全部 · 2026-04-27

Musk 诉 Altman 的案子进入陪审团遴选，The Verge 的报道抓到一个细节：候选陪审员里有人直言“大家都不喜欢他”。这说明 Musk 的公众形象已经成了庭审里的实际变量，不是花边，而是可能影响陪审员中立性的问题。报道没披露有多少人因此被排除，也没说双方律师在筛选时具体怎么利用这一点，但标题直接拿这句话当卖点，本身就暗示它成了遴选阶段的焦点。 目前公开的庭审文件还很少，我们只知道 Musk 一方主张自己被 OpenAI 欺骗，Altman 一方则要证明公司转型合理。这场官司的核心争议——OpenAI 是否背弃了非营利的初衷——反而被陪审员对 Musk 个人的好恶抢了风头。报道没提法官是否就此做过特别指示，也没说陪审团最终组成情况，这些信息缺口会让“形象影响判决”的判断打折扣。

这笔交易最不寻常的地方在于它是“事后推翻”——收购已经完成，中国监管部门经过数月审查后要求 Meta 撤资。20 亿美元的金额不小，但更值得关注的是时机和信号：在中美技术脱钩的大背景下，一个中国 AI 团队的模型和人才被直接叫停流向美国公司。Bloomberg 的报道直接说 Manus 的模型“官方死亡”，说明这次干预不只是钱的问题，而是对技术资产外流的红线画得很死。 目前公开报道主要来自 CNBC、FT、Bloomberg 这几家外媒，信息集中在监管动作本身。缺的是中国监管机构的具体审查理由、Manus 团队后续怎么处理模型和人员，以及 Meta 会不会走法律程序申诉。这些缺口让整件事看起来更像一个政治信号而非单纯的技术出口管制案例。

GitHub 把 Copilot 的计费模式从固定订阅改成了按实际用量算钱。官方说法是让收费更公平，但说白了，以前你一个月写多写少都是一个价，现在用得多就得多掏钱。这对偶尔用一下的轻度用户可能是好事，但对每天靠它写代码的重度用户，月底账单会变成未知数。 目前官方公告只说了计费规则要变，但没给出具体的单价——比如每接受一次代码补全收多少钱，或者每千次请求怎么算。这个信息缺口很大，没有单价就没法判断实际成本是涨是跌。另外，企业版和个人版的费率是否一样，正文也没提。 这条新闻值得关注的点在于，它可能改变团队采购 Copilot 的决策逻辑。以前按人头买，预算好算；以后按用量算，就得盯着使用量做成本控制了。建议等 GitHub 公布具体费率表再下结论，现在只能说方向定了，账本还没翻开。

Google员工又因为军事合同跟管理层杠上了。这次是560多人联名，直接找CEO Sundar Pichai，要求公司别碰美国军方的涉密AI项目。从标题看，这像是2018年“Maven项目”争议的延续——当时员工抗议公司用AI帮军方分析无人机影像，最后Google没续约，还出了套AI原则。现在这个新项目具体做什么、合同多大、涉及哪个军种，FT的报道被锁在付费墙后面，正文没披露。Bloomberg和The Verge的标题也都没给细节。 员工敢这么公开施压，说明内部反对声音不小，但这次能不能像2018年那样逼管理层让步，得看项目性质和钱有多少。目前信息缺口很大：不知道这是新签的合同还是续约，不知道是直接武器系统还是后勤分析，也不知道Google官方回应了什么。这些没补上之前，先别急着下判断。

前 DeepMind 研究员 David Silver 的新公司 Ineffable Intelligence 拿到了红杉和英伟达等投的 11 亿美元，估值 51 亿。Silver 是强化学习领域的大牛，AlphaGo 的核心人物，他想让 AI 不靠人类标注数据、自己通过环境交互来学习，这思路在游戏和数学证明里跑通过，但能不能泛化到通用任务上，正文没给出任何技术细节或验证结果。 公司才成立几个月，没有公开产品、没有论文、没有基准测试成绩，就凭创始人的履历和“不用人类数据”这个叙事融了这么大一笔钱。11 亿美元这个数字说明投资人赌的是路线之争——如果真能绕开昂贵的人工标注和版权数据，训练成本会大幅下降。但正文没披露团队规模、算力计划和阶段性目标，这些缺口让 51 亿估值看起来更像是对人的定价，而不是对事的。 现在还缺两个关键信息：一是他们打算在什么具体场景先落地，二是这种纯自博弈式的学习在复杂开放任务里会不会遇到瓶颈。如果是真的能跑通，确实省钱；但在看到 demo 之前，这笔融资的泡沫成分有多大，只能先打个问号。

