AI新闻

Waymo 计划在 2024 年于 10 个新城市测试自动驾驶车辆，重点包括拉斯维加斯和圣地亚哥。测试初期将采用人工驾驶模式，旨在评估其自动驾驶系统在不同城市环境中的适应性。Waymo 已在凤凰城、旧金山和洛杉矶运营商业机器人出租车服务，并计划扩展至奥斯汀、亚特兰大和迈阿密。此次测试将帮助 Waymo 进一步优化其自动驾驶技术，特别是在复杂城市路况和恶劣天气条件下的表现。此举也反映了自动驾驶技术在商业落地和技术验证方面的持续进展。

Meta 计划通过 AI 技术重塑 Facebook，以吸引年轻用户并提升文化影响力。尽管具体细节未披露，但公司暗示将利用 AI 优化用户体验，可能涉及个性化推荐、内容生成和多模态交互。此举旨在与 TikTok 等平台竞争，但面临数据隐私、用户迁移和技术创新的挑战。Meta 的 AI 战略或将推动社交网络向更智能、去中心化方向发展，同时需平衡短期收益与长期技术投入。

AI 驱动的数据中心需求激增，推动市场繁荣。OpenAI 计划与软银等合作，投资超 1000 亿美元建设美国数据中心基础设施，微软今年将投入约 800 亿美元用于 AI 基础设施。DataBank 等高性能数据中心提供商成为主要受益者，近期融资 8.5 亿美元，管理超 65 个数据中心。新兴“新云”初创公司如 Crusoe 和 CoreWeave 专注于低成本、按需的 AI 云服务，估值达 190 亿美元。麦肯锡预测，未来五年数据中心机械和电气系统采购安装支出将超 2500 亿美元，尽管面临环境外部性挑战。

OpenAI 宣布将为美国国家实验室提供其 AI 模型，用于核武器安全及其他科学研究。通过与微软合作，模型将部署在洛斯阿拉莫斯国家实验室的超级计算机上，供多个国家实验室共享使用。该模型将支持核防御研究，旨在降低核战争风险并确保核材料安全。OpenAI 强调，此举标志着 AI 在推动科学进步、增强国家安全及支持政府倡议方面的新时代。

微软发布两款 Copilot+ PC 认证的 Surface 设备，搭载神经处理单元（NPU），支持本地 AI 功能如实时翻译、图像增强等。设备采用 Intel Core Ultra 或 Snapdragon X 处理器，后者强调低功耗与长续航，但性能略逊于 Intel。微软通过 5G 连接结合本地与云端 AI 计算，推动设备端 AI 体验。此举反映了行业趋势：轻量化 AI 模型与边缘计算的结合，旨在减少对云端的依赖，提升实时性与隐私保护。

美国版权局发布报告，明确AI生成内容在人类编辑后可获得版权保护，但纯AI生成内容无法享有版权。报告指出，电影制作中使用AI工具进行角色“减龄”或场景修改等案例可申请版权，而仅通过提示生成的创作通常不具备版权资格。版权局强调需逐案评估，并计划在未来报告中进一步探讨AI系统独立艺术创作是否可版权化。这一政策将影响AI在创意产业的应用与商业化发展。

美国非营利AI研究机构Ai2发布开源大模型Tulu3-405B，宣称在多项基准测试中超越DeepSeek V3和GPT-4o。该模型拥有4050亿参数，采用强化学习与可验证奖励（RLVR）技术，在数学问题解决和指令遵循任务中表现优异。Tulu3-405B的开源特性为全球AI开发者提供了强大的替代方案，标志着美国在开源AI领域的领先地位。模型代码已在GitHub和Hugging Face平台公开，展示了AI技术竞争中的开放创新趋势。

