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为什么AI购物喊了这么久，消费者并不买账？问题到底出在哪里？
钛媒体7 月 15 日，人们正在为 AI 伴侣投入数亿美元，而这一趋势目前没有放缓迹象。根据数据分析公司 Appfigures Intelligence 提供给 Decrypt 的数据，自 2022 年底 ChatGPT 发布以来，苹果 App Store 和 Google Play 上的成人向（NSFW）以及恋爱陪伴类 AI 应用，累计获得 1.653 亿次下载，全球用户消费金额达到 4.273 亿美元（IT之家注：现汇率约合 28.98 亿元人民币）。“这些排名按照应用类型分类，统计的是下载量或用户总消费金额（Gross Consumer Spending），也就是苹果和谷歌抽取平台服务费（通常约为 30%）之前的收入。”Appfigures 数据分析公司洞察与媒体关系负责人 Randy Nelson 对 Decrypt 表示。Nelson 介绍，Appfigures 共识别出 214 款 NSFW 和恋爱 AI 陪伴应用，这些应用在 2026 年上半年创造了 1.628 亿美元用户消费收入。根据 Appfigures 数据，在 2026 年上半年，NSFW 和恋爱 AI 陪伴应用中，收入最高的是 Zeta，总收入达到 3300 万美元。排名随后的是：Tipsy Chat: Live Your Story：1520 万美元；ChatBox: AI Chat Bot Assistant：1300 万美元；Crushie AI: Chat & Companion：880 万美元；Emochi: Chat With Character：750 万美元。在下载量方面，Emochi 成为同期下载次数最多的恋爱 AI 陪伴应用，安装量达到 790 万次。其他排名靠前的应用包括：Amora: A Hint of Your Soulmate：360 万次下载；Zeta：300 万次下载；BIMOBIMO：280 万次下载；MiraiMind：260 万次下载。数据显示，普通型或“PG 级”（非成人内容）AI 陪伴应用虽然下载量接近恋爱类应用的两倍，但两者收入几乎持平。2026 年上半年，普通 AI 陪伴应用创造了 1.648 亿美元收入。这意味着，虽然恋爱和成人向 AI 陪伴应用用户规模较小，但用户付费意愿更强。这一数据发布之际，越来越多人正在将 AI 聊天机器人用于陪伴、恋爱甚至建立关系，其中还出现了一个不断增长的“数字性爱者”（digisexual）亚文化群体，他们与 AI 陪伴对象建立情感联系。2026 年 5 月，来自杨百翰大学、Institute for Family Studies 和 Wheatley Institute 的研究人员发现：在美国 18 至 30 岁、有伴侣关系的成年人中，约 15% 经常使用 AI 恋爱陪伴工具。其中，69% 的经常使用者表示，他们向伴侣隐瞒了自己实际使用 AI 陪伴工具的程度。Appfigures 表示，其分类依据包括应用商店中的元数据、应用描述、年龄评级、与恋爱及成人内容相关的关键词。不过，这些统计数据仅覆盖公开可见的移动应用市场，并不包括一些只提供网页版服务的平台，例如 Joi AI、Candy AI 和 SpicyChat AI 等。这意味着，整个 AI 陪伴市场的实际规模可能比统计数据更大。
