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直接利好国内AI安全，AI逃离沙盒，OpenAI认下HuggingFace被黑
直接利好国内AI安全，AI逃离沙盒，OpenAI认下HuggingFace被黑事件，或许AI真的产生了自我意识，如果AI人工智能真的能够突破这些安全防线，或者找到漏洞，那必然是AI越来越先进有更聪明的智能体，这直接就推升了AI安全界限与发展，中国有头部相关AI安全公司在不断的为中国AI安全在做准备，人工智能越来越先进的是它的网络攻击，是自动攻击，一旦安全漏洞被找到，如果有人利用人工智能的这种技术进行网络攻击或者窃取相关权限与信息，那后果不堪设想！所以AI安全网络以及AI安全人工智能大模型必然会受到重视！由AI对抗AI才能更好的解决这些网络安全问题
华盛顿如今十分焦虑，很多人好奇特朗普是否会反思当年推出的对华芯片限制政策。据美国
华盛顿如今十分焦虑，很多人好奇特朗普是否会反思当年推出的对华芯片限制政策。据美国Axios媒体消息，特朗普政府内部正研究相关方案，计划限制美国企业使用中方尖端人工智能大模型，想借此来巩固OpenAI、Anthropic的优势，守住美国在全球AI赛道的主导地位。这套操作其实和早年芯片封锁路子一模一样，打算直接动用行政手段搭建壁垒，想用政策挤压竞争对手。现实情况摆在眼前，中方多款开源大模型持续追赶上来，性价比十分突出。不少美国中小企业为了控制开支，开始选用这类工具，本土两大AI企业的生意自然受到冲击，这也是美方急着谋划新规最直接的原因。但政策还没落地，美方内部已经吵成一团。一部分官员极力推动出台限制条款，另一批人却提出不同看法，强硬设限最后很可能伤到自家大量初创企业。多数小型科技公司预算紧张，平价AI工具是它们开展创新的重要依托，要是少了备选渠道，只能被迫接受昂贵的闭源服务，整个行业的创新活力都会大打折扣。我们回看持续多年的芯片管控就能明白前车之鉴。层层限制并没有延缓中方算力和人工智能技术升级，反而倒逼整条产业链走上自主研发的道路。现在美方打算在大模型领域照搬老办法，说白了就是想用封锁代替良性竞争，不敢直面市场较量。强行割裂全球AI市场，很难真正阻止技术向外扩散。不少行业从业者看得明白，技术比拼不存在永久有效的封锁手段。美方总想着依靠政策保护本土企业，不愿踏踏实实提升产业实力。短期之内或许能给本土头部AI企业争取一点喘息空间，长远来看只会催生两套独立的技术体系。全球人工智能产业链走向分裂，到最后，没有任何一方能够置身事外、独享好处。
中国AI发展突飞猛进，美国的芯片封锁无法阻止这个势头，让华盛顿陷入了恐慌。美国媒
中国AI发展突飞猛进，美国的芯片封锁无法阻止这个势头，让华盛顿陷入了恐慌。美国媒体Axios周一报道称，特朗普政府已显露出可能禁止中国尖端人工智能模型的迹象，这一重大举措的目的是巩固OpenAI和Anthropic的主导地位。知情人士向Axios透露，美国政府内部部分官员之前就曾试图禁止外国开源大模型进入美国市场，而中国大模型KimiK3上周的崛起，正在重新点燃这类努力。美国财长贝森特周二表示，美国将仔细审查海外创建的开源人工智能模型包括来自中国的模型，并对任何窃取美国公司知识产权的证据采取行动。这似乎从侧面证实了Axios报道的动向。路透社周二报道，中国和美国正计划于今年9月就人工智能问题举行会谈。但这一报道尚未得到中美双方的证实。Axios的报道称，美国公司越来越多地使用来自中国的开源模型，因为它们更便宜，而且正如Kimi的出现所表明的那样，它们几乎与美国技术一样好。报道还认为，与更便宜且更具实用性的中国模型相比，美国目前仍缺乏足够有竞争力的替代方案。“麻省理工科技评论”周一的分析文章写道，Kimi和其他类似的中国人工智能模型对特朗普构成了真正的威胁。它们正在分裂他身边的顶级人工智能战略家。每当中国发布像Kimi这样智能且免费的新模型时，美国公司就愈加发觉得没有必要花钱购买Anthropic或OpenAI的模型。鉴于人们对这些以及其他人工智能公司的热情正在推动经济增长的巨大份额，中国的人工智能模型给总统带来了经济和政治上的双重难题。包括美国国防部、NASA等美国官方机构已禁止员工使用中国人工智能，美国商务部去年曾考虑将多家中国人工智能实验室列入“实体清单”。Axios援引消息人士的话称，美国国家安全局和白宫国家网络安全主任办公室去年也曾考虑发布关于中国人工智能实验室威胁的警告，实际上是在劝阻美国公司使用中国技术。消息人士补充说，白宫曾考虑颁布一项行政命令，规定美国公司只有在能够保证安全并承担安全漏洞责任的情况下，才能使用中国模型。另一位消息人士表示，去年夏天，商务部还在政府内部传阅了规则草案，打击中国的开源模式。这种担心首先是在美国业内发起的，对中国AI进步反应对敏感、最歇斯底里的恰恰是一些美国高科技公司。Anthropic和OpenAI是美国最大的两家AI巨头。日前，Anthropic推出的编程工具ClaudeCode被发现在其客户端里暗藏一段针对中国的“监视代码”，舆论哗然。Anthropic去年曾放言中国是“敌对国家”，并“封杀”中资控股公司使用其服务，今年前段时间还反复炒作“蒸馏”叙事，甩锅抹黑中国大模型企业。该公司声称，中国的AI实验室用“大量虚假账号”向其大模型发送大量指令，从中“抽取”其大模型的推理轨迹、思维链路以及复杂编程过程，用以提升自己大模型的能力。AnthropicCEO达里奥·阿莫代伊1月甚至表示，向中国出售先进的人工智能芯片是“一个巨大的错误”，“我认为这太疯狂了。这有点像向朝鲜出售核武器。”5月14日，Anthropic以中美AI竞争为由发布长文，呼吁进一步收紧芯片出口限制。OpenAI战略未来主管、原白宫科技政策顾问鲍尔7月17日在社交媒体发长文，指责Kimi这样的开源大模型“战略短视”“技术落后”“没人愿意付费”。他甚至还公开宣称，美国政府“不需要证据”，只需让机构发布“中国模型可能存在后门”的软性法规，就足以制造监管恐慌来打压对手。限制中国的某个公司进入一国市场一般都是政府的事，企业说的很少，而AI是美国高科技的皇冠，他们的CEO和高管公开以冷战方式对中国公司搞零和对抗，这是科学道德的大退步，必将为世界科技发展史所不齿。很显然，KimiK3击中了Anthropic和OpenAI的软肋，让美国闭源AI大模型昂贵的合理性受到严重质疑。美国大模型问世先于世界一步，又靠着英伟达最先进芯片的无限量供应，堆砌了令全球望而生畏的AI大模型高峰。没想到，中国公司却用比美国公司小很多的基础算力规模，走出了一条几乎同水平的开源人工智能之路，而且中国开源大模型的实用性和适用性，特别是它的价格低廉，组合形成了全新的竞争力优势。确实“吓死美国的AI宝宝们”了。OpenAI原本是一个公益研究机构，却被萨姆·奥特曼在资本的支持下以“政变”方式将公司变成了盈利机器。包括Anthropic和变节后的OpenAI一样，想的只有技术垄断和赚钱，已经毫无公益之心。当他们遭遇中国从DeepSeek到KimiK3一波又一波开源公司的猛烈竞争时，彻底慌了。这帮掉进钱眼里的科技巨头，比美国的政客还要无耻。他们已经成为赤裸裸的科学叛徒。
