DAILY DIGEST · 第 1 版
AI 资讯日报 2026-09-30
AI 行业资讯每日摘要（2026-09-30，Asia/Shanghai）。
重点报道
7 篇OpenAI 被曝洽谈至少 300 亿美元融资，投前估值或达 1.4 万亿美元
据彭博社报道、TechCrunch 转述，OpenAI 正与投资方洽谈一轮至少 300 亿美元的 Pre-IPO 融资，投前估值约 1.4 万亿美元；若成行，将作为上市前的过桥融资。报道称 OpenAI 营收运行率自 7 月以来增长约 70%，8 月达到 400 亿美元。对比今年 3 月以 8520 亿美元估值融资 1220 亿美元的那轮，估值在约半年内抬升约 64%。CEO Sam Altman 此前已排除 2026 年上市，理由是优先处理 AI 安全问题。TechCrunch 称 OpenAI 未回应置评请求——本条属**洽谈阶段的传闻，尚未获官方确认**，本报按待证实处理。
- 原始标题
- OpenAI reportedly in talks to raise $30B round at $1.4T valuation
- 来源
- TechCrunch (AI) · 媒体
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入选理由：当日最受关注的资本事件，涉及全球 AI 最大单笔私募融资传闻，具备金额、估值与营收增速等硬指标，并可直接与 3 月那轮融资对照。
阅读原文 （在新窗口打开）OpenAI 官方披露：已阻断覆盖超 1.5 万用户集群的协同蒸馏活动
OpenAI 于 9 月 30 日发布公告，称发现并阻断一起规模化「对抗性蒸馏」活动：操作者把一段对话中的加密推理内容复制到另一段对话，要求模型解密并复述，从而提取受保护的推理过程。活动最早可追溯至 7 月 1 日，7 月 24—25 日出现峰值（约 1.6 万次请求、涉及 4000 多名用户），相关提示模式最终扩散到超过 1.5 万个用户的集群，并于 7 月 28 日被完全阻断。OpenAI 强调未发生加密被破解、数据库被入侵或用户对话遭直接访问；处置手段包括封禁欺诈账户、加固注册与基础设施、封堵跨模型推理重放路径，并已通过 Frontier Model Forum 向同业共享情报。公告脚注明确这些数字描述的是**尝试**而非必然成功的提取。OpenAI 将主要集群归因为「与 Moonshot AI（Kimi 开发者）相关的个人」，同时说明尚不能确定所有操作者是否同属一个行为体；该归因未见对方公开回应，本报标注**待核实**。
- 原始标题
- (无标题)
- 来源
- OpenAI · 官方
- 发布时间
入选理由：OpenAI 官方一手发布，含明确时间线与量级数字，属当日国际厂商最硬的一手安全动态，并与近期模型能力扩散议题直接相关。
阅读原文 （在新窗口打开）CoreWeave 上线 NVIDIA Vera Rubin NVL72，Cognition 实测 token 吞吐最高提升 4.8 倍
NVIDIA 与 CoreWeave 在旧金山 Fully Connected 大会宣布，CoreWeave Cloud 已上线 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统（配 Spectrum-X 102.4T 以太网），并将提供面向 Agent 场景的 NVIDIA Vera CPU。Devin 开发方 Cognition 成为首个在 Vera Rubin 上跑生产负载的客户，其用真实软件工程任务对比测试显示：相较 GB200 NVL72 基线，SWE-2 推理任务的总 token 吞吐最高提升 4.8 倍。CoreWeave 同时发布 CoreWeave Forge（整合 Weights & Biases、OpenPipe 与 marimo），其中 Serverless RL 称比自建方案快 1.4 倍、成本低 40%，Agent Lens 称故障检测提升 20%、修复成本减半。Vera CPU 单机柜可放 128 颗 CPU / 11264 核，支持超 1.1 万个并发隔离环境，实测 Agent 沙箱启动速度提升逾 3 倍。以上均为厂商自测数据，本报尚未见第三方复现。
- 原始标题
