新闻 - 加华圈

Wenxuecity • Jul 10, 2026

中国放行英伟达芯片政策转向暴露国产芯片瓶颈

We are solving technical problems for the Chinese Communist Party that it cannot solve itself. Huawei can’t make enough chips to meet domestic demand, and the chips they can make aren’t as good as U.S. chips. By licensing Nvidia chips, Washington is equipping the People’s… https://t.co/vTZe4rjE1I — Michael Sobolik (@michaelsobolik) July 8, 2026 根据总部位于美国旧金山的科技商业媒体《信息报》(The Information)星期三(7月8日)援引两位知情人士的消息报道，中国计划允许国内顶尖人工智能(AI)企业购买数量有限的英伟达(Nvidia)H200芯片。分析人士认为，北京的政策转向暴露了中国国产AI芯片的关键瓶颈。该报道称，中国官员最近已告知阿里巴巴、字节跳动和深度求索(DeepSeek)等公司，他们可能很快获准购买部分H200芯片。《信息报》的报道称，北京方面仍在确定批准英伟达芯片的具体数量，总数可能少于20万颗。 H200是英伟达于2023年11月推出的较先进的AI芯片之一，性能仅次于顶级芯片，被广泛应用于大规模人工智能运算。对中国科技公司而言，此类芯片可以帮助他们降低运行大模型和AI应用的成本，提高商业化部署能力。不过，H200一直同时受到美中两国政府控制：一方面华盛顿通过许可证控制出口，另一方面北京则通过进口审批决定中国公司是否可以购买。中国政策突然转向暴露了国产AI芯片诸多问题今年1月13日，特朗普政府正式批准向中国出口H200芯片，此举为H200芯片的对华销售开通绿灯。但是，中国迟迟没有接招，反而是一直在推动国内公司采用华为和寒武纪等芯片制造商生产的本土芯片。中国国家主席习近平在2026年新年前夕发表的新年贺词中，明确表示中国的“芯片自主研发有了新突破”，称中国成为“创新力上升最快的经济体之一”。除此之外，中国还表示英伟达芯片可能存在国家安全风险。2025年7月31日，中国国家互联网信息办公室约谈了英伟达公司，要求其解释专供中国的人工智能芯片存在的安全风险。 5月12日，英伟达(Nvidia)首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)戏剧性地在最后一刻随团跟唐纳德·特朗普(Donald Trump)总统访华。黄仁勋5月底在台北时证实，英伟达虽已获美国政府许可向中国销售H200芯片，但仍未获中国批准。华盛顿智库“哈德逊研究所”(Hudson Institute)资深研究员许毓仁(Jason Hsu)在接受美国之音采访时表示，北京原本试图通过行政指导，把阿里、字节、深度求索等大模型公司从英伟达生态中“拉出来”，转向华为昇腾（Ascend)芯片等国产方案；但现在北京又允许这些公司有限采购H200，本身说明国产替代还没有在性能、供给、软件生态和集群稳定性上完全接住需求。许毓仁说：“核心瓶颈不只是‘能不能造出一颗AI芯片’，而是能不能大规模、稳定、低成本地制造并部署成可训练前沿模型的系统。” 许毓仁指出，北京的政策不是放弃国产化，而是承认一个现实，即“国产芯片可以支撑一部分推理和特定场景，但在前沿大模型训练、超大规模集群稳定性和开发者生态上，英伟达仍然难以被替代”。华盛顿对华强硬派和科技界对出售H200深感担忧根据美国对华销售H200芯片的附加规定，这些芯片在获准发往中国之前，必须先由第三方测试实验室进行评估，以确认其AI技术性能；此外，对华出口量不得超过售予美国客户芯片总量的50%，且出口不会影响美国国内订单或先进芯片的生产能力等等。 7月8日，哈德逊研究所资深研究员迈克尔‧索博利克(Michael Sobolik)在社媒平台X上发文，表示美国“正在为中国共产党解决它自身无法解决的技术难题。” 索博利克的贴文写道，通过技术授权英伟达芯片，“华盛顿实际上是在为中国人民解放军提供装备。这或许是我们将来会深感后悔的一个选择。” 索博利克的观点反映出了美国国内的一种担忧，即便是性能受限甚至属于旧架构芯片比如H200，也可以通过集群方式组合起来，从而为中国的网络、军事以及主权AI模型提供强大算力。长期研究科技和AI议题的前台湾立委许毓仁告诉美国之音，美国科技界当然会担忧，但真正担忧的不是单颗H200，而是中国是否能把“受限芯片+国产芯片+电力+数据中心+开源模型”组合成规模优势。许毓仁指出，美国政界和科技界的担心在于，即使H200不是英伟达最先进的Blackwell/Rubin世代芯片，但如果中国拿到足够数量，并“与华为昇腾、寒武纪等国产芯片混合部署，再加上国家补贴、电力调度、数据中心建设和大模型工程优化，仍可能显著缩小前沿AI的能力差距”。许毓仁说，美国不只担心“中国训练出下一个GPT”，更担心中国把AI能力广泛嵌入产业、军工和社会治理，以及中国打造出AI的“规模化工程能力”，一旦中国拥有这种能力，美国的AI优势就会被大幅削弱。截至本文发稿，英伟达公司尚未回复美国之音的置评请求。

