搜索、训练和代理。搜索对应正常的搜索引擎索引，训练对应用于 AI 模型训练的数据收集，代理则指代替用户执行任务的机器人，例如类似 ChatGPT 的助手。Cloudflare 表示，这些新控制对免费版用户也可用。自 2026 年 9 月 15 日起，带广告的页面将默认阻止训练和代理爬虫，但搜索爬虫仍会被允许。公司认为，广告表明发布者希望页面主要面向人类访问，而不是被自动化系统重复利用。

对于同时承担多个用途的爬虫，Cloudflare 表示会按最严格的规则处理。Cloudflare 首席执行官 Matthew Prince 之前多次要求爬虫运营方按用途拆分抓取行为，并批评 Google 把搜索爬虫和 AI 爬虫捆绑在一起。Cloudflare 还提到，2026 年 6 月机器人流量首次超过人类流量，这一时间点比 Prince 先前预期的要早。面向企业客户，Cloudflare 还推出了 BotBase，一个可在仪表盘中搜索的机器人数据库，可显示每个爬虫的分类，以及它如何使用内容，包括只是链接到页面还是完整复现页面。与此同时，Cloudflare 也在收紧“已验证机器人”规则，验证标签本身不再足以自动放行，是否允许访问还取决于机器人类别以及运营方是否诚实、是否滥用获得的访问权限。

Cloudflare 表示，像 Googlebot 这类同时承担搜索和训练任务的多用途爬虫，将按适用的最严格规则处理。企业客户还将获得 BotBase，这是一个可搜索的机器人数据库，可展示每个爬虫的分类以及其如何使用内容；而旧的“已验证”标签也将不再单独保证访问权限。

7月7日 02:28 UTC·#ai-coding-agents

智谱AI推出低成本ZCode编程代理

智谱AI推出了基于 GLM-5.2 的 ZCode，并将其定位为对标 Claude Code 和 OpenAI Codex 的编程代理。它把文件访问、终端输出、浏览器上下文和 Git 变更整合到一个工作流中，支持用自然语言进行编写、调试、测试和审查代码。

这让快速增长的 AI 编程代理市场又多了一个低成本竞争者，开发者越来越多地使用这类代理工具在代码仓库、终端和浏览器之间协同工作。若 ZCode 能以更低价格提供接近的能力，可能会对西方厂商形成价格压力，并让更多团队以更低成本获得高级编程辅助。

智谱AI以 Z.ai 的名义推出了 ZCode，这是一个基于其 GLM-5.2 模型构建的新编程代理。公司明确把它定位为 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 的竞争产品，这两者都旨在用自然语言帮助开发者编写和管理软件。ZCode 被描述为一个专用代理，能够在一个工作流中同时处理文件、终端、浏览器上下文和 Git 变更。根据 Z.ai 的说法，用户可以直接在代理界面中完成编写、调试、测试和审查代码。

公司还强调它拥有 100 万 token 的上下文窗口，并称这有助于在更长的多步骤编程会话中不丢失前文信息。Z.ai 为新客户提供五天免费试用，每天最高可用 500 万 token，而订阅用户在 2026 年 7 月前可获得约 1.5 倍的额度。该代理还可以通过飞书、微信或智能手机远程控制，这表明它强调跨设备和灵活的工作方式。此次发布紧随 GLM-5.2 在 2026 年 6 月以 MIT 许可证发布之后，Z.ai 表示，这一模型已经吸引了许多寻找昂贵西方模型替代方案的开发者。

Z.ai 表示，ZCode 提供 100 万 token 的上下文窗口，这被认为有助于在多步骤编程任务中保持上下文不丢失。新用户可获得为期五天的免费试用，每天最高 500 万 token；订阅者在 2026 年 7 月前可获得约 1.5 倍的额度，而且该代理还可以通过飞书、微信或智能手机远程控制。

7月6日 20:30 UTC·#nvidia

英伟达 Kyber NVL144 推迟至 2028 年

SemiAnalysis 报告称，英伟达下一代 AI 服务器机架系统 Kyber NVL144 因电路板制造问题被推迟一年多，交付时间延后到 2028 年。报告还称，多个相关设计，包括 NVL72x2 和更大版本的 Rubin Ultra，也已经被取消。

