OpenAI 双线出击、监管与基础设施同步升温：AI 进入更硬的竞争周期

7月10日 06:24 UTC·#openai

OpenAI 发布 GPT-5.6 模型家族

OpenAI 发布了 GPT-5.6，这是一组新的模型家族，包含 Sol、Terra 和 Luna 三个版本。该公司表示，这些模型已可在 ChatGPT、Codex 和 OpenAI API 中使用，同时还推出了面向企业效率工作的 ChatGPT Work。

这次发布很重要，因为 OpenAI 正把 GPT-5.6 定位为企业工作、编程、研究和网络安全方面的重要升级，而这些场景特别看重效率和 token 成本。它也直接加剧了与 Anthropic 的竞争，并进一步巩固 OpenAI 在微软生产力产品中的角色。

OpenAI 于周四推出了 GPT-5.6，这是其最新的模型家族，而人工智能市场也正变得愈发拥挤。该家族包含三个版本：Sol、Terra 和 Luna；OpenAI 将 Sol 描述为主力型号和最佳编程模型，将 Terra 定位为中间档，而 Luna 则是更便宜的版本。公司表示，这些模型面向企业工作、编程和科学研究等场景，Sam Altman 也称它们相较于之前的系统在效率和成本上都有大幅提升。Altman 近日在 CNBC 上表示，Sol 在 AI 编程任务中的 token 效率高出 54%。OpenAI 还特别强调了网络安全能力，称 GPT-5.6 是其迄今最强的网络安全模型，并表示它能够以更少的 token 达到前沿性能。

公司称该模型支持威胁建模、代码审查与修复，以及蓝队演练等防御性工作。除模型外，OpenAI 还发布了 ChatGPT Work，这是一个面向企业团队的工作助手，可在桌面端、网页端和移动端运行，帮助处理文档、表格和演示文稿等日常文书任务。此次发布显然也在对准 Anthropic，因为后者在企业市场上持续获得更多支持；OpenAI 还引用 Artificial Analysis Coding Agent Index 来证明其新模型优于 Anthropic 的产品。OpenAI 表示，Sol 在该基准上以 80 分创下新纪录，领先 Fable 5 2.8 分，同时使用的输出 token 更少、耗时更短、成本也低约三分之一；公司还称 Terra 略优于 Fable 5，而 Luna 则优于 Opus 4.8。GPT-5.6 现在可通过 ChatGPT、Codex 和 OpenAI API 使用，并按不同档位分别定价。

OpenAI 声称，Sol 在 AI 编程任务中比此前版本的 token 效率高 54%，并表示 GPT-5.6 是其迄今最强的网络安全模型，能够以更少的 token 实现前沿性能。公司还说明 Sol 偏向高性能，Terra 是中间档，Luna 是低成本选项；按每百万 token 计价，输入/输出分别为 $5/$30、$2.50/$15 和 $1/$6。

7月10日 23:46 UTC·#eu-regulation

欧盟盯上Meta自动播放和无限滚动

欧盟委员会初步认定，Meta 在 Facebook 和 Instagram 上的自动播放、无限滚动和个性化推荐等功能可能具有成瘾性，涉嫌违反《数字服务法》。欧盟表示，如果 Meta 不整改，最终可能面临高达全球年营业额 6% 的罚款。

这可能迫使全球最大社交平台之一重做其核心互动机制，而这些机制深刻影响着数十亿人使用社交媒体的方式。这也表明欧盟愿意动用《数字服务法》来监管成瘾式设计，尤其是当未成年人和脆弱用户受到影响时。

欧盟委员会已经对 Meta 采取了更强硬的监管姿态，初步认定 Facebook 和 Instagram 上的自动播放、无限滚动以及高度个性化推荐等功能可能具有成瘾性。欧委会认为，Meta 没有充分评估这些设计对用户身心健康的风险，尤其是对未成年人和脆弱成年人的影响。委员会称，这些功能会刺激用户不断下滑浏览，并让人进入一种“自动驾驶模式”，从而形成不健康和强迫性的使用习惯。Meta 对这一结论并不认同，表示公司已经推出了青少年账户、家长控制、夜间限制以及青少年每日 15 分钟屏幕时间上限等措施。欧委会则认为，这些缓解手段并不能有效解决产品底层“成瘾式设计”带来的风险，尤其是当家长缺乏足够技术能力和时间去理解这些工具时。

