

> AI 训练数据的“近亲繁殖”风险正在显现。马斯克旗下的 Grokipedia 内容被发现悄然出现在竞争对手 ChatGPT 的回答中，这种跨平台的信息渗透不仅暴露了大模型数据抓取的无差别性，更引发了对错误信息通过 AI 循环放大的深度担忧。

## 竞争对手的数据回流

由埃隆·马斯克旗下 xAI 开发的 AI 百科全书——Grokipedia，其生成的内容正逐渐出现在 OpenAI 的 ChatGPT 答案中。这一现象极具讽刺意味：旨在对抗所谓的“政治偏见”而建立的 Grokipedia，如今却成为了它试图取代的主流模型的一部分语料来源。

据《卫报》报道，最新的 GPT-5.2 模型在回答多项不同问题时，曾先后九次引用了 Grokipedia 的词条。这种“数据逃逸”现象揭示了当前大模型训练机制的一个尴尬现实：只要是公开互联网上的数据，无论其来源是竞争对手还是争议平台，都有可能被吸纳进模型的知识库中。

![Google_AI_Studio_2026-01-26T03_05_56.550Z.png](https://static.downly.cn/images/538b369b5d5fbd018a9b1f750c6a7ac1.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 偏见与误导的病毒式传播

Grokipedia 自去年 10 月推出以来便争议不断。虽然其初衷是挑战维基百科的立场，但研究人员指出，该平台不仅大量复制维基百科的内容，还在涉及社会议题、历史解释及跨性别等敏感话题时，输出了大量带有极强主观色彩甚至被证实为误导性的观点。

值得注意的是，ChatGPT 似乎具备一定的筛选机制。在处理历史重大事件或流行病学等高风险话题时，它倾向于避开 Grokipedia；但在一些较为冷门或边缘的领域，它却引用了该平台上已被事实核查机构证伪的信息。这表明，现有的 AI 防护栏在面对海量且复杂的网络语料时，依然存在漏洞。

## 自我循环的隐忧

针对这一现象，OpenAI 发言人回应称，其模型旨在从广泛的公开渠道获取信息。由于 Grokipedia 的内容已公开传播，被抓取似乎成定局。

然而，业内的担忧在于 AI 生成内容的“自我循环”。当一个 AI 模型生成的（可能包含错误的）内容被发布到网上，随后又被另一个 AI 模型抓取并学习，虚假信息可能会在这一过程中被不断洗白和放大，最终形成一个难以辨真伪的信息闭环。

数据逃逸引发警惕 马斯克Grok百科渗入ChatGPT



> **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）。

![Google_AI_Studio_2026-01-23T02_50_09.817Z.png](https://static.downly.cn/images/94fd17b9f25be85c30f89e43b90adf01.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 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



> 随着生成式AI竞争重心从算法转向算力，Meta正式启动“Meta Compute”基建计划，将在未来十年内部署吉瓦级专用能源与算力设施，旨在构建端到端自主可控的基础设施生态。

## 从算法竞赛到能源军备赛

在生成式AI竞赛已从算法比拼转向算力军备的今天，Meta正以空前力度押注基础设施。继去年承诺“AI基础设施将成为核心竞争优势”后，公司于近日正式启动名为“Meta Compute”的全球性AI基建计划。CEO马克·扎克伯格在Threads上宣布，Meta将在本十年内建设数十吉瓦（GW）的专用能源与算力设施，并着眼长远布局数百吉瓦甚至更高规模的基础设施体系。

作为参照，1吉瓦电力足以支撑约75万户美国家庭用电。而据行业预测，美国AI数据中心总功耗将从当前约5吉瓦飙升至2030年代的50吉瓦。Meta此举意味着其将直接参与这场史无前例的能源与算力争夺战，把电力、芯片、数据中心和网络架构全部纳入战略版图。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 铁三角掌舵 确保宏大工程落地

为确保这一宏大工程落地，扎克伯格亲自任命三位核心高管组成“铁三角”

*   **技术统筹** Santosh Janardhan（Meta全球基础设施负责人）将主导技术架构、自研芯片（硅计划）、软件栈及全球数据中心与网络的建设与运营。
*   **战略规划** Daniel Gross（前Safe Superintelligence联合创始人，2024年加入Meta）负责长期产能战略、供应链合作、行业分析与商业建模。
*   **政策协同** Dina Powell McCormick（前政府高官，现任Meta总裁兼副董事长）则专责与各国政府协调，推动基础设施的政策支持、投资与融资。

