

> 人工智能狂飙突进的背后，数据主权与版权争议正愈演愈烈。韩国三大电视网史无前例地将OpenAI告上法庭，再度敲响了科技巨头合规发展的警钟。

## 本土内容生态与技术巨头的正面交锋

近期，韩国广播界的版权保卫战正式打响。韩国三大主导电视台KBS、MBC以及SBS联合向首尔中央地方法院递交诉状，正式对OpenAI提起法律诉讼，指控其在未获授权的情况下，擅自抓取并使用这些媒体机构的新闻内容用于训练底层人工智能模型。

这是韩国广播媒体行业首次针对全球性人工智能企业采取实质性的法律反击，凸显出传统内容创作者对知识产权与核心数据资产的极度焦虑。韩国广播电视协会在声明中明确指出，OpenAI在构建其庞大的语言模型时，无偿攫取了三大电视台历经数十年沉淀、耗费巨资打造的高价值新闻语料。

协会代表认为，这种未经许可且零补偿的单方面使用行为，不仅严重践踏了媒体的知识产权，更触及了敏感的国家数据主权底线。科技巨头凭借绝对的资本与算力优势，将他国媒体的心血转化为自身的高额商业利润，这种商业模式在法理与伦理层面均面临严峻拷问。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 全球化诉讼潮倒逼行业规范建立

这场跨国诉讼绝非孤例，它折射出全球范围内技术创新与版权保护之间日益尖锐的矛盾。韩国电视台希望通过此次法律行动确立判例，以法律武器捍卫本土内容创作者的生存空间，并从根本上遏制科技巨头的野蛮生长。

纵观全球市场，OpenAI早已深陷版权诉讼的泥潭。早在前两年，包括加拿大新闻社、加拿大广播公司在内的多家北美媒体便因内容被盗用而对OpenAI发起围剿。随后，知名数字媒体出版商Ziff Davis也正式提告，指控其存在故意且持续的侵权复制行为。

这一系列接踵而至的诉讼案件，释放出一个极其明确的全球性警示 人工智能企业在追求模型能力跃升的同时，绝不能将创作者的数字资产视为免费的矿产。如何在技术突破与利益分配合规之间找到平衡点，已经成为决定AI行业能否健康续存的核心命题。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

韩国三大电视台联合起诉OpenAI 揭开全球AI版权博弈新篇章



> 谷歌Gemini遭遇大规模“蒸馏攻击”，攻击者通过单次超10万次的重复提问试图克隆模型核心机制。这只“煤矿里的金丝雀”敲响了警钟：大模型行业的知识产权保卫战已全面打响。

### 十万次诱导 探取核心算法

谷歌于当地时间2月12日披露，旗下AI聊天机器人Gemini正面临严峻的安全挑战。攻击者利用海量重复提问，试图诱导模型泄露其内部推理模式与逻辑。这种被称为“蒸馏攻击”的手法，单次交互的提示次数竟超过10万次。

攻击者的目的非常明确：通过反复试探Gemini的输出模式，逆向还原其核心决策机制，从而以极低的成本克隆出一个性能相近的“李鬼”模型，或用于强化自身的AI系统。

![Generated Image February 17, 2026 - 10_14AM (1).png](https://static.downly.cn/images/9bea697433f2f816ba0d9b86b59d425e.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

### 煤矿里的金丝雀 行业性的普遍危机

谷歌威胁情报小组首席分析师约翰・霍特奎斯特将此次事件比作“煤矿里的金丝雀”，警示这绝非个案。攻击源遍布全球，幕后多为寻求不正当竞争优势的AI私企或研究机构。

虽然各大科技公司已投入数十亿美元构建模型护城河，但面向公众开放API的特性使得防御此类攻击变得异常困难。随着企业越来越多地训练包含内部敏感数据的定制化大模型，蒸馏攻击的潜在危害正在从科技巨头向中小企业蔓延。一旦商业思维和核心知识秘密通过这种手段被提取，将对企业的知识产权构成毁灭性打击。

谷歌Gemini遭大规模模型蒸馏攻击 单次十万级诱导揭露AI版权保卫战



> 摩尔线程旗舰 GPU 完成对智谱 GLM-5 的全流程适配，标志着国产千卡集群在承载顶尖大模型训练与推理上实现关键性技术跨越，加速 AI 产业全链路国产化进程。

## 核心底座 专为大模型打造的千卡利器

2026年2月12日，国产 GPU 独角兽摩尔线程宣布了一项里程碑式的进展：其旗舰级 AI 训推一体 GPU **MTT S5000** 已成功完成对智谱新一代大模型 **GLM-5** 的适配验证。