作为可能的整改方向，欧委会建议 Meta 默认关闭自动播放和无限滚动，增加有效的屏幕时间休息机制，并把推荐系统调整得不那么以互动时长为导向。如果 Meta 之后仍不整改，欧盟可能在最终裁定中认定其不合规，并依据《数字服务法》处以最高相当于全球年营业额 6% 的罚款。欧盟科技事务负责人 Henna Virkkunen 表示，欧盟的重点是保护欧洲人的身心健康，并且会坚定执行相关法规。该事件也发生在欧美监管机构都在加强审视社交平台是否“上瘾化”的背景下，同时一些国家还在推进针对未成年人的社交媒体限制。

欧盟委员会表示，Meta 没有充分评估这些设计对用户身心健康的风险，包括对未成年人和脆弱成年人的影响，并认为公司现有的缓解措施不足。欧盟还明确建议默认关闭自动播放和无限滚动，加入有效的屏幕时间休息机制，并让推荐系统减少对互动时长的导向。

7月11日 05:00 UTC·#apple

苹果起诉OpenAI，指控窃取商业机密

苹果于周五在联邦法院起诉OpenAI，指控其窃取商业机密并违反合同，相关指控与OpenAI招聘前苹果员工以及其硬件计划有关。诉状还点名了前苹果高管唐·谭（Tang Tan）和工程师张刘（Chang Liu），称他们参与了获取苹果机密信息的更大行动。

这起案件让两家最具影响力的AI和消费硬件公司正面交锋，可能影响竞争对手未来招聘专业人才的方式。它也可能影响法院如何看待前员工在开发下一代AI设备的竞争对手之间流动时所涉及的商业机密争议。

苹果向美国加州北区联邦法院提起诉讼，指控OpenAI窃取商业机密并违反合同。苹果称，这种不当行为体现出一种模式：多名前苹果员工加入OpenAI后，帮助获取了苹果的机密信息。苹果还表示，这一行为是在OpenAI高层的指示下发生的，其中包括现任首席硬件官唐·谭，他在加入OpenAI之前曾在苹果工作24年。诉状称，唐·谭在招聘过程中使用苹果内部项目代号，要求候选人把苹果硬件组件带到面试中，并指导离职的苹果员工如何绕过苹果的安全流程。苹果还指控他索要苹果未发布产品的详细信息。另一名前苹果员工张刘被指控在2026年离开苹果加入OpenAI后，没有归还苹果配发的笔记本电脑，并利用该设备下载了苹果的机密技术文件。苹果称，这些文件包括技术规格、工程演示材料以及与未发布技术、功能和产品相关的专有项目数据。

诉状还称，张刘将苹果的机密信息分享给其他正在申请OpenAI职位的苹果员工，并至少指导其中一人面试前应该复习什么内容。苹果表示，它已于2月通过信函向OpenAI提出担忧，但没有收到回复。苹果请求法院禁止OpenAI使用或披露这些所谓的商业机密，要求返还机密材料，并保全相关证据。苹果还称，OpenAI及其合作伙伴在开发硬件产品时已经使用了苹果的机密信息，其中包括一种专有金属表面处理工艺；苹果指控OpenAI曾误导合作伙伴，让对方以为自己有苹果许可。该诉讼发生在OpenAI被传正在开发首款硬件产品之际，据称该产品可能是一款依赖AI代理而非应用程序的智能手机，这将使其更直接地挑战苹果的核心业务。诉状还提到了OpenAI去年以65亿美元收购Jony Ive的初创公司io，但Ive本人并未被列为被告。

苹果指控唐·谭在招聘过程中使用了苹果项目代号，要求候选人将苹果硬件带到面试中，并指导离职员工绕过苹果的安全流程。苹果还称，张刘未归还苹果配发的笔记本电脑，下载了机密技术文件，并将苹果信息分享给申请加入OpenAI的其他员工。

7月11日 01:17 UTC·#semiconductors

SK海力士265亿美元美国上市创外资IPO纪录

SK海力士在美国市场首秀中筹集了265亿美元，成为有史以来规模最大的非美国公司美国IPO。该公司以每股149美元发行1.779亿份ADR，并于7月10日星期五以临时代码SKHYV在纳斯达克开始交易。

这笔交易表明，投资者对AI芯片基础设施，尤其是用于AI GPU的高带宽内存，给予了强烈支持。它也凸显出主要存储芯片供应商正在承受扩大产能、并可能在美国建设更多产线的压力。

