AI新闻(2026年04月27日,周一):DeepSeek V4永久降价编程成本降83%;Open被曝2028年量产手机;Anthropic估值破万亿变相涨价35%

DeepSeek V4永久降价，编程成本骤降83%

DeepSeek宣布V4系列输入缓存命中价格永久下调至原来的1折，并打上”AGI for Everyone”标签。开发者实测一项编程任务从原本花费31.73元骤降至5.34元，整体节省约83%。V4-Pro的输入缓存命中率约95%、Flash约91%，意味着大部分调用都能享受最大幅度折扣。背后逻辑是其混合专家架构和稀疏注意力优化让单token推理FLOPs仅为V3.2的27%、KV缓存只占10%。开发者社区已出现”把所有模型都换成DeepSeek V4，月账单降90%”的实测案例。

点评：当性能追平、价格只要一折，”换不换”已经不是技术问题，是会计问题。

OpenAI造手机：2028年量产，要重写交互逻辑

OpenAI被曝正与联发科、高通合作开发手机处理器，立讯精密为独家代工厂，预计2028年量产，初期瞄准全球每年3-4亿台高端机型市场。这款手机的核心不是更快的芯片，而是用AI agent取代App——用户不再打开应用，而是直接通过对话执行任务。前苹果首席设计官Jony Ive操刀外观，OpenAI硬件团队规模已达200人。其底层逻辑是：只有完全掌控操作系统和硬件，AI agent才能持续感知用户上下文，提供”全面服务”。消息一出，立讯精密周一直接涨停。

点评：苹果用十五年定义了”App之上无更高维度”，OpenAI正赌这条规则该被改写了。

Anthropic估值破万亿，但用户在为暗涨买单

Anthropic估值从3800亿飙升至1万亿美元，企业市场占比达73%，Claude Code年化收入约25亿美元。但与此同时，重度用户开始抱怨”Claude贵得用不起”——Opus 4.7版本相同任务消耗的Token暗涨约35%，订阅额度用完后系统自动按量计费、每日扣费上限$2000，开发者使用第三方框架降本的路径也被限制。其2024年毛利率仍为-94%，预计2027年才停止烧钱。一边是高速增长的订阅，一边是把成本悄悄转嫁给重度用户的”分层定价”。

点评：当迁移成本足够高，”涨价”就不需要走涨价的流程。

Claude免费交互式图表上线，对标Gemini每月200美元功能

Anthropic为Claude推出交互式图表和流程图生成功能，免费用户即可使用，对标的是Google Gemini高级版每月200美元才提供的同类能力。该功能基于代码生成，可与第三方应用联动。OpenAI、Google同步推出类似功能但定位不同：OpenAI偏教育、Google偏图像标注，Claude定位通用白板。

点评：跑分拉不开差距，谁更会”表达”成了大模型新战场。

英伟达开源Lyra 2.0：单张2D照片生成可漫游3D世界

英伟达免费开源Lyra 2.0技术，可将单张2D图片转换为可交互的3D世界，支持机器人导航和具身AI仿真。底座为140亿参数的Wan 2.1扩散Transformer，标准流程35步去噪、蒸馏版仅需4步。通过几何路由和自增强训练，解决了”转身就忘”的空间遗忘和时间漂移难题，长时程3D一致性远超前辈。

点评：当生成式AI从”画一张图”进化到”造一个世界”，具身智能的训练数据瓶颈才真正开始松动。

全球首个医疗视频理解大模型开源

uAI Nexus MedVLM作为全球首个开源医疗视频理解大模型发布，支持4B/7B参数规模、单卡可部署，覆盖内镜、腹腔镜、机器人手术等多场景。同步发布6245个视频-指令测试集作为公共评测标准。在手术安全评估上准确率89.7%，而GPT-5.4仅16.4%；时空动作定位mIoU达Gemini-3.1的3.2倍。

点评：通用大模型在专业领域的”降维打击”幻觉，正在被一个个垂类标尺敲碎。

GPT-5.5 Pro视觉智商145，跨入门萨门槛

OpenAI的GPT-5.5 Pro在视觉智商测试中拿下145分，超过99.9%人类，首次跨入门萨俱乐部门槛。文本智商130分，视觉比文本高出15分。同时Token使用减少45.6%、智能分数提升1.77倍。OpenAI已进入”每月一更新”节奏。

点评：当AI智商超过你，争论”它是否真的理解”已经无关紧要——决策权早就换手了。

23岁门外汉携ChatGPT，80分钟破解60年数学猜想

23岁无高数背景的Liam Price与ChatGPT通过”直觉性提示”协作，80分钟内破解了困扰数学界60年的Erdős Problem #1196，方法结合马尔可夫链与冯·曼戈尔特权重。陶哲轩评价：过去60年人类研究者集体走偏了方向，AI没有这种历史包袱。

二本女生用免费AI考上北大，真相是边界感

陈雨欣借助DeepSeek、豆包等免费AI工具跨专业考入北大社会工作专业（全国仅招11人）。关键技巧不是工具本身，而是为AI设定不同身份（出题老师、面试官），并严格区分”学习阶段”和”闭卷模拟阶段”，最终写下近30万字练习材料。

AI一夜清理5000个GitHub Issue，成本不到1000美元

OpenClaw创始人开发ClawSweeper工具，用50个Codex实例并行扫描，一天关闭5000多个无效Issue，平均每个仅0.2美元。设计哲学是极致保守——只在7种明确情况下关闭、不触碰维护者条目，所有审查记录公开可查。GitHub的API速率限制成了唯一瓶颈。