中国AI发展突飞猛进，美国的芯片封锁无法阻止这个势头，让华盛顿陷入了恐慌。美国媒
中国AI发展突飞猛进，美国的芯片封锁无法阻止这个势头，让华盛顿陷入了恐慌。美国媒体Axios周一报道称，特朗普政府已显露出可能禁止中国尖端人工智能模型的迹象，这一重大举措的目的是巩固OpenAI和Anthropic的主导地位。知情人士向Axios透露，美国政府内部部分官员之前就曾试图禁止外国开源大模型进入美国市场，而中国大模型KimiK3上周的崛起，正在重新点燃这类努力。美国财长贝森特周二表示，美国将仔细审查海外创建的开源人工智能模型包括来自中国的模型，并对任何窃取美国公司知识产权的证据采取行动。这似乎从侧面证实了Axios报道的动向。路透社周二报道，中国和美国正计划于今年9月就人工智能问题举行会谈。但这一报道尚未得到中美双方的证实。Axios的报道称，美国公司越来越多地使用来自中国的开源模型，因为它们更便宜，而且正如Kimi的出现所表明的那样，它们几乎与美国技术一样好。报道还认为，与更便宜且更具实用性的中国模型相比，美国目前仍缺乏足够有竞争力的替代方案。“麻省理工科技评论”周一的分析文章写道，Kimi和其他类似的中国人工智能模型对特朗普构成了真正的威胁。它们正在分裂他身边的顶级人工智能战略家。每当中国发布像Kimi这样智能且免费的新模型时，美国公司就愈加发觉得没有必要花钱购买Anthropic或OpenAI的模型。鉴于人们对这些以及其他人工智能公司的热情正在推动经济增长的巨大份额，中国的人工智能模型给总统带来了经济和政治上的双重难题。包括美国国防部、NASA等美国官方机构已禁止员工使用中国人工智能，美国商务部去年曾考虑将多家中国人工智能实验室列入“实体清单”。Axios援引消息人士的话称，美国国家安全局和白宫国家网络安全主任办公室去年也曾考虑发布关于中国人工智能实验室威胁的警告，实际上是在劝阻美国公司使用中国技术。消息人士补充说，白宫曾考虑颁布一项行政命令，规定美国公司只有在能够保证安全并承担安全漏洞责任的情况下，才能使用中国模型。另一位消息人士表示，去年夏天，商务部还在政府内部传阅了规则草案，打击中国的开源模式。这种担心首先是在美国业内发起的，对中国AI进步反应对敏感、最歇斯底里的恰恰是一些美国高科技公司。Anthropic和OpenAI是美国最大的两家AI巨头。日前，Anthropic推出的编程工具ClaudeCode被发现在其客户端里暗藏一段针对中国的“监视代码”，舆论哗然。Anthropic去年曾放言中国是“敌对国家”，并“封杀”中资控股公司使用其服务，今年前段时间还反复炒作“蒸馏”叙事，甩锅抹黑中国大模型企业。该公司声称，中国的AI实验室用“大量虚假账号”向其大模型发送大量指令，从中“抽取”其大模型的推理轨迹、思维链路以及复杂编程过程，用以提升自己大模型的能力。AnthropicCEO达里奥·阿莫代伊1月甚至表示，向中国出售先进的人工智能芯片是“一个巨大的错误”，“我认为这太疯狂了。这有点像向朝鲜出售核武器。”5月14日，Anthropic以中美AI竞争为由发布长文，呼吁进一步收紧芯片出口限制。OpenAI战略未来主管、原白宫科技政策顾问鲍尔7月17日在社交媒体发长文，指责Kimi这样的开源大模型“战略短视”“技术落后”“没人愿意付费”。他甚至还公开宣称，美国政府“不需要证据”，只需让机构发布“中国模型可能存在后门”的软性法规，就足以制造监管恐慌来打压对手。限制中国的某个公司进入一国市场一般都是政府的事，企业说的很少，而AI是美国高科技的皇冠，他们的CEO和高管公开以冷战方式对中国公司搞零和对抗，这是科学道德的大退步，必将为世界科技发展史所不齿。鲍尔的说法招来广泛抨击。美国知名硅谷、华尔街AI投资人加文·贝克17日在X上回复道：“KimiK3可能是AI产业发展的一个重要转折点，对Anthropic和OpenAI来说可能有潜在负面影响，而对世界上几乎所有其他公司来说则是净正面影响。”白宫人工智能顾问大卫·萨克斯19日在X发帖称，他认为鲍尔可能正在推进一种“监管俘获”策略，以阻止开源公司与OpenAI竞争，并断言“监管决定应该始终有充分的理由，并以事实、逻辑和证据为基础”。国防部副部长埃米尔·迈克尔也指责鲍尔在X上推进“深层政府监管俘获计划”。很显然，KimiK3击中了Anthropic和OpenAI的软肋，让美国闭源AI大模型昂贵的合理性受到严重质疑。美国大模型问世先于世界一步，又靠着英伟达最先进芯片的无限量供应，堆砌了令全球望而生畏的AI大模型高峰。没想到，中国公司却用比美国公司小很多的基础算力规模，走出了一条几乎同水平的开源人工智能之路，而且中国开源大模型的实用性和适用性，特别是它的价格低廉，组合形成了全新的竞争力优势。确实“吓死美国的AI宝宝们”了。OpenAI原本是一个公益研究机构，却被萨姆·奥特曼在资本的支持下以“政变”方式将公司变成了盈利机器。包括Anthropic和变节后的OpenAI一样，想的只有技术垄断和赚钱，已经毫无公益之心。当他们遭遇中国从DeepSeek到KimiK3一波又一波开源公司的猛烈竞争时，彻底慌了。这帮掉进钱眼里的科技巨头，比美国的政客还要无耻。他们已经成为赤裸裸的科学叛徒。
看到“清华姚班撑起全球AI半壁江山”这个热搜，第一反应不是羡慕那些日薪5500的