SK海力士这家韩国存储芯片巨头表示，它在周五的美国市场首秀中筹集了265亿美元。这个数字使其成为有史以来规模最大的非美国公司赴美上市，超过了阿里巴巴在2014年创下的250亿美元IPO纪录。该公司以每股149美元出售了1.779亿份美国存托凭证（ADR）。公司于7月10日星期五在纳斯达克以临时代码SKHYV开始交易，并将在7月13日星期一常规交易开启时切换为SKHY。美国投资者反应热烈，股票在早盘一度较IPO价格高开约14%。根据其向韩国交易所提交的文件，此次定价也比SK海力士在首尔三日均价高出2.7%。媒体报道称，此次发行的认购需求超过可供股份的七倍以上。

公司之所以获得如此强劲的市场反响，主要是因为投资者看好与AI需求相关的存储芯片，尤其是用于AI GPU的高带宽内存（HBM）。SK海力士还是Nvidia的主要供应商之一，这也解释了它为何没有受到通常困扰韩国企业的“韩国折价”影响。招股文件显示，这笔资金将用于韩国的新工厂、韩国的新封装设施，以及用于下一代芯片生产的EUV扫描设备。与此同时，美国商务部长Howard Lutnick据称已向芯片行业表示，他正在与三星和SK海力士讨论在美国建设工厂。就在他发出这一信号之际，美光宣布计划在美国制造领域投资2500亿美元，并创造超过9万个就业岗位。时机之所以引人注目，还因为这两家韩国芯片公司最近刚承诺在韩国新增超过5500亿美元的制造投资。

ADR结构让美国投资者可以用相当于首尔正股约十分之一的价格参与这家外国公司。报道显示，认购需求超过可供股份的七倍以上，且股票在早盘交易中较IPO价格高开约14%。

7月10日 19:09 UTC·#bun

Bun借助Claude Fable 5改写为Rust

Bun据称已从Zig全面重写为Rust，而且主要工作由Anthropic的预发布版Claude Fable 5完成。此次重写大约动用了64个并行Claude实例，持续11天，生成了超过一百万行代码。

这是一项具有代表性的AI辅助大型软件迁移案例，说明超大规模代码重写可以被显著加速。它也体现出Bun在可靠性上的取舍：转向Rust，以减少内存相关故障并提升稳定性。

JavaScript 运行时 Bun 据称已经从 Zig 全面重写为 Rust，而且大部分工作由 Anthropic 的 Claude Fable 5 完成。开发者 Jarred Sumner 表示，这次切换的核心原因是可靠性：Zig 一直在产生难以彻底修复的内存错误和崩溃。Rust 之所以被选中，是因为它能在编译阶段捕获许多这类问题。Sumner 说，他使用的是 Claude Fable 5 的预发布版本，并让大约 64 个实例并行运行了 11 天。

这个过程写出了超过一百万行代码，API 用量成本约为 16.5 万美元。Sumner 还估计，如果由人工团队来做，同样的重写可能需要大约一年时间。最终成果是 Bun v1.4.0，目前以金丝雀版本发布。报道称，该版本修复了 128 个漏洞，并带来了约 2% 到 5% 的性能提升。

Jarred Sumner表示，这次切换主要是出于可靠性考虑，因为Zig一直带来难以彻底修复的内存错误和崩溃。新的Bun v1.4.0金丝雀版本据称修复了128个漏洞，并且运行速度提升约2%到5%，而这次重写的API成本大约为16.5万美元。

7月11日 04:44 UTC·#apple

苹果起诉 OpenAI 盗取硬件商业秘密

苹果已在美国圣何塞联邦法院提起诉讼，指控 OpenAI、其硬件负责人唐·谭（Tang Tan）及其他相关人员盗用苹果的硬件商业秘密。起诉书称，离职或考虑离职的苹果员工被鼓励把未公开技术、机密零件和内部文件带入 OpenAI 的硬件项目中。

这起案件可能成为硅谷最重大的商业秘密争端之一，并影响 AI 公司在招聘硬件人才以及处理机密信息方面的做法。它也凸显出苹果与 OpenAI 在面向消费者的 AI 设备领域日益激烈的竞争。

苹果已向圣何塞联邦法院起诉 OpenAI，指控该公司及其硬件业务相关人员窃取苹果的商业秘密。案件核心人物之一是 OpenAI 的首席硬件官唐·谭，他在苹果工作了 24 年，曾负责 iPhone 产品设计。苹果称，唐·谭及其同事鼓励现任或即将离职的苹果员工，把苹果的专有技术和未公开技术带到 OpenAI。苹果还指控唐·谭帮助求职者规避苹果的数据安全流程。起诉书称，候选人甚至被要求在面试中携带苹果硬件零件进行“展示说明”，包括电池、逻辑板和屏蔽件。

