Tech Giants Expand AI Tools While Cutting Costs

01Meta推出Muse图像生成器，引发数据授权争议

Meta推出了Muse，这是一款面向广告、内容创作和创作者工具的全新AI图像生成模型。此举标志着Meta在AI生成图像领域最重大的一次推进，应用范围涵盖广告创意到家居装饰等多个领域。Muse被设计为与Meta现有的广告基础设施深度整合，有望为企业提供一种大规模快速生成视觉内容的新方式。

该发布立即引发了关于训练数据实践的争议。据Wired报道，拥有公开账户的Instagram用户的照片将被自动纳入Muse训练数据，除非他们主动选择退出。这意味着数百万用户的图像可能在未经明确同意的情况下被用于训练模型，引发了隐私倡导者的批评，并引发了对整个行业AI训练数据实践未来的质疑。

02Claude Cowork扩展至移动端和网页，支持跨设备编程助手

Anthropic已将Claude Cowork扩展至移动端和网页平台，这标志着编程助手竞争的重大升级。此次更新允许开发者从桌面端开始任务，在手机上接收状态更新，并在之后取回完成的结果——即使笔记本电脑已关闭。这种跨设备能力代表了AI编程助手使用方式的根本性转变，从基于会话的交互转向持久化的后台代理。

这一扩展标志着行业向智能手机控制AI代理的更广泛趋势。Wired报道称，Claude Cowork现在可以在用户关闭笔记本电脑后继续执行任务，这是让AI助手真正跨设备持久化运行的整体战略的一部分。这使Anthropic能够与GitHub Copilot和Cursor等其他编程助手直接竞争，后者传统上一直绑定在桌面开发环境中。

03微软通过依赖自有模型削减AI支出

微软加入了更广泛的行业趋势，即通过更依赖自有模型来削减AI支出。这家科技巨头是最新一家通过构建和部署自有模型而非依赖第三方服务来降低外部AI基础设施成本的硅谷巨头。这一转变反映了科技公司面临的压力，即需要展示高效的AI支出，因为计算成本持续攀升。

这一战略转向标志着企业AI采购的重大变化。通过利用内部模型，微软可以降低每次查询成本，同时对数据和模型行为保持更严格的控制。此举与其他主要科技公司的类似策略一致，表明最初在外部AI服务上的大量支出可能正在让位于更注重成本的方法，强调内部开发。

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