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Siri AI独立App来了 / Anthropic估值9650亿 / MiniMax M3百万token

Siri AI独立App来了 / Anthropic估值9650亿 / MiniMax M3百万token

启宸玩AI · 日报

2026年6月10日

📋 今日速览

🤖苹果Siri AI独立App登场
📱iOS 27七大AI功能全面上线
🔧苹果Extensions开放第三方AI
🤖MiniMax M3支持100万token
💰Anthropic 9650亿估值提交IPO
🤖微软发布7款MAI自研模型
🚀NVIDIA Cosmos 3开源物理AI
💻Orion-100B训练仅$1.25/h
💰Meta上线WhatsApp商业Agent
💡台积电:AI芯片产能缺口30%
🤖OpenAI Codex加企业插件
💰SK Hynix市值破1万亿美元

苹果 WWDC 2026:Siri AI 独立 App 来了,15 年最大变革

苹果在 WWDC 2026 上正式发布 Siri AI——Siri 自 2011 年诞生以来最大规模重构。新 Siri 以独立 App 形式回归,采用 iMessage 风格对话界面,支持多轮对话、历史记录搜索、跨模态输入(PDF、照片、文档),用户还可通过屏幕顶部下滑手势全局唤起。

底层架构采用苹果自研模型 + 谷歌 Gemini 双引擎,设备端和苹果私有云混合运行。最重磅的是 Extensions 系统:用户可安装 Claude、Gemini 等第三方 AI 作为系统级引擎,ChatGPT 不再是唯一的「特权伙伴」。

Siri AI 今年晚些时候推出测试版,但初期不支持中国和欧盟市场。

来源:Apple Newsroom / 腾讯新闻

启宸说:Siri终于从「问天气设闹钟」进化成真正的AI助手了。第三方模型接入是最大亮点——苹果不造最强AI,但做最好的AI体验整合商。可惜国内暂时用不上。

苹果+谷歌+英伟达三方结盟,为 Siri AI 打造算力底座

Siri AI 的算力底座是一次前所未有的三方合作:苹果自研设备端模型负责本地推理,谷歌云提供运行英伟达 Blackwell B200 GPU 的大规模算力,全程通过硬件级加密保护用户隐私。

据悉苹果每年向谷歌支付约 10 亿美元获取 Gemini 核心能力。这是 AI 行业罕见的「竞合」关系——苹果用对手的技术来追赶对手。

三层架构:设备端苹果模型 → 苹果私有云 → 谷歌云 B200 集群,每层加密隔离。

来源:aibars.net / Apple Newsroom

启宸说:苹果花10亿买Gemini、用英伟达的卡、跑自己的隐私云——这波操作堪称「AI界的外包天花板」。但能在保护隐私的前提下撬动最强算力,确实是苹果的独门手艺。

iOS 27 七大 AI 功能:照片编辑、视觉智能、智能输入全拉满

iOS 27 携带七大 AI 功能登场:AI 扩图(画面外智能填充)、AI 增强(像素级调色)、空间重构(后期换角度拍摄)、视觉智能(相机变 AI 入口,扫食品标签、拍名片、即时翻译)、钱包票据数字化、Health+ 免费开放、以及系统级智能输入。

Safari 新增 AI 自动标签组命名,快捷指令支持自然语言创建。相机新增「Siri 模式」拍摄选项,扫描即识别。

支持设备门槛:至少 iPhone 15 Pro(部分功能受限),完整体验需 iPhone 16+。全球约 80% 在用 iPhone 无法完整运行。

来源:Apple Newsroom / aitool实验室

启宸说:AI扩图、后期换角度、相机秒识别——这些功能单个看不算新鲜,但全部系统级打通就是另一回事了。不过80%的老iPhone用不了,换机潮要来了。

MiniMax M3:100 万 token 上下文,计算量直降 95%

MiniMax 发布 M3 模型,基于自研 MSA(MiniMax Sparse Attention)稀疏注意力架构,将每个 token 的计算需求降至前代模型的 1/20。支持最高 100 万 token 上下文,预填充速度提升 9 倍,解码速度提升 15 倍。

这意味着在处理超长文档、大型代码库时,M3 能以极低成本完成原本需要数倍算力的任务。对于长上下文场景(法律合同分析、学术论文综述、全库代码理解)是重大利好。

MSA 架构让 100 万 token 上下文的推理成本接近传统 5 万 token 的水平。

来源:aiapps.com / MiniMax 官方

启宸说:稀疏注意力不是新概念,但MiniMax把它做到实用级——100万token、计算量砍95%。长上下文的成本困局终于有人开始拆了。

Anthropic 提交 IPO 申请,估值 9650 亿美元超越 OpenAI

Anthropic 正式提交 IPO 申请文件。此前公司完成 650 亿美元 Series H 融资,投后估值 9650 亿美元,超越 OpenAI 成为全球估值最高的私人 AI 公司。今年一季度营收 48 亿美元,预计二季度达 109 亿美元并首次实现盈利。

