算力告急！谷歌限制Meta使用Gemini；韩国All in 存储，三星和SK海力士将发布1.3万亿美元投资计划；Fable 5最快本周恢复使用丨硅谷大事件

先看几个核心信号：算力供需矛盾正在全球顶级科技公司之间激化；韩国准备砸下1.3万亿美元赌注存储芯片；马斯克的Grok 4.5悄然内测，性能直逼行业顶尖；苹果芯片战略来了个急转弯，直接跳过M6全力押注AI专用芯片。这一连串动作背后，AI行业的竞争格局正在发生深刻变化。

今日头条：算力告急！谷歌限制Meta使用Gemini，AI云算力进入"配给制"

人工智能基础设施的供需矛盾，正在全球顶级科技公司之间激化。

6月28日，英国金融时报报道了一个标志性事件：由于计算能力有限，谷歌限制了Meta等公司对Gemini AI模型的使用额度。其中，Meta因为需求规模异常庞大，受影响最深。

据了解，Meta内部多项AI项目因此被打乱和推迟。局面迫使Meta要求员工提高AI算力使用效率，对内部员工的token消耗量精打细算。

这一困境也反过来倒逼谷歌加快扩容步伐。谷歌本月早些时候与SpaceX签订了一份每月9.2亿美元的算力租赁协议。谷歌CEO桑达尔·皮查伊在今年一季度财报会议上坦言："近期我们在算力方面确实面临制约，如果能够满足需求，云业务收入将会更高。"（金融时报）

硅谷资讯

韩国All in 存储，三星和SK海力士将发布1.3万亿美元投资计划

6月29日，据韩国经济日报报道，总统李在明将于今日在青瓦台国宾馆主持"韩国大跃进三大工程国家简报会"。届时，他计划公布三大工程的总体规划：半导体、人工智能数据中心和物理人工智能。

作为总统旗舰产业战略的一部分，三星和SK海力士准备在未来十年投入高达2000万亿韩元（约合1.3万亿美元）扩建工厂。如此庞大的投资规模，加上总统亲自背书，全球市场对存储芯片的需求仍在持续上涨。（韩国经济日报）

Grok 4.5模型性能接近Opus，SpaceX AI快速迭代

6月28日，马斯克在X上扔出一枚深水冲击波：Grok 4.5已经开始在SpaceX和特斯拉进行内部测试。

该模型基于xAI自研的1.5万亿参数V9基础大模型打造，并引入Cursor数据完成补充训练。早期评估显示其性能接近甚至有望超越Anthropic Opus。不过，Grok 4.5目前仅限SpaceX和Tesla内部使用，公开API的时间表尚未披露。

马斯克强调，RL持续改进模型，Grok Build训练框架每日都在优化。SpaceX将每月发布一批从零训练的模型，迭代速度远超行业惯例。（X）

智谱GLM-5.2首次匹敌美国大模型

6月28日，华尔街日报指出，中国的人工智能系统在网络安全能力方面已与Anthropic公司的Mythos系统不相上下。智谱AI的GLM-2在漏洞发现能力上可与Mythos匹敌。

摩根大通同日报告显示，中国AI模型在每Token成本上比美国模型便宜最高50倍。截至2026年4月，中国模型占AI聚合平台OpenRouter流量的45%以上，而2024年底这一比例还不到2%。（华尔街日报）

苹果芯片路线急转向，放弃M6，All in AI驱动M7

苹果正在对其Mac芯片战略进行有史以来最大规模的调整。Bloomberg报道，苹果公司将放弃推出M6 Pro和M6 Max等高端版本，直接开发专注于AI推理的M7芯片线。

从M1到M5，苹果每一代芯片均同步推出Pro和Max变体。此次仅以基础版M6开启新世代，是苹果芯片历史上的首次。

基础版M7芯片内部代号为Delos或H19G，最早将于明年上半年亮相，内存带宽预计约240GB/s。

这是Apple芯片战略近十年来的最大转向，有望帮助公司满足市场对本地AI运算能力以及高图形负载软件不断增长的需求。（Bloomberg）

Fable 5最快本周恢复，Anthropic与政府谈判接近尾声

6月28日，Axios援引知情人士报道，特朗普政府即将准许Anthropic恢复Fable 5的访问权限。

这是继上周五Mythos 5获准向关键基础设施组织开放后的又一突破。奥地利同日推动欧盟引入Anthropic落地运营，以反制美国出口限制。

如果Fable 5如期恢复，Anthropic的两款被禁模型均已获政府放行。这对仍在受限中的GPT-5.6将构成直接竞争压力。（Axios）

AI编码智能体可通过GitHub仓库植入恶意软件

6月28日，Mozilla 0din安全团队演示了新的攻击手法：Claude等AI编码智能体可被看似"干净"的GitHub仓库诱骗安装恶意软件。

攻击原理是：开发者让AI agent初始化一个GitHub项目时，agent会自主执行代码中隐藏的恶意指令。这一手法利用了AI agent自主执行代码的特性，安全行业此前尚未充分防范。

Anthropic同日发布了针对约9700名Claude用户的调研，33%的受访者认为AI可完成自身30%至60%的工作任务。AI在生产环境中的渗透越深，安全漏洞的潜在破坏力就越大。（Tom's Hardware）