美国十余州叫停AI数据中心税惠：俄亥俄一年少收16亿美元
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Meta、Google等科技巨头面临AI算力自用与出售分配问题
Odaily星球日报讯 Meta CEO Mark Zuckerberg 在公司第二季度财报电话会上表示，Meta 目前没有向客户出售算力的业务，但相关业务在计划中。他表示，Meta 的大量算力将用于训练 AI 模型、支持代理产品及发展核心业务，同时公司也预计面向大型客户发展业务。 Google 和 Meta 均小幅上调今年资本开支预期，Google 表示 2027 年相关支出可能进一步增加，微软维持资本开支预测。Google 第二季度现金流首次转为负值，Meta 现金流较上年同期下降 91%。 微软 CFO Amy Hood 表示，其云业务客户需求仍超过可用容量。Google 上周表示，将在建设更多内部算力的同时购买更多第三方算力，以满足客户需求。 Google CEO Sundar Pichai 表示，Google 使用自研张量处理单元（TPU）的首要任务，是确保为 AGI 前沿开发分配所需资源。Google 正与合作伙伴将 TPU 部署至其他数据中心，以释放更多容量。
Meta首席AI官Alexandr Wang驳斥SemiAnalysis「刷榜论」：老测试早已饱和
动察 Beating AI 快讯，AI 研究机构 SemiAnalysis 点名 Gemini 3.8 Flash 和 Muse Spark 1.3，称它们是目前最明显的「benchmaxxed」模型之一，也就是针对公开评测优化得太狠。两款模型在 Terminal-Bench 2.1 分别拿到 89.4% 和 88.8%，已经接近 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1；换到刚发布不久的 Terminal-Bench 4.0，却只剩 19.1% 和 33.3%。Astra 和 Fable 5.1 分别还有 57.7% 和 55.8%。 SemiAnalysis 怀疑，问题出在公开测试越来越容易被针对性优化。Terminal-Bench 2.1 的任务全部公开，即使模型厂商不直接拿测试题训练，也可以购买与这些任务高度相似的强化学习环境数据。模型于是越来越擅长这套考试，却未必能泛化到新任务。不过 SemiAnalysis 没有拿出 Google 或 Meta 购买这类数据的直接证据。 Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 随后反驳，称这个论点「很蠢」。他举例，GPT-5.6 Sol 同样从 Terminal-Bench 2.1 的 88.8% 掉到 4.0 的 37.3%。他的解释是 2.1 已经饱和，无法再有效区分顶尖模型，而 4.0 远未饱和。Terminal-Bench 4.0 的确删除了 8 道饱和、已有公开解法或存在其他问题的任务，同时修改了 19 道题，并重新调整时间、CPU 和内存等资源限制。
DeepSWE一夜两换榜首：Gemini刚上去，Meta又报75.4%
动察 Beating AI 快讯，Gemini 3.8 Flash 刚发布时，Google 在 DeepSWE v1.1 上跑出 73.7%。DeepSWE 官方榜目前将它显示为 74%±1%，排在 Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol 前面。几个小时后，Meta 又公布 Muse Spark 1.3，自己在同一套 DeepSWE 上跑到 75.4%，把公开成绩再往上推了 1.7 个百分点。 这项测试让 Agent 独立处理 113 个真实代码库里的长周期软件工程任务。Google 和 Meta 都使用 mini-swe-agent，Google 跑的是 high 推理档，Meta 跑的是 max。Meta 上一代 Spark 1.2 只有 55.0%，这次直接涨了 20.4 个百分点。不过 Meta 的 75.4% 目前还没进入 DeepSWE 官方榜。 在 Artificial Analysis 的 Coding Agent Index 中，限量预览的 Spark 1.3 max 得到 68 分，仅次于 Claude Opus 5；目前公开可用的 xhigh 版本则是 64 分。
Meta重金挖来的余家辉，Muse全家桶刚交付就创业了
据动察 Beating 监测，余家辉宣布离开 Meta，准备创办一家新公司。他去年从 OpenAI 加入 Meta，与扎克伯格、汪滔一起组建 TBD Lab，负责多模态方向研发。一年多后，他选择离开大厂创业。 在 Meta 期间，余家辉参与了 Muse Spark、Voice Mode、Muse Image 和 Muse Video 等项目。就在他离职前，Muse Spark 刚更新到 1.2 版本。他表示，自己越来越被一个「对人类未来非常重要、但目前很少有人探索」的问题吸引，接下来会投入全部精力探索。新公司的名字和具体方向尚未公布。 余家辉此前曾负责 OpenAI 感知团队，也参与 Google DeepMind 的 Gemini 多模态研究。去年 Meta 组建超级智能实验室时，他是扎克伯格从 OpenAI 招募的核心研究员之一。 余家辉加入 Meta 时，正值硅谷 AI 人才争夺最激烈阶段。Meta 当时被曝向少数顶级人才提供第一年超过 1 亿美元的总薪酬，但公司随后否认所有核心员工都拿到这一水平。目前没有证据证明余家辉本人获得 1 亿美元年薪。
Meta把SAM 3.1做成API，千张图分割只要2.5美元
动察 Beating AI 快讯，Meta 把视觉分割模型 SAM 3.1 正式接入 Model API。开发者传入图片或视频，再输入「红色自行车」之类的短语，就能直接找出对应物体，返回边界框和像素级蒙版。视频里还能一路跟踪同一个目标，方便自动打码、加特效等。 Meta 今年 3 月已经发布开放权重版本的 SAM 3.1。相比 SAM 3，它最大的升级是 Object Multiplex，以前多个目标要逐个处理，现在一次最多可以同时处理 16 个。Meta 测试中，一张 H100 处理多目标视频的速度从每秒 16 帧提高到 32 帧；追踪 128 个目标时，速度约为 SAM 3 的 7 倍。 以前开发者需要自己下载权重、准备 GPU 和部署环境，现在可以直接走 Meta 托管的 API。图片分割每 1000 张收费 2.5 美元，视频每 1000 帧收费 0.2 美元，还可以直接用 OpenAI SDK 接入。 不过 API 版目前只接受文字提示，开放权重版还能用框、点等视觉提示来指定目标。视频 API 每帧最多追踪 16 个物体。
Grok 4.7疑似今晚发布，Google Cloud后台已出现模型名
动察 Beating AI 快讯，Grok 4.7 疑似已经进入发布前最后阶段。社区发现 Google Cloud Console 的模型配额页面突然出现了 grok-4.7。 Grok 4.7 原计划更早上线。马斯克上周临时宣布再推迟几天，原因是模型面对困难任务时容易过早放弃，对自己的答案检查得也不够严格。他随后还表示，Grok 4.7 大致会达到 Claude Opus 5 水平，但多模态能力还需要改进；Grok 4.8 会有明显提升，Grok 4.9 才可能达到 Astra 和 Fable 级别。 社区之所以盯着 Google Cloud 配额页，是因为过去一些新模型会在正式上线前后先出现在这里。