Athenic AI 利用生成式 AI 技术为企业提供跨数据源的智能分析服务，旨在成为企业的“中枢神经系统”。其产品通过结合知识图谱和基础模型，能够理解企业特定的上下文和术语，生成可解释的数据报告，并支持用户反馈以优化模型。公司强调 AI 的灵活性和可解释性，即使模型可能出错，也会提供解释和推理过程。Athenic AI 已获得 430 万美元种子轮融资，计划用于技术扩展和人才招聘。该案例展示了生成式 AI 在企业数据分析领域的创新应用，以及如何通过定制化模型提升数据洞察的准确性和实用性。

印度初创公司 SuperOps 完成 2500 万美元 C 轮融资，估值达 2 亿美元，计划加大 AI 投入。其 AI 助手 Monica 基于 GPT 技术，为 IT 服务提供商提供个性化洞察和自动化工作流。未来将升级为预测和推荐算法，分析历史工单以提前预测问题并提供解决方案。此外，SuperOps 推出 AI 驱动的终端管理工具，支持智能告警、自动化维护和事件优先级排序，旨在提升 IT 服务市场的竞争力。公司计划扩展至中端企业市场，并进军拉丁美洲及欧洲市场。

印度宣布将在中国AI实验室DeepSeek的大语言模型部署于本土服务器，标志着中印科技合作的罕见突破。DeepSeek的R1推理模型以低成本高效能引发行业震动，推动了对AI投资、数据隐私和版权问题的讨论。印度新建的AI计算设施配备18,693个GPU，提供高达47%的计算折扣，支持农业、气候变化等领域的AI应用开发。印度计划通过‘中心-辐射’模式建立监管机构，推动本土AI模型发展，预计未来2-3年吸引300亿美元投资，构建全球最大数据中心之一。

软银计划向 OpenAI 投资高达 250 亿美元，成为其最大单一支持者，超越微软。双方还将共同投资 1000 亿美元的 Stargate 数据中心项目，旨在支持 OpenAI 的 AI 基础设施需求。此举将减少 OpenAI 对微软云服务的依赖，并推动其向营利性公司转型。与此同时，中国公司 DeepSeek 推出的低成本推理模型 R1 引发市场震动，挑战了高成本 AI 硬件投资的必要性。OpenAI 指控 DeepSeek 通过模型蒸馏技术使用其专有模型训练 R1，可能违反服务条款。这一系列事件凸显了 AI 领域在算力效率、成本控制和模型优化方面的激烈竞争。

Meta CEO Mark Zuckerberg 在财报电话会议上宣布，Meta 将长期投入数百亿美元用于 AI 基础设施，包括数据中心和下一代大模型 Llama 4 的开发。他强调，AI 基础设施的扩展是 Meta 的战略优势，尤其在推理需求持续增长的背景下。Llama 4 的目标是超越闭源模型（如 ChatGPT），具备多模态和代理能力，进一步推动开源模型的竞争力。尽管市场对 DeepSeek 可能减少 GPU 需求的担忧导致 Nvidia 股价下跌，Zuckerberg 认为芯片需求仍将持续增长，Meta 将继续加大 AI 投资以支持其数十亿用户规模。

特斯拉计划于今年6月在奥斯汀推出基于其全自动驾驶（FSD）软件的无人驾驶出租车服务，标志着自动驾驶技术的商业化落地迈出重要一步。该服务将使用未发布的“无监督”版本FSD软件，初期仅在工厂测试环境中运行，以确保安全性。马斯克强调，特斯拉的目标是实现远超人类驾驶员的安全水平，但未透露具体评估方法。尽管面临技术挑战和监管不确定性，这一举措可能为2025年自动驾驶服务的全面推广奠定基础。

安全研究人员发现，黑客利用过时的 WordPress 版本和插件篡改数千个网站，诱导用户下载恶意软件以窃取密码和个人信息。此次攻击针对 Windows 和 macOS 用户，通过伪装成浏览器更新的恶意文件传播。尽管攻击技术并不复杂，但其规模化和商业化特征凸显了网络安全领域的挑战。AI 技术在恶意软件检测和防御中的应用潜力巨大，尤其是通过深度学习模型实时识别异常行为和恶意脚本，提升网络安全防护能力。未来，AI 驱动的自动化安全解决方案有望成为应对此类攻击的关键。