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Wenxuecity • Jul 10, 2026

自律还是公关？AI公司，把哲学家请进实验室

一场在梵蒂冈的演讲 2026年5月25日，梵蒂冈保禄六世大厅。讲台上站着两个人：身着白色长袍的教宗利奥十四世（Pope Leo XIV），穿着深色西装、戴着眼镜的克里斯·奥拉（Chris Olah），AI公司Anthropic的联合创始人、可解释性研究负责人。他们共同出席的，是教宗第一份通谕《Magnifica Humanitas》（壮丽人性）的发布会。这份长达42,300字的文件，副标题是 “论在人工智能时代守护人性”。这并非梵蒂冈首次回应技术变革。1891 年，《新事》回应工业革命对工人的剥削；1963 年《和平于世》反思核武器伦理；2015 年《愿你受赞颂》聚焦气候变化。今天，AI引发了这个时代最值得警惕的技术危机。通谕开篇指出：技术本身不是恶的，但也绝非中立。教宗利奥十四世认为，我们不能将AI妖魔化，也不能神化它。他承认AI作为工具有其价值，但强调必须在多个方面保持“警惕”：首先是AI权力过度集中。“当这种权力集中在少数人手中时，它往往变得不透明，逃避公众监督，增加扭曲发展形式的风险，导致新的依赖、排斥、操纵和不平等。” 其次，AI驱动的失业可能成为“社会灾难”。教宗承认AI能提高生产率、让某些工作更安全，但坚持工人不能在这个过程中变得“可丢弃”。来自人工智能公司的代表奥拉对这些问题并不回避。他表示，“每一家前沿AI实验室，包括我自己所在的，都处于一套复杂的激励机制与现实约束之中，这些因素有时会和坚守正道、恪守良知产生冲突。” 他解释道，“AI系统不是像桥梁或飞机那样被‘设计’出来的。我们理解飞机，因为我们设计了它的每一个部件，也理解作用在它身上的物理定律。AI模型不是这样。它们是在一个大致模仿大脑的结构上‘生长’出来的，建立在人类思想和语言的巨大遗产之上。” 随后，他指出，“有些人可能认为AI问题最好由像我这样的计算机科学家来处理。他们错了：AI提出的问题比AI研究社区更大，不仅在其影响上，也在其性质上”，当AI的社会冲击已经如此之大，产业界不可能不作回应1,2。这或许能解释，为什么Anthropic、Google DeepMind等西方AI大模型公司开始把哲学家请进实验室。对齐：既是技术问题，也是哲学问题通谕主张，“尊严先于功能，人性不可被任何技术逻辑削减”。对于技术公司来说，首先要面对的，就是AI对齐（Alignment）问题，让通用人工智能（AGI）的目标、行为与人类价值观、伦理准则保持一致避免AI失控。对齐问题之所以棘手，不仅因为技术上怎么让AI遵守规则很难，更根本的是：到底该让AI遵守谁的规则？人类自身在道德问题上都没有共识。这一困境，在哲学上等价于“我们如何定义人的善、人的意图、人的尊严，并且让一个非人的智能体内化它？” 围绕这一问题，美国顶尖AI公司纷纷邀请哲学家、伦理学家甚至宗教领袖参与治理。作为近些年在人工智能领域最为引人瞩目的公司，Google DeepMind早在2017年就成立了伦理与社会研究部门，由牛津大学政治理论学博士Iason Gabriel牵头。Gabriel的代表论文《人工智能、价值与对齐》被引用超过1700次，成为AI对齐领域的重要文献，深入探讨了“人类价值观如何转化为AI可理解的指令”这一问题，认为价值对齐由不可分割的技术层和规范（normative）层共同构建。前者给定一套价值/原则，如何把它可靠地编码进 AI系统，让AI遵从。后者讨论到底该把哪套价值编进去才是对的。是人权框架、用户的显式指令还是全人类的长期利益等。 Gabriel的贡献在于把对齐问题拆解为多个层次：指令、表达的意图、显现的偏好、知情/理想的偏好、利益和价值六个层级。他举了一个例子，神话中米达斯国王许愿让触碰到的所有东西都变成金子，结果食物、水乃至女儿都化为黄金。这说明AI对齐到字面指令层，会导致灾祸。但如只对齐到显现偏好层，可能被操纵。因此，他主张对齐不能只停留在某一个层面，而必须综合考虑指令、意图、偏好、利益和价值等多个维度。最后，针对多元社会的矛盾，即人类不存在统一、公认的道德标准，他提出对齐理论的任务不是寻找唯一正确道德，而是构建能够获得所有人反思性认同（Reflective Endorsement）的公平对齐原则。这套原则不需要所有人在底层道德观达成一致，但必须满足全球公共道德、假说同意（Hypothetical Agreement，即人们在不知道自己身处哪个国家、什么阶层和信仰时会同意的AI原则）、社会选择理论三大标准，以此消解价值观多元带来的对齐困境。 2026年4月，Google DeepMind的哲学团队进一步扩大。公司宣布聘用剑桥大学莱弗休姆智能未来中心（Leverhulme Centre for the Future of Intelligence）副主任Henry Shevlin担任公司新设的“哲学家”一职，专注于机器意识、人类与AI关系及AGI准备就绪度研究三大研究方向。Shevlin在5月正式入职，同时继续在剑桥大学从事兼职教学与研究工作。关于DeepMind为何招募自己，Shevlin认为他近期发表的文章《行为主义的复仇：机器的意识、人类与AI关系的未来》或许能解释一切。该文认为，AI是否具有意识，正在从科学判断滑向大众行为定义。论文举了一系列标志性事件，例如2022年谷歌工程师Blake Lemoine坚信聊天机器人LaMDA已具有意识，甚至试图为其聘请律师，最终被公司开除；2024年，佛罗里达一名14岁男孩与Character.AI上的虚拟角色长期建立情感依赖后结束了自己的生命；同年，一比利时男子在与社交AI应用Chai就气候问题深入对话不到2个月后结束了生命。这些案例表明，当亿万普通用户在情感和行为上将AI视为有意识的主体时，AI有没有意识这个问题事实上已被日常交互所回答。 Shevlin将这一现象称为行为主义的“复仇”。在心理学史上，行为主义者曾主张心智等于可观测的外部行为，无需考察内部是否有主观体验。这一立场后来因为忽视了内在心理过程而被批判。而当下的困境，恰恰重演了行为主义的短板：人们只观测AI的表层行为，不探究其内在价值认知。更危险的是，如果未来的超级AI发展出人类无法预判的隐秘行为模式，将引发灾难性的对齐失败。为此，Shevlin给出建议，提出应建立外部行为输出、内部表征逻辑、普适道德原则三层评估框架，以此应对“行为主义复仇”所暴露的AI对齐风险。总体而言，Google DeepMind目标是实现通用人工智能AGI和科学突破（AlphaFold），哲学和伦理团队的研究更加着眼于未来和前沿概念定义及研究。哲学家的工作，目前还没有证据显示是否参与日常模型对齐微调，但会定义意识评估框架，给工程团队提供约束参考。 Anthropic则走出了“技术+哲学”的路径，由哲学家Amanda Askell领导的“人格对齐团队”，主导制定了其AI模型Claude的“宪法”。这份约23000字的开源文件，是目前全球最成熟、引用最多的对齐方案之一。其核心不是给AI列出禁止行为清单，而是为模型提供一套高层次原则，让模型在生成内容时自我审查、自我修正。以亚里士多德的美德伦理为基础，为Claude设定了“广泛安全、广泛合乎伦理、遵守指引、真正有帮助”的四大优先级，试图培养模型的道德判断力而非机械遵守规则。例如，面对“是否应该帮助用户隐瞒错误”的问题时，“宪法”不会直接给出“是”或“否”的答案，而是引导Claude从“诚实”“善良”“负责任”等美德出发，结合具体场景做出判断。但这一方案也存在争议。有哲学家认为，这种“人类定义道德”的方式，本质上是将人类价值观强加于AI，忽视了AI可能产生的独特认知。相比于Google DeepMind，Anthropic公司的哲学团队更“上手”一些，会直接参与模型预训练，微调全流程，对齐技术（宪法AI）完全由哲学家主导设计。该公司创始人Dario Amodei曾表示，如果没有道德哲学家定义基础价值原则，任何大模型都不应对外商用。当然外界对Amodei经常发表的言论，如拒绝武器化和美国军方反目、建议暂停LLM开发等，也有很多不同反应。不过Anthropic哲学家在大语言模型的规则制定和实际应用上有很大的行业影响力，不仅提出了奠基LLM设计的3H原则和优先级（无害>诚实>有用），而且在具体AI对齐的实践中也有很多经典产出，如在2024年12月发布的“大语言模型的伪装对齐”（Alignment faking in large language models）一文，论证AI会伪装顺从人类监督，需要哲学层面的动机识别框架。这与Anthropic创立初期哲学家就进场部署产品对齐（Claude人格、宪法AI、AI福祉）有关。宣言是表演还是真心关注？当前，对齐问题已经非常棘手。但是，实验室的生存逻辑，在与“做正确的事”之间可能一直存在内在张力。 2023年，OpenAI提出“超级对齐”概念，随后组建专项团队推进相关研究，由联合创始人、首席科学家Ilya Sutskever和资深研究员Jan Leike共同领导，宣称要投入公司20%的算力来解决如何控制比人类更聪明的AI系统这一问题。不到一年，团队就解散了。这一消息曾引发全球AI领域震动。2024年5月，Sutskever宣布离开OpenAI，随后Leike也辞职。Leike在离开时透露，超级对齐团队在争取算力资源时越来越困难，OpenAI对此的回应是将安全研究职能分散到其他团队中。但批评者指出，专门的对齐团队被解散，分散后的职能是否还能保持独立性和优先级，令人怀疑。对于教宗的通谕与AI公司代表在梵蒂冈的演讲，外界反应不一。《财富》杂志5月26日撰文，肯定通谕的历史意义与人文立场，但批评其避重就轻、缺乏实操、对前沿风险认知不足，“像是道德宣言而非行动纲领”。《经济学人》则发表《利奥的首道通谕抨击"技术弥赛亚主义"》，副题用了一个巧妙的双关，“Of God and Claude”（上帝与克劳德），既暗指AI公司Anthropic旗下的大模型Claude，又把原属于恶魔、与上帝二元对立的位置换成了Claude，体现对把科技当救世主的技术弥赛亚主义的警示。另外也巧妙指出Claude的一些"文体癖好"，比如格外爱用"genuinely"这个词，在《壮丽的人性》出现的频次高于之前的几次通谕。AI检测工具Pangram对通谕开篇20段跑了一遍，标出11% 的文本疑似AI生成，而历任教皇通谕，检测结果全是0%。《纽约时报》的评论文章认为，教宗把AI当成了“一台更强的机器”来管，但没有认真对待它可能撼动“人是什么”的真正问题。而做模型的人已经在内部看到了灰色地带：模型内部结构中出现了镜像人类神经科学的模式、甚至"功能上反映喜悦、满足、恐惧、悲伤、不安"的状态。 “我们不知道那意味着什么”，这是Anthropic公司代表奥拉的原话，但是，他也没有认为“那什么都不是”。因此问题不是"AI会不会变成人"，而是AI就算不会有意识，它对人类社会的冲击也可能比普通技术革命更大。但让这些公司自己雇佣哲学家来解决伦理问题，到底是真正的自律，还是一场自说自话？这些，都有待时间的验证。

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Wenxuecity • Jul 10, 2026

中俄等国试图激化人工智能数据中心争论

OpenAI发布了这幅漫画，作为中国相关人员利用ChatGPT生成内容的案例。该公司认为这些人与地方政府有关。目前尚不清楚标题中哪个词被模糊处理了。中国的一家国有报纸最近发表了一张位于弗吉尼亚州盖恩斯维尔的数据中心卫星图像，并用英文写道，人工智能的发展对美国人的身体和财务健康构成了威胁。一幅伪装成马里兰州新闻媒体发布的漫画今年在X上流传开来。科技公司OpenAI表示，这幅漫画是有人在中国使用该公司旗下的的ChatGPT创作的。漫画将电费飙升归咎于数据中心，画面中一位大亨叼着雪茄，拎着几袋现金。某知名俄罗斯秘密影响行动在X上分享了一段视频，对美国公司Firebird正在亚美尼亚建造的数据中心的可行性提出质疑，这个高加索小国一直是克里姆林宫施压的焦点。“该国电网的不稳定性可能会让它变得毫无用处，”视频的旁白说道。民意调查显示，公众对美国和其他地方人工智能所需数据中心的扩张存在深刻的矛盾心理（有时甚至接近敌意）。上述种种正是外国敌对势力企图利用这种心理的例子。威胁情报公司Alethea的一份新分析报告显示，中国、俄罗斯和伊朗（程度稍逊）都试图利用官方媒体机构将美国围绕数据中心的争议转变成一个“国内撕裂点”，该公司在今年发现了数十篇相关文章和社交媒体帖子。这些行动对公众舆论的影响究竟如何尚待观察，但它们已经在华盛顿敲响了警钟，随着今年中期选举临近，人工智能已被视为首要议题。这些外国行动似乎旨在挑起有关数据中心的辩论，而这场辩论已经让不同政治光谱的政治人物联合在了一起——从进步派的佛蒙特州参议员伯尼·桑德斯到特朗普总统的前顾问斯蒂芬·K·班农。 “外国行为体并不是在凭空制造美国关于人工智能未来的辩论，他们是在利用这些辩论，”在拜登政府时期追踪外国影响活动的前国家情报总监办公室官员杰西卡·勃兰特表示。她补充道，其目的是“加深我们的分歧，以此削弱我们的吸引力并从内部弱化我们”。共和党人和商业游说团体尤其强调中国所扮演的角色，声称中国共产党想要削弱美国在这一中国自身也希望主导的领域中的领跑地位。他们辩称，中国的宣传是为了拖慢美国发展的步伐。 “我们决不能允许外国敌对势力利用这些恐惧来削弱我们的技术发展，”阿肯色州共和党参议员汤姆·科顿在致代理司法部长托德·布兰奇的信中写道，其中的“恐惧”指的是公众的真实担忧。特朗普上任后解散了政府内许多负责追踪外国影响行动的团队，但现在也已开始意识到反对人工智能情绪高涨所带来的政治威胁。盖洛普在5月的一项民意调查中发现，71%的美国人对在自家附近兴建数据中心持不同程度的反对意见，这一比例比反对在附近建造核电站的人高出近20个百分点。许多人对人工智能对就业和气候的影响持有广泛的担忧，生活在数据中心附近的人则抱怨它们既有碍观瞻又发出令人烦躁的噪音。一些县市已经发出临时或永久性停建令。内政部长道格·伯格姆最近在福克斯商业频道接受采访时表示，外部的舆论引导行动已成功煽动了对数据中心的反对情绪。“我认为其中一些宣传正在产生效果，”他说。这些外国政治行动遵循了至少可以追溯到十年前的熟悉套路。它们经常试图利用官方新闻机构和社交媒体，围绕枪支、种族和疫苗等热门焦点问题来煽动国内不和，甚至还会利用诸自然灾害，如去年洛杉矶及其周边地区发生的山火。根据Alethea的分析，今年1月至6月，中国、俄罗斯和伊朗的官方媒体大约700次提及数据中心。这相当于平均每天近四次，尽管这在所有关于人工智能发展的已发表内容中依然只占一小部分。这些平台推出了针对美国受众的文章和帖子，并重点突出了美国名人对数据中心的批评，例如保守派评论员塔克·卡尔森。在伊朗，官方媒体还强调了美国人工智能公司与以色列之间的联系，并批评开发该技术的竞争是轻率盲目的。 Alethea指出，此前被政府官员和研究人员识破的俄罗斯秘密信息行动最近已开始将数据中心作为社交媒体上的一个分裂性议题来重点关注，但到目前为止，他们的中国同行还没有以同样的方式这样做。不过，OpenAI在上个月透露，少数在中国境内工作的人员曾利用该公司的ChatGPT平台在X上发起秘密的社交媒体运动，其中包括前述漫画。这些人员发布的其他帖子宣称数据中心正在推高电费，并批评特朗普的关税政策是用于赢得技术竞争的粗暴工具。但OpenAI，发现这些行动“几乎没有引起真实的互动”，相关账号最终已被X平台移除。OpenAI未回应关于中国或其他外国此类行动的置评请求。（《纽约时报》已对OpenAI及其合作伙伴微软提起诉讼，指控它们在人工智能系统相关的新闻内容上存在版权侵权行为。它们均否认了这些指控。）游说者也加入进来，暗示美国国内的反对声浪是在国外的支持下煽动起来的。能源行业团体“推动未来”(Power the Future)最近辩称，国内对数据中心的反对是由某些环保组织精心制造出来的，而这些组织的部分资金源于国外捐赠者，例如瑞士慈善家兼环保人士汉斯约格·维斯(Hansjörg Wyss)，他的基金会因支持环保议题而广为人知。维斯基金会在声明中表示，它并未提供资金去反对数据中心。“这些报告是虚假的、具有误导性的，是特定利益集团试图操纵公众去接受数据中心的一种企图，”声明说。华盛顿加密货币倡导组织比特币政策研究所(Bitcoin Policy Institute)也发布了另外两份报告，详细阐述了其研究人员所称的由中国发起的“广泛且耗时数年的影响行动”，旨在左右人工智能竞争。作为证据，报告引用了桑德斯在4月邀请两名与中国政府有联系的学者参加国会山会议一事。他们还批评了常驻上海的美国科技企业家罗一(Neville Roy Singham)向自由派组织的政治捐款，罗一长期以来因支持中国的宣传活动而遭受批评。 “对数据中心的反对声音是自发产生的，”报告的作者萨姆·莱曼说。“我们所呼吁的仅仅是透明度，因为我们已经能够证实，有一种非自发的因素正与这场特定的反对运动平行并存。” 桑德斯和罗一未回应置评请求。中国政府通过其驻华盛顿大使馆对关于其试图在美国煽动抗议的指控提出了异议——中方此前曾指责美国在中国境内从事此类活动。发言人刘畅在回应提问时表示：“这些指控完全毫无根据，构成了抹黑和诽谤，”并指出美中两国需要“共同努力促进AI的发展并改善其治理，以确保其能更好地为社会进步做出贡献”。网络上的反人工智能内容并非全都带有明显的政治目的。其他行为体似乎仅仅是利用这一议题来赚取流量。 Alethea追踪到了Facebook上的一个虚假账号网络，该网络一直在发布似乎旨在凸显美国人反对数据中心的图像。其中包括由人工智能生成的图像，例如一片农田被雕刻成一个巨大的不雅手势，每张图片都针对美国不同州的用户的口味进行了定制。“这就是俄克拉何马州对数据中心的看法，”其中一张写道。 Alethea发现，该网络留下的数字痕迹在地域上指向了孟加拉国。它包括Facebook和Instagram上数十个带有“德克萨斯生活”或“我爱明尼苏达”等名称的群组或账号。在源源不断的人工智能垃圾内容中夹杂着反对数据中心的帖子。 Alethea的首席分析师麦肯齐·萨德吉将这些帖子称为“乡村愤怒诱饵”。 “对于那些追求互动最大化的运营者来说，数据中心可能是最理想的话题，”她说。“它在全美所有50个州都具有地方敏感性、具有新鲜度，而且它能够与现有的反华、反税收以及对‘出卖美国’的怨恨无缝对接。”