诉讼还把 io Products 和工程师张刘列为被告。苹果称，张刘没有归还公司配发的笔记本电脑，且因一个后来已修复的漏洞仍能访问苹果内部文件共享系统，并下载了数十份与硬件有关的机密文件。苹果表示，公司在 2 月就已向 OpenAI 提出初步担忧，但未得到回应，于是进一步调查并提起诉讼。随着苹果与 OpenAI 在 AI 消费级设备市场上从合作走向竞争，这起案件也变得格外敏感。

苹果表示，其调查依据了员工设备数据和消息记录，并称工程师张刘（Chang Liu）离职前下载了数十份机密硬件文件。诉讼还指称唐·谭指导招聘对象规避苹果的安全控制，并要求候选人把电池、逻辑板等苹果实物零件带到面试中。

7月10日 08:00 UTC·#pytorch

PyTorch 中的注意力性能分析

Hugging Face 的《Profiling in PyTorch》系列继续推出第 3 部分，文章演示了如何分析一个朴素的因果注意力实现，并将其与更优化的注意力路径进行对比。文章展示了不同 PyTorch 写法下，注意力相关操作在 profiler trace 中的表现，以及可能多出来的内核。

注意力机制是 Transformer 的核心组件，因此理解它在 profiler 中的开销，有助于开发者定位性能瓶颈并判断不同实现之间的权衡。对于需要在朴素代码、原地操作以及融合或专用注意力内核之间做选择的实践者来说，这尤其有用。

《Profiling in PyTorch》系列的目标，是让读者逐步熟悉如何阅读 profiler trace 和 profiler table。第 1 部分分析了加法、乘法等基础算术操作，第 2 部分把这些操作封装进线性层和多层感知机，并顺带分析了融合内核和手工调优内核。第 3 部分把重点转向 Transformer 的下一个核心原语：注意力机制。文章指出，注意力以二次时间复杂度著称，但也有很多技巧可以缓解这一问题并提升速度。作者并不打算逐一展开所有优化方法，而是希望展示不同实现方式在 profiler 中会呈现出怎样的差异。文中给出的示例脚本被拆成多个文件，作者使用 NVIDIA A100-SXM4-80GB GPU 在 Hugging Face 基础设施上运行这些脚本。

朴素的因果注意力模块由 `torch.matmul`、按常数缩放、用于因果掩码的 `masked_fill`、`torch.softmax` 以及最后一次与 values 的 `torch.matmul` 组成。在查看 trace 之前，文章先让读者猜测应该会看到哪些操作，然后确认 profiler 中确实出现了预期的 matmul、乘法、掩码和 softmax。展开 GPU 轨道后，还能看到一次注意力步骤实际启动了哪些内核。这里有一个意外的内核是内存拷贝。文章解释说，这来自 PyTorch 的非原地行为：有些操作不会直接修改原张量，而是先复制张量、在副本上执行操作，再返回副本。

文中的注意力流程被拆解为 matmul、缩放、因果掩码、softmax 以及最后一次 matmul，并且文章对由这些原语组成的朴素 `NaiveCausalAttention` 模块进行了分析。trace 中出现了一个意外的内存拷贝内核，文章将其归因于 PyTorch 在 `masked_fill` 周围的非原地行为，说明看似简单的代码也可能引入额外开销。

7月10日 06:08 UTC·#ai-agents

Lyzr让AI代理参与完成1亿美元融资

据报道，面向企业构建AI代理的三岁初创公司Lyzr，使用了自己的代理SivaClaw来协助完成1亿美元的B轮融资。该代理回答了130多位投资者的问题、起草了投资备忘录，还跟踪了投资者在幻灯片上停留的内容。

这是真实场景中AI代理参与高风险商业流程的示范，而不仅仅是演示。它表明，对于业务进展良好的初创公司来说，融资、投资者沟通和文档起草可能会越来越自动化。

彭博报道称，位于新泽西州泽西市、成立三年的初创公司Lyzr，在完成1亿美元B轮融资时，使用了自己的AI代理来协助推进这轮融资。Lyzr主要为企业构建AI代理，而这次用于融资的内部系统名为SivaClaw。报道指出，这个代理回答了130多位投资者的问题、起草了投资备忘录，还跟踪了投资者在哪些演示幻灯片上停留更久。Lyzr表示，这一过程吸引了来自硅谷、中东以及金融行业投资者的40亿美元兴趣。

