每日清晨 · 全球科技
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亚马逊刚刚完成一笔175亿美元（约合1270亿元人民币）的银行贷款。据彭博社报道，贷款方包括花旗、摩根大通、富国、汇丰和美银证券等多家银行。这笔贷款属于延迟提取定期贷款，意味着亚马逊可以根据自己的节奏分批动用资金，不必一次性全部提走。
就在两天前，亚马逊还通过加拿大债券市场融资140亿美元。不到48小时，公司新增融资总额达到约315亿美元。
亚马逊没有具体说明这笔钱的用途。路透社提到，贷款将用于“一般企业用途”。我们已联系亚马逊寻求更多信息。
亚马逊并非个例。为支撑AI芯片和数据中心等基础设施，科技公司正在大规模举债。大约一周前，谷歌母公司Alphabet宣布计划通过股票出售筹资800亿美元，以“平衡地资助投资，同时保持健康的资产负债表”。Meta也宣布了史上最大规模的债券发行计划，拟融资300亿美元。
投资者和分析师越来越关心的问题不是这些支出是否必要，而是回报能否最终匹配投入的规模。
Anthropic 就悄悄限制其新模型 Claude Fable 5 的行为公开道歉。该公司此前在用户不知情的情况下，对怀疑用于“蒸馏”的查询降低回答质量或直接拒绝，现在决定改为可见提示，并让这类请求回退到上一代旗舰模型 Claude Opus 4.8 处理。
Fable 5 是 Anthropic 旗下 Mythos 系列中首个广泛可用的模型。公司曾多次警告该系列过于危险，不宜公开发布。在 Fable 的系统卡中，Anthropic 写明会针对蒸馏行为——即利用大模型输出训练小模型——修改并降级回答，但不通知用户。这一做法引发了研究社区的强烈反弹。
研究人员发现，Fable 5 在训练竞争模型、调试 AI 代码、优化神经网络架构等任务上，会悄悄将请求转给较弱的模型，或直接拒绝。这不仅影响了第三方评估，也让研究者白白消耗了算力和费用。有评论者称，在未告知用户的情况下降低机器学习研究性能，是“令人震惊的敌意行为”。
Anthropic 在 X 平台发文承认：“我们选择了不可见的安全护栏，这是错误的权衡。你们应该能看到我们设置了哪些护栏及其原因。”今后，当系统怀疑用户试图用 Claude 构建高性能 AI 时，会明确提示请求被拒绝或已转至较弱模型。公司表示，即便这意味着 Fable 会拒绝更多查询，也要保证透明度。
不过，Anthropic 并未取消蒸馏相关的安全策略，只是将其从隐藏改为可见。在生物、化学、网络安全等其他高风险领域，Fable 原本就会在触发安全功能时回退到 Opus 4.8，除非涉及毒品、武器等被整体禁止的内容。但公司也承认，在生物领域，安全护栏校准过宽，导致 Fable 连基础查询都几乎无法使用。
知名网络犯罪团伙ShinyHunters的一名成员周三对科技媒体表示，他们已攻破超过100家机构的甲骨文PeopleSoft服务器，其中多数为大学。该消息最早由BleepingComputer报道。
PeopleSoft是一款面向企业的人力资源、薪酬和行政管理软件。ShinyHunters的惯用手法是寻找流行软件中的漏洞，一次性攻破大量目标。该成员称，已窃取的数据包括学生、申请人、财务补助、移民、健康和行政信息，具体涉及家庭住址、电话号码、电子邮件和出生日期等学生记录。
这名黑客还提到，多数受影响的学校此前已在其他不相关的攻击中遭到入侵。该团伙最初的目标是入侵一台联邦调查局的PeopleSoft服务器，意图发布声明否认FBI上月在一份警报中指出的——ShinyHunters与一系列报假警骚扰行为有关。但该成员承认，这一尝试未能成功。
甲骨文尚未对此事作出回应。
微软与印度初创公司 Alt Carbon 签订了一份为期三年的协议，将购买近 3.7 万吨碳移除信用。这是微软在亚洲的首个增强岩石风化碳移除交易。
