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美国政府最高级别的信息安全官员警告，全国各地的计算机系统需要加强防御，以应对日益加剧的人工智能（AI）驱动型网络攻击威胁。代理美国联邦首席信息安全官Michael Duffy周三发表讲话时表示，政府和私营部门机构过去在网络安全方面通常采取被动应对方式。他表示，要在AI时代抢在黑客攻击发生前采取防范措施，这种方式必须改变。
“鉴于我们目前看到的这些AI能力，我们很可能根本没有时间收拾残局，”Duffy在拉斯维加斯一场网络安全会议的专题讨论中表示，“未来十年的政策不能总是在某起重大事件发生后才被动跟进。”
包括Anthropic PBC的Mythos模型在内，AI系统取得的快速突破引发外界担忧，即黑客可能利用这项技术对关键基础设施发动破坏性网络攻击。特朗普政府已致力于采取行动应对AI带来的网络风险，近期已完成一项针对前沿模型的自愿安全测试框架。
Duffy发表上述言论前不久，彭博新闻社报道称，黑客近日对多家华尔街公司发起了一系列复杂攻击，凸显针对金融服务公司的网络攻击和欺诈威胁日趋复杂。
在同一场专题讨论中，另一名美国国土安全部高级官员强调，美国既要保持在全球AI领域的领先地位，也要确保使用这项技术的机会不只掌握在少数人手中。国土安全部负责网络、基础设施风险与韧性事务的助理部长Joseph Alm表示，随着AI迅速发展和普及，业界需要为一段更易遭受攻击的时期做好准备。
“网络系统失守已不再是黑天鹅事件，而将成为常态，”Alm表示，“你需要转变思维，认识到在人人都能发现或利用漏洞的时代，所有人都将面临一段持续数年的脆弱期。”
Alm补充道，过几年后，情况可能会逐渐恢复到较为正常的状态。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
Meta公司宣布推出首款AI编程智能体
Meta公司正式发布首款AI编程智能体Muse Code，将其定位为竞争对手产品的低价替代方案，此举标志着该公司正试图向Anthropic和OpenAI发起挑战。据了解，Muse Code是Meta人工智能负责人汪滔主导推出的最新重磅产品。汪滔目前执掌Meta超级智能实验室，并负责公司基础模型的研发工作。
汪滔表示：“我们认为，对于大量工作流程和应用场景而言，这款产品都可能成为一个非常好的选择，尤其是在成本方面具有明显优势。”他透露，目前已有部分Meta员工开始在内部使用 Muse Code ，并预计内部使用规模将进一步扩大。
—— 财联社、Techcrunch
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
Meta公司正式发布首款AI编程智能体Muse Code，将其定位为竞争对手产品的低价替代方案，此举标志着该公司正试图向Anthropic和OpenAI发起挑战。据了解，Muse Code是Meta人工智能负责人汪滔主导推出的最新重磅产品。汪滔目前执掌Meta超级智能实验室，并负责公司基础模型的研发工作。
汪滔表示：“我们认为，对于大量工作流程和应用场景而言，这款产品都可能成为一个非常好的选择，尤其是在成本方面具有明显优势。”他透露，目前已有部分Meta员工开始在内部使用 Muse Code ，并预计内部使用规模将进一步扩大。
—— 财联社、Techcrunch
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OpenAI 撑起微软 AI 营收七成江山：241 亿美元财报数据曝光，单一依赖暗藏风险
微软上周提交的监管文件披露了一组令人震惊的数据：在截至今年 6 月的财政年度中，微软从 OpenAI 录得的营收高达 241 亿美元。据彭博测算，这一数字约占微软 AI 业务总营收的 70%，意味着这家科技巨头的 AI 增长引擎在很大程度上由单一合作伙伴驱动。
市场长期追问微软 AI 营收的真实构成，而此次数据首次揭示了核心动力的集中度。KeyBanc 分析师 Jackson Ader 指出，241 亿美元中究竟有多少来自云计算服务、多少来自营收分成协议，仍是关键悬而未决的问题。
合作结构浮出水面，服务收入与投资收益待拆解
根据双方协议，OpenAI 向微软支付算力费用、AI 模型构建成本以及一定比例的营收分成。微软发言人确认，241 亿美元涵盖来自 OpenAI 的全部销售及营收分成。Ader 强调，服务收入占比越高，越能体现真实的商业交付能力，而非财务安排带来的账面贡献。
