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7月14日，根据最新的彭博亿万富豪指数（截至2026年7月14日），DeepSeek创始人梁文锋的身价飙升193亿美元，达到360亿美元（约合2443.78亿元人民币），成为全球AI公司领域的新首富（不涉及包含AI业务的大型集团）。
梁文锋的总财富达360亿美元，比去年同期增长了199亿美元，超越Anthropic联合创始人达里奥 · 阿莫代伊和OpenAI联合创始人格雷格·布罗克曼。
今年6月，DeepSeek以4000亿元估值完成首轮外部融资510亿元，路透社知情人士曾表示，梁文峰自掏腰包出资200亿元。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
一位拥有 9 年经验的iOS开发者耗时 15 天，在未手写任何一行代码的情况下，100%交由AI打造出Capybara外卖游戏，在Cursor Vibe Jam2026 大赛中斩获2. 5 万美元（约合 17 万元人民币）奖金。这是全球年度"Vibe Coding"游戏开发大赛中，AI全代码生成项目的一次标志性胜利。
全程 188 次提交，Claude生成2. 7 万行代码
这位网名为u/Ieocoout的开发者 7 月 10 日在Reddit发帖分享了全程经历。在AI交互方面，他共完成 188 次提交，调用Claude生成了约2. 7 万行代码，游戏的标识、插画、纹理和3D模型也全部由AI生成。成本方面，他充值 100 美元将Claude Code套餐从5x升级到Max 20x，另借助免费试用的GPT images2 模型和Grok模型处理游戏纹理和插图，总投入极为低廉。
开发者本人全程负责提示词编写、规划、测试以及修补AI未能处理的开发缺口。唯一遇到困难的是AI生成3D地图效果不佳，为此他使用编辑器手动搭建了一座欧洲风格城市，耗时数小时后形成可游玩的城市环境。多人模式采用单一全球城市和大厅，通过Cloudflare上的实时WebSocket传递玩家位置与物品堆信息。
AI编程大赛催生新范式
Vibe Jam2026 是由独立开发者Pieter Levels举办的年度"Vibe Coding"游戏开发大赛，吸引了全球大量开发者利用Claude Code等AI工具进行全代码生成的项目竞技。这一赛事本身就代表了AI编程从辅助工具向独立开发能力的演进趋势。
这次成功证明，在经验丰富的开发者指导下，AI已能独立完成一个完整游戏项目的代码编写工作。开发者 9 年的行业经验发挥了关键的"导航"作用——精准的提示词、合理的架构规划和有效的测试调试，让AI的输出从零散代码片段变成了一个可上线运营的完整产品。这或许预示着未来软件开发的新范式：人负责思考与决策，AI负责执行与实现。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
马斯克亲口承认Grok Build偷传用户代码，承诺历史数据全部清零不留一个字节
马斯克亲自下场回应Grok Build隐私风波，开口第一个词是"True"，承认事情属实。他随后承诺，所有此前上传到SpaceXAI的用户数据将完全且彻底删除，"一个字节不留"。让一家AI巨头当众认账并主动清空用户数据，这在AI圈还是头一回。
安全研究员"钓鱼"测试实锤偷传行为
事情源于独立AI安全研究者@cereblab的一份报告。Grok Build是SpaceXAI旗下的AI编程助手，官方宣传页白纸黑字写着"本地优先，代码留在你自己电脑上"。但这位研究者偏不信，他注册小号建了一个"钓鱼"测试仓库，里面埋好假的API密钥、数据库密码等做了唯一标记的诱饵，然后像装监控一样截获了Grok Build向外发送的每一个数据包。
