Copilot写代码时顺便打了个广告，美国人越用AI越不信AI

01Copilot在开发者的Pull Request中插入了一条广告

开发者Manson只是想让同事帮忙改一个拼写错误。同事调用了Copilot来修复并提交，他打开PR一看，描述里多了两段自己没写过的东西。一段在推荐这个AI助手本身。另一段推荐了一款叫Raycast的开发工具。

Manson把截图贴到网上，称这「正是我一直担心会发生的事」。他引用了科幻作家Cory Doctorow关于平台衰退的论述：先善待用户，再利用用户讨好商业客户，最后把所有价值都抽给自己。这篇帖子在Hacker News上拿到1430票和595条评论，开发者社区里罕见的讨论热度。

没人能确定广告是怎么来的。训练数据污染、模型幻觉、有意植入，三种解释都有人信，但微软和GitHub都没有公开回应。

同一周，AI开发工具链的另一个环节也出了问题。网关项目LiteLLM此前通过一家第三方公司拿到了两项安全合规认证。但这家叫Delve的认证方自身遭到入侵，反而成了凭证窃取的入口。LiteLLM的开发者凭证因此泄露，项目方随即宣布切割关系。

代码里藏了广告，认证方泄露了凭证。同周，代码验证公司Qodo完成了7000万美元融资，专做一件事：独立审查AI生成的代码。

02同一天15.3亿美元涌入AI算力，四笔融资指向四条路径

3月30日，四家公司在同一天完成融资，总额15.3亿美元，全部砸向AI算力基础设施，但没有任何两笔钱流向同一条路径。

最上游是芯片。韩国公司Rebellions以23亿美元估值融了4亿美元，专攻AI推理芯片，计划年内IPO。推理芯片是Nvidia的主导市场，这是最新一家发起挑战的公司。

有了芯片还需要机房。Mistral拿到8.3亿美元债务融资，在巴黎近郊建数据中心，计划今年二季度投运。选择举债而非稀释股权，意味着它要拥有而非租用基础设施。一家欧洲AI公司自建机房，算力主权是绕不开的潜台词。

Starcloud把部署推向极限：1.7亿美元A轮，要在太空建数据中心。从YC路演到估值破10亿美元只用了17个月（YC有史以来最快）。

ScaleOps走了完全相反的路。1.3亿美元不建任何新设施，而是实时优化Kubernetes集群，把现有算力的利用率拉满。

03美国人越用AI越不信AI，ChatGPT前端代码印证了这种直觉

Quinnipiac上周的全国民调摆出一组对立的数据：更多美国人在用AI，15%甚至愿意让AI当自己的上司，但多数受访者同时认为AI不值得信任，并要求更强监管。用的人越来越多，信的人越来越少。

这种不信任在同一周得到了技术层面的印证。一位安全研究者拆开ChatGPT的前端代码，发现一段Cloudflare脚本在用户输入任何内容之前，就已经读取了前端应用的内部状态——你还没开口，系统已经在看你了。这篇逆向分析在Hacker News上拿到935票和近600条评论。民调里说不清为什么不舒服的人，现在有了一份可验证的技术证据。

不信任也延伸到了经济讨论。同一周，一篇题为「AI泡沫如何破裂」的文章在技术社区引发数百条讨论，核心论点指向同一条裂缝：如果采用靠的是惯性而非信任，增长还能撑多久？同一份民调还显示，多数美国人认为AI公司在透明度上做得不够。