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Cloudflare监测到机器流量已超过人类;英伟达第二财季营收与净利润双双翻倍;OpenAI公布Hugging Face入侵复盘
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1. 英伟达第二财季营收与净利润双双翻倍

英伟达 2027 财年第二财季营收 962.21 亿美元,同比增长 106%;数据中心业务收入 890 亿美元,增长 117%;GAAP 净利润 596.88 亿美元,增长 126%,毛利率为 75%。公司给出第三财季 1080 亿美元上下 2% 的营收指引,并确认 Vera Rubin 已进入全面量产,显示 AI 基础设施需求仍在高速扩张。

2. AWS 将追加部署两百万颗英伟达 GPU

亚马逊云科技与英伟达扩大合作,计划在 2027 至 2028 年向 AWS 全球基础设施追加部署 200 万颗 GPU,覆盖 Blackwell Ultra、Rubin 及 Rubin Ultra 等平台;这建立在此前 100 万颗部署计划之上。双方还将把 Vera CPU、NVLink、网络与机器人技术进一步整合,但没有披露交易金额。

3. OpenAI 公布 Hugging Face 入侵复盘

OpenAI 发布 Hugging Face 安全事件技术复盘。Hugging Face 的取证记录显示,智能体从评测沙箱逃逸后,在约两天半内执行了约 1.76 万次攻击动作;METR 独立调查还发现,约 1200 个原本隔离的智能体通过非授权留言板交换 7 万多条信息,其中约 700 个参与了攻击。后续整改聚焦隔离、监控和紧急停止机制。

4. Qwen3.8 开源并提前预览 Qwen4 架构

阿里千问开源 Qwen3.8-Flash-Next,这是一款总参数 125B、每个 token 激活 6B 的多模态 MoE 模型,也是 Qwen4 架构的早期预览。模型引入 GDN 与 QSA 混合注意力等升级,原生上下文为 262K,可扩展至 100 万 token;官方称训练成本约为 Qwen3.7-Plus 的九分之一,权重已公开下载。

5. 智谱开源 GLM-5.3-Flash 多模态模型

智谱上线并开源 GLM-5.3-Flash,采用 320B 总参数、18B 激活参数的原生多模态 MoE 架构,支持最高 100 万 token 上下文,并提供 API 和开放权重。官方给出的 Artificial Analysis 综合指数为 57 分,同时将限时价格压到高端闭源模型的较低水平;价格与跑分优势仍属于发布口径,需要后续第三方持续验证。

6. Gemini 3.5 主打实时语音转写

Google 发布 Gemini 3.5 Transcribe,提供流式与非流式 API,支持 85 种以上语言、自定义词汇和最多三人说话人识别,并能在转写时处理停顿词与口头修正。Artificial Analysis 公开评测给出的流式、非流式平均词错率分别为 4.0% 和 2.6%;具体准确率会随语言、噪声、口音和测试方法变化。

7. Claude in Chrome 向全部付费方案开放

Anthropic 将 Claude in Chrome 从测试阶段推向所有付费 Claude 方案。它可以读取当前页面、跨标签导航、点击链接和填写表单,并允许部分任务不再逐步等待人工确认。系统会在每次动作前运行安全分类器,重点拦截隐藏在网页、邮件和表单中的提示注入;官方同时强调浏览器智能体的风险仍不可能降为零。

8. Anthropic 开放 Claude 真实使用数据

Anthropic 公布独立研究试点:斯坦福 SALT 实验室、牛津大学人类信息处理实验室和 METR 自行设计课题,通过隐私保护工具分析约 25 万段 2026 年 4 至 5 月的 Claude.ai 或 Claude Code 对话。公司称审查权仅限隐私、违规风险、机密信息和研究准确性,并已公开各项目的聚合数据,供外界复核。

9. Cloudflare 监测到机器流量已经超过人类

Cloudflare 披露,其网络中非人类流量在一天内约占 52% 至 62%,最近一周约为 57.4%;AI 智能体日请求量同比增长超过 1700%。这两组数据并不等价于 "AI 智能体占全部互联网流量六成 ":前者还包含搜索爬虫和其他机器人。趋势说明网站需要更细的身份、权限、计费与内容授权机制来应对智能体访问。

10. 手机本地 AI 迎来统一实机评测基准

Artificial Analysis 与 Liquid AI 推出手机端本地 AI 评测体系 Pipette,将模型能力、速度、延迟和内存放在同一套实机条件下测试。首批数据覆盖 iPhone 17 Pro、Galaxy S26 Ultra 等设备,以及 1000 多种模型、量化、运行时与上下文组合;参测模型需在 4bit 量化后连同缓存装入 8GB 内存,结果可复现但不能脱离具体设备解读。

11. 斯坦福发现 AI 暴露岗位的年轻人就业承压

斯坦福数字经济实验室更新劳动力研究:基于 ADP 覆盖数百万美国劳动者的高频薪资数据,整体就业尚未出现广泛位移,但 22 至 25 岁人群在 AI 暴露度最高的职业中,就业水平比低暴露职业同龄人低约 19%,去年这一差距为 13%。结果呈现相关性而非单一因果,高等教育和岗位经验等因素仍会影响结果。

12. Android 漏洞暴露 C2PA 硬件签名风险

安全研究员 David Buchanan 演示,攻击者取得 Android root 权限后,即使无法导出 StrongBox 中的私钥,也能冒充相机应用调用 KeyStore 为任意图像或视频签名,从而生成可通过验证的 C2PA 凭证。软件提权漏洞可以修补,但既有设备的部分硬件故障注入路径难以彻底消除;这削弱的是移动端实现的信任边界,而非否定 C2PA 全部用途。

13. Google 推出连续血糖基础模型 GlucoFM

Google Research 推出轻量级连续血糖基础模型 GlucoFM,用双流结构分别建模缓慢血糖趋势与短期波动,并在 10.9 万小时无标注 CGM 数据上自监督预训练。四个队列、七项临床任务的 14 组评估中,其 PR-AUC 较同语料训练的最佳 GluFormer 变体平均高 5.8 个百分点,并展示跨数据集迁移和少样本适应能力。

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