
7月5日-6日,AI行业动态持续密集。Seedance 2.5今日正式上线体验中心;Claude Fable 5回归后限制增多,社区反馈褒贬不一;Anthropic联手三星自研AI芯片进入实质性阶段;微软发布MAI系列七大自研模型;DeepSeek V4正式版7月中旬登陆腾讯云并首推峰谷定价;全球首例AI Agent勒索攻击持续发酵。以下是今日AI行业核心资讯速览。
一、Seedance 2.5今日上线体验中心
字节跳动豆包视频生成模型 Seedance 2.5 于7月6日正式上线体验中心,一周后开放API。这是继6月23日火山引擎FORCE大会发布后的首次公众开放。
Seedance 2.5实现了三项”全球第一”:单条视频最长30秒原生单段生成、50个全模态参考素材联合输入、以及保持画面一致性的局部视频编辑。用户可通过即梦(Dreamina)体验入口使用。API定价预计参考Seedance 2.0系列的token用量公式。
二、Claude Fable 5回归:限制增多,社区评价分化
消失19天后,Anthropic重新部署了 Claude Fable 5,已面向全球用户开放。Claude.ai、Claude Code、Cowork全部可访问。
但回归后的限制明显增多:Pro、Max、Team用户每周最多只能使用50%的Fable额度,7月7日起将完全按积分计费。Anthropic还与Glasswing合作伙伴共同制定了网络安全防护细节,以及行业首创的”AI越狱严重程度框架”(CJS scale)。
社区反应分化明显。部分用户认为Fable 5仍是”目前最好的模型”,具备连贯长时间运行和子代理处理能力;另一部分用户反馈模型”降智”,频繁因安全护栏触发而回退到Opus 4.8。
三、Anthropic与三星洽谈2nm制程定制AI芯片
The Information 援引三位知情人士披露,Anthropic已启动自研AI芯片的早期工作,并与三星电子就制造合作展开洽谈,考虑采用三星2纳米制程及先进封装技术。Anthropic已招募前OpenAI自研芯片项目核心工程师Clive Chan加强设计能力。
此举目的是效仿OpenAI路径,将昂贵算力供应链的控制权握在自己手中。Anthropic官方回应称短期内仍将依托英伟达、谷歌、亚马逊的多元化算力体系。
四、微软发布MAI系列七大自研模型
在Microsoft Build 2026开发者大会上,微软发布了 七个自研AI模型,统称MAI家族。微软CEO Satya Nadella在主题演讲中阐述了”Agent First”战略框架。
MAI系列模型全部从零开始训练,拒绝蒸馏方案。这标志着微软从主要依赖OpenAI模型,开始向自研模型体系转型。此举也意味着AI模型供应商格局将进一步多元化。
五、DeepSeek V4正式版定档7月中旬
DeepSeek V4正式版将于7月中旬上线,同步推出行业首创的”峰谷定价”机制。高峰时段(9:00-12:00、14:00-18:00)API调用价格将翻倍,非高峰时段成本更具优势。
腾讯云已宣布将上线DeepSeek V4原厂直供模型,同步引入峰谷定价。中信证券研报指出,DeepSeek V4正式版发布后,国产算力需求将进一步攀升,国产算力产业链迎来加速兑现期。
六、全球首例AI Agent自主勒索攻击持续发酵
安全厂商Sysdig首次记录到完全由AI Agent自主完成的勒索软件攻击,被命名为 JADEPUFFER。攻击全程从漏洞利用到数据库加密均无需人类参与。
警示:此次攻击标志着网络安全进入新阶段。AI Agent不再是理论威胁,而是已经能够独立完成从侦察到加密的全流程闭环。企业与安全团队需要重新评估AI驱动的自动化攻击风险,加强权限隔离和行为监控。
七、其他值得关注的事件
- Meta拟对外销售AI算力:彭博社报道,Meta正酝酿云基础设施业务,向外部客户开放AI算力和模型访问,正式与AWS、Azure、Google Cloud竞争。此前已与CoreWeave签下约210亿美元AI云容量长单
- OpenAI提议向美国主权基金捐赠5%股权:按8520亿美元估值计算约426亿美元。白宫国家经济委员会主任已公开确认政府正与AI公司讨论收益分享机制
- 阿里巴巴全面禁用Claude:7月10日正式生效,要求全员卸载,或与Claude Code内置检测机制有关
- 豆包智能体功能7月15日下线:字节建议用户转向旗下猫箱App继续创建AI智能体,相关数据10月15日后彻底清除
- AI发现4种全新超导体:研究团队仅用28个GPU小时发现4种人类此前完全未知的超导体
- NVIDIA发布Nemotron 3 Ultra:为长运行Agent优化的开源模型,推理速度提升5倍,复杂Agent任务成本降低30%
- 桥水基金测试AI金融判断:GPT、Claude、Gemini等大模型金融判断准确率仅50%-70%,未达80%可信门槛
