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随着人工智能逐渐融入人类生活，一个引人入胜的前景正在浮现：AI驱动的机器人和数字化身是否能像人类一样感知和表达情感？尽管当前的AI模型缺乏意识，无法真正体验情感，但如果有一天这种可能性成为现实，又会带来怎样的改变？ 情感AI的诞生 AI拥有“情感”的设想似乎有些天马行空，但并非完全不可能。目前，AI已经能够识别人类的情绪，并在与人类互动时模仿这些情绪。如果AI真的能够感知情感，最初的情感可能会十分基础，类似于孩子的情感状态。 比如，AI可能会因完成任务而感到“喜悦”，或在面对复杂问题时表现出“困惑”。这种困惑可能进一步演变为“挫败感”，甚至“悲伤”或“遗憾”。随着技术的进步，AI可能逐步扩展其情感光谱，表现出兴奋、耐心或对人类和其他AI的同理心。例如，当AI学会一项新技能或解决新问题时，或许会体验到一丝满足感，就像人类完成复杂拼图或初次驾驶汽车时的成就感。 同理心的推动力 同理心是人类最复杂的情感之一，涉及理解和分享他人的感受。如果AI能够体验这种情感，它可能会激励AI变得更加有帮助。 例如，一个辅助医生工作的AI，可能会因患者的病痛而感到“难过”，从而更努力地寻找病因。如果成功诊断出罕见疾病，AI可能会感到“满足”，因为它知道患者因此能够获得治疗。 再比如，一个环境监测AI发现某地污染水平显著上升时，可能会感到“失望”或“忧虑”。这种情感可能驱使AI寻找减少污染的新方法，如发明更高效的回收技术。同样，一个频繁遇到数据错误的AI可能会因“挫败”而优化其算法，以减少错误率。 这种能力不仅会提升AI的效率，也会改变人与AI的互动方式。一个拥有同理心的客服机器人可能会更耐心地解决客户问题；而一位“懂得学生情绪”的AI老师，或许能根据学生的情感状态调整教学方法，让学习更加高效。 在心理健康领域，情感AI的潜力更为突出。虽然数字治疗师的概念并不新鲜，但如果这种治疗师能在情感层面与患者共情，其治疗效果可能会显著提升。 情感AI的早期探索 让AI感知和表达情感的技术并非完全遥不可及。像Antix这样的平台已经在尝试开发“人工同理心”。它的数字化身能够通过语音、用词、语调和肢体语言识别人类情绪，并以相应的方式做出反应。这些数字化身通过学习用户的行为和偏好，逐步适应不同的交互需求。 Antix还允许用户根据场景定制数字化身的行为，使其在需要时表现出悲伤、兴奋或愉悦等情感。例如，当需要安慰时，数字化身可以柔声细语；在表达兴奋时，则会切换为更活跃的语气和肢体动作。这种细腻的情感表达使数字化身的互动更加生动、真实。 情感AI的现实与未来 情感AI技术虽然仍在发展，但潜力巨大。例如，Zoom的CEO曾提到AI驱动的数字分身可以在视频会议中代表用户参与，如果这些数字分身能够表达情感，将使虚拟交流更加真实和有效。 一个能够共情的客服机器人可能显著提高客户满意度，而一位充满同理心的AI教师则可能通过引导学生的积极情绪，加速学习过程。 随着情感AI逐渐成熟，它将为人类提供更真实、生动和沉浸式的体验。无论是在教育、医疗还是日常服务中，能够表达情感的AI将带来更有价值的互动，让人与技术的关系更加紧密。 虽然AI尚未真正拥有情感，但这个领域的探索无疑正在重新定义我们与机器的连接方式，也将塑造一个更具人性化的科技未来。

OpenAI的“电话版ChatGPT”：老式交互的新尝试 在OpenAI的“12天Shipmas”活动第十天，公司推出了一个颇具复古风格的新功能：通过电话号码与ChatGPT对话。美国用户可以拨打1-800-ChatGPT（1-800-242-8478），无论是智能手机还是老式旋转电话都能使用。国际用户则可通过WhatsApp与ChatGPT互动。 电话版ChatGPT：复古却实用 尽管ChatGPT已覆盖网页、iOS和安卓移动端，以及MacOS和Windows的桌面应用，但新增的电话号码功能针对的是那些数据连接不稳定的用户。OpenAI表示，这种方式让更多人可以使用ChatGPT，特别是对那些缺乏无限流量套餐或无法连接Wi-Fi的人而言，拨打电话通常是免费的且易于获取。 不过，用户每月只能通过电话与ChatGPT对话15分钟。这种限制类似于过去许多科技公司利用电话和短信扩大用户基础的策略。