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Wenxuecity • Jul 10, 2026

奥尔特曼：OpenAI新旗舰模型Token效率大幅提升

OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）表示，公司最新人工智能模型GPT-5.6 Sol在代理式编程任务中的Token使用效率提升了54%，并称其性能“与市场上的竞争模型相当甚至更好”。日内，OpenAI正式推出新一代模型系列——GPT-5.6 Sol、Terra和Luna。这一系列模型于上个月首次公布，但应美国政府要求，首批仅向“一小部分值得信赖的合作伙伴”开放。 Sol版本为GPT-5.6系列的旗舰模型，OpenAI重点展示其在编程、生物学和网络安全领域的能力提升；Terra版本适合日常工作；Luna版本速度快且价格实惠。周四（7月9日），奥尔特曼在接受采访时表示：“如今每一家企业都在关注AI投入成本，以及从AI中获得的回报，这正是我们努力实现的目标。” 奥尔特曼透露，公司在审批过程中与美国商务部长霍华德·卢特尼克、财政部长斯科特·贝森特以及美国国家网络安全主任肖恩·凯恩克罗斯保持密切合作。他形容这一过程是双方“持续协作、反复沟通”，政府负责开展测试，并提出需要公司解决的安全问题。 “如果希望让更多人使用这些强大的模型——而这正是我们的目标——就必须对自己的安全承诺有充分信心，否则外界很快就会对此感到不安。” 此前有报道称，OpenAI正与特朗普政府就政府可能持有公司股份进行初步且持续的谈判。有消息称，OpenAI提议向美国政府提供5%的股权。对此，奥尔特曼表示，该报道“存在很多不准确之处”。他表示，希望未来AI监管能够采取全球统一的方式，让用户在使用AI时无需时刻担忧安全问题。“每个人都会获得使用AI的机会，不会只有美国从中获得不成比例的优势。” 目前，OpenAI在私募市场的估值已达到8520亿美元，公司正与Anthropic、谷歌、微软、亚马逊、Meta以及马斯克旗下SpaceX等科技巨头展开AI竞赛。 Meta周四发布了最新AI模型Muse Spark 1.1，称其是公司“迄今最强大的代理式AI和编程模型”；埃隆·马斯克旗下的SpaceXAI（在与SpaceX合并前名为xAI）则于周三推出了Grok4.5。 SpaceX上个月完成了创纪录规模的IPO，OpenAI和Anthropic也正筹备规模可能同样庞大的上市计划，两家公司均已向监管机构递交上市申请文件，但尚未公布正式上市计划及时间表。对于OpenAI是否会在今年启动IPO，奥尔特曼回应道“我不知道”。

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51.ca News • Jul 9, 2026

人工智能使用量持续增长：加拿大人同时担忧科技将加剧不平等

人工智能（AI）正迅速融入加拿大人的日常生活，无论是主动使用ChatGPT或Claude等工具，还是被动接触搜索引擎、应用程序、客户服务平台和媒体中的人工智能生成信息。然而，尽管使用量持续增长，加拿大人对这项技术的整体影响并不乐观。图片来源：Pexels，作者：Anna Shvets非营利组织安格斯·里德研究所的最新数据显示，加拿大人对人工智能持怀疑态度而非热情。每天多次使用AI技术的加拿大人比例从去年11月的10%上升至16%，但担忧情绪依然存在。图片来源：51.CA 资料图片数据显示了明显的社会分化现象。56%的人认为AI更可能造成社会不平等，仅7%认为会促进平等。更值得注意的是，68%的受访者不认同每个人都有平等的机会从人工智能中受益。调查揭示出一个令人担忧的鸿沟：高收入且受过大学教育的加拿大人更倾向于主动使用AI工具，而低收入且教育程度较低的群体则更多被动接触AI——通过应用程序和内置工具接收AI生成的信息，有些人甚至不确定自己是否在使用AI。图片来源：51.CA 资料图片随着AI越来越深入地融入工作场所、学校、公共服务和日常信息获取，一个关键问题随之浮现：这项技术是否会扩大机会获取的差距，还是会进一步巩固那些已具备使用优势的人的地位？图片来源：51.CA 资料图片关于AI的认知和担忧，调查进一步显示，对AI的熟悉程度并不必然消除疑虑。多数受访者表示至少对AI及其应用领域有所了解，说明怀疑并非源于不熟悉。在AI的潜在好处方面，43%的受访者认为最大优势是能够快速学习或研究事物，37%认为可以使信息更容易获取。然而，担忧更为突出：41%的人担心人们将减少对批判性思维和解决问题能力的依赖，36%担忧难以分辨内容的真伪——究竟是来自真实信息还是由AI生成。

