> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://neuritis.org/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Claude Fable 5 改按用量收费｜中国考虑收紧 AI 模型管控 - URL: https://neuritis.org/nothing-new/2026-07-10/ - Published: 2026-07-10T01:00:00.000Z - Updated: 2026-07-10T04:03:02.000Z - Description: 纽约时报等出版商要求法院制裁 OpenAI - Author: 久堤 - Tags: #nothing-new 📰 早安！在这个震惊、炸裂与革命密布的 AI 圈，这里不希望成为下一个争夺你眼球的技术头条。「有事发生」栏目甄选近日发生的重要新闻，内容聚焦于 AI 的社会影响，以及产业的政治经济动态。不大惊小怪，不做标题党。总之，有事发生，但也不是什么大事。 # 有事发生 ## Anthropic 打破订阅制，Claude Fable 5 改按用量收费 ![business_claude_price_increase.jpg|700](https://asset.neuritis.org/image/%7BfullName%7D/20260710113005429.jpg) 据[连线](https://www.wired.com/story/model-behavior-anthropic-will-charge-consumers-extra-to-use-claude-fable-5/?ref=neuritis.org) 7 月 9 日报道，从 7 月 12 日晚 11 点 59 分起，Anthropic 每月 20、100、200 美元订阅计划的用户，需要额外支付按用量计费的费用，才能继续使用 Claude Fable 5，即公司旗舰模型 Mythos 5 的消费者版本。这被视为前沿 AI 实验室首次把面向消费者的模型置于按用量计费的门槛之后。 新的计价与开发者 API 相同：每百万输入 token 收费 10 美元，每百万输出 token 收费 50 美元。以 20 美元月费用户为例，如果一个月内输入和输出各消耗一百万 token，就要额外支付 60 美元。由于 Fable 5 采用隐藏的思维链推理，token 消耗量比传统聊天机器人显著更高，重度用户的账单可能迅速攀升。此前 Fable 5 曾以促销形式免费提供给订阅用户，Anthropic 当时便预告需求将「非常高且难以预测」。 Anthropic 发言人 Reem Ateyeh 表示，公司希望在算力「足够」时尽快将 Fable 5 重新纳入订阅计划，暗指目前的算力瓶颈。尽管公司已与 SpaceX、亚马逊和谷歌签下数十亿美元的数据中心协议，仍不足以满足需求。业内正整体转向按用量计费，Cursor 等 AI 编程创业公司去年已取消无限订阅，Anthropic 也开始按员工使用量向大企业客户收费，这些调整被认为与其筹备 IPO 有关。 此次改动同时是对消费者付费意愿的一次测试。Claude 5 月独立访问用户达 2.45 亿，仍远低于 ChatGPT 的 11.1 亿和 Gemini 的 6.62 亿，但增长迅速。与 OpenAI、谷歌倾向在免费层引入广告不同，Anthropic 明确反对广告模式，涨价几乎成为短期内唯一的营收路径，公司押注高端用户愿意为最强模型持续买单。 --- ## 中国 AI 模型席卷硅谷，北京考虑收紧管控 ![social|700](https://asset.neuritis.org/image/%7BfullName%7D/20260710113005430.jpg) 据[华尔街日报](https://www.wsj.com/tech/ai/china-weighs-limits-on-the-ai-models-american-companies-love-c3ad8f2b?mod=rss%5FTechnology&ref=neuritis.org) 7 月 9 日报道，中国 AI 模型正在成为美国科技公司的日常工具。DeepSeek、Moonshot AI、Zhipu 等中国公司推出的模型以远低于 OpenAI 和 Anthropic 的成本，提供「够用」的能力，正被硅谷大小企业广泛采用。DoorDash 联合创始人 Andy Fang 透露，公司将复杂任务交给 Anthropic 的旗舰模型 Fable，把低阶任务分给 Moonshot AI 的 Kimi K2.6，效果更好且成本更低。Vercel 平台上 DeepSeek 的使用份额从 4 月的 1% 升至 6 月的 23%。 