OpenAI 向全美用户开放 Health in ChatGPT
OpenAI 正式向全美 18 岁以上用户开放 Health in ChatGPT,覆盖 Free、Go、Plus、Pro 各档,支持网页端和 iOS,用户可接入 Apple Health 数据和部分美国医院系统、One Medical 等渠道的病历,让 ChatGPT 对比历次化验结果、解释上次就诊以来有哪些变化。该功能 1 月先向小范围测试者开放,此次是重建后的全量上线。OpenAI 承诺这些数据不用于训练基础模型、不用于广告定向,断开连接后 30 天内删除。真正值得盯的是信任结构的转移:病历从医疗机构流入消费级应用后——据 HHS 指引,这类场景通常不受 HIPAA 约束,除非应用是代表医疗机构行事——约束数据使用的主要就是 OpenAI 自己的隐私承诺和一般性消费者保护法。医疗数据以消费级规模流入通用 chatbot,其隐私与责任边界会成为 Responsible AI 接下来一年的必答题。
近 200 家创业公司联名反对封杀中国开源模型
近 200 家创业公司——多数来自美国,包括 Y Combinator——组成「Little Tech Association」,致信白宫和商务部,反对限制美国用户获取中国开源权重模型(即权重公开可下载的模型,如月之暗面 Kimi、阿里 Qwen)。信中的核心论点是:封禁挡不住这些模型在全球扩散,只会削弱依赖它们构建产品的美国创业公司;应以针对性防护措施取代一刀切禁令。这是本周早些时候制裁风波的延续,但叙事第一次出现了有组织的产业界反方。同日,TechCrunch 引述多位专家反驳白宫科学顾问 Michael Kratsios 提出的「Kimi K3 靠蒸馏 Anthropic 的 Fable 而成」指控(蒸馏指用另一个模型的输出当训练数据来训练自己的模型):Laude Institute 的 Braden Hancock 指出 Fable 7 月 1 日才公开,靠蒸馏做出 K3 在时间线上说不通;Ai2 的 Nathan Lambert 则认为前沿模型的能力提升主要靠强化学习,隔着 API 蒸馏既贵又低效(另见 TechCrunch)。指控方至今没有拿出公开证据,而反驳至少建立在可核验的发布日期上——政策若建立在未经证实的技术叙事上,代价会由上面这 200 家公司先付。
日经调查:五大科技巨头表外 AI 债务达 1.65 万亿美元
日经亚洲测算,微软、Alphabet、亚马逊、Meta、甲骨文五家公司通过数据中心长期租约、GPU 与服务器供货合同及其他融资安排承担的表外义务约 1.65 万亿美元,已超过五家账面负债之和(约 1.35 万亿),其中 Meta 一家约 4200 亿。要说清楚的是:这些安排符合会计准则(GAAP),不是安然式造假,但效果类似——AI 基建的真实杠杆没有完整体现在资产负债表上。机制上的要害在「看不见的刚性承诺」:这些长期合同具有约束力,即便 AI 变现不及预期,钱也照付不误,而杠杆的真实规模、最终由谁承担,都很难从资产负债表上读出来。
DARPA 与美国空军试飞 AI 操控的现役 F-16
DARPA 公告,VENOM 项目 6 月在埃格林空军基地完成了由 AI agent 操控标准现役 F-16 的试飞,人类飞行员全程在舱内监控,可一键在手动与自主之间切换。AI 开战斗机本身不是第一次——X-62A VISTA 试验机 2023 到 2024 年已在 ACE 项目下完成过 AI 缠斗——这次的增量在工程化:不再依赖独一份的专用试验机,而是给标准机队装上自主化改装套件,且不改动核心软件。从「能不能飞」到「能不能批量改装现役机队」,军用自主系统正在过工程化这道坎,治理讨论的紧迫性也随之升级。
Gemini CLI 修复可致远程代码执行的漏洞
Gemini CLI 最新 nightly 版本修复了 a2a-server(agent 间通信协议的服务端组件)中的一个漏洞:因工作区信任和任务隔离未强制执行,可被利用实现远程代码执行(RCE)。官方更新日志仅一行指向该修复,发布说明未列出 CVE 编号。这条值得单独拎出来,是因为它印证了近期 agent 安全研究的判断:编程 agent 拿着你机器的执行权限,它自身的每个协议组件都是攻击面——用这类工具的团队应尽快升级并审视工作区信任配置。
Gemini 月活逼近 10 亿
谷歌在二季度财报电话会上披露 Gemini 月活用户超 9.5 亿,2 月时这一数字是 7.5 亿。据 Sensor Tower,ChatGPT 5 月已过 10 亿月活,但同一报告显示,其在 AI 助手使用中的份额(按移动应用与网页的去重用户计)3 月首次跌破 50%。消费级 AI 的双寡头格局正在成形,而分发渠道(Android、Search、Workspace)正是谷歌追赶的杠杆。
Ethan Mollick 更新「该用哪个 AI 干什么」夏季指南
沃顿商学院教授 Ethan Mollick 发布 2026 夏季版选型指南,基于他本人的持续实测给出「什么任务该用哪家模型」的具体判断。模型迭代快到官方文档跟不上,这类一手实测在我看来是普通用户手头更有用的参照之一,值得收藏。
今日一句话:病历接入、开源封杀、表外债务——今天的头部新闻指向同一件事:AI 行业的下一阶段竞争与其说在模型能力,不如说在信任结构,谁能把「凭什么信你」讲清楚,谁才拿得到下一轮入场券。