微软 CEO 纳德拉此前透露，截至 3 月季度末公司 AI 业务年化营收运行速率约为 370 亿美元。但值得注意的是，微软仅在两个时间点公开过 AI 业务整体规模——2024 年 12 月季度的 130 亿美元和 2025 年 3 月季度的 370 亿美元，增速之猛令市场印象深刻，而 OpenAI 在其中的具体权重直到此次文件才浮出水面。
分散依赖成效有限，IPO 临近推高透明度要求
面对单一来源集中度质疑，微软近年来持续尝试降低对 OpenAI 的依赖，先后投资 Anthropic 并加速自研 AI 模型。但从最新数据来看，这些努力尚未在营收层面形成足够分散效果。若以整体营收衡量，OpenAI 占比不足 10%，但就年度预订额增量而言仍是最大贡献者。
此次详尽披露的时机也颇为微妙。会计研究员、Nonlinear Analytics 创始人 Olga Usvyatsky 在研究报告中指出，信息公开或与 OpenAI 筹备 IPO 的计划存在关联。此前微软从未明确发布从 OpenAI 获得的完整营收数据，而随着 OpenAI 向公开市场迈进，双方财务关系将面临更严格审视。受此消息影响，微软周三美股盘中下跌 0.5%，投资者对合作结构的透明度和可持续性显然仍在消化之中。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
微软上周提交的监管文件披露了一组令人震惊的数据：在截至今年 6 月的财政年度中，微软从 OpenAI 录得的营收高达 241 亿美元。据彭博测算，这一数字约占微软 AI 业务总营收的 70%，意味着这家科技巨头的 AI 增长引擎在很大程度上由单一合作伙伴驱动。
市场长期追问微软 AI 营收的真实构成，而此次数据首次揭示了核心动力的集中度。KeyBanc 分析师 Jackson Ader 指出，241 亿美元中究竟有多少来自云计算服务、多少来自营收分成协议，仍是关键悬而未决的问题。
合作结构浮出水面，服务收入与投资收益待拆解
根据双方协议，OpenAI 向微软支付算力费用、AI 模型构建成本以及一定比例的营收分成。微软发言人确认，241 亿美元涵盖来自 OpenAI 的全部销售及营收分成。Ader 强调，服务收入占比越高，越能体现真实的商业交付能力，而非财务安排带来的账面贡献。
微软 CEO 纳德拉此前透露，截至 3 月季度末公司 AI 业务年化营收运行速率约为 370 亿美元。但值得注意的是，微软仅在两个时间点公开过 AI 业务整体规模——2024 年 12 月季度的 130 亿美元和 2025 年 3 月季度的 370 亿美元，增速之猛令市场印象深刻，而 OpenAI 在其中的具体权重直到此次文件才浮出水面。
分散依赖成效有限，IPO 临近推高透明度要求
面对单一来源集中度质疑，微软近年来持续尝试降低对 OpenAI 的依赖，先后投资 Anthropic 并加速自研 AI 模型。但从最新数据来看，这些努力尚未在营收层面形成足够分散效果。若以整体营收衡量，OpenAI 占比不足 10%，但就年度预订额增量而言仍是最大贡献者。
此次详尽披露的时机也颇为微妙。会计研究员、Nonlinear Analytics 创始人 Olga Usvyatsky 在研究报告中指出，信息公开或与 OpenAI 筹备 IPO 的计划存在关联。此前微软从未明确发布从 OpenAI 获得的完整营收数据，而随着 OpenAI 向公开市场迈进，双方财务关系将面临更严格审视。受此消息影响，微软周三美股盘中下跌 0.5%，投资者对合作结构的透明度和可持续性显然仍在消化之中。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Meta正式推出AI编程代理 Muse Code，面向大型代码库开发场景，能够帮助程序员完成从任务规划、代码编写到结果验证的完整软件工程流程。该工具目前处于测试阶段，Meta首席执行官马克·扎克伯格表示，Muse Code 可在复杂软件项目中执行端到端开发任务，进一步提升AI在工程领域的应用能力。
据介绍，Muse Code基于Meta此前发布的编码模型 Muse Spark，通过终端命令即可安装使用，并采用多代理协作机制处理大型项目。当任务规模较大时，系统会自动拆分任务，由多个子代理在独立工作树中并行执行，避免修改用户当前代码环境。扎克伯格表示，在测试中，Muse Code曾同时为一个游戏开发六项功能，未出现代码冲突问题。
