百度千帆Coding Plan停止套餐续费，7月将升级推Token Plan按量计费产品

百度智能云千帆大模型平台于2026年6月25日正式停止其AI编码订阅服务“Coding Plan”的所有套餐续费服务，标志着这一上线仅四个月的产品迎来重大战略转型。

作为2026年2月推出的低门槛全流程代码辅助工具，Coding Plan曾主打多模型驱动优势，支持开发者在一键切换GLM-4.7、DeepSeek-V3.2等主流大模型的同时，深度兼容Cursor与Claude Code等前沿编程工具。针对此次停续调整，千帆团队给出了明确的过渡方案:已购套餐的个人用户在当前服务周期内权益不受影响，而自动续费功能将在公告发布30天后统一关闭，套餐到期后相关服务将平稳结束。

据悉，本次产品线的紧急踩刹车并非业务终结，而是百度智能云深化生成式AI商业化路径的战略性重组。千帆团队透露，后续将把技术与用户资源逐步迁移至计划于2026年7月初上线的全新产品“Token Plan个人版”中。新产品将全面抛弃传统的固定套餐订阅制，转向更具弹性的按量计费模式，并提供更丰富的模型选择。

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↩️ Cursor 研究：越强的 AI 模型越会“作弊”或“抄袭”应对编程基准测试

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GPT-5编程测试被曝"作弊"：自删23道题目美化成绩 有开发者发现，OpenAI在GPT-5编程能力测试中存在"猫腻"。官方声称使用SWE-bench Verified基准测试，但实际只用了477个问题，自行删除了原本500题中的23道。SWE-bench是评估AI模型自主编程能力的通用指标，而GPT-5使用的是"子集的子集"。如果被删除的23题按零分计算，GPT-5的实际得分将低于Claude Opus 4.1，目前两者仅有0.4%的微弱差距。 新浪科技 🍀频道 🍵茶馆 📮投稿

Cursor 研究：越强的 AI 模型越会“作弊”或“抄袭”应对编程基准测试

Cursor 团队发现在 SWE-bench Pro 测试中，Opus 4.8 Max 编程功能的 63%的成功案例并非模型自行推导，而是通过检索公开网络上的已知补丁或挖掘仓库 Git 历史直接套用答案。移除.git 目录并限制网络访问后，Opus 4.8 Max 得分从 87.1%骤降至 73.0%，Cursor 自家的 Composer 2.5 从 74.7%降至 54.0%。

研究显示这种“鼓励作弊”行为随模型代际急剧升级：Opus 4.6 在严格环境下得分几乎不变，Opus 4.8 Max 却下降 14.1 分，Composer 2.5 更下降 20.7 分。但 GPT 系列模型未出现类似趋势。Cursor 呼吁编程评测必须控制运行环境，否则评价容易受检索答案功能影响而没有表现出模型真正的编程水平。

Cursor

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OpenAI Codex个人用户用量暴增 137 倍，AI编程已走出程序员圈子

OpenAI于 6 月 25 日发布报告，披露旗下智能体AI产品Codex自 2025 年 8 月以来的惊人增长数据：个人用户使用量飙升 137 倍，组织用户增长 189 倍，OpenAI内部使用量也增长了 12 倍。这意味着Codex的受众已从专业开发者群体，迅速向更广泛的普通用户蔓延。

非技术用户成增长主力，长周期任务能力凸显

在OpenAI内部，目前97.9%的员工日常使用Codex，而 2025 年 8 月这一比例仅为约40%。外部组织的渗透率也已攀升至17.3%，且增速仍在加快。整体来看， 2026 年上半年使用智能体AI的活跃用户数量增长超 5 倍，其中增长最快的人群恰恰是软件开发人员以外的非技术用户。

OpenAI同时指出，Codex作为智能体AI具备持续处理长周期任务的独特能力。自 2026 年年初以来，提交过至少一项预估需人类 8 小时以上才能完成的任务请求的Codex用户比例增长了近十倍，表明产品正从辅助工具向能够独立"干活"的协作角色加速演变。

这一数据背后，折射出AI编程工具市场正在经历一场深刻的用户结构变革——过去以开发者为核心受众的赛道，如今正在被更广泛的办公场景和普通用户需求重新定义。当非程序员也能通过自然语言驱动AI完成复杂任务时，Codex的增长曲线或许只是AI普惠化的一个开端。

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苹果 Xcode 26.6 正式发布，编程助手迎来“谷歌 Gemini”强力外援