消息还称，这轮融资对公司的估值约为5亿美元。整篇故事把这次融资描述成一次活体产品演示，证明该公司的代理不仅能对外销售，也能参与真实的高强度商业流程。报道同时强调，随着AI赛道资本高度活跃，已有一定业绩的创始人可能不再需要像过去那样频繁飞行、见面和喝咖啡来完成大额融资。

据彭博的转述，Lyzr以约5亿美元估值完成了这轮融资，并从硅谷、中东和金融行业投资者那里获得了40亿美元的兴趣。报道还暗示，这一过程减少了传统的线下咖啡会面和沙丘路路演的需要。

7月10日 06:03 UTC·#openai

OpenAI 关闭 Atlas，转向 ChatGPT 浏览功能

OpenAI 正在停止 Atlas，这款于 2025 年 10 月推出的 AI 浏览器上线还不到八个月。公司将把 Atlas 的代理式浏览功能迁移到 ChatGPT 桌面应用和新的 Chrome 扩展中。

这标志着 OpenAI 的策略从试图取代浏览器，转向把 AI 嵌入用户已经在用的浏览器环境中。它表明 OpenAI 认为，ChatGPT 可以在不直接赢下浏览器之战的情况下，成为浏览和任务执行的主要工作空间。

OpenAI 正在关闭 Atlas，这款以 ChatGPT 为核心、去年 10 月推出的 AI 浏览器。公司表示，这并不意味着放弃 AI 辅助浏览，而是把 Atlas 中最有价值的功能整合进 ChatGPT 桌面应用和 Chrome 扩展中。换句话说，OpenAI 不再把这些浏览器实验保留为一个独立产品，而是把它们分发到用户已经在使用的工具里。新的 Chrome 扩展会让 ChatGPT 读取当前网页的上下文，回答网页相关问题，总结内容，并在侧边栏里发起更长的任务。

OpenAI 还在增强 ChatGPT 桌面应用，让它更像一个浏览器，用户可以在其中访问网站、登录账户、下载文件，并直接与网页交互。除此之外，还有一个运行在 OpenAI 服务器上的独立云浏览器，供代理在用户授权下完成任务。此次调整发生在 Fidji Simo 要求团队收缩“side quests”之后，OpenAI 也已经关闭了其他一些项目，比如 Sora。更大的背景是，多家 AI 公司都在尝试挑战 Chrome，但 OpenAI 似乎认为，浏览器本身只是一个功能，而不是最终目的地。

新的 Chrome 扩展让 ChatGPT 能获取当前页面上下文、回答网页问题、总结内容，并在浏览器侧边栏里启动更长的任务。OpenAI 还在增强桌面应用中的内置浏览器，以及一个远程云浏览器，使 ChatGPT 能代表用户点击、输入、移动文件，并执行重复性任务。

7月11日 00:48 UTC·#ai-agents

腾讯拟控股 Manus

据报道，腾讯正在洽谈以 20 亿美元估值收购 AI 智能体初创公司 Manus 的多数股权。此前，北京叫停了 Meta 对 Manus 的收购并迫使交易撤销。

如果交易达成，腾讯将进一步加强在中国快速发展的 AI 智能体市场中的布局，并可能推动其将智能体嵌入微信的计划。此事也显示出监管和地缘政治正在重塑中国战略性 AI 初创公司的股权归属。

据《金融时报》报道，腾讯正在洽谈以 20 亿美元估值收购 AI 智能体初创公司 Manus 的多数股权。参与讨论的包括腾讯、真格基金、HSG 等早期投资者，以及 Manus 的管理层。Benchmark 预计不会参与这笔交易。此次收购意向出现在北京此前迫使 Meta 撤销对 Manus 的收购之后。中国监管部门称，Meta 的交易违反了投资规则，并禁止外资投资 Manus。与此同时，当局还对创始人 Xiao Hong 实施了离境限制。

官方将这笔交易描述为试图破坏中国科技基础的“阴谋性”举动。腾讯对 Manus 的兴趣，显然与其自身的 AI 智能体战略有关，尤其是将智能体嵌入微信的计划。即便交易完成，Manus 也将继续以新加坡为基地独立运营。该公司最近披露的年收入接近 5 亿美元，说明其已经具备一定的商业规模。整个事件也反映出中美 AI 竞争正在加剧，而先进 AI 能力正被视为高度敏感的战略资产。

报道称，腾讯、真格基金、HSG 等早期投资者以及 Manus 管理层都在讨论这笔交易，而 Benchmark 预计不会参与。Manus 据称将继续以新加坡为基地独立运营，且其最新披露的年收入接近 5 亿美元。

