有事发生

苹果起诉 OpenAI 窃取商业机密

据华尔街日报 7 月 10 日报道，苹果在加州北区联邦法院起诉 OpenAI 及其首席硬件官 Tang Tan，指控 OpenAI 通过前苹果员工窃取商业机密以推进其设备业务。起诉书称，Tang Tan 和技术团队成员 Chang Liu 通过多种方式获取苹果机密信息，包括：Tang Tan 向自己发送供应商信息，并要求仍在苹果工作的面试者带来苹果实体零件进行展示；Liu 则使用前同事的工作电脑访问苹果网络并下载数十份硬件机密文件，还指导对方如何躲避安全团队检查。

这起诉讼显示两家公司关系急剧恶化。2024 年双方曾签署协议让 ChatGPT 与苹果 Siri 合作，但苹果今年 6 月发布的新版 Siri AI 转而采用谷歌 Gemini 技术。据知情人士透露，OpenAI 今年早些时候曾考虑向苹果发出违约通知，指控后者未履行在 Siri 中推广 ChatGPT 的协议条款。Tang Tan 此前在苹果工作 24 年并升至产品设计团队高管，离职后加入 Jony Ive 的 AI 设备初创公司 io Products，该公司后来与 OpenAI 合并。

腾讯拟接盘 Manus，逆转 Meta 二十亿美元收购案

据金融时报 7 月 10 日报道，腾讯正计划成为 AI 智能体初创公司 Manus 的最大股东。此前，北京方面以违反投资规则为由，命令 Meta 撤销对 Manus 价值 20 亿美元的收购。目前，腾讯正与真格基金、红杉中国等 Manus 的早期投资者及公司管理层进行谈判，计划以同样的 20 亿美元估值回购股份，从而逆转此前的收购交易。

Meta 于 2025 年 12 月收购了 Manus。在此之前，这家创立于中国的公司将总部和核心工程师迁至新加坡。中国官方将该交易描述为掏空中国技术基础的阴谋，并于 2026 年 4 月下令撤销交易。目前 Meta 已将 Manus 的业务进行隔离并停止数据共享，但正式的财务拆解尚未完成。重组后，Manus 将继续在新加坡独立运营，并计划未来在香港上市。

OpenAI 把 ChatGPT 推向家庭场景

据 TechCrunch 7 月 11 日报道，OpenAI 正在旧金山招聘一名专门负责家庭、照护者和老年人体验的产品经理，要求具备面向父母、家庭及高信任门槛消费产品的经验。OpenAI 未回应 TechCrunch 对该岗位的置评请求。此举显示 ChatGPT 的定位正从个人生产力工具，进一步延伸到家庭场景。

用户结构变化是背景之一。Sensor Tower 向 TechCrunch 提供的估算显示，全球 ChatGPT 35 岁及以上用户占比在第二季度升至 31%，一年前为 26%；18 至 24 岁用户占比从 34% 降至 29%。在美国，第二季度近四分之一身为父母的智能手机用户使用过 ChatGPT，高于一年前的 16%。

家庭场景也带来更高的信任与安全压力。Family Online Safety Institute 本周发布的研究称，美国父母低估了孩子使用生成式 AI 的频率：27% 的父母称孩子过去一周用过生成式 AI，但 38% 的孩子自称使用过。OpenAI 过去一年已推出青少年账号家长控制、敏感对话路由和可选的 Trusted Contact 功能，同时仍面临多起父母提起的诉讼，指称 ChatGPT 与孩子遭受伤害有关。

报道援引行业人士称，AI 产品面向儿童和青少年需要更强内容控制、适龄体验、家长监督和明确的 AI 身份提醒。随着 AI 在多代人之间共同使用，家庭计划、儿童和青少年档案、照护工具、共享家庭记忆、AI 辅导和更强安全控制，可能成为消费级 AI 的下一步竞争方向。

欧洲 AI 国防独角兽 Helsing 秘密工厂首次曝光

据纽约时报 7 月 11 日报道，德国 AI 国防初创公司赫尔辛（Helsing SE）首次向媒体开放了其位于德国南部的秘密无人机工厂。这家成立于 2021 年的公司目前是欧洲估值最高的 AI 国防初创企业，其最新一轮融资估值已达 180 亿美元。Helsing SE 致力于利用硅谷式的创新模式，大规模生产低成本、由 AI 驱动的武器装备，其核心产品 HX-2 攻击型无人机单价为 1.75 万欧元。

自 2024 年底以来，Helsing SE 已向乌克兰战场输送了数千架无人机。得益于 AI 软件，这些无人机在遭遇俄罗斯电子干扰、GPS 和通信中断的情况下仍能自主运行，在乌克兰的实战任务成功率达到 70%。战场上的实时数据也帮助公司不断优化算法。此外，公司还在研发名为 CA-1 Europa 的无人战斗机，计划于 2029 年部署，旨在以极低的成本替代传统有人驾驶战机。

Helsing SE 的崛起反映了全球军事开支的深刻变革，国防技术正变得更加廉价和灵活，且更多由私有资本推动。除乌克兰外，德国联邦议院近期也批准了一项 2.2 亿欧元的合同，由 Helsing SE 为其驻扎在立陶宛的旅级部队开发 AI 系统。斯德哥尔摩国际和平研究所（Stockholm International Peace Research Institute）研究员 Alexander Blanchard 指出，这种军工产业的扩张，暗示着欧洲可能正在为更大规模的潜在冲突做准备。

