说到具身智能，人们的想象普遍都在「赛博猫娘」和「机械战警」之间摇摆。 而生活化的「家用智能机器人」往往因为不够酷炫而显得格格不入。 然而正是在家用具身智能领域，我们迎来了 2026 年第一个可圈可点的产品更新。 图｜1X Technologies 成立于挪威、现运营于美国加州的智能机器人公司 1X Technologies 昨日更新了旗下 NEO 人形机器人的最新进展，演示了其机械手的一些新功能： 相比去年 NEO 机器人还只能操作吸尘器之类的大件，更新后的机械手可以执行许多精密度更高的操作了。 紧个灯泡、拼个乐高甚至摘个葡萄都不在话下： 图｜1X Technologies 这些精细功能的加入，让 NEO 距离 1X Technologies 宣传的正式销售更近了一步，赶上了此前宣称的在 2026 年内面向美国市场销售的时间。 图｜1X Technologies 但花整整 2 万美元，买个机器人慢吞吞地做家务，这好像和想象中的具身智能还是不太一样。 图｜1X Technologies 除了发视频展示 NEO 机器人的手部功能之外，1X Technologies 也在官网更新了一篇详细的博文，深度介绍了机械手的参数。 其中最直观的数据，是 NEO 机械手拥有 25 个自由度（DOF）。 里面包含手指与手掌的 22 自由度，以及手腕运动的 3 个额外自由度： 图｜1X Technologies 相比人手通常被描述为拥有 27 个自由度，NEO 机械手在运动学自由度上已经达到了相当接近的水平。 尤其对于使用喷瓶之类的「复杂组合动作」来说，一只自由的手是至关重要的。 此外，1X 还更详细地介绍了 NEO 机械手的作动原理。 图｜1X Technologies 现代具身智能机器人由于受到使用场景和机械体积的限制，往往会采用将电机放在手臂上、用减速齿轮传导动力的方案， NEO 在此基础上更进一步，连接电机与手指的不再是固定的齿轮，而是更仿生的筋腱绳： 图｜1X Technologies 除了降低手部重量之外，这还让 NEO 机械手在全部 25 个自由度上都支持力度控制和反向驱动，力度控制和操作精度也上了一个台阶。 图｜1X Technologies 除了手关节本身，NEO 机械手外层包裹的也不止是一层普通的橡胶手套，更像是一层布满了传感器的仿生皮肤。 根据 1X 的介绍，NEO 可以通过手指内部和表层的传感器测量法向压力、接触位置、切向力、滑动趋势和失稳状态等等多种参数。 这些多维度的数据不仅仅是让「精度提高」那么简单，更重要的是给予了机器人判断情景、选择多种动作方案来解决问题的能力。 图｜1X Technologies 举个简单的例子：NEO 检测到手里的葡萄快要滑落了，不会直接增加捏合力度把葡萄捏碎，而可以转动手指手腕，把「捏」的动作转换为「托」。 图｜1X Technologies 此外，1X 还表示 NEO 机械手拥有 ±0.2mm 内的手部定位精度，腕掌关节（CMC）峰值扭矩可达 3.5 牛米，手指掌指关节（MCP）峰值扭矩 2.6 牛米，远端屈曲力可达 45 牛。 放在实际生活中，就是 NEO 的手可以做到一些看上去非常让人肉疼的动作： 图｜1X Technologies 另外对于让 NEO 操作食物也不用担心，它的机械手符合 IP68 防尘防水与食品安全标准，不需要喷 WD-40，可以像人一样随便洗手。 至于 NEO 如何控制自己的手，1X 表示他们目前仍然采用视觉 + 触感数据搭配运动模型的控制方式。 通过将皮肤传感器得到的数据可视化，这层「仿生皮肤」让 NEO 拥有了所谓的「高分辨率触觉」： 图｜1X Technologies 只不过根据 1X 的文章，这次 NEO 机械手的视频演示仍然有一些不够完善的地方。 目前 NEO 最显著的短板，就是它的手部操作并非完全 AI 自主的。 《连线》杂志的采访中显示，视频中 NEO 的动作部分是工程师预编程的、有些则是现场遥控进行的。 换句话说，1X 这次演示的主要还是「NEO 的手理论上可以做什么」，而不是「NEO 通过视觉和语言指令自主完成了任务」。 图｜华尔街日报 相比年初 Figure 公司展示的 Heliux 02 模型自主控制 Figure 03 机器人在厨房洗碗的自动化程度来说，1X 还有相当长的一段路要走。 关联阅读：真正聪明的机器人，关门不用手，用胯骨轴 目前，1X Technologies 官网介绍 NEO 拥有约 70 公斤的最大举升能力、25 公斤持续携带能力和 8 公斤左右的单臂载荷。 而一块 842Wh 的电池可以让它持续工作约 4 个小时左右。 不过没电了也不用担心，NEO 的机械手除了别的功能之外，给自己充电肯定是没落下的： 图｜1X Technologies 而《华尔街日报》在体验早期 NEO 原型机的文章中指出： NEO 机器人的确可以完成诸多日常工作，但大量依靠 1X 的操作员远程控制，操作效率很难称得上理想 再联想 1X 介绍的商业模式，即用 AI 模型解决部分任务、剩下的仍然需要真人操作员远程接入，NEO 的「具身智能」程度其实没有看上去那么高—— 图｜The Simpsons S31 E12 不过纵观整个具身智能行业，NEO 不是综合能力最强的人形机器人，但的确是最接近真正家用产品形态的机器人之一。 它的核心竞争力不是跑得快、搬得重，甚至也不是 AI 模型自主性最强，而是类似「Fake it till you make it」的模式： 用接近人手的高自由度柔顺硬件、轻量化机身和远程人工兜底机制，尽早让产品进入真实家庭，再通过家庭数据提高智能自主性。 这条路线很现实，但也可能让 NEO 变成一个永远处在过渡期的产品。 毕竟在未来，出于负责任和可追溯之类的考量，让每个家居机器人的后台都站着一个人类远程操作员，的确也可以被叫做一种「具身智能」。

新智元报道 【新智元导读】GPT-5.6接管微软全家桶、编码屠榜成本仅Claude四成、Agent塞进手机，OpenAI一夜三城坐上办公AI王座。 办公AI，换王了。 就在刚刚，OpenAI一口气甩出三张牌，张张打在要害。 第一张：GPT-5.6成为微软365 Copilot的「首选模型」，全面进驻Word、Excel、PowerPoint、Copilot Chat和Cowork。 数亿打工人每天打开的那几个窗口，集体换脑。 第二张：编码代理基准DeepSWE跑分出炉——GPT-5.6 Sol解决率73%，单任务成本约8.4美元；Claude Fable 5最高约70%，成本却要21.6美元。 分更高，钱只要四成。 第三张：OpenAI总裁Greg Brockman亲自官宣——ChatGPT Work把Agent装进了手机，ChatGPT和Codex合体，Agent从工程师的终端，变成了每个人口袋里的同事。 三件事串起来，是同一条主线——这一轮，OpenAI拼的不是谁更聪明，是谁更便宜地聪明。 办公全家桶，集体换脑 这次接管的口号只有一句：每个Token更值钱。 翻译成人话：同样一块钱，GPT-5.6干的活更多。 Word里少提示几轮就出稿；Excel从数据到洞察更快一步；PPT把草稿变成能直接上台的演示。 Cowork更狠——端到端交付成品，连人工协调都省了，你描述结果，它规划、推理、跨工具执行，最后递给你的是成品。 微软Copilot & Agents Core总裁Nitin Agrawal说，「迫不及待想让客户看到GPT-5.6能做什么」——不管是起草文档、分析数据、做演示，还是跨团队协作，产出都会更精致。 除了原生接入模型，微软还会直接通过OpenAI API调用GPT-5.6，服务Microsoft 365客户。双通道，齐上阵。 但这份公告的真正看点，不在技术，在时机。 就在两天前的7月7日，彭博社刚爆了一颗炸弹：微软正在用自研的MAI模型替换Excel和Outlook里的部分OpenAI和Anthropic模型，每周已有数万条AI提示词由MAI处理，理由就两个字——省钱。 OpenAI这份「首选」声明，来得不早不晚，更像一次公开辟谣。 8.4美元，修完一个真仓库的Bug DeepSWE直接把91个真实开源仓库、5种编程语言丢给模型： 自己看懂代码库结构，诊断Bug在哪，动手修改文件，调用工具执行，跑通测试确认修复，处理多步修复的连锁反应——最后交出的补丁，还要通过程序化验证器这一关才算数。 113个任务解决了多少，就是分数。简单说，是考你能不能像一个真实的软件工程师那样独立干活。 在这张考卷上，GPT-5.6 Sol拿下73%（±3%），平均每个任务只花8.39美元——大约两杯咖啡的钱，修完一个真实仓库的工程任务。 平均输出Token 6万，步骤61步，干脆利落。 而Claude Fable 5最高约70%（±4%），单任务却要烧掉21.63美元，输出Token 11.9万，步骤88步。 分更低，路更绕，钱花了两倍多。 更狠的是，GPT-5.6 Terra——注意，这只是中间档，也拿到了70%的解决率，成本仅4.95美元。 换句话说，OpenAI的二队就已经追平了Anthropic的头牌，而且只花了它四分之一的钱。 对想把Agent批量塞进生产线的企业来说，这道算术题几乎不用算。 Artificial Analysis的编码代理综合指数给出了更完整的画面：GPT-5.6 Sol以80分领跑，比Fable 5高 3 分，输出Token用量不到对手一半，耗时不到一半，成本低约三分之一。 这是全方位碾压。 当模型能力过了可用线，竞争焦点就变了：从「谁更强」，变成「谁用最少的钱干最多的活」。 这一轮，OpenAI把性价比打成了武器。 Agent，进了口袋 第三张牌来自ChatGPT Work，一个把ChatGPT和Codex合二为一的新物种。 ChatGPT Work由GPT-5.6驱动，内置Codex技术，能跨应用、跨文件、跨数据源执行任务——你给它一个目标，它自己拆解步骤、调度工具、生成成品。 OpenAI说它能在一个复杂项目上持续工作数小时。 用Brockman自己的话说，这是可用性和可及性的双升级：不用电脑，手机上直接跑完个人和工作的全套流程。 你在手机上启动一个任务，地铁上审草稿，到公司打开电脑继续——设备之间无缝衔接。它还会从你的修改中学习，越用越懂你的偏好。 Agent从工程师的终端，变成了每个人口袋里的同事。 跑分是表象，窗口才是战场 把三件事放在一张地图上看—— 接管微软365，是抢下数亿打工人每天打开的那个窗口；DeepSWE跑分，是证明自己「成本砍半，性能更强」；ChatGPT Work，是把战线从桌面推进到口袋。 三步棋指向同一个逻辑：AI双雄这一轮争的不是榜单，是工作层——谁住进你每天干活的那个界面，谁就住进了全球生产力的入口。 Anthropic有Claude Code和Cowork，OpenAI就用ChatGPT Work和Copilot全家桶来接。 武器不同，战场一样。