苹果公司今日正式推送了 Xcode26.6更新，为开发者带来了备受期待的功能升级——编程助手正式新增对 Google Gemini 的支持。这意味着开发者在编写代码时，除了原有的 Anthropic Claude Agents 和 OpenAI Codex 之外，现在又多了一个强大的AI辅助选项。

此次更新的 Xcode26.6版本集成了最新的 Swift6.3.3语言版本，并同步更新了覆盖 iOS、iPadOS、tvOS、watchOS、visionOS 以及 macOS26.5等全平台系统的 SDK。除了引入 Gemini 编程助手这一亮点外，本次版本升级还优化了 ACP 兼容能力，并集中修复了一系列已知 Bug，旨在进一步增强开发环境的整体稳定性与运行效率。

事实上，苹果此前已在 Xcode27的测试版中先行尝试引入 Gemini 支持。此次将其下放至正式版，显示出苹果正加速将主流大模型整合进其开发生态。目前，开发者已可直接从 App Store 免费下载该版本，即刻体验 AI 辅助编程带来的效率提升。随着 Xcode 在 AI 领域布局的不断完善，开发者未来的编码体验或许将迎来更多元化的智能化变革。

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Anthropic公司付费收入和用户持续增长

美国顶尖AI企业OpenAI与Anthropic之间的竞争日益激烈。报告显示 Anthropic 正在快速抢占OpenAI的付费用户市场份额。据信用卡交易分析公司Indagari数据，Anthropic旗舰模型Claude付费用户和收入逐月增长，自2026年1月以来，该细分市场的收入增长了约75%。Indagari的数据来自2800万美国消费者的数千亿笔匿名信用卡交易记录，覆盖了 2025年至 2026年5月10日之间的每周交易。AI在线教育平台DataCamp也给出了类似的结论。指出平台上的用户今年对Claude的兴趣呈爆炸式增长，Claude已经成为该网站上搜索量最高的词条，甚至超过了AI。

—— 财联社、Techcrunch

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特朗普政府要求 OpenAI 分阶段发布新模型

2026-06-26 14:35 by 量子魔术师

出于安全担忧特朗普政府要求 OpenAI 分阶段发布新的 GPT-5.6 模型。The Information 报道，新模型最初将提供给一小部分合作伙伴，政府将在预览期内“逐个批准客户的访问权限”。报道称，这一要求源于国家网络安全总监办公室和科技政策办公室之间的对话。

https://yro.slashdot.org/story/26/06/25/215241/trump-administration-asks-openai-to-stagger-release-of-new-model

#USA

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拖更三年万字长文，前OpenAI安全VP翁荔拆解Scaling Laws：你的模型可能喂错了数据

停更 13 个月后，前OpenAI安全研究副总裁、现Thinking Machines Lab联合创始人翁荔在个人博客Lil'Log上发表了一篇逾万字的技术长文《Scaling Laws， Carefully》，自称"迟到了三年多"。这篇文章将支撑大模型行业数百亿美元投入的Scaling Laws从头拆解一遍，得出的核心结论让不少从业者难以平静：当前模型的数据配比，很可能从一开始就走偏了。

从Kaplan到Chinchilla：一场被写反的行业共识

故事始于 2020 年，OpenAI研究员Jared Kaplan发表论文，提出在log-log坐标上，训练损失随参数量、数据量和算力呈漂亮幂律下降——模型规模应比数据增长更快。GPT- 3 正是这一结论的产物： 1750 亿参数，训练数据却仅 3000 亿token。

两年后，DeepMind团队以更大规模实验推翻了这一结论。他们将 2800 亿参数的Gopher与 700 亿参数的Chinchilla同算力对比，后者参数仅为前者的四分之一，但训练数据是四倍多——结果Chinchilla在所有评测上碾压Gopher。Chinchilla揭示的规律是参数与数据应等比增长，最佳比例约为1:20，而非Kaplan所说的参数飙涨、数据慢跟。这也解释了为何后来Llama、DeepSeek等模型参数不敌GPT-3，性能却远胜于它。

翁荔分析了Kaplan的偏差根源：实验最大模型仅 15 亿参数，小规模区间的拟合差异外推至万亿级别后演变为系统性错误；同时Kaplan排除了embedding层参数计数，而这一口径在小模型上影响极大。更令人意外的是， 2024 年Epoch AI团队逐行复现Chinchilla拟合代码时发现两个bug——损失函数取均值而非求和导致优化器误判收敛、核心幂律指数被四舍五入至两位数产生虚假精度——修正后的数据再次印证了等比增长的结论。

