IT之家 6 月 20 日消息，马斯克旗下 SpaceXAI 公司昨日（6 月 19 日）面向微软 Word、Excel 以及 PowerPoint 三款生产力工具，推出 Office 扩展。用户安装扩展后，Office 应用右侧出现可对话的侧边栏，支持自然语言指令操控文档、表格和演示文稿。 在 Word 中，用户只需提供粗略草稿和格式要求，Grok 便能自动生成完整文档。它还能识别语法错误、提出表述建议，并允许用户逐项核对修改。 Grok 可调用 X 平台及互联网实时信息，为文章补充详细分析和数据，适合撰写报告、新闻稿等场景。 Excel 方面，用户可以调用 Grok 来分析选中区域的数据，例如要求 Grok 统计数值、识别趋势，并一键生成图表。 在 PowerPoint 方面，用户输入主题、页数和风格要求，Grok 即可自动生成幻灯片框架，填充内容并匹配版式。

快科技6月20日消息，博主定焦数码暗示，华为下一代麒麟芯片的初期备货量不算充裕，不会出现大量敞开销售的情况。 根据目前爆料的消息，新款芯片将被命名为麒麟9050系列，预计由Mate 90系列首发搭载。若消息属实，Mate 90系列上市初期的货源有限，有意向的用户恐怕得尽早下手购买。 回顾去年Mate 80系列发售时的情况，该机曾引发抢购热潮，在相当长一段时间内都处于供不应求的状态。照此趋势，Mate 90系列大概率也会成为新一代爆款旗舰。 在技术方面，麒麟9050系列将首次采用逻辑折叠技术，其设计基于全新的自由逻辑架构，从单层扩展至双层，从而实现晶体管密度等关键指标的显著提升。 值得一提的是，上一代麒麟9030系列采取了差异化双芯布局策略，同步推出了标准版麒麟9030和高配版麒麟9030 Pro两款SOC。依照华为过往的产品规划惯例，麒麟9050系列预计同样会包含标准版和Pro版两个不同定位的芯片版本，以覆盖不同档次的旗舰机型。 此次华为率先在旗舰芯片上落地逻辑折叠技术，通过底层架构创新推动核心性能实现跃升，也标志着国产芯片在自主发展道路上迈出了重要一步。

快科技6月20日消息，据媒体报道，芯片巨头英特尔与联电已达成合作，将共同推进先进工艺制程的研发。在首席执行官陈立武的带领下，英特尔正积极布局晶圆代工领域，力图与台积电展开正面竞争。 提到晶圆代工，人们首先想到的往往是台积电。但值得注意的是，在半导体行业中，联电是中国台湾第二大芯片制造企业，市场份额仅次于台积电。 不仅如此，联电还是中国台湾第一家晶圆代工公司，在成熟工艺节点方面积累了丰富的制造经验，其产品广泛应用于各类工业领域。 如今，联电似乎对进军先进工艺半导体制造表现出了浓厚兴趣。据报道，该公司已与英特尔携手，双方将联合攻坚3nm和12nm工艺，相关生产线将落地于英特尔位于美国亚利桑那州的工厂。 据悉，两家公司在12nm工艺节点上制造的芯片将主要面向物联网和WiFi领域。首批设计套件预计今年内交付客户，以便在明年年初启动流片，并计划于2027年底实现量产。 至于3nm工艺，目前双方仍处于联合研发阶段，目标是打造出一款与台积电技术水平相当的3nm节点，从而帮助英特尔在全球晶圆代工市场中争取到更大的份额。

【新智元导读】Anthropic曾反复强调：自己的模型太强、太危险，必须被监管。如今，监管真的来了。从90分钟下线通牒，到员工担心股票归零，这场风波像一枚回旋镖，击中了最擅长讲「AI末日叙事」的公司。 那个周五下午1点15分，Anthropic的Slack突然开始疯狂跳动。 电话从华盛顿打来。政府给的时限，不到90分钟。 命令只有一句：把刚发布三天、号称地表最强的Mythos 5和Fable 5，立刻、全部、下线。 3000名员工眼睁睁看着同一幕在群里上演——管理者被通知去安抚客户、准备服务中断；工程师们刷着彼此转发、互相矛盾的新闻…… 有人问「到底该信什么」，有人问「客户怎么交代」，有人已经开始算，自己手里的股票会不会一夜归零。 下午5点21分，出口管制正式落地。两款模型对所有外国人关闭，连Anthropic自家的非美籍员工，都被挡在了门外。 没有宕机，没有技术故障，Anthropic迎来意外的「大清算」——只不过，被清算的不是别人，正是那个天天预言「末日」会降临的人，自己。 求仁得仁：回旋镖击中Anthropic 要读懂这场围猎，得先回到Anthropic给自己写的那套剧本。 很长一段时间里，这家公司最擅长的从来不是卖产品，而是卖恐惧。 它反复向世界布道：我们的模型太强了，强到会在网络安全领域掀起一次清算、一场末日级的冲击。 就在上月，一支研究团队刚用Mythos，在数天内击穿了苹果耗时五年、砸下数十亿美元筑起的硬件防线，被业内称作安全圈的「奥本海默时刻」。 它一边把模型吹成能撬动世界的武器，一边温柔地呼吁：「快来管管我们吧，这东西太危险了。」 恐惧，是Anthropic最好的营销。监管，是它一直主动召唤的东西。 可它似乎忘了一件事—— 当你每天都在高喊「狼来了」，最可怕的是狼真来了，却发现自己打开了门、距离狼最近、最危险。 逻辑其实顺得可怕：既然你自己反复强调，这个模型有「毁灭世界」的能力，那么美国政府把它当成一件战略武器、一把按住不许外流，难道不是最符合逻辑的反应吗？ 你要的，是世界认真对待你的力量。 世界认真了。只是认真的方式，一点都不温柔。 Anthropic员工喊「被针对、被霸凌」 被《纽约时报》拿到的那些内部聊天记录，藏着这场风波里最微妙的一层。 员工们抱怨被「霸凌」，觉得自己被「不公平地针对」，甚至怀疑「他们根本不想让我们存在」。 最出圈的一句，来自某位员工的发问： 我们是不是就因为「氛围不对」（bad vibes），被霸凌了？ vibes。氛围。 这个词，几乎是整件事的题眼。 习惯了用「价值观」「安全」「对人类负责」来定义世界的精英们，第一次正面撞上了真实的权力规则： 出口管制、国家安全黑名单、90分钟的最后通牒，还有那封白纸黑字写着「不照办就依法迅速面临刑事和民事处罚」的部长信函。 在道德叙事里，他们是救世主；可在权力的语法里，他们只是一家「持有危险物品、需要被管控」的公司。 于是，一种很拧巴的「贵族委屈」出现了： 明明手握近万亿估值、即将IPO、创始人集体空降富豪榜，却在被真正管制的第一时间，转身把家丑捅给媒体，哭诉自己才是那个受害者。 这里，想问你一个问题—— 如果是你，你会同情这些一边担心股票归零、一边自称「救世主」的人吗？ 没有标准答案。 但值得玩味的是：六天过去，3000名员工还是没等到一个说法。 Amodei带着几位副手周一周二连轴跟政府谈，没谈出结果。最先慌的，往往不是信念，而是IPO。 结语：谁在弃船，谁在归零？ 这场闹剧，照出了AI行业的另一张脸。 繁荣时，我们谈论改变人类、重塑文明、对齐价值观；风暴一来，我们真正在群里讨论的，却是IPO会不会黄、股票会不会归零、客户怎么交代、自己是不是被针对了。 有句话说得很冷：没有什么，比艰难时刻更能看清——谁会第一个弃船而逃。 Anthropic真正想要的，到底是监管，还是一份只对自己温柔的监管？这个问题，现在轮到它自己回答。 而留给整个行业的那句话，或许更重—— 在这个时代，最顶尖的智慧如果缺乏对权力的敬畏，最终，只能在自己设计的那座安全迷宫里，窒息。