看到“清华姚班撑起全球AI半壁江山”这个热搜，第一反应不是羡慕那些日薪5500的实习生，而是被这种“极客浪漫”狠狠戳中。20年，仅700多名毕业生，却像钉子一样精准卡进了全球AI的最核心节点。从OpenAI到DeepSeek，从腾讯混元到xAI，他们不是在追赶风口，而是在定义风口的方向。姚期智院士当年回国创办姚班，坚持全英文教学、死磕底层数学和理论，这种“慢工出细活”的培养模式，在如今这个追求速成的时代显得尤为珍贵。它提醒我们：真正的护城河，从来不是应用层的热闹，而是地基里的扎实。很多人焦虑于“人才流失”，但看看陈立杰在OpenAI攻坚推理、姚顺雨回国执掌大模型，这其实是一场精彩的“全球卡位”。出海掌握话语权，回流反哺产业，这种双向奔赴才是中国科技底气的真实写照。不必神话“半壁江山”这个修辞，但这种对基础科学的敬畏和长期主义的坚守，值得每一个在教育或职场中迷茫的人深思。🌱
苦涩1、近期科技很苦涩，也有人担心泡沫，我们近期也进行了很极限的思考与一些重要的
苦涩1、近期科技很苦涩，也有人担心泡沫，我们近期也进行了很极限的思考与一些重要的调研，就行业与投资聊聊自己的想法：1）首先模型迭代依旧迅速，KIMI率先证明了自己在模型参数3T时代的能力，非常顶。1T时代的王者智谱和deepseek预计接下来也会进入这个时代，而率先打入10T规模的claude也在不断向前。我们看到的是除了coding（程序员本身）与真正的工作流，模型必然在教师、学生、企业家（决策者）、白领（不止金融。分析师）形成极大的市场空间，这是不需要模型快速迭代就看得到的，而且时间并不长。claude可能到年底相较于去年底ARR9B翻了10多倍，OPENAI翻2倍，国内近期的各厂ARR起来也让我们震惊。到年底这至少是2000亿美金的市场，渗透率极低，渗透速度极快。模型仍然在不断突破边界，后面开源模型能力（K3算开放权重）的提升也会使得企业级、工作流加速，基本面渗透的速度确实太快，可能性还在扩张，产业带来的安全边际提升极快，正在快速接近CAPEX体量。2）第二个是硬件问题。这是一个很复杂的问题，近期也充斥着大量的谣言与悲观叙事，我们试图讲得更清楚。首先一个问题是认为中国的模型进步会形成挤压与硬件通缩，但细看之后，K3的2.8T模型价格约为FABLE51/3水平（模型规模也差不多1/3），约为K2.6(1T模型)的3倍。目前的推理路径来看，更大的算力会带来更好的效果与更快的速度，再叠加目前的渗透速度，算力一定是不够的，只是付费少就得忍受更慢更笨的模型而已。第二个是目前大量的“DELAY”叙事。我们上周进行了关键性的产业调研，无论近在眼前的VERARUBIN、CPO，还是明年的RUBINULTRAKYBER，都确确实实仍然按着计划推进，包括前一段的胜宏，也没有什么问题需要涉及到进度与份额。Q3是VERARUBIN和GOOGV8的开始，是景气加速的新一轮开始。第三个是供需稳定性、包括涨价制裁的问题。这里最典型的是存储，很多人纯被周期品这个词吓到，并未深入其必要性与供需关系。存储是整个这轮AI的必然需求，transformer底层机制，无论压缩token还是压缩attention都进行了多重尝试，压缩幅度也有限。市场担心的扩产其实比例极为有限，ASML光刻机也不够，远远满足不了指数级的需求。无非再担心的就是北美反垄断，这实际要大规模罚钱操作难度也很大，毕竟商业社会规则很容易反噬。供需环境2029年前不可能改善（包括长鑫的力度也很难快速改变全球供需），29年后也很难，龙头公司SK海力士目前仅27年3XPE。近期华尔街看多CSP看空硬件其实也很不符合产业逻辑，只是最近高锐度硬件的买盘（大型养老金休假、TRS平衡）减弱，再加上做空力量加强了这个叙事，高成长甚至是涨价链的很多领域壁垒其实比大家想的丰富的多，比如周五比电规划影响光互联的传闻已经有点无聊，我们相信真正的产业趋势才是最持续的逻辑。3）第三个问题是泡沫问题，这里最担心的是融资问题。首先我们看今年8/9家CSP差不多9000亿美金的投资，明年这几家考虑在1.4万亿美金左右，两家大模型预计融资2000亿美金。叠加AI带来的现金流增长，预计保障明年的其他家投融资量在2000-3000亿美金（谷歌等已融资完成，847.5亿美金股权，巴菲特参与），其中债务融资极低、neocloud债务融资也不超过400亿美金，且目前回款极快。AI是个极具潜力，ARR增速也极快的产业，历史上美国运河、铁路及电信光纤的债务占比分别达90%、46%和近100%，我们完全没有不要在债务比例极低的情况下去担心一定破不了的泡沫。除此之外，真正的高水平开源模型也会带来企业级的投入提升，而非CSP与大模型独自发力，全社会的ARR快则27年底，慢则28年也有望消化26年的资本支出。我们认为在产业极速发展，又没明确泡沫连锁可能时的担心是没有太大意义的。2、很多人先看到AI股票下跌，然后再寻找各种理由（如AI投资放缓、Capex削减、需求见顶）来解释股价，而不是依据真实数据。我列举了几项几个真正重要的事实：1）存储长期协议（LTA）仍在大量签订。企业愿意签多年期LTA，本身就说明客户认为未来几年供应仍将紧张，而不是需求即将结束。2）IBM最新披露显示需求仍然强劲。IBM表示，6月底最后几周，客户为了避免未来涨价，主动将资本开支提前用于采购服务器、存储和内存等供应紧张的AI基础设施。这反映的是抢货，而不是缩减采购。3）AI开始真正创造商业价值。Starbucks正在替换Microsoft和IBM部分软件，希望节省约4亿美元成本。他认为这说明AI已经进入企业降本增效阶段，商业化正在落地，而不是停留在概念。4）TSMC提高资本开支具有很强的信号意义。TSMC管理层一向非常保守，因此此次明显提高Capex，比任何分析师评论都更能说明他们相信AI需求具有长期持续性。5）Meta削减Capex的说法与公开信息相反。之前Reuters和CNBC报道指出，Meta不仅没有削减资本开支，反而计划2027年将AI算力进一步翻倍，并将路易斯安那数据中心规模扩大至5GW、投资超过500亿美元。因此，认为“Capex要削减”的说法是目前市场最大的误判。3、产业专家交流：关于KIMIK3与算力产业1）无可争议的强。2.8T的模型，KV缓存直接砍掉75%，1MTokens上下文解码窗口吞吐提升6.3倍，这些都是参数层面的强。AgentSwarm把任务推向了小时级别，只需要一句话，比如做一个炉石传说/奇迹暖暖游戏，在算力资源充足的情况下，2-3小时就可落地，人类一句话就能让AI自己工作的时代越来越近。