小瑶速读：这一周，AI 的战场从模型“卷参数”切到了算力与交付：老黄把首批 Vera CPU 锁给 OpenAI/Anthropic/SpaceX；三星×OpenAI 定制芯传停滞、三星转投 Anthropic；微软、GitHub Copilot、Codex 与机器人线同步生变：
◈Codex Windows端正式支持Computer Use功能，远程接管桌面任务
OpenAI于5月29日更新Codex，Windows端正式支持Computer Use功能。更新后，Codex可以在Windows应用中识别屏幕内容、点击按钮并输入文字，用于测试、调试和完善本地项目。
本次更新同时加入远程控制能力。用户可以通过ChatGPT手机端，或Mac上的Codex，查看并接管Windows机器上的任务进度。Windows设备仍作为项目文件、shell、应用服务器和本地上下文的主机。
◈微软拟发布自研编程模型，Copilot要反击了
微软Build 2026将于当地时间6月2日至3日在美国旧金山Fort Mason Center举行，微软官方称，大会将聚焦面向开发者的AI工具和平台更新。
Build是微软一年一度的开发者大会，类似苹果WWDC、谷歌 I/O，主要面向开发者、企业技术团队和微软生态合作伙伴。微软通常会在这个大会上发布Azure、Windows、GitHub、Copilot、开发工具和AI平台相关更新。今年的重点明显转向AI Agent、开发者工具和企业AI工作流。
据The Information报道，微软计划在本届Build上展示一批自研AI模型，其中包括面向编程任务的模型。该模型将用于增强GitHub Copilot，被视为微软反击Cursor、Claude Code等AI编程工具的重要动作。
除编程模型外，微软还在筹划推出多种参数规格的自研大模型，覆盖转录、推理、语音和图像等垂直任务。
◈Copilot正式转token计费，GPT5.5涨价，已高于Claude opus 4.7/4.8
即日起，GitHub Copilot开始转向usage-based billing，也就是按token消耗折算GitHub AI Credits。用户使用不同模型时，将根据输入、缓存输入和输出token产生不同费用。
GitHub官方价格表显示，GPT-5.5每100万token输入价格为5美元，缓存输入为0.5美元，输出为30美元。相比之下，Claude Opus 4.7/4.8输入同为5美元，缓存输入为0.5 美元，cache write 为6.25美元，输出为25美元。
也就是说，在Copilot的计费体系内，GPT-5.5的输出价格已经高于Claude Opus 4.7/4.8。
◈Anthropic研究：男性使用AI Coding Agent的比例是女性两倍以上
Anthropic于5月27日发布了一项关于社会科学研究者使用AI和coding agent的调查。结果显示，81%的受访者曾尝试将AI聊天机器人用于研究，但只有20%定期使用 coding agent，也就是Claude Code、Codex、Cursor这类能在命令行或开发环境中自动写代码、跑分析、迭代结果的工具。
使用差距相当明显。Anthropic发现，典型男性姓名研究者使用coding agent的比例，是典型女性姓名研究者的两倍以上。顶尖大学研究者使用coding agent的比例，也比其他研究者高40%。
学科之间的差异同样很大。经济学研究者adoption最高，达到39%；教育研究者最低，只有4%。在已经使用coding agent的人群中，97%会把它用于生成数据分析代码。
◈MiniMax M3上线，主打 1M 上下文和 Agent 编程场景
今日，MiniMax新一代模型MiniMax M3已上线。M3是MiniMax首个支持100万token上下文窗口和原生多模态输入的模型，核心机制是MiniMax Sparse Attention（MSA），让模型在长上下文里更省算力、更快处理信息。