新智元报道 【新智元导读】美国政府出口管制令刚落，坊间以为Anthropic最强模型Mythos要彻底消失。结果彭博社一锤炸响：仍有200多家银行和科技巨头，通过「玻璃之翼计划」继续使用Mythos预览版挖网络漏洞！ 美国还有人能使用Claude Mythos！ 据彭博社报道，尽管美国政府发布了相关命令，但早期测试用户仍可以访问Anthropic Mythos模型。 AI时代的门阀新贵，能用Mythos 现在，美国有两种公司：能用Mythos的，和用不了Mythos的。 包括银行和科技公司在内的200多家企业，正是通过「玻璃之翼计划」这个与 Anthropic 合作的网络安全倡议，得以继续使用 Mythos 预览版来搜寻网络漏洞。 该项目目前约有200个组织参与。 已有多家公司证实他们仍保有访问权限，例如 Dragos 的首席技术官和Cisco Systems均确认了这一点。 报道还称，欧洲网络安全机构ENISA曾在美国政府实施封锁前获邀加入「玻璃之翼」项目，但在上周被告知将不再获得访问权限。 据报道，触发Anthropic出口管制的是SK电讯，不是亚马逊。 在亚马逊就Fable 5问题向白宫反映的几天前，白宫就已经专门联系了Anthropic，针对的是一家公司：SK电讯。 SK电讯是韩国最大的电信运营商，也是Anthropic的投资者，同时还是「玻璃之翼计划」的合作伙伴。 2023年，SK电讯向Anthropic注资 1 亿美元，并协助共同开发电信AI模型。 白宫下令撤销SK电讯对Mythos的访问权限， Anthropic遵照执行，当天就撤销了SK电讯的访问权限。 然后，同一周，亚马逊反映了Fable 5的防护漏洞问题。 最终导致白宫出台了那份出口管制信函，撤销了所有外国公民的访问权限。 白宫得出的结论是： 不能信任Anthropic能够保护好其最先进的AI技术。 原本旨在普惠的通用人工智能，因其强大的网络攻击潜力（Mythos 的「末日机器」属性），正被迫从「工具」转变为「武器」。 这种转变导致了美国内部出现了一种极端的双轨制：一小撮被选中的「玻璃之翼」机构拥有上帝视角，而其余世界被放逐在迷雾中。 特朗普采访松口，公开称赞Dario 此前，美国商务部长卢特尼克下令，Anthropic必须得到美国政府批准，才能让外国公民使用它的Fable 5和Mythos 5模型。 这就把原本只管「技术出口」的法律，扩展到了管「谁在用」的层面。 这让Anthropic等AI巨头和他们的客户都很担忧——美国会不会动不动就以「国家安全」为借口，插手他们的正常业务。 好消息是，美国政府可能改变了措施。 一周前，我可能认为Anthropic是国家安全威胁。 现在不这么看了，但一周前，可能是。 这是美国总统在接受《Axios Show》采访时说。 他还补了一句：Anthropic CEO达里奥·阿莫迪的反应「非常快」，也「很负责任」。 这个语气，像极了老板在夸一个险些闯祸、但及时认错的下属。 阿莫迪本人也出现在了G7峰会的现场，和七国集团领导人一起，讨论AI的下一步。 但特朗普并未排除依据《国防生产法》对 Anthropic 动用紧急权力的可能性。 Anthropic官方的表态更是字斟句酌： 我们感谢政府持续协作，我们致力于保护关键基础设施，…… 翻译成人话：我们还没死，我们在合作，请别动用《国防生产法》。 因为特朗普明确说了：那把牌，他还没打出去，但牌在手里。 历史证明：网络技术出口管制行不通 这场风波并非孤例，历史上政府试图用出口管制控制双用技术的尝试，效果往往适得其反。 想想1990年代中期的「密码战争」。 彼时，工程师Phil Zimmermann造出了PGP加密软件，让普通人也能加密邮件。 美国政府大为紧张，认为这威胁情报机构的监听能力，直接对Zimmermann发起刑事调查。 Zimmermann的反击堪称神来之笔——他把源代码印成书，合法出口。 调查最终关闭，数十亿Signal和WhatsApp用户因此受益。 间谍软件领域的Wassenaar协议同样是个反面教材。 协议要求各国对军民两用软件实施出口许可，结果是： 不在协议框架内的国家满世界卖间谍软件，在框架内的国家（比如部分欧洲国家）自己的厂商照样向威权政府输出黑客工具，只不过换了个批文。 从世界各国政府过去试图控制软件传播的经验来看，靠政府强制出口管制来阻止恶意分子滥用强大的「双重用途」网络技术，恐怕并不是正确的做法。 白宫与Anthropic或已开始合作制定一套正式的技术评估框架，用于量化特定越狱攻击的严重程度，并建立标准化方法论，以评估未来类似事件。 Fable 5最终会被其他AI赶上，如果不能短时间解禁，受伤的恐怕只有Anthropic。

IT之家 6 月 20 日消息，科技媒体 testingcatalog 昨日（6 月 19 日）发布博文，报道称 OpenAI 有望下周推出 GPT-5.6 系列模型，涵盖 mini、标准版以及 Pro 版。 部分 Pro 订阅网友在 X 平台发布推文，指出已支持访问 GPT-5.6 Pro 模型，首批输出的质量大幅提升。IT之家附上相关截图如下： 网友反馈在相同提示词下，完成某个项目耗时约 20~40 分钟，但是理解力显著增强，前端 / Web 开发问题虽未完全解决，认知深度已有进步。 性能方面，GPT-5.6 的上下文窗口从 100 万 tokens 扩展至 150 万 tokens，同时优化了长周期编码能力和 Codex 响应速度。消息称在智能体编码工作中，GPT-5.6 已优于 Anthropic 的 Mythos 系列，成为开发者眼中的新标杆。 定价方面，消息称 OpenAI 当前的 token 价格仅为 Anthropic 的一半左右，而 OpenAI 将直接发动价格战，在提升性能的前提下，进一步降价。

快科技6月20日消息，据报道，AMD计划在2026年第三季度再次上调Radeon RX 9000系列显卡价格，涨幅预计为10%至15%。消息称此轮调整最快7月落地，主要原因是AMD预计下半年显存（VRAM）价格将继续上涨。 自本轮存储芯片涨价周期启动以来，显存及存储芯片价格持续攀升，AMD与英伟达均已多次调整显卡售价。 目前RX 9000系列与RTX 50系列显卡整体售价比危机前已高出约20%，配备大容量显存的型号受影响最明显。 英伟达暂无进一步调价计划，尚未向AIB合作伙伴发出RTX 50系列涨价通知。不过英伟达此前已于5月上调了RTX 5090系列的AIB供货价。 现货市场AMD RX 9000系列在欧洲及中国渠道端已有10%至18%不等的涨幅。 AI产业对内存和存储资源的持续消耗是此轮涨价的核心推手。大量DRAM和NAND产能被优先供应给AI服务器，导致消费级产品供应紧张。 TrendForce数据显示，2026年Q1主流DRAM合约价同比飙升92%。多家供应链厂商预计，DRAM和SSD价格在2026年至2027年将维持高位运行。 分析师指出，若10%-15%的涨价落地，高端大显存型号（如16GB显存的RX 9070 XT）将首当其冲。在DRAM每比特价格累计涨幅或达275%至300%的预期下，AMD本轮提价只是漫长涨价周期中的一个节点。

