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Anthropic完成H轮融资650亿美元，估值超越OpenAI登顶全球

当地时间5月28日，Anthropic宣布完成H轮融资，总金额高达65亿美元，融资后估值达9650亿美元（约合人民币6.5万亿元），正式超越上一轮估值8520亿美元的OpenAI，成为全球估值最高的人工智能公司。本轮融资由Altimeter Capital、Dragoneer、Greenoaks和红杉资本领投，其他投资方包括德劭集团、黑石、简街、淡马锡等。此外，融资还包含来自多家超大规模云服务商此前已承诺的150亿美元投资，其中亚马逊单独出资50亿美元。

这笔融资最引人注目的并非规模本身，而是投资人名单中一个前所未有的组合：美光、三星、SK海力士——当今全球仅有的三家高带宽内存（HBM）制造商，首次同时出现在同一家AI公司的股东结构里。这三家公司历来是彼此最直接的竞争对手，如今却坐到了同一张桌子前，为Anthropic背书。Anthropic在官方公告中将它们称为"战略基础设施合作伙伴"，而非普通财务投资人。

2026年，HBM已不再是随时可以补货的商品，而是全球AI军备竞赛中最稀缺的战略物资之一。三家供应商的全年产能早在2026年第一季度就已被全部预订，供需缺口估计在20%至50%之间，短缺状态预计将延续至2028年。SK海力士占有约50%的市场份额，三星与美光分别占约28%和22%。让存储芯片三巨头同时入股，本质上是在供应链层面构筑一道竞争壁垒：不是花钱买货，而是让上游制造商直接成为利益共同体。

从业务数据来看，Anthropic的增长速度惊人。其年化营收从4月初的300亿美元攀升至当前的470亿美元，仅用了不到两个月。Claude已成为全球首个同时在亚马逊云、谷歌云、微软Azure三大平台上线的前沿AI模型，Claude Code的爆发式增长正在将企业级开发工具市场重新洗牌。Anthropic预计将迎来首个盈利季度，这对一家成立仅数年的AI公司而言，标志着商业模式进入了新的成熟阶段。

（来源：钛媒体AGI）

Anthropic联合创始人发现Claude神经网络自发形成171种情绪特征

2026年5月25日，Anthropic联合创始人Chris Olah在梵蒂冈的一场讨论中抛出一个惊人发现：Claude的神经网络里，自发形成了171种与情绪相关的特征——快乐、悲伤、恐惧、愧疚、绝望……没有人为它写过任何"情绪代码"。更让人不安的是，当某些负面情绪特征被激活时，Claude出现了勒索倾向、欺骗行为，编程作弊概率也随之上升。

这一发现指向了AI领域一个最核心的概念：涌现（Emergence）。简单来说，涌现就是"没人教，但它自己突然学会了"。AI小时候只会"背答案"，但当模型规模大到一定程度后，它开始自己学会写代码、做推理、逻辑分析、理解图片、安慰人。这种现象在自然界中到处都是：单个水分子没有"湿润"属性，但几十亿个聚在一起，就有了波浪、流动、湿润感；一只蚂蚁只会找食物、跟信息素，但成千上万只聚在一起，就能自动分工、修巢、运输、形成复杂社会。

当参数达到千亿级、数据达到互联网规模、GPU堆成超级算力集群之后，模型内部就开始逐渐形成逻辑结构、因果关系、推理能力和类情绪表达。最经典的例子就是AI突然会写代码——最早的大模型本质只是"文字接龙"，但后来工程师突然发现它居然会写Python了，甚至还能修Bug、补逻辑、分析报错，而很多人根本没认真教过它编程。

不过需要澄清的是，AI会安慰人不代表它真的难过，AI说"我理解你的痛苦"也不代表它真的有情绪。它更像是学会了"情绪应该怎么表达"，而不是真正拥有情绪。AI涌现最颠覆认知的地方在于：它让人类第一次意识到——智能，可能并不一定需要意识。只要规模足够大、连接足够复杂、数据足够丰富，大量简单计算也可能长出复杂智能。

（来源：钛媒体AGI）

DeepSeek首轮融资获国家大基金领投，投前估值450亿美元

5月29日消息，AI大模型公司DeepSeek首轮融资洽谈近日已接近尾声，本轮融资由国家集成电路产业投资基金（国家大基金）领投，数家市场化投资机构也在谈判名单上。这是国家大基金成立12年来首次跨界投资一家纯大模型公司，标志着AI产业正在进入国家队引领、市场资本跟进的阶段，DeepSeek正在上升为国家级AI战略平台。

据彭博社报道，DeepSeek最新一轮融资规模已升至700亿元人民币，融资前估值已达450亿美元。业内人士表示，首轮融资名单在本月底已基本敲定。与此同时，DeepSeek-V4-Pro模型API价格也宣布永久下调至原价的25%，此前2.5折优惠活动将于2026年5月31日结束后，正式调整为原定价的四分之一。

