有事发生

Waymo 报警举报车内饮酒少年

据 404 Media 7 月 7 日报道，加州 San Mateo 警方称，周一一辆 Waymo 无人驾驶车向警方报告，车内两名 15 岁少年疑似饮酒并从车内射击。警方在 Facebook 发文称，Waymo 报警并停车后，警员持枪接近车辆，将两人安全带离。

警方随后称，少年射出的是 Orbeez 水珠，现场照片显示有一把改色的 SplatRBall 玩具枪，以及装有橙色水珠的 Powerade 瓶。警方表示，高速发射物可能造成伤害，未成年人饮酒也属于问题行为。这起事件让自动驾驶出租车的车内监控和应急介入问题受到关注。谷歌旗下 Waymo 在支持页面称，其团队可在特定情况下查看视频，紧急情况下还可在行程中访问实时视频。

首例智能体勒索攻击曝光，幕后仍需人类协助

据 TechCrunch 7 月 6 日报道，云安全公司 Sysdig 近期披露了首例由智能体执行的勒索软件攻击「JadePuffer」。尽管此前有报道称该攻击「无人类干预」，但 Sysdig 威胁研究总监 Michael Clark 最新澄清，人类在幕后仍扮演了关键角色。人类攻击者负责挑选受害者、搭建指挥控制与数据存储服务器等基础设施，并提供了此前窃取的登录凭证，智能体仅负责具体的技术执行。

在技术执行层面，该智能体表现出极高的自主性与速度。它利用大模型开发工具 Langflow 的已知漏洞入侵系统，随后攻破数据库并加密了 1300 多个配置记录。它不仅自主撰写了勒索信并留下比特币收款地址，还能在 31 秒内自动修复登录失败问题，并用自然语言在代码注释中记录其推理过程。

目前尚无法确定驱动该智能体的具体模型。微软研究员 Geoff McDonald 推测，攻击者可能使用了移除了安全限制的开源模型。尽管人类在准备阶段的参与仍是当前此类攻击的瓶颈，限制了大规模并发攻击的可能，但由于智能体运行成本极低，安全专家预计未来此类攻击仍会增加。

AI 巨头提供百万美元算力额度争夺初创公司

据华尔街日报 7 月 7 日报道，面对日益激烈的市场竞争和即将到来的 IPO 利润压力，OpenAI、Anthropic 等 AI 巨头正向初创公司提供数额巨大的免费算力额度和折扣，以期尽早将这些潜在客户锁定在自身生态中。部分初创公司收到的云服务和 Token 额度甚至超过 300 万美元，相当于美国种子轮融资的平均规模，这使得许多初创企业得以推迟新一轮融资。

这场客户争夺战在硅谷知名孵化器 Y Combinator 尤为激烈。今年 5 月，Sam Altman 宣布 OpenAI 将向每家 YC 成员企业提供 200 万美元的 Token 额度以换取股权。随后，Anthropic 将其免费额度提升至 50 万美元且无需股权。作为回应，OpenAI 迅速调整策略，推出 50 万美元无股权限制的免费额度，并保留 150 万美元的股权交换额度。

此外，谷歌、微软和亚马逊等巨头也加入了这场混战，提供高达 50 万美元的云信用额度及技术支持。尽管面临开源模型和中国廉价模型的竞争压力，AI 巨头们依然选择通过高额补贴来争夺企业级客户。分析指出，这种补贴大战虽然加重了模型提供商的财务负担，但对初创公司而言，免费算力已成为其决定技术路线和维持生存的关键因素。

微软为削减 AI 开支在 Office 中改用自研模型

据 TechCrunch 7 月 7 日报道，随着 AI 运营成本持续攀升，微软正在通过减少对外部合作伙伴的依赖来削减开支。据彭博社报道，微软已开始在 Excel 和 Word 等核心办公软件中部署其自研的 MAI 系列模型，用于处理一定比例的用户提示词。此前，微软曾大力宣传其 Office 365 协同工具主要由 OpenAI 和 Anthropic 的模型提供支持。

