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OpenAI年化营收突破400亿美元，7月环比暴增超20%
备受全球瞩目的OpenAI正加速推进其在今年晚些时候的美国上市计划，外界普遍预测其估值有望突破万亿美元大关。随着资本市场的高度聚焦，这家人工智能领域的领头羊在财务层面交出了一份相当亮眼的成绩单。
根据内部文件显示，OpenAI目前的年化营收已正式跨过400亿美元大关，相较于去年年底实现了翻倍增长。其中，仅在刚刚过去的7月份，其单月营收就实现了超过20%的环比增长，展现出了极其强劲的商业化扩张势头。与此同时，其主要竞争对手Anthropic也计划于年内推进IPO，此前曾公布其5月份的年化营收达到470亿美元，不过由于两家公司的会计处理方式存在差异，在财务维度上较难直接横向对比。
回顾近期的业务进展，OpenAI营收的高速增长主要得益于多条产品线的齐头并进。不仅核心付费订阅层的收入持续攀升，早期广告业务也逐步实现了盈利。而在企业级市场，平台的Codex编码代理和企业协作工具均得到了市场的广泛认可。为了在激烈的行业竞争中巩固市场份额，OpenAI还灵活调整了定价与市场策略，通过下调部分模型价格来吸引更多注重成本的开发者。
尽管在商业化道路上高歌猛进，OpenAI近期也伴随着一定的人事震荡。前首席营收官Denise Dresser的离职一度让外界对其企业业务的后续表现产生担忧，不过公司已迅速完成交接，由曾任职于网络安全巨头Wiz的Dali Rajic接任新职务。随着两家头部AI企业相继迈向资本市场，未来在巨额资本支出和高强度研发背景下，这种激进的增长模式能否持续，将成为华尔街观察行业发展的重要风向标。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
备受全球瞩目的OpenAI正加速推进其在今年晚些时候的美国上市计划，外界普遍预测其估值有望突破万亿美元大关。随着资本市场的高度聚焦，这家人工智能领域的领头羊在财务层面交出了一份相当亮眼的成绩单。
根据内部文件显示，OpenAI目前的年化营收已正式跨过400亿美元大关，相较于去年年底实现了翻倍增长。其中，仅在刚刚过去的7月份，其单月营收就实现了超过20%的环比增长，展现出了极其强劲的商业化扩张势头。与此同时，其主要竞争对手Anthropic也计划于年内推进IPO，此前曾公布其5月份的年化营收达到470亿美元，不过由于两家公司的会计处理方式存在差异，在财务维度上较难直接横向对比。
回顾近期的业务进展，OpenAI营收的高速增长主要得益于多条产品线的齐头并进。不仅核心付费订阅层的收入持续攀升，早期广告业务也逐步实现了盈利。而在企业级市场，平台的Codex编码代理和企业协作工具均得到了市场的广泛认可。为了在激烈的行业竞争中巩固市场份额，OpenAI还灵活调整了定价与市场策略，通过下调部分模型价格来吸引更多注重成本的开发者。
尽管在商业化道路上高歌猛进，OpenAI近期也伴随着一定的人事震荡。前首席营收官Denise Dresser的离职一度让外界对其企业业务的后续表现产生担忧，不过公司已迅速完成交接，由曾任职于网络安全巨头Wiz的Dali Rajic接任新职务。随着两家头部AI企业相继迈向资本市场，未来在巨额资本支出和高强度研发背景下，这种激进的增长模式能否持续，将成为华尔街观察行业发展的重要风向标。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
三星系统LSI部门正将Anthropic的Claude Code引入半导体设计与验证流程，将部分原本耗时一个月以上的芯片测试项目压缩至两天，开发效率提升约15倍。韩国媒体《朝鲜商业》报道称，三星今年5月率先向软件开发人员开放Claude Code，随后进一步拓展至硬件设计和验证领域。
在一项包含64条复杂交织数据通路的定制SoC项目中，Claude Code仅用两天便搭建虚拟测试环境并完成验证。由于DRAM控制器标准文档和RTL代码尚未交付，工程师向模型提供SoC规格及EDA供应商数据，Claude通过插入虚拟占位符检查核心数据路径，并在实际电路设计完成前发现潜在错误。
在另一案例中，一名此前没有Vibe Code或Claude Code经验的二年级工程师，仅用一天便完成虚拟USB键盘、鼠标模型及Android驱动开发，而传统流程通常需要数周。此类应用有助于三星弥补与高通之间的人员规模差距:三星系统LSI部门约有6000名员工，高通约5.2万人。