亚马逊追加投资Anthropic，累计达130亿美元

亚马逊再向Anthropic投资50亿美元，累计达130亿美元，并计划未来再追加200亿美元。同期谷歌也向Anthropic投入400亿美元。两大云巨头同时下注同一家公司，本质是在为AGI时代的”算力-模型”绑定关系买保险。

腾讯阿里洽谈以200亿美元估值投资DeepSeek

据高盛披露，腾讯和阿里巴巴正在洽谈以逾200亿美元估值投资DeepSeek。同期智谱估值约530亿美元、MiniMax约310亿美元。中国AI模型阵营进入”差异化定价权”阶段，编程能力、任务完成率与多模态成为分水岭。

无界动力天使轮累计融资超2亿美元，斩获5亿元订单

通用具身智能公司无界动力完成天使++轮融资，天使轮累计超2亿美元，并与远景科技集团签下5亿元全球市场订单，覆盖欧洲、亚洲多国。其技术路线选择隐空间世界模型而非主流VLA架构，已与汽车产业链头部企业达成战略合作。

清华丁宁创立”自然意志”，估值40亿

清华大学助理教授丁宁创立通用物理智能公司”自然意志”，聚焦具身大脑方向，IDG资本、峰瑞资本、真格基金天使轮投资，估值达40亿人民币。丁宁谷歌学术引用超7000次，曾发表Nature Machine Intelligence封面论文。

美国NSA秘密部署Anthropic Mythos做漏洞挖掘

尽管五角大楼将Anthropic列为”供应链风险”，美国国安局已秘密使用Mythos大模型进行漏洞发现和防御性网络安全任务。白宫计划向多个联邦机构开放定制版，Anthropic为相关项目提供1亿美元额度，已识别数千个零日漏洞。

AI高管成袭击目标，黄仁勋年安保费345万美元

英伟达2025年为黄仁勋支付的住宅安保等费用达345.3万美元，奥特曼等AI高管成为物理袭击目标。Pew调查显示50%美国成年人对AI”担忧多于兴奋”，57%认为AI社会风险高于收益。AI公司宣扬的”革命性收益”与公众感知的负面冲击之间出现明显落差。

奥特曼为枪击案AI使用记录向加拿大社区道歉

OpenAI CEO奥特曼正式向加拿大Tumbler Ridge社区道歉。该社区今年2月发生造成8人死亡的枪击案，嫌疑人曾使用ChatGPT账号发布暴力内容。OpenAI员工此前曾建议向执法部门报告，但管理层未采纳。加拿大正考虑禁止16岁以下青少年使用AI聊天机器人。

Meta员工疯狂刷Token，一月烧掉200万美元

Meta内部”Claudeonomics”排行榜引发8.5万员工比拼Token消耗，最高个人月消耗3285亿Token、成本约200万美元，全公司30天总消耗超60万亿。出现外挂工具刷分、修改系统数据等作弊行为。Meta虽撤下排行榜，但Token用量已纳入绩效评估。

Token不是货币，是智能经济的计量协议

腾讯科技深度文章指出，Token本质不是传统货币，而是兼具基础设施、流量商品、无形资产与知识产权特征的新型价值载体。中国日均Token调用量已突破140万亿，相比2024年初的1000亿增长超千倍，部分模型API价格降幅超95%。Token的主要消耗主体正在从人类转向机器，意味着上限不再由人口决定，而是由经济体系能创造的价值总量决定。

AI是匹脱缰野马，Harness才是关键能力

小马智行CTO楼天城在专访中提出，AI已具备调用工具和自我演进能力，人类角色将从教练转变为执行者。其PonyWorld世界模型2.0让AI成为总教练，实现自我诊断和定向进化。当AI司机安全性全面超越人类，再让人类工程师手把手教AI开车，”无异于让业余棋手去辅导AlphaGo”。

奇点临近：全球AI终局只剩OpenAI和Anthropic的双人舞

新智元分析认为，OpenAI（30.5GW算力）和Anthropic（5.5+GW）已形成断层。AI能力跃迁周期从2024年的12个月压缩到2026年的3个月。GPT-5.5基于Blackwell集群展现算力优势，Anthropic则依赖ASIC优化。谷歌400亿美元押注Anthropic，本质上买的不是当下能力，而是加速度。

DeepMind开源TIPSv2

通过iBOT++、Head-only EMA与多粒度文本三大创新，零样本分割mIoU提升+14.1，9项任务全面领先。

斯坦福LLM-as-a-Verifier框架

通过细粒度评分、多次验证和评估标准分解，在Terminal-Bench和SWE-Bench Verified上拿下SOTA，超越Claude Mythos和GPT-5.5。

上交大开源SkVM

面向Skill的语言虚拟机，可让30B小模型获得匹配Opus 4.6的精度，减少40% Token消耗、最高50倍速度提升。

今天最值得玩味的一组对照是：DeepSeek把价格永久砍到一折，Anthropic却悄悄让重度用户多付35%。前者用”AGI for Everyone”标签做杠杆，把推理成本的工程红利原样让渡给开发者；后者顶着万亿估值，把账单藏在Token计数里慢慢加码。这其实是大模型行业第一次明牌的”路线分叉”——开源派靠规模和效率把价格打到地板，闭源派靠迁移成本和分层定价收割留存。对开发者而言，这意味着选模型不再只看跑分，更要看”账单结构”。便宜不等于劣质，贵也不等于护城河——真正决定胜负的，是谁能让客户走得心甘情愿、留得心服口服。