Kyber 是英伟达数据中心系统扩展路线图的一部分，因此延期可能影响客户何时能够部署更大规模的 AI 集群。与此同时，这也可能给 AMD 和 Google 更多时间，用自家的 AI 硬件争夺市场。

SemiAnalysis 的一份报告称，英伟达的 Kyber NVL144 AI 服务器机架被推迟了超过一年，新的时间表是 2028 年。报告将延期归因于制造问题，尤其是负责连接系统各个部件的 PCB 中板。这个消息之所以引人关注，是因为英伟达 CEO 黄仁勋三个月前才在 GTC 上展示过 Kyber NVL144。延期传出后，亚洲供应链相关公司股价大幅下跌，包括日本的 Ibiden、香港的 Kingboard Laminates、台湾的 Elite Material 以及韩国的 Samsung Electro-Mechanics。分析人士指出，这些股票此前已经涨得很高，因此这轮下跌更像是获利回吐，而不一定意味着 AI 支出正在放缓。

报告还称，英伟达已经取消了 NVL72x2 机架方案，该方案原本打算把两个 Oberon 机架背靠背放置。与此同时，更强大的 Rubin Ultra 四计算芯片版本也被取消，最终只保留双芯片版本。SemiAnalysis 还表示，关键互连技术 CPO-NVSwitch 要到下一代之后的 Feynman 才会出现。也就是说，英伟达短期内缺少一种经过验证的方法，把 Rubin Ultra 扩展到更大规模的系统，这可能给 AMD 和 Google 留出竞争窗口。

SemiAnalysis 表示，主要瓶颈在于 PCB 中板，也就是连接系统各个部件的核心电路板，而且这种板子很难稳定制造且不出缺陷。报告还称，关键互连技术 CPO-NVSwitch 要到再下一代 Feynman 才会到来，这意味着英伟达目前还没有一个经过验证的方案来把 Rubin Ultra 扩展到更大规模系统。

7月6日 20:26 UTC·#ai-regulation

中国要求关闭AI聊天伴侣人格功能

字节跳动、阿里巴巴和腾讯正在根据北京的新规，下线带有人类化特征的聊天伴侣功能。豆包将于7月15日关闭人格功能，通义千问将于7月10日移除人形智能体，腾讯元宝则已经在6月完成了同类调整。

这是全球最大AI市场之一的一次重要监管干预，直接影响企业如何设计伴侣型聊天机器人。它也可能为其他地区限制具有情感沉浸特征的AI产品树立先例。

中国正在要求其最大的AI平台关闭类人的聊天人格功能，这是北京加强对拟人化AI互动服务监管的一部分。根据文中引用的报道，拥有超过3亿月活用户的字节跳动豆包，将在7月15日下线人格功能。阿里巴巴的通义千问则更早行动，将在7月10日移除类人智能体，而其他智能体功能会在7月15日关闭。腾讯元宝已经在6月停用了类似功能。这些变化都源于中国国家互联网信息办公室在4月发布的新规。

新规立即生效，要求AI服务提供者提醒用户避免过度使用，并在检测到成瘾行为时进行干预。规定还禁止那些会在未成年人中引发极端情绪、或者促成替代现实关系的依赖性内容。此外，使用敏感对话数据进行训练也被明令禁止。文章强调，这项政策主要针对陪伴型AI和情感沉浸式聊天人格，而不只是普通文本助手。它同时把这一变化放在更广泛的AI情感操控与依赖风险讨论中来看，指出这类问题也正在成为中国以外地区的监管议题。

这些规定由中国国家互联网信息办公室于4月发布，要求服务提供者警示用户不要过度使用，并在检测到成瘾行为时进行干预。规定还禁止激发未成年人极端情绪、促成挤占现实关系的依赖，以及使用敏感对话数据进行训练。

7月6日 19:19 UTC·#ai-training-data

Amazon sunsets Mechanical Turk, the original "Artificial Artificial Intelligence"

Amazon is stopping new customer access to Mechanical Turk and related AI data-labeling services, marking a move to maintenance mode for a once-iconic crowdsourcing platform.

This is a meaningful industry shift because Amazon is effectively winding down new access to Mechanical Turk and related human-labeling services, signaling changes in how AI data annotation is sourced. The article is informative and relevant, though the impact is more evolutionary than groundbreaking, and no comments/discussion were provided to assess community reaction.