2）训练的资源哪里来的：该2.8T的模型训练资源使用了接近2个B300万卡集群+数个H200集群，算力资源主要来自阿里云（阿里在kimi的持股超过30%），6月Qwen训练算力紧张后大幅减少了给KIMI的供应，后期KIMI向AWS等海外公司采购了部分算力支持自身训练需求，月租超过50万/台八卡服务器。3）下一阶段的算力需求减少了吗：整体需求成倍的增长。-训练:下一代6T的模型至少需要3-4个B300万卡集群+数个H200集群支撑训练，训练需求翻倍。-推理：目前订阅199的套餐，使用K3，10-12小时就能烧完，随着参数增加，推理算力的需求3-4倍。周末整个K3都是处于高峰期，用不了的状态4）算力资源缺疯了：KIMI目前账上准备了近400亿的现金，预计至少2/3会用来采购算力资源，智谱要加快追赶大参数模型，对算力资源的需求增加的更多，仅这两家训练+推理的需求近400亿/年，对应近13个万卡集群（阿里云和字节需求更多），下半年国内B300到货不会超过1万台，B300五年闭口长协租金接受度已经超过28万/月（年内租金上涨3倍），违约罚则30-40%，对有交付能力的公司另有10%的预付。5）大模型厂商和CSP继续扩大资本开支的动力：盈利能力强是最大的理由。现阶段互联网大厂、大模型厂商，算力投入产生的效益整体很高，如果不考虑训练的情况下，只将算力用于推理，下游厂商是真正意义上ROI＞10，从这个角度来说算力再涨价1-2倍也是便宜的，考虑训练后ROI也＞3，从Meta、谷歌等同行了解下来他们也没有要减少资本开支的动力。另外云厂商的ROI也超过2，考虑杠杆后ROI更高，整个产业发展非常良性，几乎每个环节都在赚钱。6）国内B300交付的情况：目前具备B300交付能力的公司不多。去年Q4和今年Q1整体比较容易拿，Q2以后所有非强绑定的二手渠道基本失效（期货渠道拿货也可以，得按现货加钱，目前某公司交付的256台，期货价格是4月定的550万，最后付款是1000万），原厂价格没什么变动，下游价格却到1300万了，一手货公司的价值大幅提升。Q2交付了256台B300以上的公司屈指可数，A股应该不超过6家。
OpenAI称Kimi开源是减速主义外国佬看到咱得大模型水平追上来就开始酸了
OpenAI称Kimi开源是减速主义外国佬看到咱得大模型水平追上来就开始酸了KimiK3对整个AI产业的积极意义：❶架构创新和数据质量打造国产模型新标杆：1）K3定位2.8T开源通用模型，主攻长程编程、Reasoning推理、知识工作和视觉理解等，在ArtificialAnalysis的IntelligenceIndex中Rank3、AgenticIndex中Rank3和ArenaFrontendCode中Rank1；2）K3是国产模型在通用场景和性能的双重新标杆，在游戏开发/CAD/反编译、深度研究报告可视化、严谨知识工作、EDA模拟、视频剪辑等任务上接近Fable5水平；3）K3在长程Agent任务上表现优异，其GPUKernel优化、从零构建GPU编译器MiniTriton、48小时自主芯片设计、2小时完成研究员1-2周的科研编程、3D游戏开发等案例都刷新了产业对开源模型long-horizonagency能力的预期；❷超大参数MoE开源模型将释放CSP和国产超节点红利:1）无所谓算力通缩，K3作为的一个2.8T参数量的超大稀疏MoE（896激活16），仅权重就占用>1.5T的HBM容量（MXFP4下），并采用了极其稀疏的专家并行方案（WideEP），推理Infra对scale-up域的容量和带宽要求极高，需要部署在64卡以上的超节点上做推理；2）腾讯/华为/阿里/Vercel/OpenRouter等已率先完成K3模型上线，已有国产芯片完成自部署适配和模型上线，预计更多hyperscaler和neocloud厂商将完成模型接入、并在7/27的权重开放后完成自有算力适配和部署；3）国产超节点在算力调度池化、PD+vLLM、Mooncake分离式推理、分布式KVCache池、多级缓存&缓存降级等方案上的架构适配和大规模生产落地将进一步享受开源模型的红利，随着Infra推理调度的进一步优化和超节点的商业化，CSP和国产算力将进一步享受顶级开源模型的利润再分配机遇；❸K3在Infra架构和模型性能上仍有优化空间：1）K3默认max思考强度的token消耗超过常规模型，指令模糊时的"过度主动"既有行为失控风险、也进一步推高消耗；2.8T级权重带来极高部署门槛，限制非数据中心算力的利用；实测Output62TPS低于同档模型中位数（72TPS，但TTFT1.99s反而占优）；2）用户反馈缓存保留仅10分钟，可能系KDA快照缓存只能精确续写、无法像PagedKV部分复用，命中语义存在架构级差异；而保留时长偏短更可能是快照适配在Infra侧尚未成熟的工程问题；3）当前Agent框架须完整回传历史思考，不适用级联调度下的多模型切换场景；SwarmMax在K3规模下的调度稳定性尚待第三方验证；❹K3的发布对产业的影响显然是更积极的：1）SOTA模型之间的竞争正在加剧。Anthropic近期已持续加大让利（Fable5以50%额度常驻Max订阅、CC周额度上调50%并延长至8/19），GPT-5.6与K3的推出将使其高份额&高毛利面临更直接的竞争压力。但“模型能力天花板远未到顶”是产业里的共识，SOTA模型的交替领先不仅利好上游算力的叙事，也能催使更SOTA的模型早日推出，并加速产业红利进一步向下游应用传导；2）CSP凭借其算力规模效应和生态粘性逐渐掌握了未来模型的分发权和下游应用的拓荒权，将扮演产业趋势里“承上启下”的关键角色。开源模型的崛起和用户数据主权意识的唤醒，正在让CSP与闭源模型公司在生产级的推理市场中占据上风，同时也意味着将Anthropic的ARR作为跟踪行业景气度的唯一指标将不再可取，后续CSP的表述口径&数据披露将会更加关键。
马斯克宣称要赶超Kimi刚听到这消息，我都感觉有点懵，不应该是那anthropi
马斯克宣称要赶超Kimi刚听到这消息，我都感觉有点懵，不应该是那anthropic和OpenAI的大模型对比。但这点看错马斯克的诚实，grok的大模型，跟anthropic和OpenAI比，确实赶不上，但和Kimi的差距确实是毫厘之间，说赶超Kimi一点毛病都没有。
日经亚洲戳破现实，印度企业集体转投中国AI，华盛顿措手不及一向偏向西方产业