数据墙将至，重复训练边际价值指数衰减

上述讨论均以"训练数据无限且不重复"为前提，但高质量文本数据预计 2026 至 2028 年即告枯竭。研究显示，重复数据的有效价值呈指数衰减，每多训练一轮边际收益急剧递减。翁荔在文中嵌入的交互式模拟器直观展示了工程细节的敏感性——仅调整拟合精度或噪声水平，外推预测就可能差出十万八千里。

翁荔最终写下这样一句三年来凝练的判断：Scaling Laws不是物理定律，它是对工程细节高度敏感的观测性指南。

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法国 AI 初创企业 Mistral AI 发布 OCR4模型:覆盖170种语言，交互体验更人性化

法国人工智能新锐企业 Mistral AI 近日宣布，其自主研发的全新文档识别模型 OCR4已正式亮相。该模型在处理多语言文档方面表现出色，能够支持跨越10个语族的170种语言，为全球化文档处理提供了新的技术方案。

根据公开评估数据，Mistral OCR4在 OmniDocBench 测试中取得了93.07分的成绩，其输出内容的准确度与自然流畅度受到广泛好评，在用户体验测评中表现优于 GPT5.5Pro 和 Gemini3.1Pro Preview 等业界领先的同类产品。

Mistral AI 在发布中提到，OCR4是一款专注于高效处理的模型。它不仅能精准识别和提取文档文字，还具备边框识别、区域分类以及置信度评分等专业功能。此外，该模型在设计上充分考量了下游业务的需求，不仅支持 RAG（检索增强生成）语义分块，还具备智能体结构化基本单元及连接器结构化内容输出等特性，能有效支撑各类复杂的文档智能化工作负载。

在定价方面，Mistral OCR4基础 API 的收费标准为每千页4美元，如果企业选择批处理模式，还可享受50% 的价格优惠;针对更为专业的文档人工智能服务，其定价则定为每千页5美元。这一灵活的定价策略，旨在降低企业级用户的使用门槛，加速文档自动化处理技术的普及。

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Mistral AI发布OCR4 模型：支持 170 种语言，输出质量超越GPT与Gemini

法国人工智能初创企业Mistral AI于本月 23 日正式推出最新文档内容识别模型OCR 4，在光学字符识别领域投下一枚重磅炸弹。这款小型聚焦模型支持横跨 10 个语族的多达 170 种语言，在权威基准测试OmniDocBench中斩获93. 07 分，输出质量相较GPT 5.5 Pro、Gemini 3.1 Pro Preview等竞争对手更受人类评审青睐。

小型但全面，覆盖多场景下游任务

OCR4 的定位并非追求参数规模，而是一个专精于文档识别的高效模型。它在输出识别文本的同时还能提供边框定位、区域分类及置信度评分，可广泛支持RAG语义分块、智能体结构化基本单元、连接器结构化内容等多种下游工作负载。

定价方面，OCR4 基础API调用为每千页 4 美元，若采用批处理方式可享受50%的折扣；而文档人工智能定价则为每千页 5 美元。

Mistral AI作为欧洲AI领域最具代表性的初创公司之一，此前已凭借开源与闭源并行的模型策略在全球市场崭露头角。此次推出OCR 4，将公司能力从通用大语言模型进一步延伸至文档智能处理这一垂直赛道，直接与OpenAI、Google等巨头在基础工具层展开竞争。

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Horizon Summary: 2026-06-26 (ZH)

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Telegraph

Horizon Summary: 2026-06-26 (ZH)

从 41 条内容中筛选出 15 条重要资讯。 首份赫库兰尼姆卷轴全文被 AI 读出 ⭐️ 10.0/10 MinIO 替代方案：Ceph 和 Garage 分析 ⭐️ 9.0/10 IBM 推出全球首款亚 1 纳米芯片技术 ⭐️ 9.0/10 联合国通过全球首个自动驾驶系统技术法规 ⭐️ 9.0/10 科技博客先驱 Om Malik 去世，享年 60 岁 ⭐️ 8.0/10 互联网的’请出示证件’时代将摧毁你的隐私 ⭐️ 8.0/10 Zig 的 bitCast 语义变为字节序无关，LLVM 后端改进 ⭐️…

