OpenAI 也要上市了！微软甩开 OpenAI 自研 7 款模型，AI 10 亿用户

6 月 8 日，一天之内：OpenAI 提交保密 IPO 申请，距 Anthropic 仅差 7 天；微软的自研模型矩阵在 Build 2026 之后持续刷屏——两件事合起来，意味着 AI 行业的两大逻辑同步切换：钱要从一级市场流向二级市场，技术依赖要从合作变成自供。与此同时，阿里的 AI 架构在国内静悄悄完成了一次重组，ChatGPT 月活突破 10 亿的消息终于被大量媒体确认，而一道让数学家憋了 80 年的几何猜想，被 AI 一个下午给推翻了。

OpenAI 也要 IPO 了，两家同夏竞速

6 月 8 日，OpenAI 在官网宣布向美国 SEC 提交了保密 S-1 草案，正式启动上市程序。1

公司目前在二级市场的估值约 $8520 亿，落后 Anthropic 在 Forge Global 平台上接近 $1 万亿的标记。OpenAI 在声明里说得很坦诚：「我们还没决定时间表，因为有一些事情作为私人公司更容易做；但这给了我们如果有必要就尽快上市的选项。」2

背景是：Anthropic 在 6 月 1 日已率先提交，估值 $9650 亿，年化营收 $470 亿，接近盈利；SpaceX 则定于 6 月 12 日挂牌 Nasdaq。三家估值合计超过 $3.5 万亿的科技公司同一个夏天上市，是自千禧年互联网泡沫以来没有过的事。

对于 OpenAI 来说，节奏压力是真实的。据 PitchBook 报告，谁先上市就先锁定稀缺资本——而 SpaceX 已经率先排到前面，Anthropic 的定价又会直接框定 OpenAI 的估值上限。OpenAI 2028 年预计仍将净烧 $850 亿，公开投资者要接受的不是盈利故事，而是押注 AGI 能在亏损期结束前到来。

微软七款自研模型登场，告别 OpenAI 依赖

在 6 月 2-3 日的 Build 2026 大会上，Satya Nadella 一口气推出 MAI 系列 7 款自研模型，训练过程全程不依赖 OpenAI 架构。3

核心产品包括：

MAI-Thinking-1：首款自研推理模型，稀疏 MoE 架构，约 350 亿活跃参数，256K 上下文，私有预览中
MAI-Code-1-Flash：已向 GitHub Copilot 全量开放，面向开发者日常工作流
MAI-Image-2.5：图像生成模型，内部测试排名高于 Gemini
MAI-Transcribe-1.5：支持 43 种语言，速度是主要竞品的 5 倍

编程代码屏幕特写 — 微软 Build 2026 后，MAI 系列模型已开始在 Copilot 生态落地 3

微软同步披露的 Frontier Tuning 技术，可在企业合规边界内用强化学习调优，内部测试显示针对 Excel 任务的版本「成本降至 OpenAI 前沿模型的十分之一」。硬件侧同步推出 Majorana 2 量子芯片，宣称单芯片可集成百万量子比特，目标 2029 年交付可扩展量子计算机。

需要指出的是：上述性能数据均来自微软内部评估，尚未经过外部独立验证；生产流量目前仍运行在 OpenAI 和 Anthropic 的模型上。自研是战略选项，不是当下现实。

ChatGPT 月活 10 亿，4 年完成谷歌搜索 10 年的路

这个数字在本周被多方媒体确认：ChatGPT 的月活跃用户已突破 10 亿，成为史上达成这一里程碑最快的应用——Facebook、Instagram 和谷歌搜索花了 10 年以上，ChatGPT 用了 4 年不到。4

作为参照系：Claude App 月活约 5600 万，同比增速 640%——绝对数量与 ChatGPT 相差悬殊，但增速暗示追赶窗口仍然打开着。

手机屏幕上的 App 图标阵列 — ChatGPT 月活破 10 亿，成为史上最快达成这一里程碑的应用 4

阿里 AI 一次大重组：Token Foundry 成立，吴泳铭直管

6 月 8 日，阿里巴巴宣布合并通义大模型事业部与未来生活实验室，组建 Token Foundry 新事业部，直接向集团 CEO 吴泳铭汇报。5

原通义核心人物周靖人转任阿里巴巴首席科学家，牵头成立 AI 未来研究院，专注前沿研究。这是两个月内的第二次架构调整——4 月刚把通义实验室升级为事业部，6 月又把整个 AI 体系并到最高层直管。

数据面上，阿里 AI 相关产品收入已占云业务外部营收的 30%，连续 11 个季度三位数增长，季度收入 89.71 亿元；MaaS 平台「百炼」今年内客户数同比增长 8 倍，年化经常性收入已突破 80 亿，预计年底突破 300 亿。把 AI 负责人直接放在 CEO 旁边，是用架构图说话：这不再是个技术部门的事。

AI 推翻 80 年数学猜想，DeepMind 次日连解 9 道

5 月 20 日，OpenAI 内部模型推翻了 Erdős 单位距离猜想——一道自 1946 年就悬而未决的几何问题。6

猜想本身不复杂：把 n 个点撒在平面上，最多有多少对点之间的距离恰好等于 1？Erdős 认为这个数量增长有上界。AI 的解法连数学家都没想到：它把一个几何问题连接到代数数论的 Golod-Shafarevich 判据，构造出一族点集，让同距点对数量远超 Erdős 的预测。普林斯顿数学家 Will Sawin 后来精化了结果，对应指数约为 n^1.014。

包括菲尔兹奖得主 Tim Gowers 在内的 9 位数学家共同验证、精化并发表了这个结果。这是那批数学家——7 个月前曾公开批评 OpenAI 的「假突破」——第一次为 AI 背书。

黑板上密密麻麻的数学方程式 — 这道几何猜想被 AI 用代数数论绕路推翻，让数学界接受花了 9 位专家验证半个月 6

次日，Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 系统（Gemini 3.1 Pro + Lean 形式化证明器）连解另外 9 道 Erdős 难题，还额外证明了 44 道数论猜想。每道题的算力成本据报道只有「几百美元」。

6 月 8 日，《纽约时报》以长篇报道把这件事推给更广大的读者： 年轻数学家为同一问题耗尽数年，结果发现 AI 几个月前已经做完了。这不是 AI 「战胜数学家」的故事，而是数学研究本身正在被重组——「稀缺的不再是证明，而是选择哪个问题值得证明。」

本期覆盖时间窗口：2026-06-08（周一）主要事件