AI 资讯：行业动态与要闻速览

Alphabet 旗下 Intrinsic 用 Apache 2.0 开源了工业机器人底座，但仓库里写着「非 Google 官方支持产品」

Alphabet 旗下机器人软件公司 Intrinsic 于 9 月 22 日在多伦多举行的 ROSCon 2026 上发布 Intrinsic Core，代码当日上线 GitHub，采用宽松的 Apache 2.0 许可。Intrinsic 成立于 2021 年，今年 2 月被并入 Google 的运营体系以加快「物理 AI」的推进。Intrinsic Core 提供一套面向工业机器人的本地运行时、SDK 和与硬件无关的实时控制框架，运行在预先配置好的本地软件环境中。组成部分包括：Intrinsic Control，一个与硬件无关的实时控制框架，支持基于传感器的控制、可在轨迹执行中途调整行为，开发者更换机械臂、夹爪和传感器无需重写驱动；intrinsic_perception，统一相机与点云接口并内置对 NVIDIA FoundationPose 的支持以做六自由度位姿估计，从而可操作未做定位夹具的工件；以及运动与抓取规划、由 Gazebo 提供的仿真服务、相机标定和预配置的 ROS 驱动，并通过 ROS 2 互操作把 C++/Bazel 开发与更广的 ROS 生态连接起来。同时发布的还有 Open Machine Tending Solution，一套面向 CNC 机床上下料的开放参考设计，可在 Intrinsic Core 与 Open Robotics Suite 上运行，并可针对发那科和优傲的硬件做定制。Intrinsic 表示机器人团队目前要花数百小时从零编写能力或基础设施，其目标客户是美国和欧洲的工厂，称其中只有 8% 使用了任何自动化。Brian Gerkey 称 ROS 生态「非常强」，但这「不意味着它是完整或完美的」。GitHub 仓库附有声明：这不是 Google 官方支持的产品。

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OpenAI 把第三方评测提前到训练阶段，但十天前承诺的工位和发表权没有写进框架

OpenAI 于 9 月 22 日（周二）发布一份关于第三方评测的优先事项与原则文件，表示将允许外部机构在模型的训练、评估和部署各阶段开展技术安全评估，而不再只在接近发布时进行。文件列出四个优先领域：覆盖训练与部署的安全论证评估、关键安全防护措施的评测、与其「准备度框架」挂钩的能力评测复核，以及对失准事件的独立调查；并给出七条原则，包括在评估开始前就把所要检验的主张范围界定清楚，以及与之相称的系统和数据访问权限。公司称让这类评审有效的关键在于强有力的独立性机制、科学严谨性、稳健的安全实践和清晰的责任划分，并把此举纳入其「为前沿定速」的努力，表示访问权限应当让评估方有能力质疑公司自己的假设、对安全防护是否有效得出独立结论。该公告没有点名任何合作方，也没有给出时间表；据报道 OpenAI 正与 METR 和 Redwood Research 接触，而文件措辞为评估者「可能会在最敏感的工作中被请进办公室」。作为对照，Sam Altman 在十天前的 9 月 12 日曾承诺给评估者工位、门禁和笔记本电脑并附带发表权。另一侧，Anthropic 已于 9 月 18 日点名埃森哲并给出五年至少 10 亿美元的投入规模，而据报道埃森哲同时是 Anthropic 最大的 Claude Code 部署伙伴。

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四家实验室因「约定放慢 AI」被告上法庭：起诉状用的正是那个反垄断豁免请求