尽管微软目前仍在使用这些第三方模型，但该公司正加速构建自己的智能体生态。在 2026 年 6 月举办的 Build 年度开发者大会上，微软发布了包括智能体编程工具和文本生成图像模型在内的七款全新 MAI 模型，为其自主化替代奠定了技术基础。

微软的这一举措反映了科技行业整体的降本增效趋势。在经历一轮追求大模型调用量的热潮后，包括亚马逊、Meta、Uber 和埃森哲在内的多家巨头近期均采取了限制员工使用外部 AI、控制调用额度等控费措施。

Meta 发布自研图像模型 Muse 以加速追赶竞争对手

据纽约时报 7 月 7 日报道，Meta 于周二发布了名为 Muse Image 的自研人工智能图像生成模型，并已在旗下社交平台 Instagram 和 WhatsApp 上线。用户可以通过该模型生成和编辑个性化照片。此外，Meta 还预告了即将在未来几个月内推出的视频生成模型 Muse Video。Muse Image 是 Meta 新成立的超级智能实验室推出的首款图像生成模型，将取代 Meta 之前在 Meta AI 应用中使用的 Midjourney 技术。

此次发布是 Meta 斥资数十亿美元重组 AI 部门后的重要成果。为了在与 Google、Anthropic 和 OpenAI 的竞争中迎头赶上，Meta 计划今年在 AI 领域投入高达 1450 亿美元。除了推出面向用户的创作工具，Meta 还在逐步将 AI 应用于内容审核、客户服务以及提高员工工作效率，并为此裁减了数千名员工以抵消高昂的 AI 研发开支。

尽管 Meta 正在缩小与竞争对手的差距，其 AI 转型仍面临不少问题。上个月，Meta 的 AI 客服软件漏洞曾导致超过 3.4 万个 Instagram 账号遭遇黑客攻击，其内部 AI 追踪软件也引发了员工的不满。不过，Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 上周透露，该部门计划在未来几个月内发布代号为 Watermelon 的全新前沿模型，其性能有望与 OpenAI 的最新模型相媲美。

OpenAI 首席未来学家将离职

据连线 7 月 7 日报道，OpenAI 首席未来学家 Joshua Achiam 本周二告知同事，他将在本月晚些时候离职。Achiam 在 OpenAI 工作近 9 年，长期从事 AI 安全研究，曾负责维护公司非营利使命的团队。他在给员工的信中说，离职没有特定原因，而是思考已久的决定，并表示未来仍会以公司外部身份继续推进相关使命。

Achiam 的岗位处在 AI 安全与政策团队之间，负责研究人工智能发展带来的潜在风险和收益，并与 Chris Lehane 等高管合作，推动符合 OpenAI 使命的政府监管。OpenAI 尚未宣布继任者。前白宫 AI 顾问 Dean Ball 本周刚加入 OpenAI，担任战略未来负责人，将与 Achiam 短暂交接，也会与研究和政策负责人合作。

这次离职发生在 OpenAI 持续重组安全、产品和研究团队之际。自 ChatGPT 推出后，公司从研究实验室快速扩张为大型科技公司，并准备上市。Achiam 也是近年离开的多位安全相关负责人之一；Jan Leike、Miles Brundage、Steven Adler 和 Andrea Vallone 此前已先后离职，其中部分人转向 Anthropic 或创办 AI 安全非营利组织。

Anthropic 租下曼哈顿整栋大楼并计划翻倍纽约员工

据纽约时报 7 月 7 日报道，人工智能公司 Anthropic 宣布将在纽约曼哈顿下城租下一栋 16 层的办公大楼，并计划在今年内将纽约员工人数翻倍至 1000 人。该大楼位于哈德逊广场（Hudson Square），可容纳超过 1700 张办公桌。此次扩张使纽约成为 Anthropic 在旧金山总部之外最大的办公地点，也标志着纽约正成为人工智能应用落地的重要枢纽。

