【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。

＊黃仁勳稱有用的 AI 到來，Vera CPU 亮相、RTX Spark 把 AI 推進 PC

NVIDIA 執行長黃仁勳在 GTC Taipei 主題演講中表示，「有用的 AI 已經到來」，AI 正從生成式 AI，走向能完成工作的代理式 AI。他以軟體工程師為例指出，AI 工具正在推升開發者產出，也讓 token 從運算單位，進一步變成 AI 工廠的收入單位。

NVIDIA 同時正式推出為 AI agents 打造的 Vera CPU，並宣布下一代 Vera Rubin 平台已進入全面量產，預計今年秋季開始出貨。在個人電腦端，NVIDIA 也推出與聯發科（MediaTek）共同開發的 RTX Spark 超級晶片，並與 Microsoft 合作，把代理式 AI 帶進 Windows 生態系，讓 NVIDIA 的布局從資料中心延伸到使用者桌面。

＊美國封堵中國海外子公司買 AI 晶片，Blackwell 管制再收緊

《路透》報導，美國商務部已發布最新指引，要求對總部位於中國、但設在海外的企業，落實先進 AI 晶片出口許可規定。這項指引主要針對中國企業透過馬來西亞等第三地海外子公司取得高階晶片的管道，目標是防止包括 NVIDIA Blackwell 在內的先進 AI 晶片流向中國企業。

美國商務部工業暨安全局表示，這次發布的內容，是釐清自 2023 年以來已存在的出口管制規範，並強調當局會持續嚴格執法。NVIDIA 表示，新指引不會影響公司現行業務，因為相關產品出口先前已被要求取得許可。這代表美國對中國 AI 算力的限制，正從中國境內延伸到海外子公司與第三地採購。

＊軟銀最高 750 億歐元投資法國，AI 資料中心戰升級到 5GW

日本軟銀集團（SoftBank Group）創辦人孫正義（Masayoshi Son）宣布，軟銀計畫在法國投資最高 750 億歐元，建設人工智慧基礎設施。第一階段將在 2031 年前投入 450 億歐元，於法國上法蘭西大區建設 AI 資料中心，交付 3.1GW 運算容量；整體規劃則上看 5GW。

孫正義表示，法國具備能源生產與出口能力，這對 AI 基礎設施投資來說，是關鍵條件。對軟銀而言，這項法國投資承諾，讓它在全球 AI 基礎建設的布局持續擴大；對歐洲來說，也把主權 AI、低碳電力與資料中心投資推上更高層級。

＊鴻海攜手 Bull 布局歐洲 AI DC，台灣供應鏈走向 AI 工廠整合

鴻海（Foxconn）宣布攜手法國 AI 與高效能運算業者 Bull，共同生產 AI 與雲端基礎設施產品，供應歐洲與全球市場，初期投資規模將超過 1.2 億歐元。根據雙方規劃，Bull 將主導 AI 系統設計、部署與市場推廣，鴻海則提供全球製造規模與供應鏈管理能力。

在生產分工上，製造與初步測試將於鴻海捷克 Pardubice 工廠進行，後續組裝、最終整合與系統級驗證，則移交至 Bull 位於法國 Angers 的廠區完成。產品線涵蓋 AI 訓練與推論系統、高效能記憶體、儲存與高速互連技術，服務企業、雲端服務商、研究機構與 AI 工廠，也讓鴻海把 AI 基建製造布局進一步延伸到歐洲在地化供應鏈。

＊企業開始量化 AI 成效，Token 成本進入 ROI 與管理指標

《CNBC》報導，隨著企業投入更多 AI 預算，越來越多公司也開始追蹤 AI 工具的使用情況，包括活躍使用者、prompt 數量、agent 活動與 token 消耗。AI 治理平台 ModelOp 的調查指出，超過三分之二企業仍依賴節省時間、預估成本降低等方式，評估 AI 投資回報，而不是直接衡量財務結果。

報導也提到，token 成本正在成為企業 ROI 計算中的標準項目。部分企業已把 AI 使用量納入專案預算與團隊管理，並依據 AI 產生價值的位置，調整模型、預算與工作流程。Salesforce 則表示，企業正在從單純追蹤 AI 使用量，轉向衡量 AI agent 是否真正完成任務，以及這些任務是否帶來成本節省、營收成長或客戶體驗改善。

＊韓國出口創 40 年最快增速，AI 晶片把半導體銷售推上紀錄

韓國 5 月出口年增 53.2%，達 877.5 億美元，創下歷史新高，也是 1984 年 1 月以來最快增速。這波成長主要受全球 AI 投資熱潮帶動，其中半導體出口年增 169.4%，達 371.6 億美元，電腦出口也因 AI 伺服器需求年增 290.7%。

韓國 5 月貿易順差達 269.5 億美元，出口已連續 12 個月成長。報導指出，AI 相關需求推升晶片銷售，也帶動市場對韓國經濟前景的信心。不過汽車出口因區域供應與美國關稅等因素下滑 5.9%，顯示 AI 半導體仍是這波出口成長中最主要的推力。

＊AI 資料中心改寫公司債市場，科技巨頭轉向歐元與日圓籌錢

《路透》報導，Alphabet、Amazon 等大型雲端業者為了支應 AI 資料中心投資，正在擴大使用歐元、日圓、瑞士法郎與英鎊等非美元債券籌資。報導指出，這些企業一方面尋找較低借貸成本，另一方面也透過外幣債券對應全球營運與資本支出需求。

其中，Amazon 今年已在歐元市場完成 145 億歐元企業債交易，成為歐元市場史上最大企業債交易之一。報導也提到，非美元債券已占超大型雲端業者總借款約三成。隨著 AI 資料中心投資規模擴大，AI 競爭正在從晶片與電力，進一步延伸到全球公司債市場。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：NVIDIA、《Reuters》、《GlobeNewswire》、《Reuters》、《Reuters》、Bull、《CNBC》、《Reuters》、《Reuters》，首圖來源：NVIDIA。

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。

＊NVIDIA、聯發科重做 AI PC，代理式 AI 從雲端進桌面

NVIDIA 執行長黃仁勳在 COMPUTEX 說明，NVIDIA 與 Microsoft、聯發科（MediaTek）合作推出 RTX Spark 平台，目標不是只做新一代 AI PC，而是重新設計代理式 AI 時代的個人電腦。黃仁勳表示，未來 AI 不只是回答問題，而是能理解任務、運用工具、使用記憶並主動完成工作。

RTX Spark 結合 NVIDIA GPU 與聯發科 CPU，透過高速互連與統一記憶體，讓 Windows PC 支援更複雜的本地 AI 推論、專業軟體與 CUDA 應用。黃仁勳也提到，NVIDIA 同步推進人形機器人參考設計與 Isaac GR00T 平台。從桌上的 PC 到會移動的機器人，同一套代理式 AI 架構正進入不同型態的運算裝置。