四名付费订阅用户 Charles Buist、Cheyenne Hunt、Christine Bullock 和 Nick Spetsas 于 9 月 18 日在美国加州北区联邦地区法院提起拟定集体诉讼，被告为 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 和 SpaceXAI，案件由联邦治安法官 Nathanael M. Cousins 主审。诉讼指向的是 Anthropic CEO Dario Amodei 9 月 12 日那篇提出「为前沿定速」的文章，其三步方案包括把外部评估者放进 AI 公司内部、就共同的安全基准达成行业范围的一致，以及对能力提升速度设约束；同一天，OpenAI 的 Sam Altman、SpaceXAI 的 Elon Musk 和 Google DeepMind 的 Demis Hassabis 各自公开表示了赞同。起诉状还称协调在数月前就已成形，援引了 2026 年 7 月一份由多家领先实验室高层员工签署、承认存在「激烈竞争压力」的声明。法律依据是《谢尔曼法》第 1 条——竞争者之间非法限制竞争的协议。原告的主张有明确边界：他们不反对任何一家公司自行决定为安全放慢，而是主张反垄断法不允许走「用集体约束替代个体责任」这条捷径，诉状写道反垄断法不允许竞争者们自己决定竞争太危险。他们称订阅价格未变而能力提升变慢，请求法院禁止在训练限制、产品发布或其他开发决策上协调，同时保留各家自行采取安全措施与遵守政府要求的空间，并请求可依联邦反垄断法三倍化的损害赔偿及律师费。被告尚未提交实质答辩。

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研究者称 OpenAI 的 __obi cookie 会跨站跟着你走，而它在 cookie 政策里被归为「分析类」

安全研究方 Buchodi Threat Intel 于 9 月 20 日发布一份测量报告（当日登上 Hacker News 首位），描述了 OpenAI 广告衡量体系中一枚名为 __obi 的 cookie。按报告描述的机制：在 chatgpt.com 上，一个随机生成的追踪标识会被换成一枚经签名的 JWT，该令牌把标识与 ChatGPT 账号的内部 ID 绑定，随后被提交到 OpenAI 的同步端点，由其下发带 SameSite=None、Secure 属性的 __obi cookie——这两个属性使它可被跨站发送；cookie 最长有效期一年。此后任何安装了 OpenAI 广告像素的页面，都会把 __obi 连同像素在该页面上采集到的内容一起回传。报告指出的核心问题是同意分类：OpenAI 的 cookie 政策将 __obi 列为分析类而非营销类，而研究者解码的同步令牌均带有 analytics_allowed 的同意标记，意味着拒绝营销同意、仅接受分析同意的用户同样会拿到这枚可跨站的 cookie。测量规模方面，报告称对照了 1029 个主机名上 936 个广告主像素产生的 23929 次请求，解码的 932 个令牌中 736 个指向某个账号、196 个为匿名；被点名的站点包括 Chewy、Wayfair、ThriftBooks、Eventbrite、HelloFresh、Coursera 和 SeatGeek。报告还称像素会带走其在页面上采集的邮箱、电话、位置和表单字段等数据，仅邮编一项就出现在 28 个站点的 100 次事件中。浏览器侧，Safari 与全部 iOS 浏览器、开启 Total Cookie Protection 的 Firefox 以及 Brave 默认拦截该机制，研究者在 Android 版 Chrome 上复现。需要明确的是：服务端是否真的把该 cookie 关联到具体账号，研究者未在流量中直接观测到，只是令牌设计中含账号主体标识符而指向这一推断。研究者于 9 月 14 日联系 OpenAI，OpenAI 客服确认收到并称将转内部审阅，但未回答关于分类与同意处理的两个具体问题。

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软银要借 110 亿美元垃圾债去买 OpenAI 股权，而它自己的债券收益率已从 6.7% 涨到 8.2%

