實體: Google
所有提到 Google 的 AI 新聞與動態。
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OpenAI 可能正在開發一款結合 AI 代理取代應用程式的手機
OpenAI 的硬體計畫一直備受猜測，近期產業分析師明基鉑（Ming-Chi Kuo）指出，該公司可能正與聯發科、高通及光寶科技合作開發手機。鉑表示，OpenAI 將與聯發科和高通共同開發晶片，光寶則擔任共同設計與製造夥伴。與傳統應用程式不同，該手機預計將依賴 AI 代理來完成各種任務，以突破目前 Apple 和 Google 對系統存取權的限制。隨著 ChatGPT 周使用者數接近十億，此硬體產品有助於 OpenAI 觸及更多消費者。鉑認為，OpenAI 手機將具備持續理解使用者情境的能力，並透過提供硬體本身獲取比應用程式更多的使用者習慣資料。該手機將採用混合的小型裝置模型與雲端模型來處理不同請求。據鉑分析，手機規格與元件供應商預計於今年年底或 2027 年第一季確定，大規模生產則預期於 2028 年開始。此前，OpenAI 全球事務主管 Chris Lehane 曾透露公司有望於 2026 年下半年宣佈首款硬體產品，當時有報導指該裝置可能是獨特設計的耳機。OpenAI 尚未對此訊息發表評論。
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Meta 的虧損是 Thinking Machines 的獲利
Weiyao Wang 在 Meta 工作了八年，從大學畢業後的第一份工作開始，協助建立多模態感知系統並參與開放世界分割專案，包括 SAM3D。他於上週結束在 Meta 的任期，隨後加入 Thinking Machines Lab（TML）。隨著 AI 創業公司的多面向擴張，TML 剛剛與 Google 簽署了數億美元的雲端合約，獲得使用 Nvidia 最新 GB300 晶片的機會，使其成為首批能在該硬體上運作的創業公司之一。此協議於上週二在 Google Cloud Next 上宣佈，遵循了與 Nvidia 的早期合作，並將 TML 的基礎設施層級與 Anthropic 和 Meta 並列。據報，Meta 去年此時曾與 TML 洽談收購事宜，近期更逐一挖角 TML 的創始人。人才流動情況依然活躍，Wang 和 Kenneth Li 是人才雙向流動的最新例子。Business Insider 上週報導，Meta 已挖角 TML 七名創始成員。近期僱傭審查顯示，TML 正在反向挖角 Meta。根據 LinkedIn 檔案審查，TML 似乎從 Meta 招聘的研究人員數量超過任何其他單一僱主。最顯著的例子是 TML 的技術長 Soumith Chintala，他在 Meta 工作了 11 年並共同創立了 PyTorch，該開源深度學習框架現在支撐著全球大部分 AI 研究。他於 2025 年底離開 Meta，並於今年初被任命為 CTO。另一位在 Meta 工作了 11 年的資深研究員 Piotr Dollár，曾擔任研究總監並共同撰寫了具有影響力的 Segment Anything 模型，現已加入 TML 技術團隊。Meta FAIR 部門專注於多模態語言模型的研究科學家 Andrea Madotto 於十二月加入 TML。擁有近九年 Meta 經驗、從事 LLM 預訓練和後訓練的軟體工程師 James Sun 也轉投 TML。TML 也從 Meta 以外招募人才，包括三屆國際資訊學奧林匹克金牌得主、Cognition 創業公司創始成員 Neal Wu；來自 Waymo、Windsurf 和 OpenAI 的 Jeffrey Tao；曾在 Anthropic 擔任研究 fellowship 的 Muhammad Maaz；來自 Apple 的 Erik Wijmans；以及曾在 Microsoft AI Superintelligence 團隊預訓練 OpenAI 程式碼模型、於三月加入
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Google 將投資最高400億美元現金與計算資源於Anthropic
