AI 医疗：OpenAI 的新战场，医院的旧教训

Editor's Note

🗓️ 2026.01.12 | Issue#033

本期 AI Picks 关注的 AI 产业变化集中在三个方向。

首先是应用层的新动向。OpenAI 和 Anthropic 同时瞄准医疗健康，但美国医院的实践经验显示，AI 在医疗场景中的问题远比想象的多。从 ChatGPT 编造论文到让医生「脱技能」，这些案例提出了一个关键问题：AI 医疗的边界在哪里？聚焦部分详细分析了两家公司的战略差异，以及中美医院的不同实践路径。

基础设施层面同样热闹。Nvidia 提前发布 Vera Rubin 平台，算力竞赛还在加速；Meta 公布核电计划，试图从根本上解决 AI 数据中心的能源困境。这两个动作背后是同一个问题：AI 的规模化扩张需要什么样的基础支撑？

监管和商业模式的变化也在浮现。Grok 因内容安全问题面临英国监管重压，Anthropic 打击未授权使用 Claude 的第三方工具。

产业纵深

Nvidia 提前发布 Vera Rubin 平台

Nvidia 在 CES 上发布了新一代 AI 计算平台 Vera Rubin，比原计划提前了数月。这个平台由六颗芯片组成，包括 Rubin GPU、Vera CPU 和第六代 NVLink 交换机。Nvidia 称，Rubin GPU 的 AI 训练性能是 Blackwell 的五倍，同样规模的模型训练只需四分之一的 GPU 和七分之一的成本。

提前发布传递了一个明确信号：算力竞赛还在加速。Blackwell 刚刚创下 Nvidia 数据中心营收纪录，Rubin 已经进入全面生产。这个节奏背后是 AI 公司对算力的持续饥渴，xAI 每月烧掉 10 亿美元，其中大部分是算力成本。

但这也带来一个问题：当硬件性能提升的速度超过模型进步，算力过剩会成为新常态吗？AMD 同期发布的 MI455 芯片承诺「1000 倍性能提升」，但能否转化为商业价值，还需要观察。

Meta 的核电野心

Meta 宣布了一系列核电协议，将成为美国新建和现有核电站的「锚定客户」。公司与 TerraPower 和 Oklo 合作开发新反应堆，目标是 2030 到 2032 年投产，同时与 Vistra 合作扩建俄亥俄和宾夕法尼亚的三座现有核电站，总装机容量约 2600 兆瓦。

这个计划的规模超过了此前所有科技公司的核电布局。Google 和 Amazon 选择购电协议，Microsoft 选择重启三里岛，Meta 则选择直接投资整个产业链。从经济角度看，这是合理的，AI 数据中心的用电量相当于一座城市，长期锁定低成本电力能显著降低运营成本。

但 2030 年的交付目标极具挑战性。核电项目通常需要 10 到 15 年，Meta 希望在不到 5 年内看到首批反应堆投产。如果无法按时交付，公司庞大的 AI 基础设施计划可能面临能源瓶颈。这个赌注能否成功，将在很大程度上影响 AI 行业的基础设施格局。

Grok 图像生成功能引发争议

Elon Musk 的 AI 工具 Grok 关闭了面向大多数用户的图像生成功能，仅保留付费订阅者的访问权限。此前，该功能被广泛用于制作未经同意的性化和暴力图像，包括针对女性和儿童的内容。英国首相 Starmer 要求 X「控制局面」，监管机构 Ofcom 可能对 X 处以最高 10% 全球营收的罚款，甚至寻求法院禁令。

这个争议暴露了 AI 安全的两个层面问题。技术层面，Grok 的内容审核机制明显失效。商业层面，Musk 选择通过付费墙来限制访问，而非从根本上改进安全机制。这种做法虽然能快速降低风险暴露，但也意味着问题并未真正解决，付费用户仍然可以制作这类内容。

更值得关注的是监管态度的转变。英国政府的强硬表态显示，AI 安全问题正在从技术讨论转向政治议题。如果 Ofcom 真的对 X 实施禁令，这将是西方民主国家首次以 AI 安全为由封禁主流社交平台。

Anthropic 打击未授权 Claude 使用

Anthropic 实施了新的技术保护措施，阻止第三方工具通过「欺骗」方式访问 Claude。同时，公司还切断了竞争对手 xAI 通过 Cursor IDE 访问 Claude 的权限。此前，OpenCode 等工具通过伪装成官方客户端，让用户以固定订阅费用使用 Claude，而非按 API 用量付费。

这个动作反映了 AI 公司在商业模式上的两难：一方面，订阅制能吸引大量用户，另一方面，高强度的自动化使用会让公司入不敷出。Anthropic 的解决方案是强制高用量场景使用 API，这意味着从可预测的订阅收入转向按使用量计费。

对 xAI 的封禁则涉及更直接的竞争问题。Anthropic 服务条款明确禁止使用其服务「训练竞争 AI 模型」，但如何界定「竞争性使用」仍然模糊。这个案例可能成为 AI 行业生态控制的先例，当模型提供商同时也是竞争者，他们会如何平衡开放性和自身利益？

聚焦

以下「聚焦」部分为付费内容。

OpenAI 和 Anthropic 为什么同时瞄准医疗？他们的产品设计有什么本质差异？美国医院踩过的坑，对中国市场有什么启示？PANDA 工具 1400 次警报只有 300 次有效，这个比例说明了什么问题？

聚焦部分将这些独立的新闻整合成一个完整的分析框架，帮助你看清 AI 医疗的机会与边界。

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