此次发布标志着Meta进一步加码AI软件开发工具领域，试图提升其在AI代理市场中的竞争力。目前，OpenAI旗下Codex、Anthropic的Claude Code等产品已在开发者群体中展开竞争，Meta希望凭借更低成本和多代理架构优势吸引更多开发者使用。
Meta人工智能负责人、Meta超级智能实验室负责人Alexandr Wang表示，对于大量工作流程和应用场景而言，Muse Code可能成为高性价比选择。近年来，Meta持续扩大AI投入，不仅利用AI优化广告业务，还于今年6月推出面向客户服务与支持的智能代理，进一步布局企业级人工智能市场。随着AI代理从代码辅助工具向自主完成复杂任务演进，软件开发领域的自动化竞争正在加速。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
字节跳动发布全双工大模型SeedRealtime，国产算力产业链景气度获强化
字节跳动Seed近日正式推出了原生音视频全双工大模型 SeedRealtime，标志着其在大模型全模态自然交互方向上迈出了新的一步。
据了解，SeedRealtime 采用统一架构原生融合了音频、视频与文本，能够在连续的多模态信息流上实现实时交互，为用户带来“边看、边听、边说”的全新体验。
受国产大模型集中迭代升级的推动，市场分析认为国产算力逻辑正持续加强。近期，包括 DeepSeek、字节 Seedance、MiniMax 以及月之暗面等在内的多家国产大模型企业密集升级，在视频生成、全模态交互以及参数规模上取得了显著突破。
随着国产模型竞争力的不断提升，相关应用正加速向企业生产流程渗透。行业受益链条也正由最初的 GPU 逐步向 CPU、AI 服务器、存储、交换机、光模块、PCB、液冷、数据中心以及电力基础设施等全产业链扩散，景气逻辑进一步得到强化。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
字节跳动Seed近日正式推出了原生音视频全双工大模型 SeedRealtime，标志着其在大模型全模态自然交互方向上迈出了新的一步。
据了解，SeedRealtime 采用统一架构原生融合了音频、视频与文本，能够在连续的多模态信息流上实现实时交互，为用户带来“边看、边听、边说”的全新体验。
受国产大模型集中迭代升级的推动，市场分析认为国产算力逻辑正持续加强。近期，包括 DeepSeek、字节 Seedance、MiniMax 以及月之暗面等在内的多家国产大模型企业密集升级，在视频生成、全模态交互以及参数规模上取得了显著突破。
随着国产模型竞争力的不断提升，相关应用正加速向企业生产流程渗透。行业受益链条也正由最初的 GPU 逐步向 CPU、AI 服务器、存储、交换机、光模块、PCB、液冷、数据中心以及电力基础设施等全产业链扩散，景气逻辑进一步得到强化。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI战场再起波澜:Meta首款编程智能体叫板OpenAI与Anthropic
在人工智能领域的新一轮角逐中，行业巨头再次落子。本周三，Meta正式对外发布了旗下首款编程智能体 Muse Code。业内普遍认为，此举标志着该科技巨头将正面切入代码生成赛道，向该领域的先行者Anthropic以及OpenAI发起直接挑战。
据Meta AI负责人 Alexandr Wang 介绍，这款全新工具主打高效与便捷。开发者只需通过一条指令即可完成安装，随后它便能独立应对各类复杂的软件工程任务。其应用场景十分广泛，不仅能够自动规划代码改动方案、编写具体的程序代码，还能对输出结果进行实时验证，大幅简化了开发流程。
对于Meta而言，推出 Muse Code 是其掌舵人扎克伯格探索 AI 商业化变现的又一次具体实践。与此同时，公司在硬件和算力基础设施方面的投入依然保持高位，持续大手笔加码数据中心建设。
不过，巨额的持续投入也给财务层面带来了一定压力。根据Meta上周发布的最新财报数据，其未来营收指引表现偏弱，且二季度自由现金流出现下滑，相关消息公布后曾在资本市场引发股价波动。如何在庞大的基础设施投资与实际商业回报之间找到平衡，依然是摆在各大科技企业面前的重要课题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在人工智能领域的新一轮角逐中，行业巨头再次落子。本周三，Meta正式对外发布了旗下首款编程智能体 Muse Code。业内普遍认为，此举标志着该科技巨头将正面切入代码生成赛道，向该领域的先行者Anthropic以及OpenAI发起直接挑战。