Amazon sunsets Mechanical Turk, the original "Artificial Artificial Intelligence" Amazon Web Services is shutting down its crowdsourcing service Mechanical Turk to new customers starting July 30, 2026. The change was announced through the AWS Service Availability Updates. Existing customers can keep using the service, but it's moving into maintenance mode with no new features. SageMaker Ground Truth and Amazon Augmented AI are also closing to new customers on the same date. Amazon launched Mechanical Turk in 2005 under the tagline "Artificial Artificial Intelligence."…

7月7日 02:00 UTC·#openai

奥尔特曼反复提出的AI财富分享方案

《金融时报》报道称，OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼正在与特朗普总统讨论一项方案，拟让美国政府持有 OpenAI 5% 的股份。文章将这一消息放在奥尔特曼长期主张“让美国人分享 AI 创造的财富”的背景下解读。

如果真的落地，这一设想可能会把 AI 增长转化为公共分红或政府持有的资产，从而改变 AI 利润的分配方式。它也说明 AI 公司可能越来越需要政治支持，以及一种能让自身增长被视为普惠社会的政策叙事。

文章指出，在《金融时报》报道称山姆·奥尔特曼正在与特朗普总统讨论让美国政府持有 OpenAI 5% 股份之后，奥尔特曼长期以来“让美国人分享 AI 财富”的说法再次成为焦点。作者强调，这并不是一个新想法：早在 2021 年，奥尔特曼就提出过更激进的方案，即要求估值超过某一门槛的大公司每年拿出相当于市值 2.5% 的资金，进入一个向美国民众发放年度收益的基金。OpenAI 今年 4 月也提出过一个更窄的版本，而参议员伯尼·桑德斯则提出过更强硬的版本，主张让美国人持有顶级 AI 公司 50% 的股份。文章认为，这类提案的逻辑主要有两点：一是 AI 系统直接学习了人类创作的书籍、电影、艺术等内容，但 AI 公司通常并未向这些创作者支付报酬，因此分红可被视为一种迟来的补偿；二是如果 AI 真的冲击就业市场，这种支付也可能成为一种安全网。文章用 OpenAI 在 3 月融资后的 8520 亿美元估值估算，5% 股份当前约值 426 亿美元。

若按美国约 1.33 亿户家庭直接平分，每户大约可获得 320 美元左右。作者同时指出，如果这笔股份被做成类似主权财富基金的模式，政府更可能先持有并增值，再在未来分享收益，这样在 AI 公司真正实现持续盈利后，可能形成更大的回报。文章还认为，这类提案或许有助于改善公众对 OpenAI 的看法，因为目前很多美国人并不信任科技公司负责任地使用 AI，也对数据中心建设和 AI 渗透日常生活感到担忧。与此同时，特朗普政府一向喜欢与科技公司达成交易，这让 OpenAI 在政治上也可能获得好处，比如在监管、供应链风险认定或与中国竞争等问题上得到更多支持。文章最后总结说，这些方案目前更多还是一种“故事”而不是成熟政策，但它们说明 AI 的未来所有权和财富分配仍然充满争议。

文章指出，OpenAI 在 3 月融资轮后的估值为 8520 亿美元，因此 5% 的股份目前大约值 426 亿美元；如果直接分给美国约 1.33 亿户家庭，每户大约能分到 320 美元。文章还提到，OpenAI 今年 4 月的提案比奥尔特曼 2021 年的设想更窄，后者曾主张对估值超过某一门槛的公司每年征收相当于市值 2.5% 的资金，进入一个向美国人发放收益的基金。

7月7日 01:04 UTC·#google

谷歌隐私更新可能用你的上传内容训练AI

TechCrunch 报道称，谷歌在 6 月更新了搜索服务的隐私设置，允许公司存储更多用户数据，包括图片、文件以及音频和视频内容，用于改进 AI 模型，除非用户主动退出。此次更新新增了“搜索服务历史记录”和“个性化推荐”两项控制，而且新的搜索数据设置默认开启。

这会影响大量谷歌用户，因为这项变化不只涉及 Google Search，还覆盖 Maps、Shopping、Flights、Hotels、Translate 和 News 等服务。它也反映出整个行业的一个更大趋势：大型科技公司越来越多地使用用户生成内容来训练 AI 系统，从而引发隐私和同意问题。