快科技6月20日消息，随着高考志愿填报临近，AI逐渐成为不少考生和家长筛选学校、查询专业的重要帮手。 不过，AI给出的志愿方案能否直接采用，仍需谨慎判断。 据央视新闻报道，目前用于志愿填报的AI工具主要分为两类。 一类是豆包、元宝、DeepSeek等通用大模型，另一类是面向高考招生场景开发的专用系统。 相比人工逐一查询，AI可借助数据快速完成院校筛选、分数匹配和志愿方案生成，大幅提升信息整理效率。 但由于数据更新、信息来源和推荐算法等方面存在局限，AI生成的结果并不一定准确，完全照搬可能造成填报失误。 北京化工大学招生办公室主任李庆提醒，AI可以非常好地辅助处理复杂模型的关系，但在使用时需要注意几个问题： 第一，数据来源的权威性，一定要加一句，请从官方网站获取相关的分数，如果不加这一句，AI可能会抓取随机的。 第二，对于一些新专业，对于一些新的变化，如果它没有及时抓取到，它可能提供的数据是一个陈旧数据。 家长最好进行一个复核，比如说是不是今年还有这个专业，有的时候AI做完了规划，发现这个专业学校不招了，其实是一个无效志愿。 第三，AI实际上抓取过程中是存在漏洞的，往往它推荐的点，哪个信息曝光量大，它会给的投入多。 但是相对一些曝光量小的，甚至说孩子的喜欢就是一种偏、冷这种专业，它往往就被忽略掉了。

2026年6月，中国人工智能行业迎来了足以载入史册的一幕。企查查数据显示，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）于6月16日完成了成立以来的首轮外部融资，整体规模约510亿元人民币（约合74亿美元），投后估值逼近4000亿元（约合550亿美元）。 这个数字是什么概念？它让DeepSeek成为中国估值最高的AI初创企业，跻身全球顶级AI独角兽行列。但比数字更值得关注的，是这场融资背后一套前所未有的交易架构、一份精心挑选的投资方名单，以及那些被排除在外的巨头们。 先看投资方阵容和出资明细。据每日经济新闻等多家媒体披露，本轮融资的投资方及出资额如下：创始人梁文锋个人出资约200亿元，腾讯约100亿元，宁德时代体系约50亿元（含宁德时代及溥泉资本），网易、京东、Monolith砺思资本、IDG资本各约30亿元，正心谷投资和拾象科技各约15亿元，国家人工智能产业投资基金约9.8亿元。 但真正让这份名单变得特别的，是梁文锋设计的一套堪称"反客为主"的交易架构。 具体来说，除国家人工智能产业投资基金直接持股并保留投票权外，其余所有外部投资方的资金都需注入由梁文锋本人管理的有限合伙企业（LP），且投资方不享有DeepSeek的投票权——只能获取特定的优先财务信息，在后续融资轮享有优先认购权。此外，所有投资人还设定了长达五年的锁定期。 这意味着什么？一级市场的一位投资人身兼数职地告诉我："这相当于梁文锋向所有投资人传递了一个明确的信息——我允许你上船，但这艘船的驾驶舱只属于我。" 一位长三角国资背景的投资人分析认为，这个架构一方面说明投资机构对梁文锋个人能力的极度信任和对DeepSeek至少五年内业务发展的坚定信心，另一方面也体现了梁文锋"对把控公司发展方向有着强烈的诉求，担心因投资者的干预影响企业选择的经营策略，不以短期盈利为目标，打乱DeepSeek的发展节奏。" 这种"资本仅作为财务出资人和战略伙伴，不能干预公司运营"的规则，在中国创投史上堪称罕见。它颠覆了传统VC"投多少钱拿多少权"的思维惯性，重新定义了AI时代创始人控制权与资本力量之间的关系。 --- 这份投资方名单中有一个扎眼的"缺席者"——阿里巴巴。另一个是字节跳动。作为中国AI领域同样举足轻重的两大巨头，它们为何没有出现在DeepSeek的股东名单中？ 答案不是一个简单的"没谈拢"可以概括的。 首先，最根本的原因是竞品竞争。阿里旗下的通义千问和字节旗下的豆包大模型，都是国内AI领域直接与DeepSeek对标的产品。通义千问在开源生态中与DeepSeek分庭抗礼，而豆包则凭借字节跳动的流量优势站上月活3.4亿的高地。投资DeepSeek，就等于给最强竞争对手输送弹药——这对于两家已经把AI视作核心战略的大厂来说，几乎不可能接受。 其次，阿里投资AI初创公司的惯常逻辑是"云换股权"——被投企业需将融资款用于购买阿里云的算力服务。但DeepSeek有自己的算力规划，其母公司幻方量化本身就拥有极强的算力基建基础，且DeepSeek已开始布局自建机房。让DeepSeek"绑定阿里云"，在商业上完全不成立。 第三，也是最关键的，梁文锋设计的"无投票权"条款，使得阿里和字节即便投了钱，也无法获得任何决策话语权。对于习惯了在投资中主导合作的产业巨头来说，当一个"沉默的财务出资人"显然与自身的战略目标背道而驰。 还有一个细节值得玩味：腾讯投了100亿元成为外部第一大机构股东，这客观上给DeepSeek贴上了"腾讯盟友"的标签。在目前大厂间日趋紧张的竞争环境下，阿里和字节如果进入同一个股东名单，本身就面临商业立场的尴尬。 --- 如果只看出资数字，你可能会认为这只是一场简单的"有钱任性"。但如果细看每一个投资方的产业背景，你会发现这根本不是一次财务投资，而是一场精心布局的产业联盟。 腾讯出资100亿——它看中的是微信生态的亿级用户和海量数据作为DeepSeek的应用试验场。对缺乏C端原生场景的DeepSeek来说，腾讯的社交流量是弥补消费者端短板的关键。 宁德时代出资50亿——这不是一个"新能源巨头跨界玩票"的故事。DeepSeek已在乌兰察布招聘数据中心规划工程师，计划自建超大规模算力中心。宁德时代的作用是提供储能和供电方案——"算电协同"正在成为AI行业的下一个前沿命题，而宁德时代是全球最懂电池和储能的企业。 京东出资30亿——智能供应链是AI落地的重要场景，京东对物流和仓储的效率优化有着刚性需求。网易出资30亿——游戏AI和内容生产是两个最直接的可落地场景。 国家人工智能产业投资基金出资约10亿直接持股——这笔看似不大的钱，为DeepSeek进入政务、金融等敏感核心赛道打开了政策通道。在中美AI竞争的背景下，国家的背书是最有力的"稳定器"。 从"纯技术实验室"到"产业综合体"，DeepSeek的融资并未改变其技术驱动的本质，但确实为其打开了一扇通往商业化的大门。 拿到510亿后，DeepSeek并非高枕无忧。恰恰相反，4000亿的估值意味着市场对它未来三年的年营收预期将达到百亿级别。这不是一个小数字。 第一个挑战来自C端流量。2026年一季度数据显示，字节豆包月活已突破3.4亿，而DeepSeek月活约1.3亿，虽然排名第三，但增速已明显放缓。在头部玩家的流量虹吸效应下，获取非专业用户的成本将持续攀升。 第二个挑战更加根本——变现模式。与阿里（电商）、字节（广告）、腾讯（社交+游戏）不同，DeepSeek作为独立的大模型企业，缺乏原生的"第一方应用场景"。如果仅靠API出售Tokens，在阿里云、腾讯云等巨头将AI当作"引流工具"大打价格战甚至免费赠送的环境下，单纯卖API很难覆盖昂贵的算力折旧成本。 第三个挑战是高估值本身。5年锁定期内如果找不到"卖Token之外的第二增长曲线"，高估值反而会成为公司决策的负担——每当DeepSeek想要做一个不赚钱但有战略价值的技术探索时，投资人"4000亿估值"的预期都会成为无形的压力。 DeepSeek的破局路径已经比较清晰：借助腾讯流量冲C端、依托京东供应链和宁德时代工业数据做B端垂直领域、依靠国家基金切入政务和金融市场——三条腿走路，才可能撑起4000亿的估值叙事。 DeepSeek的510亿融资是中国AI行业的一个分水岭事件。它不仅仅是一场融资，更是一次对创投规则的重构——创始人"反客为主"、资本退守为战略合伙人、产业力量替代纯财务投资成为主流。 梁文锋用自己的200亿告诉所有人："我对这家公司的信仰，不需要别人来证明。"而他用LP架构保住的投票权，则是中国AI创业者们对"资本控制"的一次集体反思。 这510亿究竟能不能烧出一个中国版的"OpenAI时刻"？答案不在融资发布会上，而在接下来两三年里DeepSeek能否找到独立且可持续的商业路径。