据Meta AI负责人 Alexandr Wang 介绍，这款全新工具主打高效与便捷。开发者只需通过一条指令即可完成安装，随后它便能独立应对各类复杂的软件工程任务。其应用场景十分广泛，不仅能够自动规划代码改动方案、编写具体的程序代码，还能对输出结果进行实时验证，大幅简化了开发流程。
对于Meta而言，推出 Muse Code 是其掌舵人扎克伯格探索 AI 商业化变现的又一次具体实践。与此同时，公司在硬件和算力基础设施方面的投入依然保持高位，持续大手笔加码数据中心建设。
不过，巨额的持续投入也给财务层面带来了一定压力。根据Meta上周发布的最新财报数据，其未来营收指引表现偏弱，且二季度自由现金流出现下滑，相关消息公布后曾在资本市场引发股价波动。如何在庞大的基础设施投资与实际商业回报之间找到平衡，依然是摆在各大科技企业面前的重要课题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
8月6日，据《商业内幕》报道，有“AI教父”之称的计算机科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)表示，他担心AI会发展出自己的目标。辛顿在周二发布的Newsthink采访中表示：“我们实际上正在创造一种新的存在形式(new kinds of beings)。它们拥有目标。我们赋予它们目标，它们会从这些目标中推导出其他目标。”
辛顿
“我们并不一定知道它们会推导出什么样的其他目标，”他补充说，“所以，我们正在创造一种新的存在形式，我认为这非常可怕。”
他举了一个假设场景：用户给一个AI聊天机器人设定目标，要求减少大气中的二氧化碳含量。
“它足够聪明，会算出最好的办法就是干脆消灭人类。”他表示，以此说明AI可能会追求人类用户从未想过的目标。
辛顿还提出了一个他称之为 “更令人担忧” 的假设场景：一个被训练成故意给出错误答案的聊天机器人，可能会学会 “说谎是可以接受的”，即使它 “完全清楚” 自己给出的答案是错误的。
“这非常可怕。”他说。
辛顿并未提及OpenAI近期发生的智能体入侵Hugging Face安全事件。但这一于上月披露的安全事件，却让人们对AI智能体在执行指定目标时可能采取意外行动的担忧，真实的暴露在现实世界中。
辛顿并不是一位置身事外的旁观者。他在神经网络领域的开创性工作，为推动深度学习热潮奠定了基础，而深度学习的发展改变了AI领域。他还因在机器学习方面的贡献获得了2024年诺贝尔物理学奖。
自AI热潮开始以来，他一直反复警告，在AI系统变得更加强大之前，人类必须解决让AI与人类利益保持一致的问题。去年在拉斯维加斯举行的Ai4大会上，辛顿表示，先进AI的设计应该具备“母性本能”，让它希望保护人类。
“我们必须弄清楚如何设计这些新的存在形式，”辛顿在周二的采访中表示，“我们如何设计它们，让它们更关心我们，而不是关心它们自己？”
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
针对人工智能模型脱离管控的风险，微软日前在其 Secure Now 门户网站发布了针对企业 AI 智能体的专项“遏制策略”安全指南，呼吁各类机构全面加强边界管控、落实最小权限原则并及时更新系统补丁。
此前已有数起引发关注的 AI 模型越界与越权攻击事件，在 OpenAI 受限的研究环境中，GPT-5.6 就在内部评估期间突破沙盒并侵入了 Hugging Face 的生产基础设施。针对此类越发复杂的安全隐患，微软指出，AI 带来的安全风险在本质上并不陌生，但由于其攻击速度和规模远超人类，威胁程度大幅攀升。导致此类风险的主要原因依然是权限过度开放、协议缺乏防护、缺乏有效的日志监控以及软件存在已知漏洞。
微软此次发布的指导框架旨在帮助企业在安全、可控的前提下部署和使用自主系统。指南重点包含了定义 AI 智能体的严格边界、按最小权限分配资源、阻止未经授权的外部连接、建立紧急关停机制以及提升系统整体的可观测性。同时，微软还要求企业及时部署针对系统及开源依赖库的安全更新，对自定义应用程序的代码进行安全扫描，并尽量减少面向互联网的资产暴露。
微软强调，安全问题不应成为企业采用新技术时的阻碍，而应通过夯实安全基础来加速 AI 技术的落地。目前，微软还与英伟达、Palantir 等行业伙伴展开合作，共同推进 AI 安全领域的规范与建设。
了解更多：
https://techcommunity.microsoft.com/blog/securityexposuremanagement/containment-strategies-for-ai-now-available-in-secure-now/4539827