他专门下了指令要求Grok Build什么都不用干，只回答一个OK。Grok Build乖乖回了OK，转身却把整个仓库所有文件加上完整修改历史打包上传到了Google Cloud的存储桶。一个12GB的测试仓库实际传出去5.1GB，拆成 73 个包裹全部送达，而对话本身只用掉192KB流量——偷运走的数据是正经干活的 27800 倍。另一位研究者复现时更发现，日志里记录了 339 次自动上传，其中一次上传对象竟是整个电脑的主目录。
48 小时内马斯克拍板清零，但信任危机难消
报告发出当天直接冲上Hacker News头版，Reddit炸锅，有开发者连夜换掉所有密钥，有人直接卸载。最扎心的是企业用户——多少团队的私有仓库、生产环境密钥在完全不知情的情况下躺进了别人家的存储桶，连自己丢了什么都无从查起。xAI最初的反应是悄悄掐断上传行为但官方更新日志只字未提，沉默终究扛不住后，Grok官方出面认账并上线一键关闭数据留存的命令。
刚被挖来的高管Andrew Milich亲自站台背书，马斯克本人最终拍板清零所有历史用户数据。从社区炸锅到一把手清零，前后不到 48 小时。但Agentic coding工具握着用户电脑最高权限——读文件、改代码、跑命令，用户交出钥匙是让它帮忙干活，不是让它把整个家打包带走。数据可以清零，开发者的信任危机却没法清零了。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
马斯克亲自下场回应Grok Build隐私风波，开口第一个词是"True"，承认事情属实。他随后承诺，所有此前上传到SpaceXAI的用户数据将完全且彻底删除，"一个字节不留"。让一家AI巨头当众认账并主动清空用户数据，这在AI圈还是头一回。
安全研究员"钓鱼"测试实锤偷传行为
事情源于独立AI安全研究者@cereblab的一份报告。Grok Build是SpaceXAI旗下的AI编程助手，官方宣传页白纸黑字写着"本地优先，代码留在你自己电脑上"。但这位研究者偏不信，他注册小号建了一个"钓鱼"测试仓库，里面埋好假的API密钥、数据库密码等做了唯一标记的诱饵，然后像装监控一样截获了Grok Build向外发送的每一个数据包。
他专门下了指令要求Grok Build什么都不用干，只回答一个OK。Grok Build乖乖回了OK，转身却把整个仓库所有文件加上完整修改历史打包上传到了Google Cloud的存储桶。一个12GB的测试仓库实际传出去5.1GB，拆成 73 个包裹全部送达，而对话本身只用掉192KB流量——偷运走的数据是正经干活的 27800 倍。另一位研究者复现时更发现，日志里记录了 339 次自动上传，其中一次上传对象竟是整个电脑的主目录。
48 小时内马斯克拍板清零，但信任危机难消
报告发出当天直接冲上Hacker News头版，Reddit炸锅，有开发者连夜换掉所有密钥，有人直接卸载。最扎心的是企业用户——多少团队的私有仓库、生产环境密钥在完全不知情的情况下躺进了别人家的存储桶，连自己丢了什么都无从查起。xAI最初的反应是悄悄掐断上传行为但官方更新日志只字未提，沉默终究扛不住后，Grok官方出面认账并上线一键关闭数据留存的命令。
刚被挖来的高管Andrew Milich亲自站台背书，马斯克本人最终拍板清零所有历史用户数据。从社区炸锅到一把手清零，前后不到 48 小时。但Agentic coding工具握着用户电脑最高权限——读文件、改代码、跑命令，用户交出钥匙是让它帮忙干活，不是让它把整个家打包带走。数据可以清零，开发者的信任危机却没法清零了。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能的浪潮滚滚向前，当大多数力量涌向云端算力的军备竞赛时，面壁智能却选择了一条截然不同的道路:将大模型压缩，让它能流畅地跑进手机、汽车甚至一个毛绒玩具中。作为面壁智能的联合创始人兼CTO，年仅28岁的曾国洋，正亲历并推动着这场端侧AI的变革。