作为此次技术突围的核心，MTT S5000 展现了强悍的硬件素质
*   **自研架构** 基于摩尔线程第四代 MUSA 架构“平湖”打造，拥有完全自主知识产权。
*   **算力巅峰** 单卡 AI 算力最高可达 **1000 TFLOPS**，跻身国际主流高性能 GPU 行列。
*   **全能定位** 采用训推一体设计，不仅能支撑千亿参数模型的高效训练，也能应对复杂场景下的高并发实时推理。

![Generated Image February 12, 2026 - 11_08AM.png](https://static.downly.cn/images/25f560ae70db1c504e3ff5359dfd2d07.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 生态融合 降本增效的新选择

智谱 GLM-5 代表了当前国产大模型的顶尖水平，其庞大的参数规模和复杂的逻辑推理对底层算力提出了极高要求。此次适配的圆满成功，具有双重战略意义：

*   **验证国产承载力** 证明了国产自主 GPU 已经具备稳定、高效承载顶级大模型全流程运行的能力，不再是单纯的“备胎”，而是可用的主力。
*   **降低部署门槛** 为企业级用户提供了基于国产算力的高性价比 AI 解决方案，有效降低了因依赖进口硬件带来的成本风险与供应链不确定性。

## 行业观察 国产智算的双向奔赴

在 DeepSeek 等现象级产品引爆全球 AI 军备竞赛的背景下，市场对高性能算力的需求已呈指数级增长。

摩尔线程与智谱的深度联手，并非简单的硬件适配，而是国产智算生态的一次深度“双向奔赴”。它展示了国产软硬件在性能优化与生态兼容性上的成熟度，为中国在 AGI 时代的激烈博弈中，铸造了一块坚实的硬件盾牌。

国产算力突围 摩尔线程MTT S5000率先跑通智谱GLM-5全流程



> **导语**
> OpenAI正在酝酿一场足以重塑AI产业格局的商业变革。这家AI巨头不再满足于传统的API计费模式，而是计划将触角延伸至客户的最终商业成果中，意图通过“技术赋能分成”深度绑定高价值行业的创新红利。

## 从卖铲子到分金矿

在持续探索可持续盈利路径的过程中，OpenAI将目光投向了更具想象力的B2B市场。据知情人士透露，公司内部正在讨论一项颠覆性的商业计划：**从客户利用其AI系统所实现的“AI辅助研发成果”中抽取分成**。

这一模式的核心在于重新定义“服务价值”。所谓的“AI辅助研发成果”，涵盖了制药公司筛选出的新候选药物分子、材料实验室合成的新型合金配方、甚至是芯片设计团队优化的电路架构。OpenAI的设想是，一旦这些由AI加速诞生的成果实现商业化落地（如药品上市销售、专利成功授权），OpenAI将按比例提取“技术赋能费”。这意味着，OpenAI的角色将从单纯的“工具提供商”（卖铲子的人）转变为“创新合伙人”（分金矿的人）。

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## 价值共担与法律挑战

此举若能落地，将彻底改变AI服务商与企业客户的合作关系。支持者认为，这种“价值共担”模式能激励OpenAI持续投入高难度、高成本的基础研究，确保最前沿的模型能力能优先服务于科研与工业突破。但质疑的声音同样强烈，企业界普遍担忧这将引发复杂的知识产权归属争议，并显著增加使用AI工具的法律风险与财务核算难度。

目前，OpenAI尚未公布具体的分成比例与执行机制。但考虑到其2025年年化营收已突破200亿美元，此举显然旨在进一步打破营收天花板。

## 开启高价值B2B天花板

值得注意的是，类似的“成果分成”模式在EDA（电子设计自动化）等行业已有先例，但在通用大模型领域尚属首创。OpenAI此举意在精准打击科研、生物医药等“高投入、高回报、长周期”的领域。

一旦这一模式跑通，未来的AI竞争逻辑将发生质变：**巨头们的战场将不再局限于算力与算法的比拼，更在于谁能掌握生态分成权与创新话语权**。在AGI愿景与现实盈利压力的双重驱动下，OpenAI迈出的这一步，注定充满商业野心与博弈挑战。

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商业模式大跃进：OpenAI拟从客户研发成果中抽取分成



> **导语**
> 告别单纯的参数竞赛，OpenAI 正式将 2026 年的核心战略定义为“务实采纳”。背负 1.4 万亿美元的基础设施承诺，这家 AI 巨头正急于跨越技术与应用之间的鸿沟，试图通过医疗、科研等领域的深耕，将超级算力转化为真金白银。