IT之家7 月 15 日，同方知网数字科技有限公司今日发布声明称，近期部分期刊刊发了将 DeepSeek、Gemini 等人工智能（AI）列为作者的论文，在业界引发版权权属、学术规范相关合规争议。对此类 AI 署名论文，知网已做下架处理。IT之家附官方说明原文如下：一、法律层面不符合著作权相关规定根据《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国著作权法》等相关法律规定，自然人、法人及非法人组织作为民事主体，依法享有著作权权利。AI 不具备民事主体资格，既无民事权利能力，亦无民事行为能力，将 AI 署名为作者，不符合法律规定。AI 仅属于科研辅助工具，其生成内容对应的著作权，应归属于进行实质性智力创作的研究者。二、出版伦理层面不符合学术诚信与责任划分要求文章署名作者需对研究内容真实性、论证逻辑及全部学术问题承担相应责任，AI 无法承担学术核查、整改、追责等相关义务。论文内容是作者使用 AI 工具辅助写作而生成，并非由 AI 工具指挥作者写作生成。若将 AI 列为作者，将导致责任主体模糊，滋生学术不端隐患，违背通用的科研诚信与出版伦理规范。三、知网当前发布要求当前，知网不接受 AI 工具被列为论文署名作者。所有作者须为自然人、法人或非法人组织，并对论文内容的真实性、原创性、学术规范及 AI 工具使用的合规性承担责任。同时，AI 工具在投稿中的应用，应遵守人工智能伦理规范和学术规范。作者如在学术研究与论文写作过程中使用了 AI 工具，须在论文研究方法或致谢段落明确说明，以保证使用 AI 的透明性和可溯源性。对违背上述原则的论文，知网有权不予上线传播。特此声明。同方知网数字科技有限公司2026 年 7 月 15 日
IT之家7 月 15 日，随着 AI 使用成本不断增加，Anthropic 多位高管正在提醒企业，不要因此减少对 AI 的投入。“我们目前非常关注的一件事，也是我们经常花时间与用户讨论的问题，就是不要停止使用 AI，这其实是错误的做法。”Anthropic Claude 平台产品负责人 Angela Jiang 近日在红杉资本（Sequoia Capital）的《Training Data》播客节目中表示，“事实上，我们确实看到一些客户正在这么做。”Anthropic 平台工程负责人 Katelyn Lesse 表示，企业开始关注 AI 成本，是公司探索如何更好部署 AI 过程中“正常且自然的一个阶段”。“真正危险的是，你只是简单地设定一个预算上限，然后所有事情都被限制在这个额度内。”Lesse 说道。她与 Jiang 一同参加了此次访谈。Jiang 表示，Anthropic 经常发现，一些企业的 AI 支出突然“大幅爆发”，原因是员工通过某种形式的“影子 IT”（Shadow IT）自行采购和使用 Anthropic 的 AI 模型。她认为，企业不应该直接限制 AI 使用，而应该寻找更高效的使用方式。“我们希望鼓励客户的是：不要停止创新。”Jiang 说，“如果你能够从 AI 投入中获得回报，比如产品交付速度比过去更快，运营效率得到提升，那么这些都是实际收益。”Lesse 认为，关键在于“鼓励创新”，同时理解不同方式都可以实现同样的目标。“比如一种方式是，你直接使用 Opus 模型，让它运行整晚，然后完成一些非常复杂的任务。”她说，“另一种方式可能是，通过更聪明的策略设计，在更低成本下实现同样的结果。我认为，这将成为所有企业接下来需要思考的下一层问题。”当前，AI 公司正面临越来越谨慎的企业市场环境。越来越多企业开始质疑不断上涨的 AI 账单，认为部分 AI 投资尚未带来足够的回报，无法证明高昂支出的合理性。对此，包括 Anthropic 在内的 AI 公司开始强调自身模型和服务的成本效率，试图证明其产品能够更精准地满足企业不同场景的需求。随着 Anthropic 等 AI 公司逐渐接近备受关注的 IPO（首次公开募股），成本问题可能会进一步影响整个 AI 市场的发展。在企业更加关注成本的背景下，类似 Vercel 这样的公司正在推出新的解决方案：帮助客户根据不同任务需求，将 AI 请求自动分配给最合适的模型。分析人士认为，只要 AI Token（模型调用计费单位）的成本仍然较高，这类 AI 请求路由服务就会持续保持市场需求。Jiang 表示，在 Claude 生态内部推出类似路由功能，对 Anthropic 来说是合理的发展方向。