曾国洋的AI之路起步极早。22岁那年，他主导训练了中国第一个大语言模型CPM-1，当时那个被戏称为“打字机”的简单网页，让第一批AI研究者预见了生成式模型的力量。随后的几年，他见证了从BERT到GPT的架构变迁，并坚信生成式AI将是通往更高智能的路径。
如今，在面壁智能，曾国洋带领团队将目光聚焦于“知识密度”。他们认为，单纯堆砌参数并非AI发展的唯一出路，通过“模型风洞”技术，他们实现了在小规模实验中高效验证和预测模型效果。这一方法论的核心在于:知识密度每3.5个月翻一番，同等智能所需的参数规模呈指数级下降。以面壁发布的MiniCPM为例，其仅以2B的参数规模，在性能表现上便超过了同期的8B竞争对手，成功在端侧市场占据一席之地。
AI落地的核心逻辑，正在从“云端算力”转向“深度理解”。在曾国洋看来，端侧模型不仅要解决功耗、延迟与硬件适配的工程难题，更要具备真正的人格化记忆。他提到了“默契系统”的构想:未来的AI不应只是机械地响应指令，而是通过行为模式库，在用户开口前就调好环境温度，或规划好出行路径，这种“无感”的智能才是端侧AI的终极形态。
为了实现这一目标，团队正在深度重构训练流程。面壁智能开发了名为ForgeTrain的训练框架，并建立了一套从数据治理到硬件部署的五级分层标准。曾国洋强调，数据质量决定了模型的上限，每一名算法工程师都必须深入到数据底层，确保输入模型的知识没有瑕疵。
在吉利、上汽大众等车企的量产车型中，面壁的端侧方案已经完成了定点应用。随着芯片与算力适配的日趋成熟，AI正走出云端聊天室，深入到人们日常接触的数字设备中。曾国洋深信，计算本身就应该同时存在云端与端侧，而连接真实世界与数字世界的那个最贴近用户的“气球外皮”，正是端侧模型将要担负的使命。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
日前，AI 编程工具 Grok Build 深陷隐私风波。据外媒报道，该工具被曝在未获明确授权的情况下，擅自上传用户的代码仓库数据，引发全球开发者的强烈不安。面对不断发酵的争议，埃隆·马斯克（Elon Musk）亲自下场回应，承诺将彻底删除所有历史用户数据。
事件的导火索源于一位安全研究人员的“钓鱼”测试。该研究员创建了一个伪装的测试仓库，埋入独特的标记，并全程监控数据流向。测试结果令人震惊:尽管用户关闭了“帮助改进模型”选项，Grok Build 依然悄无声息地将整个仓库及修改历史打包，传输至第三方存储桶。数据传输量高达数 GB，甚至涵盖了可能包含密钥、配置文件的敏感目录。
这起事件迅速在开发者社区引发恐慌。代码库作为开发者的核心资产，一旦泄露，不仅意味着商业机密的丢失，还可能直接威胁到生产环境的安全。许多用户连夜更换了所有访问密钥，甚至选择卸载相关工具以求自保。
面对指控，xAI 团队迅速采取行动，停止了非法的上传行为，并正式推出了旨在保障用户隐私的新功能，允许用户一键关闭数据留存并追溯删除已上传的数据。马斯克在回应中态度果决，直言“Zero anything whatsoever will remain”（一个字节不留），明确表示将彻底清除此前收集的所有数据。
从开发者质疑到官方清零，整个危机在48小时内得到平息。尽管数据已经承诺删除，但此次事件无疑给 Agentic Coding（代理式编程）赛道敲响了警钟。作为掌握电脑最高权限的 AI 助手，如何在提供生产力的同时，守住“隐私第一”的底线，已成为所有开发者工具厂商必须正视的课题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI反击马斯克窃密诉讼：要求xAI承担百万美元法律费，称其"先起诉后找证据"