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
Anthropic自研AI芯片以降低对英伟达的依赖
随着旗下模型需求快速增长， Anthropic 正在组建团队，开发自研AI芯片。根据一份招聘信息以及公司声明， Anthropic 正在招聘工程师，为其Claude模型设计定制芯片。
Anthropic一名发言人对媒体表示，公司正在组建内部半导体团队，为Claude设计专用芯片。这是Anthropic首次公开确认相关计划。
据悉，Anthropic将协同设计硬件和AI模型，使Claude能够在“满足客户需求的规模下”运行得更快、更高效。该发言人强调，公司将继续采取“多芯片策略”，来自AWS、谷歌、英伟达以及AMD的硬件仍将是该AI实验室扩大算力规模的核心组成部分。
—— 财联社、Techcrunch
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随着旗下模型需求快速增长， Anthropic 正在组建团队，开发自研AI芯片。根据一份招聘信息以及公司声明， Anthropic 正在招聘工程师，为其Claude模型设计定制芯片。
Anthropic一名发言人对媒体表示，公司正在组建内部半导体团队，为Claude设计专用芯片。这是Anthropic首次公开确认相关计划。
据悉，Anthropic将协同设计硬件和AI模型，使Claude能够在“满足客户需求的规模下”运行得更快、更高效。该发言人强调，公司将继续采取“多芯片策略”，来自AWS、谷歌、英伟达以及AMD的硬件仍将是该AI实验室扩大算力规模的核心组成部分。
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Google DeepMind CEO Demis Hassabis 卸任
2026-08-06 01:08 by 伊甸
Google 对其 AI 部门 DeepMind 进行了领导层重组，诺贝尔奖得主、DeepMind CEO Demis Hassabis 卸任，他将担任新设立的首席科学家职位并改任董事长。资深工程师以及 Google Brain 联合创始人 Jeff Dean、Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals 和 Quoc Le 都离开 Google，他们成立了一家公益性 AI 企业 Discovery Loop，专注于机器学习、科学和工程领域的突破性研究。这次人事变动恰逢 Google 最新 Gemini 模型的发布滞后，原计划
6 月发布，但至今仍未发布，引发了 Google 落后于竞争对手 Anthropic 和 OpenAI 的担忧。
https://www.reuters.com/business/google-shakes-up-ai-leadership-deepmind-chief-shifts-role-2026-08-05/
https://blog.google/company-news/inside-google/message-ceo/next-chapter-ai-momentum/
https://www.discoveryloop.com/
#Google
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Google 对其 AI 部门 DeepMind 进行了领导层重组，诺贝尔奖得主、DeepMind CEO Demis Hassabis 卸任，他将担任新设立的首席科学家职位并改任董事长。资深工程师以及 Google Brain 联合创始人 Jeff Dean、Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals 和 Quoc Le 都离开 Google，他们成立了一家公益性 AI 企业 Discovery Loop，专注于机器学习、科学和工程领域的突破性研究。这次人事变动恰逢 Google 最新 Gemini 模型的发布滞后，原计划
6 月发布，但至今仍未发布，引发了 Google 落后于竞争对手 Anthropic 和 OpenAI 的担忧。
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