2025-11-10 简讯 : Anthropic 估值3500亿美元

头条

Anthropic 估值3500亿美元

https://sherwood.news/tech/google-in-funding-talks-with-anthropic-at-a-potential-usd350-billion/

谷歌计划向Anthropic 投入更多资金。目前，双方正在就新一轮融资进行谈判，这可能使Anthropic 的估值达到3500亿美元。新协议可能包括谷歌向Anthropic 提供额外的云计算服务、可转换债券，或者明年初进行一轮定价融资。谷歌上个月宣布，已与Anthropic 达成一项价值数百亿美元的协议，让其使用谷歌的人工智能计算资源。

山姆·奥特曼谈OpenAI的营收

https://x.com/sama/status/1986514377470845007

山姆·奥特曼透露，OpenAI的年收入流水已超200亿美元，未来基础设施投入承诺达1.4万亿美元。其计划包括企业服务、AI云服务，还将涉足消费设备和科学发现领域。

OpenAI赶在Gemini 3 Pro之前，准备推出GPT - 5.1思考模型

https://www.testingcatalog.com/openai-readies-gpt-5-1-thinking-model-ahead-of-gemini-3-pro/

有人在负责驱动ChatGPT高级推理过程的后端组件中发现了GPT - 5.1 Thinking，这表明GPT - 5.1即将发布。有传言称会推出三款模型（Mini、Thinking，还有可能有专注于Codex的升级版），每款都针对不同用户需求和计算限制设计。OpenAI可能打算与谷歌即将推出的Gemini 3 Pro同步发布。

深度分析

人工智能与经济增长预测

https://tecunningham.github.io/posts/2025-10-19-forecasts-of-AI-growth.html

多数经济学家预测，到2035年，年超额增长率为0.1% - 1.5%，而人工智能业内人士预测为3% - 30%。不过，多数经济学家认为，如今的ChatGPT基本代表了人工智能发展的上限，虚拟人工智能同事的设想不会真正实现。但价格低廉、具备博士水平智能的人工智能，怎么可能不提高生产力呢？这些预测意味着，要么通用人工智能（AGI）的通用性远不如宣称的那样，要么其普及速度会比以往技术的传播速度慢得多。2024年，人工智能对经济的影响约占GDP的0.5%。

关于Kimi K2 Thinking 的五点想法

https://www.interconnects.ai/p/kimi-k2-thinking-what-it-means

Moonshot AI 团队开发的推理混合专家模型（MoE）小K K2思维（Kimi K2 Thinking）显示，有很多人正在快速学习训练优秀的AI模型。早期报告指出，该模型风格独特、写作质量高，在“人类最后考试”（Humanity's Last Exam）和“浏览理解”（BrowseComp）等一些基准测试中，击败了领先的闭源模型。这是开源模型有史以来最接近闭源模型性能水平的一次。

工程

Gemini 文件搜索工具

https://blog.google/technology/developers/file-search-gemini-api/

谷歌推出了文件搜索功能，这是为Gemini API内置的RAG系统，能简化检索任务。它具备向量搜索、自动引用功能，支持多种文件格式，还有免费存储和按需嵌入功能。

积累上下文会改变语言模型的判断

https://arxiv.org/pdf/2511.01805

长时间对话能改变AI模型回答同一问题的方式。经过10轮关于道德困境的辩论后，GPT - 5再次被问到时，有54.7%的情况会改变立场。当模型改变其表达的观点时，它们也会选择不同的工具来完成任务。

其他

离开Meta和PyTorch

https://soumith.ch/blog/2025-11-06-leaving-meta-and-pytorch.md.html

苏米思·钦塔拉在Meta工作11年后离职。钦塔拉领导PyTorch近八年，让它从无到有，在人工智能领域的使用率超90%。他打算投身小型新事业。PyTorch已交到能人手中，钦塔拉相信其理念会保持不变，但风格可能有变，因为他不会再从高层把控风格。

训练和推理集群击败英伟达GB300，塑造“人工智能超级计算机”模型

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/google-deploys-new-axion-cpus-and-seventh-gen-ironwood-tpu-training-and-inferencing-pods-beat-nvidia-gb300-and-shape-ai-hypercomputer-model

谷歌云推出了由自家 Axion CPU 和 Ironwood TPU 驱动的新型 AI 实例。这些新实例可用于训练和低延迟推理。搭载这些芯片的服务器配备了谷歌定制的 Titanium 品牌控制器，可分担网络、安全和 I/O 存储处理任务，从而实现更好的管理和更高的性能。文章中还有更多关于谷歌自研处理器的详细信息。