“我们在模型路由方面非常明确的一点是，我们正在打造一个围绕 Claude 的平台，希望确保 Claude 能够很好地解决各种问题。”她说。与此同时，各家 AI 公司仍可能继续围绕价格展开竞争。IT之家注意到，OpenAI CEO 萨姆 · 奥尔特曼（Sam Altman）最近就通过价格策略展示了这一趋势。在 Anthropic 发布旗下新一代模型 Fable 5 后，OpenAI 推出了一系列 GPT-5.6 系列模型进行竞争。奥尔特曼周二在社交平台 X 上表示：“GPT-5.6 sol 在完成相同任务时，很多情况下价格只有 Fable 的一半，同时 Token 效率约为其两倍。”他还补充称：“我们很乐意以四分之一的价格提供服务。”
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刚刚，诺贝尔奖得主、DeepMind 掌舵人 Demis Hassabis 掷地有声地宣告：通用人工智能（AGI）即将实现。哈萨比斯豪言：药物研发将不再需要十年漫长试错，新型清洁能源或将在几年内突破，先进材料将让「资源稀缺」成为历史名词。我们甚至可能抵达这样一个节点 —— 资源不再是人类进步的制约因素。一个令人惊叹的富足新时代，正在敲门。他直言：现在是人类史上的关键时刻，AGI 或将在短短几年内实现！哈萨比斯给出了一个令人战栗的算式：AGI 的影响规模将是工业革命的 10 倍，而速度也是 10 倍。这是「降维打击」。这意味着，人类即将迎来一个 100 倍速的震荡时代。在如此激进的预言下，哈萨比斯抛出了他最具争议的方案：设立一个类似金融监管局（FINRA）的组织，要求所有「前沿实验室」在发布模型前，必须经历 30 天的「预审期」。甚至在极端情况下，该机构有权协调全球实验室共同放缓研发速度。但哈萨比斯没有停在这里。他把镜头拉得更远，直击人类最深层的困惑：「即使我们解决了这些艰巨的技术难题，仍会有更复杂的经济和哲学问题有待解决。」在后稀缺时代，需要什么样的新型经济模式来帮助所有人共同繁荣？我们希望秉承什么样的价值观？意义和目的将是什么？甚至，人类自身的境况将如何改变？下面，就是哈萨比斯的文章译文 ——《前沿 AI 框架与新时代的曙光》「A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age」。前沿 AI 框架与新时代的破晓这是人类历史上一个关键的时刻。通用人工智能（AGI）—— 一种具备人脑全部认知能力的系统，距离我们可能只有短短几年。几十年后再回望此刻，我想我们会意识到：我们当时正站在奇点的山脚下，说这是人类新纪元的破晓，毫不为过。我一生都在研究 AGI，因为我始终深信：只要负责任地构建与部署，它将被证明是人类有史以来最有益、最具变革性的技术之一。AGI 无法与一般的技术突破相提并论，哪怕是互联网、移动互联网这种影响深远的技术也不行 —— 它更像人类发现电、学会用火的那种时刻。静下来想一想：我们本质上是找到了一种让沙子思考的方法。这是奇迹。这项技术的影响规模将史无前例 —— 或许是工业革命的 10 倍量级，且以 10 倍的速度展开。它将帮助我们解决社会面临的一些最重大的难题：从加速新药研发，到开发新型清洁能源，再到创造全新的先进材料。我们甚至可能走到这样一个节点：资源不再是人类进步的限制因素，一个令人惊叹的富足新纪元就此开启。前沿的挑战AI 已经开始带来实实在在的现实收益，但要兑现它的巨大前景，我们必须深思熟虑、小心谨慎地渡过这段关键的发展期。随着我们日益逼近 AGI，必须采取紧急行动，应对可能随之而来的风险。我们已经见识了前沿模型给网络安全带来的挑战；而随着能力持续提升，包括核风险与生物风险在内的其他威胁可能很快显现。放眼更远处，我们还需要强有力的防护措施，以维持对日益智能体化（agentic）、能够递归式自我改进的系统的掌控 —— 并处理那些只有随时间推移才会逐渐清晰的未知问题。我始终相信，人类的才智与创造力足以解决任何难题。我有信心，化解 AI 相关的技术风险，是我们能够共同应对的挑战。