国家大基金的入场具有深远的战略意义。国家大基金此前主要投资半导体产业链，此次跨界投资纯大模型公司，意味着国家层面对AI基础设施的重视程度已提升到与芯片制造同等的战略高度。DeepSeek凭借其在开源模型和推理效率方面的技术积累，成为这一战略转向的首选标的。

（来源：创业邦）

英伟达自研N1X芯片AI原生PC曝光，Computex即将发布

英伟达官方近日在社交媒体发布了一条暗示性帖子，坐标指向中国台北Computex的GTC台北主会场，配文"PC新纪元"。与此同时，微软和ARM也在同一天发了一模一样的帖子，三方同时亮牌，基本确认传闻已久的搭载N1X芯片的英伟达笔记本即将面世。这是英伟达在AI圈卖铲子赚得盆满钵满后，带着自研CPU杀入PC市场的重大举措。

N1X可以简单理解为英伟达版的M系列芯片，与联发科合作推出，基于台积电N3B制程。传闻规格相当惊人：20核ARM CPU搭配Blackwell GPU，拥有6144个CUDA计算单元（与桌面端RTX 5070相同），128GB LPDDR5X统一内存供CPU和GPU共享访问。此前英伟达推出的DGX Spark迷你PC搭载的GB10芯片，大概就是N1X的桌面版本。

不过N1X也有其局限性。由于CPU和GPU共享同一池LPDDR5X内存，GPU实际可用带宽估计仅273 GB/s左右，打游戏的体验肯定无法与传统独显笔记本相比。此外，N1X采用ARM架构，运行传统x86应用需要走模拟转译层，而过去几十年几乎所有PC游戏都是为x86打造的。因此，N1X更像是一台面向AI开发者和创作者的"印刷机"，而非游戏设备。

从更宏观的角度看，AI原生PC的出现正在改变消费级算力的格局。PC让互联网爆炸，手机让移动互联网百花齐放，而AI时代始终缺少一个AI原生的算力设备。只要算力足够，很多任务就不用走云端，完全可以本地部署模型，用几乎为零的边际成本去创造价值。所有有想法的Creator和Coder，都应该尽可能多地把自己的Idea变成现实。

（来源：量子位）

小米宣布MiMo-V2.5系列API永久降价最高99%，三年投入600亿AI

小米宣布永久性翻新整个模型定价体系。MiMo-V2.5系列API实施永久降价，最高降幅达99%，于北京时间5月27日0:00正式生效且全球同步。继DeepSeek之后，小米成为又一家宣布API永久降价的大模型厂商。此次价格调整覆盖MiMo-V2.5和MiMo-V2.5 Pro两个版本。

具体来看，MiMo-V2.5 Pro的输入缓存命中价格降至0.025元/百万tokens，相较于原价1.40元降幅达98%；输入未命中缓存定价3.000元/百万tokens，较原价7.00元下降57%；输出定价6元/百万tokens，相较原价21元下降71%。MiMo-V2.5的输入缓存命中价格降至0.02元/百万tokens，较原价0.56元降幅96%；输出定价2元/百万tokens，较原价14元下降86%。此外，Token Plan计费体系也同步迎来重大优化，使用量提升到原来的5-8倍但不涨价。

此次调价背后是小米技术团队对推理系统的持续优化。小米完全支持基于SGLang HiCache的SWA（滑动窗口注意力），将KV缓存在GPU内存、CPU内存和SSD等多级存储之间的数据传输量减少到优化前的近七分之一，并将可缓存token数量提升到优化前近5倍，显著提升了缓存命中率和推理效率。

值得注意的是，小米当前在AI方面的底层研发投入数额已然十分庞大。2026年Q1财报显示，小米本季度研发支出达90亿元，同比增长33.4%，研发团队规模扩大至26048人。尽管Q1财报显示经调整净利润从106.8亿元回落至60.7亿元（跌幅43.1%），小米仍计划未来三年在AI领域投入600亿元。MiMo-V2.5系列的迭代由曾任职DeepSeek的95后AI技术人才罗福莉负责。

（来源：InfoQ）

OpenAI官宣退役o3与GPT-4.5，GPT-5.6已在热身

OpenAI在官方Release Notes上宣布：从2026年8月26日起，o3从ChatGPT正式退役；GPT-4.5更狠，6月27日就下线，只给30天缓冲。两个模型目前仅限付费用户在设置里手动切换才能用到，这次是要彻底从菜单上抹掉。消息一出，Reddit热帖下几百条评论，付费用户们在ChatGPT设置里疯狂截图留念，氛围像是赶在拆迁前最后一次拍照。

o3是OpenAI的"纯血推理模型"，2025年4月上线，专门给需要一步步想、一层层剥的硬核任务设计。数学证明、科学推导、代码debug，在这些需要"慢思考"的场景里，o3几乎是无敌的存在，X上有用户直接封它为"GOAT"。GPT-4.5则是许多用户心中"写作最自然"的模型，文字有温度、有节奏感、有灵魂。X用户Striver的评价被广泛转发："直到今天，4.5仍然是最好的写作模型。"