## 构建自主可控的算力主权

这一布局清晰表明，Meta不再满足于租用云服务或依赖外部供应商，而是要构建端到端自主可控的AI基础设施生态。此举也呼应了行业趋势 微软正密集绑定AI基建伙伴，谷歌母公司Alphabet则于2025年12月收购数据中心公司Intersect，科技巨头纷纷将“算力主权”视为未来十年竞争的命脉。

随着Meta Compute计划的启动，AI竞赛的战场已从实验室延伸至电厂、芯片厂和政府谈判桌。谁掌控了能源与算力的底层命脉，谁就可能定义下一代AI的形态与边界。

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Meta启动全球算力基建计划 扎克伯格押注能源与芯片自主权



 > 微软通过收购AI数据工程平台Osmos，精准切入“脏数据”治理痛点，意在打通从原始数据到智能应用的高速公路。此举标志着AI竞争已从模型层下沉至数据基建层，对Snowflake等独立数据云厂商构成了直接的战略挤压。

## 解决AI落地的最大绊脚石

在“模型为王”的喧嚣逐渐退去后，企业界痛切地发现，高质量数据才是制约AI落地的最大瓶颈。微软宣布收购初创公司Osmos，正是为了解决这一痛点。Osmos专长于利用生成式AI自动化处理异构数据源，将原本需要数周的人工数据清洗周期压缩至数小时。

企业数据往往也是“脏数据”的重灾区——格式混乱、字段缺失、语义不一致。Osmos通过智能模式识别，能够自动完成跨系统数据摄取、异常值检测及缺失值修复。这种“AI治理AI燃料”的模式，为微软的企业级客户提供了一条清洁、可靠的数据供应链。

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## 全家桶协同与基础设施野心

收购完成后，Osmos的技术将被深度整合进微软的“数据三驾马车”：Microsoft Fabric、Azure Data Factory和Power Platform。
*   **Fabric** 将获得更强的智能数据治理能力；
*   **Azure Data Factory** 将实现ETL流程的AI自动化；
*   **Power Platform** 则能让业务人员通过自然语言直接构建数据流。

这一整合策略清晰地表明了微软的意图：构建一个从Office 365到Dynamics，再到Azure后端的无缝数据闭环。对于金融、制造、医疗等强监管行业而言，这种端到端的合规与效率极具吸引力。

## 独立数据平台的至暗时刻？

分析人士认为，微软此举是对Snowflake、Databricks等独立数据平台的一次精准打击。虽然这些独立厂商在分析层占据优势，但在“AI原生数据工程”的自动化能力上，微软正试图通过收购建立不对称优势。

随着大模型性能差距的收敛，谁掌握了高质量、可复用的数据资产，谁就掌握了主动权。微软试图用“AI+云+生产力工具”的铁三角，筑起一道难以逾越的护城河。这场关于数据基建的战争，才刚刚拉开序幕。

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微软收购Osmos，构建“AI原生”数据护城河围剿Snowflake



> 导语
> Meta 在首席人工智能官 Alexandr Wang 的带领下，计划于 2026 年上半年发布代号为 Mango 的多模态模型及 Avocado 代码模型。公司通过挖角 OpenAI 核心人才并联合 Midjourney，意图在图像、视频及编码能力上实现代际跃升，全面反击谷歌与 OpenAI。

## AI 领域的全线反攻

根据 AIbase 报道，Meta 正在人工智能领域发起一场规模空前的“全线反攻”。前 Scale AI 创始人、现领导 Meta 超级智能实验室的 Alexandr Wang 正带领团队，计划发布一系列代号极具“热带感”的下一代智能模型。

![Google_AI_Studio_2025-12-19T03_09_25.272Z.png](https://static.downly.cn/images/65bda65e98136ae2e914b0157c460d7f.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 热带水果系列模型揭秘

此次发布的焦点包括名为 **Mango** 的多模态模型，该模型旨在统一图像与视频的生成及理解，打破单一模态的界限。

同时，Meta 还在秘密开发下一代大型语言模型 **Avocado（牛油果）**。据知情人士透露，Avocado 的核心目标是实现编码能力的代际跃升，并尝试探索“世界模型”，即通过视觉信息让 AI 建立对现实物理环境的深刻认知。