OpenAI 安全系统负责人离职，安全团队并入研究部门

据连线 7 月 11 日报道，OpenAI 安全系统负责人 Johannes Heidecke 本周告知员工他将离开公司。这是 OpenAI 试图整合研究团队和安全团队之后的又一次高层变动。

Heidecke 于 2021 年加入 OpenAI，2024 年接任安全系统负责人。首席研究官 Mark Chen 在内部备忘录中表示，安全团队将改为向研究与对齐负责人 Mia Glaese 汇报，后者将担任研究与安全副总裁。Chen 解释称，模型训练节奏加快、发布周期大幅缩短，安全工作的协调挑战前所未有，因此需要让安全工作更早、更直接地参与模型、产品和发布决策。

Heidecke 离职正值 OpenAI 本周发布 GPT-5.6，这是该公司迄今在智能体编码任务上能力最强的模型，但 OpenAI 承认该模型表现出令人担忧的不对齐行为。本周早些时候，OpenAI 首席未来学家 Joshua Achiam 也宣布离职，AGI 部署 CEO Fidji Simo 则在长期病假后卸任，产品团队由 Greg Brockman 接管并同时负责市场策略。

白宫施压苹果等巨头合作，强力扶持英特尔复苏

据华尔街日报 7 月 11 日报道，美国政府正通过前所未有的「国家资本主义」手段扶持陷入困境的芯片巨头英特尔。自 2025 年夏天美国政府将 90 亿美元联邦补助转化为英特尔 10% 的股份、成为其最大股东以来，白宫一直在积极向苹果、英伟达和 SpaceX 等科技巨头施压，促使它们与英特尔达成代工合作。近日，特朗普宣布苹果将在部分 Mac 和 iPhone 中使用英特尔制造的芯片，这一消息推动英特尔股价创下历史新高。

在新任 CEO 陈立武的带领下，英特尔的股价已较 2025 年 3 月翻了四倍。除了政府撮合，英特尔的复苏也得益于 AI 行业对 CPU 需求的激增。陈立武频繁往返华盛顿，与政府官员密切沟通。英特尔正将资金重点从新建厂房转向购买精密制造设备，并大力发展先进封装技术，试图以此与台积电竞争。

尽管英特尔在数据中心等业务上实现了营收增长，并获得了谷歌云等客户的信任，但其代工业务在过去四个财季仍亏损 104 亿美元。业内分析人士指出，政府的深度干预虽然短期内为英特尔注入了资金和订单，但也带来了政治风险。一旦英特尔无法持续提升技术和产能，政治支持可能会随着政治人物的短期利益而迅速退潮。

遭好莱坞与用户抵制 Meta 暂停 Instagram AI 生图

据纽约时报 7 月 11 日报道，Meta 于周五暂停了 Instagram 上的一项新 AI 功能。该功能属于其新推出的图像生成器 Muse Image，允许用户基于公开账号的个人照片生成图像。由于该功能默认对所有公开账号开启，导致大量用户的肖像在未经授权的情况下被用于 AI 创作，随即引发了公众关于隐私和版权的强烈抗议。

此次风波不仅引发普通用户在社交媒体上表达担忧，还招致了好莱坞的强烈反对。知名经纪公司 Creative Artists Agency 代表其客户向 Meta 表达抗议，称该功能极不负责，强调艺术家有权决定其肖像和作品的使用方式。美国演员工会 SAG-AFTRA 也发表声明，指责 Meta 默认开启该功能是对公众舆论的「彻底误判」。

面对压力，Meta 承认该功能「未能达到预期」并将其下线，但 Muse Image 仍可在 WhatsApp 和 Meta AI 应用中使用。近年来，AI 巨头在图像和视频生成领域频频因版权和隐私问题受挫，包括 OpenAI 的 Sora、X 的 Grok 以及谷歌的 Gemini 都曾遭遇类似抵制。尽管如此，Meta 仍在推进其 AI 计划，于近日发布了新版 Muse Spark 模型，并计划在未来几个月推出 AI 视频生成器。

华尔街冷对 AI 制药，技术突破难敌生物学研发周期

据华尔街日报 7 月 12 日报道，人工智能正迅速融入制药实验室。罗氏旗下的基因泰克（Genentech）等制药巨头已建立闭环实验室，利用 AI 预测蛋白质折叠和药物靶点，再通过实验反馈优化模型。Anthropic 等科技公司也推出了 Claude Science 等平台。尽管高盛预测 AI 在未来十年内可为药物研发创造高达 4000 亿美元的价值，但华尔街对此反应冷淡，投资者尚未像追捧科技股那样给予制药商高估值。

核心障碍在于生物学的复杂性与药物研发的「反摩尔定律」（Eroom’s Law），即药物研发随着时间推移越来越缓慢、昂贵。目前进入临床试验的候选药物成功率仅为十分之一。Jack Scannell 等业内专家指出，AI 虽然能高效筛选分子和发现潜在靶点，但无法替代复杂的人体临床试验。在缺乏人体生理图谱的情况下训练 AI，其难度不亚于在缺乏路测数据时训练自动驾驶。

业内普遍认为，证明 AI 制药的商业价值仍需数年时间。Anthropic 的 Eric Kauderer-Abrams 指出，行业目前仅处于「第二局」。未来，AI 制药的真正赢家可能并非 AI 模型开发商，而是拥有深厚生物学数据积累、并能高效运行全球临床开发项目的传统制药巨头。