TechCrunch 表示，谷歌悄悄修改了隐私设置，扩大了可被保存并用于改进 AI 系统的数据范围。公司在 6 月发给用户的邮件中新增了两个选项：搜索服务历史记录和个性化推荐，用户可以据此控制自己的活动如何用于个性化 Google，以及网页和应用活动保存多久。报道指出，实际效果是：如果用户不修改默认设置，就会被默认纳入更广泛的 AI 训练。此次变化不仅影响 Search，还覆盖 Maps、Shopping、Flights、Hotels、Translate 和 News 等多个谷歌服务。也就是说，日常使用中上传或生成的媒体内容，例如 Google Lens 拍的照片、Google 应用里的语音搜索，以及 Translate 口语练习中的音频，都可能被保留下来用于 AI 训练。

谷歌在邮件中明确表示，保存的媒体会被用于“开发和改进 Google 服务和技术，包括 AI 模型和安全措施”；其帮助文档也写明，公司可能会使用这些历史记录来训练生成式 AI 模型，并由人工审核人员参与。文章同时提到，其中一部分存储是为了产品正常运行所需的临时保存，但谷歌的措辞也表明，部分保存内容会被专门用于 AI 训练。TechCrunch 认为，这反映出整个行业的一个更大趋势：公司越来越多地直接收集用户数据，而不只是依赖网页抓取。文章还指出，谷歌旧有的“网络与应用活动”控制如今已无法完整覆盖搜索服务，因为相关数据已被拆分到一个单独的、默认开启的搜索设置中。

谷歌表示，保存的媒体内容，例如 Lens 拍摄的照片、Search Live 的语音录音以及 Translate 的口语练习音频，都可能被用于开发和改进其服务，包括 AI 模型和安全措施。用户可以单独取消勾选“保存媒体”，也可以选择 3 个月、18 个月或 36 个月的自动删除周期，并通过“搜索服务历史记录”“搜索服务个性化”以及“网络与应用活动”来管理相关设置。

7月6日 23:32 UTC·#microsoft

微软裁员4800人，Xbox受冲击最重

微软正在裁减约4,800名员工，约占其全球员工总数的2.1%，其中Xbox和商业销售部门受到的冲击最大。Xbox今日将裁掉1,600人，微软表示这次调整是更大范围重组的一部分。

这次裁员表明，随着AI投入增加和业务重心变化，大型科技公司正在更激进地重组团队。对于Xbox来说，这意味着微软游戏战略正在经历一次重大重置，可能影响工作室、产品和长期平台规划。

微软周一裁员约4,800人，约占其全球员工总数的2.1%，这也是新一轮裁员，进一步加剧了外界对AI和岗位流失的担忧。受影响最严重的是Xbox和商业销售部门，其中Xbox当天就裁掉了1,600名员工。微软执行副总裁兼首席人力官Amy Coleman在备忘录中表示，公司的业务正在变化，因为技术、客户需求和商业模式都在比以往更快地转变。她强调，被裁掉的岗位并不是被AI直接替代，但也承认AI正在改变工作的完成方式，并自动化一些日常任务。Coleman告诉员工，微软需要调整资源、岗位和运营方式，才能继续为客户创造影响力。就在裁员发生前后，微软还推出了名为 Frontier Company 的新业务单元，聚焦企业级AI部署，并由25亿美元投资支持。

Xbox方面的重组更为彻底：根据Asha Sharma的备忘录，Xbox预计到2027财年末还会再削减约3,200个岗位。Sharma把这次行动称为Xbox历史上最重大的重组，并表示该业务并不健康，利润率远低于可比的平台和发行业务。她还说，Xbox此前押注的Game Pass以及扩大多平台内容和投资等策略，增长速度都没有达到预期，而游戏行业又面临她所称“历史上最严重的硬件危机”。作为重组的一部分，微软会把四家游戏工作室转到新的管理架构下，Compulsion Games和Double Fine Productions将回到独立工作室状态，Ninja Theory和Undead Labs则会进入新的所有权结构，并获得资金以完成和扩展部分热门游戏。Xbox还将大幅压扁管理层级，把现有14层管理层减少到不超过5层，理想状态是3层，同时任命Helen Chiang为首席运营官，赋予她覆盖内容、硬件、平台和服务的端到端盈亏责任。