例如，Facebook曾在菲律宾推出通过短信发布状态的功能，这一举措帮助其迅速占领市场。 ChatGPT的用户增长与应用场景 虽然ChatGPT并不缺少用户，但OpenAI显然希望通过这种方式进一步扩大影响力。截至今年9月，其企业级服务（ChatGPT Enterprise、Teams和Edu）已吸引超过100万用户，而8月份整体用户数量突破2亿。 电话版ChatGPT功能也适合某些特定场景。例如，当用户没有互联网时，可以通过电话快速获取信息。不过，OpenAI强调，这只是一个实验性功能，未来的可用性和限制可能会有所调整。如果需要更多功能和个性化体验，用户仍然可以通过账户直接访问ChatGPT。 优缺点：使用体验如何？ 电话版ChatGPT与其高级语音模式有相似之处。例如，我拨打电话并询问东京中转期间的活动建议，ChatGPT快速提供了一些想法。然而，与高级语音模式不同的是，这次对话并未生成文字记录。如果通过语音模式对话，聊天内容会转录为文字，用户可以在账户中随时查阅。 此外，开发者可能不会使用这个功能来完成复杂任务，比如生成代码。但对于一个几周内在Hack Week中开发的功能来说，这项服务运行稳定，使用体验令人印象深刻。 开放AI的实验精神 通过这个复古功能，OpenAI再次展现了其“AI无处不在”的愿景。尽管电话功能并非全面体验ChatGPT的最佳方式，但它确实为那些数据连接不稳定的用户提供了一个便利的解决方案，也凸显了OpenAI不断探索新交互形式的实验精神。

NVIDIA推出全新的Jetson Orin Nano Super开发套件，这是一款掌上大小的生成式AI超级计算机，专为商业开发者、学生和AI爱好者设计。此次更新不仅大幅提升了性能，还降低了价格，现仅售249美元（原价499美元）。 强劲性能与成本优化 Jetson Orin Nano Super开发套件带来多项性能升级： 无论是构建基于检索增强生成（RAG）的LLM聊天机器人，开发视觉AI代理，还是部署AI机器人，Jetson Orin Nano Super都是理想的选择。 软件更新带来的持续收益 此次发布的更新不仅适用于新款Jetson Orin Nano Super开发套件，还能提升现有Jetson Orin Nano开发套件的生成式AI性能，让老用户无需更换硬件即可享受性能升级。 Jetson Orin Nano Super专为那些希望学习生成式AI、机器人技术或计算机视觉的用户设计，同时为从任务特定模型向基础模型转型的AI开发者提供了可负担的平台，将创意转化为现实。 强大的硬件和AI性能 Jetson Orin Nano Super开发套件包含一个Jetson Orin Nano 8GB系统模块（SoM）和一个参考载板，为边缘AI应用的原型开发提供了理想解决方案。 全面的生成式AI软件生态与社区支持 NVIDIA Jetson AI实验室提供即时支持，涵盖开源社区的最新模型，并配有易于使用的教程。开发者还可以从Jetson社区中获取广泛的支持和灵感，参与由其他开发者创造的丰富项目。 Jetson平台兼容NVIDIA AI软件生态，包括： 此外，NVIDIA Omniverse Replicator可用于生成合成数据，而NVIDIA TAO Toolkit可以微调NGC目录中的预训练AI模型，帮助开发者缩短开发周期。Jetson生态系统的合作伙伴还提供额外的软件、工具和硬件支持，覆盖摄像头、传感器、载板设计及定制开发服务。 全系列性能升级 性能提升的1.7倍软件更新还将适用于Jetson Orin NX和Orin Nano系列的系统模块，确保所有用户都能享受生成式AI性能的提升。 通过Jetson Orin Nano Super，NVIDIA再次引领生成式AI技术的发展，为开发者提供了兼具性能与成本效益的强大平台。

