夜雨聆风导语
7月10日这一天，AI圈同时上演了三场大戏：苹果把OpenAI告上了法庭，GPT-5.6正式向全球放开，中国首个十万卡全国产AI超集群宣告落成。每一件事单独拎出来都是头条，但它们挤在了同一天发生。
今日速览
苹果在加州联邦法院起诉OpenAI系统性窃取商业机密，400多名前苹果员工现已入职OpenAI
GPT-5.6系列正式全量开放，Sol/Terra/Luna三档定价，Luna仅为Claude Fable 5价格的十六分之一
Science期刊凌晨发文：AI智能体40分钟完成人类需要60小时的实验工作
中国首个全国产十万卡AI超集群「曙光8000」在郑州正式落成，接入国家超算互联网
GLM-5.2开源模型获Databricks等硅谷公司内部测试采用，表现比肩Anthropic Opus 4.8
MiniMax完成160亿港元融资，7倍超额认购，创始人宣布实现AGI前不领工资
Meta计划推出「Meta Compute」云业务对外出租AI算力，Anthropic被曝正自研AI芯片
GPT-5.6 Sol成为首个通关ARC-AGI-3交互式游戏基准的前沿模型
重点解读
苹果突然起诉OpenAI：一场蓄谋已久的商业间谍案
如果你觉得苹果和OpenAI只是普通的商业竞争，那这份92页的起诉书会让你重新认识什么叫「撕破脸」。
7月10日，苹果在加州北区联邦法院正式起诉OpenAI，指控这家ChatGPT母公司「从技术人员到首席硬件官」系统性盗窃苹果的商业秘密。诉状措辞极为严厉——「OpenAI刚起步的硬件业务建立在最不稳固的基础之上，其核心已因非法依赖被窃取的商业秘密而腐烂不堪。」
两个关键人物
第一位是Tang Yew Tan，在苹果干了24年、官至产品设计副总裁，主导过iPhone和Apple Watch的设计。他离职后与前苹果首席设计官Jony Ive联合创立了io Products，这家公司随后被OpenAI以65亿美元收购，Tan也顺理成章成为OpenAI的首席硬件官。
苹果指控Tan在面试苹果员工时，不仅使用苹果内部项目代号套取信息，甚至要求候选人携带「实际零件」「CAD图稿」「原型」到面试现场做展示。更过分的是，他还持有并分发苹果内部标记为「需知」级别的离职安全流程文档，帮新员工提前规避审查。
第二位是Chang Liu，在苹果做了八年高级系统电气工程师，今年1月跳槽到OpenAI。苹果说他离职后不仅没归还工作电脑，还利用一个身份验证漏洞继续访问苹果内网，在数周内下载了数十份机密文件。他甚至在聊天中对前同事说：「LOL，我发现我还能访问内网，太搞笑了。」
硬件野心与人才流失
这起诉讼的背后，是OpenAI明确的硬件布局。据传OpenAI可能在今年下半年推出首款智能硬件，2028年发布自有品牌智能手机。目前已有超过400名前苹果员工在OpenAI任职。
苹果曾在今年2月致函OpenAI要求调查和补救，但未获任何回应，最终在7月选择对簿公堂。OpenAI的回应则相当克制：「我们对其他公司的商业机密毫无兴趣。」
两家公司曾是亲密无间的战略伙伴——ChatGPT深度集成在Siri和Apple Intelligence中，Sam Altman曾在苹果总部与Craig Federighi同台。如今从合作伙伴到法庭对手，硅谷最受瞩目的AI硬件竞赛，正演变为一场法律肉搏战。
GPT-5.6全量开放：三档定价，性价比屠刀
同一天，OpenAI的另一件事也在震动行业——GPT-5.6系列正式向全球全量开放。
这次发布一共三个版本：旗舰Sol、均衡Terra、轻量Luna。定价分别是每百万Token输入/输出5/30美元、2.5/15美元、1/6美元。
真正值得关注的不是Sol，是Luna。
Luna的定价仅为Anthropic旗舰模型Fable 5的十六分之一，但在多项基准测试中得分却超过了对手。这是赤裸裸的价格战。过去开发者要在性能和预算之间痛苦抉择，现在最低档就能覆盖大部分日常任务。