不过，Claude Code仍存在硬件理解不足等问题，曾出现修改错误标签、误恢复代码以及尝试改动核心RTL电路等情况。因此，三星目前仍将其定位为辅助工具，由工程师设定边界、目标并逐行审核代码，以降低芯片量产阶段的硬件风险。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic 拟 10 月 IPO 冲刺 2 万亿美元：估值碾压 SpaceX，剑指史上最大上市案
《财富》于 8 月 13 日发布报道称，Anthropic 计划于 2026 年 10 月以 2 万亿美元估值登陆资本市场，其规模将超过 SpaceX，成为史上规模最大的 IPO。作为参照，马斯克旗下的 SpaceX 于今年 6 月 12 日完成 IPO，按每股 135 美元的发行价计算市值约 1.77 万亿美元，曾创下美股史上最大规模上市纪录。若 Anthropic 如期推进，这家成立仅数年的 AI 公司将在四个月里把"最大 IPO"的桂冠从火箭巨头手中夺走。
业内消息显示，Anthropic 已于 6 月向美国证券交易委员会秘密提交 IPO 相关文件，目前进入静默期，受监管约束不得对外披露自身财务表现。这一安排与近期频频见于媒体报道的"已保密提交上市申请"信息相互印证，也为 10 月挂牌的时间表提供了可信度支撑。
模型能打、营收飙涨，撑起万亿估值
Anthropic 敢于喊出 2 万亿美元估值，底气来自产品与商业化的双重突破。今年以来，公司接连推出多款性能优于竞品的模型，同时在企业客户销售上重点发力，把增长引擎从消费者订阅转向更高价值的 B 端市场。今年 5 月，Anthropic 公布其年化营收已突破 470 亿美元，这一数字甚至略高于 OpenAI 同期约 400 亿美元的预估水平。
在 AI 双雄的上市竞速中，Anthropic 显然选择了"抢跑"策略——相较 OpenAI 仍在私有阶段以 70 亿美元回购安抚员工、为 IPO 蓄力，Anthropic 直接把敲钟时间定在了秋季。2 万亿美元的估值若最终兑现，不仅将重塑资本市场对 AI 公司的定价预期，也意味着投资者愿意为"更安全的 Claude"及其企业级叙事支付远超传统科技巨头的溢价。这场由大模型点燃的上市浪潮，正把硅谷的估值游戏推向前所未有的高度。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
《财富》于 8 月 13 日发布报道称，Anthropic 计划于 2026 年 10 月以 2 万亿美元估值登陆资本市场，其规模将超过 SpaceX，成为史上规模最大的 IPO。作为参照，马斯克旗下的 SpaceX 于今年 6 月 12 日完成 IPO，按每股 135 美元的发行价计算市值约 1.77 万亿美元，曾创下美股史上最大规模上市纪录。若 Anthropic 如期推进，这家成立仅数年的 AI 公司将在四个月里把"最大 IPO"的桂冠从火箭巨头手中夺走。
业内消息显示，Anthropic 已于 6 月向美国证券交易委员会秘密提交 IPO 相关文件，目前进入静默期，受监管约束不得对外披露自身财务表现。这一安排与近期频频见于媒体报道的"已保密提交上市申请"信息相互印证，也为 10 月挂牌的时间表提供了可信度支撑。
模型能打、营收飙涨，撑起万亿估值
Anthropic 敢于喊出 2 万亿美元估值，底气来自产品与商业化的双重突破。今年以来，公司接连推出多款性能优于竞品的模型，同时在企业客户销售上重点发力，把增长引擎从消费者订阅转向更高价值的 B 端市场。今年 5 月，Anthropic 公布其年化营收已突破 470 亿美元，这一数字甚至略高于 OpenAI 同期约 400 亿美元的预估水平。
在 AI 双雄的上市竞速中，Anthropic 显然选择了"抢跑"策略——相较 OpenAI 仍在私有阶段以 70 亿美元回购安抚员工、为 IPO 蓄力，Anthropic 直接把敲钟时间定在了秋季。2 万亿美元的估值若最终兑现，不仅将重塑资本市场对 AI 公司的定价预期，也意味着投资者愿意为"更安全的 Claude"及其企业级叙事支付远超传统科技巨头的溢价。这场由大模型点燃的上市浪潮，正把硅谷的估值游戏推向前所未有的高度。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepSeek Harness 开发者预览版（v0.1）已面向全球 Harness 开发者开放测试，并同步以 MIT 协议开源。作为早期预览版本，DeepSeek Harness 采用“一切皆插件”的设计思路，通过插件化架构构建 Agent Harness，模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度和 UI 等能力均以插件形式组合，可独立替换与灵活重组。