根据 Vercel 介绍，MiniMax M3 重点提升了软件工程、终端工具调用、Agent 式网页浏览和多轮协作能力。OpenRouter的模型页也提到，M3通过KV block选择减少长上下文下的注意力计算量，在100万token场景下，相比上一代可显著降低计算成本。
资本层面，MiniMax已于5月29日向上海证监局提交上市辅导备案报告，与此前已提交 A 股上市辅导备案的智谱，一同冲刺 A 股大模型第一股。
◈OpenAI Robotics启动招聘，目标是“人人都有自己的机器人”
今日凌晨，Sam Altman在X（推特）平台发文，宣布OpenAI Robotics正在招聘全栈硬件、运营、系统及机器学习工程师，目标是研发并制造“对人类社会有用的机器人”。该帖发布后浏览量迅速破百万。
OpenAI Robotics脱胎于Aditya Ramesh 领导的“全球模拟研究项目”，过去一年逐渐发展而来。Altman称该项目进展迅速，其基础在于机器人硬件与机器学习研究之间的紧密协作。
Altman在帖文中表示：短期内，OpenAI将专注于用机器人协助技术娴熟的工人建设未来基础设施；长期目标则是让每个人都能拥有属于自己的机器人，满足各自的需求。
“人人都有机器人”是个很大的愿景，OpenAI 现在先从招人开始。
◈三星与OpenAI定制AI芯片可能泡汤
根据韩国科技媒体Greened的最新爆料，OpenAI 与半导体大厂三星电子之间备受瞩目的“定制芯片”计划，可能要泡汤。
根据消息人士透露：双方原本正在紧锣密鼓地推进一款基于 ARM 架构的专用推理型神经网络处理器（NPU）。
据悉，该项目的前期研发已取得显著进展，旨在为 OpenAI 的大模型量身打造高效能的推理硬件。
然而，好景不长，由于双方在战略层面出现根本性分歧，这项关键的芯片研发工作目前已陷入停滞状态。
与此同时，三星电子公司刚刚宣布投资 Anthropic（Claude 模型的研发者）。
有人猜测，三星或将转身，成为 Anthropic 的人工智能芯片代工伙伴。
还有人猜测也可能合作并未完全破裂，只是换了赛道。
虽然定制 NPU 项目暂时搁浅，但这并不意味着三星与 OpenAI 彻底分道扬镳，目前，三星集团旗下的多家子公司仍在为 OpenAI 提供支持：
- 基础设施共建：三星数据系统（Samsung SDS）将与 OpenAI 联手打造下一代人工智能数据中心。
- 核心硬件供应：作为全球存储巨头，三星大概率将继续向 OpenAI 供应高性能存储芯片。
◈糖送三大家：Anthropic、OpenAI和SpaceX 是英伟达即将推出的微处理器首批主要用户
在 2026 台北国际电脑展（Computex）主题演讲中，英伟达 CEO 黄仁勋正式推出 Vera 处理器—英伟达把“CPU”从配角位，抬到了 AI 智能体/Agentic AI 时代的主机大脑位置。
Vera 主要是冲着一件事：让 GPU 少等、让 AI 工厂的数据搬运与调度更顺。
按照英伟达披露的产品信息，Vera 的关键优势有三个：
- 88 个自研 Olympus CPU 核心（Arm 兼容路线），并引入空间多线程等技术，目标是在大量并发环境、查询与数据处理任务之间更稳定地“喂数据”；
- LPDDR5X 内存子系统，官方给出最高约 1.2 TB/s 的带宽，用更低功耗把内存通道这件事做得更像“流水线”而不是“瓶颈”；
- 第二代 NVLink‑C2C（Chip‑to‑Chip）互连，作为 Vera Rubin 平台的主机 CPU，CPU↔GPU 之间可提供最高约 1.8 TB/s 的一致性带宽——本质是把“主机—加速器”边界打薄，让 token 流水线更连贯。
英伟达的对比口径也够直接：在 AI 相关工作负载语境下，Vera 给出的性能收益被描述为相对传统 x86 方案的倍数级提升。
然后老黄说：Anthropic、OpenAI以及SpaceX将成为其新款Vera处理器的首批主要客户。
官方口径是 Vera 已进入投产节奏，并从今年秋季开始，Vera 系统会通过系统构建商与云合作伙伴对外提供。