作者｜宇航猿 编辑｜靖宇 过去两年，关于 AI 的讨论几乎都绕着同一个词打转——失业。哪些岗位会消失，多少程序员会被取代，下一个被端掉饭碗的白领是谁。这个叙事好懂，也足够让人焦虑，所有人都能对号入座。 但前几天我重新听了一期 Dwarkesh Patel 的播客，两位经济学家——芝加哥大学布斯商学院的行为经济学家 Alex Imas，和牛津研究长期增长的经济学者 Phil Trammell——把这个问题整个翻了过来。 他们说，「AI 会取代什么」，其实是个没多少信息量的问题。机器越来越强，能干的事只会越来越多，这是趋势，没什么可争的。真正难、也真正重要的问题藏在反面： 当机器几乎什么都能干了，什么东西还是稀缺的？ 因为经济学里有一条近乎铁律的常识：价值，永远落在稀缺的那一头。一样东西如果要多少有多少，它就不值钱；财富和权力，最终都会流向那些「机器还造不出来」的地方。 顺着这个问题往下想，我发现答案一个比一个反直觉。而且越往深处走，它越不像一个关于「工作」的故事，更像一个关于「谁拥有什么」的故事。 01 「锅」，现在 AI 还背不起来 先从一个具体的怪现象说起。 这两年 AI 在很多专业领域的能力已经逼近、甚至超过普通从业者，但你会发现，律师、会计师、资深工程师这些岗位，被自动化的速度远比想象中慢。为什么？ 直觉答案是「AI 还不够强」。但 Imas 给了一个完全不同的解释：很多时候，你雇一个律师，买的根本不是他写文书、查案例的能力，而是一个能为结果『背书』的责任主体。 你需要的是一个能被吊销执照、能被起诉、能在出事时真正承担后果的「实体」。你需要有人能签字，需要有人能被解雇或被追责，需要一张合规的牌照挂在那儿。这些跟这个律师本人的业务水平几乎毫无关系，纯粹是制度要求「必须有个人站在那个位置上」。哪怕 AI 把活干得比他好十倍，那个「负责」的位置，暂时还是得由人来填。 Trammell 补了一个更精巧的模型，来自经济学家 Gans 和 Goldfarb 最近的研究，叫「O 形环自动化」。它的意思是，一份工作往往不是九个独立任务的拼盘，而是一根链条——你可以自动化掉其中九成，但只要最后那一成 AI 干得比人差，整个产品的质量就会被这最弱的一环拖垮。 于是理性的选择反而是：连那九成都先别自动化。反过来也成立，如果一个人把他负责的那一成干得拖泥带水，他也会把 AI 干得漂亮的那九成一起拉低。 这套模型一下子解释了那个一直让人困惑的现象：为什么明明 AI 的单项能力已经够了，整个岗位却迟迟没被替掉。因为决定一份工作能不能交出去的，不是它最强的环节，而是它最弱、最不能出错的那一环。 讲到这儿，故事好像有了一个温暖的结论：总有一些「人的部分」是 AI 替代不了的，人类只要守住责任、信任、签字画押这条底线就行。 但两位学者紧接着泼了盆冷水。 他们说，这些靠监管、执照、「必须有人负责」撑起来的护城河，大概率是『过渡性』的。 立法、当法官、当陪审员，以及各种把职业锁死在人类手里的牌照制度，在 Trammell 看来都属于过渡安排。人类历史上，「什么必须由人来做」「政治该怎么组织」已经变过太多次了，从狩猎采集的小部落，到帝国，到现代官僚制。一旦某种由 AI 主导的安排，在效率上彻底碾压了旧的组织，它迟早会把旧的挤掉。我们今天觉得「这事必须由人负责」，可能只是因为还没习惯把它交出去。 也就是说，「人类负责」这条底线，能撑一阵，但不是终局。 那么，如果连「责任」都守不住，AGI 之后还有什么是真正、长久稀缺的？ 02 机器人会越来越多，芭蕾舞演员不会 这里，对话拐进了一个更深、也更有意思的方向。 两位学者认为，真正不会消失的稀缺，是「人和人之间的关系」本身，经济学里管它叫「关系性商品」（relational goods）。一场朋友亲自张罗的婚礼、一次真人的心理咨询、一台现场的芭蕾。这些东西的价值，恰恰在于「提供它的是个活人」。 但真正有意思的不是这个结论，而是他们论证它的方式——他们没有诉诸感情，而是搬出了另一个概念： 进化。 Imas 的推演是这样的：假设世上有两种人。一种无所谓，谁能更好地模拟陪伴就用谁，AI 心理咨询师更便宜、更好用，那就用 AI。另一种人，心里有一种近乎道德的抵触，觉得把人际交往外包给机器这件事本身就不对。 那么，哪种人更可能找到伴侣、结婚、生育、把基因传下去？答案相当清楚，是后者。于是「偏好真人」这件事，会被自然选择一代代加强，而不是冲淡。Imas 还提到，遗传学家 David Reich 此前在同一档播客里说过，人类至今仍在被自然选择强烈地塑造。换句话说，哪怕现在有些人对 AI 陪伴无所谓，选择的压力也会把整体偏好往「更离不开真人」的方向推。 这是一个挺锋利的角度：我们偏好真人，也许不是因为我们高尚，而是因为不偏好真人的那批人，在漫长的演化里没能留下后代。 接着，对话里冒出一个特别精彩的画面，把「关系性商品，为什么会越来越贵」一句话讲透了。 Trammell 提到一个被大多数宏观经济模型忽略的概念，叫「投资专属型技术进步」（investment-specific technical change）。通俗地说就是：未来会疯狂变便宜的，主要是「资本品」——机器、算力、机器人；而消费里那些靠真人提供的部分，价格几乎不动。 他打的比方是：一个今年的机器人产品，明年可以变成一百个机器人——制造和算力在指数级膨胀。但芭蕾舞演员的数量，明年还是那么多。一场芭蕾的边际效用，和今天相比基本没变；可一个机器人的边际效用，比今天低得多。所以，如果你用「机器人」这把尺子去量那场芭蕾，我们对它的渴望，会比今天强烈太多太多。 这就是稀缺的魔法。当机器人多到近乎免费，你拿「机器人」当货币去衡量一场真人的演出，它就贵得离谱。不是芭蕾本身变好了，是它周围的一切都在贬值，于是它相对地、近乎疯狂地升值了。就像在一个遍地只有黄金的世界里，一杯干净的水才是真正的硬通货。 讲到这儿，「人」似乎稳稳站上了价值链的顶端：机器负责生产一切，人负责提供机器给不了的那点温度，然后坐收其利。 可如果你真的去看『钱』流向哪里，这个温情的图景立刻就碎了。 Imas 和 Trammell 让我们看看世界上最有钱的那批人，他们的财富到底是以什么形式存在的。 扎克伯格的绝大部分身家是 Meta 的股票。作为控股股东，他完全可以让 Meta 把利润全部拿去分红，自己揣着现金去消费——给妻子的生日请 MMA 教练、请舞者，买尽一切关系性商品。但他没有。他宁可让财富继续滚雪球，让 Meta 拿这些钱去建更多的数据中心。 马斯克更极端，他在认真谈论要在月球上建「电磁弹射器」，他是地球首富，可他显然并不在乎将来给他干活的，研究员是人还是 AI。 两位学者点出一个特征：最富的那批人，对资本有一种「永不满足」的胃口。 普通人挣够了就会转向消费、转向享受关系性商品，可这批人不会——他们的储蓄率最高，于是在足够长的时间里，雪球滚到最后，绝大部分财富都归了他们。而他们要的，恰恰不是芭蕾，是更多的机器、更多的算力、更多能继续生出机器的机器。 所以这里藏着一个残酷的错位：就算「人的价值」真的越来越稀缺、越来越贵，分到这份红利的，也未必是「人」。 稀缺的是关系，可攥着财富的，偏偏是那些根本不想要关系、只想要更多机器的人。 那普通人呢？普通人靠什么，在这场盛宴里分到一口？ 03 AI 是电，还是社交媒体？ 这是整期对话里，我觉得最该被记住的一个问题。 当主持人问，那些不在 AI 产业链上的国家——印度、尼日利亚、乌干达——现在到底该干什么？Imas 没有给那些标准答案（搞教育、建数据中心、培训本国工程师），他反问了一句： AI 到头来，会更像「电」，还是更像「社交媒体」？ 想想供电公司。它几乎是个垄断者，人人都得用电。但我们会觉得电力公司，握着巨大的政治权力和社会权力吗？不会。因为电带来的绝大部分好处，流向了「用电的人」——工厂、商店、千家万户都因此受益，而发电厂只赚一份平稳的钱。 电力的红利，是摊开的。 社交媒体正好相反。人人都在用，表面上还免费，但所有的「租金」——你的注意力、你的数据、广告费——全被平台收走了。同样是「人人都用」，一个把好处摊给了所有人，一个把好处虹吸进了少数几家公司。 AI 会走哪条路，几乎决定了普通人的命运。 如果 AI 像电：未来标普 500 里的每一家公司，都是因为用好了 AI 才挤进去的，AI 的好处摊薄在整个经济体里。那你只要买一份大盘指数，就等于分到了 AGI 的红利。用 Imas 的原话说——尼日利亚只要「买指数」，就拥有了 AGI。 如果 AI 像社交媒体：所有的钱都被 OpenAI、Anthropic 这几家公司收走，而你买不到它们——它们还没上市，收益高度集中在普通人够不着的私人股权里。那普通人和穷国，就被结结实实地甩下了。 什么东西能决定它往哪边倒？ Imas 说，是开源模型。如果开源始终只落后前沿半年到九个月，那么一旦有人摸到 AGI，几个月后人人都能用上同等的能力，AI 就更像电。这就是为什么开源不只是一场技术路线之争，它其实是「财富会摊薄，还是会集中」的总开关。 而就在这里，藏着一段我之前完全没意识到的历史纵深。 主持人抛出一个尖锐的事实：为什么洛克菲勒、卡内基这些一百年前的巨富，他们的后代并没有统治今天的世界？一个常被忽略的原因是——在很长的历史里，普通人根本没办法「拥有整个经济」。 在指数基金出现之前，你想让自己的财富跟着经济一起长大，就必须亲手押中那几家未来会暴涨的公司。押错了，你的财富就原地踏步。过去一百年，经济创造的绝大部分价值，其实高度集中在极少数公司身上——错过它们，再厚的本金也只是停滞。 直到 1970 年代，约翰·博格尔创立先锋集团（Vanguard），推出第一只面向普通人的指数基金，人类才第一次有了一件趁手的工具：不用挑公司，一把买下「整个市场」，搭上经济增长的便车。Trammell 说，这之后大概出现过一个「黄金窗口」——普通人终于可以让自己的财富，以和整体经济差不多的速度增长。 但这扇窗，可能正在慢慢合上。 今天最锋利的价值，越来越多地积累在没上市的私人公司里——OpenAI、Anthropic、SpaceX——这些恰恰是普通人买不到的资产。而普通人手里最大的一笔「资本」是什么？一套房子。偏偏房子是这个世界上最不适合「和 AI 互补」的资产：它的价值在于「离别人近」，可人类，在未来可能并不是重要的生产要素。当生产的中心从「人聚在一起」挪向「机器聚在一起」，房子这种押注在「人」身上的资产，就尴尬了。 当然，也有乐观的一面。发展中国家并非没有「弯道超车」的先例——非洲的移动支付，就直接跳过了信用卡和银行网点这一整代基础设施，M-Pesa 在肯尼亚的普及程度甩开了不少发达国家。Imas 说，一项足够剧烈的技术，确实可能让人直接跳过中间那一步，冲到前面去。 于是，「穷国该干什么」这个看起来很发展经济学的问题，被还原成了一个特别朴素、也特别尖锐的问题：在 AI 即将创造的这堆财富里，你手上有没有一张『所有权』的票？ 听完整期对话，我最大的感受是，我们对 AI 的那点集体焦虑，可能从一开始就瞄错了靶子。 我们都在担心「工作」会不会被抢走。但这两位经济学家用一整套推演说明：工作只是表象。一份工作的背后，是一份收入；一份收入的背后，是你对这个经济体的「一点点所有权」。AI 真正动摇的，不是你会不会失业，而是——当机器几乎可以生产一切，唯一还稀缺的，是『拥有那些机器』的资格。 Imas 还有一句话戳中了我。他说，现在关于 AI 的叙事这么负面，并不是因为坏事更可能发生，而是因为「想象一个还不存在的好东西，比留恋一个正在失去的东西，要难得多」。 描述失业很容易，你只要指着一个具体的人说「你的工作没了」；而描绘一个所有人都受益的未来却很难，因为它还不存在，没有画面。 恐惧，总是跑在希望前面。 他最后那句话听着轻飘飘，分量却很重——「这世上没有反对电的人」。电当年也抢过一些人的饭碗，可今天没人站出来反对电。区别在哪儿？在于电的好处，最终摊给了每一个用电的人。 AI 会不会有一天，也变成一种没人想反对的东西？这恐怕不取决于模型有多强，而取决于一件更朴素的事：当机器什么都能造的时候，那一点造不出来的价值，以及「拥有这些机器」的资格，究竟是被几家公司收进口袋，还是摊到了每一个普通人头上。 这道题，现在还没有答案。但至少，它比「AI 会不会抢走我的工作」，更值得我们焦虑。