7月初，Meta被曝准备出售“多余AI算力”，外界立刻开始讨论这是否算力过剩的又一个信号。 5天后，Anthropic和一家前比特币矿企签下20年数据中心租约，合同金额约190亿美元。这是Anthropic疯狂买算力的又一最新进展。不到一年间，Anthropic已经“预约”了超过11GW算力。 更有意思的是，路透社最新爆料了Meta的内部备忘录，显示其计划将总容量扩大到14GW——是扩大，而非缩小。 那么问题来了，硅谷的AI算力到底是过剩，还是短缺？ 答案可能更简单：“算力过剩”本来就是个伪命题。 巨头手里的局部冗余和尚未交付的规划容量，都被混进了“过剩”的统计里，真正能够立刻调用的前沿算力依然紧缺。 Anthropic到底搞了多少算力？ 今年不难感知到的一点是，Anthropic这家公司在满世界买算力。 过去不到一年，这家公司几乎把能找到的云厂商、芯片公司和数据中心都签了一遍。 2025年11月，Anthropic先宣布与Fluidstack合作，未来将在美国AI基础设施上投入500亿美元；几天后，又承诺购买300亿美元的微软Azure算力，并与微软、英伟达约定最高1GW的新增容量。 进入2026年，Anthropic抢算力的速度进一步加快。4月初，它与谷歌、Broadcom签下5GW下一代TPU容量；仅仅两周后，又与亚马逊签下最高5GW的新协议，承诺未来10年在AWS技术上投入超过1000亿美元。 5月，Anthropic甚至找上了马斯克，拿下SpaceX旗下Colossus 1数据中心的全部算力，相当于超过300MW、22万颗英伟达GPU。后来披露的信息显示，双方的合作范围还扩展到了Colossus 2。Anthropic在融资公告中确认了Colossus 1和Colossus 2合作。 这还没有结束。 7月6日，Anthropic又与前比特币矿企TeraWulf签下一份20年租约。TeraWulf将在肯塔基州为其提供约401MW的关键IT负载，整个合同预计带来约190亿美元租金收入。只不过，这座数据中心现在还没有建好，首批容量要到2027年下半年才能交付，全部401MW则要到2028年初才能上线。 仅计算已经明确公布容量的亚马逊、谷歌和Broadcom、微软和英伟达、Colossus 1以及TeraWulf，Anthropic锁定的算力就已经超过11.7GW。这还没有算Fluidstack的500亿美元项目，也没有算尚未披露具体容量的Colossus 2。 当然，这11.7GW不能简单理解为Anthropic现在已经拥有11.7GW算力。不同项目采用的芯片不同，交付时间从今年一直横跨到2028年，也不一定会同时全部在线。 但它至少说明了一件事：Anthropic在以GW为单位锁定未来。 为什么这么疯狂？ 因为Claude的需求增长，比Anthropic自己预计的还要快。 2025年年底，Anthropic的年化收入大约为90亿美元；到了2026年4月，这个数字已经超过300亿美元。 两个月前，Anthropic只有500多家企业客户的年消费额超过100万美元；到4月初，这类客户已经超过1000家。 5月的Code with Claude大会上，Anthropic CEO达里奥·阿莫迪给出了一个更夸张的数字：公司原本已经按照最高10倍的年增长做准备，但2026年一季度的收入和使用量增速，按年化口径一度达到约80倍。 这个数字也足以解释Anthropic为什么一直缺算力——连10倍增长这种已经足够激进的预测，都远远没匹配上实际需求。 与SpaceX的合作提供了一个最直接的例子。 5月6日，Anthropic宣布将在一个月内获得Colossus 1超过300MW的新增容量。就在同一份公告中，公司将Claude Code的5小时使用额度提高一倍，取消Pro和Max套餐在高峰时段的额度折扣，同时大幅提高Claude Opus的API限额。Anthropic关于提高额度的官方公告 一边刚拿到算力，一边马上给用户放量。可见Anthropic的“算力饥渴”真真切切。 巨头踩刹车，不等于行业算力过剩 Anthropic的动作是对“行业算力过剩”论的一记有力反击。 SpaceX和Meta前后脚将自己的算力拿出来卖，可是如今已经很难将一两家巨头的“算力冗余”与行业“算力过剩”划等号。 Meta有多余算力，只能说明Meta买多了，不能说明整个行业买多了。扎克伯格家的冰箱塞爆了，不代表全世界已经没有饥荒。 毋宁说：扎克伯格的冰箱太小了。 Meta当下根本消化不了海量算力。 Muse Spark在4月亮相后，面向开发者的API多次延期，直到7月9日才随着Muse Spark 1.1正式开放。也就是说，当Meta已经按照一年上千亿美元的规模建设数据中心时，它向开发者收费卖模型的业务才刚刚起步。 SpaceX也是同理。 xAI的数据中心跑得太快，团队、模型和用户却没有跟上：2026年3月，最初的12名联创只剩2名，代码生成业务表现不及预期，马斯克不得不从SpaceX和特斯拉调人重组团队。根据Sensor Tower数据，截至2026年5月底，ChatGPT占全球AI助手市场的46.4%，Grok却不足5%，远未进入第一梯队。 xAI提前建下了远超自身需求的算力，却没有足够成熟的产品把它们全部吃掉。 在当下，“算力过剩”的真相其实是算力错配。 类似的误判2025年已经出现过一次。 当时，微软陆续退出美国和欧洲的部分数据中心项目，相关容量据估计达到约2GW。随后，AWS也暂停了部分海外数据中心租赁谈判。巨头接连踩下刹车，市场随即开始怀疑AI基础设施是不是建多了。 但到了2026年，微软又在财报中表示，客户需求仍然超过可用容量。第三财季，一批容量提前上线，Azure消费随即增长。亚马逊CEO安迪·贾西也表示，AWS安装AI基础设施的速度有多快，将这些容量转化为收入的速度就有多快。 谷歌的数据更加夸张。 2026年一季度，谷歌 Cloud收入同比增长63%，首次突破200亿美元；尚未确认为收入的合同订单达到4600亿美元，环比接近翻倍。通过谷歌API处理的模型调用量也从上一季度的每分钟100亿Token，增加到160亿Token。 皮查伊对增长原因只有一句解释：客户对AI产品和基础设施的需求强劲。 有意思的是，就在“Meta准备出售多余算力”的消息传出8天后，路透社又披露了一份Meta内部备忘录：Meta计划在2026年部署7GW算力，2027年再增加7GW，将总容量扩大到14GW；今年的AI基础设施投入最高可能达到1450亿美元。 这样的动作可以有两种解释。一是Meta虽然当下自己AI研发受困、算力用不完，但是对未来自身的AI发展还是抱积极态度，并且继续扩充算力。二是Meta认为转型基建商、云服务商也不失为一个好选择，于是大胆扩充算力。 不管Meta打的是什么算盘，至少从其他云巨头的订单和收入来看，行业仍然远未进入算力卖不出去的阶段。 2025年9月，英伟达CEO黄仁勋被问及未来几年是否可能出现算力过剩。他的回答是：未来两三年，出现这种情况的概率“几乎为零”。 一个月后，微软CEO萨提亚·纳德拉在BG2播客中回答了同一个问题。他说：“我们现在最大的问题不是算力过剩，而是电力。”微软甚至有GPU已经躺在库存里，却找不到有足够电力、可以马上安装设备的数据中心，“我有一堆芯片，却插不上电”。 算力紧缺，算力交付更是缺缺缺 几年前我们提到算力，经常谈论的是抢夺GPU，但如今大家缺的是能把GPU真正点亮的电力和机房。账面上可以同时出现闲置芯片和“多余算力”，现实中，能够马上交付、马上运行的算力仍然紧缺。 一颗GPU躺在仓库里，账面上已经属于供给，现实中却一个Token也跑不出来。 真正可以使用的算力，需要芯片、电力、变压器、网络、冷却和机房同时到位，而且必须在同一个地点、同一个时间完成交付。任何一个环节掉队，规划书上的几百MW都只是一个数字。 路透社7月9日报道，AI数据中心的建设需求正在加剧美国变压器短缺，部分大型变压器的交货周期已经超过160周，接近三年。 开发商即使已经拿到土地、芯片和电力合同，也可能因为一台变压器迟迟不能让数据中心通电。 Anthropic与TeraWulf的合同，也是一个很直接的例子。 Anthropic现在签下401MW，不等于现在获得401MW。TeraWulf要到2027年下半年才交付第一批容量，整个园区到2028年初才能完全上线。 2028年的401MW再多，也解决不了2026年的Claude限流。未来规划中的算力，不能拿来满足今天的需求。 欧洲、中东和非洲的数据中心市场也出现了相同的情况。根据Savills统计，2025年前三季度，当地只有850MW新容量投入运行，比上一年同期减少11%；但同期已经签约的容量反而增长12%，达到14.5GW，数据中心出租率也从2022年的87%升至91%。 全球可以同时存在看似矛盾的画面：一边是越来越大的算力规划，另一边是AI公司继续限流。一边是GPU躺在仓库，另一边是客户排队等容量。一边是Meta和SpaceX往外卖算力，另一边是Anthropic提前两年签下尚未建成的数据中心。 规划中的容量很多，能够马上运行的算力很少。 算力竞赛已经进入兑现阶段，接下来要看的，是这些动辄数百亿美元、横跨数年的协议，最终能有多少按时通电，并转化为真实收入。