DeepSeek Harness 主要基于 Cordis 插件系统构建。Cordis 元框架仅负责插件加载、卸载及依赖管理，Agent Harness 的具体组件则由不同 Cordis 插件实现，并通过服务与事件机制协作。开发者无需修改 DeepSeek Harness 源码，即可在配置层独立选择、替换或扩展任意能力。
针对不同场景，DeepSeek Harness 提供标准、PTC（程序化工具调用）、极简和创造四种模式。其中，PTC模式由模型生成代码组合多轮工具调用;极简模式仅保留 Shell 和文件编辑工具，用于最小环境下的模型基准测试;创造模式则支持检查运行时、在内存中试验 Cordis 插件并组合新的模式。目前，已安装 Node.js 开发工具链的系统可通过 npx 快速启动其 Web UI。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
CLUE 团队最新发布的 SuperCLUE-Terminal 中文智能体终端编程测评榜单显示，DeepSeek-V4-Pro-0813 拿下 51.52 分，在所有参测模型中位列第二，仅落后于登顶的 Kimi K3。更值得注意的是，它在取得这一成绩的同时保持着极低的调用成本，性价比优势在一众高分模型中格外突出。该榜单专门面向国内开发者设计，全部采用本土真实编程任务，并统一以 Claude Code 作为运行框架，公平对比各大模型理解中文需求、规划任务、调用工具及排错改代码的完整能力。
评测的真实感来自其任务设定：每道考题需要模型完成 50 至 110 轮交互，单题完整运行耗时半小时到一小时半，能高度还原日常开发中的复杂工作流。本轮榜单中 Kimi K3 以 60.61 分排名第一，DeepSeek-V4-Pro-0813 紧随其后，分数高于 GLM-5.2 的 48.48 分和老版 DeepSeek-V4-Flash 的 46.46 分，稳居第一梯队。
1.42 元单题成本，硬刚顶级算力
最亮眼的是 DeepSeek-V4-Pro-0813 的成本控制：单题调用成本仅约 1.42 元，大约是 Kimi K3 的十四分之一、GLM-5.2 的十六分之一。在头部模型比拼分数往往只差几分的当下，这种数量级的成本差距，意味着中小团队用得起"接近顶级"的代码能力，而不必为每一次交互支付高昂算力费。
从实测场景看，该模型覆盖了前端页面、3D 游戏和工程脚本修改等真实需求，能完整闭环游戏开发逻辑，碰撞、计分、结算功能均运转正常，页面配色与交互反馈也摆脱了模板化的 AI 风格。少数创意绘图类题目会出现结构小瑕疵，但整体完成度仍处于领先水平。对预算敏感的中小企业和独立开发者而言，DeepSeek-V4-Pro-0813 用"第二名的分数、十四分之一的价格"重新定义了编程模型的性价比基准——当顶级能力不再意味着顶级开销，AI 编程的普及门槛正在被真正拉低。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软大刀阔斧精简AI业务：合并Copilot应用并砍掉多项冷门功能
微软近期对其人工智能战略进行了重大调整，宣布将消费者端与商业端的Copilot应用进行全面合并，同时淘汰多项未能达到预期效果的AI功能。这一举措不仅反映出个人与专业场景在AI应用中日益模糊的界限，也宣告了微软以往过于繁琐的产品布局需要做出改变，以更好地与ChatGPT、Claude和Gemini等竞品展开竞争。
根据相关的支持文档显示，多项消费者端的功能将在 8 月 18 日正式下线，其中包括群聊功能、AI生成的播客、Copilot Labs实验性功能以及深度研究。不过，付费专业用户未来将通过Researcher功能获得相应的替代方案。此外，微软还决定撤下此前颇受争议、被称为Mico的虚拟动画角色。在过渡期间，独立Copilot应用生成的文件将自动迁移至OneDrive。
