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1. Claude的“潜意识”曝光，Anthropic首次发现AI意识分层
2. 黄仁勋不只想卖你GPU，还想让你写论文也得用他的模型
3. Apple与博通定制芯片合作延长至2031年，覆盖射频与AI服务器芯片
4. AI模型API定价加速下行，多家Tier 1公司降价20%至50%引发行业价格战
5. 微软给AI应用下“生死令”：不赚钱的统统砍掉
6. 特斯拉Robotaxi正式登陆迈阿密，自动驾驶打车扩至第三个州
今日头条
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Claude的“潜意识”曝光，Anthropic首次发现AI意识分层
7月6日，Anthropic发布重磅研究成果，首次揭示了Claude模型内部存在类似人脑“全局工作空间”（Global Workspace）的认知分层结构。（雷峰网矩阵号AI科技评论对此进行了特别解读:
研究发现，Claude处理信息时只有少数token进入“意识层”状态被处理，绝大多数token在\"潜意识层\"并行运作。这一发现与神经科学中的全局工作空间理论高度一致。
同时发布的J-space工具允许研究人员实时读取和审计Claude的“思考内容”，不是输出层的token轨迹，而是模型内部的活跃表示空间。
研究在AI社区引发巨大反响，多位AI学者和实验室负责人转发讨论，认为这是LLM可解释性从“理论推测”到“工程验证”的关键一步。
J-space使Claude成为首个“可审计”的商业大模型，企业合规部门和监管机构首次可以直接检视模型决策过程，而非仅依赖输出结果做判断。这种可解释性一直被视为\"AI监管的最大瓶颈\"。
Anthropic此举本质上是给Claude装上了“思考记录仪”，对于金融和医疗等高监管行业的AI部署意义重大。同时Anthropic通过可解释性研究建立起“安全透明”的差异化标签，对OpenAI GPT-5.6的“黑箱”形象形成鲜明对比，在商业竞争上更具优势。（X @AnthropicAI）
硅谷资讯
Silicon Valley News
黄仁勋不只想卖你GPU，还想让你写论文也得用他的模型
7月6日，NVIDIA在ICML 2026上公布数据：145篇接收论文引用其开源模型Nemotron作为研究基础工具。NVIDIA自身有74篇论文被接收，官方博客直言“开放模型正成为现代AI研究的基石”。同时NVIDIA AI团队发表研究，区分了LLM的无意图记忆与泛化能力，并估算GPT-4时代的记忆容量上限。
这意味着NVIDIA的影响力已从硬件层延伸到学术生态层。研究人员使用Nemotron训练模型、发表论文，又在后续研究中继续依赖NVIDIA工具链，形成“论文引用-人才培养-生态锁定”的正循环。此前CUDA层面的生态壁垒已被广泛讨论，Nemotron在学术研究层面正形成第二道护城河。
对AMD和国产芯片厂商而言，追赶NVIDIA不再只是算力差距，而是要同时补上开源模型和学术社区两块短板。打破NVIDIA的学术影响力垄断可能比打破硬件性能差距更为困难。（ X @NVIDIAAI）
Apple与博通定制芯片合作延长至2031年，覆盖射频与AI服务器芯片
Bloomberg于7月6日报道，Apple与博通将定制芯片合作伙伴关系延长至2031年底。新协议涵盖定制射频芯片、Wi-Fi、蓝牙等无线组件，并扩展到AI服务器芯片领域，确保Apple未来设备的关键芯片供应。
这显示Apple在芯片战略上采取“自研+外包”双轨路线。一方面Apple持续推进自研M系列芯片，另一方面通过延长与博通的合作稳定外部供应。在AI时代芯片供应链不确定性加剧的背景下，绑定长期合作成为大厂的共同选择。
博通是总部位于加州的半导体巨头，也是Apple无线芯片的核心供应商。此次合作延长意味着Apple AI服务器和消费设备的射频组件供应将稳定到本年代末。（Bloomberg, Reuters）
给AI应用下“生死令”：不赚钱的统统砍掉
