> 导语：今日AI界风起云涌：Anthropic因版权问题面临15亿美元天价和解，创下历史记录；谷歌Gemini推出分层会员服务，开启商业化新篇章；微软发布轻量级AI Agent模型，以小博大挑战行业巨头；《Nature》发布“物理神经网络”综述，旨在摆脱对GPU的依赖；同时，ASML拟巨资入股法国AI新贵Mistral，预示着行业格局的深刻变革。

## Anthropic版权案天价和解 AI训练数据引争议

AI初创公司Anthropic因其AI模型涉嫌使用了50万本书籍的版权内容，被判支付高达15亿美元的和解金。这一金额创下了美国版权案件的最高赔偿纪录，标志着AI训练数据的版权争议进入了一个全新的阶段。此案的判决结果无疑为AI行业的未来发展敲响了警钟，如何合规使用训练数据成为所有AI公司必须正视的核心问题。

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## 谷歌Gemini开启分层付费时代 最高月费近1800元

谷歌正式为其Gemini AI推出了分层会员服务，以满足不同用户的需求。免费用户可以体验Gemini 2.5 Pro的基础功能，每月享有5次深度搜索、100张图片生成和5份研究报告的额度。而对于重度用户，可以订阅每月19.99美元的Google AI Pro计划，该计划提供每日100次AI对话、1000张图片生成和3个短视频创作等大幅增强的使用权限。这一举措标志着谷歌AI服务商业化进程的加速。

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## 微软亮剑 高效AI Agent模型挑战大模型霸权

微软开源了一款名为rStar2-Agent的新型AI Agent模型，该模型以仅140亿的参数量，在多项关键测试中展现了超越大规模模型的惊人能力。在AIME24数学推理测试中，rStar2-Agent的准确率达到了80.6%，成功超越拥有6710亿参数的DeepSeek-R1。此外，在GPQA-Diamond科学推理基准测试中，它也以60.9%的准确率领先于DeepSeek-V3。这一成果展示了微软在AI推理领域的创新实力，并证明了小模型在特定任务上同样可以实现卓越性能。

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## 告别GPU依赖 Nature发布物理神经网络新范式

《Nature》杂志最近发布了一篇关于“物理神经网络”的综述，为AI的训练与推理提供了全新的思路。该技术旨在通过硬件层面的创新，实现大规模、高效的AI计算，从而摆脱目前AI发展对昂贵GPU的严重依赖。这项研究聚焦于提升AI模型的运行速度、降低能耗，并优化用户体验，为未来AI技术在实际应用场景中的普及铺平了道路。

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## 芯片巨头入局 ASML拟控股法国AI明星Mistral

据消息称，全球光刻机巨头ASML计划入股法国AI企业Mistral，并可能成为其最大股东。在此轮融资中，Mistral计划募集17亿欧元，公司估值将达到100亿欧元。其中，ASML预计出资13亿欧元，并有望在Mistral的董事会中获得一个席位。这一战略投资显示了半导体产业上游巨头对AI赛道的强烈兴趣，也预示着AI领域的竞争将更加激烈和多元化。

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