此次精简的核心目标是打造更简单、连贯的使用体验。微软内部近期强调，各类功能必须真正赢得用户在日常生活中的存在价值，果断舍弃无效模块。在当前各大科技公司纷纷对AI应用进行整合的背景下，微软正通过精简架构来优化资源，寻求在激烈的市场竞争中站稳脚跟。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软近期对其人工智能战略进行了重大调整，宣布将消费者端与商业端的Copilot应用进行全面合并，同时淘汰多项未能达到预期效果的AI功能。这一举措不仅反映出个人与专业场景在AI应用中日益模糊的界限，也宣告了微软以往过于繁琐的产品布局需要做出改变，以更好地与ChatGPT、Claude和Gemini等竞品展开竞争。
根据相关的支持文档显示，多项消费者端的功能将在 8 月 18 日正式下线，其中包括群聊功能、AI生成的播客、Copilot Labs实验性功能以及深度研究。不过，付费专业用户未来将通过Researcher功能获得相应的替代方案。此外，微软还决定撤下此前颇受争议、被称为Mico的虚拟动画角色。在过渡期间，独立Copilot应用生成的文件将自动迁移至OneDrive。
此次精简的核心目标是打造更简单、连贯的使用体验。微软内部近期强调，各类功能必须真正赢得用户在日常生活中的存在价值，果断舍弃无效模块。在当前各大科技公司纷纷对AI应用进行整合的背景下，微软正通过精简架构来优化资源，寻求在激烈的市场竞争中站稳脚跟。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
8月13日，谷歌在其前代模型Gemini3.6Flash发布仅三周后，正式推出全新Gemini3.7Flash。谷歌将其定位为迄今针对代码编写与AI Agent场景功能最强的主力模型，并归功于算法层面的重大突破。
该模型在软件工程与逻辑任务上实现显著升级:FrontierCode基准测试得分由前代的34.4%提升至43.6%，DeepSWE测试得分由49.0%跃升至65.3%，且在Web开发、文档理解与业务流程自动化等方面均表现出色，综合性能已超越Claude Sonnet5和GPT-5.6Terra。
在生态部署与成本控制方面，Gemini3.7Flash已通过API、AI Studio及Antigravity同步开放。其初始定价设定为每百万输入代币0.75美元、每百万输出代币3.75美元，相比3.6Flash的发布初始价格直接降低50%（目前两款模型价格已平齐）。
该优惠定价预计将维持至2026年年底。随着轻量级主力模型在复杂编码与自主代理领域的性能突破及成本压低，高性价比大模型正在加速大规模落地应用的商业化进程。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI推Ultrafast模式：最高750词元/秒
OpenAI 推出了一款名为 “Ultrafast” 的新模式，其设计目的是大幅加速其最新、最强大的模型GPT-5.6 Sol完成工作的速度。公司表示，Ultrafast模式可以以标准处理速度的14倍运行，每秒提供高达750个输出token。
该公司在周四的博客文章中表示：“到目前为止，获得实时速度通常意味着选择更小或更专业的模型。Ultrafast指明了一个新方向的进展：每秒完成更多有用的工作。”
OpenAI称，这款高强度的GPT-5.6 Sol版本可以部署在多种不同的企业工作流程中，最显著的是事件响应、客户服务与支持、金融市场分析和电子商务，及其他相关领域。
—— Techcrunch
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
OpenAI 推出了一款名为 “Ultrafast” 的新模式，其设计目的是大幅加速其最新、最强大的模型GPT-5.6 Sol完成工作的速度。公司表示，Ultrafast模式可以以标准处理速度的14倍运行，每秒提供高达750个输出token。
该公司在周四的博客文章中表示：“到目前为止，获得实时速度通常意味着选择更小或更专业的模型。Ultrafast指明了一个新方向的进展：每秒完成更多有用的工作。”
OpenAI称，这款高强度的GPT-5.6 Sol版本可以部署在多种不同的企业工作流程中，最显著的是事件响应、客户服务与支持、金融市场分析和电子商务，及其他相关领域。
—— Techcrunch
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前OpenAI首席科学家Ilya创办的SSI首个模型曝光