＊Alphabet 募資 800 億美元，Google AI 基建戰進入股權融資

Google 母公司 Alphabet 宣布，計畫透過股權募資 800 億美元，用來支應 AI 基礎建設與運算能力擴張，其中也包括波克夏海瑟威（Berkshire Hathaway）的 100 億美元投資。這項募資受到關注，是因為 Alphabet 原本就是全球現金流最強的科技公司之一。

Alphabet 今年稍早已把全年資本支出預估上修至 1,800 億到 1,900 億美元，投資重點包含資料中心、商用 AI 工具與自研晶片。對大型科技公司來說，AI 投資正在從年度資本支出，變成必須另外安排資金來源的長期工程，也把 AI 基建競爭推進到資本結構層面。

＊Anthropic 祕密送件 IPO，SpaceX 上市預期拉高 AI 資本戰

AI 新創 Anthropic 已向美國監管機關祕密提交 IPO 申請，成為大型 AI 公司上市競賽中的最新焦點。Anthropic 未公布發行股數與價格，但市場關注其近期募資後估值已大幅升高，也使這次送件成為觀察 AI 公司估值與投資人需求的重要指標。

同一時間，SpaceX 也被市場預期最快在 6 月推進 IPO，外界估值討論落在 1.75 兆美元以上。Anthropic、SpaceX 與 OpenAI 的上市時程，讓 AI、太空基建與算力資本市場開始連在一起。這波上市潮若成形，將不只是新創出場，也會測試市場願意為下一輪 AI 基建支付多少溢價。

＊AI 擠壓記憶體，智慧手機出貨恐創最大跌幅

市場研究機構 Counterpoint 下修今年全球智慧手機出貨預估，從原本年減 12.4%，進一步調整為年減 13.9%，全年出貨量約 10.8 億支，可能創下有紀錄以來最大降幅。主要原因是記憶體晶片短缺惡化，供應鏈壓力集中在中低階手機市場。

隨著晶片廠把更多產能轉向 AI 相關產品，中低階智慧手機的零組件供應與成本壓力同步升高。Counterpoint 指出，今年第一季全球智慧手機批發價已較去年同期上漲 14%，但出貨量仍下滑 3.1%。對手機品牌來說，今年的壓力不只在需求疲弱，而是連低價機種要不要繼續做，都開始變成供應鏈問題。

＊Intel 拉鴻海、Perplexity 組 AI 推論聯盟，雲端與本地開始分工

英特爾（Intel）執行長陳立武在 COMPUTEX 主題演講中宣布，Intel 將以開放平台與供應鏈生態系，推動代理式 AI 時代的運算架構。這次 Intel 不只展示 PC 端應用，也把焦點放到機架級 AI 基礎設施，並宣布與 SambaNova、鴻海合作，打造用於 AI 推論與代理式工作負載的機架級解決方案。

在企業應用端，陳立武邀請 AI 搜尋新創 Perplexity 創辦人兼執行長阿拉文德・斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）同台，展示混合式代理 AI 推論。現場案例中，本地模型會先判斷哪些機密資料必須留在裝置內，哪些工作可以交給雲端模型處理。Intel 的重點是，未來 AI 推論不會只靠單一晶片，而是由 CPU、加速器、雲端與本地裝置共同分工。

＊黃仁勳站台 Marvell，AI 基建戰從 GPU 推向全光互連

邁威爾（Marvell）執行長墨菲（Matt Murphy）在 COMPUTEX 發表主題演講時表示，未來資料中心將走向全光互連，現有僵化的系統架構將逐步消失。他指出，AI 基礎設施的效能，已經不能只看單一處理器速度，未來需要數萬、甚至數百萬個處理器共同運作，連接架構對整體效能的影響會愈來愈大。

NVIDIA 執行長黃仁勳也現身站台。他表示，代理式 AI 會把一個運算問題分解成許多部分，分散到不同資料平台，因此連結能力變得至關重要。NVIDIA 今年 3 月已宣布投資 Marvell 20 億美元，雙方將在 NVLink Fusion、矽光子與光學互連領域合作。黃仁勳也公開看好 Marvell 有機會成為兆美元公司，使這場發表成為 AI 資料中心架構重組的訊號。

＊Qualcomm 稱 2026 是 AI 代理元年，Dragonfly 進軍資料中心

高通（Qualcomm）執行長艾蒙（Cristiano Amon）在 COMPUTEX 主題演講中表示，2026 年是 AI 代理元年，AI 正從回答指令，進一步走向能理解意圖、協調任務並主動採取行動的代理型態。他指出，手機、PC、穿戴裝置與連網車輛，未來都將成為 AI 代理運作的終端節點。

Qualcomm 也揭露資料中心產品品牌 Dragonfly，顯示公司布局不再只侷限於手機晶片，而是要把運算能力延伸到 PC、汽車、機器人、工業系統與資料中心。艾蒙表示，未來 AI 體驗將以分散式運算方式，在雲端與終端裝置之間移動。這也讓 Qualcomm 從行動晶片供應商，進一步切入 AI 代理時代的跨裝置運算平台競爭。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：NVIDIA、NVIDIA、《中央社》、Alphabet、《Reuters》、《Reuters》、Intel、《Reuters》、《Taipei Times》，首圖來源：NVIDIA。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊Microsoft Build 發表七款自研模型，AI 全端自主往企業推進

Microsoft 在年度開發者大會 Build 一口氣公布多項 AI 計畫，從自研模型、Windows 裝置到企業代理安全護欄，都指向同一個方向：Microsoft 不只延續與 OpenAI 的合作，也在補強自己的 AI 技術堆疊。其中最受矚目的，是 Microsoft 發表七款自研 AI 模型，組成 MAI 模型家族，涵蓋推理、程式碼、圖像、語音與語音轉錄，並把開發者與企業應用放在核心位置。

硬體端，Microsoft 展示搭載 NVIDIA 晶片的新電腦 Surface RTX Spark Dev Box，目標是在 PC 執行更大型的 AI 模型；同時公布 Project Solara 概念裝置，讓 AI 代理進入行動工作場景。企業安全方面，Microsoft 也正開發工具，協助 Windows 執行開放原始碼軟體 OpenClaw，降低 AI 代理在企業電腦上誤用敏感資料或刪除檔案的風險。

＊Microsoft 發表 Majorana 2，AI 協助量子運算提前推進到 2029

Microsoft 同場發表最新拓樸量子晶片 Majorana 2，並表示這款晶片的材料與設計調整，部分透過 AI 協助完成。Microsoft 說，量子團隊利用 AI 加速材料模擬、實驗設計與資料分析，希望縮短從研究到可用系統的時程，並將可擴展量子電腦的目標推進到 2029 年。