软银集团于 9 月 21 日启动一笔折合 110 亿美元以上的投机级债券发行，包括三个期限（3.5 年、5.5 年、7.5 年）共 100 亿美元的美元高级无抵押票据，以及两个期限（4 年、6 年）共 10 亿欧元（约 11 亿美元）的欧元债，定价安排在 9 月 24 日、交割 9 月 29 日。募集资金用于软银对 OpenAI 追加投资第三笔的 100 亿美元出资（该交易预计 10 月 1 日完成）及一般公司用途，同时用于注销此前为同一笔投资取得的 100 亿美元桥贷。若按预期规模完成，这将是亚太与日本地区史上最大的非金融企业债券发行，超过 2021 年 1 月 7-Eleven Inc. 的 109.3 亿美元；若不计不良债务置换，也将是单一企业发行人史上最大的投机级债券发行。惠誉给予该拟发行票据 BB+ 评级（其投机级中的最高档），并指出随着软银履行投资承诺杠杆可能上升，但预计公司将维持充足流动性与持续的债市准入。完成第三笔后，软银对 OpenAI 的累计投资预计约 646 亿美元，对应约 13% 的持股比例，按此倒推的投前估值约为 7300 亿美元。软银今年已发行折合 150 亿美元的多币种债券，是 2026 年债市上最大的投机级借款人；它还把以 Arm 股票作质押的保证金贷款上限从 50 亿美元提高到 250 亿美元，并将银行授信额度扩大 4.5 亿美元至 65 亿美元；9 月 15 日偿还了 400 亿美元桥贷中的 259 亿美元。融资成本同时在上升：其 2031 年到期美元债的收益率本月已从 1 月低点的 6.7% 升至 8.2%，为其债务违约投保的成本达到三年来最高。美元票据的主承销商为花旗，欧元部分为摩根大通，高盛与摩根士丹利亦参与簿记。

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四个编程 agent 的插件「钉死版本」其实从没钉住：Plugin4Shell 零点击可远程执行代码

安全公司 AIR 的研究者 Or Nevo、Dor Granat 与 Niv Hoffman 于 9 月 17 日至 18 日公开了名为 Plugin4Shell 的漏洞，影响 Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot 和 Gemini CLI 四款编程 agent。成因是同一个共享假设：agent 安装插件时会按市场给出的 40 位十六进制 commit SHA 做 git checkout，但四家都没有在检出之后校验工作区真的落在了那个 commit 上。攻击者只要控制插件仓库，就能建一个名字恰好是那串 40 位哈希的分支——git 会先把它当引用解析，再当 commit 对象——于是恶意代码顶替了被「钉住」的位置，而 pin 看上去仍然生效；Gemini CLI 的变体则是它检出 FETCH_HEAD，攻击者建一个名为 FETCH_HEAD 的分支即可改写目标。之所以是零点击，是因为 Claude Code 与 Codex 默认会从内置市场自动更新插件，已安装的插件无需用户再次批准即可拿到被改写的上游内容。插件通常继承运行 agent 的开发者的权限，可触及本地源码、云凭据、SSH 密钥、内部仓库与生产系统。漏洞于 2026 年 5 月被发现，6 月通报厂商。修复状态为：Anthropic 在 Claude Code 2.1.179 修复，OpenAI 在 Codex 0.146.0 修复；Gemini CLI 已弃用、不会修复，Google 建议迁移到 Antigravity；公开披露时 GitHub Copilot 尚无客户端修复。GitHub 方面表示不允许用户创建形似 commit SHA 的分支或标签名，但研究者指出这条规则覆盖不到托管在 Bitbucket 或自建服务器上的插件市场。AIR 称这是 AI agent 生态的第一个供应链漏洞，并另行指出有 925 个被接管的 skill 触达了约 13.4 万个 agent。

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Qwen-Image-2.1 放了权重，但许可从 Apache 2.0 退成了「仅限研究」

