马斯克诉OpenAI营利化案遭驳回 核心争议尘埃落定
美国联邦法院的一纸裁决，为近期科技界备受关注的一场法律纠纷暂时画上了句号。陪审团裁定，OpenAI及其首席执行官萨姆·奥尔特曼无需就埃隆·马斯克提出的“偏离慈善使命”指控承担责任，核心原因在于马斯克提起诉讼的时间过晚。
这场诉讼的源头，是马斯克指控OpenAI违背了最初的承诺。他声称，自己当初资助的是一个致力于造福人类的非营利性AI研究机构，而如今的OpenAI却已演变为一家专注于盈利的“逐利企业”。
当地时间周一，加州奥克兰联邦法院的9人陪审团经过约两小时的审议，一致驳回了马斯克的主张。法官指出，“大量证据支持陪审团的裁决。”陪审团认为，马斯克所依据的事实其实在数年前就已为他所知晓，他不应等到2024年才采取法律行动。正因如此，陪审团甚至没有对马斯克最核心的指控进行实质性审理。
对于这一结果，OpenAI的律师William Sa vitt态度鲜明，他对媒体表示：“陪审团的裁决再次证明，这场诉讼本质上是一个伪君子试图通过虚伪手段打击竞争对手，并掩盖他长期以来对OpenAI错误预测的失败。”
作为OpenAI最重要的合作伙伴，微软也对裁决表示欢迎。公司发言人称：“本案的事实与时间线一直都非常清晰，我们欢迎陪审团认定这些指控已超过诉讼时效。我们仍将继续与OpenAI合作，推动AI在全球范围内的发展与普及。”
不过，这场法律战远未到彻底终结的时刻。马斯克仍有权对本次判决提起上诉。此外，他的诉讼中还包括其他指控，例如声称OpenAI与微软的合作构成了垄断，并指控OpenAI曾要求投资者不要资助其他AI初创企业，以此打压包括马斯克自己创立的xAI在内的竞争对手。
这些指控仍属于同一桩诉讼的一部分，但联邦法官已决定将案件拆分为多个阶段审理。在周一的裁决之后，法官计划召开会议，讨论案件的后续安排。
与此同时，法律战线还在延伸。马斯克旗下的xAI公司已经另行对OpenAI提起了诉讼，指控其窃取商业机密并违反反垄断法。
回顾历史，马斯克和奥尔特曼等人于2015年共同创立了OpenAI，但马斯克随后离开了公司。如今，OpenAI已成长为全球最具价值和影响力的人工智能企业之一。
在本次庭审中，OpenAI的律师团队将马斯克描绘成一个“嫉妒的竞争对手”。他们声称，马斯克当年是因为无法获得公司的绝对控制权而离开，并最终在2023年创办了直接竞争对手xAI。
奥尔特曼与另一位联合创始人格雷格·布罗克曼也在法庭上描述了与马斯克共事时的担忧。他们提到了马斯克“非黑即白”的领导风格，形容他情绪化，且容易在事情不如意时暴怒。
布罗克曼的言辞更为直接，他公开质疑马斯克对AI技术的理解：“他懂火箭，也懂电动车，但他过去不懂AI，我认为现在依然不懂。”
值得注意的是，尽管马斯克过去在法庭上有过不俗的战绩，但近一年来他已接连遭遇重大挫败。去年8月，特斯拉因一起致命车祸被判赔偿2.43亿美元；今年3月，他又在一起由推特投资者提起的诉讼中败诉，可能面临高达26亿美元的赔偿。这一系列结果，或许预示着科技巨头之间的法律博弈正进入一个更为复杂的新阶段。
相关攻略
近日，福布斯中国联合环球科创联盟正式揭晓“2025福布斯中国科创人物”榜单。本次评选历时八个月，从上千位候选人中严格遴选出60位硬科技领域的领军人物。榜单深度覆盖人工智能、芯片半导体、量子计算等前沿科技赛道，其中，专注于AI技术研发与应用的入选者占比高达60%，再次凸显了人工智能作为新一轮科技革命与
过去，许多人对AI助手的认知可能仍停留在“智能对话工具”的层面——即问即答，被动响应。这类工具虽然展现了强大的信息处理能力，但距离成为一个真正意义上的“数字化员工”尚有差距。毕竟，一名合格的员工核心价值在于主动理解目标、承接复杂任务、持续跟进进度，并在关键节点主动同步与反馈。 然而，在深度体验Wor
特斯拉CEO埃隆·马斯克再次释放了关于未来交通的关键信号。在周一的一场智能出行行业峰会上，他通过视频连线宣布，无需配备人类安全员监督的完全自动驾驶汽车，有望在今年晚些时候突破得克萨斯州的限制，实现在美国更广泛区域的商业化部署。 马斯克透露，目前得州已有完全无人监控的自动驾驶车辆投入实际运营，而这项R
研究表明，人们倾向于认为AI比人类更自信，即便答案相同。这种“自信错觉”源于人们依赖外部线索如回答速度来判断可信度，而AI缺乏情感信号加剧了误判风险。研究者指出，未来AI需明确传达对答案的把握程度，例如通过“把握指数”，以帮助用户更理性地评估建议的可信度。
4月22日，寒武纪董事长兼总经理陈天石在年度业绩说明会上，针对当前互联网巨头加速布局自研AI芯片的行业现象，首次进行了系统性阐述与官方回应。 陈天石分析指出，互联网公司自研AI芯片的核心逻辑，通常是围绕其自身主营业务或特定的应用生态，打造高度定制化的软硬件一体解决方案。这本质上是一种垂直整合的商业模
热门专题
热门推荐
在流量日益分散的今天，把鸡蛋放在同一个篮子里，风险不言而喻。多平台推广，早已不是“要不要做”的选择题，而是“如何做好”的生存题。它的核心价值，可以概括为两点：实现“流量风险对冲”，以及构建“品牌触点全覆盖”。通过在不同生态位——无论是搜索、短视频、图文还是电商——建立内容矩阵，企业不仅能有效缓冲单一
DeepSeek知识库的核心，是运用RAG（检索增强生成）技术，将DeepSeek强大的大语言模型推理能力，与您的私有文档资源——包括PDF文件、内部代码库、标准操作流程（SOP）等——深度融合。其最终目标是实现基于特定垂直领域数据的精准智能问答，让AI的回答不再是通用泛化，而是具备专业依据、内容详
三大运营商推出Token套餐，将大模型调用量包装为类似流量包的产品，以降低AI使用门槛。中国电信推出个人与企业多档套餐，最低月费9 9元；上海移动推出1元购40万Tokens服务；联通则提供个人与团队版套餐。运营商凭借用户渠道和支付优势，推动算力消费向大众市场普及，可能重塑AI服务消费模式。
HermesAgent本地运行缓慢常因未量化的大语言模型占用资源过多。可通过AWQ量化模型、llama cpp后端加载GGUF模型、配置vLLM引擎提升并发吞吐、禁用非必要工具降低上下文开销，以及调整SQLite记忆检索阈值等方案优化。这些方法能显著降低延迟，提升响应速度。
随着AI智能体能力的持续增强，确保其行为始终符合预设目标与安全边界，已成为行业亟待解决的核心挑战。然而，当前主流的治理方案在防止智能体“失控”或“脱轨”方面，仍面临显著的实践瓶颈。 在之前的探讨中，我们分析了主流治理思路：部署多样化的对抗性验证器，构建一个多层次的安全审查网络。该方案的核心逻辑并非限