∞ 特朗普T1手机拆解：换壳HTC U24 Pro 再贴上美国国旗
在经历近一年延期后，特朗普T1手机已于今年5月开始发货，售价499美元。日前，知名拆解团队iFixit发布了T1拆解报告。结论很直接：这款手机的内部设计和核心配置与HTC U24 Pro几乎一模一样，可以看作是一台换上金色外壳、印有美国国旗元素的HTC U24 Pro。
iFixit表示，在正式拆机前，团队先通过Lumafield CT扫描仪对T1进行无损检测，结果显示，该机内部结构与HTC U24 Pro几乎完全匹配。
HTC U24 Pro（左）和特朗普T1手机（右）
随后，iFixit对两款手机进行了进一步拆解对比，发现二者在元器件形状、内部布局、螺丝位置，甚至防拆贴纸位置等方面都高度一致。
此前外界曾注意到，T1的闪光灯和摄像头位置看起来与HTC U24 Pro略有不同。
不过拆解发现，闪光灯本身的触点位置并未改变，只是通过延长排线实现了外观位置调整。
此外，两款手机的扬声器开孔样式也存在差异，但iFixit称，这并不影响内部结构，扬声器及其位置依然相同，更多只是外观层面的改动。
核心配置方面，iFixit在T1主板上发现，该机搭载高通SM7550芯片，也就是骁龙7 Gen 3。
内存和存储封装来自美光，规格为12GB LPDDR5+512GB，而iFixit此前拆解的HTC U24 Pro则采用SK海力士封装。
更有意思的是，iFixit还将HTC U24 Pro的主板装入T1中，结果手机可以正常运行，这进一步说明两款机型在硬件层面拥有极高兼容性。
两者比较明显的区别主要在电池，T1电池标称容量为5000mAh，高于HTC U24 Pro的4600mAh，电芯来自菲律宾Newlix Mfg Inc。
不过，T1充电功率被限制在30W，而HTC U24 Pro支持60W快充。
iFixit认为，现有拆解结果并不能证明T1是“美国制造”。
其指出，若一款手机要标注“美国制造”，需要满足美国联邦贸易委员会相关要求，而T1目前更像是一款基于现有ODM方案进行外观调整的产品。
据了解，T1最初的重要卖点之一正是“美国制造”，不过在发布仅6天后，公司官网便修改了相关描述，删除“美国制造”字样，改为更模糊的“以美国价值观设计”。
今年2月，特朗普移动高管也承认，T1不会在美国完全制造，仅有最后约10个组件会在迈阿密进行“最终组装”，大批量生产制造仍在海外进行。
也就是说，从iFixit的拆解来看，特朗普T1手机所谓的“美国手机”光环，更多体现在外观和营销包装上，硬件本质仍与HTC U24 Pro高度一致。
∞ SpaceX确定发行价 募资750亿美元创史上最大IPO
SpaceX创下史上最大规模IPO，一举跻身全球市值最高上市公司行列，并使创始人埃隆·马斯克距离成为全球首位万亿美元富豪更近一步。
根据SpaceX周四在官网发布的声明，公司此次IPO发行5.556亿股，发行价为每股135美元，募资总额达750亿美元。SpaceX此次IPO募资规模是沙特阿美2019年创下的294亿美元上市纪录的逾两倍。
声明显示，SpaceX还授予承销银行超额配售权，可按发行价额外购买8，330万股股票。若该权利全部行使，IPO融资规模将增至约860亿美元。
按发行价计算，SpaceX市值达到1.77万亿美元。计入员工股票期权和限制性股票单位后，公司完全摊薄估值约为1.8万亿美元。
马斯克在散户群体中的强大号召力是本次交易中的重要因素。知情人士周四表示，散户认购已经超过1000亿美元，远高于预留给他们的20%的IPO股份。
SpaceX将于周五在纳斯达克和纳斯达克德州市场开始交易，股票代码为“SPCX”。
∞ 微软开放NVIDIA GPU运行原本仅限Copilot+ PC的本地AI功能
