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"苹果把 OpenAI 告上法庭,还想直接叫停它的硬件计划"新闻封面图,深蓝色法庭场景,闪电劈下,两名男子剪影隔空对峙,背后是天平雕像;右侧悬浮"LLM"科技屏幕与神经网络大脑图案,桌面摆放智能音箱、方形设备、AR眼镜等硬件原型及一份"起诉书"文件与法槌。底部三个要点:法律冲突升级、知识产权争议、硬件计划受阻。

苹果把 OpenAI 告上法庭,还想直接叫停它的硬件计划

苹果于 2026 年 7 月 10 日在加州北区联邦法院起诉 OpenAI,指控其硬件部门负责人 Tang Yew Tan 及前工程师 Chang Liu 从苹果内部系统性窃取商业机密,用于加速自研 AI 硬件产品开发。进入 8 月,案件进一步升级:苹果向法院申请初步禁令,要求在案件审理期间直接叫停 OpenAI 的 AI 硬件开发计划。两家曾在 2024 年高调结盟、深度绑定的科技巨头,关系走到了对簿公堂的地步。

·2026年8月6日·1 min read

一份要求"先停工,再打官司"的禁令申请,把这起商业机密纠纷从口水仗变成了真正的生死时速。

苹果具体指控了什么

根据 TechCrunch 披露的诉状内容,苹果称 OpenAI 存在"机构层面的协同不当行为":在招聘面试环节,OpenAI 鼓励正在应聘的苹果员工分享未发布产品的设计图纸、零部件信息、制造工艺乃至供应商关系;部分候选人甚至被要求把原型部件带到面试现场。

诉状中一个格外引人注意的细节是:曾在苹果工作八年的资深系统电气工程师 Chang Liu,离职加入 OpenAI 后没有归还苹果配发的笔记本电脑,并被指控用这台电脑下载了包括未公开技术、功能与产品信息在内的机密文件。苹果还发现,一处身份验证漏洞使得 Liu 离职后依然能访问公司内部网络存储。此外,Liu 还被控向其他正在申请 OpenAI 职位的苹果员工分享机密信息,甚至指导对方面试前该准备哪些内容。

值得一提的是,OpenAI 前年以 65 亿美元收购的硬件初创公司 io(由苹果前首席设计师 Jony Ive 创办)也被列入诉状,但 Ive 本人并未被起诉,OpenAI CEO Sam Altman 同样未被列为被告。

OpenAI 的回应与案件走向

面对指控,OpenAI 在 X 平台回应称:"我们对其他公司的商业机密没有兴趣,我们专注于打造真正能赋能用户的创新技术。" 据 Bloomberg 报道,苹果方面透露,其实早在今年 2 月就曾试图联系 OpenAI 沟通此事,但对方一直没有回应,这才最终选择诉诸法律。

8 月初,案件出现关键升级。根据 MacDailyNews 的报道,苹果正式向法院申请初步禁令,要求在诉讼审理期间禁止 OpenAI 及涉案的两名前员工访问、使用或披露相关机密信息,同时申请加速证据开示程序,并要求对涉案人员及 OpenAI、io 的公司代表进行取证问询。这份最新申请直接瞄准了 OpenAI 的硬件时间表——如果禁令获批,OpenAI 原定的 AI 硬件开发进程将被迫暂停。

这场官司为什么格外微妙

这起纠纷的戏剧性在于两家公司此前的关系有多深。OpenAI 目前仍是苹果最重要的 AI 合作伙伴之一——当苹果推出 Apple Intelligence 时,ChatGPT 是唯一被直接集成进苹果操作系统的第三方聊天机器人。如今苹果一边在系统里嵌入 ChatGPT,一边又在法庭上指控对方系统性窃密,这种反差本身就是外界关注的焦点。

TechCrunch 分析,业内普遍认为 OpenAI 正在开发一款脱离传统 App 与操作系统的手机或其他 AI 硬件设备,意图从苹果手中争夺 iPhone 生态的用户基础。而这场诉讼恰好发生在 OpenAI 硬件业务(据传首款产品是一款移动智能音箱)和 IPO 计划的关键筹备期,法律风险的时点选择颇为敏感。

深度解析:一场关于"人才流动边界"的行业拉锯战

抛开个案细节,这起纠纷折射出的是整个科技行业正在面对的一个结构性张力:当顶尖人才在巨头之间高频流动、尤其是流向新兴硬件+AI 赛道时,商业机密与个人职业经验之间的边界该如何划定,正变得越来越模糊。招聘面试环节要求候选人"带案例说话"本是行业惯例,但当"案例"涉及未发布产品的具体图纸和供应链信息时,这条线就极易被踩过。

对企业而言,这起诉讼提供了一个现实的警示:AI 硬件赛道的竞争,正在从产品和算法层面延伸到人才招募与信息安全的合规层面。谁能在快速抢人才、抢先机的同时守住商业机密的边界,谁就能在潜在的法律风险面前占据主动——这恰恰是很多快速扩张的 AI 团队容易忽视的一环。

我们在为企业客户做定制化 AI 系统开发时,经常会接触到类似的敏感地带:客户的核心业务逻辑、内部数据结构、供应链信息,往往正是最需要被严格保护的资产。苹果这起诉讼提醒我们的,其实和我们一贯坚持的原则是一致的——技术能力的边界扩张,永远不该以牺牲信息安全和合规底线为代价。这也是为什么我们在为客户做企业级 AI 落地时,始终把数据边界划分和访问权限管理放在方案设计的前置环节,而不是等出了问题再去补救。


来源:TechCrunch / Bloomberg / MacDailyNews / CNBC

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