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所有提到 OpenAI 的 AI 新聞與動態。
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數據外洩後，估值十億美元的創業公司Mercor陷入一月低潮
六個月前，Mercor 在籌資 3.5 億美元的 C 輪後估值達 100 億美元，發展勢頭良好。然而，公司在 3 月 31 日承認遭資料洩漏後，面臨嚴重危機。駭客集團聲稱竊取了 Mercor 系統中的 4TB 資料，包含候選者檔案、個人身份資訊、僱主資料、原始碼及 API 金鑰。Mercor 未確認資料真實性，僅表示正在調查並將盡快解決。此次洩漏源於開源工具 LiteLLM 被植入 credential harvesting malware，該工具每日下載數百萬次，遭入侵 40 分鐘後導致連鎖攻擊。儘管無正式確認洩漏規模，後果已顯現：Meta 已無限期暫停與 Mercor 的合約，而 Mercor 曾處理模型製造商的核心商業秘密。OpenAI 確認正在調查其暴露情況，但尚未終止合約。另有訊息稱其他大型模型製造商可能重新評估合作關係。目前，Mercor 的五名承包商已提起訴訟，指控其個人資料洩露，其中一起訴訟甚至將 LiteLLM 和 Delve 列為被告。Delve 曾被匿名爆料聲稱偽造安全認證，雖已否認並進行整改，但已被 Y Combinator 斷絕關係。Mercor 確認其並非 Delve 客戶，但 LiteLLM 已更換認證夥伴。若洩漏影響持續，Mercor 可能面臨重大營收損失，該公司此前預計年度營收將超過 10 億美元。
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Meta AI 應用程式在 Muse Spark 發佈後躍升至 App Store 第五名
Meta 的 AI 應用程式在推出其最新模型 Muse Spark 後，下載量出現顯著增長。Muse Spark 是 Meta 超級智慧實驗室負責人 Alexandr Wang 上任後推出的首款模型，該實驗室成員於去年從 Scale AI 招募而來。根據市場資料提供商 Appfigures 的資料，在 Muse Spark 於週三推出後，Meta AI 應用程式在週四的美國 App Store 排名從第 57 位急升至第 5 位。另一家市場分析機構 Sensor Tower 估計，2026 年 4 月 8 日，Meta AI 在美國 iOS 平臺下載了約 46,000 次，較前一交易日增加 87%，而 Android 平臺則僅增長 3%。Meta 宣稱新模型在網頁和移動端均為其早期 Llama 4 模型的顯著升級，旨在追趕 OpenAI 和 Anthropic 等競爭對手，此前 Meta 已投入數十億美元招募人才並投資 143 億美元於 Scale AI。 Muse Spark 支援多模態輸入，包括語音、文字和圖片，能協助使用者學習健康知識、處理科學與數學等複雜問題，並支援視覺編碼以建立網站和迷你遊戲。該模型還可啟動多個子代理來處理使用者問題，並預計在未來幾週內擴充套件至 WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger 及 Meta AI 眼鏡等平臺。同時，Meta AI 的移動應用程式和網站進行了外觀升級，允許使用者根據任務切換模式。儘管排名上升，Meta AI 仍落後於 OpenAI 的 ChatGPT（第 1 名）、Anthropic 的 Claude（第 2 名）及 Google 的 Gemini（第 3 名）。Alexandr Wang 在 X 上表示應用仍在成長。Appfigures 資料顯示，Meta AI 全球安裝總數達 6050 萬次，今年單年下載量即達 2500 萬次。過去五個月下載量較首五個月增長 138%，印度目前為下載量最高市場，其次是美國、巴西、巴基斯坦和墨西哥。Sensor Tower 資料亦顯示，美國每日網頁訪問者數量較前一交易日增加超過 450%，4 月 8 日達到歷史新高，較過去 30 天平均數增加超過 570%。
