2026-01-08 每日 AI 新闻

Source: Dev.to

医疗保健中的 AI

OpenAI 的 ChatGPT Health 正在通过与 b.well、Apple Health、MyFitnessPal 和 Peloton 的合作，将电子健康记录整合进来。该服务提供实验室结果的个性化解释、就诊准备、保险比较以及长期模式检测。为了解决隐私问题，这些功能与普通聊天功能相互隔离。

• 合作范围涵盖 260+ 位医生，目标是 每周 2.3 亿健康查询（约占全球 AI 提示的 5%，约每日 4000 万用户）。
• 该产品目前仅在 美国 推出，并且绑定 iOS，这为更广泛的采用带来了阻力。

金融中的 AI

摩根大通已取消外部代理顾问，改用 Proxy IQ，这是一款内部平台，可解析年度会议数据，以指导投资组合决策。

市场份额与竞争

• ChatGPT 的市场份额在过去一年下降了 22 个百分点，从 86.7 % 降至 64.5 %。
• Google Gemini 飙升至 21.5 %，得益于 Android 的普及以及 YouTube 摘要等应用集成，约 40 % 的用户 已从 ChatGPT 转移。
• xAI 的 Grok 在 X 的 2.5 亿日活用户中增长至 3.4 %，背后是一轮 200 亿美元 的融资，使其成为仅次于 Anthropic 的第二大融资实验室。
• xAI 强调实时 X 数据和 “追求最大真相” 的理念，优先考虑注意力而非单纯的参数规模。
• Google 的武器库包括自 2015 年起的 TPU、最初的 Transformer 架构、DeepMind 收购（4 亿美元）以及对 Noam Shazeer 持股的 27 亿美元 回购，在 Sergey Brin 回归及 Gemini 跨应用推动下焕发活力。

OpenAI 正以每年约 20 % 的速度失去份额，凸显分发渠道已成为新的竞争护城河。Elon Musk 曾声称 “在 3 年内 所有知识工作都将由 AI 完成”，此言论被部分人视为央行推动的炒作。

开源与硬件发展

• 韩国的 国有 AI 三巨头 现在在 Hugging Face 趋势中领先，显示出国家级开源计划可以挑战美中双寡头格局。

Andrej Karpathy 的 NanoChat

Karpathy 发布了 NanoChat v1，一系列实验在玩具规模上验证了 Chinchilla‑optimal 方案：

# scaling_laws.sh
python train.py --model d10 --batches 0.5M --gpus 8xH100 --no-accumulation

# miniseries.sh
python evaluate.py --baseline GPT-2 --target GPT-3 --metrics CORE

• 在 8 × H100 GPU 上训练 0.5 M 批次，约 4 小时，成本 ≈ $100，实现了约 0.5 的 N/D 指数和 8‑token 视野常数。

NVIDIA 硬件路线图

Jensen Huang 宣布 10 倍效率提升，从 Hopper → Blackwell → Rubin，推动实现：

• AI 驱动的工厂
• RTX Pro 上的 Omniverse 仿真
• 以安全为中心的 OS 的 Thor/Orin “大脑”芯片

重点正从纯水平通用性转向垂直应用（例如 EMS 组装、外科手术机器人）。

LTX‑2 及相关模型

• LTX‑2 完全开放权重、训练代码和用于本地 RTX 推理的蒸馏模型，具备原生 4K 音视频同步、稳定的唇形同步，以及可 LoRA 微调的 “科学家模式”（假设‑证据‑冲突‑修正循环）。
• MiroThinker 1.5‑30B “搜索代理” 在 BrowseComp‑ZH 基准上超越 1 T 参数基线（66.8 % 对比 Kimi‑K2 的 62.3 %，参数/成本提升 30 倍）。
• Reachy Mini 在 CES 上预订激增，承诺约 90 天交付，面向构建者的机器人。
• “一切皆文件” 代理黑客（例如在目录中 grep 动态上下文）正获得关注。

Claude Code 与云独立性

Claude Code 的 30 分钟 “正确方式” 教程以及近期 Codex 数据探索的成功，正在降低对云服务的依赖，尽管网络安全担忧仍在（“风暴前的平静”）。

全球开源格局

根据 Interconnects 的 8‑plot 生态系统追踪器，中国的 Qwen 模型现在在美国/欧盟的下载量和微调次数上已全面超越。

经济与劳动力影响

• 埃隆·马斯克预测，AI 今天将自动化 50 % 的白领任务，并将实现“全工作” 的时间表压缩至五年内。
• 大卫·沙皮罗认为，工作道德化掩盖了其作为系统性议价筹码的作用，并提出了诸如去中心化情感抵制等新杠杆。
• $100 K MRR SEO bot 每月花费 $99.5 K 用于 API 调用（OpenAI $18 K，Anthropic $17 K，Gemini $1.5 K）以及基础设施，净赚 $437——说明了利润微薄且创始人拥有的自主性。

Notable Quote

“正确看待 LLM 的方式是……它们是一族受单一旋钮（你想要花费的算力）控制的模型。”
— Andrej Karpathy（完整帖子）