科技AI早报｜2026-11-03：OpenAI阿布扎比签约、Codex额度合并、Hydrogen-1.0
OpenAI 在 ADIPEC 与 ADNOC、G42 签约，奥特曼称解出 Navier-Stokes 的内部模型就是下一代 GPT（未经官方确认）；ChatGPT 与 Codex 12 月起共享额度；深度原理开源科学模型 Hydrogen-1.0；Revolut 自托管 GLM 降本；Meta 人形机器人原型 Max。
早上好。昨天（11 月 2 日）X 上科技圈最热的几件事，基本都绕着 OpenAI 转：阿布扎比签约、下一代模型放风、ChatGPT 和 Codex 额度合并。另外还有一个国产开源科学模型、一家银行把编码助手换成自托管开源模型，以及 Meta 的人形机器人原型。挑六条说说。
1. OpenAI 在阿布扎比签下一串合作，ADNOC 成首家用上 OpenAI Frontier 的能源公司
发生了什么： 据多家中东媒体和 X 上的现场帖子报道，11 月 2 日 ADIPEC 能源展开幕当天，阿布扎比国家石油公司 ADNOC、G42 和 OpenAI 签了一份多年期合作，ADNOC 由此成为全球第一家部署 OpenAI Frontier（OpenAI 面向企业的智能体平台）的能源公司，落地走 G42 的本地基础设施。帖子称这是 OpenAI 当天与阿布扎比签的四项协议之一，其余涉及穆巴达拉的投资分析、政府法规"AI 可读化"，以及通过 G42 的分行业推广；这几项的具体细节以官方公告为准。
为什么重要： 大模型公司正在从"卖聊天订阅"转向"进入行业核心业务"，能源这种重资产、强监管的行业肯签，说明企业级智能体开始真正落地。也能看出海湾地区在 AI 上的投入一直很积极。
2. 奥特曼：解出 Navier-Stokes 证明的内部模型，就是"下一代 GPT"，"很快"发布
发生了什么： 据 X 上多条现场转述，奥特曼在同一场 ADIPEC 开幕活动上说，OpenAI 此前宣称完成 Navier-Stokes 相关证明的那个内部模型，就是即将推出的下一代 GPT，发布时间只说"soon"。有帖子称该模型调度了约一万个智能体、跑了 88 小时，也有中文帖子直接给它安上了"GPT-6.2 Astra"的名字——这些细节和名字都未经官方确认。
为什么重要： Navier-Stokes 方程存在性与光滑性是千禧年大奖难题之一，如果证明经得起数学界检验，分量非常重。但目前看到的都是 OpenAI 自己的说法和二手转述，数学界的独立审核还没有结论；X 上也有不少人吐槽"soon 在奥特曼时间里约等于不知道哪天"。个人观点：先看论文和同行评审，别急着下结论。
3. ChatGPT 和 Codex 从 12 月起共用一个额度池
发生了什么： 据 X 上多位用户引用 OpenAI 帮助中心《Understanding ChatGPT and Codex usage limits》页面，从 12 月起，Plus、Pro、Business 套餐里 ChatGPT 和 Codex 将共享一份按 token 计量的用量额度，越复杂的任务消耗越快；Instant 模式的普通对话不计入。同期讨论里还提到付费账号新增了设备和支付方式方面的限制。
为什么重要： 对重度用 Codex 写代码的人影响最大——写代码用得多，留给 ChatGPT 深度对话和智能体的就少了。X 上抱怨声不小，有人说"自助餐结束了"；也有人觉得统一计量更透明。如果你两边都常用，12 月前可以先去设置里看看自己的用量。
4. 杭州深度原理发布开源科学模型 Hydrogen-1.0
发生了什么： Deep Principle（深度原理）官方账号 11 月 2 日发布 Hydrogen-1.0，称是其首个面向科学发现的通用大模型，并开放权重下载。据团队成员 Chenru Duan 的帖子，模型基于智谱 Z.ai 的 GLM-5.3 做后训练，训练数据包含完整周期的实验记录：实验怎么设计、步骤、观察和结果。团队称它在 FrontierScience-Research 上达到 SOTA，在 GPQA-Diamond 上接近 SOTA，内部科研场景里与 GPT-6-Astra 最高思考档相当或更好。另据转述帖，参数规模约 753B、采用 MIT 许可（以模型页为准）。
为什么重要： "AI 科学家"这条线上，开源权重的模型不多。用真实实验记录（包括失败的实验）来训练，是个有意思的思路。不过跑分来自团队自测，还要等外部复现。
5. 据报道 Revolut 把编码助手换成自托管 GLM，成本降了约九成
发生了什么： 据 X 上多条帖子转述，Revolut AI 运营负责人 David Abitbol 在一次分享中介绍：公司约 2000 名工程师的默认 AI 编码工具，已从按量计费的 Anthropic、OpenAI 接口，换成在约 56 块英伟达 B200 上自托管的开源权重 GLM 模型，成本约每百万 token 0.3 美元，大约是原来的十分之一；难题仍会调用前沿闭源模型。以上数字是 Revolut 方面自己的估算。
为什么重要： 这是"开源模型够用了"的一个很具体的企业案例，而且来自强监管的金融行业，自托管还顺带解决了数据合规问题。个人观点：对团队规模大的公司，"日常任务用开源、难题用前沿"的分层用法会越来越常见。
6. 据报道 Meta 与傅利叶合作造出人形机器人原型 Max
发生了什么： 据 The Information 报道（多家媒体跟进转述），Meta 与上海机器人公司傅利叶（Fourier）用约三个月做出人形机器人原型 Max，身高约 1.5 米、重约 48 公斤，用英伟达 Jetson Thor 芯片，有五指灵巧手和可显示表情的面部屏幕，定位是 Meta 自家 AI 助手 Muse 的"身体"，第二代 Max 2 据称已在做。报道称 Meta 表示这是内部研究，没有销售计划。
为什么重要： 大厂都在找 AI 助手的"实体形态"，家用人形机器人是热门方向之一。三个月出原型也说明供应链和现成硬件已经比较成熟，但真正难的是可靠的真实世界数据和安全性。
来源
- ADNOC、OpenAI、G42 在 ADIPEC 签约（Destination Abu Dhabi）
- ADNOC 首家采用 OpenAI Frontier（Ian Miles Cheong 转述）
- 奥特曼称下一代 GPT 即 Navier-Stokes 模型（MTS）
- ChatGPT 与 Codex 共享额度，引用帮助中心页面（Berkay）
- Hydrogen-1.0 发布（Deep Principle 官方）
- Hydrogen-1.0 训练与评测说明（Chenru Duan）
- Revolut 自托管 GLM 转述（zuilkowski）
- Meta 人形机器人 Max 报道转述（Aaron Michael）
本文根据 X 上公开帖子与新闻整理，标注"据报道""未经官方确认"的内容请以官方后续信息为准。
谢谢你读到这里。