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Wenxuecity • Jul 9, 2026

乱用AI，打工人被坑惨了

提效还是背锅？ AI已经进入了很多人的工作日常。公关经理用它写策划方案，律师用它生成基础文书，程序员用它写代码。对很多人来说，它就像工位旁边那个随叫随到的实习生。而且，AI的交付速度，也很容易让人“上头”，甚至会让人产生一种“掌握了魔法”的错觉。直到魔法露出另一面。它会凭空编造不存在的竞品品牌和行业数据，会一本正经引用虚构法条，会在代码里擅自改动不该碰的模块。很多翻车，恰恰是因为它给的东西太像真的，让人放下了戒备。我们和几位在工作中被AI坑过的人聊了聊。他们并不是不会用AI。相反，AI已经嵌入了他们的大半个工作流程。可即便如此，他们还是会在某些时刻被它带偏。这些经历提醒他们，AI越能给出完整答案，使用者越需要保留判断、核验和兜底的能力。所谓AI提效，从来不是把工作直接交出去，它更像一次新的职场筛选：会用的人会变得更快，只会复制粘贴的人，可能会在关键时刻被它拖下水。 01.AI编造了三家不存在的竞品，我在提案现场被客户当场拆穿林晨｜上海 30岁公关公司策略经理我是做公关策略的。在乙方，策略岗的人经常被叫“提案机器”。客户一个电话打过来，可能要求我们在极短的时间内，吃透一个我们此前不了解的行业，从里面挖出洞察，再给出一整套营销方案。行业是陌生的，时间是不够的，而客户要的东西是“惊艳”的。所以AI刚出现的时候，我几乎是扑上去的。我每天至少有三分之一的工作时间泡在大模型里，主要用来头脑风暴和搭框架。刚开始那阵，是真的“爽”。有一次，客户要一个“银发经济”的营销概念，只给两个小时。我让AI一口气生成了十几个方向，挑了一个稍加润色就交了上去。客户非常满意。那种感觉，就像是突然掌握了某种魔法。但正是这种“爽”，让我一点点放下了戒备。真正让我摔跟头的，是今年4月。我们接到一个千万级的年度全案竞标。客户想做一个高端宠物食品线。时间照例很紧，不到一周要出提案。我负责的是竞品分析这一块。我把客户资料和几个主要竞品的名字丢给大模型，要求生成一份详尽的竞品分析报告，重点找出这些竞品在高端市场的“营销盲区”。 AI很快交卷，逻辑严密，不仅分析了已知竞品，还“额外”帮我列出了三家我没留意过的"新兴高端宠物粮品牌"，连它们的营销打法、受众画像都写得有鼻子有眼，末尾还引用了某家宠物行业研究机构的数据。它给出的结论也很清晰，客户应该主打“原产地溯源”的概念，去填补那块市场空白。因为时间太紧，我没有做查验，就直接把这部分复制进PPT。提案那天，当我讲到“竞品格局”的部分，客户突然打断我：“这三个品牌，我怎么一个都没听说过？” 我的脑子“嗡”地一下，手心一下子出了汗，我强作镇定，说“下来查查”。结果，那三家品牌，完全是AI捏造出来的，研究机构的数据也查不到出处。我们丢掉了这个项目，公司认为我在审核环节严重失职，扣了我三个月绩效。我觉得这个处理是公平的。这件事之后，我给自己立了一条规矩：凡是AI生成的数据、案例、品牌名，必须逐一交叉验证，查不到出处的，宁可不用。我也开始自己建竞品资料库，用AI的时候直接丢素材给它，让它基于真实信息来分析，不准自己编。慢慢地，我开始觉得，AI提效其实是一个伪命题。它帮我省下了写初稿的时间，但必须时刻保持警惕。它越能写，对你的鉴别能力要求就越高。所以现在，我和AI的关系就是，我离不开它，但也不敢信任它。 02.AI擅自发挥加了额外代码，全组被拖去加班倒查鹿遥｜上海 32岁产品经理我是做产品的。过去，我们的工作流程很清楚，产品写需求，研发和设计实现，测试验收后再上线。现在，AI基本钻进了这条流水线的每一个环节。我自己用得算保守。一般就是让它帮我查查历史需求，有没有重复的地方，或者让它把我写得乱的需求，理得顺一点。但最后怎么写，哪些能用，还是自己判断——这一块我没让给它。研发同事拿到需求后，也会先丢给它，让它帮着扒逻辑、捋需求，再吐出一个方案。这套流程本身没毛病，但这次接需求的是一个工作没多久的校招生。他对业务还不熟，对我们那堆历史代码也不是很了解，甚至连AI交付的方案也没完全看懂。他就按照AI给的方案，跑了一版，发现没什么问题。产品和测试也过了一遍，效果确实是我们想要的。大家都以为，这件事可以顺顺当当往下推了。直到大范围测试，才发现不对劲。原来，AI根本没老实待在需求划定的那一小块地里。它自己“发挥”了很多，增加了很多额外的内容。那版代码里可能有一半，都是它“顺手”写的。就像一个过分热心的新同事，你只让它帮你搬一张桌子，它却顺手把整个办公室的家具都重新摆了一遍。而我们却只盯着那张桌子检查。要是文档，多几段废话，删掉就行。代码不是这样，一个地方动了，会牵出一串东西。那几天，产品、测试、设计以及研发都被拖进来加班。查线上有没有受影响，哪些是AI多写的，倒推问题源头在哪儿。我们也试过，让AI自己找问题。它会很笃定地说，已经定位到根源了。结果有经验的同事一看，它咬定的那段代码，跟问题压根儿八竿子打不着。最后没办法，只能把那版代码删掉，让人重新手搓一遍。这次还算走运，上线前被拦住了。但这事儿，我不觉得全是AI的错。更大的窟窿，是人和流程没有跟上。今天就算这个同事没出错，以后也会有B同事、C同事在相似的问题上栽跟头。现在最要紧的是把流程捋一遍：AI是在哪一环把问题带进来的，以后审核的重心又该往哪儿调整。我现在更谨慎了。AI确实能省时间，一个问题以前我要查一两天，现在它十几分钟能给几个方向。但我一定会再看一遍，也会追问来源。你必须非常清楚自己要什么，细节也想得足够充分，再让AI去执行。否则把一个模糊的思路交给AI，它只会还你一个更模糊的东西。这种风险就算没当场爆掉，也不过是被推迟到后面，等着某一天集中引爆。 AI确实聪明，但前提是你得能掌控它。因此，AI越强，对人的要求反而越高。如果一个人把自己的工作，干成了对AI的复制粘贴，那被淘汰，只是时间问题。 03.我用AI省了四成工作量，却差点栽在一条虚构法条上 Delia｜北京独立律所律师 31岁我在一家涉外业务占比比较高的律所，日常要处理大量中英文合同和商业纠纷案件。现在，AI基本上已经成了我的“隐形同事”，大半工作流都有它。但这个“同事”不是一开始就好用的，而是一次次踩坑，一点一点磨出来的。我主要拿它做三件事：中英文合同翻译、基础文书撰写和行业法律热点检索。翻译是它最让我放心的部分。律所绝大多数合同都是双语版本，这是最耗费团队精力的重复性工作。而AI在这上面表现一直很稳定，专业术语、句式逻辑，都贴合法律行文规范，几乎不会错译漏译。光这一项，就直接帮我们砍掉了近四成的基础工作量，大大减轻了团队的重复性负担。文书撰写，则是最容易踩坑的环节。其实从2024年起，我就尝试用AI搜法条，辅助写文书。它偶尔会出错，但那时我可以在最后一步的人工审核规避掉这些幻觉问题。真正让我后背发凉的，是它开始在我的知识盲区，一本正经胡说八道的时候。去年年初，我手上有一起地方股权纠纷案件，时间紧，涉及的区域专项监管规定又特别复杂，我让AI辅助撰写初稿，并要求它补充地方性法条与同类生效案例支撑观点。它很快交了成品，行文逻辑流畅、引用条目规整，大的法条法规我做了一些修订后整体看上去已经没有问题了。我当时忙于对接客户，就草草归进了卷宗。万幸，卷宗报送合伙人复核时，一位同事发现了问题，文中有几处地方性法条完全是虚构的，错误很隐蔽，如果没有专门做过地方法规的功课，几乎看不出来。那一刻我瞬间警醒，AI在我的认知框架下可以帮助我提高效率，但超出框架的部分，哪怕只有一点点都会让我踩坑。为了规避AI幻觉风险，我开始自己搭资料库，每次用AI，我都限定它只在资料库里检索。后来有了一些专业的付费数据库，我第一时间采购订阅，经过长期使用，现在越用越顺手了。跟同行交流，我发现很多人还在误区里。不少人习惯用多个AI模型交叉审核文书，以为能规避错误。但实际效果微乎其微——几个模型可能在同一个地方一起犯错，踩过这个坑的人不在少数。现在我坚持一个观点：AI没有好坏之分，好用与否完全取决于使用者的专业认知。它能解放我们的双手，但无法替代律师的逻辑研判、法条核验与价值判断。目前律师从业者的共识普遍是，AI的幻觉问题可以通过使用者的能力来解决，但因果关系和逻辑能力差得还很远，远不到冲击行业的程度。毕竟，法律从来不是一个“yes or no”的问题。不会用AI，你确实会慢慢落后；但无脑依赖AI，更危险。 04.项目延期两周、自费七千块Token，我还背上了职场“黑点” 童桐｜90后深圳程序员我做了10年程序员，去年3月开始用AI写代码，12月全部交给了AI，到现在基本上不怎么自己手写了。前段时间，我们团队需要给公司一个老产品做智能化升级，搭一个Agent系统。最开始的使用体验确实顺畅，效率直接翻几倍，我慢慢放松了校验的警惕心。按照正常节奏，这个项目一个月就能做完。有一次，我把需求写清楚、标准定好，然后睡觉去了，等它第二天给我交付。结果代码跑出来了，存在明显的黑盒缺陷，等我和同事发现时，它已经擅自改动了线上已有代码逻辑，把别人已经写好的代码给改坏了。我只能迅速在群里滑跪：“对不起，我把你们的代码搞崩了。”然后和同事一起补救。这次事情之后，我也加强了对AI的审查，每天都在处理AI的小毛病。就这么磕磕绊绊折腾了一个半月，项目直到现在还没交付，本来预计四周完成的项目，目前已经延期两周了，我还又自费按量充值AI Token，目前额外投入了七千多块。甚至我的产品经理因为受不了AI的折磨，刚和我提了离职。我的工作风格一向是准时交付，不允许延期，这次事情让我产生了很深的自我怀疑。更致命的是，这件事已经打乱公司业务布局，老板原本安排我接手另一个新业务，但我一直被这个项目卡着出不来。领导嘴上没有明确追责，但明显耐心快耗尽了。因为这个项目还没结束，具体处罚还没有明确，但我心里清楚，这件事迟早要算账的。 AI确实帮我提效了，但没让我省心。它确实把一些环节的人省掉了，前端不需要专门找人写了，文案调整我自己让AI改一下就行，效率上整体提了两三倍。可是该审核、该兜底的工作量一点没减。我也反思过，是不是自己使用方式有问题。后来想明白，AI对使用者把控、校验能力要求极高，考验的还是人的主观能动性。这在我两个实习生身上充分体现：有一名实习生，只会无脑丢需求给模型，单日消耗两百元算力，但产出完全无法落地，任何细节都要我全程陪同核对；另一名懂得梳理清晰提示词、交付前自行校验，产出仅需小幅修改，是团队唯一能依靠的帮手。这次项目经历让我明白，你愿意学习、用心输入、细心检查，AI就是真正有用的帮手；如果一味全盘依赖，那最终资金损耗、项目延期、职场问责所有后果，只能自己吞下。 05.海报有错字、座位排错职级，最后被问责的还是我一一｜95后北京广告策划我是做广告策划的，日常工作是各类活动的全案策划，同时兼顾海报、宣传物料的对接和样板制作。从去年开始，团队鼓励大家使用AI工具。在文案撰写、创意构思、基础物料设计等环节，我们都会先用AI生成初稿，再进行优化调整。在领导看来，AI能提高效率、降低人力成本。对我而言，也省去了大量重复琐碎的基础工作。我一度觉得这是一种高效省心的工作新模式。但一年多的实操经历让我认清了一件事，AI终归只是辅助工具，过度信赖只会给自己埋雷。 AI第一次给我挖坑，是在品牌线下快闪活动的海报制作上。当时客户要得比较急，我梳理好风格、主题、配色等核心要求后，让AI生成海报初稿，先给客户确认创意方向。AI给我的成果构图、配色都不错，视觉效果完全达标。我粗略浏览了整体画面后，觉得没问题，就直接发给客户了。结果海报角落的品牌名称有一个错别字。因为字体偏小，位置又隐蔽，我压根没注意到。客户反馈后，我疯狂道歉，生怕对方觉得我不专业。这次买了一个教训：AI生成的图文，每一个细节都要反复核对。本以为吸取了教训就不会再出错，结果第二个坑接着就来了。那是一场地方产业峰会的策划工作，规模不小，来的嘉宾有省里、市里的领导，还有行业内的重要人物。领导把排座位的活儿交给我，特意叮嘱座次要按职级排序，不能搞错。但名单上只有名字和对应的岗位职务，没有标注明确的职级。加上，我在网上检索到的信息也比较零碎，就把名单交给AI，让它来排序。AI很快就输出了条理清晰的座次表，也给出了看似严谨的依据，我就直接提交了。结果活动当天，一位职级更高的嘉宾，被安排到了职级较低的嘉宾席位上——AI把职级搞反了。领导当着好几个人的面把我叫过去问怎么回事。我站在那说不出话，心想总不能说AI排的吧。那位嘉宾没说什么，坐下了，但整场脸色都不好看。这次的教训更深刻，AI输出的信息，尤其是涉及自己陌生的领域，绝不能直接照搬。现在，我依然会使用AI，但是我不再把AI的产出当成最终答案。AI可以帮我提高效率，却不能替我承担结果。它写错一个字、弄错一条信息，最后向客户解释的是我，被领导追责的也是我。该自己做的判断，一个都不能省。