据报道，macOS 27 Golden Gate、iPadOS 27、watchOS 27、tvOS 27四大全新系统，同步敲定秋季更新规则：共计16款跨产品线设备，将彻底终止官方最新系统适配，不再获得功能迭代与系统级维护。 本次淘汰覆盖智能穿戴、平板、电脑、电视盒子四大核心业务线，并非苹果常规年限性机型退市，而是一次针对性、有规划的硬件门槛升级，其中Apple Watch系列迎来品牌诞生以来规模最大的一次机型清退，叠加20周年版iPhone加速研发的行业消息，本轮停更本质，是苹果新一轮软硬件生态统一升级的前置动作。 值得注意的是，本次停更最具颠覆性、也最超出行业预期的，是Apple Watch产品线的严苛淘汰规则，彻底打破了苹果穿戴设备过往温和的更新节奏。 watchOS 27直接划定硬性底线，仅适配S9、S10两代自研芯片，直接下架Series6、Series7、Series8、初代Apple Watch Ultra、第二代Apple Watch SE五款机型，一口气砍掉三代主流标准版手表、初代高端Ultra以及入门SE机型。 回望过往迭代，苹果往年仅淘汰发布超五年的老旧初代手表，从未批量下架近三年发售、存量极高的中端旗舰机型。 究其核心原因，新版watchOS搭载端侧健康AI、全天候高精度体征监测、跨设备低延迟互联等底层功能，S6至S8芯片算力、能效、专用健康处理单元完全无法适配新系统底层架构，强行适配不仅会造成续航崩盘、功能阉割，还会拉高苹果售后适配成本，这也是苹果首次为了系统AI能力，大幅压缩高端穿戴设备生命周期。 iPad、Mac两大自研芯片过渡产品线，则完成了存量老旧架构设备的收尾清盘，彻底完成全系自研芯片生态闭环。iPadOS 27将系统适配门槛统一抬高至A14仿生、M1芯片，直接淘汰第三代iPad Air、两代老款iPad Pro、第八代iPad、第五代iPad mini五款搭载A12芯片机型。 至此，苹果彻底淘汰移动端A12架构芯片，该架构无法支撑新版iPadOS的多窗口办公、跨设备流转、本地AI图文处理功能，低端机型适配体验会大幅降级。 而Mac端则完成英特尔末代机型的最终退场，2019款16英寸MacBook Pro、2020款两款英特尔架构Mac、2019款Mac Pro四款机型止步macOS27，至此英特尔芯片Mac全面退出最新系统生态，苹果彻底收拢桌面端适配资源，全力优化M系列自研芯片专属系统逻辑，简化系统开发成本，提升新系统运行效率。 相对小众的Apple TV产品线停更，则遵循极简硬件迭代逻辑，精准清理存量老旧流媒体设备。 tvOS27淘汰2015年Apple TV HD、2017年第一代Apple TV 4K，仅保留第二、三代4K机型。随着苹果家居生态、4K高帧率流媒体、空间视频播放功能全面普及，老旧设备HDMI传输规格、解码芯片算力不足，无法适配苹果空间影音、全屋家居联动生态。 淘汰两款老旧机顶盒，能够统一客厅终端硬件标准，打通iPhone、iPad、Apple TV一体化影音互联体验，补齐全屋生态短板。 跳出单产品线机型淘汰来看，本次16款设备同步停更，有着高度统一的底层逻辑：新版四大系统全面内嵌本地化人工智能模块，全域AI功能成为系统核心增量，算力门槛倒逼苹果收紧适配标准。 过去苹果设备更新周期稳定维持6-7年，即便是中端机型也能享受长期系统维护，而今年多条产品线同步抬高芯片门槛，不再兼顾老旧中端硬件，意味着苹果更新逻辑彻底改变：从“兼顾存量用户”转向“优先适配AI生态”，不再为低算力芯片做系统适配妥协，这也是近两年苹果全系产品AI化转型的必然结果。 与此同时，业内爆料20周年纪念版iPhone正加速研发，让本次大规模停更具备了明确的商业战略意义。作为苹果手机上线20周年里程碑机型，新机将搭载全新架构自研芯片、重构整机交互逻辑、打通穿戴、平板、电脑、电视全终端互联协议，打造专属20周年全域生态。 苹果提前清退低算力老旧设备，一方面可以统一全品牌硬件芯片基线，适配新机联动生态；另一方面主动加速老用户换机意愿，释放中端、高端设备换新需求，为下半年重磅新机发售铺路，把控全年硬件营收节奏。 对于海量普通用户而言，本次设备停更不等于设备直接报废，需理性区分使用影响。 已进入停更名单的设备，依旧可以正常使用现有功能、下载已适配应用，日常通讯、影音、基础办公不受影响；但长期风险不可忽视，后续将无法获取新版功能、无法适配新款iPhone联动功能，更重要的是系统漏洞、隐私安全补丁将会逐步停止推送，支付、账号登录类使用存在隐私风险。