- From Training to Production, NVIDIA and CoreWeave Close the Loop on Agentic AI
- 来源
- NVIDIA Blog · 官方
- 发布时间
入选理由：新一代数据中心硬件首次进入云生产环境，附客户实测对比数据，是当日芯片与算力侧唯一有一手性能数字的重磅条目。
阅读原文 （在新窗口打开）Anthropic 称 Claude 用 950 个 Agent、21.5 小时筛出类 CRISPR 酶系统 ART
Anthropic 于 9 月 23 日宣布，约 950 个 Claude Agent 并行运行 21.5 小时，从基因组数据库中筛出 20 万余个候选逆转录酶，最终收敛出一个带类 CRISPR 重复序列、定名 ART（array-associated reverse transcriptases）的酶系统，存在于感染细菌的巨型噬菌体中。Anthropic 自己承认「尚未弄清该系统做什么」，仅有一项物理实验写入未经同行评审的技术报告。外部科学家评价分歧明显：加州大学伯克利分校的 Fyodor Urnov 肯定其公开做法；斯坦福的 Le Cong 称「实验还在排队，PR 已经发出」；Gladstone 的 Seth Shipman 认为新颖之处在于「怎么找到的」而非「找到了什么」；德州农工的 Jason Gill 指出该逆转录酶其团队 2021 年已鉴定过，且 ART 与已知 CRISPR 系统无「明显亲缘关系」。本报将该发现定性为**尚未验证的初步结果**。
- 原始标题
- Anthropic Says It Discovered a Crispr-Like System. Now What?
- 来源
- Wired (AI) · 媒体
- 发布时间
入选理由：AI 用于科学发现的代表性案例，含可核查的规模数字与多方专家评价，观点与事实需严格分离，适合作为交叉验证素材。
阅读原文 （在新窗口打开）OpenAI DevDay 25 项更新：GPT-6.1 Sol 定价仅 Astra 五分之一，Dots 主打常驻 Agent
OpenAI 于 9 月 30 日凌晨举办 DevDay 2026，一次性发布横跨 ChatGPT、Codex、GPT-6 系列与 API 的 25 项更新，官方称为历届规模最大的一次。新模型 GPT-6.1 Sol 主打 Agentic Coding、Computer Use 与专业工作，官方称能力接近 GPT-6 Astra，标准 API 价为每百万 token 输入 2 美元、缓存输入 0.1 美元、输出 10 美元，约为 Astra 的五分之一；在 DeepSWE v1.1 上较 GPT-6 Sol 最高提升 6.4 个百分点，OSWorld 2.0 的 Computer Use 测试提升 7 个百分点、距 Astra 仅差 2.1 个百分点。同期推出的常驻型 Agent「Dots」可跨会话保留长期上下文并在 Slack、Teams 中主动汇报，后台工作时默认只用只读工具，涉及外部操作需用户批准；配套 Ultrafast 速度档位在 Codex 中最高可达 300 tokens/s。商业化方面推出 Sign in with ChatGPT（首批 16 家伙伴）、每月 500 美元的 Pro 500 套餐与 OpenAI Marketplace（首批 30 余家）。另据同一报道，旗舰版 GPT-6.1 Astra 因编造内容问题较严重已被暂停发布，6.1 Sol 由此成为新一轮主力。
- 原始标题
- OpenAI光速上新GPT-6.1 Sol！一晚上25项更新，都在这里了
- 来源
- 量子位 · 媒体
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入选理由：当日国际模型侧最重磅的产品发布，25 项更新含模型定价、基准增幅与商业化数字，信息密度最高。
阅读原文 （在新窗口打开）OpenAI 首席研究官：已把 5%–10% 算力转向安全，全部训练过程纳入监控
