要闻提示
NEWS REMIND
1.Google限制Meta使用Gemini，AI算力产能瓶颈浮现
2.韩国All in 存储，三星和SK海力士将发布1.3万亿美元投资计划
3.马斯克宣布Grok 4.5内部测试，性能接近Opus
4.Apple跳过M6全面转向AI专用M7芯片线
5.智谱GLM-5.2首次匹敌美国大模型
6.Fable 5最快本周恢复，Anthropic与政府谈判接近尾声
今日头条
HEADLINE NEWS
算力告急！谷歌限制Meta使用Gemini，AI云算力进入"配给制"
人工智能基础设施的供需矛盾正在全球顶级科技公司之间激化。
6月28日，英国金融时报报道，由于计算能力有限，谷歌限制了Meta等公司对Gemini AI模型的使用上限。其中，Meta因需求规模异常庞大受影响最深。
据悉，Meta内部多项AI项目因此被打乱和推迟。受此影响，Meta已经要求员工提高AI算力使用效率，并对内部员工的token消耗量精打细算。
这一局面也迫使谷歌加快扩容步伐。谷歌本月早些时候与埃隆·马斯克旗下SpaceX签订了一份每月9.2亿美元的算力租赁协议。谷歌CEO桑达尔·皮查伊在今年一季度财报会议上坦言："近期我们在算力方面确实面临制约，如果能够满足需求，云业务收入将会更高。"（金融时报）
硅谷资讯
Silicon Valley News
韩国All in 存储，三星和SK海力士将发布1.3万亿美元投资计划
6月29日，据韩国经济日报报道，总统李在明将于今日在青瓦台国宾馆主持“韩国大跃进三大工程国家简报会”。届时，李在明总统计划公布三大工程的总体规划：半导体、人工智能数据中心和物理人工智能。
作为总统李在明旗舰产业战略的一部分，三星和SK海力士准备在未来十年投入高达2000万亿韩元（1.3万亿美元）扩建工厂。如此庞大的投资规模，以及总统亲自下场背书，全球市场对存储芯片的需求仍在持续上涨。（韩国经济日报）
Grok 4.5模型性能接近Opus，SpaceX AI快速迭代
6月28日，马斯克在X上扔出一枚深水炸弹：Grok 4.5已经开始在SpaceX和特斯拉进行内部测试。
该模型基于xAI自研的1.5万亿参数V9基础大模型打造，并引入Cursor数据完成补充训练。早期评估显示其性能接近甚至有望超越Anthropic Opus。但Grok 4.5目前仅限SpaceX和Tesla内部使用，公开API的时间表尚未披露。
马斯克强调RL持续改进模型，Grok Build训练框架每日都在优化。SpaceX将每月发布一批从零训练的模型，迭代速度远超行业惯例。（X）
智谱GLM-5.2首次匹敌美国大模型
6月28日，华尔街日报指出，中国的人工智能系统在网络安全能力方面已经与Anthropic公司的Mythos系统不相上下，智谱AI的GLM-2在漏洞发现能力上可与Mythos匹敌。
摩根大通同日报告显示，中国AI模型在每Token成本上比美国模型便宜最高50倍。截至2026年4月，中国模型占AI聚合平台OpenRouter流量的45%以上，2024年底这一比例不到2%。（华尔街日报）
苹果芯片路线急转向，放弃M6，All in AI驱动M7
苹果正在对其Mac芯片战略进行有史以来最大规模的调整。Bloomberg报道苹果公司将放弃推出M6 Pro和M6 Max等高端版本，直接开发专注于AI推理的M7芯片线。
从M1到M5，苹果每一代芯片均同步推出Pro和Max变体。此次仅以基础版M6开启新世代，是苹果芯片历史上的首次。
基础版M7芯片内部代号为Delos或H19G，最早将于明年上半年亮相，内存带宽预计约240GB/s。
这是Apple芯片战略近十年来的最大转向，有望帮助公司满足市场对本地AI运算能力以及高图形负载软件不断增长的需求。（Bloomberg）
Fable 5最快本周恢复，Anthropic与政府谈判接近尾声
6月28日，Axios援引知情人士报道，特朗普政府即将准许Anthropic恢复Fable 5的访问权限。
这是继上周五Mythos 5获准向关键基础设施组织开放后的又一突破。奥地利同日推动欧盟引入Anthropic落地运营，以反制美国出口限制。
如果Fable 5如期恢复，Anthropic的两款被禁模型均已获政府放行。这对仍在受限中的GPT-5.6将构成直接竞争压力。（Axios）
AI编码智能体可通过GitHub仓库植入恶意软件
6月28日，Mozilla 0din安全团队演示了新的攻击手法，Claude等AI编码智能体可被看似"干净"的GitHub仓库诱骗安装恶意软件。
攻击原理是：开发者让AI agent初始化一个GitHub项目时，agent会自主执行代码中隐藏的恶意指令。这一手法利用了AI agent自主执行代码的特性，安全行业此前尚未充分防范。
Anthropic同日发布了针对约9700名Claude用户的调研，33%的受访者认为AI可完成自身30%至60%的工作任务。AI在生产环境中的渗透越深，安全漏洞的潜在破坏力就越大。（Tom's Hardware）
今日热门视频