不到 48 小时，谷歌失去了两个 AI 大牛。 6 月 18 日，Transformer 奠基人之一、谷歌 Gemini 团队联席主管 Noam Shazeer 宣布再次离开谷歌，重回对手阵营担任 OpenAI 的架构研究负责人。 两天后，20 日凌晨，曾和 Demis Hassabis 一起拿下2024 年诺贝尔化学奖、Google DeepMind 副总裁兼工程研究员、AlphaFold 的核心功臣 John Jumper 也挥别了度过 9 年时光的谷歌，高调官宣加入 Anthropic。 John Jumper 在 X 正式宣布，他将离开 Google DeepMind，加入 Anthropic。他很感谢 DeepMind CEO Demis Hassabis 愿意在他博士刚毕业六个月的时候，就给他机会领导整个 AlphaFold 团队，他相信 Google DeepMind 团队还会有更多的发现。 Google DeepMind CEO 很快转发了这条消息，并表示很感谢 John 在过去 9 年中给予 DeepMind 的非凡合作和出色协作，AlphaFold 是一项伟大的研究。 不少网友在下面评论，虽然 Demis 和 Google AI 其他工作人员表示了最大的风度，但是 AlphaFold 的人才流失给 Anthropic，对 Google 来说肯定很不好受。 Transformer 和 AlphaFold，一个是亲手打造了现代大模型技术底座与谷歌主力模型 Gemini 的「架构之神」，一个是代表了谷歌 AI-for-Science（科学人工智能）最高荣耀的诺奖科学家。 Google 在短时间内连丢两张王牌，根据网友在社交媒体上分享的爆料信息，有内部人士称，「我不能责怪 Noam Shazeer 的离开，他也不会是最后一个离开 Google 的大人物。」 ▲ John Jumper 从 GPT Image 2 全面碾压 Nano Banana 成为新一代 AI 生图之王，到视频生成模型 Gemini Omni Flash 发布时并未引起太多关注，很快就被字节的 Seedance 2 轻松击败。 以及 Codex 和 Claude Code 几乎霸占了大部分的 Coding Agent 市场，Google 的 Antigravity 鲜有人知，以及 Anthropic 强到要被政府关闭的 Fable 5…… 「从模型到产品，进展极其缓慢，甚至全面溃败。」 DeepMind 内部目前正蔓延着极度沮丧和广泛的不满，员工们普遍认为，这个曾经的全球第一的 AI 实验室，如今已经滑落到了行业中尴尬的第三、甚至第四名。 在文本、图像、视频、语音甚至是视觉领域，我们已经不再拥有任何一个处于行业前沿（Frontier）的模型了…… 如果在拥有如此多资源、付出了超过四个月的努力之后，我们连一个真正的领跑者模型都拿不出来，我们到底在干什么？ 而根据谷歌内部人士透露，计划于 6 月 30 日发布的 Gemini 3.5 Pro，也并不是 Google 在通用人工智能（AGI）竞赛中真正具备竞争力所需的突破性创新。 DeepMind 的高层似乎已经默认并接受了输给 Anthropic 和 OpenAI 的现实，表示只有「进行重大改革」才能让他们重回 2025 年中后期的巅峰状态。 Google 还有机会再一次拿下 Nano Banana 时刻吗？ 分道扬镳的诺奖得主 2024 年的诺贝尔化学奖，见证了 Demis Hassabis 和 John Jumper 这两位 DeepMind 巨头的至高荣耀。 他们因为 AlphaFold 一起拿下这个奖。AlphaFold 预测了 2 亿多个蛋白质结构，把生物医学里原本要熬好几年的事，压成了几分钟。 ▲ 2024 年，年仅 39 岁的 John Jumper 与 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 以及华盛顿大学的 David Baker 共同分享了诺贝尔化学奖。 在生物学界，蛋白质折叠问题曾是一个困扰了人类长达半个世纪的终极难题。而 John Jumper 正是带领团队攻克这一难题的核心将领。作为 AlphaFold 项目的首席研究员和工程负责人，他主导了该 AI 系统的底层架构设计与演进。 从 AlphaFold 2 首次以极高的精确度预测出蛋白质三维结构，到后来 AlphaFold 3 将预测范围扩展到所有生命分子（包括 DNA、RNA 及小分子配体），Jumper 的工作直接将结构生物学向前推进了数十年。 全球数以百万计的研究人员正在使用他的模型来加速新药研发、抗病虫害农作物设计以及绿色酶的开发。 在参与 AlphaFold 工作之前，John Jumper 本科在范德堡读物理和数学，一心想当个「纸笔派」理论物理学家。 根据 LinkedIn 显示的信息，他之后拿了马歇尔奖学金去剑桥读博，结果发现用计算方法搞量子力学不对胃口，只拿了个硕士就退学回了美国。 接下来三年，他在 D.E. Shaw Research 用超级计算机模拟蛋白质。2011 年又跑去芝加哥大学，把机器学习用到蛋白质折叠上，2017 年拿到理论化学博士，芝大的人后来叫他「误打误撞的化学家」。 在芝加哥大学博士毕业之后，他就加入了 Google DeepMind。 2018 年，他带领整个 AlphaFold 团队把整个系统推倒重做。两年后，AlphaFold2 在 CASP14 上把蛋白质结构预测的准确率做到 90%，这个数字，意味着跟实验室实测几乎一样。 不仅懂生物，在底层架构和工程落地上的能力也是顶级的。John Jumper 在 DeepMind 内部主要负责 AI Coding 的工作，还是 AI Coding 开发团队的关键成员。 他深度参与了谷歌对抗 GitHub Copilot、OpenAI 和 Anthropic 的 AI 编程工具与代码大模型的技术研发。 他的离开，让谷歌在当前本就陷入苦战的「商业 AI 编程市场」上雪上加霜。 由于 Google 相较于 OpenAI 和 Anthropic 一直在向企业出售 AI Coding Agent 路线上落后，而 AI Coding 又是整个 AI 领域的大饼，Google 不想失去这一阵地。 跳槽到 Anthropic，一方面是 Claude 眼下是当之无愧的 AI Coding 最强模型。 随着 Fable 5 的发布以及 GPT-5.6 的步步紧逼，Anthropic 今年还正在疯狂重金砸向「科学 AI」的赛道。 他们不仅开始筹建真实的湿实验室（Wet Lab），发布了基于生物学的智能体（Bio-Agents）研究，还积极与顶尖医疗机构结盟。 对于有着生物学的光环，还有 AI 编程工程战斗力的 Jumper 来说，留在此时的谷歌，显然已经不是最优解。 输给智谱，DeepMind 内部信仰崩塌 人才的流向大概也能看到一点行业的趋势，从去年 Meta 大举进攻花重金在闺蜜寻觅人才，到今年 Meta 新模型毫无水花，也再没 Meta 抢人大战相关的新闻。 当这样的人开始选择离开时，市场看到的往往不是个人职业规划，而是一张关于未来的投票。 因为顶尖研究员拥有比外界更多的信息。他们知道下一代模型进展到哪里，知道组织内部的资源正在流向什么方向，也知道真正的突破最有可能诞生在哪里。 谷歌刚刚失去了 Gemini 的核心架构师 Noam Shazeer，跳槽到 OpenAI。而 John Jumper 的紧随其后，直接印证了爆料中 DeepMind 内部员工的绝望预言，「Noam 绝不会是最后一个出走的大牛。」 回看 Google 这段时间的发展，在模型上，技术原地踏步，滑落至第五名。 自今年 2 月发布 Gemini 3.1 Pro 以来，谷歌就没有发布过新的前沿机型。此前在 I/O 大会发布的模型 Gemini 3.5 Flash，在实际体验中不仅没有比 3.1 Pro 好多少，甚至在 Artificial Analysis Intelligence Index 上，谷歌最好的模型已经惨跌至第五名。 除了被 Anthropic 和 OpenAI 牢牢压制，甚至被国产大模型智谱 GLM 反超。 通用大模型之外，多模态也全面溃败。谷歌雄心勃勃推出的多模态小模型 Gemini Omni Flash，把图像编辑模型 Nano Banana Pro，推理模型 Gemini 以及世界模型 Genie 都融入进来，最后在市场上几乎没有激起任何水花。 在社交媒体上曾经传播过几个相关的片段，但很快又被视频生成领域当下的冠军 Seedance 2 轻松碾压。 对未来的绝望，更糟糕的是，DeepMind 员工透露，即将在 6 月 30 日推出的 Gemini 3.5 Pro，在内部看来也根本无法带来质的突破，完全不足以让谷歌在这场 AGI 的军备竞赛中重回巅峰。 就在这种「高层失落、技术掉队、算力资源被平庸商业化蚕食」的窒息氛围下，Noam Shazeer 走了，John Jumper 也走了。 Noam Shazeer 去 OpenAI，很容易理解。大模型的竞争最终还是会回到训练、架构、数据和推理效率上。一个参与过 Transformer 论文、又在 Google 和 Character.AI 两边都做过模型的人，放到 OpenAI 内部，价值不需要多解释。 Anthropic 拿下 John Jumper，更像是在给自己扩边界。Claude 做得再好，也不能永远只围绕文本、代码和企业助理讲故事。AI 公司接下来要争的，会越来越多地进入科学计算、生命科学、自动化研究这些领域。Jumper 的履历刚好能把这个方向变得具体。 ▲ Anthropic 在 6 月 30 日即将举办一场 AI for Science 直播活动 所以这两起跳槽真正刺痛 Google 的地方，并非「少了两个人」。 Google 仍然有 Gemini、Veo、TPU、Android、Search、YouTube 和 Cloud 等等。它的资源厚度，OpenAI 和 Anthropic 短时间里很难复制。 据此就说 Google 已经输了，太草率。 麻烦在于，Google 发明了太多关键技术，也培养了太多关键人物。Transformer 诞生在 Google，AlphaFold 诞生在 DeepMind，可到了商业化和人才定价阶段，这些人未必继续把 Google 当成最好的舞台。 如今，越来越多的人开始把 OpenAI 和 Anthropic 当成新的目的地。OpenAI 给的是最前沿的大模型战场。Anthropic 给的是更集中的研究文化和上升期公司股权。对顶级研究者来说，这些东西有时比大公司的稳定资源更有吸引力。 或许比起 Gemini 排名下滑、产品失利、模型掉队，更值得 Google 警惕的是另一件事：当最优秀的人开始相信未来不在这里的时候，失去的往往不只是几位科学家，更是一部分关于下一代 AI 的想象力。