据彭博社报道，OpenAI正式要求法官裁定xAI对其提起的商业机密窃取诉讼"本就不该立案"，并寻求让马斯克的公司承担超过 100 万美元的法律费用。就在数小时前，xAI刚通知法院将就其被一再驳回的指控提起上诉，这场纠纷看来还将持续数月。
诉讼两度被驳回，OpenAI称对方毫无证据
OpenAI律师在提交的文件中写道，xAI"先起诉OpenAI，之后才寻找证据"，迫使OpenAI耗费大量资源应对一桩铺天盖地的商业机密索赔案，而xAI根本没有任何证据支持其主张。今年 2 月，旧金山一名联邦法官首次驳回了xAI的诉讼，称该公司未能证明OpenAI存在任何不当行为，只指出有 8 名前xAI员工大约在同一时间跳槽到了OpenAI。
此后xAI曾申请延长 6 个月时间以强化主张，但未获成功， 3 月提交修改后的起诉书后， 6 月美国地区法官林萍再次驳回该诉讼。法官表示，xAI的新指控试图将招聘流程中的"常规"环节描绘成诱导窃取商业秘密的恶意行为，比如指控OpenAI要求一名新员工谈论其过去的工作经历，这在正常招聘中再常见不过。
苹果诉讼刚启动，OpenAI正值IPO关键期
OpenAI目前可谓腹背受敌。就在上周五，苹果公司刚刚对OpenAI提起重磅诉讼，同样指控其窃取商业机密，该案目前才刚刚启动。与此同时，OpenAI正筹备在未来几个月内进行首次公开招股（IPO），法律纠纷的持续发酵无疑为这一进程增添了不确定性。截至发稿，xAI尚未回复置评请求。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据彭博社报道，OpenAI正式要求法官裁定xAI对其提起的商业机密窃取诉讼"本就不该立案"，并寻求让马斯克的公司承担超过 100 万美元的法律费用。就在数小时前，xAI刚通知法院将就其被一再驳回的指控提起上诉，这场纠纷看来还将持续数月。
诉讼两度被驳回，OpenAI称对方毫无证据
OpenAI律师在提交的文件中写道，xAI"先起诉OpenAI，之后才寻找证据"，迫使OpenAI耗费大量资源应对一桩铺天盖地的商业机密索赔案，而xAI根本没有任何证据支持其主张。今年 2 月，旧金山一名联邦法官首次驳回了xAI的诉讼，称该公司未能证明OpenAI存在任何不当行为，只指出有 8 名前xAI员工大约在同一时间跳槽到了OpenAI。
此后xAI曾申请延长 6 个月时间以强化主张，但未获成功， 3 月提交修改后的起诉书后， 6 月美国地区法官林萍再次驳回该诉讼。法官表示，xAI的新指控试图将招聘流程中的"常规"环节描绘成诱导窃取商业秘密的恶意行为，比如指控OpenAI要求一名新员工谈论其过去的工作经历，这在正常招聘中再常见不过。
苹果诉讼刚启动，OpenAI正值IPO关键期
OpenAI目前可谓腹背受敌。就在上周五，苹果公司刚刚对OpenAI提起重磅诉讼，同样指控其窃取商业机密，该案目前才刚刚启动。与此同时，OpenAI正筹备在未来几个月内进行首次公开招股（IPO），法律纠纷的持续发酵无疑为这一进程增添了不确定性。截至发稿，xAI尚未回复置评请求。
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市场调研机构QuestMobile发布 2026 年上半年AI应用市场发展洞察报告。数据显示，截至 5 月，AI原生App月活达4. 99 亿，同比增长85.4%，一改此前被终端厂商AI应用和AI应用插件压制的格局。AI原生App月人均使用时长达到 183 分钟，同比增长40%，彻底迈过日常刚需门槛。
第一梯队格局稳定，马太效应加剧
TOP10 格局趋于稳定，豆包、千问、DeepSeek构成的第一梯队月活规模分别达到3. 82 亿、1. 67 亿、1. 30 亿。马太效应之下，同比增长率高度集中于第一梯队，其中豆包增长率为172.1%，千问增长率更是高达5792.9%。在用户黏性方面，豆包、DeepSeek、Kimi的 10 分钟以上用户占比分别为27.5%、30.0%和26.1%，较去年同期均有明显提升。