人工智能领域再次迎来核心进展。前OpenAI首席科学家Ilya Sutskever离职后创立的SSI（Safe Superintelligence）迎来了首个模型的相关爆料。根据海外社交平台上多位网友的最新透露，该机构目前正在积极探索基于TTT（测试时训练）的小型推理引擎，这标志着其在通往安全超级智能的道路上迈出了实质性的一步。
据了解，这一全新架构的核心在于让模型学会“如何学习”。与传统大模型在推理过程中参数保持不变不同，该引擎能够在实际解决问题的过程中动态更新部分模型权重。这种设计高度契合Ilya此前的核心观点，即真正的超级智能绝不能仅仅依赖静态训练，而应当具备在部署之后进行持续学习和进化的能力。虽然TTT技术在安全性上一直面临不小的挑战，但爆料称相关技术难题已被攻克。
在发布节奏方面，该版本的模型最快有望在今年 8 月向少数特邀用户开放测试。此外，其下一代版本的模型规模预计将实现 10 倍的扩展。尽管SSI此前一直保持高度神秘，但此次曝光的内容与此前业界关于其技术路线、技术进展以及和英伟达等巨头合作的种种线索高度吻合。随着这一全新概念的落地，人工智能行业或将迎来具备“出手时自我变招”能力的颠覆性产品。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能领域再次迎来核心进展。前OpenAI首席科学家Ilya Sutskever离职后创立的SSI（Safe Superintelligence）迎来了首个模型的相关爆料。根据海外社交平台上多位网友的最新透露，该机构目前正在积极探索基于TTT（测试时训练）的小型推理引擎，这标志着其在通往安全超级智能的道路上迈出了实质性的一步。
据了解，这一全新架构的核心在于让模型学会“如何学习”。与传统大模型在推理过程中参数保持不变不同，该引擎能够在实际解决问题的过程中动态更新部分模型权重。这种设计高度契合Ilya此前的核心观点，即真正的超级智能绝不能仅仅依赖静态训练，而应当具备在部署之后进行持续学习和进化的能力。虽然TTT技术在安全性上一直面临不小的挑战，但爆料称相关技术难题已被攻克。
在发布节奏方面，该版本的模型最快有望在今年 8 月向少数特邀用户开放测试。此外，其下一代版本的模型规模预计将实现 10 倍的扩展。尽管SSI此前一直保持高度神秘，但此次曝光的内容与此前业界关于其技术路线、技术进展以及和英伟达等巨头合作的种种线索高度吻合。随着这一全新概念的落地，人工智能行业或将迎来具备“出手时自我变招”能力的颠覆性产品。
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OpenAI 于 8 月 13 日发布博文，以可选方式推出 Computer History 功能，取代此前的 Chronicle 研究预览，为 Mac 版 ChatGPT 桌面应用带来活动记忆与时间线支持。与 Chronicle 依赖屏幕截图构建记忆库不同，新功能直接调用 macOS 辅助功能记录互动事件，包括点击、输入、键盘快捷键和切换应用等行为，将用户的 Mac 操作转化为结构化记忆。
这套机制让 ChatGPT 与 Codex 能快速生成工作摘要，或帮用户找回最近查看过的文件，无需每次重新交代背景。本质上看，OpenAI 正在把"上下文"从用户手动提供，升级为由系统自动沉淀——AI 对你正在做什么的理解，不再依赖你截图投喂，而是来自操作系统级别的真实行为轨迹。
隐私设计：本地暂存 48 小时即焚
在隐私处理上，Computer History 自动排除隐私浏览活动，互动事件仅在本地暂存最多 48 小时，待服务器据此生成记忆后即被删除，而纯文字记忆则保留在本地直至用户手动清除。这种"事件上云、原文即焚"的设计，试图在能力提升与数据最小化之间找到平衡点，也回应了此前截图方案对用户屏幕内容过度采集的质疑。
从可用范围看，OpenAI 目前仅邀请 ChatGPT Pro、Business 及 Enterprise 订阅用户体验该功能，其中 Business 和 Enterprise 需管理员先启用，工作区成员才能使用。该功能最初不适用于欧洲经济区、瑞士和英国，地域限制或与当地更严格的数据保护法规有关。随着 AI 助手从"对话工具"演进为"懂你工作的搭档"，Computer History 这类系统级记忆功能恐怕会成为下一阶段竞争的焦点——但用户对"被记录一切"的接受度，将决定它究竟是好用的标配，还是又一处隐私雷区。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
