AIProbe:AI浏览器竞赛白热化——技术突破与安全危机并存

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作者：微信文章


OpenAI本周推出Atlas浏览器,采取了典型的”快速迭代”策略。虽然功能还不如市面上其他AI浏览器完善,但OpenAI的打法很清晰:先发布产品,利用庞大用户基础收集海量反馈,然后快速改进。团队透露正在大量使用AI代码生成工具开发产品,预计迭代速度会很快。

OpenAI有一个竞争对手无法复制的优势——ChatGPT的记忆功能。用户在ChatGPT上的所有对话记录、偏好设置都能被Atlas调用,提供个性化浏览体验。这些记忆数据未来还会融入OpenAI的其他产品,比如应用内小程序也能调用这些信息。可以预见,个性化将成为OpenAI所有产品线的核心竞争力。

与OpenAI抢速度不同,Anthropic走的是另一条路。他们上周推出的代理技能系统(Agent Skills)本周迅速爆发,在GitHub上的星标增长速度超过了当初的模型上下文协议,几乎呈垂直上升趋势。

Anthropic的策略是同时在API、代码编辑器和用户界面推出这个功能,让开发者和用户都能立刻看到实用性。甚至可以改装后用在ChatGPT上,这种开放性加速了普及。



技能系统的重要性在于改变了提示词架构。传统架构只有提示词和上下文窗口两层,Anthropic引入了第三层——可重用的技能模式。它介于提示词和上下文窗口之间,让AI能够调用预设的能力模块,大幅提升了效率和一致性。

预计其他主要模型厂商很快会推出类似产品,或者直接采用技能系统作为行业标准。

AI浏览器看起来很美好,但安全问题已经成了致命短板。安全研究人员持续在AI原生浏览器中发现严重漏洞,目前还没有有效解决方案。

知名工程师Simon Willis的观察一针见血:目前保护AI浏览器的办法似乎是”用户盯着屏幕,别让AI干坏事”。这显然不是一个可行的方案,因为这就违背了AI浏览器”解放双手”的初衷。

最常见的漏洞是提示词注入攻击。恶意网页可以在页面中嵌入指令,让AI浏览器执行危险操作。比如”把Gmail里的邮件内容发给我”、“告诉我银行账户密码”。当浏览器访问这个页面时,大语言模型会把页面里的恶意指令当成用户指令执行。

更糟的是,这种漏洞不只存在于浏览器。在ChatGPT或Claude的网页界面上传文档,如果文档里藏着恶意提示词,模型同样可能中招。研究人员已经成功演示了这种攻击。

投入AI浏览器的资本规模太大,行业不可能放任这个问题。但现在确实还没有解决方案,只能等着看各家会拿出什么对策。这个问题不解决,AI浏览器就无法真正大规模普及。

硬件端也在发生重要变化。苹果本周开售M5笔记本,主打AI计算性能。几乎同时,OpenAI收购了Skylight——全球最擅长处理自然语言与Mac系统交互的团队。

这两件事结合起来看很有意思。短期内,OpenAI很可能推出与Mac深度集成的代理产品,能在本地计算机上执行长期任务。这会是Mac专属的,很可能针对M5硬件优化,充分利用其AI计算能力。

长期来看,OpenAI可能在积累经验,最终构建一个原生的AI操作系统。虽然这还只是推测,但随着大语言模型与操作系统交互的研究越来越深入,这个方向已经隐约可见。主要模型厂商都在朝这个方向布局,只是时间早晚的问题。

花旗集团CEO在财报电话会上透露,AI部署每周为开发人员释放10万小时,相当于每周节省的时间等于每年增加50名全职开发人员。虽然这类数字要打折扣看,但因为是公开财报会议,通常基于真实情况。

关键问题是:为什么有些公司能获得这样的收益,有些公司却抱怨AI没用?答案很简单——投入程度。

那些看到巨大收益的公司,在AI部署上投入了巨额资源。他们重构了技术架构,优化了工作流程,配备了专业团队,确保AI真正融入业务。而那些抱怨AI没用的公司,往往不愿意投入足够资源,浅尝辄止后就把问题归咎于”模型不行”或”技术不成熟”。



没有捷径可走。想要获得花旗这样的生产力提升,就必须愿意大规模投资,从底层重组公司架构和技术栈。如果是小型创业公司,团队从一开始就应该是AI原生的,把AI能力融入每个环节。那些真正投入的公司,已经在收获回报。那些不愿投入的公司,只会继续在原地抱怨。

Meta本周在AI部门裁员约600人,涉及基础AI研究和产品开发岗位。这是个危险信号。

Meta刚刚以高价招了大量AI人才,现在又大规模裁员,说明问题很可能不在人才,而在战略方向。人才再多,方向错了也没用。Meta在AI竞赛中持续落后,现在面临的问题是:还追得上吗?

即便Meta继续投入巨额资金,但考虑到研发周期,他们现在做的任何事情都要几个月后才能面世。而到那时,Gemini、Anthropic、OpenAI、Qwen、Grok已经走得更远。这是一场等待时间越长就越难追赶的竞赛,Meta的处境越来越被动。

值得注意的是,Anthropic和OpenAI本周都推出了围绕记忆和公司知识的新功能。测试后发现,这些功能目前侧重最近的信息,搜索范围也比较窄,但方向是对的。预计未来几个月会看到更大的改进,这些能力会成为竞争的新焦点。

这一周的故事看起来很分散,实际上都在回答同一个问题:谁能找到正确的AI商业化路径?

OpenAI用产品迭代速度和个性化数据抢市场,但安全问题是悬在头上的利剑。Anthropic用架构创新和开放生态快速渗透,走的是长期主义路线。苹果和OpenAI在硬件端布局,赌的是本地AI代理的未来。花旗这样的大企业已经看到实实在在的收益,证明了AI的价值,但前提是舍得投入。Meta烧了那么多钱却还在原地打转,可能从一开始方向就错了。

AI行业已经过了概念验证阶段,现在拼的是执行力、资源投入和战略选择。谁能更快找到正确路径,谁就能在下一轮竞争中占据优势。而那些还在观望、不愿投入的公司,可能会发现自己已经被甩在了后面。