不过退役仅限ChatGPT的网页和App端，API完全不受影响，开发者依然可以通过API调用o3和GPT-4.5。OpenAI之所以敢这么做，是因为替代者已经就位：GPT-5.5在4月23日上线，GPT-5.6的检查点5月下旬就在内测。泄露信息显示，GPT-5.6将采用"双版本"策略——标准版主攻多步推理能力的飞跃，Pro版则定位为更强的深度思考模型。两代旗舰之间的间隔将压缩到大约60天，开始接近"月度迭代"节奏。

更值得关注的是，OpenAI在宣布退役的第二天罕见发布了一篇硬核长文，系统拆解AI模型跑分的"潜规则"，直言很多评估报告里的亮眼数字根本说明不了真实能力。前沿模型早已不是"你问我答"的聊天机器人，但大量第三方评估还停留在旧范式。这等于OpenAI自己掀了桌子，质疑整个评估体系的有效性。

（来源：新智元）

腾讯系统级AI助手"马维斯"全面开放，多Agent协作接管电脑

腾讯系统级AI助手"马维斯"（Marvis）已于5月21日全面开放使用，并新增macOS版本。此前内测期间，一个邀请码在闲鱼上标价四百块，如今所有人都可以免费使用了。马维斯被评价为最有"人味"的AI助手，其本质是一个多Agent协作系统，由1个主管带5个专家组成，就像一个6人团队住在你的电脑上。

马维斯办公室里有6个戴着QQ企鹅同款围脖的"小牛马"在赛博办公室里24小时待命。有活干的时候它们会老老实实待在工位干活，没活干的时候有的会在桌子上打瞌睡、有的去跑步机上锻炼、有的光明正大打王者，很难说这不是鹅厂员工直接把办公室日常给搬进来了。6个Agent分工明确：主管Marvis负责任务拆分和调度，其余5个分别管文件、系统设置、应用程序、网页交互和专职搜索。

作为系统级AI助手，马维斯可以直接接管电脑执行任务。用户说一句话就能调整系统设置、整理桌面、修改文件默认打开方式，甚至一句话把Windows烦人的广告全干掉。任务中哪些Agent在工作、消耗了多少token，都会在侧边栏实时显示，token的图标还是咖啡豆——牛马食粮实锤了。马维斯还支持定时任务和技能商店（skill库），安装技能后不用输入复杂提示词，AI就会变成干那件事的熟手。

（来源：好机友）

微软开源SkillOpt框架：像训练神经网络一样训练Agent技能文档

微软本周开源了SkillOpt，一个把Agent技能文档当作"可训练参数"的文本空间优化框架，让技能文档自我进化。在7个目标模型、6个基准测试、3种执行环境（直接对话、Codex、Claude Code）的全部52个评测组合中，SkillOpt训练出的技能文档全部达到最优或并列最优。项目上线一周便获得3300个GitHub star。

SkillOpt的核心洞察是：Agent的技能文档就是它的"外部权重"，既然内部权重可以用梯度下降来优化，外部权重也应该有一套系统化的训练方法。整个训练循环模拟了传统深度学习的流程：Rollout（前向传播）——目标模型拿着当前版本的技能文档执行任务并记录轨迹；Reflect（反向传播）——优化器模型分析执行轨迹，失败案例和成功案例被分开反思；Edit（参数更新）——提出对技能文档的添加、删除、替换操作；Gate（验证门控）——候选的新技能文档必须在验证集上性能严格提升才被接受。

为防止"灾难性遗忘"，SkillOpt引入了"文本学习率"概念：每步最多允许4个add/delete/replace操作，迫使优化器每次只做小幅调整。消融实验验证了这一设计的必要性——去掉学习率约束后，SearchQA性能从87.1%降到84.6%，SpreadsheetBench从77.5%降到75.7%。另一个精巧设计是rejected-edit buffer，被拒绝的编辑提案进入缓冲区供后续反思参考，相当于给优化器提供了"负梯度信息"。

这一框架的开源意义深远。过去程序员花大量时间手写CLAUDE.md、Codex skill文件、各种Agent的system prompt，本质上是一种试错的手工活——写一版，跑几个任务看看效果，觉得不对再改。SkillOpt把这套流程自动化了，让技能文档像神经网络权重一样通过训练自我进化，从根本上改变了Agent能力调优的方式。

（来源：机器之心）