核心驱动力来自 Claude Code 的企业级爆发——超过 1000 家客户年消费超 100 万美元,不到两个月翻倍。Claude Opus 4.8 发布后基准测试全面领先。

从 3800 亿到 9650 亿估值,Anthropic 只用了几个月。

来源:theaitrack.com / kersai.com

启宸说:一个季度营收翻倍到109亿、首次盈利——这增长曲线比大部分SaaS公司整个生命周期都猛。Claude Code确实是杀手锏。

微软发布 MAI 系列 7 款自研模型,正式「去 OpenAI 化」

微软在 Mustafa Suleyman 带领下发布 MAI 系列 7 款自研模型:旗舰推理模型 MAI-Thinking-1 在 SWE Bench Pro 上匹配 Claude Opus 4.6;MAI-Code-1-Flash 原生集成 VS Code 和 GitHub Copilot;MAI-Image-2.5 在 ELO/Arena 超越 Google Nano Banana Pro。

还有 MAI-Transcribe-1.5(43 语言低延迟转录)、MAI-Voice-2(自然语音合成)等。微软与 Mayo Clinic 合作部署定制医疗模型,模型所有权归医院所有。

MAI 系列将上线 OpenRouter、Baseten、Fireworks AI 等第三方平台。

来源:devflokers.com / theaitrack.com

启宸说:微软终于不满足于只当OpenAI的「分销商」了。7个模型全覆盖,还有医疗定制案例——这才是平台公司的打法。

NVIDIA Cosmos 3:首个开源物理 AI「全模态」模型

NVIDIA 发布 Cosmos 3,号称首个完全开源的「全模态」物理 AI 模型。基于混合 Transformer 架构,统一整合视觉推理、世界模拟和动作生成三大能力。

应用场景包括自动驾驶仿真、机器人训练、工业数字孪生等。通过生成合成视频模拟稀有场景(如罕见医疗手术),大幅降低数据获取成本。

Cosmos 3 采用 Linux 基金会 OpenMDW-1.1 许可,架构、权重、代码、数据全部开源。

来源:aiapps.com / NVIDIA 官方

启宸说:视觉+模拟+动作生成三合一,还全开源——NVIDIA在物理AI上下了重注。以后机器人训练不用等真实数据了,AI帮你造场景。

Orion-100B:1000 亿参数模型训练成本降至 $1.25/小时

Orion-100B 项目证明:用 16 级流水线并行、普通商用硬件和开放互联网数据,就能训练 1000 亿参数模型。训练速度达到传统数据中心方案的 65%,但成本仅为 $1.25/小时——对比 8×B200 节点的 $50/小时。

这意味着 AI 训练不再是巨头的专属游戏。中小企业甚至个人研究团队,都有可能以极低成本训练出有竞争力的大模型。

$1.25/h vs $50/h,训练成本降低了 97.5%。

来源:aiapps.com

启宸说:千亿参数$1.25一小时,这要是真的,AI训练的民主化就真来了。不过65%的速度、开放数据质量——工程上还有不少坑要填。

Meta 上线 WhatsApp 商业 AI Agent,用 Muse Spark 替代人工客服

Meta 在 WhatsApp 全球推出商业 AI Agent 架构,基于 Muse Spark 多模态推理模型。Agent 可以自主与客户对话、处理交易、安排会议,无需人工介入。定价从固定月费转为按量计费。

这是 AI Agent 在全球最大即时通讯平台上的首次大规模商用部署,覆盖 WhatsApp 超过 20 亿用户中的企业服务场景。

Muse Spark API 已延期两个月,预计 6 月下旬才向第三方开发者开放。

来源:devflokers.com / aibars.net

启宸说:20亿用户的IM平台上跑AI Agent——这规模比任何demo都有说服力。但Muse Spark API跳票两个月,Meta的工程交付能力还得观望。

台积电:AI 芯片需求超产能 30%,今年砸 560 亿美元扩产

台积电 CEO 魏哲家在年度股东大会上警告:AI 驱动的芯片需求在 2026 年全年将超出制造产能 25%-30%,预计 2027 年才能缓解。先进封装技术 CoWoS 已售罄至年底,英伟达占据超过 60% 的可用产能。

台积电计划 2026 年投资创纪录的 560 亿美元全球扩建晶圆厂和封装产线。同日,SK Hynix 市值首次突破 1 万亿美元,AI 内存需求正在重塑芯片行业格局。

AI算力军备竞赛的瓶颈不在模型,而在芯片产能。

来源:aibars.net / theaitrack.com

启宸说:模型天天发新的,但芯片造不出来就是白搭。台积电560亿扩产、SK海力士万亿市值——算力才是这场AI战争真正的弹药。

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