这一举措折射出纽约近期 AI 行业的扩张潮。此前，OpenAI 和法律 AI 初创公司 Harvey 已先后在曼哈顿扩大办公版图。行业分析指出，随着 AI 技术走向成熟，企业正从单纯构建模型转向推动各行业采用该技术，而纽约拥有金融、医疗、法律和媒体等庞大的潜在客户群。此外，已于 2026 年 6 月申请 IPO 的 Anthropic，还计划与 Fluidstack 合作在纽约州北部建设数据中心。

尽管纽约州长 Kathy Hochul 和纽约市长 Zohran Mamdani 对此表示支持，但 AI 的快速渗透也引发了当地的政治与社会争议。纽约州和纽约市的审计长均对 AI 可能导致白领失业及经济不稳定表示担忧。同时，纽约州立法机构近期通过了一项针对大型 AI 数据中心建设的为期一年的暂停令，引发了关于能源消耗的讨论。为了应对复杂的政治环境，Anthropic 和 OpenAI 近期均聘请了前纽约市政府官员来负责政策沟通。

三星利润暴增但股价仍下跌

据纽约时报 7 月 7 日报道，三星电子周二公布 4 至 6 月初步业绩，第二季度营业利润达 89.4 万亿韩元，约 580 亿美元，接近去年同期的 20 倍，也超过 2024 年和 2025 年全年合计。收入增至约 1120 亿美元。增长主要来自 AI 数据中心对存储芯片，尤其是高带宽内存的强劲需求。

业绩远超去年，但业绩公告后，三星首尔股价下跌 7%，拖累 KOSPI 指数当日跌 5%。三星股价今年仍已翻倍。高盛分析师称，韩国股指过去一年涨幅中近 90% 来自三星和 SK Hynix，两家公司今年市值均达到万亿美元级别，市场集中度显著上升，也加剧了散户参与后的波动。

高带宽内存是训练 AI 系统和运行大语言模型的关键组件，数据中心建设热潮使供应紧张，帮助三星、SK Hynix 等厂商提价并维持高利润率。CLSA 的 Sanjeev Rana 预计，相关供应紧张可能持续到 2028 年，届时在建新厂投产才会增加产能。

韩国生产全球约 60% 的存储芯片，但外界担心收益主要流向少数公司，对整体经济带动有限。三星今年还通过承诺在达到利润目标时向半导体部门员工发放最高 40 万美元奖金，避免了一场罢工。

SK 海力士乘 AI 热潮赴美 IPO 募资 280 亿美元

据 TechCrunch 7 月 6 日报道，受 AI 热潮推动，韩国内存芯片巨头 SK 海力士计划于本周五在美国进行 IPO。该公司于 7 月 6 日向美国证券交易委员会提交申请，计划发行近 1780 万股美国存托凭证（ADR）。若发行顺利，根据其在首尔证券交易所的收盘价计算，SK 海力士有望在此次 IPO 中募资约 280 亿美元。

随着亚马逊、微软、谷歌和甲骨文等科技巨头加速建设 AI 数据中心，高带宽内存等芯片供不应求。这一短缺甚至迫使苹果提高了 Mac 和 iPad 的售价。得益于此，SK 海力士今年第一季度营收同比飙升近 200%，股价今年以来已上涨约 260%。

目前，华尔街正急于寻找下一个「英伟达」；SK 海力士的美国竞争对手美光，过去一年市值已突破 1 万亿美元。尽管 SK 海力士与三星等韩国科技巨头已承诺投入超过 5500 亿美元用于扩大产能，但这一举措也伴随着风险：当新厂建成时，AI 对内存的需求可能已发生变化，届时可能面临产能过剩和价格崩盘的挑战。

诺基亚押注 AI 数据中心重塑估值

据华尔街日报 7 月 7 日报道，诺基亚正在把市场叙事从昔日手机厂商转向 AI 数据中心基础设施供应商。公司已不再生产手机，而是销售交换机、路由器、光网络设备和相关软件，用于连接服务器并调度数据中心内部及之间的数据流。受这一转型推动，诺基亚股价今年已上涨约 90%。