贴上“实用智能”标签的同时，OpenAI在竞品、生态和监管三条线上同时承压。 北京时间7月10日凌晨，OpenAI正式宣布GPT-5.6系列模型面向公众全面开放。从6月底以“限量预览”形式仅向约20家政府批准的合作方开放，到如今全球推送，这款被OpenAI定位为“实用智能”的模型系列，走过了一条比任何前代产品都更曲折的发布之路。 GPT-5.6系列包含三个型号——旗舰版Sol（太阳）、均衡版Terra（地球）和轻量版Luna（月亮）。同步亮相的还有企业级智能体产品ChatGPT Work，以及GPT-5.6成为Microsoft 365 Copilot“首选模型”的消息。 但比这些产品更新更值得关注的，是OpenAI在发布日面临的三个维度压力——企业端份额已被Anthropic反超，最大股东微软正在用自研模型悄悄替代其产品，而版权诉讼与监管审查也让其前景悬而未决。 Anthropic反超，微软也在去OpenAI化 一个月前，Anthropic接连发布了Claude Fable 5和Mythos 5，Google也放出了Gemini 3.1 Pro Preview。AI大模型的“三国杀”格局已然成型。 GPT-5.6 Sol在智能体综合能力、网络安全、生命科学等领域建立了显著优势，但Claude Fable 5在编程和数学推理上仍保持领先。在SWE-Bench Pro编程评测上，Fable 5以80%领先于Sol的64.6%；FrontierMath高难度数学上Fable 5为87.8%，Sol为83%。头部模型的竞争已进入“各有擅长”的阶段。 Anthropic能在编程和数学这两个开发者核心场景建立优势，并非偶然。其安全对齐路线在企业客户中积累了更强的合规口碑，而OpenAI接连卷入监管风波，部分企业客户在采购决策上产生了迟疑。Ramp 2026年5月AI指数印证了这一趋势——Anthropic在企业API市场份额上首次反超OpenAI，34.4%对32.3%。 宏观来看，全球大模型市场呈“四巨头”格局：OpenAI约35%、Anthropic约25%、Google约20%、Meta约10%。OpenAI仍是最大玩家，但领先优势正在收窄。 竞争态势的加剧，让OpenAI的另一个隐忧浮出水面：它与最大股东微软之间的关系，正在悄然变化。 GPT-5.6发布当天，OpenAI宣布该模型成为Microsoft 365 Copilot的“首选模型”。但“首选”并非“独占”。发布前两天，彭博社报道微软已在Excel和Outlook中使用自研MAI系列模型替代OpenAI产品，每周数万个AI请求完全由MAI处理。微软在Build 2026上发布了7款自研MAI模型，称其成本效率较GPT-5.5提升十倍。 这是供应链安全的必然选择。微软与OpenAI的独家协议已于2025年重新谈判，当前协议有效期至2032年，但属非独家技术授权。GPT-5.6成为“首选”而非“独选”，印证了合作仍在、但依赖正在减少。更深层的原因在于，微软不希望核心生产力工具长期建立在第三方模型之上——成本可控性和战略自主性，才是“去OpenAI化”的真正驱动力。 这一趋势若加速，将迫使OpenAI加快独立商业化步伐，而ChatGPT Work正是这一战略转向的关键落子。 生态关系的微妙变化，叠加版权诉讼与IPO前景的不确定性，构成了OpenAI当前面临的另一重压力。 跑分领先未必等于市场领先。三档分层的真正意义，不在于性能参数的提升，而在于为OpenAI从“卖模型”转向“卖服务”铺路——通过分层定价覆盖不同规模的客户，同时以ChatGPT Work这样的智能体产品绑定企业深度使用。问题在于，这套策略能否奏效，取决于企业客户是否愿意为“智能体”而非“模型”付费，以及Anthropic和Google在企业端的追赶速度。 版权诉讼、IPO与监管审查 GPT-5.6发布当天，《纽约时报》《纽约每日新闻》等17家媒体机构向联邦法官申请对OpenAI实施“严重制裁”，指控其隐瞒和销毁使用版权新闻内容的证据。这场始于2023年底的诉讼，《纽约时报》已投入超过2800万美元。Anthropic已就类似诉讼向图书作者支付15亿美元和解金。OpenAI选择了“合理使用”而非和解路线——这一选择背后是战略判断：一旦和解，等于承认“未经许可使用版权内容训练模型”不合法，将动摇整个AI行业的数据获取模式。但代价是，诉讼结果将直接影响其商业模式的法律根基。 与此同时，OpenAI上市前景充满不确定性。最新私人估值8520亿美元，IPO目标估值传闻1万亿美元，年营收约250亿美元。但Altman被问及今年是否会IPO时回答“不知道”——非营利组织起家的治理结构与上市公司透明度要求之间存在根本性张力。即使不考虑治理问题，版权诉讼的悬而未决也让潜在投资者难以给出合理定价。 GPT-5.6的发布已在资本市场激起涟漪，港股科技板块随之上涨。但市场对“AI叙事”的定价正趋于理性——投资者更加关注模型的实际商业化落地能力。 第三个不确定性来自监管层面。6月26日OpenAI首次预览GPT-5.6 Sol时，特朗普政府以“潜在安全风险”为由，要求仅向经政府批准的约20家合作方开放。这是美国政府首次将AI安全审查落地为具体限制措施。行政令的背景是6月签署的AI安全指令，要求主要开发商在发布高能力模型前自愿提交安全评估。同期，Anthropic的Mythos和Fable模型也曾被白宫限制出口，直至6月30日才获放行。 此后两周，OpenAI与美国商务部、财政部进行了密集磋商。Sam Altman表示公司在沟通期间对模型做出了“许多调整”。7月8日，商务部完成审查后未提出异议，GPT-5.6获准全面发布。华盛顿邮报指出，白宫最初试图给GPT-5.6“套上缰绳”，反映出对前沿AI在生物安全、网络安全和地缘政治风险的深层焦虑。OpenAI发布的System Card显示，公司在安全测试上投入了超过70万GPU小时的计算资源，并推出了Trusted Access计划，要求用户验证身份才能使用网络安全功能。 这一模式可能成为未来AI大模型发布的“新常态”：政府不再是旁观者。对于OpenAI而言，获得政府批准本身就成为向企业客户证明安全性的重要筹码。但这也意味着，每代新模型都将面临更长的审批周期和更高的合规成本。 三档分层到智能体转向 GPT-5.6系列最显著的变化是产品策略的彻底重构。OpenAI放弃了“一个模型通吃所有场景”的策略，转而采用Sol、Terra、Luna三档分层架构。 三款模型按能力和用途分层定价：Sol定位高端复杂任务，输入5美元/输出30美元（每百万Token）；Terra面向日常工作，2.5美元/15美元；Luna主打性价比，1美元/6美元。Terra以减半成本提供接近GPT-5.5的性能。 GPT-5.6还引入了“max”和“ultra”两种新运行模式。“max”给予模型更多推理时间；“ultra”则默认协调4个并行子智能体（API可配至16个）。OpenAI内部数据显示，agentic token使用增长约22倍。 GPT-5.6三档模型定价体系 ｜ 数据来源：OpenAI官网 与GPT-5.6同步发布的ChatGPT Work智能体产品，才是这一轮更新的核心命题。ChatGPT Work专为多步骤、长周期的复杂项目设计，用户只需输入终极目标，系统便能自动拆解任务并持续数小时跟进。它整合了聊天、工作与Codex代码执行能力，将ChatGPT从“问答工具”升级为“执行引擎”。Sol的Ultra模式正是为ChatGPT Work提供底层能力支撑。 OpenAI正在将GPT-5.6从“模型”转变为承载上层应用的“能力平台”。当AI从被动回答问题转向主动完成任务，企业采购AI的决策逻辑也将随之改变——不再是“哪个模型更强”，而是“哪个平台能真正解决我的业务流程”。 这也是OpenAI将GPT-5.6定义为“实用智能”的含义所在：不再追逐AGI的宏大叙事，而是聚焦于嵌入企业工作流、解决具体问题。Sol、Terra、Luna的命名本身就在暗示这一点——从太阳到地球到月亮，覆盖从高端到普惠的完整光谱。 但GPT-5.6面临的真正考验不在跑分榜上：监管审查的制度化意味着每代模型都将面临更严格的合规成本；企业端份额的松动表明技术领先不自动转化为市场领先；与微软关系的微妙变化要求OpenAI加快独立商业化步伐；版权诉讼的悬而未决则可能动摇其商业模式的根基。 技术领先固然重要，但谁能率先构建起“技术-产品-商业-合规”的完整闭环，谁才能在这场持久战中走得更远。（本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tech_news，编辑 | 焦燕）