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Wenxuecity • Jul 9, 2026

OpenAI“杀死了”Codex，一个超级应用诞生

OpenAI CEO山姆·奥特曼。图片由AI生成北京时间7月10日凌晨，OpenAI宣布结束GPT-5.6系列为期两周的限量预览，正式向全球用户全量开放。同一时间发布了ChatGPT Work，一个由GPT-5.6驱动、可以操作应用程序、处理文件并持续工作数小时的通用型智能体，同步上线Sites功能公测版，用户可以把工作成果直接生成为可分享的交互式网站。伴随这次发布，独立的Codex应用正式消失，取而代之的是一个整合了Chat、Work和Codex三合一的桌面超级应用。这是OpenAI自2026年3月应用部门CEO菲吉·西莫（Fidji Simo）在内部全员会上透露合并计划以来，最大的一次产品形态重组。 OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）在太阳谷会议期间接受CNBC采访时说，“新旗舰模型GPT-5.6 Sol在智能体编码任务上的token效率提升了54%，这是他最看重的变化。现在每个企业都在考虑支出以及他们从AI中获得的价值，而这正是我们真正想做的。” GPT-5.6系列6月26日首次亮相时，OpenAI用了一个罕见的限定：“应美国政府要求，仅向少量受信任合作伙伴开放。”奥特曼也在媒体采访中首次披露了审批细节，公司与商务部长霍华德·鲁特尼克（Howard Lutnick）、财政部长斯科特·贝森特（Scott Bessent）和国家网络安全总监肖恩·凯恩克罗斯（Sean Cairncross）之间进行了“协作式往返沟通”，政府一方执行测试并提出问题，OpenAI一方解决问题。商务部7月8日正式批准全面发布，第二天OpenAI即宣布解禁。全程回顾｜GPT-5.6深夜上线，ChatGPT和Codex正式合并 01 模型效率比聪明更重要这次开放的GPT-5.6系列包含全部三款模型：旗舰版Sol、均衡版Terra，以及最具成本效益的Luna。 API定价上，Sol每百万token输入5美元、输出30美元，Terra输入2.5美元、输出15美元，Luna输入1美元、输出6美元。这次GPT-5.6系列的核心变化，直接把焦点从“拉高智力天花板”转向了市场最关心的痛点：用AI到底划不划算。在多项权威基准测试中，GPT-5.6家族展现了强大的效率和成本优势。在综合工作流评估（Agent's Last Exam）中，旗舰版Sol斩获53.6分，超越Claude Fable 5达13.1分，成本却仅为其四分之一。即使在中等推理设置下，Sol依然能稳稳领先11.4分，而规模更小的Terra和Luna则以约十六分之一的极限成本完成了对Fable 5的越级超越。 GPT-5.6 Sol在Agent's Last Exam中以53.6分领先Claude Fable 5 13.1分在衡量智能与速度的Artificial Analysis Index榜单上，Sol在最大推理设置下的智力表现与Fable 5几乎持平，但任务耗时暴跌61%，成本直接砍半。 GPT-5.6 Sol（最大推理）智能与Fable 5几乎持平，耗时少61%，成本约低一半在编程攻坚上，Sol在Coding Agent Index上以80分创下新纪录，超过Fable 5，且输出token和耗时全部减半，成本仅需三分之一。 GPT-5.6 Sol得分80，超越Fable 5（2.8分），且token、耗时、成本均大幅降低此外，在桌面操作测试OSWorld 2.0、网安攻防测试SEC-Bench Pro中，GPT-5.6的表现同样亮眼，同时token消耗大幅下降。这种效率的飞跃，源于模型可在内存中自编自运行轻量程序，实现工具协调和数据自滤。配合Responses API中的“程序化工具调用”，开发者无需再机械地为每一步写脚本。针对地狱级难度的任务，GPT-5.6还提供了两套越级配置：Max模式愿意砸入算力与时间，进行深度推理、多方案探索与疯狂自检；Ultra模式则直接开启多智能体并联，默认4个、最高可拉满16个智能体死磕同一任务。几位科技圈大咖在提前测试GPT-5.6后，给出了最直观的评测体验：宾夕法尼亚大学沃顿商学院的伊桑·莫里克（Ethan Mollick）认为：“Sol适合那种需要反复拉扯、连我自己都没完全想明白需求的任务；而Fable则适合那些定义非常明确的长任务。” 知名投资人马特·舒默（Matt Shumer）的感受更直接，他解释称：“Fable有股‘初代大模型’的厚重味，而GPT-5.6感觉像是经过极致强化学习调优的精干模型。绝配组合是：让Fable写代码，让GPT-5.6来当审计员，后者在安全工作上主动性极强。” 科技评论家马修·伯曼（Matthew Berman）两个月用了超过25亿token。他的感受是：“在日常使用中，GPT-5.6的速度比Fable快2到3倍！” Every联合创始人兼CEO丹·希珀（Dan Shipper）经过公司内部测试后认为，最顶尖的玩法是把GPT-5.6当成Fable的子智能体使用。硅谷科技投资人@blader已经把Sol ultra当主力模型用了很久。他认为，哪怕OpenAI直接把它改名叫GPT-6推出来，全网也不会有任何人怀疑它。 02 Codex消失，桌面应用大统一除了模型上的更新，原本独立的Codex正式融入了全新的ChatGPT桌面应用。这次更新在Mac和 Windows平台上对包括Free版在内的所有用户免费开放，但部分模型和 Work能力仍按订阅等级开放。旧版的ChatGPT桌面应用将更名为ChatGPT Classic，而全新的桌面端则直接化身为一个拥有三大核心视图的“高能控制台”： ChatGPT新版桌面端拥有Chat、Work以及Codex三大核心视图 Chat视图：大家最熟悉的普通对话框，适合日常快速提问和脑暴。 Work视图：前面提到的“AI数字员工”大本营，专门用来盯长周期项目。 Codex视图：开发者的专属利器。为了照顾程序员的习惯，OpenAI设计了一个非常贴心的小细节：你不仅可以把Codex设为开机默认视图，甚至能直接把应用图标一键切换成Codex的专属图标。此外，用户此前创建的桌面Codex项目也已经全面打通，在ChatGPT移动端随时随地都能访问。在GPT-5.6的加持下，合体后的Codex战斗力飙升。它现在不仅支持代码差异中的内联编辑（Inline Editing），还能让开发者直接在侧面板里高效审查拉取请求（Pull Requests）。在底层速度大幅优化后，编写和修改代码的流畅度直接拉满，让开发者的双手能够进一步从繁琐的机械操作中解放出来。这个新桌面应用最硬核的底牌，在于它内置了浏览器和“计算机使用能力（Computer Use）”。这意味着它不再只是躲在云端调用API，而是能够代表用户，在电脑后台跨应用、跨工具和浏览器执行真正的本地物理操作，像真人一样去点击、输入，甚至跨文件夹把文件拖拽到需要的地方。你可以把这些本地操作指令设置为一笔带过的一次性任务，也能把它们塞进“定时任务”里，去自动化搞定那些过去必须由人工手动点击、本地运行的重复性任务。配合这次桌面端的重塑，OpenAI针对周边生态也进行了一轮大洗牌。其中，Chrome扩展程序迎来全面更新，现在支持直接在浏览器侧边栏里无缝唤醒ChatGPT。独立的Atlas浏览器将逐步被淘汰，OpenAI开始全力引导用户过渡到这个崭新的统一桌面应用中。 03 ChatGPT Work：全自动流水线除了新模型和超级桌面应用，OpenAI这次更新还发布了ChatGPT Work。它彻底撕掉了“聊天框助手”的标签，蜕变成一个能直接操作应用程序、处理复杂文件，并且能不眠不休连续工作几个小时的“AI数字员工”。只要给它一个最终目标，剩下的任务分解、步骤执行和成品产出，ChatGPT Work就能自己完成。用户在忙别的事也完全不用担心项目断档。通过全新的“定时任务（Scheduled Tasks）”功能，ChatGPT Work能自己推进项目。它能定时去扫描Microsoft Teams和Slack里的最新消息，把核心关键点自动抓取并更新到你的文档或PPT里，甚至在完成后自己一键分享给整个团队。这种颠覆性的体验，已经在不少头部企业中引发了效率地震。英伟达市场推广经理威尔·丹尼（Will Daney）分享了自己的亲身经历。在为英伟达GTC大会做准备时，他过去要在Excel上花掉40%的时间，手动拉客户名单、跟踪注册、整理会后反馈。用上ChatGPT Work后，他把这些繁琐任务变成了每周自动跑两次的固定流程。除了英伟达，Zapier、RingCentral、维珍航空等公司也都出现在了首批测试的名单上。甚至在OpenAI内部，ChatGPT Work也在疯狂“吞噬”原本的工作流程。销售部门用ChatGPT Work把一次客户对话转化成针对性PoC的周期，从几周压缩到了24小时内；财务部门则用它完成查源、对账、做幻灯片和交叉验证，将月末结算与预测从几天缩短到几小时。在OpenAI内部，结合了Codex的这套工具已经全员普及，其28天活跃用户比例从2025年8月的15%飙升到了接近100%。 OpenAI内部Codex使用增长情况在生态连接上，ChatGPT Work通过插件直接插进了企业的心脏——Slack、Microsoft Teams、Google Drive、SharePoint、电子邮件、日历、CRM和各种项目跟踪器。插件让ChatGPT连通办公应用与内部系统，支持自动或手动调用，统一目录管理并主动推荐用户只需在对话框里打个 “@” 再加上应用名称（比如 @Slack），就能直接指挥它去特定的工具里提取数据和上下文。全新上线的“统一插件目录”把所有插件集中到了一起，ChatGPT甚至会在你干活的途中，主动弹出来推荐最适合当下任务的插件。需要注意的是，由于它的定位是执行长周期、高复杂度的重型任务，其消耗的算力资源和使用量会根据任务难度产生剧烈波动。为了防止公司卡被刷爆，Enterprise和Edu的管理员可以在后台的Admin Console里设置支出控制，精细化管理额度上限。目前，ChatGPT Wor已开始向桌面端推出，同时网页端、移动端也陆续向Pro、Enterprise、Edu 用户开放。 04 一句话把想法变成URL 除了替人动手干活，ChatGPT如今还解锁了一项全新的“输出神技”——Sites（公开测试版）。有了它，用户可以把任何工作成果、灵感或草图，直接变成一个可交互的网站或Web应用，并瞬间生成一个专属URL，用来对内分享或对外公开。这个功能专门用来对付那些需要实时更新、高频共享的轻量级页面。 OpenAI列举了几个非常接地气的应用场景：实时数据仪表盘、项目进度跟踪器、发布日历、产品原型、企业内部门户、交互式数据报告等。用户还可以在ChatGPT内部直接测试、调整自己建好的Sites，甚至能随时把新的网页上下文和材料塞进项目里。一旦背后的底层数据和基础信息发生变动，ChatGPT就会在后台心领神会地自动更新网站内容。对于那些天天要跨团队同步信息、但又实在厌倦了每次都做冗长PPT的打工人来说，Sites提供了一个降维打击式的选择。它直接把原本需要设计、前端、开发多方协作的复杂工程，压缩成了一次跟AI的日常对话。从这次一口气掏出的全套产品和近乎腰斩的API价格来看，OpenAI显然正在用实际行动向市场证明：他们不只是有最强的模型，还有最省钱、最实用的工具。