GPT Image 2 这次在 Arena 图像榜上确实猛，文生图得分 1512，比第二名 Nano Banana 2 高出 241 分，Arena 官方说这是图像榜有史以来最大分差。盲测胜率 93%，文字渲染能力一口气涨了 316 分，说明之前被诟病的“图上写字乱码”问题有了实质性改进。 技术上的关键变化是模型会“先想再画”——先规划构图、自己检查结果、能联网搜图，还能一次出 8 张风格统一的图。这相当于把推理能力嵌进了生图流程，不是简单的扩散模型升级。但正文没披露推理成本、生成延迟和并发限制，这些对实际使用影响很大。如果每张图要等十几秒、API 调用费翻倍，那“屠榜”的体验会打折扣。 另外，文章提到奥特曼五个月前发过“红色警戒”，但没展开说当时预警的具体风险和这次模型在安全对齐上做了什么。图像生成的安全边界比文本更模糊，这块信息缺口值得关注。

这次修订最核心的变化是：OpenAI 终于不用再被微软的云服务 Azure 独家绑定了。以前那份协议里有个著名的“AGI 条款”，大意是 OpenAI 一旦搞出通用人工智能，微软就不能再用它的技术，这被很多人看作微软给自己留的后路。现在这条款直接作废，取而代之的是更松散的排他性约定。 对 OpenAI 来说，松绑的代价是微软不再有法律上的优先权，但换来了实打实的商业自由。最直接的证据就是，协议一改，OpenAI 立刻扩大了跟亚马逊的合作，签了一笔 500 亿美元的云服务大单。这说明 OpenAI 对算力的胃口依然巨大，Azure 一家已经喂不饱了，它需要多家云厂商来分摊风险和成本。 不过，目前各家报道都没披露新协议里微软是否还保留优先购买权、利润分成比例有没有变，以及 OpenAI 为此付出了什么代价。这些关键财务细节的缺失，让我们没法判断这笔交易到底谁更划算。

DeepSeek V4 这波降价力度很大，输入和输出价格直接砍掉 75%，缓存命中的输入还能再打一折。量子位拿编程场景实测，处理 3500 万 token 的成本从 31.73 元掉到 5.34 元，降了 83%。这个数字挺实在，但有个前提——你的缓存命中率得高。正文提到 V4-Pro 的缓存命中率大概在 95% 到 96%，也就是说大部分请求能蹭上缓存红利，但如果你跑的是每次都不一样的任务，实际省钱幅度会打折扣。 另外，正文没披露降价后的具体单价是多少，也没说这次降价是永久还是限时。缓存命中率的计算口径也没展开，比如是按请求数还是按 token 量算的。这些信息缺口让成本估算只能看个大概，真要算账还得自己跑一遍。

这条新闻最值得看的地方，不是一家公司被否了，而是监管终于把边界划清楚了。过去几年，中国AI公司默认的出海路径有两条：开曼架构走港股，或者像Manus这样迁册新加坡对接海外大厂。发改委这次公开否决，等于直接说第二条路不行了。观察者网的分析点得很透，监管抓的不是“新加坡公司被美国公司收购”这个动作，而是迁册过程中核心团队、研发能力和知识产权从中国境内主体转移出去的那段链条。这段链条不会因为注册地变了就脱离中国法律管辖。 Manus在这条路上走得最彻底。2025年6月把总部从北京迁到新加坡，核心工程师跟着过去，同步停止中国境内服务。Meta出价略超20亿美元整体收购，是Meta历史第三大并购。但这条路没有开曼那二十年的判例打底，规则在他们走完之前就改写了。另一个信号是阶跃星辰，4月初刚拆开曼架构准备回境内直发H股。两条离岸通道在同一个月里一起收窄。 这次否决还顺手澄清了一件事。如果Manus真像舆论说的只是个“套壳”产品，没有自研能力和可转移的核心IP，发改委没必要动用五年来的第一次“禁止+撤销”。监管认定这家公司的技术资产构成需要保护的国家安全资产，这本身就是一份盖着公章的技术含金量证明。正文没披露Meta和Manus接下来怎么处理这笔已经签了SPA的交易，也没说团队和IP是否要回流。这点是目前最大的信息缺口。