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Anthropic 是否限制發佈 Myths 以保護互聯網或自身？
Anthropic 本週宣佈限制其最新模型 Mythos 的公開發布，原因是該模型在尋找全球使用者依賴的軟體安全漏洞方面能力過強。原本計劃向公眾開放的模型，現在將僅與運營關鍵網路基礎設施的大型企業和組織分享，範圍涵蓋 Amazon Web Services 至 JPMorgan Chase 等機構。OpenAI 據報正考慮採取類似的策略。此舉表面上是為了讓大型企業能先於惡意行為者利用先進的語言模型滲透安全軟體，但背後可能涉及更深的商業考量。AI 網路安全實驗室 Irregular 的執行長 Dan Lahav 曾指出，AI 工具發現漏洞的具體價值取決於攻擊者如何結合使用，關鍵在於這些漏洞是否能在單獨或組合情況下被有效利用。雖然 Anthropic 聲稱 Mythos 的漏洞挖掘能力遠超前代模型 Opus，但業界對其是否為網路安全領域的終極解決方案存疑。AI 安全起點公司 Aisle 表示，他們能使用較小的開放權重模型複製 Mythos 的大部分功能，這顯示網路安全並非依賴單一深度學習模型，而是取決於具體任務。限制發布的另一個原因可能是為了建立大型企業合約的飛輪效應，並增加競爭對手透過蒸餾技術低成本複製模型的難度。軟體工程師兼起點公司 exe.dev 的執行長 David Crawshaw 指出，這種策略將頂級模型鎖定在企業協議中，使小型實驗室無法進行蒸餾，從而確保企業營收持續流動。這反映了 AI 生態系統中前沿實驗室與依賴多模型策略的起點公司之間的競爭，後者常利用來自中國的開放原始碼模型尋求經濟優勢。今年前沿實驗室對蒸餾採取更嚴厲態度，Anthropic 公開揭露中國企業複製其模型的企圖，而 Anthropic、Google 和 OpenAI 三家實驗室更聯合識別並阻擋蒸餾者。阻擋蒸餾對前沿實驗室的商業模式至關重要，因為這消除了透過大量資本規模化帶來的優勢。因此，選擇性發布不僅是保護網路安全的負責做法，也是實驗室保護底線並區分企業產品類別的策略。儘管 Mythos 是否真正威脅網路安全仍有待觀察，但謹慎的發布方式確實能兼顧網路安全與商業利益。
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亞馬遜CEO在年度股東信中針對英偉達、英特爾、星鏈等發起攻擊
亞馬遜執行長安迪·賈西（Andy Jassy）在年度股東信中，以極具競爭力的姿態回應市場質疑，同時展現了對未來巨額資本支出的信心。信中雖提及與英偉達（Nvidia）的緊密合作，並承諾持續支援其晶片，但也指出虛擬所有人工智慧應用目前多依賴英偉達晶片，而新的轉變已開始。亞馬遜自研的 Trainium AI 晶片需求極高，Trainium3 容量幾乎售罄，Trainium4 預計十八個月後上市時也面臨類似情況，這顯示亞馬遜晶片業務已達到每年 200 億美元的營收規模，若作為獨立晶片商銷售，預估年營收將達 500 億美元。 賈西同樣針對英特爾（Intel）提出挑戰，指出亞馬遜自研的 Graviton CPU 已廣泛應用於 98% 的頂級 EC2 客戶，部分公司甚至要求在 2026 年購買所有 Graviton 例項容量。此外，亞馬遜的星鏈競爭對手 Amazon Leo 預計於 2026 年中推出，已獲得達美航空（Delta Airlines）、AT&T、沃達豐及 NASA 等客戶合約。賈西還提及亞馬遜未來可能將一百萬個倉庫機器人的資料轉化為工業與消費用的機器人解決方案。 在資本支出方面，賈西宣佈 2026 年將投入 2000 億美元用於資本支出，主要用於擴建 AWS 資料中心，這比任何其他主要科技公司的投入都大。他強調這不是憑空投資，並舉例 OpenAI 承諾在 AWS 上投入 1000 億美元。儘管有人質疑 OpenAI 是否能兌現承諾，賈西表示還有其他未公佈或進行中的客戶協議將購買 AWS 容量。賈西堅稱對於亞馬遜而言，目前並未出現技術泡沫，並指出亞馬遜股價曾跌至每股低於 200 美元且尚未復甦，因此巨額投資具有明確的戰略意義。