8月13日，微软宣布对其人工智能产品路线图进行重大调整，正式合并面向消费者的Copilot应用与企业级Microsoft365Copilot，同时关停多项未达预期的AI功能，以打造更集中、流畅的用户体验。
根据微软支持文档及GeekWire报道，自2026年8月18日起，消费者端将不再提供群聊、AI生成播客、Copilot Labs实验性功能及深度研究（Deep Research）;付费专业用户则可通过Researcher获得替代体验。
此外，产品形象也同步更新，原有的卡通动画形象被名为 Mico 的漂浮小球替代，独立应用中的历史文件将被迁移至 OneDrive。
此次战略调整标志着微软对此前过于复杂的“双线并行”产品策略的修正，并坦承个人与工作AI场景存在大量重叠。此前《The Information》披露，负责 Copilot 的微软副总裁雅各布·安德鲁（Jacob Andreou）曾发文指出应用需通过舍弃无效功能来赢取“存在的权利”。
这一收缩动作亦呼应了当前AI行业整体精简整合的趋势，如 Claude 整合 Cowork、OpenAI 将 Operator 融入 ChatGPT 等。随着大模型应用竞争从“功能堆砌”转向“高频刚需”，科技巨头正通过资源聚焦与体验整合，重新构建生成式AI产品的核心竞争壁垒。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI近日正式推出了备受瞩目的GPT-5.6Sol“超快”模式。在此之前，该版本曾在7月份面向部分特定客户进行内部预览，而如今该模式的输出速度最高可达每秒750个token，在不更换为更小或性能较低模型的前提下，整体处理速度比标准模式快了最高达14倍。
这项技术突破主要得益于Cerebras的晶圆级引擎架构支持。该架构内置了44GB的片上静态随机存取存储器，成功打破了以往基于GPU系统常见的数据传输瓶颈。根据相关测试数据，其运行速度不仅大幅超越同类竞品，在“人类终极考试”中更是仅用约11个小时就处理完了全部2500道题目，展现出极高的计算效率。
目前，这一全新模式非常契合事件响应、金融研究、实时客户支持、编程以及复杂研究等高强度工作流。鉴于算力资源目前仍然有限，OpenAI将根据客户的工作负载契合度及算力可用性逐步评估并发放访问权限。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌重磅发布Gemini 3.7 Flash：编程与开发效率迎来全面跃升
8 月 13 日，谷歌正式发布了全新升级的Gemini Flash模型。此次推出的Gemini 3.7 Flash在代码调试等核心编程任务上展现出了更出色的实力，相较于上一代产品，它能够一次性生成更接近生产环境标准的高质量代码。
官方表示，这款新模型可以帮助开发者以更简洁的提示词高效完成应用开发，大幅提升整体开发体验。同时，它还能有效降低运行模型所需的词元成本。随着该版本的正式上线，谷歌旗下的AI生产力智能体Gemini Spark也将从即日起全面接入并由3.7 Flash提供技术支持。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
8 月 13 日，谷歌正式发布了全新升级的Gemini Flash模型。此次推出的Gemini 3.7 Flash在代码调试等核心编程任务上展现出了更出色的实力，相较于上一代产品，它能够一次性生成更接近生产环境标准的高质量代码。
官方表示，这款新模型可以帮助开发者以更简洁的提示词高效完成应用开发，大幅提升整体开发体验。同时，它还能有效降低运行模型所需的词元成本。随着该版本的正式上线，谷歌旗下的AI生产力智能体Gemini Spark也将从即日起全面接入并由3.7 Flash提供技术支持。
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8月13日，OpenAI发布全新“Ultrafast”（超快）运行模式，显著提升其最新旗舰大模型 GPT-5.6Sol 的处理效率。官方数据显示，在保持模型原有高水平智能与输出质量的前提下，Ultrafast 模式的运行速度较标准处理提升高达14倍，每秒可生成最多750个输出标记（Tokens）。