7月11日 04:44 UTC·#linux

Red Hat推出RHEL无限期支持

Red Hat推出了RHEL Long-Life Add-On，外号“RHEL Forever”，客户只要持续续签年度合同并协商价格，就可以让某个特定的RHEL版本一直获得厂商支持。该附加服务会提供关键安全补丁、部分紧急漏洞修复以及7×24小时技术支持，并将支持期限延长到常规生命周期之外。

这让企业在业务、合规或运维条件不适合升级时，仍能避免被迫迁移系统。对于需要把软件支持周期与长周期基础设施规划对齐的金融、电信、医疗和政府等行业来说，这尤其重要。

Red Hat宣布为Red Hat Enterprise Linux推出一项新的超长期支持选项，名为Long-Life Add-On，也就是“RHEL Forever”。这项计划允许客户只要持续签订年度合同并支付协商后的费用，就能让某个特定的RHEL版本一直处于厂商支持之下。ZDNET指出，这意味着支持理论上可以无限期延续，而不再受固定日期的生命周期终点限制。Red Hat将这项服务定位为帮助软件生命周期与长期业务和监管需求对齐的工具，重点面向金融、电信、医疗和政府等行业。

公司还表示，这可以减少因为版本到期而被迫进行的大规模迁移，从而降低运维摩擦。该附加服务只适用于某个具体的RHEL版本，并且需要先具备Red Hat Enterprise Linux Extended Life Cycle Premium订阅。Red Hat承诺在该计划下提供由Red Hat Product Security判定为Critical级别漏洞的关键安全补丁、部分紧急修复以及7×24小时技术支持。补丁会以回移植的方式提供，以保持API/ABI稳定，并在不引入破坏性升级的前提下把支持周期延长到远超常规生命周期的程度。

RHEL Forever建立在现有的Red Hat Enterprise Linux Premium订阅之上，并且是针对某个特定RHEL版本按年出售的扩展服务。Red Hat表示，补丁会以回移植方式提供，以保持API/ABI稳定，不会引入破坏性的升级，而且价格没有统一标准，需要按客户情况单独协商。

7月11日 03:00 UTC·#open-source-ai

Hugging Face 首席执行官称开源 AI 比以往更重要

在 TechCrunch 的 Equity 播客节目中，Hugging Face 首席执行官 Clem Delangue 表示，随着更多公司开始摆脱高成本的前沿 API，开源 AI 正变得越来越重要。他说，Hugging Face 已经成为共享和下载开源模型与数据集的重要平台，覆盖了大约一半的《财富》500 强企业。

这场讨论凸显了一个更广泛的行业转变：公司通常先使用封闭的 AI API，但当规模扩大后，它们往往会寻求更低成本、更强控制权以及减少对少数主导供应商的依赖。这使得开源模型对企业、AI 生态以及担心 AI 权力过度集中的人都具有战略意义。

Hugging Face 首席执行官 Clem Delangue 表示，开源 AI 正在快速增长，并且随着市场成熟变得越来越重要。在接受 TechCrunch 的 Equity 播客主持人 Rebecca Bellan 采访时，他把 Hugging Face 描述成“AI 领域的 GitHub”，开发者可以在这里共享和下载开源模型与数据集。节目中提到，该平台如今已被大约一半的《财富》500 强企业使用。Delangue 说，他反复看到企业一开始会使用前沿 AI API，但随着使用规模扩大、成本压力上升，最终会转向开源模型。他认为，开源与封闭之争不仅是技术偏好问题，还与 Anthropic 暂停 Fable 发布后的行业走向有关，也与少数大公司可能控制整个 AI 生态的风险有关。

他还提到，在美国下载量较高的开源模型中，有相当一部分来自中国实验室，他认为这需要解决，但不应因此质疑开源本身。另一个重点是 Hugging Face 的商业策略：Delangue 说，公司选择追求资本效率，而不是遵循硅谷常见的融资扩张路线。作为例子，他表示 Hugging Face 去年拒绝了 Nvidia 的一笔大额投资。最后，他认为机器人是比聊天机器人或编程工具更需要开放、透明 AI 的场景，因为机器人会接触到家庭生活和个人隐私中的更多信息。

Delangue 将开源与封闭之争与 Anthropic 暂停的 Fable 发布联系起来，并警告说，未来可能出现少数大公司控制大部分 AI 技术栈的局面。他还表示，Hugging Face 更重视资本效率，而不是典型的硅谷融资路线，包括去年拒绝了来自 Nvidia 的一笔大额投资。