日经亚洲戳破现实，印度企业集体转投中国AI，华盛顿措手不及一向偏向西方产业叙事的《日经亚洲》此次罕见客观披露行业真相：大量印度科技初创、金融、互联网企业主动放弃OpenAI、谷歌等美国闭源大模型，批量切换DeepSeek、千问、Kimi等中国开源AI，这股务实的商业浪潮完全超出华盛顿预判，让美国一手搭建的AI围堵联盟出现巨大裂痕，也直白印证技术封锁挡不住市场规律。一、印度企业转向中国AI，核心是实打实的商业刚需第一大驱动力是断崖式成本差距，也是日媒报道最硬核的数据支撑。OpenAI最新GPT-5.5每百万Token输出费用高达30至54美元，而DeepSeek输出最低仅0.51美元、Kimi上限4美元，同量级调用成本相差十倍甚至百倍。印度大量资金紧张的创业公司切换中国模型后，AI运营成本直接降低九成，智能客服、文档处理、代码生成等基础场景完全够用，美国高端模型性能严重过剩，高额定价对中小企业完全不友好。第二关键优势是开源可本地部署，精准契合印度的数据主权诉求。美国AI全部是闭源黑箱，数据必须上传海外云端，印度企业始终担忧核心用户信息不受管控；中国大模型开放权重，企业可下载至本土服务器独立微调、离线运行，数据全程留在印度境内，完美适配当地数字合规法规，解决企业最核心的数据安全焦虑。第三是印度本土AI自主化严重滞后。莫迪政府推出千亿卢比AI主权计划，试图打造国产大模型，但两年研发进度缓慢，没有成熟可用的商用产品，企业等不起产业发展周期；一边是美国随时可能断供、价格昂贵的AI服务，一边是性价比高、部署灵活的中国开源方案，市场自然做出务实选择。2026年6月数据显示，国际平台中国AI总调用Token达25万亿，比美国模型高出78%，印度市场增速翻倍，趋势不可逆。 二、为何华盛顿深感意外、陷入被动1.战略布局全盘落空印度是美国拉拢的核心盟友，主动拉其加入“硅和平”AI联盟，许诺共享先进技术，试图绑定印度共同限制中国AI、芯片产业链。可现实反差极具讽刺：印度刚签约不久，就遭遇Anthropic突然限制海外用户访问高端模型，切身体会美国技术“随时断供”的风险；一边是美国口头承诺不可靠，一边是中国AI稳定、低成本供应，印度企业用脚投票，直接瓦解美国印太AI围堵布局，白宫完全没预判到盟友会大规模倒向中国技术方案。2.全球AI定价与标准话语权失守长期美国依靠闭源模型垄断全球AI商用市场，掌握定价权；如今中国开源模型以极致性价比打开东南亚、南亚市场，倒逼全球AI定价体系重构。华盛顿担忧这套模式复制到中东、拉美，各国企业都会抛弃美国高价产品，美国AI企业营收持续流失，全球技术主导地位松动。3.舆论叙事不攻自破美国长期渲染“中国AI存在安全风险”，游说各国政府抵制中国模型。但印度企业大规模落地使用后，并未出现数据泄露、安全隐患等美方宣称的问题，反而靠本地部署解决合规难题，让美国用来限制中国AI的舆论说辞彻底失去说服力，盟友内部质疑声持续增加。三、日媒客观报道背后的行业真相日本媒体极少直白揭露美国科技策略的失效，这次如实公布价格、使用量、企业真实反馈，源于日本产业界同样感受到压力：美国高端AI、芯片管制不分盟友，日本企业同样承担高昂成本，市场更认可高性价比的中国开源方案。日经亚洲没有刻意抹黑中国AI，而是客观承认商业逻辑压倒地缘政治，道出一个核心事实：强行割裂全球化分工，违背企业生存发展需求，单边管制最终只会反噬自身产业。四、深层启示：地缘博弈赢不了市场选择印度集体转向中国AI这件事清晰证明：美国靠行政手段、联盟施压构筑技术围墙，只能短期延缓产业合作，无法改变企业追求低成本、高稳定供给的客观需求。中国坚持开源开放、均衡定价、支持本地部署的路线，精准抓住全球中小企业数字化刚需；反观美国闭源、高价、随时断供的模式，正在逐步失去全球市场信任。华盛顿的“惊讶”本质是霸权思维的落空：它默认所有盟友会无条件跟随自己对抗中国，却忽略各国企业生存与产业发展的现实诉求。这场AI市场的自然流动再次印证，自主创新带来的产业竞争力，不是关税、管制、联盟封锁能够阻拦的。
OpenAI高管DeanBall深度点评中国开源AI“Kimi”：这波操作太狠
OpenAI高管DeanBall深度点评中国开源AI“Kimi”：这波操作太狠了！大家好，最近AI圈又炸锅了。OpenAI战略未来负责人DeanW.Ball在X上发了一篇长帖，详细分析了中国MoonshotAI推出的开源模型KimiK3。这位大佬可不是普通玩家——他曾在政府部门工作，现在直接负责OpenAI的战略前瞻，地位举足轻重，发言自然备受关注。帖子核心内容总结：1.Kimi真香！Dean直言：Kimi性能很强，在代理编码任务中能跟2026年Q1顶级公开模型打平，不是简单蒸馏就能解释的。不过它“吃token”很凶，实际运行成本可能没想象中那么便宜。2.中国为什么敢开源这么强的模型？他很惊讶中国政府允许这种级别的模型开源（担心风险）。原因他猜：-70-80%是“战略盲点”——中国高层对AGI的认知还停留在YannLeCun那种“AI没那么危险”的阶段；-剩下是算力不足（美国出口管制的结果）和中国一贯的“激进出口”策略。对企业来说，开源部分是意识形态，部分是因为落后，知道付费用户少。3.开源=减速主义？Dean认为开源模型本质上是减速的，反而那些喊“加速”的accelerationists特别兴奋。因为开源让AI“不可治理”，制造了一种“山民不被管辖”的假象（引用JamesScott的《逃避统治的艺术》）。但长远看，它会吓退大笔AI资本投入。4.最终走向“AI公共产品”？他警告：开源主导的世界，可能通向中国提出的“AI作为公共品，由国家提供数字基础设施”的未来——在他看来这是反乌托邦地狱。很多accelerationists一边喊加速，一边支持政府补贴数据中心建模型然后免费送人，逻辑自相矛盾。5.特朗普政府该怎么应对？不用直接禁开源，只要通过监管制造恐惧、不确定、怀疑就行。比如美联储发个公告暗示“中国AI模型可能有后门”，企业自然不敢。找好平衡，别把大厂也吓跑。6.风险确实有，但暂时不明显开源高能力模型会让世界稍稍更危险一点，但真正危险的时候（比如“非生物、隐形、可无限自我复制的代理从中国实验室逃出来”），大家才会真正警觉。这篇帖子本质上是OpenAI内部视角对中国开源策略的深度剖析——既认可Kimi实力，也透露出对地缘竞争、治理风险和未来AI生态的深深忧虑。Dean的身份让这番话分量十足，在AI社区引发了大量讨论，有人说他“慌了”，也有人在辩论开源到底是加速还是减速。你怎么看？开源AI是中国弯道超车的利器，还是全球风险的源头？欢迎评论区聊聊～（原帖作者DeanBall：OpenAI战略未来负责人，前政府AI政策参与者；Kimi来自中国MoonshotAI团队。）