这轮转型由前 CEO Pekka Lundmark 奠定基础。诺基亚去年以 23 亿美元收购光网络技术公司 Infinera，使其在北美光网络市场的份额从 2024 年的 6.3% 升至 2025 年的 27.3%，位居第二，仅次于 Ciena。现任 CEO Justin Hotard 曾负责英特尔数据中心和 AI 业务，上任后继续加速 AI 基础设施布局，并引入硅谷高管。

外部需求来自 OpenAI、Meta、Alphabet 等超大规模客户的数据中心建设。英伟达去年 10 月以 10 亿美元购入诺基亚 2.9% 股份，并与其开展产品合作，也强化了投资者对诺基亚 AI 基础设施定位的预期。诺基亚在强劲的一季度后，将包含光网络业务部门的全年增长指引几乎翻倍，上调至 18% 至 20%。

风险在于，诺基亚传统移动基础设施业务仍贡献略高于一半收入，但该业务随着 5G 部署完成而下滑；AI 数据中心业务又面临零部件交期拉长、半导体涨价和供应链竞争。分析人士认为，诺基亚已被市场按 AI 公司重新定价，但其盈利能力能否跟上这一叙事仍待验证。

英国初创公司发射太空实验室，利用微重力数据训练 AI

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据连线 7 月 7 日报道，英国航天初创公司 Mass Balance 于 2026 年 7 月发射了一台微型自主化学实验室进入太空轨道。该实验装置仅有葡萄柚大小，被安置在奥地利公司 Tumbleweed 制造的太空舱内。其核心目的是在微重力环境下进行自主化学实验，并将数据传回地球，用于训练 AI 模型以预测与阿尔茨海默病、帕金森病及某些癌症相关的无序蛋白质行为。

在地球上，由于重力导致的对流和沉淀效应，这些无序蛋白质会不断改变形状，极难进行成像。这导致诸如谷歌 AlphaFold 等生命科学 AI 模型缺乏足够的训练数据，无法准确预测其行为以及对药物的反应。而在太空的微重力环境下，科学家更容易对这些致病蛋白质进行分析。Mass Balance 联合创始人 Toby Call 计划利用太空实验数据训练 AI 模型适配器，以填补这一数据空白。

此次发射是该系统的首次轨道测试，主要用于验证其操作系统和数据捕获能力。目前，已有 BioOrbit 和 Varda Space Industries 等多家生物技术初创公司尝试开发轨道实验室。与竞争对手不同，Mass Balance 并不打算将实验装置完整回收至地球，从而避开了航天器重返大气层时面临的极端高温和压力等工程难题。

安全公司 Savi 融资七百万美元推出防 AI 诈骗应用

据 TechCrunch 7 月 7 日报道，网络安全初创公司 Savi Security 宣布完成 700 万美元种子轮融资，由 Acrew Capital 领投。同时，该团队正式推出面向 iOS 和 Android 系统的付费应用，旨在保护普通消费者免受日益逼真的 AI 生成诈骗，包括短信、电子邮件和电话诈骗。

Savi 由 Patrick Coughlin 和 Ryan Coughlin 兄弟创立，两人均有资深的科技行业背景。创立灵感源于其母亲曾遭遇的一场 AI 语音克隆诈骗：诈骗分子利用 AI 克隆了她女儿的声音，并伪造来电显示，声称绑架了她女儿并勒索赎金。创始人指出，生成式 AI 和大语言模型的普及极大地降低了犯罪成本，使原本针对政府和大型企业的精密网络攻击手段，如今能够轻易施加于普通个人。

在推出正式应用前，Savi 曾通过免费网站 Scamwise 积累了 10 万条可疑信息数据，用于训练其防诈骗 AI 模型。目前该应用主要基于谷歌 Gemini 模型构建。新推出的 Savi 应用支持家庭订阅，每月 8 美元或每年 63 美元，其核心功能是实时通话监测：在可疑通话过程中，用户可接入 Savi 的实时代理，系统将通过分析通话中的行为特征来识别是否为诈骗。