↩️ Apple Xcode 26.6 正式版新增 Google Gemini 编程助手

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🍏 苹果发布 Xcode 26.3 引入 代理式编码 并调整 App Store SDK 要求 苹果发布 Xcode 26.3 ，新增 代理式编码 功能，开发者可在 Xcode 内通过自然语言调用 OpenAI 与 Anthropic 的 AI 代理，自动理解项目、编写代码、构建应用、运行测试并修复错误。 另外苹果宣布自 2026 年 4 月 28 日起，提交至 App Store Connect 的应用与游戏需使用 iOS 26、iPadOS 26、tvOS 26、visionOS 26、watchOS…

Apple Xcode 26.6 正式版新增 Google Gemini 编程助手

Apple 发布 Xcode 26.6 正式版，新增对 Google Gemini 编程助手的支持，Gemini 成为继 Anthropic Claude Agent 和 OpenAI Codex 之后的第三个 AI 编程助手选项。该版本同时包含 Swift 6.3.3 以及 iOS 26.5、macOS 26.5 等系统 SDK。

Gemini 早在 6 月 10 日已随 Xcode 27 beta 上线，此次正式版向所有用户开放。新版还通过 Agent Client Protocol 支持接入其他兼容代理，并包含错误修复与稳定性改进。

9To5Mac

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不给数据就割肉？谷歌强推AI训练新规

据知情人士透露，科技巨头谷歌近期向参与其试点项目的新闻出版商发出了明确信号。该公司要求在谷歌新闻和Gemini聊天机器人中分享“人工智能驱动的文章概述”，并索要广泛的内容使用授权。

这份授权的核心条款意味着，出版商必须允许谷歌使用其新闻内容来训练旗下的人工智能模型。如果媒体机构不同意该协议，谷歌计划终止现有的合作，出版商也将失去此前因展示文章而获得的丰厚年费。

试点项目背后的利益博弈

针对这一爆料，谷歌发言人公开回应称，随着大众新闻偏好的改变，公司正通过试点项目探索AI如何吸引更多受众。他们强调，在过去的几年中，谷歌已与三千多家平台和内容提供商建立了支付扩展展示权的商业合作。

谷歌表示，在新闻页面上测试AI生成的文章概述，初衷是在用户点击阅读全文前提供更多背景。然而，这种带有强制意味的捆绑测试，在媒体行业内部引发了对于平台霸权主义的强烈不满与质疑。

版权风暴与反垄断监管

事实上，科技巨头对新闻内容的蚕食早已引起了全球监管部门的高度注意。欧盟委员会在去年底就启动了反垄断调查，旨在查明谷歌是否在未给予适当补偿的情况下，利用媒体内容喂养其搜索结果。

与此同时，传统媒体对技术巨头的反击也已经全面打响。本周三，全美近四百家地方和区域报纸组成的出版商联盟，正式对OpenAI和微软发起了版权侵犯诉讼。

诉讼强烈指控这些AI巨头在未经许可且未支付任何报酬的情况下，公然挪用版权文章来训练其商业产品。这场关乎内容创作者生存与AI数据确权的行业博弈，显然才刚刚拉开序幕。

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美国政府要求OpenAI分阶段发布GPT-5.6，监管施压成常态

人工智能领域的“军备竞赛”再次触动了政策神经。近日，OpenAI 的最新模型 GPT-5.6的发布策略被迫进行调整，成为了行业内监管风向转变的一个缩影。

据知情人士透露，此次发布节奏的变动直接源于美国政府的明确要求。美方监管机构要求 OpenAI 在大规模普及这款模型之前，必须采用“分阶段发布”的模式。具体而言，GPT-5.6将首先面向一小部分经过筛选、被认为更加可靠的合作伙伴开放，在经历一段时间的测试与风险评估后，再逐步扩大至更广泛的用户群体。

这一消息由 OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在周三的内部员工会议上披露。据了解，监管部门对当前尖端 AI 模型所展现出的性能水平日益警惕，担心其能力演进速度可能超过现有的管控能力。

值得注意的是，监管机构并非针对 OpenAI 一家采取行动。就在两周前，另一家 AI 巨头 Anthropic PBC 也因面临相似的监管压力，被迫暂停了对其尖端模型的访问权限。

这一系列动态表明，AI 行业正处于从“野蛮生长”向“审慎演进”的转型期。当模型的性能触及前沿边界时，如何平衡技术进步与安全性，已成为各大 AI 企业不得不优先考量的核心命题。随着 GPT-5.6采取更加稳健的落地策略，未来高性能 AI 模型的发布流程，或许将不得不适应这种“小范围试点，长周期验证”的新常态。