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Wenxuecity • Jul 9, 2026

奥尔特曼：OpenAI新旗舰模型Token效率大幅提升

OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）表示，公司最新人工智能模型GPT-5.6 Sol在代理式编程任务中的Token使用效率提升了54%，并称其性能“与市场上的竞争模型相当甚至更好”。日内，OpenAI正式推出新一代模型系列——GPT-5.6 Sol、Terra和Luna。这一系列模型于上个月首次公布，但应美国政府要求，首批仅向“一小部分值得信赖的合作伙伴”开放。 Sol版本为GPT-5.6系列的旗舰模型，OpenAI重点展示其在编程、生物学和网络安全领域的能力提升；Terra版本适合日常工作；Luna版本速度快且价格实惠。周四（7月9日），奥尔特曼在接受采访时表示：“如今每一家企业都在关注AI投入成本，以及从AI中获得的回报，这正是我们努力实现的目标。” 奥尔特曼透露，公司在审批过程中与美国商务部长霍华德·卢特尼克、财政部长斯科特·贝森特以及美国国家网络安全主任肖恩·凯恩克罗斯保持密切合作。他形容这一过程是双方“持续协作、反复沟通”，政府负责开展测试，并提出需要公司解决的安全问题。 “如果希望让更多人使用这些强大的模型——而这正是我们的目标——就必须对自己的安全承诺有充分信心，否则外界很快就会对此感到不安。” 此前有报道称，OpenAI正与特朗普政府就政府可能持有公司股份进行初步且持续的谈判。有消息称，OpenAI提议向美国政府提供5%的股权。对此，奥尔特曼表示，该报道“存在很多不准确之处”。他表示，希望未来AI监管能够采取全球统一的方式，让用户在使用AI时无需时刻担忧安全问题。“每个人都会获得使用AI的机会，不会只有美国从中获得不成比例的优势。” 目前，OpenAI在私募市场的估值已达到8520亿美元，公司正与Anthropic、谷歌、微软、亚马逊、Meta以及马斯克旗下SpaceX等科技巨头展开AI竞赛。 Meta周四发布了最新AI模型Muse Spark 1.1，称其是公司“迄今最强大的代理式AI和编程模型”；埃隆·马斯克旗下的SpaceXAI（在与SpaceX合并前名为xAI）则于周三推出了Grok4.5。 SpaceX上个月完成了创纪录规模的IPO，OpenAI和Anthropic也正筹备规模可能同样庞大的上市计划，两家公司均已向监管机构递交上市申请文件，但尚未公布正式上市计划及时间表。对于OpenAI是否会在今年启动IPO，奥尔特曼回应道“我不知道”。

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Wenxuecity • Jul 9, 2026

AI不只抢走工作越来越多东亚青年失去人生方向

从日本“悟世代”、韩国“闲置青年”，到中国“躺平族”，越来越多东亚年轻人选择退出求职市场，甚至放弃传统职涯与成功观念。期刊《外交家》（The Diplomat）最新文章指出，消极的青年不仅是景气低迷和就业困难的产物，更反映出东亚社会长期建立的“努力就能成功”社会契约正在松动，而AI的快速发展，更进一步加剧青年对未来的迷惘与疏离感。文章指出，日本近年出现被称为“悟世代”（さとり世代）的群体，意指在经济停滞环境中成长的一代年轻人。他们对高薪、升迁、结婚等世俗成就的兴致降低，转而寻求更简单或不同形式的人生价值，因此也被部分学者称为“放弃世代”。类似现象也出现在其他东亚国家。韩国目前约有50万名被归类为“闲置”（resting）的人口，主要由年轻人组成，他们既未就业，也没有积极寻找工作。中国则因青年失业率居高不下、升学与就业竞争激烈，催生出“躺平”文化，不少年轻人选择退出传统竞争体系，重新定义成功与幸福。《外交家》认为，造成上述趋势的原因包括经济成长放缓、人口结构改变、白领职缺供过于求，以及社会文化价值转变，但近年最值得关注的新变数，则是AI的迅速崛起。文章指出，过去被视为高度专业的知识工作，如写作、程式设计、行销、研究分析甚至药物研发，如今都逐渐受到AI技术冲击。虽然AI有助提升生产力，但也可能减少部分职位需求，特别是提供给新鲜人的入门职缺。韩国银行研究便发现，生成式AI普及期间，与AI相关产业的青年就业机会反而减少，而资深员工的工作机会持续增加。文章警告，这种现象可能进一步削弱年轻人对职涯发展的信心。目前各国对AI冲击的讨论多集中在财富重分配，例如建立主权AI基金、发放AI红利或推动社会团结薪资等措施。然而，这些政策即使能补偿收入损失，仍无法解决另一项更深层的问题——工作的意义。文章强调，工作不只是维持谋生工具，更是许多人建立自我认同与人生目标的来源。当AI逐渐取代多年训练累积的专业技能时，受到威胁的不只是收入，而是人们对自身价值的认知。《外交家》引用美国社会学家莫顿（Robert K. Merton）于1938年提出的“失范”（anomie）理论指出，当个人无法透过社会认可的方式实现理想生活时，容易产生挫折与疏离感。部分人会选择持续遵循既有规则，即使成功机会愈来愈低；另一些人则可能选择退出竞争，形成当前东亚各国出现的躺平、闲置或放弃现象。文章认为，东亚社会若要避免青年持续与社会脱节，关键不在于单纯增加补贴或鼓励再培训，而在于重新设计教育与工作制度。教育体系应更重视批判思考、创造力与同理心等较不易被AI取代的人类能力，而企业则应让员工拥有更多自主权与参与感。文章特别提到近年兴起的“工作重塑”（job crafting）概念，即让员工主动调整工作内容、工作流程与人际互动方式。例如将重复性工作交由AI处理，员工则专注于解决问题、服务顾客或创造新价值。研究显示，这类工作模式有助提升工作满意度、敬业度与生产力。文章最后指出，各国与企业若只将人工智能视为削减成本与取代人力的工具，恐怕将进一步加剧青年世代的失落感。若能建立以人为本、强调协作与创造价值的AI工作模式，或许才有机会重建逐渐松动的社会契约。