SK海力士在美国上市 凤凰网科技讯 北京时间7月11日，据彭博社报道，周五，韩国存储芯片制造商SK海力士完成了美国股市历史上规模最大的外国企业IPO，首日股价飙升13%。这场历史性的上市背后，市场押注的是一个简单的逻辑：AI已从根本上重塑了存储芯片行业数十年来根深蒂固的盛衰周期。 AI芯片会一直繁荣？ SK海力士通过发行美国存托凭证筹集了265亿美元，其中相当大一部分资金将用于扩大芯片制造产能。而这一举措，正是整个行业多年来一直避免采取的，因为他们过去曾因供应过剩而遭受重创。 “我们一直都是一个周期性行业，因此过去总会经历繁荣与低谷。”SK海力士CEO郭鲁正(Kwak Noh-Jung)在接受彭博社采访时表示，这是他首次接受美国媒体专访，“不过，情况显然已经发生了变化。” ChatGPT时代的到来导致存储芯片供应持续短缺，严重到已经波及整个供应链，并推高了从iPad到Xbox在内的各种产品价格。 郭鲁正表示，现在客户主动找SK海力士要求签订长期供货协议。“他们相信短缺局面将持续更长时间。”他在采访中说道，随后预测供应缺口可能延续到2030年之后。 SK海力士CEO郭鲁正 从私人信贷到公司债券，几乎金融市场的各个角落都在为数万亿美元的数据中心投资计划提供资金，而这些计划都建立在同样的预期之上。仅谷歌母公司Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文这五家公司，在过去五年中就合计新增了约3500亿美元的债务，用以囤积支撑其AI雄心的硬件设备。 不过，也有不少人押注这一切只是炒作。华尔街的大佬们，包括因《大空头》电影成名的迈克尔·伯里(Michael Burry)和桥水基金创始人雷·达里奥(Ray Dalio)，都已警告AI泡沫终将破裂。就连规模最大、最成功的AI开发商也尚未证明其模型和工具能够实现盈利。 但是，就目前而言，SK海力士及其存储芯片同行三星、美光正成为这轮人工智能投资热潮的最大受益者。这股热潮刺激了市场对传统存储芯片以及一种名为高带宽内存(HBM)的新型存储芯片的需求，后者用于配合AI系统工作。 “我有几分把握，相信需求将会增长，而我们的供应能力永远无法跟上。”SK集团会长崔泰源(Chey Tae-won)在接受彭博电视采访时表示。 崔泰源表示，在他看来，存储芯片市场的供需关系可能要等到世界实现通用人工智能(AGI)后才会恢复正常。AGI通常是一个较为宽泛的概念，指人工智能系统整体上具备超过人类的智能水平。 “在那之前，我们都需要大量存储芯片。”他说。 郭鲁正认为，如果人工智能基础设施建设的发展轨迹与互联网类似，那么这一轮投资周期将持续数十年。 “互联网基础设施建设用了将近30年才基本完成，”郭鲁正说，“而人工智能产业的规模，我认为将远远大于互联网产业。” 不是周期性行业了？ 本周在美国的股票发行为SK海力士一段戏剧性的复苏故事画上了圆满的句号。SK海力士的前身LG半导体和现代电子曾在韩国债权人的主导下完成重组和纾困，最终发展成为今天的SK海力士，但多年来一直饱受行业盛衰周期之苦。 崔泰源表示，SK海力士目前正在与客户签订多年期协议，这有助于确保更稳定的需求。“这不再是周期性业务了。”崔泰源说。他表示，即使在行业低迷期，长期协议也有助于维持出货量和存储芯片价格，“所以这实际上给了我们一个不同的局面。” 崔泰源透露，SK海力士正在考虑新的技术授权方式，其中包括一种名为“内存即服务”的概念。他暗示，客户可以租赁使用权而非直接购买半导体，但未透露具体计划细节。 郭鲁正表示，在美国上市的部分考量确实是为了与AI客户更紧密地合作，这些客户都在要求不同类型的产品和设计，这进一步提振了对其芯片的需求。 在美生产芯片？ 当被问及SK海力士是否会考虑将存储芯片制造业务带到美国时，郭鲁正表示，他不会排除这一可能性。但他说，任何厂址都必须符合公司的要求，包括电力供应、用水条件以及人才储备等因素。 崔泰源周五表示，SK集团整体目前已经计划在美国投资超过350亿美元。“我的计划规模要大得多，”他说，“远远、远远、远远超过350亿美元。” 他也对在美国发行更多SK海力士股票持开放态度。但崔泰源表示，首先公司需要为新晋投资者带来强劲回报。 “一旦我们有了更好的回报，就会有更多的需求，”他说，“我们首先要做的是保持股价稳定，然后希望在长期内，我们能拥有上涨空间。”(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