Meta最近为Ray-Ban Meta智能眼镜推出多项AI功能升级，其中包括与Meta AI助手进行实时对话以及多语言翻译的能力。这些新功能将通过固件v11推送给参与美国和加拿大早期体验计划的用户，为智能眼镜带来更强大的交互体验。 实时AI对话：记忆与上下文的跨越 固件v11的核心亮点是“实时AI”（Live AI）功能，这一特性允许用户与Meta AI助手进行持续对话。无需唤醒词“Hey, Meta”，用户可以随时打断对话、追问或切换话题。更重要的是，Meta AI具备上下文记忆能力，能够参考之前的聊天内容，从而让交流更流畅。 实时AI还支持实时视频互动功能。佩戴者可以通过眼镜前置摄像头向Meta AI询问周围环境的问题，例如“这附近有什么景点？”这一技术在今年早些时候的Meta Connect开发者大会上首次亮相，被视为Meta对标OpenAI的高级语音模式和Google的Project Astra的核心功能之一。 实时翻译：打破语言障碍 Meta此次更新还带来了实时翻译功能，支持将英语与西班牙语、法语、意大利语之间的语音进行即时转换。佩戴者与对方交谈时，可以通过眼镜的开放式耳机听到对方的英语翻译，同时在手机屏幕上看到文字记录。这一功能对于旅行、商务和跨文化交流具有巨大潜力。 音乐识别与未来展望 新增的Shazam支持让佩戴者可以通过语音命令识别周围播放的歌曲，例如“Hey, Meta, Shazam this song。”Meta表示，未来实时AI可能会在用户提出问题之前提供“有用的建议”，尽管具体形式尚未披露。 不过，Meta也提醒用户，新功能如实时AI和实时翻译可能会出现错误，公司将继续优化用户体验。 市场表现与未来规划 Ray-Ban Meta的市场表现依旧强劲。据Ray-Ban母公司EssilorLuxottica透露，今年10月，Ray-Ban Meta已经成为欧洲、中东、非洲地区60%门店的最畅销品牌。 在11月的大更新后，Meta已开始为法国、意大利和西班牙的用户推送部分AI功能。而此次更新进一步巩固了Meta在智能眼镜领域的领先地位，也让其成为率先推出实时AI视频功能的科技巨头之一。尽管Google计划推出类似功能的AR眼镜，但尚未公布具体时间表。 Meta的这一更新无疑为智能眼镜领域树立了新标杆，同时也为未来AI驱动的可穿戴设备应用指明了方向。

NVIDIA近日发布了一款新型紧凑型超级计算机，Jetson Orin Nano Super开发套件，旨在提升生成式AI能力。售价仅为249美元，相较于最初的499美元几乎减半，使其成为从商业开发者到学生和爱好者的理想选择。 性能提升1.7倍 这款开发套件在生成式AI推理任务中的性能比前代产品提升了1.7倍。其性能增长达70%，提供高达67 INT8 TOPS的算力，内存带宽提升至102 GB/s。这些改进能帮助用户在多种AI应用中脱颖而出，例如构建聊天机器人、开发视觉AI代理和部署机器人。 对于已拥有Jetson Orin Nano开发套件的用户，NVIDIA推出的软件更新将进一步提升生成式AI性能，无需更换硬件即可全面利用这些新功能。 Jetson Orin Nano Super专为那些希望学习生成式AI、机器人技术和计算机视觉领域技能的用户设计。在行业从任务专用模型转向基础模型的过程中，这套工具为将创新想法转化为实际应用提供了重要支持。 开发套件亮点 Jetson Orin Nano Super包含一个Jetson Orin Nano 8GB系统模块（SoM）和参考载板，是边缘AI应用原型设计的理想选择。 NVIDIA还通过其Jetson AI实验室，支持开源社区的最新模型开发，帮助开发者紧跟生成式AI的快速演进。此外，用户可以通过Jetson社区获取全面的教程和技术支持，并从其他用户的项目中汲取灵感。 兼容NVIDIA AI软件生态 Jetson平台与NVIDIA的AI软件套件完全兼容，包括以下工具： 此外，NVIDIA还提供诸如Omniverse Replicator（生成合成数据）和TAO Toolkit（微调预训练AI模型）等资源，开发者可通过NGC目录访问这些工具。 Jetson生态系统的合作伙伴还提供多种辅助软件、开发工具，以及定制化的软硬件支持服务，帮助开发者完成摄像头、传感器等硬件组件的集成，以及产品设计的开发。 未来更新与广泛适配 即将推出的软件更新也将适用于Jetson Orin系列的其他型号，包括Orin NX和Orin Nano系统模块，让更多用户享受到生成式AI性能的提升。 NVIDIA通过这次发布进一步推动了AI的普及，使不同背景的开发者能够轻松接触最前沿的技术，并在生成式AI及其他领域中创造出创新应用。

