AI 芯片公司 Groq 确认 6.5 亿美元融资，重组高管团队

AI 芯片公司 Groq 在周一宣布完成新一轮 6.5 亿美元融资，证实了此前的报道。这轮融资距离英伟达与 Groq 签署非独家技术授权协议、并挖走创始人兼 CEO Jonathan Ross、总裁 Sunny Madra 及其他员工约六个月。Groq 未披露最新估值，其上一轮 7.5 亿美元融资后估值为 69 亿美元。

去年 12 月英伟达与 Groq 达成非独家授权协议，获得 Groq 的 LPU（语言处理单元）IP，并挖走了包括创始人在内的关键人才。Groq 创始人 Ross 曾参与创建谷歌的 TPU 芯片，他与另一位谷歌工程师 Doug Wightman 十年前共同创立 Groq；Wightman 在英伟达交易后留任并成为 CEO。Groq 的 LPU 芯片用于推理，通过云服务或本地硬件集群销售。英伟达在 3 月的 GTC 大会上发布了基于该 IP 的硬件集群 Nvidia Groq 3 LPX。

面对 IP 共享，Groq 转向其 neocloud 业务。该业务此前由 Madra 领导，源自 Groq 2024 年收购的 AI 数据分析公司 Definitive Intelligence。Groq 称其 neocloud 已扩展至北美、欧洲、中东和亚太地区的 13 个数据中心，服务超过 500 万开发者和数千家 AI 公司，每周处理数万亿 tokens。Groq 同时招聘了新高管：COO Alan Rice 来自 xAI 和 Meta，CTO Sinclair Schuller 和 CPO Rakesh Malhotra 曾共同创立 Nuvalence（2024 年被 EY 收购），Malhotra 曾在微软云产品部门工作约十年。

上周五，Claude Code 创始人 Boris Cherny 在 Meta 的 @Scale 大会上被问及“循环（loops）是下一个炒作周期还是真实存在”，他明确回答“是真实的”。Cherny 表示，两年前人们手写源代码，后来转向让智能体写代码，现在正过渡到智能体提示其他智能体来写代码，而循环的重要性不亚于从源码到智能体的转变。

Cherny 在演讲中描述了自己工作中运行的循环：一个智能体持续寻找改进代码架构的方法，另一个寻找可统一的重复抽象，它们像普通程序员一样提交拉取请求，由于代码不断变化，循环永不停止。循环授权一群智能体在后台持续、无限地工作，这需要高度信任，但模型快速进步可能使其成为 AI 处理实际工作的下一步。循环并非全新概念——递归循环是计算机科学入门课程的基础，但这里的循环遵循非确定性逻辑，由子智能体决定何时停止。

循环可以非常简洁，例如 Ralph Loop（以《辛普森一家》角色命名）会总结模型已完成的工作并询问是否达成目标，用于防止模型长时间运行后偏离方向。循环也属于增加测试时计算（test-time compute）的总体趋势。OpenAI 研究员 Noam Brown 本月早些时候指出，当代模型在足够计算资源下几乎能解决任何问题。循环会快速消耗 tokens，成本可能很高，但对于代码库改进等“爬山”问题，模型可以不断增量改进直至达到阈值，其收益可能足以抵消成本。

Anthropic 今年对高级 AI 危险的警告频率远高于竞争对手 OpenAI，据《金融时报》（FT）分析，这导致批评者指责该公司帮助触发了美国禁止外国人使用其最新模型的禁令。上周，华盛顿禁止外国国民使用 Anthropic 的最新模型 Mythos 和 Fable。一些技术人士将这一决定归咎于这家估值 9650 亿美元的 AI 公司反复警告 AI 对社会构成风险，尤其是 Mythos 模型。