但前提是，我们得给自己留出时间和空间，把接下来这关键的一步走对。而眼下，无论作为一个领域，还是作为更广泛的社会，我们都没有做到这一点。此刻，我们深陷一场异常激烈、多层交织的商业与地缘政治竞赛。这种竞争态势固然推动了快速进步、加速兑现惊人的红利，但前沿的进展速度，已经超过了我们对这项技术本身的理解速度。世界上没有人能确定接下来会发生什么，连专家们也各执一词。当不确定性如此之大、赌注又如此之高时，带着「审慎的乐观」稳步前行，才是明智且正确的策略。这就要求公共政策做到：在促进创新的同时，激励责任与安全；推动关键安全议题上的国际协作；并鼓励各方审慎考量 AI 应如何部署，方能造福社会。「前沿 AI 标准机构」：一个框架眼下 AI 的飞速进展，要求我们以一种全新的方式测试前沿 AI 模型的能力 —— 这种方式必须动态、灵活且严格。美国有充分条件迈出第一步，率先制定这样一个框架：设立一个新的「标准机构」（Standards Body），仿照受联邦监督的公私合作或行业自律组织的模式 —— 就像金融业监管局（FINRA）那样 —— 其董事会应纳入独立的顶尖技术专家与开源社区代表。资金规模必须可观，且很可能主要来自产业界，如此才能吸引世界级的技术人才，并为大规模测试提供必需的算力资源。模型若在标准机构设定的一组基准测试上达到特定门槛，即被认定为「前沿级」（Frontier-class）；这套基准会定期更新，以跟上 AI 能力的演进。依照这些基准被认定拥有「前沿模型」的组织，将被视为「前沿实验室」（Frontier Labs），并被鼓励采纳一系列最佳实践，例如：发布载有技术细节的模型卡（model card）、维持强有力的内部网络安全、对关键岗位人员做背景审查、为安全与安保研究投入充足资源，等等。初期，前沿实验室将在模型发布前最多提前 30 天，自愿把模型交给标准机构评审。一旦评估规程被证明行之有效且足够稳健，就可以迅速将其正式化。届时，前沿模型必须通过评估，方可在美国市场部署。实验室还需与标准机构合作，处理模型发布后暴露出的任何重大漏洞。模型评估应包含对网络安全、生物威胁及其他高风险领域能力的严格科学测评。针对智能体 AI 的专项测试，可以排查模型是否试图绕过安全护栏、是否露出欺骗的苗头，并确保各项最佳实践落地。例如，为 AI 生成的图像添加数字水印，以及生成人类可读的输出 token，以便理解模型的推理过程。这些测评将定期更新：起步阶段或许每季度一次，过时或已经「饱和」（被刷到满分）的基准将被弃用、替换。初期，测评可与前沿实验室协商共建；但最终，标准机构应当建立起自己的技术能力，独立于各实验室开发「保留测试集」（held-out tests），以防模型对测试过拟合。它还可与政府携手，培育一个第三方审计机构的生态，协助开展评估，并参与打造新的基准与测评。这一方案的优势在于：它以技术为本，同时又支持创新、激励负责任的行为。它的设计初衷，就是要跟得上这个领域的加速度，并随着最大风险被逐一识别而不断调整；如果形势的严重程度有此要求，还可以逐级收紧，包括在必要时，协调各前沿实验室一致放缓开发节奏。获得「前沿实验室」的认定将是一份重要的声望，而这扇门对任何组织敞开，只要造出达到基准标准的模型即可。该框架可适用于一切「前沿级」模型，无论来自哪个国家、开源还是闭源；而所有非前沿模型，比如出自初创公司或学术界的，都可豁免这一流程。既然这项技术终将影响整个星球，理想状态下，这一框架能促使国际社会达成共识：如何管控最严重的风险，同时确保每个人都能获取并受益于 AI 带来的机遇。未来尚未写就AGI 有潜力成为推动科学与医学进步的终极工具，并带来巨大的生产力跃升与经济增长。但要实现这一切，我们必须先夯实技术根基：围绕一个全球共享的框架协同行动，运用最严格的科学方法，汇聚最优秀的头脑，共同攻克眼前的挑战。即便这些棘手的技术难题都被解决，还有更复杂的经济与哲学问题等在后面：在一个「后稀缺」的世界里，需要怎样的新经济模式，才能让每个人都过得兴旺？我们想依循怎样的价值观生活？