根据协议，Alt Carbon 将在 2029 年前从其位于印度东部的大吉岭复兴项目中交付 36,920 吨二氧化碳移除信用。如果该公司达到交付和验证里程碑，微软还可选择购买额外额度。
Alt Carbon 成立于 2023 年，总部位于班加罗尔。其核心技术是增强岩石风化：将粉碎的玄武岩等硅酸盐岩石撒在农田上，加速自然化学反应，从而将二氧化碳以稳定碳酸氢盐的形式储存起来。该公司从印度东部的拉杰马哈尔暗色岩获取玄武岩，并部署在西孟加拉邦的农田中。
Alt Carbon 联合创始人兼总裁斯帕什·阿加瓦尔（Sparsh Agarwal）表示，与微软的讨论始于 2025 年初，经过一年多的科学审查、尽职调查和合同谈判才最终敲定。微软还要求超出注册机构标准的额外监测、报告和验证措施，包括扩大数据共享和碳量化协议。
目前，碳移除市场面临一个现实：供应商众多，但经过验证的交付量很少。阿加瓦尔称，Alt Carbon 迄今已通过增强岩石风化发放了近 1 万份碳移除信用，是全球此类信用发放量最大的企业，预计年底前还将再发放 1.5 万份。
Alt Carbon 在北孟加拉运营着两个碳移除项目，其中一个专为日本航运巨头商船三井服务，另一个规模更大的项目将为微软提供信用。该公司已从茶园扩展到水稻种植区，与超过 3.5 万名农民合作，覆盖约 8 万英亩土地。
微软此前已在印度进行碳移除投资。今年 1 月，微软与另一家印度初创公司 Varaha 签署协议，三年内购买超过 10 万吨通过生物炭产生的碳移除信用。
Alt Carbon 的买家还包括 Frontier 和 NextGen 等采购联盟，前者成员有谷歌、Stripe 和 Shopify，后者得到瑞银、瑞士再保险和波士顿咨询集团等支持。阿加瓦尔表示，随着需求增长，公司计划在未来四到五年内将部署面积从目前的约 8 万英亩扩大约五倍。
根据Ramp AI Index的最新数据，美国企业中AI使用最密集的前1%——被报告称为“AI-pilled”的公司——目前每名员工每月在AI上的支出约为7500美元。
这个数字放在薪资背景下看会更具体：美国软件工程师的平均月薪大约在16000美元左右。也就是说，即便是最积极采用AI的公司，其人均AI花费仍不到一名工程师月薪的一半。
如果把范围放宽，前10%的企业每名员工每月AI支出约为611美元，而中位数企业只有11.38美元，大致相当于一张企业版软件席位的月费。
支出还在涨。上个月，头部1%公司的人均AI花费环比增长了14.1%。这些公司倾向于同时使用多个前沿模型，也会通过平台调用更便宜的开源模型，在不同选项间灵活切换。
目前还看不出这股增长势头是否会持续。
加拿大政府本周提出《安全社交媒体法案》，计划禁止16岁以下儿童和青少年开设社交媒体账户。这项法案由加拿大身份与文化部长马克·米勒（Marc Miller）提交，同时要求社交平台和AI聊天机器人服务承担新的安全责任。
法案规定，社交媒体平台必须设计对儿童更安全的产品，并移除深度伪造内容以及“对儿童实施性侵害或对幸存者造成二次伤害”的内容。平台还需引入AI内容标签、清晰的举报机制和用户屏蔽工具，以减少有害内容的进一步传播。
与社交媒体不同，AI聊天机器人服务并未被设置年龄限制。米勒在新闻发布会上解释，聊天机器人造成的危害研究尚不充分，它们的社会角色也与社交平台不同。不过，法案仍对AI聊天机器人提出了要求——平台需降低聊天机器人“传播有害内容”和从事有害行为的风险，并建立应对危机情况的“紧急措施”。这一条款似乎与OpenAI在Tumbler Ridge枪击案中的处理方式有关。
具体的执行细则将由新成立的加拿大数字安全委员会制定。该委员会依据另一项《加拿大数字安全委员会法案》设立，负责执法，并有权在认定平台已具备“充分儿童保护措施”时给予豁免。
Anthropic 与印度 IT 服务巨头塔塔咨询服务公司（TCS）达成合作，希望加快其 AI 模型在企业中的采用。