## 弥合能力与需求的鸿沟

在经历了生成式 AI 的爆发式增长后，OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 近日明确表示，公司 2026 年的工作重心将全面转向“务实采纳”（practical adoption）。这一战略调整意味着，OpenAI 意识到现有的技术能力与用户实际的生产力需求之间仍存在显著差距。

Friar 强调，单纯的模型强大已不足以支撑下一阶段的增长，真正的机会在于如何将这些高级智能无缝融入工作流。特别是在医疗健康诊断、前沿科学研究以及复杂的企业服务领域，AI 需要从“聊天机器人”进化为能直接改善业务结果的“生产力引擎”。

![Google_AI_Studio_2026-01-20T03_59_22.879Z.png](https://static.downly.cn/images/c3ac0a1392a4368056b525c9c44cad16.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 万亿基建下的商业闭环

战略转型的背后，是 OpenAI 巨大的财务压力与雄心。截至去年 11 月，该公司在基础设施建设上的承诺投入已累计达到惊人的 1.4 万亿美元。为了支撑这笔天文数字般的开支，OpenAI 必须构建更具造血能力的商业闭环。

近期，OpenAI 动作频频：从宣布在平台上引入广告业务，到在全球推出价格更亲民的 ChatGPT Go 订阅服务，无不显示出其在变现模式上的激进探索。Friar 更是大胆预测，随着 AI 深入产业核心，未来将诞生基于“成果付费”或“知识产权授权”的新型经济模式，这或许会重演互联网时代的商业进化史。

![Google_AI_Studio_2026-01-20T03_59_25.282Z.png](https://static.downly.cn/images/0a6626c4f59c9aa743841ddbc4c1a5a3.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 规模化飞轮效应

对于 OpenAI 而言，2026 年将是验证其“算力-科研-产品-变现”飞轮效应的关键之年。通过不断刷新的活跃用户记录，结合日益丰富的产品矩阵（包括更廉价的套餐和企业级服务），OpenAI 正在构建一个多层次的生态系统。

这场从“炫技”到“务实”的转变，不仅是 OpenAI 自身的生存之战，也是整个生成式 AI 行业进入深水区的标志。谁能率先解决“最后一公里”的应用难题，谁就能在万亿级的基础设施之上，构建起真正的商业帝国。

OpenAI 2026战略定调 从技术炫技转向务实落地



> OpenAI 联合数据公司要求合同工上传真实工作文档以训练 AI 模型，尽管提供了隐私清洗工具，但法律专家指出，高度依赖人工判断的数据收集方式可能使 AI 实验室面临严峻的知识产权风险。

## 真实案例取代合成数据

为了突破 AI 模型在处理复杂白领任务时的瓶颈，OpenAI 及其数据合作伙伴 Handshake AI 正在执行一项激进的数据采集策略。根据一份内部简报显示，公司明确要求第三方合同工上传过去或现在工作中的“真实案例”，而非经过概括的摘要。

这一举措的核心目的在于获取高质量的训练数据，使模型能够理解并自动化更高阶的办公任务。OpenAI 要求的数据类型覆盖了现代办公的核心场景，包括 Word 文档、PDF 报告、PowerPoint 演示文稿、Excel 电子表格，甚至包括完整的代码库。这种对“原始输出”的渴望，显示了 AI 巨头正在从通用数据训练转向更具针对性的垂直领域深耕。

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## 清洗工具与隐私博弈

为了缓解随之而来的隐私泄露风险，OpenAI 引入了一款名为“ChatGPT 明星清洗”的专用工具。公司要求合同工在上传任何文件之前，必须删除所有具有专有性质的信息（Proprietary Information）和个人可识别信息（PII）。

然而，这一流程将巨大的合规压力转移到了合同工个人身上。系统依赖于工人的主观判断来界定什么是“机密”，什么是“可公开”。这种机制在实际操作中存在巨大的灰色地带，尤其是在处理由于非竞争协议或保密协议保护的过往工作内容时。

## 法律界预警信任风险

针对 OpenAI 的这一做法，知识产权领域的法律专家发出了明确警告。知识产权律师 Evan Brown 指出，任何采取这种数据搜集方式的 AI 实验室都处于“巨大的风险之中”。