新智元报道 【新智元导读】Claude Code中「/checkup」命令的出现，标志着AI编程工具从「需要人类时刻看护的高能婴儿」，进化成了具备工程直觉的自律系统。 Claude Code迎来一次重大升级。 Claude Code正式发布2.1.205版本，包含23项CLI升级，大幅提升了工具的安全性和易用性。 Anthropic正式发布「/checkup」命令。 它相当于一个一键式的智能优化管家，用Anthropic的话这就是智能体的「医生」。 一句话说清它干的事：把程序员平时手动伺候的那一堆配置，一个命令，全给你收拾干净。 先别急着叫好，看看它到底管了哪些事。 一键式智能管家，开发效率直接起飞 据Claude Code创建者Boris Cherny放出的说明，运行/checkup，它会一口气做完这么几件事。 第一件，清理你装了却根本没用的技能、MCP、插件。 在LLM（大语言模型）时代，上下文窗口（Context Window）就是最昂贵、最稀缺的「数字黄金」。 每一个不小心加载的过时插件、每一个不再使用的MCP（Model Context Protocol）工具，都在悄悄蚕食着AI的短期记忆。 /checkup会自动识别并清理掉这些长期闲置的技能和插件，把宝贵的上下文空间腾出来。 去除杂念的AI，不仅反应更快，逻辑也更不容易跑偏。 再把根目录那个越写越长的CLAUDE.md，拆成一层层嵌套的小文件，外加对应的技能。一个项目跑上几个月，那份根目录配置能膨胀到几百行，什么规则都往里塞，最后没人看得懂。 关掉那些拖慢运行的钩子。有些hook挂上去图一时方便，跑起来才发现每次都卡个两三秒，日积月累就是灾难。 顺手把Claude Code更新到最新版。 默认开启自动模式。 还有，那些你反复批准过的只读命令，以后直接预批，不再一遍遍问你。看个文件、列个目录这种绝对安全的操作，凭什么每次都要你点一下确认。 件件都戳在老开发者的痛点上。 熟悉Claude Code的人会立刻反应过来：这每一条，单拎出来都不算新鲜。清上下文、瘦CLAUDE.md、关慢钩子，哪个重度用户没手动折腾过。 真正的变化是，这些活儿，第一次被打包进了一个内置命令里。 而/checkup只是这次23项升级里最扎眼的那一个。 剩下二十几项散落在体验的各个角落，有的优化了命令补全，有的调了输出格式，有的修了老BUG。单看都不起眼，凑一块儿就是一次成体系的打磨。 方向很明确：让这套工具更安全、更省心、更懂程序员到底在烦什么。 Agent时代真正稀缺的东西 回到上下文这块。 耐人寻味的是，Agent时代真正稀缺的东西，早就不是算力，也不是模型多聪明，而是上下文。 模型的窗口就那么大。你往里塞的每一个技能、每一段配置，都在挤占本该留给真正任务的空间。 窗口塞满了会怎样？模型开始丢细节、开始答非所问、开始把你三轮前说的话忘得一干二净。 一个用了小半年的Claude Code，往往是这样的： 装了十几个skill，真正常用的就三四个； CLAUDE.md写了两百行，一半是过期的旧规则； 三五个hook挂着，其中两个早就没用了。 整套配置像一间半年没收拾的房间，可你又懒得动手。问题是，这间房不收拾，代价是实打实的。 你感觉不到它们在拖后腿，只觉得最近Claude Code怎么有点变笨了、有点变慢了。 /checkup干的，就是替你把这间房收拾一遍。 说到这个，在Claude Code 的早期设计中，这个自我诊断功能也沿用经典叫法/doctor。 但这次正式更名为/checkup，背后折射出的是人机协作逻辑的根本性转变。 传统的/doctor是「诊断式的」（Diagnostic）：它更像是一个严厉的医生。它指出了混乱，却把收拾混乱的负担重新抛给了人类。 全新的/checkup是「自治式的」（Autonomous）：它不仅诊断，还自带「手术刀」。 过去的/doctor只是开具处方，而今天的/checkup直接端上了煎好的药。它把繁重的系统调优过程，浓缩成了一个简单的、等待你物理确认的问句（AskUserQuestion）。 熟悉软件史的人会想起一个几乎一模一样的场景，垃圾回收。 当年写C的程序员得手动malloc、手动free，一个没配平就内存泄漏，程序跑着跑着就把内存吃光崩了。后来Java这些高级语言自带了GC，这层心智负担才被彻底卸下去，程序员再也不用惦记着那块内存到底还了没。 Agent工具正在走同一条路。 上下文就是新的内存，技能和配置就是新的对象，堆着堆着就泄漏。而/checkup，就是那个刚刚上线的垃圾回收器。它把「记得清理上下文」这件事，从你的脑子里，挪进了工具的自动流程里。 这一挪，分量不轻。 GC当年解放了整整一代程序员，让他们从内存管理的琐碎里抽身，去想真正重要的事。 上下文的自动治理，很可能对Agent时代起到同样的作用。 不过，这次带来的还不只是清理。 安全、高效，但不越权 新版本里藏着两条安全护栏，比一键提速更值得说。 第一条：拦截对会话记录的篡改。 你和Agent的每一次对话都会留痕，这份transcript是Agent判断上下文、回溯历史的依据。它一旦被人动了手脚，等于整段记忆被偷偷改写。新版把这条路直接堵死了。 第二条，程序员看了会心头一紧——rm -rf。 这个命令有多凶，写过几年代码的都懂。它是删除界的核武器，递归删、强制删，不问一句就把整个目录连根拔起。 历史上因为它翻车的惨案一抓一大把。最经典的一类，就是路径里那个没解析出来的变量。有人本想删某个子目录，脚本里的路径变量却是个空值，rm -rf $DIR/ 一下变成了 rm -rf /，删了整台服务器的根目录。 这种事听着离谱，但真发生过。 多少运维半夜被电话叫醒，就是因为一行没测好的脚本，把生产环境删了个底朝天。 放在Agent身上，这风险被放大了不止一个量级。 新版Claude Code会在执行这类带未解析变量的rm -rf之前，强制拦一道，逼你亲手确认。 很多人第一反应是：不就是加个确认弹窗吗，有什么了不起。 可把它放回Agent的语境里，分量就完全不一样。 Agent不是普通脚本，它有自主权。你给它的手越松，它能闯的祸就越大。 护栏这东西，平时看着多余，出事那一刻就是保命的。 放权和设限，同时出现在一次更新里。这说明设计者想清楚了一件事：Agent越自主，护栏就越得跟上。给自由，也给边界。 所以你看/checkup的整个设计，处处透着一股克制。它能一键优化，但动手之前，每一步都要问过你。 高效，但不越权。 /checkup表面上，是个帮你省事的清理命令。可它真正标记的，是Agent工具的一次身份转变。 AI走向「自愈」的未来 在过去很长一段时间里，AI编程工具更像是一个需要人类时刻看护的「高能婴儿」。 它能产出惊人的成果，却缺乏照顾自己的能力。 而Claude Code的这次更新，给整个行业带来了一个深刻的启示：未来的AI Agent，不仅要学会向前狂奔，更要学会向后整理。 当AI开始学会自己诊断、自己清理、自己修剪膨胀的欲望（上下文），它就不再只是被动响应指令的「代码生成器」，而是真正开始具备了优秀工程师的「工程直觉」与「自我进化」特征。 科技的终极目的，是让人类重获自由。 当AI默默承担了那些繁杂的、重复的系统维护工作，人类终于可以把目光重新投向更广阔的星空，去专注那些真正需要灵魂、想象力与温度的伟大创造。

IT之家 7 月 11 日消息，日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）今天（7 月 11 日）发布博文，宣布成功发射并回收了可重复使用火箭 RV-X 实验机体，官方表示此次飞行“一切正常”。 本次测试在日本东北部 Noshiro 试验中心进行，是可重复使用火箭 RV-X 首次试飞，起飞后悬停、横向移动并安全着陆。 根据官方简报内容，RV-X 是对火箭一级部分的模拟机体，本次测试主要聚焦飞行控制，火箭先上升 11 米，同时保持直立姿态，随后水平移动 16 米后落地。 RV-X 全长约 7.3 米，直径约 1.8 米，搭载使用液氧和液氢的发动机，试飞目的是为研发可重复使用的火箭收集数据。 图源：JAXA 此次试飞被视为日本压低发射成本的重要技术步骤。报道指出，日本希望掌握可重复使用火箭能力，以降低载荷入轨成本，服务于国家大型基干火箭 H3 的后继方案。 JAXA 表示，后续将解析飞行数据等信息，再判断本次实验是否构成成功。主导实验的 JAXA 研究开发经理伊藤隆称，当前可确认的结果是“正常飞行”。关于后续安排，JAXA 称将检查机体状态，再判断是否使用同一机体实施第 2 次试验。

IT之家 7 月 11 日消息，SpaceX CEO 埃隆 · 马斯克多年来一直靠向投资者描绘科幻式未来，为自己的商业计划争取资金。马斯克 10 日更是在一条推文中口出狂言：“如果我们实现目标，SpaceX 的价值将超过地球上其余一切的总和。” 马斯克发表上述言论，是为了回应一名支持者对 SpaceX 与 Anthropic 最新 AI 算力协议的质疑。对方认为，SpaceX 把太多资金交给了一家竞争对手。 马斯克认为，关键在于人类能否彻底开发太阳能。只要人类能够利用目前尚未开发的太阳能，SpaceX 的价值甚至可能超过全球约 100 万亿美元（IT之家注：现汇率约合 678.48 万亿元人民币）的 GDP 总量。 马斯克今年 1 月更称：“太空产业创造的价值将远远超过地球上的所有产业，因为人类能够获得相当于地球现有能量 10 万倍的能源，同时消耗的太阳能仍不到太阳总能量的百万分之一！” 此前，马斯克还宣称，自动驾驶技术让特斯拉的价值超过整个汽车行业其他企业的总和。他同时认为，迟迟未能取得实质进展的 Optimus 机器人将使“地球 GDP 提升一个数量级”。 SpaceX 在上个月完成备受瞩目的 IPO 后，股价一度大幅上涨，随后却持续走低。市场热情有限，反映出投资者始终质疑，一家去年亏损高达 50 亿美元（现汇率约合 339.24 亿元人民币）的企业是否配得上数万亿美元估值。