7月10日 22:00 UTC·#open-source-ai

Hugging Face CEO称企业正摆脱租用AI

在 TechCrunch Equity 播客采访中，Hugging Face CEO Clem Delangue 表示，企业在规模扩大后正越来越多地从前沿 AI API 转向开源模型。他说这种模式反复出现：公司先“租用”AI，但随着使用量和成本压力上升，最终会转向开源。

这反映出企业 AI 正从依赖封闭 API 转向可自行运行、调整和控制的模型。如果这一趋势持续，企业的支出方式、供应商锁定程度以及开源 AI 生态都可能被改变。

TechCrunch 的 Equity 播客采访了 Hugging Face CEO Clem Delangue，话题是开源 AI 为什么越来越受欢迎。Delangue 说，Hugging Face 已经发展成某种“AI 领域的 GitHub”，用户可以在上面分享和下载开源模型与数据集。 他认为，企业通常会先使用前沿 AI API，因为这种方式上手快、开箱即用，而且能力很强。 但随着公司规模扩大，持续使用 API 的成本会变得越来越难以接受。

在他看来，很多组织正是在这个阶段转向开源模型。 他还表示，Hugging Face 的平台目前已经被大约一半的《财富》500 强企业以某种方式使用。 这次采访也提到了 Anthropic 暂停 Fable 发布之后，开源与封闭之争为何变得更重要。 Delangue 担心，如果开源替代方案不能保持强势，AI 市场可能会越来越集中在少数大公司手中。

Delangue 提到 Hugging Face 已成为分享和下载开源模型与数据集的平台，并表示其平台如今被约一半《财富》500 强企业使用。讨论还把开源与封闭之争，联系到少数大型公司可能控制大部分 AI 技术栈的担忧。

7月10日 20:18 UTC·#ai-policy

美联储请Andreessen研究AI与通胀

美国联邦储备委员会成立了一个名为“生产率与就业”的新工作组，并任命风险投资人Marc Andreessen为三位联合主席之一。该工作组于2026年7月9日公布，任务是研究AI及其他基础性技术如何影响生产率、就业和整体经济。

这件事很重要，因为美联储官员正在明确评估AI是否能通过提高生产率来压低通胀，而这可能影响未来的利率决策。它也表明，货币政策如今与AI投资、基础设施建设以及经济收益何时兑现的争论紧密相连。

美国联邦储备委员会成立了一个名为“生产率与就业”的新工作组，并任命风险投资人Marc Andreessen担任联合主席之一。该公告于2026年7月9日发布，是美联储同时宣布的五个工作组之一。根据《华盛顿邮报》的报道，这个小组的任务是研究AI和其他基础性技术如何重塑经济。

Andreessen的另外两位联合主席分别是斯坦福经济学家Charles I. Jones和微软高管Asha Sharma。Jones目前在Anthropic休假，这让这个工作组带有明显的AI产业和学术交叉背景。Andreessen本人既是重要的AI投资人，也是特朗普总统科学与技术顾问委员会成员，因此这项任命引发了外界关注。

美联储主席Kevin Warsh之所以推动这项工作，是因为他认为AI可能压低通胀。Warsh在2025年11月的《华尔街日报》专栏中称，AI将成为一种“显著的通缩力量”，其逻辑是AI广泛采用后会提高生产率、扩大经济供给能力，从而减轻价格压力，并给美联储留下更大的降息空间。

不过，这一推理并不完全稳固。更高的预期收入和更强的投资需求，也可能推高所谓的中性利率。根据路透社的报道，Warsh本人也承认，美联储目前还无法可靠衡量AI带来的生产率变化；他还把当前情形类比为前美联储主席Alan Greenspan在20世纪90年代末对经济繁荣的谨慎应对。

与此同时，并不是所有人都赞同“AI先抑制通胀”的判断。一些美联储官员和经济学家警告说，建设AI基础设施首先会增加对资本、芯片、能源和原材料的需求，短期内反而可能推高价格。路透社援引德意志银行的估计称，到2030年，AI数据中心的累计投资可能超过4万亿美元。内存芯片市场已经出现了这一压力的迹象。

在能源方面，美联储官员也担心电网瓶颈和供应限制可能带来通胀风险。美联储理事Michael S. Barr在2026年2月17日的讲话中表示：“我预计，AI热潮不太可能成为降息的理由。”不过，他也认为从长期看AI仍可能带来正面的生产率效应。总体来看，这次任命更像是一项探索性的政策研究安排，而不是对利率政策的直接转向。