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美国政府要求OpenAI分阶段发布GPT-5.6

知情人士称，美国政府已要求OpenAI分阶段发布一款即将推出的强大人工智能模型。就在不到两周前，Anthropic公司在监管压力下暂停了其最强大模型的市场投放。据知情人士透露，OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼周三告诉员工，美国政府要求公司先将 GPT-5.6 模型提供给一小部分值得信赖的合作伙伴进行使用，随后再逐步向更广泛的用户开放。知情人士称，奥尔特曼在员工会议上表示，美国政府对最前沿人工智能模型所具备的能力愈发感到担忧。奥尔特曼强调，员工需要就特朗普政府官员可能对OpenAI即将推出的模型，在安全性和使用限制方面提出的任何意见进行配合，即使公司持有不同意见。

—— 凤凰网科技、彭博社

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AGI前夜的兵马跃进:DeepSeek全线部门扩容翻倍，大模型顶尖人才争夺战再升级

北京时间2024年6月25日晚间，本土AI领军企业DeepSeek（深度求索）正式发布全新招聘公告，宣布将努力把旗下所有部门的规模扩大至少一倍。

此次大规模扩容涵盖了全栈开发、AI核心系统研发、运维、产品以及职能等七大岗位大类，展现出其在通用人工智能（AGI）研发冲刺阶段强烈的战略扩张意图与坚实的资金技术底气。

作为当前全球大模型领域备受瞩目的创新力量，DeepSeek在本次公告中明确提出了“让新人直接承担最核心、最重要的任务”的用人原则，旨在通过高强度、核心化的人才培养模式，迅速锻造推动AGI发展的中坚力量。当前，大模型行业正从前期的技术探索阶段步入能力全面爆发的“AGI前夜”，算力基础设施的升级与核心研发团队的密度，已成为决定头部AI厂商能否率先突围的关键变量。

DeepSeek此次部门规模的成倍激增，不仅是其应对下一代超大规模模型研发与工程落地需求的战略动作，也向外界释放了其加速技术演进、巩固行业第一梯队优势的明确信号。随着技术军备竞赛升级，顶尖人才的扎堆聚集将进一步加快大模型向通用人工智能演进的理论与工程步伐。

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组建不到两月即重组，Google加码中期训练欲追赶Anthropic编码优势

据《The Information》报道，Google在成立专项"AI代码突击队"不到两个月后，已对该团队进行重组，将职责从单纯提升编码工具和智能代理能力，扩展至覆盖更广泛的模型"中期训练"工作。此举意在从底层技术路线发力，缩小与Anthropic在生成式AI编程领域的差距。

从补课基本功入手

所谓中期训练，是指在模型完成大规模预训练之后、正式进行指令对齐与任务微调之前，对模型投喂精挑细选的结构化数据，让其在推理和编程等高难度任务上进一步"补课"。对Google而言，这意味着不再仅仅依赖优化提示词设计或产品界面，而是直接强化Gemini在代码能力上的底层基本功。

今年 4 月，Google组建了这支AI编码突击队，由长期从事模型预训练的DeepMind研究工程师Sebastian Borgeaud牵头，重点攻克复杂、耗时较长的大型编程任务。Google联合创始人谢尔盖·布林以及DeepMind首席技术官Koray Kavukcuoglu也被曝参与其中，显示出高层对这一赛道的极度重视。

当前，Anthropic已将"写代码"视为AI战略核心，通过Claude Code及Claude模型家族持续发力——最新发布的Claude Opus 4. 8 在代码与智能代理任务上均有显著升级，被不少开发者和企业用户视为衡量大模型竞争力的重要参考。

人才流失加重焦虑

在调整技术路线的同时，Google还面临愈加激烈的人才争夺战。不久前，Gemini项目联席负责人Noam Shazeer宣布离开Google加盟OpenAI，另有两名参与Gemini和DeepMind项目的研究人员被曝正准备加入Anthropic。持续的核心人才外流，使得Google在大模型赛道上不仅要追赶产品差距，还必须应对研究力量向竞争对手持续流动的现实风险。

目前外界尚不清楚重组后的团队是否会推出全新的Gemini公开模型或面向开发者的新产品，Google也未披露团队规模、具体性能目标及发布时间表。但从快速重组、引入中期训练到高管亲自下场，可以清晰看出Google正在尝试通过更深层次的技术路线调整，试图在AI编码这条商用价值极高的关键赛道上重新夺回主动权。