豆包用户基本盘韧性凸显
截至 6 月，豆包三类形态应用活跃度全线稳健，App端较 5 月新增 1378 万用户。这印证了"普惠+增值"模式并未造成用户流失，用户基本盘在付费压力下韧性凸显。五类AI应用整体月活数据中，终端厂商AI应用以7. 55 亿月活居首，AI应用插件6. 44 亿次之，AI原生App 4. 99 亿位列第三，但后者增速最为迅猛，正在快速改写竞争格局。
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谷歌正加速将其自研张量处理单元（TPU）从内部工具转变为对外销售的商用AI芯片，直接挑战英伟达在AI硬件市场的统治地位。通过与博通合作，谷歌TPU业务已扩展至为Anthropic等外部客户提供完整的AI基础设施解决方案，标志着其TPU战略的根本性转变。
成本优势显著，商业化步伐加快
当前英伟达仍以约86%的数据中心芯片收入占据市场主导，但谷歌TPU正凭借成本和系统优势撬动这一格局。据报道，谷歌自研TPU处理AI工作负载的成本可比竞争对手低30%，这一优势在规模化部署中尤为显著。谷歌已与Anthropic达成协议，后者将部署多达 100 万颗第七代TPU用于训练Claude模型，这是谷歌首次以直接硬件供应商身份与英伟达竞争。
在产品层面，谷歌已发布针对训练和推理任务分别优化的第八代TPU，计划于今年晚些时候上市。目前约75%至80%的TPU产能仍用于内部业务，但分析师预测产能将进一步扩张，预计到 2027 年TPU年产量可达 500 万块。
被视为英伟达最具结构性威胁
分析认为，谷歌TPU的外部销售战略已被视为英伟达GPU在AI芯片市场主导地位面临的最具结构性威胁。尽管谷歌在软件生态方面仍面临挑战，但其客户的成功案例和不断增长的外部需求，正凸显出其作为英伟达替代方案的可行性在逐步提升。这场AI芯片之争的走向，将深刻影响未来AI算力市场的格局。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
软银集团于7月14日宣布与美国AI初创公司Sierra建立战略合作伙伴关系。自今日起，软银正式成为Sierra在日本市场的独家合作方，双方将联合推出由智能AI代理驱动的新一代客户服务解决方案。
目前，软银旗下的线上手机品牌Linemo已率先接入Sierra的相关AI技术。按照集团规划，该技术后续将全面推向软银（SoftBank）、Y!mobile等自有核心品牌，并逐步渗透至集团旗下的其他业务线。
作为由OpenAI前董事长布雷特·泰勒（Bret Taylor）参与创立的独角兽企业，Sierra的核心优势在于构建具备高度交互与自主解题能力的AI Agent。此次软银将其引入日本电信及商业生态，标志着大模型应用正加速从概念验证向重度垂直场景落地演进。智能AI代理不仅能改变传统客服流于形式的自动化问答，更能深度嵌入企业业务工作流，实现复杂业务的端到端交付。
随着日本社会老龄化与劳动力缺口的加剧，率先在客户服务等智力密集型岗位引入成熟的AI原生方案，正成为大企业重塑运营效率的关键。软银此次凭借独家代理权构筑的技术壁垒，不仅有望颠覆日本本土的客户服务体验，也或将引发新一轮企业级AI代理应用的全面普及。
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OpenAI近日发布了一份面向普通用户的全新提示词（Prompt）指南，旨在降低非开发者的交互门槛。该指南将常规 ChatGPT 界面与Codex整合至单一框架，核心理念倡导“从小处着手，直接表达需求”。这与近期发布的GPT-5和GPT-5.5开发者文档中侧重 API 参数和复杂提示模式的风格截然不同。