IT之家 6 月 20 日消息，科技媒体 Android Authority 昨日（6 月 19 日）发布博文，指出在安卓 17 系统更新中，谷歌为 Pixel 10 等设备带来 4 项隐藏改进，包括自动终止内存占用过高 App 等。 一、应用内存限制 在安卓 17 系统中，谷歌引入了应用内存限制机制，在系统检测到某款 App 内存泄漏持续占用大量内存后，会主动终止运行该 App，避免整个手机变慢。不过官方暂未公布具体的内存限制措施的。 消息称本次变更主要针对行为异常的应用，游戏、视频编辑等合法大内存需求不受影响。关于该功能的相关介绍，可以参考IT之家此前文章《谷歌 Android 17 强制应用“瘦身”：为每个 App 设定内存使用上限，越界即杀进程且不留堆栈信息》。 二、本地网络权限 安卓 17 新增 ACCESS_LOCAL_NETWORK 权限，默认处于关闭状态。在此前安卓版本中，应用可随意扫描家庭 Wi-Fi 上的设备（如智能电视、打印机），而在安卓 17 中谷歌赋予用户更强控制权，应用如需访问附近设备，必须请求权限，用户可据此质疑不必要的请求。 三、收紧加载动态代码 针对部分恶意 App 下载后修改可执行代码的行为，安卓 17 要求动态加载的原生库在执行前必须为只读，拒绝加载仍可修改的库，增加在安装后注入恶意代码难度。大多数主流应用不受影响，但未维护的旧应用可能无法运行。 四、默认证书透明度 安卓 17 默认启用证书透明度（Certificate Transparency），用户连接 HTTPS 网站后，系统会额外检查证书是否在公开日志中。这能防止伪造证书，让钓鱼和中间人攻击更难实施。该功能在安卓 16 中为可选，现已成为默认设置。

6月17日，据博主@数码闲聊站透露，小米一款型号为2608BPX34C的全新机型正式通过工信部入网认证，这款产品预计为小米首款阔折叠手机MIX Fold 5，同时也是小米今年定位最高端的手机新品，诸多硬件与自研配置也随之浮出水面。 图源微博@数码闲聊站 从工信部公示信息来看，该机属于多制式无线电终端，全面兼容GSM、5G、WLAN、蓝牙等通信模式，设备发证日期为6月5日，使用有效期长达五年，各项无线电参数均符合国内多项通信法规要求。硬件通信层面，新机不仅支持独立N79频段，还搭载了UWB超宽带技术，该技术能够实现厘米级精准空间定位，大幅提升手机与智能家居设备的互联体验，也是当下高端旗舰机型的标志性配置之一。 外观与机身结构上，结合博主@智慧皮卡丘爆料，MIX Fold 5采用一体化横置后置相机模组，整体设计精致简约。核心结构搭载小米自研无痕铰链，有效优化折叠屏折痕问题，同时配备侧边指纹识别方案。新机内外屏幕比例保持一致，屏幕采用超级像素与高亮规格，视觉观感和户外显示能力都将迎来升级。价格方面，这款阔折叠机型明确切入万元档位，正式冲击超高端折叠屏市场。 图源微博@智慧皮卡丘 核心配置是MIX Fold 5的最大亮点。据悉，该机将首发澎湃OS 4.0系统，搭配小米自研玄戒O3芯片，芯片性能可对标高通最新骁龙8E5旗舰芯片，彻底改变前代产品依赖高通平台的局面，是小米高端折叠屏全面自研的重要尝试。 作为对比，小米上一代折叠旗舰MIX Fold 4于2024年7月发布，起售价8999元，搭载第三代骁龙8芯片，配备7.98英寸内屏与6.56英寸外屏，后置徕卡四摄，内置5100mAh大容量电池。MIX Fold 5在形态、芯片、系统、结构技术上全面迭代，产品定位显著提升。 图源@小米官方