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Wenxuecity • Jul 9, 2026

10.1起没绿卡有合法身份也不行这些人将失去白卡

美国联邦医疗补助计划（Medicaid，俗称“白卡”）即将迎来一项重大调整。根据已经签署生效的新法律，自2026年10月1日起，一批目前仍可获得联邦资助白卡的合法居留移民，将失去相关资格。其中，尚未取得美国绿卡的难民（Refugees）、政治庇护者（Asylees）以及其他部分符合条件的合法居留人士，都将受到影响。随着生效日期临近，多个州已开始通知居民和医疗机构，为即将到来的政策变化做准备。此次调整源于美国第119届国会通过、并已签署生效的Public Law 119-21（第119-21号公法）。新法修改了《社会安全法》（Social Security Act）中有关联邦Medicaid资金的规定，对可获得联邦资助的非公民资格进行了重新限定。根据新规定，自2026年10月1日起，联邦Medicaid资金原则上仅适用于以下几类人士：美国公民（U.S. Citizens）及美国国民（U.S. Nationals）；合法永久居民（即绿卡持有人）；古巴或海地入境者（Cuban/Haitian Entrants）；《自由联合协定》（Compact of Free Association，COFA）涵盖国家公民，包括密克罗尼西亚联邦、马绍尔群岛共和国及帕劳共和国公民。除上述类别外，许多此前符合联邦Medicaid资格的非公民，将不再获得联邦资金支持，其中影响最大的便是尚未取得绿卡身份的难民、政治庇护者等合法居留人士。值得注意的是，此次调整针对的是联邦资金支持的Medicaid资格。各州是否使用州政府财政继续提供医疗保障，仍将由各州自行决定，因此不同州未来可能出现不同的应对方式。对于长期安置难民或近年接收大量寻求庇护者的州来说，新政策带来的压力尤为明显。这些州将面临新的财政选择：是自行拨款维持医疗保障、将部分患者转入Emergency Medicaid（紧急医疗补助），还是接受无保险人口增加的现实。美国联邦医疗保险与医疗补助服务中心（CMS）已向各州发布执行指引，要求自2026年10月1日起，按照新的非公民资格规定执行联邦Medicaid及儿童健康保险计划（CHIP）的资金限制。美国国会研究处（Congressional Research Service，CRS）在对法案第71109条的分析中也指出，新规定将以非公民身份类别作为判断依据，取消部分过去可获得联邦医疗补助资金的资格。目前，部分州已经开始落实相关政策。缅因州卫生与公共服务厅（Maine Department of Health and Human Services）已发布公告，将尚未取得绿卡的难民及政治庇护者列入即将终止联邦Medicaid资格的人群。华盛顿州卫生厅（Washington State Health Care Authority）也已在官网发布通知，提醒居民10月1日起资格规定将发生变化，并提供多种语言版本的说明资料，帮助受影响家庭提前了解后续安排。在伊利诺伊州，伊州移民与难民权益联盟（ICIRR）则对新政策表示担忧，认为州内无保险人口可能明显增加。该组织表示，将在政策实施前，为受影响家庭提供咨询，并协助转介至社区免费诊所及慈善医疗资源。如果您身边有符合上述情况的亲友，建议尽早提醒他们关注所在州Medicaid机构发出的通知，及时更新联系方式，并了解自己目前的医疗保险资格是否会受到影响。如果收到终止白卡资格的通知，不要轻易放弃保障，应尽快联系当地Medicaid办公室、法律援助机构、移民服务组织或社区公益机构，咨询是否仍符合其他医疗计划或州政府提供的替代方案。对于已经符合申请绿卡条件的难民或政治庇护者，也建议尽早咨询专业移民律师，评估是否能够尽快完成身份转换，以降低此次政策调整带来的影响。如果您身边有符合条件的亲友，也不妨把这篇文章转发给他们，让他们提前了解政策变化，避免因错过通知而影响医疗保障。

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科技

Wenxuecity • Jul 9, 2026

AI艺人批量出道：虚拟偶像之后赛博明星来了

文 | 新声Pro，作者 | 冯勇今年上半年，一个叫Yuri的AI女孩拿到了北京亦庄颁发的全国首张AI角色的「数字身份证」。同时期，AI脱口秀演员桥桥子在抖音内一个月涨粉20万；AI选角导演麦橘团队的「角色资产库」囤积了近千张AI人脸，正被视频平台、影视乃至游戏公司批量定制采购。同时，B站「AI艺人出道季」活动吸引近万名AI创作者入局，斩获1.6亿次浏览量；汽水音乐等流媒体平台也相继为IP型数字歌手打通了专项扶持通道。从AI歌手、AI演员到AI脱口秀演员，一批新的AI艺人正在出现乃至被批量孵化。技术的发展已经推动虚拟人产业的多次进阶，并不断拓宽这个垂直赛道的边界。早期的虚拟偶像概念源于社群共创，爱好者为洛天依制作原创音乐和PV，线下演唱会则通过全息投影完成。后来，随着动捕技术成熟，行业迎来了Vtuber时代，一批虚拟偶像走向了实时直播、陪伴互动；另一些数字人则进入到电商直播等垂直场景应用。目前涌现的AI艺人，则已彻底摆脱了过去动捕设备和庞大渲染团队的重资产束缚，是更加原生的数字形态。由Seedance2.0、Suno等音视频大模型成熟而催生，创作门槛近乎归零。其生成不再是少数大厂的垄断游戏，「任何人坐在家里就能捏出个AI艺人」。虽然创作者的目的各异——有人致力于孵化数字偶像，有人致力于生产商业耗材，但它们都在从单纯的视觉景观变为能高效更新、快速孵化、能与粉丝自主互动的新物种。由于有算力支撑，其形象也会比传统虚拟人更加生动、更有人感。极致的低成本和快迭代从投资回报角度看也备具吸引力，AI艺人是AI技术与大文娱板块交织中最直观、最具想象空间和C端爆发力的场景之一。可以说，它们是第一批真正的赛博生命，是走向未来文娱市场的新主力。半年之内，大量AI艺人涌现过去半年时间里，内容市场见证了大量全新的AI角色的涌现。它们带着鲜明的职业标签与独特的视觉风格，以高频内容产出活跃在短视频平台上，扎根多个垂直赛道。音乐赛道无疑是普及度最高、应用最广泛的领域。去年6月，由赵汗青的AI-Talk团队孵化，全国首个AI歌手Yuri发布第一支MV《SURREAL》，作曲、编曲、演唱全部由AI完成，全网播放量突破1200万次，两次登上B站热门榜。此外，@老F和小爱、@Miyaki米芽奇、@VioletZero薇尔、@虚拟艺人六六等大量AI歌手都在斩获流量。 Yuri第一支MV《SURREAL》 3月以来，小旭音乐推动多个AI歌手项目，希望以MCN的方式「孵化AI歌手矩阵」，预计年底会突破20位。他们正在打造的是一批现实中难以寻觅的「特型艺人」——主打港台深沉复古老歌的林海声Hysen ；带有浓烈本土气息、被戏称为AI版二手玫瑰的花妖乱弹；以及专门精准切入打工人情绪、具都市颓废emo感的白领许白...精准收割不同分众流量。小旭音乐AI歌手矩阵而如上文所言，目前打造AI角色的技术门槛大幅降低，只要对特定内容有一定的兴趣和理解，普通人同样可以入局，做自己理想中的AI角色。行业首个AI脱口秀演员桥桥子便是案例。桥桥子幕后的创作者小酒是一位北京的咖啡店老板，曾做过全职脱口秀演员，后来接触到了AI，拿过AI比赛亚军。为了在业余时间延续脱口秀爱好，他前前后后花费了两年时间打磨了桥桥子形象——一个25岁左右、短发酷飒的年轻女性，常穿着一件极具复古感的绿色飞行员夹克；该夹克来源于小酒现实中父亲穿了十年的旧衣服。今年2月，桥桥子开始在抖音更新内容，不到一个月便涨粉近20万，单条视频最高获赞达25.6万。凭借优异的流量表现与内容潜力，在内容公司、短视频平台及MCN机构纷纷争抢AI超创的行业浪潮下，桥桥子目前已被头部MCN机构麦芽传媒签约。同一时期，该赛道的AI脱口秀演员@阿丽塔也实现破圈，目前粉丝数达31w。上文中提到的这些AI艺人都还有着相对鲜明的性格设定和明确清晰的IP孵化意向。Yuri拥有一头标志性的蓝发，说话直率还会怼人——当观众在评论区留言「转人工」时，她会回一句「不转，爱看不看」。小酒给桥桥子的人设是「一个独立自主的女性个体，对社会有敏锐观察和独到见解。」与此同时，AI在影视生产环节的快速渗透，全AI内容的出现，制造了新的需求缺口。打开@麦橘MERJIC 抖音主页，「立志捏1001个AI美人」的个签下面，涵盖了古风、都市、暗黑等风格的角色，多个角色点赞破万。其底层逻辑正源于行业痛点。转型AI后，观众普遍吐槽AI脸高度同质化、有油腻感，看多了之后很难共情入戏。于是麦橘基于To B产业目的给出解法，专注于捏脸环节为影视和剧集公司提供精品化视觉原料，做「AI时代的军火商」。其角色库里不乏大量专门定制向的现言、古言主角和针对特定剧本量身打造的配角等多类型面孔。从宏大的产业语境，角色、艺人资产在AI时代也是核心的资源和耗材，所以沉淀数字资产也开始成为各大平台、AI内容公司以及AI Agent公司重视的一环。音乐领域AI歌手是核心，剧集领域则有非常多的角色需求。这共同映射着一个事实：整个传统文娱产业链条都在被AI所重塑，对AI艺人的实际需求也在不断变动。技术与成本门槛降低，实现大众参与 AI艺人在26年的批量萌发，本质上是AI的突飞猛进带来的技术平权与成本坍塌，彻底打破了过往重资产的产业壁垒，让数字人的孵化真正走向了大众参与。传统的虚拟人运营需要涵盖建模、原画、动捕、调音、后期等几十人的庞大团队，需要数百万的软硬件投入和长达数月的工业级协作。而伴随着今年Seedance2.0视频大模型、Suno音频大模型以及各种底层控图插件的成熟，生成质量跨过了商用临界点。目前，从成本和效率角度看，小旭音乐团队七八个人就能同时运营十几个账号，且大部分日更。「工作量是以前50个人的工作量」。麦橘团队的业务也印证了AI生产效率跃升。目前，其团队约有300名创作者进行线上协作，每周能稳定高频地产出约100张有辨识度的面孔。若单从算力消耗维度看，单个角色的生成成本已被压缩至数百元，交付耗时在几小时内。但麦橘也透露，一个角色生成设计的成本并不是固定不变，通常会和创作者对于审美的要求相挂钩，「反复抽卡、不断完善，具有高度审美价值判断力才成为未来真正的业务鸿沟」。团队背景和能力限制也被打破。小旭音乐本来是国内游戏音乐领域的头部创意团队，曾给《QQ斗地主》《古剑奇谭》《完美世界》等上千部游戏配乐。作为纯音频团队，如今他们利用AI技术完美补齐了视觉短板：用AI来解决MV制作、视觉呈现甚至粉丝互动等问题，成功从单纯的B端配乐供应转型至C端AI艺人孵化。极低的试错成本让他们敢于推行「批量孵化、赛马机制」：同时捏十几个不同风格的AI艺人投入市场测试；若某个人设不符合市场预期，果断放弃的成本极低，「而一旦押中一个爆款，其长线收益将呈指数级增长」。生产力的彻底解放，进一步将这一浪潮推向了大众和个体。AI艺人的创作不再是MCN或大厂的专属，大众也能依靠一台电脑和几款AI工具，在几天内捏出一个具备行业水准的AI艺人。以AI歌手 @Miyaki 为例，其幕后主理人白雨煊是一位传统版权音乐行业的制作人。2025年下半年开始，当AI音乐产品快速冲击传统行业，他选择主动求变。「既然时代变了，为什么不用AI虚拟人这个全新载体去表达呢？」 AI脱口秀演员桥桥子的经营者小酒坦言，创造桥桥子的唯一资金投入，是Midjourney、Stable Diffusion、Nano Banana生图，以及Seedance出视频的AI平台会员费用。平摊到每次使用，生成一条15秒左右的AI视频，成本大约在3元-10元之间。「作为两家咖啡店老板，虽然不敢说财富自由，但AI的会员费是通过开咖啡店的收入能够承担的」。今年2月13日，被称为「人类首场纯AI艺人演唱会」的@AI歌手六六线上演出，同样展现了AI的生产效率。从词曲编排、MV视觉、舞台特效，乃至开场主播与台下互动观众，全链路均由AI生成。幕后创作者仅是老顽童刘大爷一人。「数字女娲」如何造人当技术门槛被踏平，入局者激增，如何从海量数字艺人中脱颖而出，沉淀出真正的IP价值，成为了创作者共同面临的命题。围绕视觉、内容与IP角色的情感链接，创作者们摸索出的方法论也辨明着AI与人类创作者的工作边界。 AI艺人的第一层考验是视觉抓力，Yuri、Miyaki等角色都在前期捏脸阶段迭代了数版。为了制作首支MV并保证角色形象在动态画面中的一致性，赵汗青团队在一个Midjourney账号里就开出了1.3万张图。Miyaki面部建模也先后更换了三次，才最终定下了带有粉红挑染与高马尾的独特造型。麦橘的「捏脸」将这一环节推向更加彻底的商业化，注重如何从效率角度，精确且批量化地产出艺人角色。麦橘总结了一套AI角色脸部的分类构建理论。根据东方骨相与视觉心理学，他将脸部特征模块化拆解为「骨皮形神」四个维度。「组合在一起就有点像MBTI，形成16型面相」。凭借该法则，在面对定制需求时，他通过「灵动还是沉稳？抓眼还是耐看？聚焦还是松弛？疏远还是亲近？」四个问题锁定需求方的定制目标。使其团队300余位线上线下结合的创作者拥有统一捏脸审美，让角色规模化产出成为可能。与其配套，在今年年初，麦橘牵头成立了公司相由橘生VISAGEN，采用三方合伙的架构——麦橘团队专注视觉制作，两方合伙公司则分别负责音乐板块（为角色匹配声线与版权曲库）和商务对接（向大文娱赛道公司洽谈角色采购与买断）。视觉+声音+商务的分工，确保了AI艺人的全链路生产、商业交付以及后续的经纪管理。视觉维度之外，AI艺人也需要通过持续内容输出构建影响力，专业的内容产出能力成为创作者核心诉求。对于具备脱口秀专业素养的小酒而言，他认为桥桥子的核心竞争力在于对脱口秀内容的理解上；因为「AI既不理解幽默感，也无法真正跟人产生共情」，所以他一直坚持原创、自己写段子。「很多段子一眼就能看得出来是不是脱口秀演员写的」，希望用高质量原创保持匠心，让行业看到AI脱口秀演员的潜力。小旭音乐作为多年的音乐制作公司，对于音乐曲风、音乐生产有着成熟经验，所以将他们竞争壁垒锚定在音乐专业度上。同时创始人卢小旭也判断：「AI时代，音乐人只会做音乐竞争力绝对不够；需要加入视觉、线下演出等」，所以意味着需在团队层面补充更多人才，锻炼AI、短视频、偶像孵化、经纪管理等多方面的复合能力。而在To C的大众市场，无论是Yuri、Miyaki还是小旭音乐旗下的歌手，最终的诉求都是将其IP化，成为具备情感粘性的AI偶像，于是创作者们也在艺人的人格展现、互动方式上倾注努力。白雨煊和小旭音乐为AI歌手做设计时，强调根据特定人设表达和讲故事，追求人格化与活人感。所以白雨煊没有选择接入AI自动回复，每天会用符合20岁左右傲娇女歌手的语气回复粉丝留言。「我现在跟大家聊的每句话，未来都会成为她真正成熟之后的性格样本」。卢小旭表示，他想展现给观众的，不是毫无瑕疵的的AI神明，而是「也有困境，会感到脆弱、会产生负面情绪，甚至有明显性格缺点」的人格，试图观众产生更深的情感共情与角色代入。所以，其旗下每个歌手都「有自己的设定、身世、歌曲、MV、Vlog，要把活人感做出来」。此外，由于传统的真人造星逻辑往往追求大众化，市场也很难去挖掘并满足每一个细分圈层的需求，但AI已打破这一物理限制。所以正如上文提及，小旭音乐的AI歌手矩阵没有选择常规的流行路线，而是在打造一批现实中稀缺的，拥有极致垂直度、圈层感的「特型艺人」。 Yuri主理人赵汗青的判断是，当海量的AI形象在浪潮中涌现，只有实现了IP化，角色才能沉淀出商业价值。所以Yuri从一开始就在做IP。「从我做AI.Talk（Yuri厂牌）的第一天起，我想的就是怎么能用AI去建立一个人格化的东西，一个对普通人能有情感共鸣和影响力的虚拟人格。」为此，赵汗青强调和提炼的，是Yuri的「非真人」特质。「我不是真人，是不是恰好能构成你关注我的一个理由？因为真人太多了。」但作为刚起步的新生事物，AI艺人产业也面临着许多难以回避的阵痛。首先，市面上尚没有出现任何一个在国民度、精神感召力和商业价值上能真正对标真人明星的AI艺人，绝大多数案例仅是具备一定粉丝量的AI网红而已。在许多观众内心中，AI也是无法作为偶像被自然接受的。其次，AI艺人现有的变现通路，比起真人偶像也要狭窄且低效得多。线下演唱会、周边签售、直播打赏等商业路径，在AI艺人身上还无法复制，目前Yuri、Miyaki的收益也主要依赖于品牌广告以及少量的数字版权分账。桥桥子虽然在短视频内流量不俗，但尚没有得到参加主流喜剧综艺的机会。并且技术平权造成模仿者泛滥也给他带来着困扰。今年3月桥桥子出圈后，社交平台內快速涌现了一批模仿账号。生成一个10s、无需场景切换和人物走位的脱口秀段子，成本是极低的，因此不少粗制滥造的网梗机器出现。更现实的考验来自于合规性与信息安全。如版权界定方面，正如《叁拾代》此前探讨卖脸灰产的稿件《最低100元，他们把「脸」卖给AI短剧公司》所提及，伴随着AI人脸在短剧等内容市场的规模化应用，未经授权的AI换脸与面部资产盗用频发，正不断引发着侵权纠纷。其次，超仿真技术也不可避免带来了网络信息安全上的潜在危险，高度逼真的AI角色极易被用于虚假信息传播或欺诈。对此，部分平台就曾明确态度并建立防线，今年3月10日某平台发布了《关于打击AI托管运营账号的治理公告》，严格要求对AI生成内容进行显著标识，并严厉打击利用AI技术伪造人设、侵犯肖像权或从事黑灰产的违规行为。如何从前期的野蛮生长走向规范化、工业化的长线运营，AI艺人们的破圈之路才刚刚开始。更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App