## 激烈的人才与市场争夺战

为了重夺技术高地，Meta 首席执行官马克·扎克伯格亲自发动了人才“抢夺战”，从 OpenAI 挖走了 20 多名核心研究人员。这一举动正是为了应对日益激烈的多模态竞争格局。

目前，谷歌凭借 Nano Banana 图像制作工具实现了用户量的爆发式增长，月活用户已突破 6.5 亿；OpenAI 则在 Gemini3 发布后通过 Sora 和升级版的 ChatGPT Images 严防死守。Meta 此前已与 Midjourney 合作推出 Vibes 视频生成器，而即将到来的 2026 年新品系列，被视为其实现“个人超级智能”愿景的关键一步。

Meta 吹响 2026 反攻号角 多模态 Mango 与代码模型 Avocado 蓄势待发，抢夺 AI 霸主地位



> 导语：谷歌最新发布的 Gemini 2.5 Flash Native Audio 更新，将语音助手的指令遵循准确率大幅提升至90%，并在 ComplexFuncBench 基准测试中以71.5%的成绩超越了竞品，标志着其在处理复杂工作流和多步骤对话方面取得了突破性进展。

## 核心性能显著增强

谷歌此次发布的更新主要针对 Gemini 2.5 Flash Native Audio 模型，旨在解决语音助手在处理复杂任务时的痛点。根据官方反馈，新版本在理解和执行用户请求方面表现优异，开发者指令的遵循率从之前的84% 跃升至90%。这一数据的提升意味着用户在与语音助手交互时，将获得更加精准、响应更迅速的体验，尤其是在面对非标准化或含糊不清的口语指令时，助手的理解能力得到了质的飞跃。

## 对话质量与基准测试表现

在多步骤对话场景中，更新后的模型展现出了极佳的连贯性。不仅对话流程更加自然流畅，助手在适应复杂询问和连续任务执行上的能力也显著增强。

值得关注的是，在行业权威的 ComplexFuncBench 基准测试中，新版模型的函数调用准确率达到了71.5%。作为对比，OpenAI 的 gpt-realtime 模型在该项测试中的得分为66.5%。尽管谷歌方面指出测试可能未包含 OpenAI 最新发布的版本，但这组数据依然有力地证明了谷歌在音频模型领域的强劲竞争力。

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## 全面覆盖谷歌生态

目前，这项技术升级已全面接入谷歌的生态系统。包括 Google AI Studio、Vertex AI、Gemini Live 以及 Search Live 在内的多个平台均已上线新版本。Google Cloud 的企业客户也已开始部署并使用这项新技术来优化其业务流程。对于开发者而言，现在即可通过 Gemini API 对模型进行调用测试，探索其在各类应用场景中的潜力。

这次更新不仅是技术参数的提升，更折射出谷歌在人工智能领域持续深耕的决心，致力于为用户提供更高效、更自然的交互体验。

谷歌Gemini 2.5音频模型重磅升级 指令遵循率飙升，函数调用反超OpenAI



> 导语：OpenAI于12月15日正式宣布，任命前谷歌企业发展主管Albert Lee为企业发展副总裁。Lee将直接向首席财务官Sarah Friar汇报，负责推动战略合作、投资布局及商业生态拓展。这一人事变动正值OpenAI加速商业化进程的关键阶段，意在强化其在“非技术”领域的核心竞争力。

## 引入顶级战略视野

Albert Lee在谷歌任职期间，长期主导企业级合作与战略投资事务，拥有丰富的跨行业资源整合经验。此次加入OpenAI，被视为公司在激烈的AI竞争中补齐短板的重要一步。

随着大模型技术日趋成熟，单纯的技术领先已不足以支撑长远发展。生态协同、商业落地与资本运作能力正成为决定AI公司长期价值的关键变量。引入具备顶级科技公司战略视野的高管，将有助于OpenAI从技术领先者向综合型平台企业转型。

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## 拓展独立变现路径

虽然OpenAI未透露更多细节，但据接近公司的人士透露，Lee将重点参与潜在并购、合资公司设立及与云厂商、企业客户的深度合作谈判。

目前，OpenAI正密集推进企业版ChatGPT落地，并积极探索硬件与AI代理生态。在微软已提供强大算力与云支持的背景下，Lee的加入或许承载着更深层的战略意图——推动更多“非微软系”的商业合作，以构建更广泛的合作伙伴网络，拓展OpenAI的独立变现路径。

