AI早报 | 千问AI眼镜S1推出空间3D显示能力；OpenAI推出“可信联系人”安全功能
千问AI眼镜S1升级空间3D显示并新增生活服务功能。Anthropic拟夏季融资数百亿美元以扩张算力。软银与英伟达、鸿海磋商开发日本制造AI服务器。英伟达将投资IREN并合作部署大规模数据中心。OpenAI推出“可信联系人”安全功能。英矽智能与GoogleCloud合作加速药物发现。中国移动升级模型平台MoMA，开放万亿级Token服务体验。
科技行业的动态，总是以令人应接不暇的速度刷新着我们的认知。就在这两天，几则关键消息的发布，或许正在悄然勾勒出AI基础设施与应用落地的下一阶段图景。
千问AI眼镜S1推出空间3D显示能力
5月8日，千问AI眼镜S1迎来了一次颇具分量的能力升级。这次升级的核心，是引入了基于双光机与双目立体成像技术的空间3D显示能力。这意味着，虚拟信息在用户眼前的呈现方式，将从平面走向立体，交互体验的沉浸感有望迈上一个新台阶。
不仅如此，此次升级还同步带来了主动服务等AI能力。更值得关注的是，诸如打车、闪购、行程规划这类贴近日常生活的AI功能，也计划在本月内陆续上线。据了解，本次升级覆盖千问AI眼镜S1及其关联产品夸克AI眼镜S1，用户只需将设备更新至最新版本，即可体验这些新特性。
Anthropic拟今夏融资数百亿美元，估值或接近1万亿美元
同样在5月8日，一则来自资本市场的消息引发了广泛讨论。有报道称，AI领域的重量级选手Anthropic正在考虑于今年夏季启动一轮规模高达数百亿美元的融资。这笔巨额资金的主要用途，是大幅扩张其算力储备。而这一举动，很可能将公司的估值推升至接近1万亿美元的水平，再次凸显了市场对顶级AI公司未来潜力的极高预期。
软银与英伟达和鸿海磋商，拟开发“日本制造”的AI服务器
产业链的布局也在快速演变。据5月8日消息，软银集团已开始与芯片巨头英伟达和制造大厂鸿海进行磋商，三方正考虑合作开发“日本制造”的人工智能服务器。相关计划最早可能在下周一公布。据悉，软银的构想是分步走：先在本十年末之前，通过组装外部采购的核心组件建立起生产体系，最终目标是全面掌控AI服务器的完整制造流程。这无疑是对全球AI算力供应链区域化趋势的一个明确注脚。
英伟达将向IREN投资至多21亿美元，拟共同部署大规模数据中心
英伟达在构建算力生态上的步伐迈得更大。根据5月7日的官方声明，数据中心开发商IREN已授予英伟达一项为期五年的认购权，允许后者以每股70美元的价格购买最多3000万股股份。双方的合作远不止于此，还将共同部署价值数十亿美元的算力基础设施。
作为协议的一部分，英伟达将向IREN投资最高21亿美元。此外，双方还签署了一份价值34亿美元的AI云服务合同，旨在获取并部署英伟达最新的Blackwell处理器。他们的长期规划是逐步增加部署规模，最终可能达到多达5吉瓦的英伟达基础设施容量。这一系列动作，清晰地展示了从芯片到算力集群的垂直整合战略。
OpenAI推出“可信联系人”安全功能
在技术狂飙突进的同时，AI安全与责任的议题从未缺席。当地时间5月7日，OpenAI宣布推出一项名为“可信联系人”的新功能。具体机制是，当OpenAI的自动化系统及其培训过的审核人员检测到成年用户可能讨论了自残行为，且该行为可能构成严重安全风险时，系统将通知用户事先指定的“可信联系人”。
公司声明特别强调，该功能并非旨在替代专业的医疗护理或危机干预服务，而是为可能处于困境中的用户增加一重保障措施。即便启动了此功能，ChatGPT仍会鼓励用户在适当情况下联系专业的危机热线或紧急服务部门。
英矽智能与Google Cloud合作
AI在垂直领域的应用深化同样值得关注。近日，生成式AI驱动的临床阶段生物医药公司英矽智能宣布与Google Cloud达成合作，目标是加速其药物发现进程。根据英矽智能的介绍，此次合作将把其自有的Pharma.AI平台，与Google Cloud可扩展的计算基础设施及先进的AI能力相结合，以期全面提升药物研发流程的速度与效率。
中国移动将开放万亿级Token服务体验包，升级模型服务平台MoMA
视线回到国内，云与AI服务的竞争也进入了新的阶段。5月8日，中国移动在苏州召开了2026移动云大会。会上，董事长陈忠岳明确表示，公司已将通信服务、算力服务和智能服务共同确定为主业。会上披露的一系列计划颇具雄心：升级移动模型服务平台MoMA，推出移动版智能体框架MobileClaw，布局吉瓦级AI数据园区，并向开发者开放万亿级Token的服务体验包。
移动云总经理孙少陵进一步介绍了MoMA平台的细节。该平台已接入了包括MiniMax、豆包、GLM在内的多类主流模型，提供统一的API调用接口，支持大小模型协同与多维策略调度。在服务层面，MoMA提供了普惠、精品、机密三档Token服务选项。而在底层的推理引擎上，通过深度调优算子、适配国产多元芯片、PD异构分离、KV缓存池化等一系列技术优化，实现了吞吐量提升20%、时延降低40%、成本降低30%的综合效益。这标志着，大型云厂商正在从提供基础算力，转向提供高度优化、成本可控的模型服务生态。
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