Google 計劃投資高達 400 億美元支援 Anthropic，以滿足其日益增長的計算需求。Alphabet 子公司目前承諾投入 100 億美元，將 Anthropic 的估值定為 3500 億美元，若該公司達成特定績效目標，將追加 300 億美元投資。此舉發生在 Anthropic 本月向有限合作夥伴發布最新模型 Mythos 之後，該模型被稱為公司迄今最強大的模型，具有顯著的網路安全應用，但由於潛在濫用風險，其訪問許可權受到限制，且已落入未經授權之手中。 在 AI 競賽中，獲取訓練和部署系統所需的運算能力至關重要。OpenAI 已透過與雲端供應商、晶片供應商及能源公司的多項數百億美元協議積極確保資源，包括本月與晶片廠商 Cerebras 擴大合作。Anthropic 同樣面臨挑戰，近期因 Claude 使用限制引發廣泛投訴，並透過基礎設施協議回應。本月早些時候，Anthropic 與雲端計算提供商 CoreWeave 達成資料中心容量協議，本週又獲得 Amazon 額外 50 億美元投資，這是廣泛協議的一部分，預計 Anthropic 將花費高達 1000 億美元，在一段時間內獲得約 5 吉瓦的運算能力。 儘管 Google 在 AI 模型方面是 Anthropic 的直接競爭對手，但它也是該公司關鍵的基礎設施供應商。Anthropic 高度依賴 Google Cloud 的晶片和基礎設施，包括專為 AI 工作負載設計的張量處理單元（TPU），這些晶片被視為 Nvidia 高需求處理器的最佳替代方案之一。兩家公司關係深厚，本月早些時候，Anthropic 與 Google 及晶片廠商 Broadcom 宣佈合作，以自 2027 年起獲取多吉瓦的基於 TPU 的運算能力，後續 Broadcom 證券申報將此數字修正為 3.5 吉瓦。此次新的 Google 投資擴大了該安排，Google Cloud 將在未來五年內提供額外的 5 吉瓦容量，並有進一步擴充套件的空間。 Anthropic 的估值在二月時為 3500 億美元，但投資者隨後表現出強烈興趣，希望以 8000 億美元或更高價格支援該公司。據 Bloomberg 報導，該公司正考慮於十月份進行首次公開募股
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DeepSeek預覽新AI模型，縮小與頂尖模型的差距
中國人工智慧實驗室 DeepSeek 推出了其最新大型語言模型 DeepSeek V4 的兩個預覽版本，分別為 V4 Flash 和 V4 Pro。這是對去年 V3.2 模型及其伴隨的 R1 推理模型的重大更新。兩款模型均採用專家混合架構，上下文視窗均為 100 萬個 token，足以處理大型程式碼庫或檔案。專家混合方法透過僅在特定任務中啟用部分引數來降低推理成本。V4 Pro 模型擁有 1.6 兆總引數（490 億活躍引數），使其成為目前最大的開放權重模型，超越了 Moonshot AI 的 Kimi K 2.6（1.1 兆）、MiniMax 的 M1（4560 億）以及兩倍於 DeepSeek V3.2（6710 億）的規模。較小的 V4 Flash 擁有 2840 億引數（130 億活躍引數）。DeepSeek 表示，由於架構改進，V4 系列在推理基準測試中幾乎追平了當前領先的開放和封閉模型，其 V4-Pro-Max 在推理基準上優於開放原始碼同儕，並在部分任務上超越 OpenAI 的 GPT-5.2 和 Gemini 3.0 Pro。在程式碼競賽基準中，V4 兩款模型的表現被描述為與 GPT-5.4 相當。然而，在知識測試中，這些模型似乎略遜於前沿模型，特別是 OpenAI 的 GPT-5.4 和 Google 的最新 Gemini 3.1 Pro，這種差距表明其發展軌跡比最先進的前沿模型晚了約 3 到 6 個月。與許多封閉原始碼同儕不同，V4 Flash 和 V4 Pro 目前僅支援文字輸入。值得注意的是，DeepSeek V4 比任何現有的前沿模型都更具成本效益。V4 Flash 的輸入 token 價格為每百萬 0.14 美元，輸出 token 為每百萬 0.28 美元，低於 GPT-5.4 Nano、Gemini 3.1 Flash、GPT-5.4 Mini 和 Claude Haiku 4.5。V4 Pro 的輸入 token 價格為每百萬 0.1