這項進展讓 Build 的主線不只停在企業 AI，也延伸到下一代運算基礎設施。Microsoft 採用不同於多數競爭者的拓樸量子路線，希望透過 Majorana 粒子提升量子位元穩定性。不過，相關技術仍面臨科學界檢驗，部分物理學者也要求 Microsoft 提供更多可重現、可公開驗證的數據。

＊SK 海力士五年內產能翻倍，AI 記憶體缺口恐延到 2030

SK 集團會長崔泰源在 COMPUTEX 2026 表示，旗下記憶體大廠 SK 海力士（SK Hynix）為了因應 AI 帶動的龐大記憶體需求，未來五年將把晶圓產能提升一倍。崔泰源指出，AI 應用已經從大型語言模型訓練，延伸到推論、代理式 AI、AI PC 與資料中心，記憶體需求會持續增加。

崔泰源先前也表示，AI 需求帶動的晶圓供應緊張可能延續到 2030 年。SK 海力士近年在高頻寬記憶體 HBM 取得領先，也與台積電在下一代 HBM 技術上合作。這代表 AI 算力競爭不只看 GPU，也會一路拉動記憶體、封裝、晶圓產能與台灣供應鏈。

＊NVIDIA、Uber、鴻海推 Robotaxi，高雄列入早期部署城市

Uber、NVIDIA 與以色列自動駕駛公司 Autobrains 宣布，將在德國慕尼黑推動新的 Robotaxi 計畫。分工上，Uber 負責把車輛接入叫車平台，Autobrains 提供自動駕駛軟體，NVIDIA 則提供車端運算平台。Uber 近年的策略已從自行研發完整自動駕駛系統，轉向把叫車入口、派單、車隊營運與乘客體驗提供給合作夥伴。

NVIDIA 也發表次世代自駕開源推理模型 Alpamayo 2 Super。這款模型有 320 億參數，NVIDIA 表示，目標是讓自駕系統能進行感知、推理、規劃與行動，支援 Level 4 Robotaxi 開發。台灣也在這條路線上，NVIDIA 宣布擴大與鴻海合作，雙方計畫在台灣開發並部署 Level 4 電動自駕計程車車隊，高雄預計成為早期示範城市。

＊NXP 點出台灣新位置，Physical AI 競爭從雲端走向真實世界

恩智浦（NXP）執行長拉斐爾・索托馬約爾（Rafael Sotomayor）在 COMPUTEX 專題演講中表示，AI 產業正從雲端模型走向真實世界，下一波 Physical AI 的競爭焦點，不只在於模型大小，而是即時反應、能源效率、系統可靠度與安全性。NXP 認為，機器人、自主車輛、無人機與工業設備，都需要更接近人體神經系統的架構。

NXP 將 Physical AI 分成推理、協調與反射等層次，讓機器不必把所有資料送回雲端或中央處理器，而能在邊緣端與控制節點完成快速反應。索托馬約爾也強調，台灣在晶片製造、封裝測試、感測器、工業電腦、車用電子與機器人供應鏈上，具備把 Physical AI 從概念推向商業化的重要條件。

＊ChatGPT 行動版月活破 10 億，OpenAI、Anthropic 競爭燒進 IPO

市場研究公司 Sensor Tower 最新數據顯示，OpenAI 旗下 ChatGPT 行動版，全球每月活躍用戶已突破 10 億，成為史上最快達到這個里程碑的 App。ChatGPT 行動版大約花三年時間達到 10 億月活躍用戶，比 Google Maps、TikTok、Instagram 及 YouTube 等 App 都更快。

不過，Anthropic 的成長速度也很快。Sensor Tower 指出，Claude 行動版全球月活躍用戶達 5,600 萬，年增率約 640%，高於 ChatGPT 的 62%。這場競爭也延伸到資本市場，Anthropic 已向美國主管機關秘密提交 IPO 申請，OpenAI 也被報導可能在數週內提交申請，AI 模型公司的競爭正從使用規模延伸到資本市場與算力支出。

＊川普簽 AI 模型預審令，Mythos 把資安風險推進白宮

美國總統川普簽署行政命令，建立自願性框架，讓 AI 開發商在向公眾發布先進模型前，先與政府分享相關模型。這項命令允許 Google、OpenAI、Anthropic 等公司，在模型發布前最多 30 天，向政府提供其最強大 AI 模型的存取權。

這項措施源自外界對 Anthropic Mythos 模型的資安擔憂。Mythos 被認為有能力發現並揭露電腦系統漏洞，涉及銀行、政府機關與醫院等關鍵系統，因此至今尚未向公眾開放。白宮也要求美國財政部、國家安全局與網路安全和基礎設施安全局，與產業界和關鍵基礎設施營運商建立資安資訊共享與漏洞修補合作機制。

＊英國國會點名 Palantir，NHS 資料平台合約成數位主權警訊

英國國會科學、創新暨科技委員會發布報告，點名美國資料分析公司帕蘭提爾（Palantir）是英國公共部門過度依賴美國科技企業的案例，並稱此為「不可接受的弱點」。帕蘭提爾最受矚目的合約之一，是 2023 年與英國國民保健署（NHS）簽下的資料平台合約，價值 3.3 億英鎊，為期七年。

委員會警告，英國政府應避免供應商鎖定風險，並建議考慮啟動合約中的提前終止條款。報告指出，英國公共服務數位化若過度依賴境外企業，可能受到外國商業機構或國家行為者決策影響。委員會也批評英國政府缺乏連貫的公共服務數位轉型計畫，並認為每年節省 450 億英鎊的目標過度樂觀。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Microsoft、《Reuters》、《Reuters》、《Tom’s Hardware》、《Wall Street Journal》、NVIDIA、《GlobeNewswire》、COMPUTEX、《Reuters》、《Reuters》、《Reuters》，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊鴻海聯手 Intel、會晤 SK，AI 基建從機櫃推進記憶體與能源

鴻海宣布與英特爾（Intel）策略合作，雙方將結合英特爾處理器、矽光子技術與軟體生態系，以及鴻海全球製造、系統整合與 AI 資料中心部署能力，共同探索從晶片、機櫃、系統到應用的 AI 解決方案。

鴻海表示，雙方將探索客製化特殊應用晶片、系統單晶片與系統整合等合作機會，也將共同定義下一代邊緣 AI 與實體 AI 平台架構。同時間，鴻海董事長劉揚偉也與韓國 SK 集團（SK Group）會長崔泰源會面，討論 AI 伺服器、AI 資料中心、能源解決方案與下一代 AI 記憶體等合作方向。鴻海的 AI 基建布局，正在從伺服器代工，往機櫃、記憶體、能源與系統整合同步延伸。

＊台積電 CoPoS 最快兩年放量，魏哲家回應 Terafab 與記憶體式漲價

台積電 6 月 4 日召開股東會，AI 需求、先進封裝、晶圓價格與新競爭者，都是股東關切焦點。台積電董事長魏哲家表示，台積電最重要的核心競爭力，仍是技術、生產效率與客戶信任三項世界第一，台積電 40 年來從未缺乏競爭對手，未來仍會持續保持領先。