微软正在放宽此前围绕 Copilot+ PC 画下的一条“硬线”，允许更多 Windows 11 设备在具备合适 GPU 的情况下运行本地 AI 工作负载。 最新更新显示，只要系统配备了至少 6GB 显存的 NVIDIA GeForce RTX 30 系列或更新型号显卡，就可以支持 Windows 的本地语言模型 API。 从表面上看，这只是针对开发者的一项小改动，但它暗示微软正在重新思考：是否还要把本地 AI 能力紧紧绑定在 Copilot+ 品牌之下。
在 2024 年 6 月 18 日 Copilot+ PC 正式发布时，微软向外传达的信息非常明确：专用 AI 硬件是必需条件。 这类设备的部分定义特征，就是内置神经处理单元（NPU），以及 16GB 内存和固态硬盘等基础配置。 其中，NPU 被刻意塑造为解锁 Windows 本地 AI 功能的关键所在。
然而，能够承担 AI 负载的并不只有 NPU。 尤其是现代 GPU，本来就是为大规模并行计算而生，长期以来一直被用于运行机器学习模型。 在实际应用中，对于许多 AI 工作负载，GPU 往往可以提供比当前 NPU 更高的吞吐能力，只是通常会付出更高的功耗代价。
在此次调整之前，微软一直把大部分内置 AI 功能限制在配有 NPU 的设备上。 这让不少算力充足、仅依赖 GPU 的 PC 无法使用本地文本与图像生成，以及 Windows Recall 等一系列 AI 工具。 如今，这道鸿沟开始被填平。 微软在更新的技术文档和 GitHub 帖子中确认，开发者现在可以在非 Copilot+ PC 上，利用受支持的 GPU 来运行语言模型 API。
微软在介绍中称，此项能力为“语言模型 API 在 GPU 上运行（试验性）”，并指出这些 API 现已能在配备受支持 GPU 的非 Copilot+ PC 上运行，为更广泛的 Windows 11 设备带来本地语言模型能力。 官方同时明确，目前受支持的硬件包括配备 6GB 以上显存的 NVIDIA GeForce RTX 30 系列及更新产品。
就当前阶段而言，这一能力仍然主要停留在开发者层面，而非直接面向普通终端用户开放。 要调用这些 API，需要开发或使用集成 Windows AI 框架的应用程序。 不过，这已经为本地 AI 功能大规模拓展到更多 Windows 设备奠定了基础。
在这一框架的核心，是一个名为 Phi Silica 的小型本地语言模型。 与预装在所有系统中的方案不同，Phi Silica 通过 Windows Update 按需分发：当某个应用提出需求时，系统才会下载该模型。 模型安装完成后，即可在本地硬件上运行，当检测到可用 GPU 时，便会优先利用 GPU 加速推理。
目前公开的功能主要聚焦文本相关任务。 通过 Windows.AI.Text API，应用可以执行内容摘要、文本重写、将文本转换为结构化格式，以及生成提示语等操作。 从用户视角看，这些能力与云端 AI 工具提供的体验类似，只是计算完全在本地完成。
本地运行带来了一些实际优势。 由于减少了对云端算力的依赖，系统响应速度有望提升，同时数据不必上传外部服务器，有助于数据留在本机之内。 对开发者和企业用户而言，这种模式在延迟、带宽成本与隐私合规方面都有潜在吸引力，可能影响其对 AI 功能的采用方式。
需要指出的是，此次开放并不意味着 Copilot+ 体系全面“解锁”。 一些更具可见性的 Copilot+ 功能，例如 Windows Recall 和 Click to Do，目前仍然绑定于搭载 NPU 的系统。 就现状来看，GPU 支持主要局限在语言模型 API 层，而不是整个 AI 体验的完整集成。
