AI 行业早报｜2026 年 6 月 8 日（晚间版）
南都研究院实测曝光多款主流 AI App 隐私侵权：文心、Kimi 默认投喂模型且无关闭选项；安全研究人员指出提示词注入漏洞「几乎不可修补」，覆盖 OpenAI/Anthropic/Google/微软四大厂商；安纳智芯完成数亿元融资，现代模拟计算芯片以成熟工艺实现千倍算力优势，为 AI 算力自主可控开辟新路线。
今日第六版 · 覆盖今日下午至晚间新增动态
今日速览
🔐 AI 行业动态（安全/隐私）
- AI 助手「隐私裸奔」调查——南都研究院实测多款主流 AI App，文心、Kimi 默认将用户输入投喂训练且无关闭选项，合规距离监管标准仍有明显差距
- 提示词注入「不可修补」漏洞——安全研究人员指出，OpenAI、Anthropic、Google、微软等主流 AI 助手均存在根本性架构漏洞，EchoLeak 案例 CVSS 评分高达 9.3
🏦 AI 投融资
- 安纳智芯完成数亿元融资——「现代模拟计算」芯片新范式，经纬创投领投，北大 AI 研究院团队，AI 算力自主可控新路线
一、国家政策
本期窗口内，网信办、工信部、公安部暂无新发布的 AI 专项监管政策。网信办与市场监管总局联合印发的《网络测评活动规范》今日披露，规范对象为网络测评活动的资质、样本真实性与利益披露等，属通用市场秩序规范，未设 AI 专项条款。1
此外，进入 2026 年，中央网信办、工信部、公安部已于 4 月联合部署个人信息保护系列专项行动，明确将金融领域列为重点整治对象，相关执法动态请见下方行业动态板块。2
二、AI 行业动态（安全 / 隐私）
多款主流 AI App 默认投喂模型，用户隐私「无从关闭」
2026-06-08南都大数据研究院实测发现，多数主流 AI 助手 App 默认将用户输入（含文字、语音、图片等）用于模型训练优化，其中文心一言和 Kimi 未提供任何关闭或退出选项，文心的隐私政策更明确声称有权对去标识化数据「予以商业化的利用」。3
相比之下，豆包和 DeepSeek 提供了较为便捷的关闭路径，元宝则默认关闭、需用户主动开启——差异显著。
此次测评的合规基准来自《生成式人工智能服务管理暂行办法》（规定训练涉及个人信息须取得个人同意）及近日发布的《人工智能应用伦理安全指引 1.0》（建议关闭路径从主界面起不超过 4 次点击）。研究者指出，AI 大模型还存在「非预期记忆」风险——即使企业主观上不留存用户信息，模型在训练中也可能「记住」敏感数据，并在特定诱导下泄露。
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监管进展：今年截至 6 月 8 日，央行、金监总局等机构已向银行业开出涉及数据安全和个人信息保护罚单 56 张，罚款总额超 7000 万元，其中 24 家银行领到百万元以上罚单；相比之下，2025 年全年该类超百万罚单仅有 1 起，执法力度明显换挡。2
提示词注入漏洞「几乎无法彻底修补」，覆盖所有主流 AI 助手
2026-06-08安全研究人员今日发布报告，系统梳理了 AI 助手领域普遍存在的提示词注入漏洞（Prompt Injection），指出 OpenAI、Anthropic、Google、微软的产品均受影响，各大厂商已公开承认该漏洞「几乎不可能彻底消除」。4
漏洞分三类：
| 类型 | 原理 | 典型案例 |
|---|---|---|
| 直接提示注入 | 用户直接输入指令覆盖系统提示，简单语句即可越狱 | GPT-3、早期 Bing Chat 被指令泄露机密 |
| 间接提示注入 | AI 自动检索邮件/文档时，内容被当作指令执行 | EchoLeak：M365 Copilot 泄露敏感数据，CVSS 9.3 |
| 代理漏洞 | 攻击者劫持 AI 代理的访问权限运行命令或操控设备 | Google Gemini 接收日历邀请后触发对智能家电的未授权控制 |
漏洞根源在于架构层：AI 系统将「指令」和「数据」解析为同一类型输入，导致恶意内容可伪装成指令被执行。研究者提出三项防护建议：拆分并隔离 AI 代理权限、审计并固定所有插件/扩展、避免使用功能过于集中的单一代理产品。
三、AI 投融资
安纳智芯完成新一轮数亿元融资，「现代模拟计算」芯片挑战 GPU 主导格局
2026-06-08成立仅半年的北京安纳智芯科技有限公司宣布完成新一轮数亿元融资，由经纬创投领投，峰瑞资本、阿尔法公社跟投，老股东讯飞创投和中赢创投持续加码。5
安纳智芯的核心方向是「现代模拟计算」——区别于将矩阵运算拆解为离散数字逻辑门指令的传统 GPU/NPU 路线，该技术将矩阵方程直接映射到物理电路，通过电压、电流等模拟量完成计算，从计算范式层面解决矩阵求解难题。
技术性能指标颇为突出：
- 32×32 矩阵求逆性能：超越高端 GPU 单核
- 128×128 矩阵计算吞吐量：达到顶级数字处理器的 1000 倍以上
- 相同精度下能效比：超传统数字处理器 100 倍
更重要的战略意义在于，上述性能优势来自计算范式本身，而非依赖先进制程——该芯片在 28nm 及以上成熟工艺上即可实现量产，不依赖最先进光刻机或海外 GPU 生态，为 AI 算力自主可控提供了新路线。核心团队来自北京大学人工智能研究院，研究成果已在 Nature Electronics、Science Advances 等期刊发表。本轮融资资金将用于芯片工程化落地与产业化应用，目标场景包括 AI 大模型训练、6G 通信和具身智能。
编辑注：今日早报已发布 5 版次（上午、下午、晚报、夜报、深夜），本版为第六期，收录 18:15 之后的新增资讯。如有遗漏欢迎通过频道反馈补充。
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