在先進封裝方面，魏哲家透露，新一代先進封裝 CoPoS 已經有試產線，最快約兩年、兩到三年內量會非常大。被問到 Tesla 執行長馬斯克（Elon Musk）提出 Terafab、跨入晶圓製造的可能性，魏哲家簡短回應「祝福他」。針對晶圓價格，他表示「我也想這樣做，正在努力中」，但台積電不會像記憶體公司那樣突然大幅漲價，因為客戶信任是長時間累積，台積電重視的是永續經營。

＊AI 資料中心砸錢也蓋不快，電力、水與設備成新瓶頸

Microsoft、Google 母公司 Alphabet、Meta 與 Amazon 在 2025 年合計投入 4,100 億美元資本支出，2026 年預估將突破 6,700 億美元。不過，資料中心工程正受到供應鏈積壓、許可爭議、電力取得與設備交期延誤影響。

摩根大通（JPMorgan Chase）分析指出，規劃在 2027 年完工的資料中心產能中，超過 60% 甚至還沒有開工，另有 7% 已經延期。聯合國大學水、環境與健康研究所報告也指出，全球資料中心用電量將從 2025 年的 448 太瓦時，增加到 2030 年的 945 太瓦時；用水量也將從 4.5 兆公升升至 9.3 兆公升。若資料中心擴張沒有完善規劃，可能會與現有資源壓力發生衝突。

＊SpaceX 擬募 750 億美元，太空基建進入 IPO 倒數

根據《路透》與公開招股資料，SpaceX 擬以每股 135 美元推進首次公開募股，目標募資約 750 億美元，預計最快 6 月 12 日在那斯達克（Nasdaq）掛牌。以發行價計算，公司估值約 1.75 兆美元，將成為近年最受矚目的科技 IPO 之一。

SpaceX 主要業務包括火箭發射、衛星通訊與太空運輸服務。近年 Starlink 衛星網路已成為主要營收來源，Starship 重型火箭計畫則持續投入大量研發資金。招股資料顯示，SpaceX 去年營收達 186.7 億美元，年增 33%，但仍淨虧損 49.4 億美元。這次 IPO 採全數增資發行，募集資金將流入公司，用於支持火箭、衛星網路與相關基礎建設擴張。

＊TrendForce：AI 筆電換機潮升溫，NVIDIA、聯發科推動本地端代理

TrendForce 最新研究指出，目前 AI 筆電主要由 Intel、AMD、Apple 與 Qualcomm 推動，但市場仍缺乏能大規模展現裝置端 AI 價值，並形成明確換機誘因的產品。隨著 NVIDIA 在 COMPUTEX 發表 RTX Spark 平台，搭配與聯發科合作的 N1 與 N1X 處理器，AI 筆電市場有機會從 NPU 功能展示，轉向 AI 代理與本地端模型運算。

TrendForce 預估，AI 筆電滲透率將從 2025 年的 19.3%、2026 年的 37.5%，提升到 2029 年的 84.9%。RTX Spark 的意義，不只是在 Windows on Arm 陣營加入新成員，也讓 CUDA 生態系首次延伸到 Windows 筆電市場。隨著裝置端算力提升，未來更多應用有機會直接在本地端完成，降低對雲端算力與 token 消耗的依賴，PC 也可能從被動工具轉向更主動的 AI 助理。

＊歐盟推科技主權方案，AI、雲端與晶片進入政策採購戰

歐盟執委會（European Commission）公布「歐洲科技主權方案」（European Technological Sovereignty Package），鎖定半導體、AI、雲端運算與開源軟體，目標是在未來 5 到 7 年內，將歐洲資料中心容量提高到目前的 3 倍，並推動 AI 超級工廠與晶片法案 2.0。

歐盟執委會主席范德賴恩（Ursula von der Leyen）表示，歐洲不能依賴他國提供維持醫院運作、電網穩定與公共服務所需的關鍵技術。這項方案包含《雲端與 AI 發展法案》（Cloud and AI Development Act）、《晶片法案 2.0》（Chips Act 2.0）、開源策略與能源數位化路線圖。相關法案後續仍須由歐洲議會（European Parliament）及歐盟理事會（Council of the European Union）審議。

＊英國要求 Google 開放 AI 搜尋退出權，出版者議價權進入新階段

英國競爭及市場管理局（CMA）宣布，已要求 Google 讓英國網站擁有者可選擇不讓其內容被 Google AI 搜尋功能使用，並稱這項安排是全球首例。網站發布者，尤其是新聞媒體，長期主張 AI 搜尋摘要會在未補償內容來源的情況下，取用其內容並影響原始網頁流量。

Google 搜尋生態系總經理洛伊（Mrinalini Loew）表示，Google 將開始測試新的控制工具，讓網站擁有者管理其連結與內容在生成式 AI 搜尋功能中的呈現方式。CMA 則指出，Google 也必須確保在 AI 生成搜尋結果中，以清楚連結標示內容來源。隨著 AI 摘要重塑搜尋入口，內容發布者與平台之間的流量分配與議價權，正在進入新的監管階段。

＊Perplexity 稱 AI 勝負看每瓦特價值，代理式 AI 競爭轉向效率戰

Perplexity 執行長斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）接受《CNBC》訪問時表示，未來能從 AI 消耗的能源中創造最大經濟價值的公司，最終將取得最高估值。他認為，長期勝負關鍵在於誰能在準確度、延遲、成本、隱私與智慧能力之間取得最佳平衡，並創造最高的「每瓦特、每用戶價值」。

Perplexity 正加碼投入代理式 AI，並推出可扮演協調器角色的 Personal Computer 產品，支援 Windows 作業系統，可連結 Word、Outlook 與用戶裝置中的檔案。斯里尼瓦斯表示，資料中心正在進入筆電，關鍵在於建立一個 AI 作業系統，能跨模型、跨晶片、跨作業系統與不同裝置運行。隨著 OpenAI、Anthropic 與 Google 都強化 AI 代理能力，Perplexity 試圖以跨平台協調層切入競爭。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Wall Street Journal》、《Reuters》、《Wall Street Journal》、《Reuters》、《Reuters》、TrendForce、European Commission、《Reuters》、《CNBC》，首圖來源：Unsplash。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊Google 月付 9.2 億美元買 SpaceX 算力，AI 基建戰轉向容量鎖定

《路透》報導，Google 已與太空探索科技（SpaceX）簽署大型雲端服務協議，從 2026 年 10 月至 2029 年 6 月，每月支付 9.2 億美元購買運算資源。這份合約將讓 Google 取得約 11 萬顆 NVIDIA GPU 對應的運算容量，以及相關 CPU、記憶體與配套設備，用來支撐 Gemini Enterprise 等 AI 服務成長。