意义与目标将安放何处？甚至，「人的境况」本身又会如何改变？这些问题的解答，显然不能、也不应只留给技术人。它需要社会的每一个部分走到一起，共同定义这个新篇章。围绕 AI，既有巨大的兴奋，也有巨大的不确定 —— 两者都有道理。但未来尚未写就。我们必须抓住 AGI 到来之前这扇珍贵的窗口，把这项技术塑造成造福全人类的力量。我们此刻的共同作为，将决定文明的下一阶段如何展开。只要安全地护送 AGI 来到这个世界，我们就能步入一个科学发现与进步的黄金新时代，迎来一个人类空前繁盛的光明未来。本文来自微信公众号：新智元（ID：AI_era），作者：ASI 启示录，原标题《诺奖得主哈萨比斯震撼发声：AGI 影响将是工业革命 10 倍！》
IT之家7 月 15 日，据“读佳”报道，交友应用 Soul 将推出首款便携式 AI 智能硬件产品，该产品预计将于 7 月 17 日至 20 日举行的 2026 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）期间首次公开亮相。据介绍，该产品定位情绪陪伴，会将自研语言大模型 SoulX 的语音交互、情感表达和数字生命能力融入其中。目前，官方已推出名为“愈见岛 — 星频通讯”的软件产品适配该智能硬，用户可以上传图片自定义角色的名称、性别，AI 生成角色简介和角色设定，也可以根据需求定义角色的关系、声音、标签以及技能模块。同时，用户还可以按需生成“等待”、“说话”、“无聊”、“戳一戳”、“摸头”、“开心”、“疑惑”、“生气”等各类表情动作，用户自定义角色可以接入记忆体，用户在与角色交互时会更设定给与个性化反馈，并能够记住用户交互内容。▲ 图源读佳（下同）
IT之家7 月 14 日，据外媒 The Information 当地时间 13 日报道，Google（谷歌）正向 Neocloud（IT之家注：主营 AI 相关业务的新兴云服务供应商）推销其自有 TPU AI 芯片。Neocloud 企业通常主要甚至仅仅提供基于 NVIDIA（英伟达）GPU 的云算力。这是因为英伟达拥有成熟的数据中心解决方案，降低了系统部署复杂度；同时英伟达 GPU 算力可满足更大比例的市场需求；此外，英伟达很多情况下也是 Neocloud 的财务合作伙伴。报道指出，谷歌曾与多家 Neocloud 企业就部署 TPU 一事进行了讨论，还提议回租 TPU 云服务。Neocloud 企业 Nscale 发言人表示，其所有已签约的集群和正在进行的讨论均由 GPU 支持，英伟达并未因其不使用 TPU 提供任何财务激励。
IT之家7 月 14 日，韩媒 NewsWorks 当地时间昨日援引业内人士的话报道称，三星晶圆代工决定承接 Anthropic 自研 AI 芯片制造订单。外媒 The Information 曾在本月初表示，Anthropic 已启动自研芯片的早期开发工作，计划应用三星晶圆代工的 2nm 先进制程与先进封装产能。不过那份报道也提到，该项目仍处于规划阶段，功能、规格、部署等都尚未确定，尚未进入详细设计步骤。相关阅读：《消息称 Meta 后续 MTIA 芯片将导入三星晶圆代工 2nm 制程工艺》《消息称三星已完成特斯拉 AI5 芯片流片，将采用 2 纳米工艺在得州工厂量产》《消息称谷歌、AMD 考虑委托三星晶圆代工生产未来 CPU 处理器》《消息称三星晶圆代工首获埃隆 · 马斯克 Neuralink 芯片制造订单》