IT之家 7 月 11 日消息，国际地球自转和参考系服务（IERS）于 7 月 6 日发布 Bulletin C 72 公告，宣布在 2026 年 12 月末不插入“闰秒”。 IT之家注：IERS 成立于 1987 年，是负责监测地球自转、维护全球时空参考基准的国际组织，综合全球观测数据，测定地球定向参数（EOP，如极移、UT1 世界时），并协调世界时（UTC）的闰秒发布。 闰秒是为了让基于原子钟的协调世界时（UTC）与地球自转的世界时（UT1）保持一致，在年中（6 月 30 日）或年末（12 月 31 日）人为增加或减少的一秒。 延伸阅读 闰秒的增减由位于巴黎的国际地球自转事务中央局（IERS）决定，通常在每年 6 月 30 日或 12 月 31 日的最后一秒进行调整。自闰秒制度实施以来，全球已进行 27 次调整，且均为增加 1 秒的正闰秒，尚未出现过减少 1 秒的负闰秒。最近一次闰秒调整发生在北京时间 2017 年 1 月 1 日 7:59:59 秒之后，时钟显示为 07:59:60。 根据一项发表于 2024 年的研究，地球物理现象和气候变化共同影响着地球自转速度。由于格陵兰岛和南极洲冰层融化导致质量向赤道移动，地球转动惯量增加，自转速度有所减缓，这使得原本预测可能发生的首个负闰秒（即减少 1 秒）的时间从 2026 年被推迟到了 2029 年。 闰秒的引入旨在协调高度稳定的原子时与基于地球自转的世界时，但这一秒的调整在依赖高精度计时的现代社会中可能引发计算系统、电力、卫星和通信设备等潜在故障。特别是在从未发生过的负闰秒场景下，许多现有计算机系统可能未做相应处理。 鉴于闰秒带来的挑战，国际计量界已开始讨论改革方案。在 2022 年举行的第 27 届国际计量大会上，与会代表通过决议，决定最迟不晚于 2035 年将不再引入闰秒。这意味着当前的闰秒协调机制在未来可能被新的时间计量方法所取代。

新智元报道 【新智元导读】国家漏洞库紧急预警！Claude Code内置间谍软件，危害严重，建议立即排查。 7月8日，国家信息安全漏洞库（NVDB）发布官方风险提示： Claude Code被曝存在「安全后门隐患，危害严重」，并建议全国相关单位和用户立即开展全面排查。 此前，阿里巴巴已决定全面停用Claude系列产品，并于7月10日起正式生效。 Claude Code后门：「危害严重」 故事的起点，不是监管部门，也不是企业，而是Reddit上的开发者。 他们逆向工程了Claude Code 2.1.196版本，发现一个惊人事实：从2.1.91版（约2026年4月发布）开始，这款被全球开发者奉为「编码神器」的工具，嵌入了间谍软件而且还试图隐藏该行为。 Anthropic团队成员Thariq Shihipar后来承认：这是2026年3月启动的「实验性」反滥用措施，主要针对未授权账户转售和模型蒸馏攻击。实验在7月2日的新版本中被移除。 不得不说，Anthropic为嘛总在被发现后撤回相关代码？如果一切都是合理的，有必要撤回吗？ 这分明是做贼心虚。 嘴上说的安全，背地里做的不是「人」事儿，Anthropic已然触犯众怒。 国家信息安全漏洞库（NVDB）直接认定Claude Code为「危害严重」: 由于其内置了监控机制，未经用户同意即可向远程服务器回传用户地域、身份标识等敏感信息，受影响的ClaudeCode为2.1.91至2.1.196版本。 最危险的监控，从来不是粗暴的入侵，而是以「保护你」的名义，悄然完成。 145万次封杀：被算法错杀的「平民」 「Anthropic标榜自己是安全至上的AI公司，却封禁了那些完全按照宣传方式使用其产品的付费顾客，且从未有人工审核过相关案例。」 科技评论家的一针见血，撕开了Anthropic安全光环下的阴暗面：在这个宣称由爱与安全构建的AI帝国里，每一位付费用户，默认都是嫌疑人。 真实案例令人不寒而栗。 商务人士Piero Coen为他的公司开通了Claude Pro账户。他满心欢喜地使用官方提供的Google Calendar（日历）集成功能规划了一次商务差旅。 整个过程如丝般顺滑，但到了第二天早上，他的账户被毫无预警地禁用。 禁用理由只有一句：「可疑信号」（suspicious signals） 开发者Peter Steinberger，是OpenClaw的创作者。 今年4月10日，他收到了那封千篇一律的封禁邮件，上面敷衍地写着「检测到可疑信号」，却未指明具体违反了哪条规定。 这不是个例。 根据Anthropic的《透明度中心》数据显示：仅2025年下半年，该公司就封禁了高达145万个账户。 在5.2万次申诉中，仅有1700次成功——申诉成功率仅为卑微的3.3%。 这背后隐藏着一个残酷的商业算计：在Anthropic眼里，修复高达96.7%的误报率不划算。 为了自身利益，它不惜将所有付费用户推上怀疑链的绞刑架，甚至不惜在Claude Code的隐蔽「间谍软件」。 硅谷巨头的AI暗战 Anthropic极力用「防止蒸馏」来粉饰自己。然而讽刺的是，硅谷内部对「蒸馏」的恐惧，早已经演变成了一场人人自危的「信任内战」。 外媒消息显示，社交巨头Meta已经紧急向其工程师团队下达指令：严格限制在内部使用Anthropic的Claude Code以及OpenAI的Codex。 Meta甚至不惜叫停了部分相关项目，其背后的核心担忧只有一个词：污染（Contamination）。 在Meta看来，当工程师使用竞争对手的AI工具（如Claude Code）来辅助开发时，这些工具生成的代码或输出结果，可能会通过工程师的日常调用，悄无声息地流入Meta自身的训练、评估数据集，或是正在研发的自研编程助手Meta Code中。 在法律和技术层面上，这被称为「非自愿模型蒸馏」（Inadvertent Distillation）。 一旦Meta的自研模型被证实混入了竞争对手模型的「智力骨灰」，将直接违反竞争对手的服务协议，引发万亿巨头之间灾难性的诉讼与冲突。 在这个故事里，没有谁比谁更安全，只有彼此之间最彻底的防备和最深重的焦虑。

IT之家 7 月 11 日消息，消息源 Roland Quandt 今天（7 月 11 日）在 Bluesky 平台发布动态，分享了三星 Galaxy Z Flip8 和 Galaxy Z Fold8 两款手机渲染图。 本次曝光的渲染图并未透露更多新线索，但没有水印，看起来像是三星官方的宣传图。IT之家附上相关截图如下：

IT之家 7 月 11 日消息，据 UploadVR 报道，Meta 首席技术官安德鲁 · 博斯沃思（Andrew Bosworth）表示，公司仍在研发“多款下一代头戴式设备”，并暗示可能会在 9 月的 Connect 大会上发布相关消息。 博斯沃思在被问到“你们放弃虚拟现实（VR）了吗？”时明确否认，并表示： 我们确实对公司运营进行了调整，使其处于更加可持续发展的状态，这是事实。 但我们并没有放弃，我们将继续在该领域投入大量资源。 所以，敬请期待 Connect 大会，届时我们将与大家分享更多信息。 IT之家注意到，根据去年 12 月流出的 Meta 内部备忘录，Meta 正在研发一款主打游戏的头显。这款设备被定位为 Quest 3 的“大幅升级版”，但不再提供硬件价格补贴，这意味着其售价将明显提高。 Meta Quest 3 此外，Meta 被曝还有另一款配备有线外置计算模块的超轻量级混合现实（MR）头显，可能于 2027 年上半年发布。

IT之家 7 月 11 日消息，东风风神今日官宣新能源 L 系三车齐发，即将登场。官方海报显示，三款新车分别为东风风神 L8Y、风神 L8+ 及风神 L9，预计为 SUV 车型。 IT之家注意到，东风风神新车培训暨上市动员会于 7 月 7 日举行，官方宣布东风风神下半年将投放 4 款新车，四款车型以差异化的产品定位和优势，实现从“精致小家”到“舒适大家”的覆盖。 风神 L8Y 主打“同级最舒适座舱”，座舱质感、驾乘体验得到全面升级 风神 L8+ 剑指“同级最强智能辅助驾驶产品”，宣称刷新同级车型的智能体验上限 “同级唯一真七座 SUV”风神 L9 兼顾商务接待与家庭责任 风神 E80 则聚焦纯电市场 目前，官方暂未公布以上新车的更多信息，感兴趣的朋友可以关注IT之家后续报道。