就在这些模型加速走向海外时，中国监管思路正在转向收紧。据知情人士透露，中国官员近期与国内主要 AI 实验室讨论如何保护核心专有技术，担忧开源发布和公开研究论文会暴露技术细节，被外部势力甚至潜在对手利用。北京此前将中国模型的全球扩散视为软实力输出，如今则倾向于认为并非所有技术都应向所有人开放。 讨论中的措施包括：在模型公开发布前引入更严格的监管审查；如认定含敏感技术，可要求推迟发布或限制部分用户如境外主体的访问；进一步收紧部分 AI 技术出口及中国 AI 公司接受外资的限制。官员已就中国具备技术优势的领域向企业和研究者征询意见。 北京的思路部分受到华盛顿动作的影响。美方此前禁止外国用户访问 Anthropic 具备自动发现网络安全漏洞能力的 Mythos 模型，近期又对部分用户放开，这被中方视为政府需要对强 AI 保持管控、以防其被用于网络战和生物武器等领域的佐证。业内人士指出，如果中国真的收紧对本土模型的管控，可能疏远海外用户并拖慢全球采用速度。相关讨论仍处于早期阶段。 --- ## 纽约时报等出版商要求法院制裁 OpenAI ![09openai-lawsuits-pbkm-facebookJumbo.jpg|700](https://asset.neuritis.org/image/%7BfullName%7D/20260710113005431.jpg) 据[纽约时报](https://www.nytimes.com/2026/07/09/technology/new-york-times-openai.html?ref=neuritis.org) 7 月 9 日报道，《纽约时报》《纽约每日新闻》等 17 家媒体机构周四向联邦法院提交动议，指控 OpenAI 在版权诉讼的事实开示阶段隐瞒关键证据、违反法院规则，并要求法院对其实施制裁。相关证据涉及 OpenAI 如何使用受版权保护的内容训练 ChatGPT，以及模型输出日志中的具体信息。这类制裁动议较为罕见，会迫使法官直接介入双方争议。 《纽约时报》于 2023 年底率先起诉 OpenAI，指其未经许可使用报社内容训练 ChatGPT 等产品，微软作为 OpenAI 的主要合作方一同被诉。此后数十家出版商和作家陆续提起类似诉讼，包括 Sarah Silverman、John Grisham、Jonathan Franzen 和 George R.R. Martin，多起案件已于去年被合并审理。OpenAI 和微软否认侵权，主张训练使用属于合理使用，并称 ChatGPT 无法替代付费订阅。 出版商在动议中表示，关键证据就在 OpenAI 的训练数据集和 ChatGPT 输出日志中，但公司选择阻挠而非配合。原告称，在对一名 OpenAI 员工进行取证后，他们发现公司本可提供长期被索取的数据，却在过去两年就自身检索能力向法院作出不实陈述。《纽约每日新闻》代理律师 Steven Lieberman 和代表《纽约时报》的 Susman Godfrey 合伙人 Ian B. Crosby 均使用了「撒谎」一词。 OpenAI 发言人 Drew Pusateri 回应称，随着《纽约时报》案情走弱、部分主张被迫撤回，原告转而侵犯与案件无关者的隐私，并作出明显不实的指控，公司将继续维护用户隐私和合理使用原则。出版商此次要求金钱处罚和其它制裁，动议未针对微软。 --- ## 谷歌上线新的广告透明度功能 ![google-search-app-ios.jpg|700](https://asset.neuritis.org/image/%7BfullName%7D/20260707133715840.jpg) 据 [TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/07/09/google-will-now-disclose-which-ads-are-made-with-ai/?ref=neuritis.org) 7 月 9 日报道，谷歌宣布上线新的广告透明度功能，帮助用户识别哪些广告在制作过程中使用了 AI 技术。该选项将出现在 My Ad Center 面板中，用户在 Google 搜索、YouTube 和 Google Discover 上点击广告右上角的三点菜单或信息图标即可查看，新增的「How this ad was made」入口会显示广告是否由 AI 生成或编辑。该功能面向全球用户开放。 在此之前，谷歌只要求竞选广告披露 AI 使用情况，其它类型的广告即便含有合成或数字修改内容，也无需主动告知消费者。随着 AI 大幅降低商家制作广告、生成产品场景图和替代实拍电商摄影的成本，如果不加标注，消费者可能难以分辨看到的并非真实产品照片。谷歌本身禁止误导性和欺骗性广告，但对 AI 合成内容一直缺少统一披露要求。 