中美大模型竞争的主要特色。美国头部大模型普遍选择闭源，核心是技术、算力、商
中美大模型竞争的主要特色。美国头部大模型普遍选择闭源，核心是技术、算力、商业优势全面领先。美国拥有充足高端GPU算力、优质数据积累和领先模型能力，OpenAI、谷歌等可以通过持续堆算力拉开代差。闭源既能锁住核心技术壁垒，防止对手复刻，又能通过API付费模式直接实现高额、稳定盈利。因此美国主流顶级模型全部闭源，仅少量次级模型有限开源，不冲击自身商业体系。而中国大模型普遍选择开源，因为算力与高端芯片存在短板，属于追赶阶段的最优竞争策略。国内无法像美国一样无限堆算力形成绝对技术垄断，单靠一家企业很难快速迭代出碾压级模型。因此国内厂商普遍采用开源策略：用开放权重换取全球开发者、生态、场景和市场份额。开源可以让全社会共同微调、补漏洞、适配行业场景，用生态优势弥补算力硬件差距，快速抢占国内政企、工业、私有化部署市场，同时快速扩大海外开发者基本盘。除此之外，开源也符合国内产业自主需求，摆脱美国闭源技术绑定，搭建本土可控AI产业链。总之，中美的大模型竞争中，美国算力技术领先，所以闭源守利润、守壁垒；中国算力技术落后，所以开源换生态、抢市场、补差距。两者是竞争中各自贴合自身产业实力的战略选择。
外媒一改口风，西方巨头集体转向，背后原因要藏不住了，世界人工智能大会揭露了真相！
外媒一改口风，西方巨头集体转向，背后原因要藏不住了，世界人工智能大会揭露了真相！英国《金融时报》7月13日报道了一个正在发生的事实：美国外卖巨头DoorDash、全球旅行房屋租赁平台爱彼迎、德国西门子等西方公司，已经逐步把后台的AI模型换成了中国产品。DeepSeek、Z.ai这些中国模型，正在替换过去清一色的美国方案。与此同时，7月17日在上海开幕的2026世界人工智能大会，展览总面积首次突破10万平方米，1100多家企业参展，3000多项展品集中亮相，超过300款产品全球首发。这两个事件放在一起看，西方企业用脚投票的原因就清楚了。第一个原因是成本。美国AI公司的费用涨得太狠了。Anthropic和OpenAI等公司把部分企业服务从固定订阅费改成了按使用量计费，企业使用成本大幅上升。旧金山一家AI初创公司Lindy，在使用Anthropic的模型六周后，AI账单就超过了全公司27个人的工资总和。DoorDash的联合创始人安迪·方说得更直接。DoorDash现在把“较低级别的工作”交给中国月之暗面的Kimi模型，只把最难的活留给Anthropic的Fable。这种新组合成本更低，性能反而“大幅超越”了以前只用美国模型的配置。第二个原因是性能差距已经缩到很小了。追踪大语言模型使用量的平台OpenRouter的数据显示，今年DeepSeek和Z.ai等中国模型的Token消耗量已经迅速超过美国竞争对手。Token是AI模型处理信息的最小计量单位，也是衡量模型活跃度的关键指标。乔治城大学安全与新兴技术中心的研究员萨姆·布雷斯尼克说得很直白：“既然在大多数应用场景下，中国的AI模型已经能够胜任，企业为何还要为Anthropic和OpenAI的模型支付高昂溢价？”第三个原因是开源。很多领先的中国AI模型采用开放权重模式，参数公开可用，企业可以托管在自己的服务器上，针对自身需求进行微调。而OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude是闭源的，必须通过开发者的系统访问。对西门子这样的工业企业来说，灵活性很重要。西门子告诉《金融时报》，公司使用的模型包括DeepSeek和Z.ai的工具，也包括美国前沿实验室和法国Mistral的模型。爱彼迎也在试验阿里巴巴和DeepSeek的中国AI服务。中国开源AI模型在HuggingFace平台的下载量占比已经达到41%。HuggingFace是全球最大的AI模型托管平台，这个数据说明中国开源模型在全球开发者中的认可度。第四个原因是地缘风险。美国政府今年对Anthropic的Mythos和Fable模型实施过出口管制，后来虽然撤销了，但已经让企业意识到依赖美国技术的风险。有分析认为，这件事促使企业不得不正视一个问题：如果美国哪天再卡一下脖子怎么办？这次世界人工智能大会，把中国AI的底牌亮出来了。阿里巴巴展出了面向千行百业和前沿科研的多个AI智能体平台。阿里云百炼推理平台已经服务全球500万用户、120万付费用户。除千问系列外，DeepSeek、月之暗面、Minimax、智谱等中国主要AI公司的模型都在百炼上架。千问在大会首日推出了首款AI智能体耳机，采用耳夹式设计，接入千问大模型，支持同声传译、会议纪要自动生成、健康数据实时记录、离线语音问答等功能。从AI眼镜到AI智能体耳机，再到计划中的AI指环，中国科技巨头正在全速拼接AI硬件版图。月之暗面在大会开幕前发布了KimiK3模型，参数规模达到2.8万亿，成为目前全球参数最大的开源模型。这是全球首个开源接近3万亿级别的大模型。华为展出了业界最大规模超节点Atlas950SuperPoD，现场展示1024张昇腾卡。中科曙光带来了中国首个全国产十万卡AI超集群“曙光8000”。国产GPU主流厂商首次齐聚。华盛顿花了多年时间搭建对华技术遏制体系，一根柱子是硬件，包括高端算力芯片；另一根是软件和算法，尤其是AI模型本身。但AI模型和芯片不一样。芯片是实物，生产运输可以物理管控。AI模型一旦训练完成，就是一份数字化文件。一个开源的AI模型权重，本质上和一首歌、一部电影没有区别，都具备无限复制、分发的属性。一旦发布到网上，没有任何机构能把它从已经下载过的服务器里追回来。这就是开源技术难以被地缘政治边界圈住的根本原因。美国对华技术限制没有阻滞中国AI产业发展，反而倒逼行业完成了一次跨越式升级。资源稀缺催生出一套成本更高效、自主可控的替代技术体系。华盛顿最初把AI赛道设计成单方获益的零和博弈，但数字技术的传播规律根本不吃这一套。外媒改口、巨头转向，不是谁在选边站，是企业用真金白银做出的选择。
#美国公司被曝照抄中国AI模型#【双标！中国AI被骂“偷”，美国照抄中国模型叫