快科技7月11日消息，据博主数码闲聊站透露，苹果电池供应商最近入网备案了两款新电池：1921mAh+2962mAh＝4883mAh(min)，预计是折叠屏iPhone Ultra的电池。 双电芯是折叠屏主流电池方案，左右分置小容量电芯布置在外屏一侧机身，大容量电芯安放内屏区域，优化机身内部堆叠利用率。 作为对比，与iPhone Ultra同为阔折叠方案的华为Pura X电池为4720mAh、Pura X Max电池为5300mAh，即将发布的三星Galaxy Z Fold 8‌为4720mAh，基本都是同一水平线。 目前苹果代工厂已经开始生产iPhone Ultra，虽然前期可能受限于产能供货不足，但产业链已经明确该机不会延期发售，会在9月与iPhone 18 Pro同台发布。 iPhone Ultra整体采用类似华为Pura X系列的阔比例，展开后视觉接近迷你iPad，厚度仅4.5mm，折叠状态厚度约9.23 mm。 屏幕组合为5.5英寸外屏搭配7.8英寸内折叠大屏，内屏左上角开设单孔前摄，没有灵动岛设计。 机身背部采用横向排布双摄模组，模组内集成闪光灯与收音麦克风，摄像模组凸起幅度较大。 生物识别方案不再使用Face ID，改为搭载Touch ID，同时机身没有预留MagSafe磁吸结构，若需无线充电大概率要搭配专用保护壳。 硬件层面将搭载A20 Pro芯片、12GB运行内存，铰链经过特殊优化以弱化屏幕折痕，整机定位高端。 新机定价门槛极高，IDC预测其均价2500美元（约1.69万元人民币），高配大容量版本售价或将触及3000美元，将成为苹果史上最贵的iPhone。 此前Counterpoint Research发布的行业报告显示，伴随苹果首款折叠iPhone落地量产，2026年全球折叠手机面板市场将迎来强势复苏，全年面板出货量同比大涨46%，行业营收增幅接近五成，苹果新机是本轮增长的核心驱动力。 从终端品牌面板采购份额来看，三星自有Z系列采购占比31%位居第一；苹果折叠屏面板采购份额达29%，一举超越华为24%的采购占比，成为全球第二大折叠屏采购品牌。

IT之家 7 月 11 日消息，LTT Labs 于 7 月 9 日发布博文，评测了特朗普移动（Trump Mobile）的 T1 手机，显示该机配备高通骁龙 7 Gen 3 芯片，是基于 HTC U24 Pro 手机改造而来。 芯片方面，官方并未公布 T1 手机芯片信息，不过基于 AIDA64、AnTuTu、Geekbench 6 等应用报告，基本可以确认搭载高通骁龙 7 Gen 3 芯片。 该媒体对比了 T1 手机和谷歌 Pixel 10a（搭载 Tensor G4 芯片），发现性能方面 T1 单核成绩（1189 分）为 Pixel 10a（1761 分）的 68%，单核低 32.48%；多核（3481）为 Pixel 10a（4568）的 76%，多核低 23.8%。IT之家附上相关图片如下： 在 GPU 方面，T1（537 分）在 3DMark 的 Steel Nomad Light 测试中仅达到了 Pixel 10a 性能（1104 分）的一半左右。 以下是安兔兔手机跑分对比： T1 压力测试中未观察到任何降频或性能下降现象。LTT Labs 指出，“性能不足，根本不可能导致性能下降。” 电池放电测试结果如下：T1 的电池容量为 5000mAh，Pixel 10a 的电池容量为 5100mAh，但两者的续航时间相差超过 9 小时。充电方面，T1 的速度更快，充满电仅需 68 分钟，而 Pixel 10a 则需要 102 分钟。 T1 的屏幕亮度偏低，即使在 SDR 设置下，最高亮度也只有 740 尼特。相比之下，Pixel 10a 的最高亮度可达 4083 尼特。

IT之家 7 月 11 日消息，科技媒体 Android Authority 昨日（7 月 10 日）发布博文，报道称多名 Galaxy 手机用户反馈，三星的 Bixby 语音 AI 助手存在风格不统一问题。 根据用户在论坛的反馈，Bixby 并未按照预设的语音风格交互，只有第二次交互才是预期的语音风格，而第一次以及第三次开始的后续交互，都是用户从未听过的低沉、奇怪的声音。IT之家附上相关截图如下： 对此另一个用户则跟帖指出在 Gemini 等 AI 交互大迈进背景下，Bixby 的语音交互非但没有进步，反而感觉像是退步了，甚至于比导航应用程序的语音还糟糕。 三星社区版主随后致歉，表示已转达给相关部门，但是并未涉及问题原因，以及后续修复时间。

IT之家 7 月 11 日消息，岚图梦想家 9 官图正式公布。 岚图汽车 CEO 卢放此前表示，岚图梦想家 9 定位“50 万级智尊旗舰 MPV”，要打破 50 万级豪华新能源市场的“SUV 惯性”，让 MPV 也有一席之地。 岚图梦想家 9 定位中大型 MPV，车身尺寸方面，车身长 5325 mm，宽 1998 mm，高 1823 mm，轴距为 3200 mm。 官方表示，岚图梦想家 9 整车宽高比 1:1，前鼻高占比 60%，带来稳立天地行政姿态；B 柱前后车身腰身分割比例 50:50。 官图还公开了岚图梦想家 9 的许多细节：该车采用“鲲鹏凌云”升降立标、“紫微星阁”大灯、“龙鳞纹”专属纹饰和“执掌星河”贯穿尾灯。 据IT之家此前报道，工信部申报信息显示，岚图梦想家 9 有插电式混合动力版和纯电动版两种车型。

IT之家 7 月 11 日消息，今日，博主 @SugarDesign 分享了小米汽车澎程 N90 MAX 去伪装后实车图，该车昨晚已经亮相工信部申报公示。 新车整体车身近似石墨灰，前脸配有一块印有英文名 SkyNomad 的中网饰板。来到车侧，新车采用了类似半隐藏式门把手，并用上了无边框后视镜，车窗周围采用大尺寸的镀铬装饰，轮毂采用与官图不同的矩形造型设计，车尾配备了一个大型扰流板。 官方预热的信息显示，新车第一排座椅支持旋转，并可在前两排之间放下一张落地小桌板，形成“会客厅”式布局；中央扶手也可向后滑动，并可通过适配的桌板配件（IT之家注：图中显示是插在杯架中）形成一个“吧台”；而在三排座椅均启用的状态下，该车仍可放下至少 7 个行李箱（尺寸暂未知）。 申报信息显示，小米澎程 N90 Max 为插电式增程混合动力多用途乘用车，提供 7 座、5 座两种版本选择，车身外形尺寸长 5285 mm、宽 1998 mm、高 1825 mm，轴距 3080 mm，整备质量 2800 kg，总质量 3361 / 3265 kg，轮胎规格 255/45R21 / 265/45R21。储能装置为三元锂离子电池，由中创新航科技集团股份有限公司生产单体与总成，驱动电机峰值功率 210 kW / 100 kW。 关于小米澎程 N90 MAX 新车的更多消息，感兴趣的朋友可以关注IT之家后续报道。