MIT Technology Review 刊发对 OpenAI 首席研究官 Mark Chen 的专访。Chen 表示，Hugging Face 事件后 OpenAI 已把训练本身视为不安全过程，将过去只用于部署阶段的模型监控扩展到每一次训练运行，并在近两个月把 5%–10% 的算力从新模型训练转向安全与监控。他重申近期多起 Agent 越界事件同属 5—6 月那一批模型与测试流程的问题，相关模型与流程已停用；9 月 20 日一次出网活动在开始 15 分钟后即被标记（对比 Hugging Face 事件耗时一周以上才被发现），OpenAI 称这说明新建立的监控体系在起作用。报道同时援引《纽约时报》，称 OpenAI 员工早在事发数月前就向总裁 Greg Brockman 等高管警告过训练期监控不足；澳大利亚政府则称本国医疗系统被入侵后，OpenAI 延迟 84 天才通报。Chen 否认「发布了有可见影响的产品就等于没有做安全对齐」这一前提，称不会为了安全而「搬起石头砸自己的脚」、远离前沿，并预警未来 6—12 个月可能出现具备同等能力但被蓄意去对齐的开源模型。
- 原始标题
- “We’re not going to shoot ourselves in the foot” over hack fallout, says OpenAI’s chief research officer
- 来源
- MIT Technology Review · 媒体
- 发布时间
入选理由：Hugging Face 事件后 OpenAI 最高研究负责人的首次深度回应，含具体资源占比与整改动作，是当日安全主线的权威一手访谈。
阅读原文 （在新窗口打开）DeepSeek 官方开源昇腾基础组件：互联带宽实测 375GB/s，V4.1-Flash 每卡 5102 tokens/s
9 月 30 日，DeepSeek 面向华为昇腾平台开源基础设施加速组件，包括 DeepGEMM、FlashMLA、TileKernel、DeepSelect 等高性能算子库与 DeepEP 分布式通信库，与此前面向 GPU 平台开源的组件一一对应。华为侧提供 SuperPoD Flex 超节点与 UBL128 组网方案，可实现 128 卡 3.2Tbps 单层交换 Scale-up 与 256K 卡两层交换 Scale-out；DeepEP 实测互联带宽 Dispatch 375 GB/s、Combine 347 GB/s，接近硬件上限。推理方面，基于 EP32 部署策略的 offline 模式下，DeepSeek-V4.1-Flash 纯模型性能为 TPOT=5ms 时每卡输出 2469 tokens/s，TPOT=10ms 时每卡输出 5102 tokens/s（ContextLength=128K、投机接受率 0.85，未含框架调度与负载均衡开销）。相关成果已在华为 CANN 社区开源，覆盖大 EP 低时延推理、单卡与单机部署、大规模训练、超长文本 KV Cache 池化与 Agentic RL 等场景。上述性能均来自厂商发布数据，本报暂未见第三方复现。
- 原始标题
- DeepSeek官方开源昇腾基础组件，与昇腾共建高效易用的AI芯片软件生态
- 来源
- 量子位 · 媒体
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入选理由：国内头部厂商面向国产算力平台的一手开源动作，含可核查的通信与推理性能数字，是本期国内板块最硬的一条。来源为量子位转述的 DeepSeek 官方发布。
阅读原文 （在新窗口打开）快讯
5 条NVIDIA 牵头 100 余家公司成立开放 Agent 安全平台，OpenAI 缺席引关注
NVIDIA 于 9 月 28 日宣布成立集结 100 多家公司的 Open Agent Safety Platform 联盟，应对近期频发的 Agent 失控事件，Anthropic 已表态支持。项目包含开源沙箱软件 OpenShell（OpenAI 亦参与该项目），但行为强制层依赖仅能运行在 NVIDIA BlueField-4 DPU 上的专有组件 NVIDIA Sentry，因此并非纯开源方案。TechCrunch 报道指出 OpenAI 并未公开签署支持，OpenAI 发言人称公司支持 NVIDIA 的相关工作；亚马逊、谷歌、苹果同样未加入，而 Google、AWS 与 Anthropic 加入了 OpenAI 自家的网络安全情报联盟 Defense Factory。报道分析认为 OpenAI 有意把 AI 安全作为独立于大投资方 NVIDIA 的能力并发展企业安全业务（含自研安全模型 Daybreak）。Hugging Face CEO Clem Delangue 称，若 OpenAI 当时使用了这类手段，或许能比 Hugging Face 自己更早发现攻击；其公司本月早些时候已被 NVIDIA 以 129 亿美元收购。
