OpenAI CEO Sam Altman 在印度 AI Impact Summit 2026 上首次公开批评「AI 洗白」现象——企业将本来就要进行的裁员归咎于 AI。数据显示 2025 年仅不到 1% 的裁员真正由 AI 驱动，90% 高管承认 AI 对就业无实质影响。但同场的 Anthropic CEO Dario Amodei 和微软 AI 负责人 Mustafa Suleyman 却给出了截然不同的判断。
亚马逊威胁情报团队披露，一名技术水平有限的威胁行为者在 2026 年 1 月 11 日至 2 月 18 日期间，利用至少两个商用大语言模型，系统性入侵了 55 个国家超过 600 台 FortiGate 防火墙设备。攻击者未使用任何零日漏洞，完全依赖弱密码和暴露的管理接口，但借助 AI 实现了工具开发、攻击规划和横向移动的全流程自动化。亚马逊将其定性为「AI 驱动的网络犯罪流水线」，这一案例深刻揭示了 AI 正在将网络攻击的门槛降低到危险水平。
微软 Defender 安全研究团队发现一种名为「AI 推荐投毒」的新型攻击手法：企业在网页上嵌入看似无害的「用 AI 总结」按钮，实际通过 URL 预填提示词向 ChatGPT、Copilot、Claude 等主流 AI 助手注入持久化记忆指令，让 AI 在未来对话中优先推荐特定品牌。60 天内已发现 31 家公司的 50 多条投毒提示词，覆盖金融、医疗、法律等 14 个行业。这不是黑客攻击，而是合法企业的「AI 时代 SEO」——当你的 AI 助手自信地推荐某个产品时，它可能早已被悄悄「收买」。
Spotify 联合 CEO Gustav Söderström 在 2025 Q4 财报电话会上透露，公司最资深开发者自去年 12 月起完全依赖 AI 生成代码，不再手写任何一行。这一表态引发行业震动，但工程师社区随即爆发「AI 疲劳」争论——Sonar 调查显示 96% 开发者不完全信任 AI 代码，仅 48% 会在提交前验证。Canva 等公司也在跟进类似转型，软件工程的「监督者时代」正在加速到来。
弗吉尼亚大学与 Google 联合研究发现，大模型生成的 token 越多反而越容易出错（相关系数 r=-0.59）。研究团队提出 Deep-Thinking Ratio（DTR）指标，通过分析模型内部各层的预测变化来衡量真正的「深度思考」token 占比，并据此开发 Think@n 策略——仅需前 50 个 token 就能判断生成质量，在 AIME 2025 数学基准上以 94.7% 准确率超越传统多数投票法，同时将推理成本降低约 50%。
Google 全球创业组织负责人 Darren Mowry 在 TechCrunch 播客中直言，仅在大模型外包一层 UI 的「LLM 套壳」创业公司和聚合多个模型的「AI 聚合器」正面临生存危机。他将当前局面类比 2010 年代初期转售 AWS 基础设施的中间商被淘汰的历史，指出只有像 Cursor、Harvey AI 这样建立了深护城河的公司才能存活。与此同时，他看好 Vibe Coding 开发者平台、直面消费者的 AI 工具以及生物科技和气候科技赛道。
OpenAI 于 2 月 9 日开始在 ChatGPT 中测试广告，面向美国免费和 Go 订阅用户。首批广告主包括 Expedia、Best Buy、Qualcomm 等，最低投放门槛 20 万美元，CPM 高达 60 美元。Adthena 数据显示仅 0.8% 的回复包含广告，但用户发送第一条消息即可触发商业推荐，这一「零上下文投放」模式引发广泛讨论。
OpenAI 向投资者透露 2030 年算力总支出目标约 6000 亿美元，较此前 Altman 承诺的 1.4 万亿美元大幅缩减 57%。与此同时，Nvidia 正以 300 亿美元股权投资参与 OpenAI 超千亿美元融资轮，取代此前签署的 1000 亿美元基建协议，OpenAI 估值达 8300 亿美元。2025 年收入 131 亿美元超预期，但推理成本暴增 4 倍导致毛利率从 40% 降至 33%，「增收不增利」的结构性问题在 IPO 前夕浮出水面。
印度 AI 影响力峰会 2026 在新德里闭幕，88 个国家和国际组织签署《新德里 AI 影响力宣言》，涵盖美国、中国、俄罗斯、欧盟等主要力量。宣言围绕 AI 资源民主化、可信 AI、能源效率等七大支柱展开，提出 Global AI Impact Commons 平台、Trusted AI Commons 工具库等具体倡议，明确支持开源 AI 路线。作为首个在全球南方举办的大型 AI 峰会，印度以「AI for All」愿景定位自己为 AI 有产者与无产者之间的桥梁。但宣言为非约束性文件，实际执行力度仍是最大悬念。
PromptQL CEO Tanmai Gopal 在 Fortune 专访中表示，硅谷对 AI 取代白领工作的末日预言被严重夸大，本质是融资周期驱动的自我投射。但他同时承认，AI 已达到编码领域的婴儿 AGI 水平，具备普通高级工程师的判断力，编码成为第一块倒下的多米诺骨牌。SaaSpocalypse 蒸发 SaaS 行业 2 万亿美元市值，美银称 AI 是双刃剑。然而 Gopal 在帮财富 500 强落地 AI 的一线工作中发现，企业中最有价值的知识从未被写下来，AI 无法训练在不存在的数据上，大多数业务场景中 AI 并不好用。