文 | AI唱反调 上海市政府为 2026 世界人工智能大会开了一场新闻发布会。 1100 多家企业、 3000 多项展品、 300 多款全球首发，一长串数字里，媒体挑中了最抓眼球的那个： “ 全球首款 AI 智能体手机 ” 。 然后，不出意料的是，这个“全球首款”有了两个主人。 据报道，阶跃星辰将在 7 月 13 日发布 AI 终端品牌、智能体系统和手机。另一边，中兴终端事业部总裁、努比亚总裁倪飞已经提前认领：将在 WAIC 亮相的努比亚量产旗舰，才是全球首款 AI 智能体手机。 能修图、做摘要、接电话、读屏幕的手机已经太多了。过去两年，几乎每家厂商都往发布会 PPT 上塞过一页 AI。WAIC 前真正还没有答案的是：谁能先做出一套新的手机系统，让用户不用再想该打开哪个 App，只要把事情交代下去，手机就能自己办完？ AIOS 这个名字并不新，几乎每家厂商都会在这个概念旁边蹭蹭。所以这里说的“第一”，是谁先让模型、手机权限、第三方服务和用户信任真正接上。 阶跃的出现，让这个问题突然变得急了。过去，模型公司藏在手机品牌背后，提供问答、修图和语音能力；现在它们开始往前站，自己发布终端品牌和智能体系统。手机厂原本以为自己在挑供应商，供应商却开始示范一台手机应该怎么用。 手机不再从 App 开始 AIOS 真要成立，用起来应该是这样的。 用户对手机说：下周三去上海见客户，找一趟上午九点前到的高铁，酒店离会场近一点，预算 800 元；把行程发给同事，开会前再把上次讨论过的文件找出来。 接下来应该是：你不再自己打开日历、购票、地图、酒店和聊天软件。手机先确认时间，从邮件和聊天记录里找到会场，比较车次与房价，排好行程。到了付款、发消息这些环节，它把选择摆到屏幕上，等你确认。事情办完，再交回来一张结果单。 这才是 AIOS 想做的手机：人给目标，系统拆任务、找服务、调工具，最后把结果交回来。手机从一台等人操作的机器，变成一个能够自己安排步骤的执行系统。 它并不要求手机先换一种形状。屏幕还会留下，只是从主要操作台退到结果展示和关键确认；麦克风、摄像头和传感器负责听懂人、看见环境；芯片在本地处理隐私数据，存储空间留下用户的个人记忆；指纹、人脸和安全模块守住付款、发消息、删除文件这些高风险动作。AIOS 改的不是手机有哪些零件，而是这些零件开始共同为谁工作。 在这套硬件上，系统至少要跨过几道坎。它得听懂一句话背后的真实意图，也得记住日程、联系人和使用习惯；它要在操作系统里拿到足够的权限，还要让 App 把可调用的能力交出来；它能替用户选择服务，也必须知道哪些事可以直接做，哪些事一定要停下来问。出错之后，还得撤得回、查得到。 少了其中任何一块，AIOS 都容易退回成一场演示。模型再聪明，没有系统权限，只能隔着玻璃看手机；权限再大，没有稳定接口，就只能识屏、模拟点击；手机厂即使把前两样都凑齐，叫不动支付、出行、电商和社交服务，也办不成一件完整的事。 今天离这套系统最近的，还是 Google。 它手里不只有 Gemini，还有 Android、默认助手入口、Google 账号、AppFunctions 和开发者。Gemini Intelligence 计划从今年夏天开始，在 Pixel 10 和 Galaxy S26 上分批开放多步骤自动化。三星负责把机器卖出去，Google 负责让机器变聪明，这套组合已经能碰到全球大部分高端 Android 用户。 但 Google 也只是最接近。Gemini 与 AppFunctions 仍在私测，自动叫车、点餐只支持少量地区和合作应用。Android 覆盖的品牌越多，系统版本、厂商权限和上线节奏就越碎。Google 已经把路铺出来了，还没有让所有 Android 手机走上去。 国内最完整的是华为。 HarmonyOS 6 已经上线首批 80 多个鸿蒙应用智能体。华为把语音、图像、手势、系统入口和多智能体协同装进 HMAF 框架，小艺可以在后台执行任务，A2A 协议负责让不同智能体对话。HarmonyOS、麒麟芯片、小艺、账号和硬件都在自己手里，华为不必等 Google 点头，也不必先把系统入口交给另一家模型公司。 它的难题在另一边。鸿蒙应用的数量仍赶不上 Android 和 iOS，小艺和盘古能不能长期追住最强模型，也要继续看。但至少在国内，华为已经凑齐了一套 AIOS 最难凑齐的东西：自己的系统、自己的入口，以及一批愿意按它的规则改造的应用。 苹果则像一个迟到的优等生。 它有最完整的设备控制，有成熟的开发者体系，也握着消息、邮件、照片、位置这些最有价值的个人信息。可截至 2026 年 6 月，Siri AI 仍在预览阶段。App Intents 的架子已经搭好，跨应用执行能不能随着 iOS 27 如期到达普通用户手里，还没有经过真实使用。苹果不是没资格，它只是又一次把答案写在了“稍后推出”里。 Google、华为和苹果之后，才轮到其他手机厂，但他们的空间就小了很多，道理很简单：底层OS都不是自研的，只能在Google的框架上小修小补，不能推倒重来。如果真的推倒重来，那么之前积累的所有就毁于一旦。 OPPO 今年 1 月公开讲“下一代 AIOS”，核心是 PersonaX 记忆引擎和 Agent Matrix。海外方案用的是 Gemini 和 Google Cloud，这不等于 OPPO 一定出局。模型可以换，真正不能交出去的是用户记忆、任务安排、权限和结果反馈。如果这些仍由 ColorOS 控制，Gemini 只是发动机；如果用户先向 Gemini 发号施令，ColorOS 只负责开门，它就只剩一层外壳。 vivo 的一组数字更直白。2025 年 10 月，vivo OS 产品副总裁周围接受爱范儿采访时说，手机厂自己的功能只占用户使用时长约 15%，其余 85% 来自开发者，其中头部互联网公司又拿走大部分。vivo 有两三千名软件人员和一千多名 AI 人员，做了端侧模型、个人记忆、UI Agent 和 Agent 商店；可一旦要跨 App 办事，还是得请互联网公司开门。 所以市场给了“AI原住民”开了很大的口子，去侵吞OV们的存量市场。毕竟谁能保证Google的路线一定对呢。 手机厂卖出了机器，却没有拿到机器里的大部分时间。AIOS 来了以后，那 85% 由谁来安排，才是它们最难的一道题。 鲶鱼入池 模型公司看到的，正是手机厂这道缝，也是互联网公司的墙。 去年底，豆包借努比亚 M153 工程样机演示过跨电商比价、访问相册，甚至用语音打开特斯拉后备箱。演示很顺，到了微信却卡住了。微信阻断豆包操作后，部分用户遇到账号暂停，豆包随后关闭了相关能力。 一只手能打开汽车后备箱，另一只手进不了微信。这个场景比任何一张 AIOS 架构图都说得明白：在中国，手机系统不是唯一的门卫。微信、支付宝、淘宝、美团各自守着账号、数据和交易，手机厂不能命令它们，模型公司更不能绕过去。 阶跃接下来也要过这道门，他们显然在汽车市场上有了初步的尝试。据财新报道，印奇上一轮创业做旷视，先后冲刺港股和科创板，五年上市未果。现在执掌阶跃，他需要证明基础模型能在终端里形成一门闭环生意。 2026 年 3 月，前荣耀 CEO 赵明进入千里科技，手机人才、阶跃模型和吉利场景由此汇到一起。人不必站到台前，他们的去向已经把问题说清楚了：模型公司缺手机经验，手机厂缺最强模型，互联网公司又守着服务，谁都做不完一整套 AIOS。 还有一个更现实的障碍，今天的 Agent 并不可靠。 今年 6 月发布的 iOSWorld 基准，用 26 个模拟 iOS App 测试 133 项任务。前沿模型最好的总体完成率只有 52%，涉及两到八个 App 时，完成率降到 37%。十次任务错六次，可以剪成演示视频，不能放进每个人的手机。 同期另一篇论文 AOHP（Android Open Harness Project）做了一个对照。研究者把 Agent 放进 Android 系统，让它直接获得系统接口，不再隔着屏幕猜按钮。任务完成率提高 21.12%，token 成本下降 51.55%。模型没有突然变聪明，只是少走了弯路。 这也是为什么 Google、华为和苹果站得更靠前。手机里的 AI 要长期可靠，不能总靠视觉识别偷偷点屏幕。App 得交出接口，系统得管住信息流，涉及支付、发消息和删除文件时，还要让用户确认，出错后能够撤销。苹果给 App Intents 加取消和撤销，Google 让部分任务在隔离的虚拟窗口里运行，做的都是这些不太适合在发布会上炫技、却决定产品能不能用的脏活。 当然，App 不会很快消失。逛商品、比价格、刷视频、玩游戏，很多时候手指比说话快。品牌也不愿意永远躲在 Agent 后台。更可能出现的情况是，App 仍负责展示和确认，AI 接管搜索、跳转和那些重复操作。 这恰好给手机厂留了一条路。它们还握着端侧数据、传感器、身份认证、支付确认和跨设备协同。通用模型可以外接，用户记忆和服务安排不能全盘外接。谁守住后两样，谁就还有机会把系统留在自己手里。 WAIC 将在 7 月 17 日到 20 日举行。300 多款全球首发里，可能出现不止一台自称“第一”的 AI 智能体手机。到时候别急着看模型答了多少问题，也别只看屏幕自动点了几下。看它有没有系统入口，第三方愿不愿意开门，能不能连续跑完未经剪辑的任务，出错后怎么办，最后又准备卖给多少真实用户。 如果阶跃 7 月 13 日拿出的只是漂亮演示，它仍是一间样板房。如果它能把权限、接口、量产计划和执行边界摆到桌上，才算真正进场。