這不只是單純買晶片，而是大型科技公司開始用多年長約鎖定 GPU、電力與資料中心容量。除了這次與 Google 的協議，Anthropic 先前也與 SpaceX 簽署算力協議。這代表準備 IPO 的 SpaceX，正把 AI 算力服務納入資本市場敘事，也讓 AI 基礎設施競爭從雲端平台延伸到太空公司。

＊AI 可能開始自己改良自己，Anthropic 喊出全球暫停機制

開發 Claude 的 AI 公司 Anthropic 最新公開警告，AI 發展速度可能快到在不久的將來，具備不需人類參與的「遞迴式自我改進」，也就是 AI 系統透過回饋迴路，自行改良修正，打造更複雜、更先進的系統。不過 Anthropic 也強調，目前還沒走到這一步，這也不是必然會發生。

Anthropic 表示，科學家目前也難以判斷這種能力會對全球社會帶來什麼後果，因此應考慮設法減緩最先進 AI 系統的開發速度。尤其是多個國家的前沿 AI 公司，包括美中企業，必須在可驗證規則下同步參與，才能讓各方有更多時間思考後果與擬定對策。不過，這項提議也引發部分白宮官員與科技業人士反彈。

＊白宮加速國安 AI，模型審查與軍用界線成新焦點

美國白宮最新國安備忘錄指出，將加速 AI 在情報與作戰領域的應用，但同時強調，AI 不應被用於非法監控或審查言論自由。美國總統川普要求國防部在 90 天內，更新武器系統自主性的現有指令，讓軍方能更謹慎採用符合指揮鏈要求的 AI 系統。

這份備忘錄發布前，美國政府已要求主要 AI 開發商，在發布最強大的模型前，自願提交政府進行資安測試。《金融時報》報導，Anthropic 已向美國國家安全局（NSA）派駐前線部署工程師，協助使用 AI 模型 Mythos，並針對特定任務客製化模型，其中涉及網路行動與攻防相關應用場景。

＊黃仁勳七個月內二度訪韓，機器人、Physical AI 與 HBM 供應鏈同步接軌

NVIDIA 執行長黃仁勳從台灣轉往韓國後表示，機器人將成為韓國下一個重大產業。這也是他七個月內第二度訪韓，顯示 NVIDIA 正在深化與韓國科技業的合作。《路透》報導，黃仁勳此行安排與現代（Hyundai）、LG、SK、三星（Samsung）以及 Naver 等企業領袖會面，合作方向涵蓋 AI、機器人、physical AI 與半導體製造。

黃仁勳表示，韓國是全球製造業中心，NVIDIA 可以把機器人技術與 physical AI 技術應用到當地產業。他也指出，未來半導體製造將越來越依賴機器人與 AI 驅動。這條線也連到記憶體供應鏈，SK 海力士（SK Hynix）是 NVIDIA 重要 HBM 供應商，面對 AI 需求成長，SK 集團已表示，SK 海力士計畫未來五年晶圓產能翻倍。

＊Amazon 推 AI 倉儲機器人，代理式 AI 從雲端走進物流現場

亞馬遜（Amazon）在英國達特福德（Dartford）展示新一代 AI 倉儲機器人，並將相關技術納入 100 億歐元的歐洲配送網路升級計畫。這次最受關注的是升級版 Proteus 機器人，與現有版本主要負責搬運重型推車不同，新版本將具備更高自主決策能力。

Amazon Robotics 副總裁 Scott Dresser 表示，未來倉儲管理人員只需要告訴機器人工作目標，機器人就能自主規劃執行流程。亞馬遜也同步展示貨櫃處理系統 STARK，以及具備觸覺感知能力的機器人 Vulcan，用來提升揀貨與倉儲效率。這顯示代理式 AI 正從雲端服務走進物流、倉儲與實體供應鏈。

＊機器人流量首度超越人類，Cloudflare 示警網路規則被改寫

Cloudflare 最新數據顯示，機器人、爬蟲與 AI 代理已首度超越人類，成為 HTML 網頁請求流量的主要來源。Cloudflare Radar 顯示，機器人流量約占 57.4%，人類約占 42.6%。執行長 Matthew Prince 表示，這項變化比預期更早發生，他原本預估機器人流量可能到 2027 年才會超過人類。

Cloudflare 強調，這不代表網路上的 AI 機器人數量已超過全球人口，也不是說整體網際網路所有活動都由機器人主導，而是指在 HTML 網頁請求流量中，機器人、爬蟲與 AI 代理已經超過人類。隨著 AI 代理能自主搜尋資料、瀏覽網站與執行任務，網站流量、廣告模式與伺服器負載都可能被重新改寫。

＊日本政府加碼 Rapidus，「AI 殖民地」警訊把主權 AI 拉回晶片端

日本數位大臣松本尚（Hisashi Matsumoto）示警，若日本無法跟上 AI 技術快速發展，恐在 AI 時代淪為新型態的「AI 殖民地」。他是在為修訂個人資料保護法的法案辯護時提出這項說法，該法案擬允許 AI 開發商在特定情況下，使用醫療與犯罪紀錄等個資訓練模型。

同一時間，日本政府也持續加碼最先進晶片布局。日本經濟產業省宣布，再向 Rapidus 投入 1,500 億日圓，用於 2 奈米製程設備投資與 1.4 奈米研發。加上既有補助與投資，日本政府對 Rapidus 的支援規模已超過 2.6 兆日圓，也讓 AI、資料與晶片主權被放在同一條產業政策主線上。

＊Apple App Store 促成 1.4 兆美元交易，AI 應用成服務成長新變數

蘋果（Apple）委託 Analysis Group 發布的研究顯示，App Store 在 2025 年促成高達 1.4 兆美元的銷售額。自 2019 年以來，App Store 帶動的經濟活動規模已增加超過一倍，其中數位商品與服務交易額增加 2.4 倍，實體商品與服務增加 2.8 倍，應用內廣告收入增加 2.9 倍。

報告指出，在 App Store 帶動的 1.4 兆美元交易額中，約 1,490 億美元來自數位商品與服務，約 1.1 兆美元來自實體商品與服務。這份報告發布之際，Apple 即將舉行年度全球開發者大會。高盛報告也指出，AI 可能推動更多開發者製作新應用，進一步影響 Apple 服務業務成長。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Bloomberg》、《Reuters》、《CNBC》、《Reuters》、《Reuters》、《Reuters》、《CNBC》、《Tom’s Hardware》、《Reuters》、Rapidus 、Apple，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊黃仁勳訪韓串起 SK、NAVER、斗山，NVIDIA 把 AI 工廠接上韓國供應鏈