新机制的执行主要依赖广告主自我申报。使用谷歌自家生成式 AI 广告工具制作的广告会自动带上标注；由外部工具生成的广告，则需要广告主通过新控件主动声明是否涉及 AI，谷歌不会自行核查。在部分市场，如果当地法律有要求，广告也会被强制加上 AI 标签。 --- ## Meta 自研 AI 芯片 9 月量产，减少对英伟达依赖 ![meta-chip.png|700](https://asset.neuritis.org/image/%7BfullName%7D/20260710113005432.jpg) 据 [TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/07/09/metas-new-ai-chips-will-begin-production-in-september/?ref=neuritis.org) 7 月 9 日报道，Meta 计划自 9 月开始量产最新一代自研 AI 芯片，目标是在 GPU 严重短缺、采购成本高企的背景下，降低对 Nvidia 和 AMD 的依赖。芯片由 Meta 与博通联合设计，交由台积电代工，内存来自三星，存储来自闪迪，光纤设备则由住友电工提供。 这批芯片属于 Meta 自 2023 年启动的 MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）项目。今年 3 月，Meta 公布了四款新芯片，以适应 AI 需求的快速变化，部分产品将在今明两年陆续部署。芯片将用于训练排序和推荐算法、承载更广泛的 AI 负载，以及支撑其应用的推理需求。Meta 表示，尽管自研芯片有望节省开支，公司仍会继续从英伟达和 AMD 大量采购。 Meta 今年预计资本开支在 1250 亿至 1450 亿美元之间，大部分投入 AI。为支撑新一代 Muse Spark 模型，公司在全球签下多笔数据中心与电力合约，计划今年部署 7 吉瓦算力，明年翻倍。此前它还与 ARM、AMD 以及亚马逊分别达成算力和自研 CPU 相关的大额合作。 --- ## AI 投资推动全球并购创近十年新高 ![09biz-deal-making-vpbc-facebookJumbo.jpg|700](https://asset.neuritis.org/image/%7BfullName%7D/20260710113005433.jpg) 据[纽约时报](https://www.nytimes.com/2026/07/09/business/ai-boom-corporate-deals.html?ref=neuritis.org) 7 月 9 日报道，2026 年上半年全球并购市场出现近十年来最大规模的交易热潮。数据服务商 Dealogic 显示，截至 6 月底全球交易总额约 3.2 万亿美元，同比增长 45%，为至少十年来半年期最高纪录。规模在 100 亿美元以上的大型交易共 44 宗，包括上市公司收购和私募市场大额融资，尽管整体交易数量同比小幅下滑约 1%。 人工智能相关支出是推动此轮热潮的核心动力。NextEra 5 月宣布以 1180 亿美元收购 Dominion Energy，目标是打造为 AI 供电的电力巨头；SpaceX 上月以 600 亿美元收购编程工具初创公司 Cursor，用于自研 AI 模型。IPO 市场也由 AI 与国防科技公司主导，数据中心冷却公司 Madison Air Solutions 融资 22.3 亿美元，AI 芯片公司 Cerebras 融资 55.5 亿美元，SpaceX 则以逾 750 亿美元创下史上最大 IPO。美国 IPO 总规模达到 1550 亿美元，为 2021 年 SPAC 热潮以来最高。 银行家和企业高管认为，本轮热潮不同于新冠期间的低利率行情或 2007 年杠杆收购潮。高盛的 Matt McClure 和摩根大通的 Ben Wilson 表示，头部企业规模门槛不断抬高，五年前进入标普 500 所需体量已经翻倍，Exxon Mobil 市值仅相当于最大 Magnificent Seven 公司的八分之一，大公司必须通过更大规模并购维持竞争位置。特朗普政府较宽松的监管态度也提升了大型交易获批预期。摩根大通、美国银行等投行的投资银行业务收入预计同比大幅上升。 不过市场仍存在明显分化。私募股权支持的交易占比从 2024 至 2025 年的约 34% 降至 24%，其持有的软件公司资产因 AI 冲击估值承压、难以退出。SpaceX、Cerebras、Fervo Energy、X-Energy 等新股上市后股价波动明显，二季度约三分之一新股跌破发行价。哥伦比亚商学院教授 Jonathan Knee 指出，本轮繁荣与中东战争、关税摩擦、AI 芯片成本和盈利时点等高度不确定性同时存在，AI 巨额投入能否兑现需求仍是悬念。