据 FT 研究，Anthropic 在 2026 年每 1000 个词中有 5 个与风险、监管或限制相关，该研究分析了 Anthropic 或其负责人 Dario Amodei 撰写的官方声明、社交媒体帖子和文章。而 OpenAI 和 Sam Altman 的对应数字仅为 0.6 个词每 1000 词，相差 8 倍。这一对比在出口禁令后变得具有政治敏感性。

Anthropic 的频繁警告可能无意中为自身模型出口设置了障碍。批评者认为，公司反复强调风险，为政府限制模型海外使用提供了理由。

英伟达宣布推出温水冷却系统，据称可大幅减少数据中心内部用水，英伟达首席可持续发展官Josh Parker对Axios表示「数据中心的用水挑战已基本解决」。但TechCrunch指出，该系统仅计算数据中心围墙内的用水，而AI数据中心最大的耗水来源——化石燃料发电厂——未被纳入。

据美国地质调查局，美国化石燃料电厂每日消耗27亿加仑水，主要用于蒸发冷却；天然气电厂每千瓦时耗水1.17升，煤电为2.2升。国际能源署预计，到2030年天然气和煤电将满足数据中心新增电力需求的40%以上。英伟达的系统将冷却液在封闭回路中循环，在适宜气候下可实现现场用水100%减少，但数据中心总用水量中仅约四分之一到三分之一被解决。

Google DeepMind与独立电影工作室A24宣布合作，共同开发AI电影制作工具。据《华尔街日报》报道，Google DeepMind投资7500万美元，称这是「首次此类」合作，将获得「顶尖艺术家的反馈与指导」。A24曾出品《瞬息全宇宙》等热门影片，近期与提莫西·查拉梅、安妮·海瑟薇等合作。

Google DeepMind联合创始人兼CEO Demis Hassabis在新闻稿中表示：「我们相信，开发赋能艺术家的工具的最佳方式是与他们直接合作。」尽管好莱坞对AI在电影中的应用存在争议，但A24并非首个探索AI的工作室——Netflix今年早些收购了Ben Affleck的AI工具公司InterPositive，亚马逊MGM去年也成立了AI部门。

亚马逊正计划将新版AI助手Alexa+扩展至印度，并邀请用户测试印地语版本。据TechCrunch看到的邮件，亚马逊向部分客户发送邀请，要求用户在6月22日前填写印地语表格以加入Beta测试。邮件称测试体验可能存在错误或不准确信息。亚马逊确认正在印度测试Alexa+，但未提供进一步评论。

Alexa+目前尚未在印度上线，推出时间未定。亚马逊于2017年在印度推出英语版Alexa，2019年增加印地语支持。印度有超过6亿印地语使用者，亚马逊试图开拓这一市场。Alexa+于2025年首次发布，但推广缓慢，今年2月才向所有美国用户开放，随后扩展至英国、加拿大、巴西、墨西哥、意大利和德国。Prime会员可免费使用，其他用户需付费。

SpaceX与开源AI初创公司Reflection AI签署算力协议，Reflection AI将从2026年7月1日起至2029年每月支付1.5亿美元，获取SpaceX位于田纳西州孟菲斯附近的Colossus 2数据中心内英伟达最新GB300 AI芯片及配套硬件的即时访问权。据TechCrunch报道，该协议总价值高达63亿美元，双方可在首三个月后提前90天通知终止合同。

该协议规模小于SpaceX与Anthropic（每月12.5亿美元）和Google（每月9.2亿美元）的合同。Reflection由两位前Google DeepMind研究员于2024年创立，称这是迄今宣布的最大开源AI基础设施承诺之一。公司发言人在声明中表示：「近期事件凸显了开源对AI生态系统的重要性……更多算力意味着有更多跑道来构建世界上最好的开源模型。」Colossus数据中心最初由Elon Musk创立的xAI建造，后归入SpaceX，因内部AI进展不顺，SpaceX开始将芯片出租给顶级AI实验室。