挖角谷歌老兵！OpenAI任命Albert Lee，加速商业化与并购布局



> **导语**
> 谷歌于昨夜深夜突发震撼弹，正式发布最强模型 Gemini 3，以“静默上新”的姿态宣告王者归来。新模型在各项核心基准测试中全面超越 GPT 5.1 与 Claude 4.5，凭借惊人的 91.9% GPQA Diamond 得分及独创的“Deep Think”深度推理模式，重新定义了 AI 智能天花板。从一键生成 Game Boy 模拟器到重塑搜索体验，Gemini 3 标志着大模型正式进入谷歌统治时代。

## 谷歌深夜亮剑 性能参数全线超越GPT 5.1

在没有任何预热发布会的情况下，谷歌选择在深夜直接上线了其年度杀手锏——Gemini 3。这一次，谷歌不再是追赶者，而是以绝对的性能优势俯视群雄。根据泄露的 Model Card 及早期评测数据，Gemini 3 Pro 在几乎所有关键基准测试中都取得了压倒性胜利。

最令人瞩目的是其在科学知识推理（GPQA Diamond）上斩获了 91.9% 的高分，不仅大幅领先 GPT 5.1 的 88.1%，更是将 Claude 4.5 甩在身后。在数学领域，其 AIME 2025 测试得分高达 95.0%，配合代码执行更是达到了完美的 100%，彻底解决了复杂逻辑推理的痛点。这一连串的数据表明，谷歌自研 TPU 算力集群与庞大的数据护城河终于展现出了恐怖的统治力。

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## 深度思考模式Deep Think 让AI拥有慢思考能力

Gemini 3 不仅快，更懂得“慢”。新版本引入了备受期待的 **Deep Think**（深度思考）模式，这是谷歌针对复杂推理任务给出的终极答案。与以往模型急于给出表面答案不同，Deep Think 模式赋予了模型类似人类的“系统2”思维能力，能够抽丝剥茧地处理多层级难题。

在 Humanity's Last Exam（人类终极考试）测试中，开启深度思考模式的 Gemini 3 拿下了 41.0% 的分数，而 ARC-AGI-2 基准测试更是达到了 45.1%。无论是解析晦涩的学术论文，还是规划跨越数月的项目路径，Gemini 3 都能展现出令人咋舌的逻辑深度。OpenAI CEO 奥特曼甚至罕见地在社交媒体上点赞祝贺，侧面印证了此次更新的含金量。

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## Vibe Coding元年 一句话生成可玩游戏

对于开发者和创作者而言，Gemini 3 的发布意味着“Vibe Coding”（氛围编码）时代的正式到来。借助谷歌新推出的 **Google Antigravity** 开发者平台，Gemini 3 展现了极其强悍的 Agent（智能体）能力。

在演示中，用户仅凭一句简单的提示词，Gemini 3 就从零构建了一个功能完备的 3D 乐高编辑器，不仅界面精美，物理碰撞逻辑也毫无破绽。更夸张的是，它甚至能直接通过 SVG 代码绘制并运行一个 Game Boy 模拟器，或者复刻经典的 iOS 游戏《Ridiculous Fishing》，连音效和背景音乐都一并生成。这种“所想即所得”的编程能力，让自然语言真正成为了最高级的编程语言。

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<p align="center">图源备注：图片由AI生成</p>
## 原生多模态交互 重塑搜索与应用生态

Gemini 3 的强大不止于参数，更在于其原生多模态（Native Multimodality）的交互体验。它能同时处理文本、图像、音频和长视频，且不再是简单的拼接，而是深度的语义融合。在视频理解测试 Video-MMU 中，Gemini 3 取得了 87.6% 的成绩，用户可以上传一段长视频，让 AI 瞬间定位到某个微小的细节。

目前，Gemini 3 已全面接管谷歌生态。在 Google Search 中，AI Mode 能够生成动态的交互式图表；在 Gemini App 中，它能像私人助理一样精准管理你的生活杂务。尽管 Deep Think 模式带来了更高的推理成本，但谷歌显然已准备好用这款划时代的产品，彻底终结大模型市场的混战局面。



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