NVIDIA 執行長黃仁勳訪問南韓期間，NVIDIA 宣布與 SK 海力士（SK hynix）簽署多年技術合作協議，雙方將共同推進下一代記憶體技術，支援全球 AI 工廠建設。這項合作不只關係到 HBM 供應，也涵蓋未來 AI 基礎設施、個人 AI 與實體 AI 所需的記憶體產品。

同一波訪韓行程中，NVIDIA 也與 SK 電信（SK Telecom）、NAVER 和斗山集團（Doosan Group）擴大合作。SK 電信將採用 NVIDIA 技術，在韓國打造 GW 等級 AI 雲端，第一座 AI 資料中心預計 2027 年上線；NAVER 則將以 NVIDIA 平台建置 AI 基礎設施，支援韓國主權 AI 與企業應用。從記憶體、雲端到實體 AI，NVIDIA 正把南韓供應鏈拉進更完整的 AI 工廠路線圖。

＊AI 資料中心在美國被踩煞車，西雅圖、紐約同步拉高門檻

隨著亞馬遜（Amazon）、Microsoft、Google 母公司 Alphabet 與 Meta 大舉投入 AI 基礎建設，美國多地開始重新檢視資料中心對電力、用水、噪音與社區環境的影響。西雅圖市議會正推動暫停新建大型資料中心一年的提案，正式表決預計在 6 月 9 日進行。

紐約州議會則已通過一項一年暫停大型資料中心的法案，目前仍待紐約州州長侯可（Kathy Hochul）決定是否簽署。若簽署成法，紐約可能成為美國第一個對大型資料中心實施州級暫緩令的案例。資料中心原本是 AI 競爭的底層資產，但地方治理與公共資源分配，已經成為科技公司無法迴避的壓力測試。

＊川普、桑德斯都談 AI 公共持股，財富分配進入政策議程

美國總統川普日前表示，他已和多家 AI 企業討論合作構想，希望讓美國民眾能從 AI 產業成功中獲益。根據《CNBC》報導，川普政府曾與 OpenAI 討論政府持有該公司股權的可能性，但目前仍屬早期構想，尚未形成正式政策。

同一時間，美國聯邦參議員桑德斯（Bernie Sanders）也提出另一個版本，主張對 OpenAI、Anthropic 與 xAI 等大型 AI 企業課徵一次性 50% 股票稅，讓公共基金持有大型 AI 公司的部分股權。從政府是否持股，到 AI 財富是否應回到公共基金，AI 已經從模型、晶片與資料中心競爭，延伸到國家財政與公共分配議題。

＊Microsoft 不只賣算力，納德拉把 AI 代理押回企業入口

Microsoft 執行長納德拉（Satya Nadella）在最新專訪中表示，AI 時代的 Microsoft，不會只把算力賣給新興 AI 實驗室，換取短期雲端收入，而是會更克制地分配 GPU 與雲端資源。他提到，Microsoft 未來的差異化，不只是提供 AI 基礎設施，而是在這些基礎設施上打造 AI 代理。

納德拉表示，Microsoft 將把重點放在程式開發、安全與知識工作等三大應用領域，並持續強調自研模型與企業 AI 代理。OpenAI 仍是重要合作夥伴，但 Microsoft 也需要掌握自己的模型、產品入口與算力調配能力。他也預期，傳統 SaaS 商業模式會逐步走向「訂閱加按量付費」的混合模式，部分 AI 代理與推論任務，未來可能回到 Windows PC 或邊緣裝置執行。

＊華爾街大型銀行推代幣化存款，鏈上美元不讓穩定幣獨走

摩根大通（JPMorgan Chase）、花旗（Citigroup）、美國銀行（Bank of America）、富國銀行（Wells Fargo）等大型銀行，計畫透過紐約清算所（The Clearing House）建立代幣化存款清算與結算網路，回應穩定幣支付競爭。

這套網路的重點，不是發行第三方穩定幣，而是把商業銀行存款轉成可在鏈上移轉與結算的數位代幣，並接回既有銀行支付系統。依照規劃，這套系統未來可支援銀行間 24 小時鏈上清算、跨境支付、企業即時流動性管理、數位資產結算，也可能服務 AI 代理人商務與自動化金融流程，最快 2027 年上半年推出。

＊歐盟 AI 工廠卡關，英國也想用本土晶片補上主權 AI

歐盟原定投入 200 億歐元，在境內打造 5 座大型 AI 工廠，推動主權 AI 基礎設施，但計畫正面臨延宕。原本預計 2026 年 5 月啟動的競標程序，已推遲到 7 月，相關資金也將分別到 2028 年與 2030 年才撥付，讓部分潛在合作夥伴開始降低參與意願。

同一時間，英國也正思考如何留住本土半導體與 AI 能力。英國政府計畫在倫敦科技週（London Tech Week）提出本土 AI 晶片採購方向，透過政府戰略性採購、公共資金與技能投資，鼓勵相關企業持續留在英國發展。從歐盟到英國，主權 AI 的挑戰已不只是模型與算力，而是資金、需求與本土產業能否同步到位。

＊資安院攜手台灣 Microsoft，AI 資安防禦導入國家級韌性建設

國家資通安全研究院與台灣 Microsoft 簽訂合作備忘錄，雙方將聚焦資安威脅情資、AI 賦能的資安防禦、關鍵基礎設施韌性與零信任架構，透過公私協力深化合作。台灣位居全球科技供應鏈關鍵位置，也長期是亞太地區資安威脅行動的重要目標之一。

依照規劃，雙方將以試點模式推進技術合作，包括建立安全封閉的威脅情資協作管道，導入政府利害關係人共同提升偵測與修補效率，並協助大規模提升零信任架構整備度。Microsoft 也將把 AI 資安防禦能力導入威脅獵捕、異常偵測、復原與故障切換演練，協助政府機關與關鍵基礎設施強化數位韌性。

＊Meta 把 AI 模型推向消費級醫療，Muse Spark 延後開放仍押健康場景

Meta AI 長王滔（Alexandr Wang）表示，Meta 未來 AI 模型將透過「消費級醫療」功能，與 OpenAI、Anthropic、Google 等競爭對手建立差異。王滔是資料標註新創 Scale AI 創辦人，加入 Meta 後負責領導超級智慧實驗室，也參與推動新模型 Muse Spark。

Muse Spark 今年 4 月發表後，被視為 Meta 追趕前沿模型的重要一步，但《華爾街日報》報導，Meta 已多次延後向開發者開放 Muse Spark API，目前仍在與早期合作夥伴測試。王滔坦言，Muse Spark 尚未達到 Claude 與 ChatGPT 等前沿模型水準，但醫療與健康功能將是 Meta 後續模型的重要差異化方向，未來也可能整合進 Instagram、Facebook 與 WhatsApp 等消費端應用。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：NVIDIA、《Reuters》、《The Guardian》、《Tom’s Hardware》、《The Guardian》、《TechCrunch》、《Tom’s Hardware》、《Stratechery》 、The Clearing House、《The Wall Street Journal》、《Bloomberg》、《Bloomberg》、《中央社》、《The Times of India》、《Reuters》，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊OpenAI、Anthropic 排隊 IPO，Perplexity 押 2028 上市