该功能由 OpenAI 联合芯片厂商 Cerebras 共同开发，目前处于预览阶段，优先向部分企业客户开放，后续将随算力扩容逐步扩大覆盖范围。
传统大模型应用长期受制于“模型能力”与“响应速度”的妥协，实时场景往往被迫选用小参数模型。Ultrafast 模式的落地打破了这一困局，使 GPT-5.6Sol 能无缝部署于事件响应、客户服务、金融市场分析及电子商务等对时延极度敏感的复杂工作流中。
相较竞争对手 Anthropic 旗下的 Claude 快速模式，OpenAI 在输出吞吐量与执行效率上展现出更强优势。这一技术突破标志着前沿大模型正在加速从“高延迟离线推理”迈向“高吞吐实时交互”，未来将重塑企业级 AI 的落地形态与生产力标准。
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知情人士透露，按当前业绩计算，OpenAI 年化营收有望突破 400 亿美元，较 2025 年底的水平大致翻倍，为公司的华尔街上市计划注入强劲动力。据不愿具名的知情人士称，OpenAI 近几个月营收加速增长，部分得益于 AI 编程软件业务的快速扩张，订阅业务和仍处于起步阶段的广告业务也带来增长，核心消费者业务继续扩容。OpenAI 对此拒绝置评。
营收的加速增长正值 OpenAI 与长期竞争对手 Anthropic 激烈争夺企业客户之际。两家公司均已以保密方式提交上市申请文件，而 Anthropic 预计最快今年秋季 IPO，时间上早于 OpenAI，率先叩响资本市场大门。
IPO 赛跑白热化，700 亿估值光环下的隐忧
Anthropic 一度被视为竞争中的弱势一方，但其能够简化编程等复杂任务的 AI 工具已吸引越来越多用户。该公司今年 5 月表示，其年化营收已超过 470 亿美元，不过两家公司对这一指标的计算方式可能并不相同。从数据对比看，Anthropic 在营收规模上反而领先 OpenAI，这让"弱势方"的说法变得微妙起来。
为了在上市前补强商业化能力，OpenAI 周四任命 Alphabet 旗下 Wiz 的总裁 Dali Rajic 担任首席营收官。OpenAI 联合创始人兼总裁 Greg Brockman 在宣布这项任命的内部通知中透露，公司 7 月年化营收环比增长逾 20%，增长势头依然强劲。从 200 多亿美元到 400 亿美元，OpenAI 仅用半年多时间便完成营收翻倍，但面对 Anthropic 提前 IPO 抢跑、营收指标口径差异带来的外界质疑，这家 AI 巨头能否在资本市场讲出一个比对手更动人的故事，将是接下来最值得关注的悬念。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI近日宣布，为macOS上的ChatGPT Work与Codex用户推出了一项名为“电脑历史”的全新可选功能。该功能主要面向Pro、Business以及Enterprise订阅用户开放，在获得用户授权后，能够跨应用和网站追踪用户的日常电脑操作活动，并将其自动转化为结构化的记忆与时间线。
在实际应用中，这项功能将大幅提升ChatGPT的上下文理解与检索能力。用户无需再费时费力地向AI重新解释背景信息，只需询问“我昨天在调试什么?”或“那个PR我处理到哪了?”等日常问题，ChatGPT便能根据历史操作记录，在Google Docs、Slack或浏览器标签页中精准定位到相关的文件、文档和对话。对于那些隐约记得曾阅读过某份资料却彻底忘记具体存放位置的场景，它能够提供极大的便利。
与微软此前备受争议、采用持续截屏机制的Recall功能不同，OpenAI强调该功能在运行过程中不会进行屏幕截屏。其开发团队指出，“电脑历史”不依赖屏幕画面或音频捕捉，而是通过追踪点击、打字以及应用切换等交互事件来高效生成记忆，这也与OpenAI早期的Chronicle研究项目及Record & Replay功能有所区分。
在隐私保护和自主权方面，该功能默认处于关闭状态，用户可以通过macOS的菜单栏或桌面端设置随时暂停，或自由排除特定应用与网站的访问权限。所有收集到的活动数据均存储在本地，用户能够随时查看被捕获的内容并自主删除不希望保留的信息。
目前，“电脑历史”功能正陆续向全球范围内的适用订阅用户推送，不过欧洲经济区（EEA）、英国和瑞士的用户预计将在未来几周内获得访问权限。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