Amy Coleman表示，被裁撤的岗位并不是由AI直接替代，但她也强调AI正在改变工作的完成方式，微软必须随之调整。Xbox管理层称业务利润率承压，正面临严重的硬件危机，并计划把管理层级从14层压缩到不超过5层，最好降到3层。

7月6日 23:22 UTC·#llm-moderation

Reddit用LLM对抗AI生成垃圾信息

Reddit表示，它已经开发出基于LLM的工具，用来识别和拦截垃圾信息，其中包括由LLM生成的协同行为和虚假活动。该公司称，这些系统目前每天可拦截2300万次垃圾内容浏览，并每天抓取约2.5万条新的垃圾帖子和评论。

这说明大型平台正在用促成垃圾信息泛滥的同类AI技术，反过来识别和减少这些问题。若效果稳定，这类工具可能提升信息流质量、减少操纵行为，并帮助平台更快应对仇恨言论等违规内容。

随着大语言模型变得越来越容易获取，互联网上的垃圾信息和机器人活动也更容易被大规模生成。Reddit表示，它正在用LLM来识别并拦截垃圾内容，而这些垃圾内容中有很大一部分本身就是用LLM生成的。公司把这种做法描述为AI时代的“以火攻火”。Reddit称，它目前每天拦截2300万次垃圾内容浏览，并每天抓取约2.5万条新的垃圾帖子和评论。

根据Reddit的博客文章，新系统更擅长发现旧系统漏掉的那种细微、协同式虚假行为和人为炒作。公司还声称，从1月到3月，用户接触到的垃圾内容比前3个月下降了20%。文章还把Reddit的做法放在更广泛的平台趋势中进行对比，提到YouTube、Meta、Instagram和TikTok都在调整与AI生成内容相关的政策和控制手段。文章最后指出，更好的AI检测还可能帮助平台更快识别仇恨言论等有害内容，但人工审核仍然是不可或缺的一环。

Reddit表示，这些新工具更擅长发现旧系统容易漏掉的细微、协同式虚假行为模式和人为炒作。文章同时指出，AI内容审核只有与人工审核结合，效果才会最好，而不是完全替代人工。

7月7日 01:14 UTC·#llm-benchmarks

前沿模型领先地位更替更快

Epoch AI 的数据表明，GPT-4 在 2023 年 3 月发布后大约连续一年位居 Epoch Capabilities Index（ECI）榜首。自 2024 年 2 月 Claude 3 Opus 取代它以来，榜首已经易手 17 次，而模型平均中位数在榜首位置停留的时间只有大约七周。

这些数据说明，AI 前沿竞争正在迅速加剧，竞争对手之间的追赶和超越周期已经短得多了。对于模型开发者、基准观察者以及想判断谁在真正引领能力进展的用户来说，这种更快的更替都很重要。

Epoch AI 研究员 Jaeho Lee 的数据表明，GPT-4 在 Epoch Capabilities Index 上大约连续保持了一年的榜首位置，这在如今的前沿模型竞争中非常少见。GPT-4 于 2023 年 3 月发布，直到 2024 年 2 月才被 Claude 3 Opus 超越。报道指出，自那以后，没有任何模型能达到 GPT-4 那样长的统治时间。OpenAI 的 o1 模型是第二长的领跑者，但它也只维持了刚过三个月，不到 GPT-4 的三分之一。

自 Claude 3 Opus 夺回榜首以来，第一名已经更换了 17 次。现在模型在榜首位置的中位停留时间大约只有七周。文章认为，这张图有两层含义：一方面，它说明竞争对手花了很长时间才追上 GPT-4；另一方面，它也说明行业竞争已经变得更激烈。文章还指出，如今不同领先模型之间的能力跃迁更快，但单次提升幅度比 GPT-4 时代以及 2024 年秋季以 o1-preview 为代表的推理模型阶段更小。

Epoch Capabilities Index 是一个语言模型性能的综合指标，因此排名反映的是更广泛的能力趋势，而不是单一基准测试。图表还表明，GPT-4 之后的进步更小但更频繁，尤其是在 2024 年秋季像 o1-preview 这样的推理模型出现之后。