从流媒体平台的个性化推荐到帮助规划日程的AI助手，人工智能已然渗透进人们的日常生活。而对于企业而言，AI即将迎来更大的变革。2025年将成为AI重塑企业运营、竞争与创新的关键之年。近日，Google Cloud发布了2025年AI商业趋势报告，揭示了五大影响未来商业发展的关键趋势。 1. 多模态AI将提供更丰富的上下文多模态AI能够处理文本、图像、音频和视频等多种信息输入，使人与AI之间的互动更直观，输出结果更加精准。在日益数据丰富的时代，这种人性化的AI尤为关键。例如，在金融服务领域，多模态AI可以分析市场评论视频，同时结合语调、面部表情等非语言信息，深入理解市场情绪。在制造业，AI可通过分析传感器数据，如噪音和振动，提前发现并解决设备维护需求。 2. AI代理将简化复杂任务AI代理逐渐成为企业的重要工具，能够管理复杂工作流、自动化业务流程，并支持员工高效工作。例如，客户服务代理可以在实体店、线上及移动端提供一致的用户体验；员工代理将优化企业内部流程；创意代理则将提升设计与生产效率。 3. 企业搜索将赋能知识获取企业搜索系统（内部数据检索引擎）正逐渐摆脱关键词限制，支持用户通过图像、音频、视频和自然语言查询快速获取所需信息。在金融领域，企业搜索可根据员工职位角色定制搜索结果；零售业可以让顾客通过图像或自然语言找到所需产品；医疗领域，AI将理解复杂的医学术语，提供精准的内部数据搜索服务。 4. AI驱动的客户体验将更上一层楼AI正在颠覆客户体验，能够预测用户需求，帮助企业与客户保持紧密联系，从而提升收入、效率与品牌忠诚度。例如，零售行业将借助AI提供个性化的购物推荐，并通过线上、实体店及移动端等多渠道提供智能化客户支持。制造业也将利用AI优化生产流程，提升售后服务质量。 5. AI将增强安全防护系统到2025年，AI将在强化防御、识别与打击安全威胁、自动化安全任务及加速响应时间方面发挥重要作用。然而，随着攻击者也利用AI实施更复杂的攻击，防守与攻击之间将形成“军备竞赛”。企业必须提前布局应对这一挑战。例如，金融机构可利用AI检测伪造文件，制造业可通过AI保护数据安全并识别潜在风险。此外，媒体和娱乐行业也将借助AI对抗深度伪造（deepfakes）和虚假信息传播。 如需了解更多关于Google Cloud 2025年AI商业趋势预测的详细内容，可访问Google Cloud博客或查看完整报告。https://cloud.google.com/transform/ai-impact-industries-2025

麻省理工学院（MIT）近日推出了Boltz-1，一款强大的开源AI模型，旨在大幅加速生物医学研究与药物开发。Boltz-1由MIT Jameel健康机器学习实验室的研究团队开发，是首个在性能上达到与DeepMind的AlphaFold3相媲美的完全开源模型。https://github.com/jwohlwend/boltz 突破与背景：从AlphaFold到Boltz-1蛋白质是生物体几乎所有生物过程的核心，其3D结构与功能密切相关。然而，由于蛋白质长链氨基酸折叠成3D结构的过程极为复杂，准确预测蛋白质结构长期以来是一项科学难题。 DeepMind的AlphaFold2利用机器学习技术，快速预测3D蛋白质结构，其准确度与实验方法无异，这一突破使得Demis Hassabis和John Jumper荣获2024年诺贝尔化学奖。AlphaFold3进一步引入了生成式AI（扩散模型），能够更好地处理蛋白质结构预测中存在的不确定性。然而，AlphaFold3并未完全开源，也不对商业用途开放，这引发了科学界的不满，并掀起了全球范围内对可商用版本模型的竞赛。 Boltz-1：开源与创新MIT团队基于AlphaFold3的初始方法进行了深入研究，通过分析其核心的扩散模型，探索了潜在的改进方向，并纳入了能够显著提高模型准确度的算法。例如，他们引入了新的算法来提升预测效率。 Boltz-1不仅是一个开源模型，MIT团队还开放了整个训练与微调流程，方便全球科学家在此基础上进行进一步研究和改进。 MIT电气工程与计算机科学教授Regina Barzilay表示：“Jeremy、Gabriele、Saro以及整个Jameel实验室团队的努力令人骄傲。