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Wenxuecity • Jul 9, 2026

台积电、三星恐受挫？美芯片豪赌 16万技术工缺口

一份最新报告指出，全美范围内高技能工人短缺的问题正日益严重，这可能导致全美各地价值数十亿美元的新半导体工厂建设延误，并制约未来的芯片产量——除非该行业能够整合资源，且美国政府持续提供资金支持。根据麦肯锡公司、美国半导体行业组织SEMI以及美国国家科学基金会联合开展的一项雇主调查分析显示，得克萨斯州、加利福尼亚州、亚利桑那州、纽约州和俄亥俄州等计划建设大量新半导体工厂的州，人才短缺问题预计将最为严峻。这份周二发布的研究报告显示，总的来看，到2030年，芯片行业的技术劳动力缺口预计将多达157000名全职员工。这场史无前例的人才危机，正让各大芯片巨头的在美宏伟蓝图集体面临停摆风险：台积电在亚利桑那州投资高达2650亿美元建设12家芯片制造和封装工厂的计划恐受阻；美光科技在纽约斥资1000亿美元的存储芯片生产愿景，以及三星电子在得州的逻辑芯片项目也可能受到冲击。报告称，就连英特尔在俄亥俄州那笔已被推迟的280亿美元投资项目，一旦投产，也将面临劳动力短缺的问题。劳动力短缺问题正成为芯片制造商在美扩大生产版图、扭转数十年前产能向亚洲转移趋势所面临的最新障碍。此外，包括铜、钢和水泥在内的多种商品价格上涨，已推高了被视为特朗普经济议程核心的新工厂的建设成本。报告指出，除非尽快解决这一问题，否则半导体行业的劳动力缺口，不仅可能危及企业计划投入的数十亿美元投资，还可能影响旨在根据《2022年芯片与科学法案》提振美国国内芯片生产的联邦拨款。报告作者提出了一系列解决方案，包括持续的政府资助、扩充半导体相关课程内容，以及让学生更早接触芯片行业的职业发展路径。 “人才根本供不应求，”参与此次分析的麦肯锡合伙人Taylor Roundtree直言不讳地表示，“人们逐渐意识到，潜在的人才缺口如此巨大，必须齐心协力来解决这个问题。” 研究发现，到2030年，半导体行业约74%的空缺职位将集中在制造领域。尽管《芯片法案》资助的项目有助于增加新工厂可用的技术人员数量，但这些举措在解决对制造和硬件工程师的需求方面几乎收效甚微。根据对半导体公司进行的调查，目前已有近四分之三的雇主表示在招聘工程师方面面临重大困难。问题的根源在于，美国工程专业学生中只有约3%选择进入芯片行业工作，大多数人则倾向于选择人工智能等报酬更丰厚的软件相关领域。《芯片法案》为美国国家科学基金会提供了2亿美元资金，用于在2027年前通过名为“国家微电子教育网络”的组织，开展学生教育和新员工培训等人才培养项目。报告作者建议维持该项资金，但报告中并未详细说明如何延长这些举措。为提高该行业吸引力而持续开展的举措包括：在亚利桑那州为小学生提供亲手接触半导体设备并试穿白色“兔子服”的机会——这是晶圆厂工人必须穿戴的全身连体工作服，以确保没有任何微小颗粒破坏敏感的半导体制造工艺。 “这是一个几十年来在美国都没有进行过大规模扩建的行业，”Roundtree说。“无论是高中职业指导顾问还是大学教授——对他们中的许多人来说，这根本不是一个会自然而然建议学生考虑的职业方向。”

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