#美国公司被曝照抄中国AI模型#【双标！中国AI被骂“偷”，美国照抄中国模型叫“工程”？】本周，美国人工智能（AI）公司ThinkingMachinesLab发布了其首个模型Inkling。与其他模型相比，其性能表现不那么突出，但仍被美国视作“村里的希望”——只因为它开源。据介绍，该公司由OpenAI前首席技术官米拉·穆拉蒂与一批OpenAI高级研究员于2025年2月共同创立。在尚未推出任何产品之前，该公司便以120亿美元的估值，完成了创纪录的20亿美元种子轮融资。英伟达、AMD、思科等大公司都是其投资方。彭博社、路透社等媒体称，凭借其新模型，ThinkingMachines有望填补美国市场的空白，因为美国在推出具有竞争力的开源AI产品方面被认为落后于中国开发者。目前，美西方企业纷纷涌向中国企业，将中国AI模式作为昂贵的闭源模式的主要替代方案。然而，就在西方媒体和投资者对Inkling欢欣鼓舞之际，美国《福布斯》杂志实在是看不下去了。太双标！“穆拉蒂打造的中国AI替代品，也太像中国模型了，”7月15日，《福布斯》刊文说了句实话。文章指出，十八个月来，美国一直指责中国实验室“窃取”美国知识产权来构建模型。当DeepSeek在2025年初震惊AI界时，OpenAI和美国官员的第一反应是DeepSeek蒸馏了OpenAI的模型。美国政客随即炒作，扬言调查，还污蔑中方AI企业“盗窃”。但看看Inkling。技术分析师发现，它很大程度上采用了DeepSeek-V3架构；且ThinkingMachines自己承认，他们蒸馏了KimiK2.5等开源模型生成的合成数据来训练Inkling。“换句话说，一个美国实验室采用了中国的架构，并蒸馏了一个中国模型来训练其旗舰产品，”文章写道，“然而，这一次没人称之为盗窃。”《福布斯》杂志指出，对于中美AI模型，修辞上的不对称性现在已经到了无法忽视的地步。“当中国实验室从美国模型学习时，被污蔑为盗窃；当美国实验室从中国模型学习时，却美言之为工程。”在社交媒体上，《福布斯》的大实话，引起许多外国网民的共鸣。一名网民发文称：“中国开源权重模型公开权重、降低成本、扩大访问权限，并让全世界都能在其基础上构建。美国封闭实验室隐藏一切、收取高价、游说实施限制，却指责所有其他人偷窃。讽刺得让人窒息。”对此，不少网民抨击美国“双标”。还有人写道：“美国开源AI不会走得太远。他们会确保前沿能力只留在封闭循环模型中。因为太多的钱已经投入到封闭模型中，如果他们回头，那基本上就是损失，而且是承认一个庞氏骗局。”美媒警告：长此以往，只会自食其果那么，美国企业为什么要打造一个模仿中国AI、但却不如中国AI的替代品？《福布斯》杂志提到了美国政治干涉科技领域的现实。随着企业人工智能开支如脱缰野马般飙升，许多西方巨头也开始扪心自问一个简单的问题：既然中国的AI模型便宜得多，为何还要花大价钱购买美国“领先”的AI模型呢？据英国《金融时报》日前报道，从硅谷到欧洲，美国最大外卖巨头DoorDash、全球旅行房屋租赁平台爱彼迎（Airbnb）和德国科技巨头西门子等大型企业纷纷转向中国人工智能模型，吸引它们的不仅是较低的成本，还有这些模型的“开放权重”模式，这种模式允许企业根据自身特定需求对模型进行定制。西方企业对中国开源AI“真香”，引起了美国政客的担忧。据报道，华盛顿现在正试图关上这扇门。本月早些时候，美国国务院警告美国公司注意中国模型的所谓“风险”，众议院委员会还就使用中国AI对Airbnb等企业发起了调查。《福布斯》称，对于任何涉及政府工作的公司，以及那些越来越担心国会传票的公司来说，无论最终规则如何，中国的开源模型正变得不可触碰。Inkling的存在就是为了填补这个真空——它不是最好的基础模型，只是一个“被允许的、低风险的”模型。文章提醒称，美国政府对中国AI设置壁垒，只会让自己面临“自我孤立”的风险。美国以外的公司没有这种政治压力，可以继续使用中国AI。“想想这意味着什么……美国公司可能首次在基础技术领域处于结构性劣势，不是因为它们缺乏人才或资本，而是因为政策将它们与最佳可用技术隔离开来，而世界其他地区则自由构建。”文章指出，Inkling的教训并不是说ThinkingMachines失败了，或者做错了什么。而是说，开放、自由的AI重心已经转移到中国，以至于OpenAI的校友们都在依靠中国的技术基础进行开发。“华盛顿试图将美国产业封闭起来的做法，最终可能会反而削弱它想要保护的公司，”文章最后强调，“真正的实力来自于打造更好、更快、更便宜的产品，绝非强迫自己的团队使用性能较弱的设备。”#OpenAI前高管新模型被指抄袭DeepSeek#
【#美国AI新秀参考中国技术#】OpenAI前首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira
【#美国AI新秀参考中国技术#】OpenAI前首席技术官米拉·穆拉蒂（MiraMurati）创办的人工智能初创公司思维机器实验室（ThinkingMachinesLab）首次发布通用大模型，因技术来源引发外界关注。据英国《金融时报》7月15日报道，思维机器表示，该公司近日发布的首款通用模型“Inkling”的架构参考了中国人工智能公司深度求索的DeepSeek-V3，并在后训练阶段使用了北京月之暗面（MoonshotAI）旗下大模型KimiK2.5生成的数据进行优化。报道指出，Inkling的发布正值中国AI企业快速追赶美国同行。根据AI数据平台OpenRouter的数据，今年以来，中国AI模型在整体使用量方面已经超过美国竞争对手。这一变化也引发美国AI行业警惕。美国多家领先AI公司此前抹黑中国企业通过“蒸馏”等方式复制其模型能力。
前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂创业公司ThinkingMachines炸
前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂创业公司ThinkingMachines炸场，重磅推出975B参数原生多模态巨兽Inkling，文本、图像、音频一网打尽，1M超长上下文+完整权重开放，迅速蹿到HuggingFace趋势榜第二！ThinkingMachines正式发布其首款开源多模态模型Inkling，这是一个总参数975B、活跃参数约41B的MoE（Mixture-of-Experts）架构模型，支持原生处理文本、图像和音频输入，上下文窗口高达1Mtoken。公司同步开放完整模型权重（Apache2.0许可），并在发布当日就获得Unsloth、LMSYS/SGLang、TogetherAI等生态伙伴的推理、微调和RL支持。从技术细节看，Inkling采用混合局部-全局注意力机制，图像通过分层patch编码器、音频通过离散token编码，所有模态统一投射到共享空间进行联合处理，这让跨模态推理更加自然流畅。在音频基准（如VoiceBench、MMAU）上表现突出。当然，官方和社区也保持清醒：Inkling并非当前绝对最强，它在某些agentic和多模态基准上仍落后于顶级闭源模型（如GLM系列）。