苹果在 WWDC 上宣布的 iOS 27 将带来多项基于 Apple Intelligence 的实用 AI 功能，而非仅聚焦于 Siri 的升级。这些功能包括账单分摊、密码自动更新、消息一键建议、通话上下文信息显示、自然语言添加日历事件以及通过描述创建快捷指令等，旨在将 AI 融入用户日常使用的应用中。

账单分摊功能允许用户拍摄收据照片，通过 Apple Intelligence 提取菜品、小费和总额等信息，并通过 Messages 和 Apple Cash 分摊。密码更新功能可自动识别弱密码或泄露密码，并自动在网站上更新为更安全的版本。消息应用会根据对话内容提供一键建议，如添加提醒或发送照片。通话上下文功能会在拨打客服电话时显示确认码等信息。这些功能已在开发者 beta 版中可用，公开 beta 版即将到来，正式版将于今年秋季发布。

据 Hacker News 报道，瑞士 AI 倡议发布了 Apertus Mini，一组 16 个小语言模型，旨在展示蒸馏和量化技术。该模型由 EPFL、苏黎世联邦理工学院和 CSCS 合作开发，采用开放权重、开放数据和开放科学原则，训练数据、代码、权重、方法和对齐原则均完整记录并可复现。

Apertus 旨在满足欧盟 AI 法案要求，尊重退出机制、移除个人身份信息、防止记忆化。模型在 8B 和 70B 参数规模上与顶级开放模型具有竞争力，且从第一天起就支持多语言，训练覆盖 1000 多种语言。瑞士电信 Swisscom 是该倡议的战略合作伙伴。

Andrew Marble 在 marble.onl 发表的文章，他认为当前转向开放 LLM 的下行风险已非常小。作者回顾了从 Linux 到开源软件的转变历程，指出如今开放模型在性能上已非常接近领先的闭源模型（如 Claude 和 GPT），通常仅落后几个月。尽管闭源模型在排行榜上仍居首位，但开放模型在隐私和自托管方面具有优势。

作者提到，Claude 推出身份验证后，促使他考虑转向开放模型。他本人已具备运行开放模型的能力，无论是本地还是云端，并且开放模型现在有良好的编码工具支持。他认为生产力可能会有短期下降，但不会像当年从 Matlab 切换到 GNU Octave 那样成为障碍。文章日期为 2026 年 6 月 21 日。

Oak 是一个开源的版本控制系统，专为 AI 智能体设计，可作为 Git 的替代品。它采用内容寻址和按需加载的设计，支持分支即会话的工作单元、分支描述替代逐条提交消息，以及内容寻址的懒加载挂载，使智能体能在数秒内开始编辑任何仓库。Oak 由 Cargo 工作区开发，包含可复用的 VCS 库和命令行客户端。

Oak 目前处于公开 beta 版（v0.99.0），支持 macOS（Apple Silicon）、Linux（x86_64）和 Windows（x86_64）。安装可通过 curl 命令或 Cargo 进行。项目采用 Apache-2.0 许可证，代码几乎完全由 AI 编写，但有人类监督。用户可通过电子邮件或 Discord 贡献代码。

Meta 员工发起联名请愿，要求公司停止通过“MCI”（Model Capability Initiative）项目收集员工的“电脑使用数据”用于训练 AI 模型。该项目会记录鼠标移动、点击位置、键盘输入及屏幕内容等。员工指出，管理层未提供完整的隐私审查结果，且仅允许高管选择退出，引发对隐私和信任的担忧。

请愿信援引了 Meta 过往的隐私问题，包括 2024 年因明文存储密码被爱尔兰数据保护委员会罚款 9100 万欧元（约 7500 万英镑），以及 2026 年 3 月 AI 代理向员工提供错误指令导致敏感数据泄露。员工认为，此类数据收集不可避免会涉及社保号、健康信息等敏感数据，并违反加州消费者隐私法案（CCPA）等法规。请愿信由数十名 Meta 员工签署，包括软件工程师、产品设计师等。