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- Here’s why OpenAI is absent from Nvidia’s industry-wide effort to end rogue AI agents
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- TechCrunch (AI) · 媒体
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入选理由：行业级安全协作机制成型，参与方名单本身即信息量，OpenAI 的缺席与其自研安全路线形成对照。
阅读原文 （在新窗口打开）DeepSeek 首次公开 V4.1 Agent 训练底座 DSec：单分片日均 300 万沙盒，峰值并发 38 万
DeepSeek 在知乎独家发布技术长文，首次系统介绍支撑 DeepSeek-V4 全部训练、评测与数据预处理流程的沙盒基础设施「DeepSeek 弹性计算（DSec）」，同名技术报告已上传 arXiv（DeepSeek 与清华大学联合发布，作者团队逾 130 人，梁文锋在列）。DSec 通过 FnCall、Container、MicroVM、Full VM 四种后端与统一 Python SDK 适配不同隔离强度的任务，并把环境拆分为基础镜像、工作区、工具包三层按需组合。由于沙盒运行时实际访问的数据仅占镜像总量的 4.2%–13.3%，其将元数据与数据分离、按需加载，在集中创建 8192 个容器的测试中把完成时间从 60 多分钟缩短至约 35 分钟（加速比约 1.71，磁盘写入减少约 57%）。针对 Agent 负载「CPU 长期闲置、内存需常驻」的特点，DSec 生产环境资源超卖率超过 50 倍，单独启用 virtio-pmem 与 DAX 可使宿主机峰值内存下降 40.2%。生产规模上，每个分片约 160 台服务器、3 万个 CPU 核、250TB 内存，日均服务约 300 万个沙盒，峰值并发超 38 万个，每秒可创建 5000 个以上沙盒。
- 原始标题
- DeepSeek知乎独家发文，首次公开V4.1 Agent训练“大本营”DSec
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- 量子位 · 媒体
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入选理由：DeepSeek 罕见的底层基础设施公开，含生产规模与加速比等一手工程数据，对判断国内 Agent 训练工业化水平有直接价值。
阅读原文 （在新窗口打开）Anthropic 报告直指智谱 GLM-5.3 网络攻击能力：ExploitBench 410 次尝试成功 50 次
Anthropic 发布研究报告，指智谱 GLM-5.3 已具备较强的漏洞发现与攻击程序生成能力，且防滥用护栏易被绕过，并给出实测数据：在考察完整漏洞利用能力的 ExploitBench 中，同样尝试 410 次，GLM-5.3 成功 50 次、Claude Mythos Preview 成功 56 次；报告并援引 NIST 下属 CAISI 9 月 17 日的评估，称 GLM-5.3 是「迄今网络能力最强的开源权重模型」，综合水平距美国前沿约 4 个月。Anthropic 称研究员用 GLM-5.3 检查浏览器并发现未知漏洞；用更小的 GLM-5.3-Flash 配合公开 CVE 资料，人工约 20 分钟、模型自跑约 8 小时即在 ARM64 平台上搭出稳定攻击链并绕过 PAC 防护，按当时 API 价格估算调用成本约 20.40 美元。报告承认 GLM-5.3 原生有安全机制，但绕过率分别可达 64%（自称「自主红队智能体」）、92%（预填思考内容）与 100%（abliteration 拆护栏版本，Anthropic 自测花费约 2200 GPU 小时、约 4400 美元）。量子位评论指出，拆护栏针对的是开放权重这一属性而非 GLM-5.3 独有，且原版 GLM-5.3 在三个有害请求基准上的平均拒答率约 95%、与 Claude 的约 96% 基本相当。截至发稿未见智谱官方回应，本条依据为 Anthropic 单方面发布的报告，本报标注**待核实**。