Sol当然也很能打：在跨55个行业的Agents' Last Exam评测中超Claude Fable 5达13.1个百分点，编程智能体指数80分刷新纪录。新引入的Ultra模式可协调最多16个智能体并行工作，在BrowseComp测试中以92.2%刷新纪录。
但Anthropic的护城河还在。 SWE-Bench Pro（软件工程）上Sol 64.6% vs Fable 5的80%；最难的FrontierMath Tier4数学题，Sol的65.9%甚至不如上代GPT-5.5，而Fable 5高达87.8%。在深度推理和前沿数学这两个硬核领域，Anthropic的优势依然明显。
有意思的是，OpenAI这次还同步推出了企业级智能体ChatGPT Work，并且宣布GPT-5.6成为Microsoft 365 Copilot的「首选模型」——在微软与OpenAI关系微妙的当下，这个表态耐人寻味。
三强格局正在成型。 OpenAI用价格战抢占长尾市场，Anthropic死守深度推理高地，而智谱AI的GLM-5.2开源模型已在硅谷被实际采用——Databricks的内部测试显示其表现与Anthropic Opus 4.8相当，单任务报价更低。当Fable 5因出口管制全球受限时，GLM-5.2的开源策略成了不少开发者的B计划。
Science发文：AI智能体40分钟干完60小时的活
7月11日凌晨，Science期刊报道了一项引发学界震动的成果：AI智能体在40分钟内完成了人类需要60小时的实验工作。
这不再是「AI辅助科研」的叙事了。当AI从帮着查文献、写摘要，进化到可以自主设计实验方案、操作设备、分析数据并得出结论时，它变成了一种全新的科研主体。
这不是孤例。就在同一周，《Nature Communications》发表了Weill Cornell Medicine团队的多智能体临床试验设计系统EmulatRx，让五个AI代理分别扮演项目负责人、临床专家、统计学家等角色，把原本需要数周的临床试验方案设计压缩到数分钟。Google DeepMind的Co-Scientist系统在一项白血病药物重定位研究中，几小时内就筛选出了合理候选药物，其中三种在初步细胞实验中显示出疗效。
「炒菜式科研」的时代也许真的要结束了。以前科学家靠直觉和反复试错做材料探索，现在AI可以在28个GPU小时内筛完240万种晶体结构，找出6.8万个超导体候选——人类花了一百多年才攒了两千多种。
曙光8000落成：中国AI算力进入十万卡时代
7月10日，在郑州举行的光合组织2026智能计算应用大会上，中科曙光发布了中国首个全国产十万卡AI超集群——「曙光8000（登峰）」。
这个数字意味着什么？十万张国产AI加速卡联合作战，采用原生超智融合架构，覆盖科学计算、大模型训练、AI推理、工业仿真等多种场景。目前已适配优化400余个主流大模型，并接入国家超算互联网。
更值得注意的是，大会期间第二套全国产十万卡超智融合算力系统已同步启动研制。
如果把算力看作AI时代的「石油」，中国正在用国产方案建设自己的油田。这不是弯道超车，而是在一条全新的轨道上并行前进。
行业观察
把今天的几条新闻串起来看，几个趋势已经相当清晰：
硬件成为AI下半场的主战场。 苹果起诉OpenAI不是因为软件竞争，而是因为OpenAI要造手机、造眼镜、造音箱了。Meta在出租算力，Anthropic在自研芯片，每家AI巨头都在试图控制从芯片到终端的完整链路。
开源正在成为不可忽视的第三极。 GLM-5.2被硅谷采用不是偶然。当闭源旗舰模型受出口管制、价格战、合规审查多重制约时，开源给了开发者和企业一个独立于地缘政治的选择。
基础算力决定产业天花板。 曙光8000的落成、H100租赁价半年暴涨40%、五大巨头五年举债3500亿美元——每一组数字都在说同一件事：AI产业的真正瓶颈不在算法，在算力。
一句话总结
苹果告OpenAI，OpenAI打价格战，中国建十万卡超算——2026年7月10日这一天，AI行业三条主线同时加速，没有一条是慢的。