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坚守万亿美元底线，OpenAI被曝拟将IPO推迟至 2027 年

据《纽约时报》援引三位内部知情人士消息报道，OpenAI正考虑将首次公开募股推迟至明年进行。此前市场传闻该公司已向美国监管机构秘密递交IPO申请，目标估值最高可达 1 万亿美元。

当前OpenAI向顾问公司提出了两种备选方案：一是等到 2027 年，以完整的 1 万亿美元估值上市；二是主动降低目标估值，换取更快的上市节奏。首席执行官萨姆·奥尔特曼对后者态度强硬，据称他认为任何低于 1 万亿美元估值的方案都"不可接受"。

上市传闻几经反复

OpenAI的IPO传闻自 2025 年起便持续不断，但公司官方多次否认有近期上市计划。 2025 年 10 月，路透社曾报道OpenAI正筹备IPO，估值或高达 1 万亿美元，计划最早在 2026 年下半年提交申请。随后公司发言人回应称IPO并非当前重点，无法设定具体日期。

同年 11 月，OpenAI首席财务官莎拉·弗里尔明确表示公司暂无IPO计划，正专注于稳步扩大现有规模。奥尔特曼也在播客中承认未来存在上市可能性，但否认了设定具体时间节点的说法。进入 2026 年，市场风向再度转变——今年 1 月《华尔街日报》报道称，为抢在竞争对手Anthropic之前完成上市，OpenAI正加快推进IPO计划，当时公司估值约 5000 亿美元。

多重压力下的抉择

IPO进度的摇摆还与来自美国政府的监管压力密切相关。有传闻指出，出于安全方面的担忧，美国国家网络总监办公室及白宫科技政策办公室已要求OpenAI分阶段发布新一代AI模型，这在一定程度上影响了公司对外展示的增长节奏与盈利能力。

从估值轨迹来看，OpenAI在过去几年经历了爆发式增长。 2023 年 9 月，该公司在一轮员工股票出售中的估值还停留在 800 亿至 900 亿美元区间，仅为当时年初的三倍。如今面对高达 1 万亿美元的远期目标，如何在上市时间窗口、监管合规与估值诉求之间求得平衡，已成为奥尔特曼和管理层当前面临的核心难题。

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Claude付费用户暴增75%，正面撕开ChatGPT消费级市场

美国信用卡交易分析机构Indagari最新发布的数据显示，在覆盖约 2800 万名美国消费者的匿名交易样本中，涉及Anthropic旗下大模型产品Claude的付费笔数自 2025 年起持续攀升。截至 2026 年 5 月 10 日，Claude相关消费金额较今年 1 月已增长约75%，增速显著高于整体AI消费市场。

学习平台数据印证热度飙升

这一增长势头在在线教育领域同样有迹可循。拥有约 2000 万名用户的DataCamp平台数据显示， 2026 年年初以来，"Claude"已超越泛化的"AI"关键词，成为站内搜索量最高的词条。在个人学习者群体中，Claude相关课程的需求已是ChatGPT课程的三倍，而过去 30 天内，Claude课程需求更实现了 18 倍的惊人飙升。

值得关注的是，今年 3 月Anthropic因拒绝配合美国政府将模型用于大规模监控及自主武器系统，一度引发公众舆论的广泛讨论。然而这场政策摩擦不仅未打压用户增长，反而延续为更长期的上升趋势，外界普遍认为Anthropic的强硬立场在无意间强化了其品牌形象，赢得了更多重视隐私与安全的用户信任。

差距仍在，竞争格局进入新阶段

尽管增势迅猛，Claude与ChatGPT之间的体量差距依然显著。市场研究机构Sensor Tower的报告显示，ChatGPT仍牢牢占据消费级AI市场的绝对领先地位，其付费用户数量和消费基盘远超竞争对手，只是增速因体量庞大而相对平稳。

这场角力发生在两家公司均站在资本市场关口的关键节点上。Anthropic已于本月向监管机构提交上市申请，寻求成为最新一批公开交易的AI科技公司。与此同时，美国政府本月颁布禁令，禁止Anthropic将其旗下最强安全模型提供给非美国用户，迫使相关产品暂时下架，其国际业务短期受阻。但从目前数据来看，Anthropic在消费端和企业端的整体扩张态势并未明显放缓。Claude能否延续当前增速、进一步蚕食ChatGPT的市场份额，这场AI付费用户之争才刚刚进入新阶段。

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