该事件还引发了利益冲突方面的疑问，因为Andreessen Horowitz在AI公司上的投资非常广泛。换句话说，美联储正在把AI当作宏观经济变量来研究，但目前距离明确结论还有很大距离。

该工作组由Andreessen、斯坦福经济学家Charles I. Jones（目前在Anthropic休假）以及微软高管Asha Sharma共同担任联合主席。主席Kevin Warsh认为AI可能成为“显著的通缩力量”，但官员们也警告说，AI基础设施扩张可能先推高芯片、能源、资本和原材料需求，然后生产率收益才会出现。

7月10日 21:20 UTC·#ai-infrastructure

Sunrun试点家庭分布式AI算力

Sunrun正在试点一项“分布式AI算力”计划，准备把计算节点部署到装有其太阳能和电池储能系统的客户家中。公司表示，参与试点的客户将获得补偿，而这些算力将出售给企业级AI买家。

如果该模式可行，它可能形成一种新的AI基础设施形态，绕开传统数据中心在选址、噪音、用水和电力方面的部分限制。它也表明能源公司可能尝试把家庭电池和太阳能系统的价值延伸到备用供电之外。

Sunrun是一家以家庭太阳能和储能业务闻名的公司，如今正在以一种非常少见的方式进入AI基础设施领域。它不是去建大型集中式数据中心，而是计划把许多计算节点放进已经安装Sunrun太阳能板和电池储能系统的客户家中。公司表示，参与这项计划的客户会得到补偿。Sunrun打算把这些分布式算力卖给企业买家，其中包括AI公司。

该项目被包装为一种新的AI算力供给方式，同时也试图绕开新建数据中心所遭遇的反对声音。文章提到，5月发布的一项调查显示，超过70%的美国人反对在自己所在地区建设新的数据中心，常见顾虑包括污染、噪音，以及对水和电力的消耗。Sunrun称自己此前已经做过一次成功的概念验证，但这种模式在实际规模化时会表现如何，目前还不确定。公司还强调，这对它来说是一个全新的业务方向，并表示将在未来几个月完成试点、评估结果后，再决定是否更大范围推广。

Sunrun表示，这些节点会利用家庭太阳能和电池系统中的可用能源来处理AI推理工作负载，并称此前已经完成过一次成功的概念验证。公司还表示，其110万客户可以加入试点候补名单，但会在接下来的几个月内评估结果后再决定是否扩大推广。

7月10日 08:04 UTC·#microsoft

微软排放量因数据中心扩张上涨25%

微软在其2026年可持续发展报告中表示，2025年公司的碳排放量上升了25%，若不计入部分干预措施，合计达到3400万吨。公司称，排放增长主要由数据中心基础设施扩张以及今年2月停止购买“非新增、未捆绑”的可再生能源证书所推动。

这份报告说明，即使大型科技公司持续投资可再生能源，AI 和云基础设施的扩张仍可能让它们更难实现气候目标。对微软来说尤其重要，因为公司仍计划在2030年前实现碳负排放，而这一目标如今显得越来越难达成。

微软的2026年可持续发展报告显示，公司2025年的碳排放量上升了25%。如果不计入某些干预措施，排放总量达到3400万吨。GeekWire 报道称，微软把这一下降压力主要归因于数据中心基础设施的扩张。公司还提到，今年2月停止购买“非新增、未捆绑”的可再生能源证书，也是排放上升的一个原因。微软长期承诺在2030年前实现碳负排放，这意味着它必须移除的碳排放量要超过自身排放量。

事实上，这也不是微软第一次在这一目标上遭遇挫折，因为其2024年的可持续发展报告同样显示气候污染上升。今年的报告承认，AI 基础设施正在推动对能源、水、土地和材料的需求，但可持续发展方案的扩展速度还不够快，无法跟上这种需求。报告还把微软的排放增长放在更广泛的行业背景下进行说明：谷歌在其2026年可持续发展报告中也披露供应链排放增长了25%，亚马逊则报告增长了16%。亚马逊还在6月表示，其数据中心2025年用水量达到25亿加仑，并称这一数字低于微软。

微软表示，AI 基础设施正在提高对能源、水、土地和材料的需求，而可持续发展方案的扩展速度还不足以跟上这种需求。公司停止购买未捆绑的可再生能源证书也很关键，因为这类证书可以帮助企业宣称与清洁能源匹配，但未必能带来真实的新增减排。