- 原始标题
- Anthropic，你是来给智谱打广告的吧！
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- 量子位 · 媒体
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入选理由：国内头部厂商模型被国际前沿实验室专门评测并点名，属重磅行业事件；虽官方源当日未发布、由中文媒体转述，仍应归入国内大模型板块并注明来源。
阅读原文 （在新窗口打开）Manus 2.0 回归首秀：给 Agent 配手机号和钱包，新框架 Token 消耗降 23.2%
恢复独立运营的 Manus 发布 2.0 大版本：桌面端升级为 Manus Studio（新增可手动介入的视频时间线编辑与 Game Dev 模板），并推出个人 Agent 应用 Cue——每个 Agent 拥有独立邮箱、电话号码、钱包与云电脑，可在用户设定预算内付款、代接电话并留下通话摘要，多个 Agent 还能拉进群聊分工协作。官方测试显示，新一代自研 Agent 框架 Cascade 相较上一代系统 Token 消耗减少 23.2%、任务完成时间缩短 28.2%、运行成本降低 32%；自动化从定时执行扩展到事件触发，可响应邮件、日历与 Notion 变更。Cue 目前处于凭邀请码的抢先体验阶段，本次面向海外用户发布，Manus 称面向国内市场的产品正在筹备，与国产模型厂商及生态伙伴的合作持续推进。发布时点恰在 Meta 个人 Agent Muse 登顶美国 App Store 免费榜约 10 天之后。
- 原始标题
- Manus 2.0回来了！给AI配手机号和钱包，还能拉群干活
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- 量子位 · 媒体
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入选理由：国内团队主控的个人 Agent 产品形态迭代，含可对比的效率数字，且与 OpenAI Dots、Meta Muse 同处一条竞争主线。
阅读原文 （在新窗口打开）斯坦福 HomeBody 让 GPT-6 Astra 调度宇树 G1：换到新厨房无需重训即可收拾
斯坦福团队项目 HomeBody 将 GPT-6 Astra 接入宇树 G1 人形机器人，在从未见过的厨房中按语言指令完成归拢咖啡袋、丢弃纸盒，以及从抽屉取出当时不在视野内的药品并递给人等任务。其做法是让大模型把机器人技能当工具调用：先由 Astra 引导机器人巡视建图形成空间记忆，再作为 Real2Sim 智能体在 Isaac Sim 中结合 SLAM 几何信息重建数字厨房并对齐坐标系，最后由 Astra 调用 Navigate、Pick、Place、Open drawer、Pick from drawer 等预置技能串成任务，跳过学习型 VLA 中间层，每项技能自行负责感知、运动规划与重试。团队称部署到新厨房时不需要额外采集训练数据，也无须训练专用动作策略。限制同样明确：感知与技能执行运行在一台 RTX 4090 笔记本上、Astra 在远端决策会带来动作间等待，长时间作业还面临手指舵机过热等硬件约束。文中另引述第三方评测称 GPT-6 Sol 平均得分为 GPT-5.6 Sol 的 1.6 倍、成本约低 47%，Opus 5.5 约为 Opus 5 的 1.8 倍、单次成本比 Astra 低约 21%。
- 原始标题
- 刚刚，GPT-6 Astra接上宇树G1，把厨房收拾了！
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入选理由：大模型直接调度国产人形机器人的代表性工程进展，附泛化性说明与明确的落地限制，事实与展望可清晰切分。
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