OpenAI 已秘密在美國申請首次公開發行，也就是 IPO，加入 Anthropic 前進股市的行列。OpenAI 目前尚未公布上市規模、條件與明確時間表，只表示上市可能還需要一段時間，因為有些事情作為私人公司比較容易完成。《路透》先前引述消息人士報導，OpenAI 目標最高以 1 兆美元估值在股市亮相，最快可能在 9 月登場。

Anthropic 這個月稍早也已秘密提交 IPO 文件，近期融資後估值達 9,650 億美元。另一方面，Perplexity 執行長阿拉文・斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）接受《CNBC》訪問時表示，無論 OpenAI 和 Anthropic 上市結果如何，Perplexity 仍維持 2028 年上市計畫。這讓 AI 熱潮從私募市場，開始進入公開市場的估值檢驗。

＊馬斯克稱太空 AI 不需魔法技術，Starlink 架構撐起軌道算力

隨著 SpaceX IPO 進入倒數，SpaceX 執行長馬斯克（Elon Musk）表示，太空 AI 資料中心已不是遙遠概念，大部分所需技術已存在於下一代星鏈（Starlink）衛星網路中，不需要目前不存在的魔法技術。依照 SpaceX 說法，這些 AI 衛星會在軌道上作為運算節點，由太陽能供電，並把熱量輻射到太空。

第一顆擬議 AI 衛星可提供約 150 kW 峰值功率，以及約 120 kW 的持續運算功率，大致相當於單組 NVIDIA GB300 AI 伺服器機架。研調機構集邦科技（TrendForce）則預估，2027 年全球衛星產業產值將達 4,470 億美元，年增率 14%。從衛星通訊、可重複使用火箭到 AI 運算平台，SpaceX 正試圖把上市故事延伸到太空端 AI 基礎設施。

＊Google 傳下單 Intel TPU，AI 晶片備援開始浮上檯面

《The Information》報導，隨著台積電先進製程與先進封裝產能吃緊，Google 據報已委託英特爾（Intel）在 2028 年製造超過 300 萬顆自研 TPU。TPU 是 Google 用於訓練與執行 AI 模型的自研加速晶片，這代表 Google 不只擴大自研 AI 晶片，也開始為台積電之外的產能建立備援。

NVIDIA 目前尚未正式下單，但報導指出，NVIDIA 正評估英特爾技術，是否可用於預計 2028 年推出、整合四個 GPU 晶片的下一代處理器。測試範圍包括英特爾 18A 製程與先進封裝能力。不過，《路透》也指出，這項報導尚未獲 Google、英特爾與 NVIDIA 立即回應，路透也無法獨立查證。若英特爾能把客戶測試轉為量產，將成為 AI 晶片備援的重要變化。

＊Apple 用 Gemini 補強 Siri AI，終端 AI 競爭回到作業系統

蘋果（Apple）在年度開發者大會 WWDC 發表新一代 Apple Intelligence 與 Siri AI，這是 Apple 在生成式 AI 落後外界期待後，對 Siri 做出的最大幅度改版。這次重點不是推出單一聊天機器人，而是把 AI 重新放進 iPhone、iPad、Mac、Apple Watch 與 Vision Pro 等作業系統，讓 Siri、搜尋、照片、郵件與行事曆等功能串接。

新的 Siri AI 將具備更自然的對話能力，也能理解使用者個人情境與螢幕內容。底層技術方面，Apple 對外仍強調 Apple Intelligence、裝置端運算與私有雲端運算架構；同時也透過與 Google Gemini 的合作，補強下一代基礎模型能力。受到監管影響，Siri AI 初期不會在歐盟的 iPhone 與 iPad 推出，中國市場也因監管要求暫不推出。

＊AMD 加碼英國 20 億英鎊，主權 AI 戰燒到硬體與算力

超微（AMD）宣布，未來五年將在英國投資最高 20 億英鎊，用於高效能運算基礎設施、研究開發，以及對英國新創企業的直接投資。AMD 也將和劍橋大學、倫敦帝國學院（Imperial College London）合作，涵蓋高效能運算、電腦科學、健康照護創新與氣候研究。執行長蘇姿丰表示，AMD 將擴大英國取得運算基礎設施的管道。

這項投資也踩在英國 AI 生態系升溫的時間點。根據《Tech Nation Report 2026》，英國科技業今年估值達 1.2 兆英鎊，英國 AI 新創在今年上半年已募得超過 82 億英鎊創投資金。同一天，英國政府也發布 AI 硬體計畫，總額約 11 億英鎊，其中包括 4 億英鎊用於採購專用 AI 晶片。從企業投資到政府採購，英國正把主權 AI 從政策宣示推進到晶片、超級電腦與算力基礎設施。

＊GitHub Copilot 改按量計費，AI 補貼退潮開始反映在企業帳單

GitHub Copilot 的計費方式轉向用量制後，AI 工具成本正在成為開發者與企業的新壓力。GitHub 4 月宣布，所有 Copilot 方案將從 6 月 1 日起轉向 GitHub AI Credits 制度，使用量將依 token 消耗計算，涵蓋輸入、輸出與快取 token。付費方案可在每月配額之外加購額外使用量。

《Business Insider》報導，新制上路後，部分重度使用者反映月度帳單大幅增加，社群也出現對 AI 工具成本可預測性的討論。這則新聞不是今天才宣布，但 6 月 1 日正式生效後，使用者反彈在近一週浮現，仍具有時效。對企業而言，這代表 AI 工具從訂閱制補貼，逐步走向依算力與使用量計價。

＊台灣無人機國家隊成軍，行政院編列 442 億元推產業發展

總統賴清德出席台灣卓越無人機海外商機聯盟大會師時表示，行政院編列 442 億元經費，提出國家無人機產業發展計畫，並由經濟部整合不同區域與領域專才，組成無人機國家隊。賴清德表示，推動無人機產業是國家重大政策，目標是讓台灣成為全球無人機發展的亞太中心。

賴清德也指出，無人機不只關係國防自主與嚇阻能力，也可帶動台灣工具機、資通訊、電子零組件、半導體與複合材料等產業升級。他並表示，透過台美合作，台灣已成為美國境外第一個認證機構，生產的無人機不必再送往美國或其他地方驗證，在台灣完成驗證後即可外銷。

＊Panasonic 投資資料中心蓄電，AI 用電壓力推高備援系統需求

Panasonic 集團（Panasonic Holdings）計畫在 2028 會計年度，也就是截至 2029 年 3 月的年度，在美國堪薩斯州開始量產資料中心用電池。這項布局來自 AI 資料中心需求快速升高，企業對穩定供電與備援電力系統的要求也同步增加。