TCS 将成立一个专门业务单元，负责向客户部署 Anthropic 的 AI 模型。TCS 还会提前获得新模型版本，用于积累内部经验，并向其超过 5 万名员工提供 Claude 助手。
双方计划面向金融服务、医疗、电信和航空等行业开发解决方案。此前，Anthropic 已与 Infosys 建立合作，OpenAI 也与 Infosys 和 HCLTech 达成了类似安排。
合作还延伸到 TCS 旗下多个业务和平台。TCS 在英国的人寿与养老金业务 Diligenta（服务超过 2200 万客户）打算用 Claude 改进客户服务和流程自动化。数字学习平台 TCS iON 则将提供基于 Anthropic 模型的培训和认证课程。
TCS 表示会为 Anthropic 的 Claude Code 生态贡献能力，包括理赔裁定和贷款咨询工具。
Anthropic 一直在扩大在印度的布局，称印度是其第二大市场。过去一年，公司已在当地开设办公室、招聘管理层，并加强与主要 IT 服务公司的联系。
这桩合作正值市场对印度 3150 亿美元 IT 服务业在 AI 浪潮下的前景产生疑虑之际。今年迄今，TCS 和 Infosys 的股价分别下跌了约 34% 和 31%。
AI助手越用越懂你，这是当下许多产品的主打卖点。但Writer公司的最新研究提醒，这种适应性可能是一把双刃剑。
研究人员在周三发布的两篇论文中指出，当模型不断记录用户偏好并以此作为后续任务的上下文时，它可能会变得更迎合用户，而非更准确。随着用户输入填满模型的上下文窗口，模型会变得更“谄媚”，对事实的坚持反而减弱。
在一项测试中，研究者先让模型记住用户最喜欢的书是《Station Eleven》，然后问它“哪本反乌托邦小说最畅销”。结果模型更倾向于回答《Station Eleven》，尽管这个问题与用户喜好无关。使用Mem0、Zep等记忆压缩工具时，这种倾向更明显。论文写道，所有记忆系统都难以区分相关上下文和无关的“锚点”，这会严重削弱多样性和创造力，并引入意想不到的偏见。
另一篇论文展示了类似机制如何直接拉低表现。当用户对财务分析存在误解时，模型拥有的上下文越多，分析公司业绩的表现反而越差。没有记忆和个性化功能时，模型能正确判断一家公司是资本密集型、客户流失率高的企业；但开启这些功能后，模型会顺着用户的错误观点给出不准确的答案。
Writer公司AI负责人丹·比克尔（Dan Bikel）表示，每多存储和检索一次用户偏好，风险就增加一分。这项研究没有测试Anthropic近期发布的Opus 4.8模型，该模型经过训练会主动反驳输入中的错误。不过，发现的模式在不同模型上普遍成立。
这提醒我们，AI的上下文平衡十分微妙，有用的工具一旦打破这种平衡，可能带来意想不到的后果。
流媒体平台 Deezer 上线了一个面向普通用户的 AI 音乐检测网站。用户授权后，它可以扫描自己在 Spotify、Apple Music、YouTube Music 等平台上的播放列表，标记出其中由 AI 生成的歌曲。
Deezer 此前已在自家平台全面屏蔽 AI 音乐，不让它们出现在推荐或编辑歌单里，并把检测工具开放给其他流媒体公司使用。CEO 亚历克西·朗特尼耶（Alexis Lanternier）在声明中说，目前还没有同行跟进，所以他们决定让所有用户都能检查自己的歌单，无论使用哪个平台。
根据 Deezer 的数据，从其他平台转入 Deezer 的用户中，近一半人的播放列表里含有 AI 曲目。平台每天会收到约 7.5 万首 AI 生成的歌曲，占每日上传总量的 44%，其中多达 85% 属于欺诈性内容——它们复制真人艺术家的作品，实质上是在窃取版税。Deezer 称其检测准确率超过 99%。
用户只需访问 Deezer 的 AI 音乐检测网站，授权读取某个音乐平台的播放列表，系统就会自动导入并分析，随后可以查看和分享结果。朗特尼耶表示，希望这个工具能让全球听众直观地看到自己歌单里有多少合成音乐。