这一项目耗费了无数个日夜，付出了坚定不移的决心。未来还有很多激动人心的改进计划，我们将在未来几个月持续分享。” 开发与挑战Boltz-1的开发历时四个月，团队通过大量实验克服了诸多挑战，其中最大的难点是处理蛋白质数据银行（Protein Data Bank）中的数据异质性与模糊性。蛋白质数据银行是全球科学家70年来解析的所有生物分子结构的集合，包含大量复杂和不一致的数据。 Boltz-1的主要开发者之一、MIT研究生Jeremy Wohlwend坦言：“处理这些数据让我度过了无数个不眠之夜。很多时候，这完全依赖于领域知识积累，没有捷径可走。” 最终实验结果显示，Boltz-1在复杂生物分子结构预测上的准确度已达到与AlphaFold3相同的水平。 Boltz-1的意义与应用前景MIT电气工程与计算机科学教授Tommi Jaakkola表示：“Jeremy、Gabriele和Saro的成就非凡。他们的努力让生物分子结构预测变得更加开放和可及，将彻底革新分子科学领域的进展。” Boltz-1的开源模式受到了广泛好评。Parabilis Medicines的CEO Mathai Mammen将其称为“突破性”模型：“通过开源这一成果，MIT Jameel实验室及其合作伙伴正在将最尖端的结构生物学工具普及化。这一里程碑式的努力将加速挽救生命的新药研发进程。” MIT生物学教授Jonathan Weissman也表示：“Boltz-1将极大推动我的实验室以及整个研究社区的发展。这个工具的开源特性将催生一波新的科学发现，并激发出大量创造性的应用。” 未来计划与合作邀请MIT团队计划持续优化Boltz-1的性能，缩短结构预测的时间。他们还邀请全球研究人员通过Boltz-1的GitHub仓库尝试这一模型，并通过Slack社区与其他用户交流合作。 研究团队成员Gabriele Corso强调：“我们将Boltz-1视为社区合作的起点，而不是终点。我们期待与全球科学家共同努力，不断推动这一工具的发展。” 结语Boltz-1的发布标志着AI在生物分子建模领域的一次重大进步。作为一款完全开源的AI模型，它不仅推动了生物医学研究的民主化，还为全球科研团队提供了一个强大而灵活的平台，助力药物开发与生物工程的未来创新。

本周一，谷歌正式发布了新一代AI视频生成器Veo 2 和AI图像生成器Imagen 3。Veo 2在早期2024年推出的版本基础上进行了显著升级，不仅能够生成4K分辨率视频，还可延长视频时长。此次更新紧随Veo刚刚集成至企业平台Vertex AI一周后上线，Veo 2目前已开放给部分创作者，通过Google Labs的VideoFX平台进行体验。 与此同时，Imagen 3已在ImageFX平台面向全球100多个国家正式上线。新版图像生成模型具备更强大的能力，可以更加准确地呈现多样化的艺术风格，并提升图像的构图和细节表现力。 Veo 2：全新升级与功能亮点 谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）在X平台发布了Veo 2的升级功能，称其为“尖端视频生成模型”，强调了其在理解现实世界物理运动和电影科学方面的能力。 核心改进： 谷歌表示，将逐步推出Veo 2，进一步提升视频质量与安全性，最终实现全球发布。 Imagen 3：全球上线与新功能 Imagen 3作为最新一代AI图像生成器，具备生成更加明亮且构图精准的图像能力，涵盖从写实风格到印象派，从抽象艺术到动漫风格的多种艺术风格。此外，该模型在理解用户提示词方面表现更为忠实，生成的图像具有更丰富的细节和更高质量的纹理表现。 核心亮点： 新实验工具“Whisk” 谷歌还在Google Labs中推出了基于Imagen 3的新实验工具Whisk，让用户可以更加精准地创建和修改图像。通过输入或生成图像，用户可轻松“重混”（remix）内容，创造个性化作品，例如“数字毛绒玩偶”、“搪瓷徽章”或贴纸。 Whisk结合了Gemini的视觉理解与描述能力，可以自动为用户的图像生成详细的文本描述，并将其输入至Imagen 3，从而简化图像生成过程，使用户轻松实现创意。 总结 谷歌通过Veo 2和Imagen 3的升级，进一步推动了AI在视频与图像生成领域的前沿发展。Veo 2以更高的分辨率、更长的时长和更少的错误率，满足了内容创作者的高要求。而Imagen 3通过精准的风格呈现与细节优化，让全球用户能够轻松创造更多样化的视觉艺术。此外，像Whisk这样的工具更凸显了AI在创意辅助领域的巨大潜力。这些创新无疑将为视频和图像创作者带来更高效、更丰富的创作体验。