IT之家7 月 14 日，软银公司今日宣布，在旗下纯线上移动通信品牌 LINEMO 部署美国 AI 初创公司 Sierra 的智能客服系统后，双方已达成合作，软银成为 Sierra 在日本的独家合作伙伴。部署该 AI 客服系统后，LINEMO 的客户咨询解决率从 83% 提升至 97%，客户满意度评分也由 74% 提高至 93%。LINEMO 是软银旗下的纯线上移动通信品牌，不设实体营业厅，用户主要通过在线聊天和 LINE 应用获得客服支持。Sierra 是一家总部位于美国的对话式 AI 初创公司，由 Bret Taylor 和 Clay Bavor 联合创立。该公司于 2026 年完成融资，融资金额达到 9.5 亿美元，投后估值约 158 亿美元（IT之家注：现汇率约合 1072.55 亿元人民币）。Sierra 表示，目前已有 40% 以上的《财富》50 强企业采用了其 AI 软件。此次合作也是软银“Activate AI for Society（让 AI 赋能社会）”战略的一部分。根据该战略，软银正在开发基于 AI 的呼叫中心解决方案，并计划未来在日本市场向更多企业推广。不过，软银表示，后续大规模推广仍需遵守日本《个人信息保护法》（APPI）以及有关个人数据处理和跨境数据传输的相关规定。软银还指出，对于电信行业的客户通信数据而言，上述监管要求尤其严格。
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7 月 14 日，今日腾讯混元发文表示，Hy3 上线并开源后，社区一直在呼吁量化版本，希望单卡跑参数量达 295B 的 Hy3。团队针对开源社区需求，把 Hy3 的权重量化到 1bit 与 4bit 并打包成 GGUF，配合 llama.cpp 生态，让原本只能跑在多卡集群上的模型，最少一张推理显卡、乃至内存充足的本地机器也能跑起来。IT之家附官方详细介绍如下：从模型上看，腾讯混元 Hy3 是一个 295B 参数的旗舰模型，展现出显著强于同尺寸模型的智能水平，并比肩更大尺寸旗舰模型的效果，大幅提升了在各类产品和生产力任务中的实用价值，但是它的 BF16 权重接近 600 GB，要完整发挥实力，离不开多卡服务器这样的部署环境。1bit, 4bit 以及 BF16 Hy3 模型游戏编程示例1bit 塞进单卡，4bit 接近满血我们首先提供了 1bit 极限量化版本 IQ1_M，把权重从 598 GB 一路压到 85.5GiB，整整缩小了 6.7 倍。这意味着一张 96GB 的推理显卡就能部署。对于硬件最受限、又想在本地把旗舰模型跑起来的场景，Hy3 1bit 版本是我们所推荐的。同时，我们也提供了 4bit 量化版本 Q4_K_M，体积 169.9GiB，两张推理显卡即可承载，如果目标是在有限资源成本内拿到更接近满血模型的效果，推荐就选 Hy3 4bit 版本。我们还提供了 GPTQ Int4 版本，它可以直接通过 vLLM 部署对外提供服务，天然享受 vLLM 生态在高并发、低延迟上的红利，更贴合服务端部署的需求。压下去了，能力却没塌判断量化好不好，最直接的是看它和原始模型的输出分布有多接近。4bit 版本在这一点上表现得相当出色，绝大多数位置上给出的首选答案以及 Top-K 概率分布都和 BF16 模型保持一致。落到实际任务上同样如此，无论是 Agent 能力，多语言代码、工具调用，还是长文理解，成绩都贴近满血模型。除此之外，GPTQ Int4 模型在评测集上的掉点幅度也非常有限，整体完全在可接受范围内。真正让我们有些意外的是 1bit 版本。按直觉，压到 1bit 附近模型多少会变笨，但我们的 Hy3 1bit 版本在主流任务上依然站得很稳。长文理解几乎和原始模型持平，Agent 与代码方向也保持得相当好，只有小幅回落。放到日常的编码辅助、工具调用、长文档处理和常规问答任务上，它已经完全够用。MTP 加速解码要让 Hy3 真正跑顺，MTP 投机解码必不可少。为此我们专门开发了 llama.cpp 的 patch，补齐了对 Hy3 模型结构的 MTP 的支持，并直接发布了可用的构建与部署指引（详见 https://huggingface.co/ AngelSlim / Hy3-GGUF ），开启 MTP 后，接受率稳定在 60% 左右，1bit 版本的解码速度提升约 50% ，4bit 版本提升接近 60% ，实际交互体验依然流畅。
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