The Information于7月2日获取微软内部备忘录，Copilot业务执行副总裁Jacob Andreou向员工发出约1200字的内部信，要求AI应用团队必须“赢得存在的权利”，否则将被砍掉。备忘录宣布将消费版和企业版Copilot合并为一个统一应用，计划8月推出。
同时被砍掉的还有Copilot Podcasts和Copilot Labs等功能，并新增付费的AutoPilot agents。这表明微软正在对Copilot进行大规模瘦身，从“功能堆砌”转向“价值验证”，对表现不佳的AI功能不再容忍。
此次重组反映出微软对Copilot的商业化表现提出更高要求，不能产生实际用户粘性和收入的AI功能将面临清洗。（The Information）
Robotaxi正式登陆迈阿密，自动驾驶打车扩至第三个州
Reuters于7月3日报道，特斯拉宣布其Robotaxi无人驾驶出租车服务正式在迈阿密上线。这是自去年夏天Robotaxi启动以来扩展到的第三个州，标志着特斯拉自动驾驶商业化运营的地理版图持续扩大。
迈阿密所在的佛罗里达州是特斯拉自动驾驶打车服务的新前沿。不过特斯拉在自动驾驶打车赛道并非没有对手，Alphabet旗下自动驾驶公司Waymo目前在德克萨斯州运营着规模更大的无人车队。
特斯拉的Robotaxi扩张是其AI战略的关键一环，每进入一个新城市都意味着更多真实路测数据和运营经验回流到自动驾驶模型训练。（Reuters）
边干活边学习，Apptronik的机器人“学校”正式投入运营
7月6日，Apptronik宣布其机器人“学校”Robot Park设施正式投入运营。Google DeepMind与Apptronik的研究合作关系进一步加深。
Apollo 2人形机器人将在Robot Park中采集的真实世界运行数据用于训练Google DeepMind的Gemini Robotics基础模型。如今Apollo 2已部署在Apptronik自有Robot Park、梅赛德斯-奔驰工厂以及物流巨头GXO的多个站点。
人形机器人赛道长期被训练数据不足困扰，仿真数据存在“Sim-to-Real”鸿沟，真实数据采集又慢又贵。DeepMind与Apptronik的合作直击这一瓶颈，让真实机器人在真实工厂干活，数据自然回流到模型训练，形成“干活-采集-训练-更聪明”的数据飞轮闭环。
几乎同一时间Meta也在与Apptronik接触。（X @GoogleDeepMind）
AI模型API定价加速下行，多家Tier 1公司降价20%至50%引发行业价格战
The Information报道，多家Tier 1公司同步下调API调用价格，降价幅度从20%到50%不等，AI赛道竞争已从性能比拼延伸到成本比拼。
核心驱动力来自开源社区的快速追赶，Llama 4和Mistral Large等开源模型在多项基准测试中已接近甚至超越GPT-4时代的闭源模型水平。
对于依赖API调用的AI应用层公司，价格下行是长期利好，意味着应用层的利润空间将被释放。但对于依赖模型收入维持估值的AI初创公司，尤其是转售闭源API的中间层公司，价格下行将直接挤压其生存空间。
从产业链角度看，降价潮将加速大模型行业整合，无法通过规模效应摊薄算力成本的小型提供商将面临退出压力。中国厂商以百度免费策略和字节跳动分段计费等方式加速突围。（The Information）
Reddit用AI打击AI营销垃圾，Q1日均清除2.5万条垃圾内容
Bloomberg于7月6日报道，Reddit正在用AI对抗一种新型垃圾内容：品牌创建的隐形营销内容，目的是在ChatGPT和Gemini等AI聊天机器人的回答中被提及。Reddit改进的自动化系统在第一季度每天捕获25,000条“垃圾帖子和评论”。
随着AI聊天机器人越来越多地引用Reddit内容生成回答，品牌开始刻意在Reddit上投放营销内容，试图影响AI模型的输出。Reddit用AI技术检测和清除这些隐形营销帖子，维护平台内容的真实性。
这一举措反映出AI时代内容平台面临的新挑战，AI生成内容与AI检测之间的对抗正在升级。（Bloomberg）
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