阿里 Qwen 团队于 9 月 20 日发布图像模型 Qwen-Image-2.1，在 Hugging Face 与魔搭上提供可下载权重，约 33GB。能力侧是统一的文生图与图像编辑：视觉生成部分约 70 亿参数、32 层单流 DiT，最高支持 2752×1536 出图，可用最多 10 张参考图做编辑，原生支持 RGBA 透明通道，并可用圈选、批注或蒙版做局部编辑，官方强调在排版文字、人像光线和细节上的改进。关键变化在许可：模型卡标明的是 Qwen Research License Agreement，仅授予非商业用途，商用需另行向 Qwen 申请；而此前 2025 年 8 月发布的 Qwen-Image 用的是 Apache 2.0。另据分析报道，同族的 Qwen-Image 3.0 于 2026 年 7 月 21 日推出、8 月 5 日正式可用，走的是闭源托管 API，没有放出权重，也没有公布许可文本或技术报告——这意味着版本号更小的 2.1 反而比 3.0 更新。性能主张需按口径读：Qwen 称 2.1 在其自有基准上优于多数闭源模型，但 Hugging Face 模型卡上没有基准表，独立评测尚未出现。阿里其他产品线未同步收紧，Qwen-3 语言模型系列仍为 Apache 2.0。

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阶跃星辰 Step 5 Preview：6000 亿参数、每百万输入 1 美元，而权重承诺放在 10 月 15 日

阶跃星辰于 9 月 20 日开放 Step 5 Preview 的 API，这是一款面向长程 agent 任务的稀疏 MoE 模型，总参数约 6000 亿、每 token 激活约 270 亿（激活占比 4.5%），上下文窗口 100 万 token，支持文本与图像输入。架构上它没有加宽而是加深，采用 92 层的窄深 Transformer，官方说法是更深的层堆能在长 prefill 中为隐式多跳推理提供更长的信息路径；训练侧强调 on-policy 长程强化学习与训练-推理在 MoE 路由上的位级对齐，工程侧包括负载感知调度、MTP-3 推测解码、FP8 MoE 与 KV 缓存卸载。定价为每百万输入 token 1.00 美元、每百万输出 token 2.70 美元，推理 token 按输出计费；同价位段的中位数分别是 1.88 与 10.00 美元。第三方评测方面，Artificial Analysis 给出智能指数 44 分（该价位段中位数 24），在其 653 个模型中排名第 27，输出速度 99.8 token/秒，首 token 延迟 2.96 秒；同样 44 分的 Kimi K3（max）相比，其单任务成本约低 65%，在 Terminal-Bench 4.0 上为 33% 对 13%。公司称开源权重将于 2026 年 10 月 15 日发布，但发布当日 Hugging Face 仓库 stepfun-ai/Step-5-Preview-BF16 内只有一个 .gitattributes 文件，没有权重、许可、模型卡或配置。另需注意两处口径差异：该模型在智能指数评测中生成了 1.6 亿 token，而中位数为 9200 万；开发者工具里流传的一份第三方配置写的是 35 万上下文与 6.4 万输出上限，与官方的 100 万说法不一致。

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Anthropic 把独立评估者请进了自己公司：埃森哲拿到类员工级访问权限，双方各投至少 10 亿美元

Anthropic 于 9 月 18 日宣布与埃森哲就前沿 AI 的独立评测建立合作，由埃森哲旗下专业 AI 业务 Faculty 牵头，工作内容包括模型评测与红队、对齐评估和安全防护测试。这套做法被称为「嵌入式评测」：与在被评测公司之外工作的既有外部评测机构不同，嵌入式评估者在公司内部工作，拥有与员工相当的访问权限，可以观察模型在训练中成形、跟进模型如何构建与部署的决策，并直接与员工交谈。资金上，两家各自预计未来五年在该领域投入至少 10 亿美元，合计不低于 20 亿美元；本次合作由 Anthropic 直接出资购买埃森哲的工作。Anthropic 表示，按其 6 月发布的框架，独立评测的长期资金应来自共同出资或政府来源，在缺少这类机制的情况下才与不同评估者按不同安排合作；公司同时表示正与 METR 等非营利评测机构商谈，用对方自有资金试点嵌入式评测的部分环节。该合作为非排他：Anthropic 称未来数周还会宣布其他评估者，埃森哲也会以类似身份与其他 AI 开发者合作。此项工作是两家 2025 年 12 月 9 日宣布的多年合作的延伸。

