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OpenAI开放DALL-E 2百万访问权限 15美元可生成460张图片

OpenAI开放DALL-E 2百万访问权限 15美元可生成460张图片

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2026-05-15

科技行业的脉搏,总是跳得比别处快一些。这周,几家巨头和前沿领域的动向,再次印证了这一点。既有巨头们审慎的收索与大胆的押注,也有技术边界的持续拓展与资本市场的热情涌动。我们不妨来梳理一下。

大厂动态

先看大洋彼岸。继上周谷歌CEO皮猜宣布放缓招聘节奏后,这周消息进一步收紧。谷歌高级副总裁Prabhakar Ragha van在内部邮件中确认,公司将暂停所有招聘活动两周。当然,已经发出的录用通知不受影响,但新的邀约得等这轮“冷静期”过后再说。官方说法是,要利用这段时间重新评估人力需求,并规划未来三个月的招聘重点。

这背后是什么信号?看看数据或许能明白一二:仅仅在今年第二季度,谷歌就新增了超过1万名员工,整个Alphabet的员工总数已逼近16.4万。在宏观经济不确定性增加的背景下,即便是巨头也得精打细算。市场正密切关注其7月26日发布的财报,看看这份“审慎”能否换来预期的每股1.30美元收益和702.5亿美元营收。

另一家从不缺少话题的公司特斯拉,则在自动驾驶领域有了新动作。埃隆·马斯克透露,公司计划再次提高其“全自动驾驶”(FSD)测试版软件的价格。目前,车主在标配Autopilot的基础上,需一次性支付1.2万美元来解锁FSD。马斯克一直认为这个价格“便宜得离谱”,涨价似乎只是时间问题。

不过,一个值得玩味的细节是:马斯克提到目前已有超过10万车主用上了FSD城市导航功能,但这个数字与第一季度财报电话会上披露的完全一致。这意味着,过去一个季度,FSD的采用率可能并未显著增长。涨价能否刺激需求,还是反而会劝退更多观望者?这或许是特斯拉在年底前宣称要“解决全自动驾驶”时,必须面对的市场考题。

视线转回国内。在7月21日的百度世界大会上,百度放出了多个重磅消息。其中最引人注目的,莫过于与中国探月工程联合发布的世界首个航天领域大模型——“航天-百度·文心大模型”。这个专门“喂”航天数据和知识长大的模型,目标直指深空探测的智能化,从数据理解到智能规划都想包揽。

当然,百度的AI布局远不止于此。其深度学习平台飞桨已凝聚了477万开发者,稳居国内市场第一。从帮助牧民、农民,到赋能电厂工人,AI技术正在寻找更接地气的落地场景。会上同步亮相的,还有成本降至25万元的第六代无人车Apollo RT6、更加拟人化的AI数字人度晓晓,以及一系列智能生活新品。可以说,百度正在将其AI能力,系统性地铺向产业与生活的各个角落。

技术前沿

在纯粹的技术探索层面,本周也有两件事值得关注。

一是OpenAI终于开始大规模放开DALL-E 2的访问权限了。未来几周,约100万候补名单上的用户将能体验到这款强大的文生图AI。同时,测试版定价方案出炉:每月有免费额度,额外115个积分(约可生成460张图片)售价15美元。这个价格,无疑让“AI作画”从极客玩具向大众工具又迈进了一步。其联合创始人Sam Altman此前关于AI影响艺术就业的预言,似乎正加速照进现实。当然,如何修复模型现有的偏见和缺陷,是OpenAI在开放后面临的紧迫挑战。

另一件事来自编程语言领域。谷歌在C++ North大会上,正式开源了其内部实验项目——Carbon语言,并毫不客气地将其称为“C++的继任者”。项目团队雄心勃勃,计划在今年推出0.1版本,并在2024或2025年达到1.0版本。Carbon的目标是解决C++在现代化开发中遇到的积弊,同时保持高性能和与现有C++生态的互操作性。能否成功挑战C++数十年的统治地位,需要时间来验证,但谷歌的入场,无疑给系统级编程语言赛道投下了一颗石子。

落地先锋

当技术概念逐渐成熟,资本的目光便会投向那些能将其转化为实际价值的团队。本周,AI制药和工业AI领域就传来了多起融资消息。

AI制药赛道持续火热。予路乾行在5月完成天使轮融资后,已迅速启动新一轮募资,主要用于团队扩建和研发管线布局。其技术核心融合了AI、量子力学与分子模拟,创始人郑铮兼具学界与产业背景。

同样获得融资的还有广州费米子科技,这家专注于中枢神经系统、自身免疫及难治型肿瘤领域的AI Biotech公司,完成了超亿元的B轮融资。其自主研发的Drug Studio AI平台,旨在攻克药物组织靶向与高选择性等关键难题,资金将用于推进核心管线进入临床阶段。

在工业互联网领域,博瀚智能(原依瞳科技)获得了由卓源资本领投的数千万元A轮融资。公司通过自研的AI端到端平台与大数据处理产品,为工业客户提供解决方案。其核心团队堪称“豪华”,创始人郭玮曾是微软美国多项明星产品研发的领导者,联合创始人苏力强则是来自摩根大通的数据处理与运筹学专家。这笔资金将用于扩充研发与销售团队,加速AI在工业场景的落地。

从这些融资案例不难看出,资本对于AI技术的投资,正越来越倾向于那些拥有交叉学科背景、清晰技术路径和明确商业场景的团队。AI的战场,已经从实验室和论文,全面转向了具体的产业与临床难题。

来源:https://www.leiphone.com/category/academic/d8K7up3vahvydPzu.html
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