尽管限制尚存，趋势已经十分明显：微软不再把 NPU 视作 Windows 本地 AI 的唯一入口。 允许 GPU 承担这部分工作负载，显著扩大了可兼容硬件的范围，也削弱了 Copilot+ PC 在发布之初那种“独占本地 AI”的形象。
∞ 亚马逊披露数据中心年度用水量 2025年全球耗水约95亿升
亚马逊在美国西雅图通过为期一年的数据中心新建“紧急暂缓令”后，首次系统性公布了其全球数据中心的年度用水情况，引发外界对人工智能时代基础设施资源消耗的新一轮关注。 这项源自公司官方可持续发展报告的数据称，亚马逊全球数据中心在2025年共消耗约25亿加仑水，折合约95亿升，且在数据中心规模持续扩张的情况下，相比2024年总用水量仍下降了2%。
根据亚马逊披露的数据，其数据中心在2025年的用水强度为每千瓦时电力消耗约0.12升用水，这是首次对外给出按用电量计的具体用水指标。 在生成式人工智能带动大规模算力需求、数据中心选址和审批争议不断升温的背景下，水资源及能源消耗问题已成为地方政府和社区评估数据中心项目的重要变量。
此次披露发布前不久，西雅图方面刚刚正式通过了一项为期一年的数据中心建设暂缓令，其中部分推动者正是亚马逊自身员工，他们呼吁公司更透明地披露环境影响，并重新审视数据中心扩张节奏。 在这份新发布的水资源报告中，亚马逊试图以量化数据回应舆论，强调其数据中心的用水效率在行业中处于相对领先位置。
亚马逊在报告中援引微软、Google和Meta等其他大型科技公司的公开数据，制作了对比图表，称这些公司在过去数年内的“每千瓦时耗水量”指标普遍高于亚马逊。 报告显示，从单位能耗用水强度来看，Google在被引用的区间内用水水平最高，不过相关数据主要集中于其用于支持Gemini等人工智能服务的特定AI数据中心，而亚马逊则是按整体数据中心业务进行统计，两者口径并不完全一致。
尽管强调相对效率优势，亚马逊披露的数字仍未涵盖其数据中心运营背后间接消耗的水资源，例如为数据中心供电的发电厂在发电过程中所使用的冷却用水，以及新建数据中心工程施工环节涉及的用水量。 环保组织和行业观察人士指出，这类间接用水往往难以量化，却可能构成数据中心总体水足迹的重要部分，因此也成为未来要求企业进一步信息披露的关注焦点。
在具体冷却策略方面，亚马逊表示，其数据中心在大约九成时间依赖空气冷却，仅在“全年中最热天里的最热时段”启用蒸发式水冷系统，以此在维持设备稳定的同时削减用水需求。 公司还称，其服务器对高温的容忍区间已被适度调高，使数据中心能够在较高环境温度下运行，从而减少对高强度冷却和相关水消耗的依赖。
亚马逊声称，按照其采用的计算方法，其数据中心相较行业平均水平在用水效率上高出约七倍。 这一说法部分参考了一篇于去年发表的同行评审研究论文，该论文对全球数据中心用电与用水模式进行了测算，亚马逊据此对行业平均值进行了调整，并据此得出所谓“七倍效率”结论。
随着生成式AI模型迭代加速，算力密度和能耗不断攀升，大型科技公司在全球范围内加快建设新一代AI数据中心，也因此面临更密集的监管审查与社区阻力。 从美国本土到欧洲多国，关于数据中心对电网负荷、地下水和城市供水体系影响的政策争论正在升级，西雅图一年期的暂缓令被视为这一趋势的最新实例之一。
亚马逊最新披露的水资源数据在一定程度上回应了外界对其环境信息透明度的质疑，也为比较不同科技巨头的资源使用情况提供了新的参照。 但在间接用水、长期区域水安全影响以及与地方社区的利益平衡等问题尚未充分量化和公开的前提下，围绕AI数据中心的资源争议短期内仍难消弭，未来各地在审批新项目时，如何在产业发展与水资源承载力之间取得平衡，将继续考验监管者与企业的决策能力。
∞ 支持 Apple Intelligence 的设备今年秋季都可以升级 Siri AI