微软宣布将 DeepSeek 的推理模型 R1 集成至 Azure AI Foundry 平台，该模型经过严格的安全评估和风险缓解测试。R1 未来将支持本地运行于 Copilot+ PC，推动企业级 AI 应用落地。尽管微软曾调查 DeepSeek 可能滥用 OpenAI API 的行为，但 R1 的技术吸引力促使其仍被纳入 Azure 生态。然而，测试显示 R1 在新闻相关话题上的准确率较低，且对中国相关问题的回答受限，反映了模型在内容审查和准确性方面的挑战。

中国AI公司DeepSeek面临美国商标冲突，凸显AI企业全球化扩张中的知识产权挑战。DeepSeek申请AI聊天机器人产品商标时，被美国Delson Group抢先注册。Delson Group声称自2020年起销售DeepSeek品牌AI产品，并举办AI培训课程。专家指出，美国法律优先保护先使用者，DeepSeek可能面临商标侵权风险。此事件反映了AI企业在品牌保护和技术商业化中的法律复杂性，尤其是在快速发展的AI领域，商标纠纷可能成为行业常态。

新闻聚焦苹果在生成式 AI 领域的战略调整与技术挑战。苹果采用小型模型策略，与 OpenAI 和谷歌的大规模模型形成对比，但其 Apple Intelligence 因新闻摘要不准确而暂停。苹果探索本地化 AI 计算，推出 Private Cloud Compute 服务，并与 OpenAI 合作整合 ChatGPT。DeepSeek 的轻量化模型展示了本地化 AI 的潜力，可能为苹果带来优势。未来，苹果可能继续寻求与谷歌 Gemini 等平台的合作，以弥补其在生成式 AI 领域的滞后。

Anthropic CEO Dario Amodei 分析中美 AI 竞争，指出美国出口管制虽延缓中国 AI 公司如 DeepSeek 的进展，但其模型性能仍接近美国 7-10 个月前的水平，且成本显著降低。Amodei 强调，DeepSeek 的效率创新将推动全球 AI 模型训练成本下降，但若美国不加强芯片出口限制，中国可能在 AI 军事应用领域取得优势。他呼吁确保 AI 技术惠及全球，同时防止军事主导权转移。OpenAI 等美国企业也敦促政府采取更积极措施，巩固 AI 领域的主导地位。

Common Sense Media 最新报告显示，美国青少年对大型科技公司（如 Google、Apple、Meta 等）的信任度显著下降，尤其在 AI 伦理决策、数据隐私和用户安全方面。47% 的青少年不相信这些公司会负责任地使用 AI。报告还指出，生成式 AI（GenAI）加剧了在线信息的可信度问题，41% 的青少年曾被虚假图像误导，35% 对在线内容的真实性存疑。74% 的青少年呼吁加强 AI 隐私保护和透明度，73% 认为 AI 生成内容应标注水印。此外，61% 的青少年认为 AI 系统使用创作者数据时应给予补偿。报告反映了 AI 快速发展与伦理规范、数据安全之间的紧张关系，凸显了青少年对 AI 技术应用的担忧与期待。

TechCrunch 的 Equity 播客探讨了当前在线服务质量的下降趋势，并指出生成式 AI 公司如 OpenAI 的长期发展前景。专家 Ed Zitron 强调，初创公司应摒弃‘创始人模式’，转向以客户为中心的可持续模式，打破‘不惜一切代价增长’的现状。这一转变为 AI 技术在智能助手、个性化推荐等领域的创新应用提供了机会，同时也凸显了 AI 产业发展中商业落地和伦理规范的重要性。