核心问题在于信任机制的脆弱性。将鉴别机密信息的责任下放给合同工，不仅难以保证数据清洗的彻底性，更可能在无意中触犯第三方的商业秘密保护法。一旦含有版权或商业机密的数据被混入训练集，AI 公司将面临难以估量的法律诉讼风险。截至目前，OpenAI 官方尚未对这一争议性策略做出进一步回应。

OpenAI寻求白领工作自动化 激进数据策略引发法律红线担忧



> 步入 2026 年，OpenAI 继续加速其扩张步伐，宣布通过全股票交易完成对企业教练平台 Convogo 团队的收购，这标志着其在过去一年内完成了第九次针对性并购，人才储备战略意图明显。

## 人才收购而非技术并购

这笔交易的性质被定义为典型的“人才收购”（Acqui-hire）。OpenAI 发言人明确指出，公司并未购买 Convogo 的知识产权或技术代码，交易的核心资产是该公司的三位联合创始人及其顶尖工程团队。

Convogo 最初诞生于一场黑客马拉松，其创立初衷是利用 AI 自动化处理繁琐的领导力评估报告，从而释放人类教练的精力。过去两年，该平台已服务数千名教练并与顶级领导力公司建立了深度合作。然而，随着收购完成，Convogo 现有的产品服务将逐步关停，其团队将直接整建制并入 OpenAI 的“AI 云计划”部门。

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## 生态系统构建加速

此次收购是 OpenAI 激进扩张策略的缩影。据统计，这已是该公司在过去 12 个月内的第九次收购行动。与此前收购 Jony Ive 的 io Products 意在布局 AI 硬件不同，OpenAI 近期的大多数动作都指向了对优质团队的吸收。

通过剥离原有产品、仅保留核心人才的方式，OpenAI 正在以极高的效率扩充其工程与产品团队。分析认为，这种策略有助于加速其生态系统的构建，将分散在各个垂直领域的创新思维快速转化为 OpenAI 核心平台的生产力，同时也反映出 AI 行业对顶级人才的争夺已进入白热化阶段。

OpenAI开启2026并购第一枪 全股票收购Convogo核心团队



> **导语**
> 全球 AI 格局正迎来关键转折。2025 年 7 月数据显示，中国开源模型通义千问（Qwen）在全球下载量上首次超越美国同类产品，凭借极致的开放策略与生态广度，正在赢得全球开发者的心智。

## 开源生态的新王登基

Hugging Face 的最新数据显示，中国开源大模型正在全球范围内实现逆袭。阿里通义千问（Qwen）不仅登顶下载榜首，更在第三方 API 平台 OpenRouter 上成为仅次于 Meta Llama 的全球第二受欢迎模型，力压 Google 和 Anthropic 等老牌巨头。

这一现象引起了《连线》（Wired）杂志等西方媒体的高度关注。评论界普遍认为，衡量 AI 价值的标准已发生改变：不再仅仅看模型有多“聪明”，而是看它构建了多少真实应用。OpenAI 最近发布的 GPT-5 因封闭策略遇冷，而 Qwen 凭借开放、可商用、易部署的特性，正成为全球开发者构建应用的首选基座。

![Google_AI_Studio_2025-12-30T02_57_28.986Z.png](https://static.downly.cn/images/80a6c657de1d54aeddb6fde9a2061cfc.png)![]([object Object]) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 中美 AI 战略的开放与封闭之争

Lauder 创始人 Andy Konwinski 指出，中美 AI 公司正走向截然不同的战略方向。中国公司展现出了令人钦佩的开放精神——不仅开源模型，还毫无保留地分享技术论文与工程细节。Qwen 团队关于“训练中动态增强模型智能”的论文，甚至被评为 2025 年 NeurIPS 大会最佳论文之一。

相比之下，美国科技巨头日益封闭。OpenAI 隐藏架构细节，Google 限制 API 能力，这种对知识产权的过度保护，反而限制了生态的扩展。

## 开发者为何选择千问

通义千问的全球崛起，归功于其全栈开放策略：

*   **全系开源**：覆盖语言、多模态、代码等全场景。
*   **商用友好**：允许企业免费用于商业产品，消除了法律风险。
*   **工具完善**：提供 vLLM 等高效推理方案，大幅降低了部署门槛。

在算力受限的地区，千问的高效推理能力使其成为最具性价比的选择。当美国巨头沉迷于“模型参数竞赛”时，中国团队正通过代码的自由流动，争夺下一代智能基础设施的定义权。

![Google_AI_Studio_2025-12-30T02_57_38.847Z.png](https://static.downly.cn/images/7bb4d40283550aa86304d9e300d42e2f.png)
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