苹果在 2026 年 WWDC 开幕主题演讲中正式发布 Siri AI，并宣布将在今年秋季随 iOS 27、macOS 27、iPadOS 27 和 visionOS 27 一同推送给用户。Siri AI 构建于 Apple Intelligence 之上，将为语音助理带来更强的理解能力和类似聊天机器人的全新交互界面。只要设备本身支持 Apple Intelligence，用户就可以获得新版 Siri AI，而不局限于 2024 年之后发布的新硬件。
发布会上，苹果展示的一张“最先进设备”支持列表引发了外界误读，不少社交媒体和论坛帖子据此断言，只有最新款 iPhone 和 Mac 才能用上 Siri AI。事实上，那张表格指向的是苹果口中“史上最先进的本地模型”（AFM Core Advanced），而不是 Siri AI 的整体功能支持范围。部分用户因此在网上质疑，认为自己号称“AI ready”的 iPhone 17 等设备将在今年秋季被排除在新功能之外。
苹果在后续信息中明确，这一“最先进本地模型”仅用于 Siri AI 的两项特定能力，其余 Siri AI 及 Apple Intelligence 功能仍会按原计划下放至所有支持 Apple Intelligence 的设备。根据介绍，只有以下两项功能需要最新一代或更高规格硬件：一是让用户更深度自定义 Siri 的声音，二是系统级语音听写能力的显著提升。除这两项外，Siri AI 的新交互界面和大多数智能功能，都将在现有 Apple Intelligence 设备上开放。
在硬件要求方面，使用这套“最先进本地模型”的 iPhone 目前限定在 iPhone Air、iPhone 17 Pro 和 iPhone 17 Pro Max 等机型。iPad 端则要求搭载 M5 及更新芯片且配备 12GB 内存，Mac 端则需 M3 或更新芯片，同样配备至少 12GB 内存。这部分机型将在今年秋季获得完整的 Siri AI 能力组合，包括上述两项依赖高端本地模型的功能。
与此同时，搭载 M1 等早期 Apple Silicon 的 MacBook Pro，以及支持 Apple Intelligence 的 iPhone 16 Pro Max 等设备，仍然可以在系统更新后获得新版 Siri AI，只是无法使用那两项额外的高阶特性。尽管如此，一些用户已在论坛上讨论是否提前淘汰 M1 Pro MacBook Pro，或因 iPhone 16 Pro Max 无法获得“完整 Siri 升级”而感到不满。评论认为，这种恐慌更多源自对发布会措辞的断章取义以及网络舆论的放大效应。
报道指出，如果仔细查看苹果关于 Siri AI 的官方说明及支持列表，就不难发现 Siri AI 与“最先进本地模型”并非同一概念。前者是一整套基于 Apple Intelligence 的智能助理升级，后者只是其中两项特性所依赖的高规格本地模型。作者甚至调侃称，这种误解本可以通过简单搜索“Siri AI 支持设备”轻松避免，却在社交平台和部分 AI 聊天工具的“二手解读”下被进一步放大。
总体来看，今年秋季随着 iOS 27、macOS 27、iPadOS 27 和 visionOS 27 推出，支持 Apple Intelligence 的现有 iPhone、iPad、Mac 和 Apple Vision Pro 用户，都将迎来一次较为统一的 Siri AI 体验升级。真正被硬件代际划线的，只是语音外观自定义和系统级听写这两项需要更高算力与内存的新功能，而非 Siri AI 本身是否可用。对于大多数已经处在 Apple Intelligence 阵营的用户而言，无需急于更换设备，也能享受到新版 Siri AI 带来的主要改进。