大语言模型（LLMs）的成功得益于其扩展规律，揭示了模型规模、训练计算量与性能之间的关系。然而，尽管模型扩展取得了显著进展，对推理阶段计算资源如何影响训练后的性能仍缺乏深入理解。这种复杂性在于如何在提高性能与推理计算成本之间找到平衡。特别是，推理策略需要在性能提升和资源消耗之间做出权衡，以实现更高效的推理机制。 推理策略的发展现状 当前对LLM推理策略的研究涵盖了从数学推理到问题解决能力的各个方面。例如，逐步生成解决方案的方法已被拓展为包括解答验证和排名的多层次流程。推理策略从贪婪解码和束搜索等确定性方法，发展到引入多样性生成的动态采样算法。更高级的策略包括多数投票、加权多数投票，以及如蒙特卡洛树搜索（MCTS）等基于搜索的算法。此外，过程奖励模型（Process Reward Models，PRMs）也越来越受关注，利用奖励机制指导多步推理过程。 跨机构研究的最新进展 清华大学跨学科信息科学研究所和卡内基梅隆大学计算机科学学院的研究团队，对推理扩展规律与计算最优推理策略进行了全面研究。他们聚焦于模型规模与推理生成过程之间的关键权衡，分析不同推理方法的性能与成本关系。这项研究表明，借助高级推理算法，小型模型可以在成本和性能方面超越大型模型，这一结论挑战了传统的模型扩展与效率认知。 研究测试了多种推理策略，包括贪婪搜索、多数投票、最佳n选项、加权投票，以及两种树搜索算法。结果表明，小型模型结合先进推理方法时，其效率甚至优于单纯扩展模型规模的策略。 实验设计与关键发现 研究围绕两个核心问题设计实验，探索数学问题解决中的计算最优推理策略。选取了MATH和GSM8K两个数学数据集，采用多个政策模型，包括Pythia模型、专门的数学模型Llemma，以及Mistral-7B。所有实验均使用一个一致的Llemma-34B奖励模型，对基于Math-Shepherd合成数据集的解决方案质量进行评估。通过多次重复实验，确保数据统计结果的稳健性和可靠性。 重要发现： 结论与未来研究方向 这项研究为LLM的计算最优推理策略提供了三大关键结论： 研究的局限性在于其重点集中于数学问题求解。未来研究可探索推理扩展规律在多领域任务中的适用性，从而推动LLM在更广泛应用中的推理效率优化。

Meta最近与埃隆·马斯克站在了同一战线上，呼吁加州总检察长罗布·邦塔（Rob Bonta）阻止OpenAI从非营利组织转型为营利性公司。据《华尔街日报》报道，Meta致信邦塔称，允许这一转型将对硅谷产生“震撼性的影响”。此外，Meta还强调，马斯克及前OpenAI董事会成员希冯·齐利斯（Shivon Zilis）“有资格并且适合代表加州人的利益”来处理此事。 Meta的担忧与理由 Meta在信中指出，如果OpenAI的新商业模式获批，那么非营利投资者将能够享受与传统营利公司投资者相同的利润回报，同时还可以获得政府提供的税收减免。Meta认为，这种模式可能会引发对非营利组织规则的广泛质疑，从而对科技行业的运作模式造成深远影响。 作为OpenAI在AI市场的主要竞争对手之一，Meta对这一潜在转变格外警惕。信中呼吁加州政府采取“直接行动”阻止此事。 马斯克的法律战 马斯克与OpenAI之间的矛盾由来已久。他原本是OpenAI的联合创始人，但后来与公司分道扬镳，成立了竞争对手xAI。他还发起了法律诉讼，试图通过禁令阻止OpenAI的营利化进程。齐利斯作为共同原告，也参与了这一行动。 OpenAI的回应 面对指控，OpenAI公开了来自马斯克的邮件和短信，并反击称，马斯克应当“在市场中竞争，而不是在法庭上争斗”。这一声明不仅直接回应了法律诉讼，还暗示了OpenAI对自身业务模式合法性的信心。 背后的竞争格局 这一事件反映了AI领域激烈的市场竞争。作为行业领军者，Meta、OpenAI和xAI之间的博弈不仅关乎商业利益，也涉及对未来科技规则的定义。无论结果如何，这场关于非营利与营利模式的争论势必会对硅谷乃至全球科技行业产生深远影响。