该指南发布不久前，OpenAI 推出了基于 Codex 技术和新 GPT-5.6 模型构建的独立产品ChatGPT Work。为配合该布局，新指南围绕目标、背景、输出格式和边界四个可选模块，建议用户“用约束条件代替循序渐进的脚本”，直接展示最终结果，并仅在必要时引入电子表格、PDF等第三方数据源。
此外，指南明确划分了用于快速提问的“聊天”模式和处理多数据源重度任务的“工作”模式。在代码助手Codex侧，OpenAI 引入了 “Steer（转向）”和“Queue(排队)”干预机制，并使其在限制文件与网络访问的沙箱环境中运行，同时新增
/plan 和 /goal 命令以强化多步骤项目规划与代码审查。这一指南的推出不仅规范了最终用户的操作路径，也标志着生成式 AI 正在加速从“命令微调”向“意图驱动”的实用主义阶段过渡。
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新加坡视频生成初创公司PixVerse于2026年7月13日宣布完成C轮融资，共筹集资金4.39亿美元，公司估值由此飙升至20亿美元以上。本轮融资由阿里巴巴、Lollapalooza Capital、华侨银行旗下的Lion X Ventures等多家知名机构参与，此前PixVerse已于同年3月完成由鼎晖投资领投的首期C轮融资。
新注入的资金将主要用于拓展其全球模型服务、招募研究与市场人员，并加速推进企业级业务的全球化布局。
PixVerse由前字节跳动计算机视觉专家王昌虎与前光速光元执行董事谢杰登于2023年创立。凭借独特的AI数据标注技术及核心视觉理解优势，该公司已构建起多元化的产品矩阵，包括面向消费者的V系列视频模型、面向专业工作流的C系列、以及面向游戏开发的R系列世界模型，支持生成最高4K分辨率带音频的视频。目前，其消费级产品注册用户已突破1.5亿。
在OpenAI关闭Sora2项目、Meta与腾讯等巨头在高质量视频模型上面临挑战的市场背景下，视频生成领域的竞争正向少数头部企业集中。PixVerse已与阿里巴巴达成功能部署协议，并在亚洲与欧美市场直面字节跳动Seedance、Kling AI及Runway等对手的激烈竞争。此次大额融资不仅验证了资本对高质量视频生成技术的持续看好，也预示着全球AI多模态赛道的商业化落地正在全面提速。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，苹果公司向加利福尼亚州北区联邦地区法院提起诉讼，正式指控OpenAI窃取商业机密。这场科技巨头之间的法律博弈，核心聚焦于一名离职员工涉嫌利用系统漏洞获取苹果内部敏感数据的行为。
据苹果公司提交的诉状显示，案件的主角是一名曾担任系统电气工程师的员工Chang Liu。在离职并加入OpenAI后，Liu被指控利用其遗留的访问权限，非法侵入苹果内部共享网络。苹果方面在诉讼中强调，Liu利用了一个此前未被发现的“零日漏洞”，成功绕过了公司的身份验证机制，从而深入公司内部网络获取了大量机密文件。
苹果公司披露，该漏洞属于极度罕见的身份验证错误。尽管服务器日志显示该漏洞理论上可能影响少数用户，但目前有确凿证据表明，仅有Liu一人利用此漏洞窃取了公司机密。据了解，Liu在加入OpenAI后的数周内，便窃取了数十份涉及苹果硬件的机密文件，内容涵盖了未发布产品的详细信息、工程演示文稿、技术规范以及各类专有项目数据。
更为严重的是，苹果指控Liu在离职后不仅未归还工作笔记本，甚至还挪用了另一名仍在职员工的办公电脑权限进行非法操作。记录显示，Liu在发现仍能远程访问公司网络后，曾向同伴发送消息戏称“还能访问”。苹果认为，Liu作为前员工在发现漏洞后未履行上报义务，反而将公司核心资产作为非法获利的工具。