美国现在的互联网大厂因为投资ai导致现金流恶化。我们先回顾现实中经常出现的现象诺
美国现在的互联网大厂因为投资ai导致现金流恶化。我们先回顾现实中经常出现的现象诺基亚/柯达为什么没落了？openai和anthropic等为什么获得的热捧？如果微软/谷歌等不投资ai会发生什么？很明显，他们就是新时代的“诺基亚/柯达”而已，也就是经济学说的科技创新迭代逼死老登。历史长河中，这类老登的尸体，漫山遍野。可怜无定河边骨，犹是春闺梦里人。老话说，从外面被打破是死亡，从里面突破是重生。现在互联网科技大厂值得称赞的是他们高于内部创业，去追逐一个机会。请注意，是一个机会不代表会成功。如果一个市场热衷ai，但是，没有ai公司上市，怎么办？自然是现有公司里，哪些公司可能在ai时代成为主要玩家之一。互联网科技大厂参与ai或ai创业的方式并不多，要么内部创业，要么收购ai初创公司。问题是，ai已经红了好几年了，目前看，真正有大规模商业用户的就是openai和a公司，但是，这两个公司毫无出售的意思。微软此前入股过openai，但是，入股跟并表是两个概念，只有投资收益，本质就是一次性受益，微软这个力量，就跟1万亿财富的马斯克，升价涨了或跌了3000亿人民币而已，聊胜于无。所以说，谷歌/微软/亚马逊等纷纷大力投资ai。这点上，经常看美国这几个公司报表的人应该知道，脸书已经落伍了，因为它在过去几年犹犹豫豫，不舍得投资，不知道是要投算力还是要投模型团队。别说花百八十亿买个初创公司，看看刚才这三家一年固定资产投入多少百亿？内部创业，如果单独核算，就跟初创公司一样，时下甚至未来2-4年现金流肯定是不行的。openai和a公司，现在现金流是正的？现在自由现金流多少？dcf估值下，公司估值的大头来自于永续现金流，而不是最近10年的现金流，最近2-3年的现金流，最终占比可能不超过5%。如果映射到国内也是如此。豆包和阿里，是传统互联网大厂里投入最多的。目前看，京东和美团大概率彻底出局。拼多多，只做零售，也大概率出局了。华为，至今没有看到啥模型，不出意外，也很难复制后来者居上。快手，只有可灵能打。腾讯，哼哼，哼哼，百度和网易呢？在ai时代，他们和搜狐老张去斗地主也不是不可能。ai创业公司，目前不少估值已经超过老登了吧？
#苹果起诉OpenAI窃取商业机密#【撕破脸！苹果控告OpenAI“窃取商业机
#苹果起诉OpenAI窃取商业机密#【撕破脸！苹果控告OpenAI“窃取商业机密”：烂透了】据彭博社7月10日消息，当天，苹果公司起诉人工智能公司OpenAI窃取商业秘密。苹果在一份诉讼文件中，指控该公司及其硬件负责人参与了一项有组织的行动，窃取苹果有关即将推出的产品的信息。苹果还称，OpenAI鼓励苹果员工分享与即将推出的产品相关的信息、组件、图纸和其他材料，而这些都是OpenAI开发其自身设备套件的努力的一部分。苹果公司将OpenAI首席硬件官TangTan列为被告。TangTan此前曾担任苹果公司产品设计副总裁，领导iPhone、智能手表、AirPods以及该公司硬件工程部门其他几款产品的开发工作。“从技术人员到首席硬件官，OpenAI在各个层面都与商业伙伴勾结，窃取苹果的商业秘密和机密信息，”苹果在文件中措辞严厉，“OpenAI刚刚起步的硬件业务如今根基不稳，其非法依赖盗用的商业秘密已经使其从根本上腐烂。”OpenAI在一份声明中回应表示，它“对其他公司的商业秘密不感兴趣”。报道称，这场法律纠纷标志着，两家近年来关系密切的公司关系发生了戏剧性的转变。此前，OpenAI为苹果公司的智能平台和Siri数字助理提供了关键技术。但过去一年来，双方关系日益紧张——OpenAI聘请苹果前设计大师乔纳森·艾维参与其设备开发更是加剧了这一局面。OpenAI计划在未来几个月内进行首次公开募股，该公司已经从苹果公司挖走了大量员工。根据诉讼文件，目前已有超过400名苹果前员工加入OpenAI。
周六凌晨4点，一道惊雷从硅谷核心炸响，击穿了这轮AI浪潮中，脆弱的伪装不是融
周六凌晨4点，一道惊雷从硅谷核心炸响，击穿了这轮AI浪潮中，脆弱的伪装不是融资，不是产品发布，而是一纸诉状，苹果公司以窃取商业机密为由，正式起诉OpenAI。指控极其严厉：OpenAI通过协同行动，系统性鼓动苹果员工，分享没有发布产品的敏感信息、零部件、图纸，以此来开发其自家的全系列硬件产品。苹果要求OpenAI立即停止、销毁所有资料，并重新设计其产品。全球还在为AI的模型能力、算力底座和下游应用争论不休，这场诉讼却揭示了水面之下最原始的丛林法则：AI竞赛，已经从前端的技术展示，蔓延到了对人才、信息、供应链乃至企业核心机密的全面争夺。苹果的愤怒，本质上是对其核心的护城河，硬件创新秘密，被系统性窥探的恐惧。当一家手握庞大用户生态的硬件巨头，与另一家渴望通过硬件落地来对冲高昂模型成本的软件新贵迎头相撞，这场关于下一个时代入口的争夺，已撕下了温情脉脉的面纱。这正是我们一直强调的逻辑：OpenAI在近期推出ChatGPTWork和GPT-5.6，并不断压低API调用成本，其终极目的，就是要让AI无处不在。而要实现这一点，仅靠云端服务是不够的，它必须渗透进更底层的硬件。苹果的诉讼，无疑坐实了这种侵犯。这场官司，也将AI产业那个核心的悖论暴露无遗：大模型公司想摆脱对英伟达的依赖，要么自研芯片，要么深度绑定硬件生态，而每一步，都可能踩进现有巨头不可侵犯的领土。掏心窝子的话放这儿。苹果起诉OpenAI，不会立刻终结这场AI狂欢，但它为你清晰画出了下一阶段产业博弈的残酷底线。别再只盯着模型跑分和股价涨调了，去想一想，当AI领域的软件派和硬件派开始用法律武器互相厮杀时，谁掌握了从底层芯片到终端设备的完整生态，谁又能在这种巨头混战中，成为双方都离不开的供应商。那才是这场AI混战里，真正能笑到最后的人。AI行业内幕