快科技6月20日消息，今年下半年，华为将陆续推出两款折叠屏新品——Mate XT2三折叠和Mate X8双折叠。这两款机型将错开发布，率先登场的便是华为Mate XT2。 据博主爆料，华为Mate XT2属于阔三折产品，本质上仍是阔折叠系列的一员，并且该机采用了全新的U型折叠方案。众所周知，上一代三折叠Mate XTs配备一块屏幕，可以同时外折与内折，那是华为首创的S型折叠方案。 而U型折叠设计的优势在于，两侧屏幕能够完全向内收拢，将主屏完整包裹其中，所有柔性显示面板均收纳于机身内部。如此一来，在日常使用中，其抗摔和防刮能力相比前代三折叠机型将有量级提升，用户再也无需担心外屏裸露时被硬物划伤。 与此同时，华为Mate XT2配备了一块独立外屏，无论是接打电话、快速回复消息，还是扫码支付，都无需展开大尺寸内屏即可轻松完成，极大提升了日常操作的便捷性。 在硬件配置方面，Mate XT2将搭载麒麟9050系列旗舰芯片，该芯片率先采用逻辑折叠技术，性能实现大幅跃升，堪称华为迄今最强悍的手机芯片。此外，新机还将预装全新的鸿蒙7操作系统，带来更流畅、更智能的交互体验。

快科技6月20日消息，高通骁龙8E6 Pro的最新架构图在社交平台提前偷跑。相关参数显示，这颗芯片型号为SM8975，内部衍生出两个版本，分别支持LPDDR5X和LPDDR6内存。 据此推测，骁龙8E6系列至少将包含三个版本：标准版骁龙8E6、支持LPDDR5X的Pro版，以及支持LPDDR6的Pro版，这样的产品矩阵旨在覆盖不同价位段的终端需求。 类似的分层策略在高通历史上已有先例，此前骁龙8E和骁龙8E5均曾划分出多个版本，其中骁龙8E5就曾推出8核心与7核心两种规格，7核心版本由OPPO Find N6首发搭载。 此次骁龙8E6 Pro的产品思路与前代基本一致，满血版配备8核CPU集群并支持LPDDR6内存，性能释放更为激进；另一版本则可能在CPU频率上有所妥协，以实现功耗与成本之间的平衡。 据悉，小米18 Pro Max将首发搭载骁龙8E6 Pro，预计采用满血版芯片，该机型有望在今年9月正式亮相。性能方面，骁龙8E6 Pro搭载高通自研Oryon架构，安兔兔跑分有望突破450万。图形性能上集成Adreno 850 GPU与18MB专属图形缓存。 不过顶级性能的代价同样显著，该芯片单颗成本已突破300美元（约合人民币超2000元），较上代上涨约20%，创安卓芯片历史新高。受此影响，搭载该芯片的顶配旗舰售价将会进一步上涨。多数厂商可能仅在Pro或Ultra机型中搭载Pro版芯片，主流旗舰则选择性价比更高的标准版骁龙8E6。

快科技6月20日消息，中国台湾省巴哈姆特论坛的网友分享了一则令人惊讶的“趣闻”：高功耗、高发热的RTX 5090显卡，居然把主板给“烤熟了”！ 他的显卡是华硕ROG ASTRAL RTX 5090，主板是华硕ProArt X870-E Creator WiFi，机箱是ProArt PA602，平常主要从事AI创作，使用了大约半年。 没想到有一次拆开来看，发现主板芯片组的散热片，居然被烤变色了，相当大的一块面积仿佛淬过火一样。 好消息是用湿布用力擦了一阵子，基本擦干净了。 坏消息是没办法完全恢复到原来的状态了。 网友借此提醒大家，如果有使用RTX 5090这种高功耗显卡的，长期从事AI、创作等高负载，记得有空拆开检查一下，确认主板无事。 对此，有网友回复称，RTX 5090满载功耗逼近700W，瞬时功耗更是能接近1000W，相当于家用微波炉或者烤箱，时间长了烫伤主板也不意外。 也有网友提醒，主板散热片表面一般都做了烤漆、喷涂等工艺处理，受到温度影响会自然老化，但不影响正常使用。

快科技6月20日消息，三星计划在明年上半年正式发布年度旗舰Galaxy S27系列，该系列将全球首发搭载全新旗舰芯片Exynos 2700，这标志着三星在高端移动处理器领域再次吹响进攻号角。 据媒体报道，三星LSI业务部总裁Park Yong-In在近期简报会上公开透露，团队正在积极推进Exynos 2700的研发工作。这是三星高管首次在公开场合正式提及这款尚未面世的SoC。 Park Yong-In在简报中表示，Exynos 2700的研发目标非常明确，就是将其应用在顶级智能手机上。这无疑证实了该芯片将由三星自家的Galaxy S27系列首发搭载。 根据此前曝光的信息，Exynos 2700将采用三星SF2P工艺节点打造，这是三星第二代2nm制程技术。相比前代制程，新工艺在晶体管密度和能效表现上均有进一步提升。 作为对比，上代Exynos 2600使用的是SF2工艺，而此次Exynos 2700采用的SF2P制程在性能上提升了12%。与此同时，功耗降低了25%，且良品率也有所改善。 除了制程升级，Exynos 2700还将支持LPDDR6内存和UFS 5.0闪存等最新存储标准。这些新标准的引入将带来更快的数据传输速率，进一步提升整机运行效率。 综合来看，Exynos 2700从制程、能效到存储规格均实现全方位升级，无疑是三星迄今为止最强悍的2nm芯片。它的实际表现，将成为明年安卓旗舰阵营的一大看点。

快科技6月20日消息，今年上半年国内各大手机品牌纷纷宣布上调售价，唯独苹果始终按兵不动，没有传出任何涨价消息。就在外界普遍认为苹果选择独自消化成本、硬扛压力时，苹果CEO蒂姆·库克在接受采访时打破了沉默。 库克明确表示，受AI服务器对HBM高带宽内存和DRAM需求激增的拉动，消费级内存市场供应持续吃紧，价格正加速攀升。面对这一趋势，苹果已难以完全通过内部优化来消化不断攀升的原材料成本，未来硬件产品起售价上调已成定局。 库克坦言，价格上涨是不可避免的。我们正在尽最大努力减轻上游涨价带来的冲击，也一直在竭力保护客户免受影响，但现有局面已经难以为继。 眼下消费者最关心的是，苹果究竟何时会迈出涨价这一步。不少网友根据产品周期推测，涨价时点很可能落在今年秋季即将发布的iPhone 18 Pro系列上。 业界预估，iPhone 18 Pro的起步售价或将上涨200美元，从当前的1099美元提升至1299美元，甚至不排除进一步涨至1399美元的可能。 不过，知名科技博主Mark Gurman却给出了不同判断。他指出，苹果很快就会调整价格，根本无需等到秋季发布会，这意味着iPhone 17系列可能将在近期就上调手机定价。 值得一提的是，小米创办人雷军也曾公开表示，未来两年内存价格将持续走高，新机型必然跟随市场趋势上调售价。他建议，如果计划在未来一年内换机，越早入手越划算，因为后续机型只会更贵。