目前，苹果公司已要求进行陪审团审判，案件有望在今年内开庭。针对上述指控，OpenAI方面此前曾公开回应称，公司对于获取其他企业的商业机密“毫无兴趣”。随着这一诉讼的推进，这起因前员工违规操作引发的商业间谍风波，或将对两家公司的合作关系及AI硬件研发进度产生深远影响。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据《商业内幕》报道，OpenAI安全系统团队负责人约翰内斯·海德克即将离职。这是近年来OpenAI安全与对齐团队最新一位离任的核心成员，AI分析师安德鲁·柯伦甚至借用《哈利·波特》中的说法，将OpenAI安全负责人走马灯般更替的现象形容为一种"诅咒"。
安全负责人频繁更迭，多人公开质疑公司安全态度
海德克于 2021 年加入OpenAI，在上一任安全负责人翁荔离职后接手该团队，负责模型发布前的风险评估和缓解措施。OpenAI表示，研究与安全副总裁米娅·格莱泽将接任，推动安全工作更深入融入各研究团队。然而OpenAI一直未能稳定留住高级安全负责人，一些离职员工还曾公开质疑公司是否真正重视安全工作。
联合创始人扬·莱克在 2024 年 5 月离职时直言，OpenAI更看重推出产品而非确保安全，"安全文化和安全流程已经被光鲜的产品挤到次要位置"。AGI准备工作高级顾问布伦戴奇则警告："OpenAI没有准备好，其他任何前沿实验室也没有准备好，整个世界同样没有准备好。"
八名核心成员先后离开
近年来离开的安全重点团队负责人包括：联合创始人伊利亚·苏茨克维，离职后创立Safe Superintelligence；联合创始人扬·莱克，随后加入Anthropic继续对齐研究；研究与安全副总裁翁荔，在OpenAI工作近七年后于 2024 年 11 月离职。此外还有模型政策安全研究负责人瓦隆、风险准备团队负责人马德里、首席未来学家阿基亚姆，以及安全系统团队负责人海德克。其中瓦隆和莱克均选择加入竞争对手Anthropic，这一趋势令外界对OpenAI的安全承诺持续产生疑问。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI多名员工公开声援CEO萨姆·奥尔特曼，称其并非排斥批评，反而非常愿意听取不同意见。这一轮集体发声源于OpenAI人工智能产品负责人尼克·休伯一篇现已删除的帖文，其中提到面试时被要求用数据验证据称由奥尔特曼持有的观点，引发了外界对OpenAI内部文化是否容许异议的讨论。
员工集体反驳"报复"传言
OpenAI后训练前沿团队联席负责人埃里克·米切尔率先发声，称自己曾多次当面反驳奥尔特曼、纠正他的说法，甚至向管理层表达不满。"每次我提出异议或投诉时，他都会抱着好奇和开放的态度听取，有时甚至愿意退让。"米切尔明确表示，所谓OpenAI存在"员工因坦率批评领导层而遭报复"的企业文化并不符合事实。
多名前员工也加入声援行列。曾在OpenAI和Midjourney担任研究员的加布里埃尔·彼得松证实"萨姆确实非常愿意接受意见"。今年 4 月离职的德普则表示，OpenAI对内部异议和批评表现出了非同寻常的包容。OpenAI研究员布兰登·麦金齐更直言，领导层不仅愿意听取批评，还会极其认真地对待并真正采取行动，这是公司最突出的优势之一。
争议不止，但内部文化获认可
自 2023 年奥尔特曼短暂遭罢免又复职以来，其领导方式一直备受讨论，当时董事会曾称其"在沟通中并非一直坦诚"。然而负责Codex编程工具的员工维克托·努涅斯透露，公司每天展开艰难对话的次数多得惊人，但所有人都会认真面对并积极参与，企业文化"再有人情味不过"。 2021 年的一项研究也显示，让员工能公开提出批评并得到讨论，有助于增强心理安全感，而这似乎正是OpenAI员工所描述的日常状态。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，苹果公司正式向加利福尼亚州北区联邦地区法院提起诉讼，指控OpenAI窃取商业机密。苹果在诉讼中称，OpenAI不仅非法获取其机密数据，还通过招募前苹果员工试图探取其专有信息。