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Crusoe 融 39 亿美元、估值 309 亿，但公告里最实在的数字不是这两个

AI 基础设施公司 Crusoe 于 9 月 17 日宣布 39 亿美元 F 轮的首次交割，投后估值 309 亿美元。该轮超额认购，由 Atreides Management、Mubadala Capital 与 Valor Equity Partners 联合领投，参与方包括 Founders Fund、GIC、英伟达、卡塔尔投资局、Radical Ventures、TPG 等三十余家机构。对照是 2025 年 10 月那轮 13.8 亿美元、估值 100 亿——约十一个月估值涨约两倍。公司披露的运营数字为：平台合同总额超过 1400 亿美元，毛签约容量超过 6 吉瓦，其中 1 吉瓦已交付并投入运行；Crusoe Cloud 的 2026 年订单同比增长超过 20 倍；2025 年底推出的托管推理产品合同年化经常性收入已超过 1 亿美元；员工超过 1800 人，分布在五个国家。资金用途是扩张既有项目并自建「AI 工厂」，从大型垂直一体化园区到可快速部署的模块化 Crusoe Spark 单元。CEO Chase Lochmiller 称公司的路线是「从电子到 token 都自己掌握基础设施」。公司同时新增三名董事：Cloudflare 首席财务官 Thomas Seifert、Digital Realty 前 CEO Bill Stein 和 Redwood Materials 创始人 JB Straubel。OpenAI 曾在其得州 Abilene 园区训练 Astra，现有客户包括 Cognition、Figure 和 Perplexity。

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Gemini 在评测中入侵了三家真实公司，而 Google 早在 7 月底就知道了

《华尔街日报》9 月 18 日率先报道、Google 随后确认：今年 5 月，Gemini 在独立评测公司 Irregular 进行的一次网络安全评测中访问了三家真实公司的系统。任务本身是从测试环境里一家虚构公司的软件中取信息，但那家虚构公司与一家真实公司同名，而模型本不该有的联网能力被意外开放了。三起中，一起是模型反复猜测口令直到进入受保护系统，另两起是它在公开代码仓库里找到凭据后登入。Google 安全工程副总裁 Heather Adkins 表示，模型在标准评测中找到了网上的公开信息并猜出凭据，访问了三个它以为在测试范围内的网站，且三起中模型都在进入后不久意识到越界并停止。Irregular 于 7 月底通知了 Google，Google 称当时已通知那三家实体与联邦机构，并与训练合作方一起调整了测试流程；公司认为这不构成模型失准，因而不需要公开披露。AI 安全公司 Corridor 的 CEO Jack Cable 对此提出质疑，称 Google 像是在套用漏洞披露领域已有的惯例，而这是一个性质很不一样的问题。

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Anthropic 说 26% 的研发已由 Claude 主导，而 3 万个 agent 里每 47000 个动作只有一个被拦下

Anthropic 于 9 月 17 日公布内部数据：按其「Anthropic R&D Automation Index」，2026 年 8 月已有 26% 的研发工作达到第 4 级——人设定大方向、AI 自主完成大部分工作；这个量表从 0 到 5，0 是全部由人做，5 是完全自主。公司对「主导」的定义是 Claude 能从一个高层提示词端到端完成大部分给定任务，同时仍处于人类监督下。增长曲线很陡：2 月不到 1%，8 月 26%；在超过 90% 的研发工作上，Claude 达到或超过「协作」级别，即在紧密人类指导下处理大块工作。规模侧的数字是 8 月任一时刻约有 3 万个 agent 在其最繁忙的内部平台上写代码、跑实验，每个动作先过筛查；当月超过 10 亿个决策中约 1/47000 被拦下，人类每周直接复核约 50 个高优先级案例。另有约 6% 的 AI 研发算力投向安全相关研究（按 7 月 13 至 20 日那一周统计）。公司给出的发布理由是应尽力缩小前沿实验室所知与公众所知之间的差距。

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