Anthropic 的前沿模型 Mythos 5 與 Fable 5 不只美國在用，歐洲的研究機構、醫院與企業也接了進去。當一國仰賴的關鍵工具掌握在另一國公司手上，哪天被斷線一直是隱憂，這一次第一次真的發生了。
6 月 13 日，川普政府以國安為由，要求 Anthropic 對外國人停用這兩款模型，理由是疑有越獄漏洞、且懷疑與中國相關的團體取得 Mythos。Anthropic 為了合規，乾脆對「所有」客戶關閉，週五深夜生效。歐洲政界形容這是一記警鐘：法國總統參選人 Bruno Retailleau 說依賴外國技術「可能一夜被拔掉」，法國部長 Benjamin Haddad 稱這是「AI 地緣戰的加速器」，多位英國議員則點名英國研究者與醫院因此失去存取。
過去自動化多衝擊製造業與基層文書，這次倒過來。Brookings 研究員 Molly Kinder 花三年研究生成式 AI 對工作的影響，認為法律、金融、顧問、軟體這些「筆電階級」會最先受衝擊。用她的話說，能把工作關在小房間、配一台電腦就能完成的人，遲早會有麻煩。
她在近期引發討論的〈Messy Middle〉一文主張，AI 不會是「全毀」也不會「立刻豐饒」，而是一段可能長達數十年的「混亂中段」：多數工作存活，但損失集中在高薪職位。她反對對此發放 UBI，認為會拖垮勞動市場，改提由企業出資的白領學徒基金、薪資保險，以及知識工作的產業政策。6 月 9 日她離開 Brookings，要另立組織把研究變成解方。
Apple 最新的 AI 功能因法規限制無法在中國上線，留下一塊空缺。華為的 HarmonyOS 一向想擺脫對外國作業系統的依賴，這次乾脆把更大的賭注，押在「為 AI agent 設計的作業系統」這個方向上。
6 月 12 日華為向開發者釋出 HarmonyOS 7 beta，主打 agent-friendly 架構：串接逾 2000 個專用 AI agent、宣稱複雜任務成功率 90%，能依健康資料與行事曆自動產生個人化計畫，並跨裝置管理檔案，效能較對手快 30% 到 40%。時間點正對上 Apple 數天前發表的 iOS 27，鎖定它在中國市場的在地 AI 替代位置；正式版預計今年稍晚隨新旗艦機推出。
AI 的進展遠快過政策。Dario Amodei 指出，AI 在四年內從勉強能寫程式，到幾乎能處理多數認知任務，但政策流程通常落後技術一到兩年，中間留下他認為危險的落差，從網路攻擊、生物風險到權力過度集中都可能來不及應對。
6 月 10 日他發表長文〈Policy on the AI Exponential〉，提出橫跨五大領域的對策：監管上要求超過算力門檻的前沿模型接受網路、生物與失控風險的第三方測試，並讓政府有權擋下不安全的部署；經濟上建立勞動衝擊的量測、薪資保險與長期所得支持；地緣上由民主國家聯盟共享半導體、對威權國家設限。Anthropic 同步推出兩份立法提案，並提供資金支持。
Fable 是 Anthropic 把資安特化模型 Mythos 對外開放的版本，內建防護原是為了擋惡意程式開發與生物武器，通過 Cyber Verification Program 的專業人士才能享有較寬鬆的限制。
6 月 10 日多名資安研究員抱怨這套防護過嚴，連讀資安部落格、寫安全程式、做 code review 這類無害任務都被擋。IBM X-Force 的 Valentina Palmiotti 說它會拒絕任何沾到一點資安邊的請求；Tolmo AI 的 Matt Suiche 指防護像是用關鍵字判斷，一碰到資安語彙就把模型降級回 Claude Opus 4.8。Anthropic 未即時回應置評。
主流大型語言模型大多用自回歸方式逐字生成文字，一次只吐一個 token，速度會隨序列變長而受限，本地端或互動式的應用常因此卡在延遲上。擴散模型是另一條路線，過去多用在影像生成；Google 的 Gemma 系列則一向主打能在本地端跑的開源小模型。
6 月 10 日 Google 發表實驗性開源模型 DiffusionGemma，改用文字擴散一次平行生成整塊文字。它是基於 Gemma 4 的 26B MoE，推論時只啟用 3.8B 參數，量化後可塞進 18GB VRAM；在 NVIDIA H100 上每秒超過 1000 個 token、RTX 5090 上超過 700 個，比自回歸快約四倍。模型採 Apache 2.0 授權、權重放上 Hugging Face，支援 vLLM、Transformers、MLX 與 llama.cpp。代價是輸出品質低於標準 Gemma 4，主打本地、互動式的速度場景。