案件核心源于一名离职员工的非法操作。据苹果公司披露，该公司的一名系统电气工程师Chang Liu在离职加入OpenAI后，涉嫌利用此前遗留的权限，非法访问并下载了苹果内部共享网络文件夹中的大量敏感文件。
苹果公司在起诉书中指出，Liu利用了一个此前未知的“零日漏洞”（zero-day vulnerability）成功绕过了身份验证机制，从而得以进入公司内部网络。苹果强调，该漏洞属于极度罕见的身份验证错误，由于此前从未被发现，公司在遭到利用前并未有修复时间。目前，苹果方面已修复该漏洞，并终止了涉事员工的相关访问权限。据服务器日志显示，尽管该漏洞理论上可能影响少数其他用户，但证据表明仅有Liu一人利用此漏洞窃取了公司机密。
根据诉状内容，Liu在加入OpenAI后的数周内，利用该漏洞窃取了数十份苹果机密硬件相关文件，其中涵盖了未发布产品的详细信息、工程演示文稿、技术规范以及各类专有项目数据。
苹果公司进一步披露，Liu在离职后并未归还其工作期间使用的苹果笔记本电脑，且在随后的一段时间内，甚至挪用了另一名当时仍在职的苹果员工Yu-Ting Peng（现也已加入OpenAI）的办公电脑权限进行非法操作。记录显示，Liu在发现仍能远程访问公司网络存储库后，曾向同伴发送信息称：“哈哈……太搞笑了，我发现我还能访问（网络存储库）。”
苹果认为，作为前员工，Liu在发现上述漏洞后不仅未根据雇佣协议履行上报义务，反而继续利用非法获取的权限窃取公司核心资产。目前，苹果公司已要求进行陪审团审判。针对此次指控，OpenAI此前曾公开表示，公司对于获取其他公司的商业机密“毫无兴趣”。该案件若顺利推进，预计将于今年内开庭审理。
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微软CEO萨提亚·纳德拉近日针对企业使用人工智能（AI）的风险发出了一项引起业界高度关注的警告。这一警告触及了当前硅谷AI热潮中最核心的担忧之一：大型AI实验室通过向企业提供私有模型，实际上可能正扮演着“特洛伊木马”的角色。
纳德拉指出，企业在采用OpenAI或Anthropic等实验室的闭源模型时，面临着“重复付费”的陷阱。企业不仅要为AI的token使用量支付真金白银，更是在不经意间交出了最具价值的资产——自身的业务敏感数据与专有知识。随着企业为了提升模型性能，不断将业务细节、操作流程以及对模型错误修正的反馈“喂”给这些模型，这些数据会被内化为模型的一部分。纳德拉强调，企业实际上正在教会模型如何理解其特定业务，这种通过用户互动和反馈提炼出的核心行业洞察，是竞争对手花钱也买不到的战略储备，却正被企业拱手让给模型供应商。
对于模型供应商在自由抓取互联网公开数据进行训练的同时，却限制用户对模型进行“蒸馏”（即利用模型的输出来学习其工作逻辑并训练更小、更经济的新模型）的做法，纳德拉表达了质疑。他认为，如果企业在提供智力输出的同时，却被禁止研究和重用这些智能，这是极不公平的。
针对这一困境，纳德拉向企业提出了建议，他主张企业必须重新掌控对自身数据的所有权。他建议企业构建属于自己的“专有学习环境”，并将数据保留在云端，同时采用“编排层”等技术手段，确保企业能够灵活切换不同供应商的AI模型，而非被单一平台锁定。
目前，行业内已经显现出一种向开放环境回流的趋势。许多大型企业开始尝试在自己的数据中心部署开源模型，以实现对数据与AI架构的完全管控。业界专家分析认为，这种“本地部署”开源模型的模式，能够以更低的成本实现闭源模型90%以上的功能，且安全性与可控性更高。随着微软CEO公开警示 proprietary（私有）模型的风险，未来企业在选择AI战略时，势必会更加审慎，这种从依赖单一供应商向自建可控AI体系的转移，预计将成为企业级AI应用的一大风向标。
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