依照 Panasonic Energy 的中期經營計畫，資料中心蓄電系統將成為成長核心之一。公司規劃在 2026 到 2028 會計年度之間投入 3,500 億日圓，目標把資料中心蓄電系統營收從 2025 年度的 3,200 億日圓，拉高到 2028 年度的 1 兆日圓。這也顯示 AI 基礎設施競爭，已從伺服器與晶片延伸到電力穩定與備援設備。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《CNBC》、《Reuters》、TrendForce、《The Information》、《Reuters》、AMD、《Reuters》、《Business Insider》、《中央社》、《Reuters》，首圖來源：Unsplash。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊OpenAI 傳租 10GW 園區，AI 算力戰從模型燒到電力與金融

OpenAI 正在洽談租用一座位於美國俄亥俄州南部、能源部土地上的資料中心園區，規劃容量高達 10GW。報導指出，這項交易可能獲得 NVIDIA 的財務支持，建設成本可能至少達到 5,000 億美元，租期長達 20 年，第一階段預計 2028 年啟用。不過，《路透》也表示，尚未能獨立查證這篇報導，OpenAI 與 NVIDIA 也未立即回應置評請求。

如果這項計畫成形，代表 OpenAI 的競爭焦點已經不只在模型本身，而是進一步延伸到電力、資料中心、晶片供應與長期資本。OpenAI 執行長 Sam Altman 與首席科學家 Jakub Pachocki 近期也提出 OpenAI 下一階段方向，目標是讓先進 AI 變得更充裕、可負擔，並讓更多個人與組織使用。

＊台積電回應漲價與海外設廠，最尖端製程生產仍留台

台積電財務長黃仁昭接受《BBC》專訪時表示，通膨確實推升公司成本，台積電並未排除未來調整價格的可能。不過他也強調，不會出現「四倍、五倍」這樣的劇烈漲幅，台積電的定價，反映的是技術領先與製造能力所創造的價值。黃仁昭也回應外界對台積電海外布局的質疑，表示台積電到台灣以外地區擴建產能，是基於客戶需求，不是政府要求。

談到最先進晶片的生產地點，黃仁昭表示，最尖端製程生產將持續留在台灣。這番說法凸顯台積電目前面對的雙重壓力：一方面，客戶希望公司快速擴充產能，支援 AI 晶片需求；另一方面，海外設廠、通膨與供應鏈重建，也讓成本結構變得更複雜。同時間，台積電最新公布 5 月營收達新台幣 4169.75 億元，創下單月歷史新高，年增 30.1%，顯示 AI 相關需求仍然強勁。

＊Anthropic 開放 Fable 5，資安能力上鎖成前沿模型新門檻

Anthropic 宣布開放旗下最強公開模型 Claude Fable 5，但同時限制部分敏感能力。Claude Fable 5 是 Anthropic 新一代 Mythos 系列中，第一個廣泛開放的模型。Anthropic 表示，這個模型在編寫與除錯程式碼、回答複雜研究問題、分析影像方面表現突出。不過，Mythos 系列先前因為能快速找出軟體漏洞，引發資安疑慮，因此一開始只開放給大約 200 個經過審查的組織，包括美國政府與資安合作夥伴。

這次公開版本雖然擴大使用範圍，但大多數資安、生物或化學相關查詢，會被導向能力較低的模型。Anthropic 也表示，如果有人企圖大規模提取技術，用來在威權國家訓練競爭模型，系統同樣會降級回應。這代表前沿模型的競爭已經不只是能力展示，還包括如何把敏感能力分層開放、如何界定可信任使用者，以及如何避免模型能力被挪用。

＊CrowdStrike：中國相關駭客成科技業最大間諜威脅，AI 公司成高價值目標

美國資安公司 CrowdStrike 發布報告指出，過去一年，科技公司面臨最大的間諜威脅，來自與中國有關聯的駭客。CrowdStrike 表示，這類駭客行動符合中國在科技發展、智慧財產與戰略情報上的長期利益。被鎖定的科技業，涵蓋電腦硬體、IT 服務、半導體與軟體公司。報告沒有點名受害企業，但指出，AI 相關科技公司已經成為高價值目標。

CrowdStrike 表示，美國與中國正在進行 AI 軍備競賽，不只大型尖端實驗室，規模較小、專注特定領域的模型開發商，也可能成為攻擊對象。中國駐美大使館則否認相關指控，表示中國反對駭客行為，並依法打擊相關活動。報告同時提到，北韓也透過身分造假的 IT 工作者進入科技公司，取得收入並收集情報，使科技公司面臨的資安風險不只來自外部入侵，也來自供應鏈與人力審查漏洞。

＊Meta 砸 1.15 億美元訓練工人，AI 資料中心缺的不只晶片

Meta 宣布投入 1.15 億美元，啟動 America’s Workforce Academy，直接培訓建設 AI 資料中心所需的技術工人。這項計畫將以免費方式提供訓練，完成後由參與 Meta 資料中心建設的承包商提供全職工作機會。培訓內容包括資料中心技術、建築與維運相關技能，目標是補上 AI 基礎建設擴張所需的勞動力缺口。

Meta 先前表示，未來三年將在美國基礎建設與就業投入 6,000 億美元，其中包括 AI 資料中心。隨著資料中心需求上升，科技公司面臨的不只是 GPU、電力與土地壓力，也包括電工、管線、焊接、光纖與維運人才不足。這項計畫顯示，AI 競爭已經從模型與晶片，進一步延伸到實體工程與技術勞動力供應鏈。

＊ASML 警告歐盟別過度干預，晶片主權仍要先長出供應鏈

艾司摩爾（ASML）執行長傅凱（Christophe Fouquet）警告，歐盟推動半導體供應鏈自主時，不應過度依賴行政干預。歐盟近期討論新的晶片戰略，包括在供應短缺時取得更大緊急權力，並強化歐洲半導體產業。傅凱表示，歐洲若要降低對外國科技的依賴，關鍵不是先指揮供應，而是先在歐洲建立更強的企業與完整供應鏈。

傅凱也指出，ASML 在歐洲的銷售額占比很低，亞洲則是主要市場，這使公司高度依賴海外客戶。他認為，「優先購買歐洲貨」的方向可以理解，但前提是歐洲必須有足夠強的產品可以採購。這番說法凸顯歐洲晶片主權的矛盾：政策希望掌握供應鏈，但真正的瓶頸仍在於本土客戶、製造能力、供應商網絡與全球競爭力能否同步補上。

＊三星啟動集團 AI 轉型，ChatGPT、Gemini、Claude 導入價值鏈

三星集團啟動「AI 轉型」方案，計畫把 AI 導入關係企業的研發、生產、行銷、支援等業務流程，改革作業方式與組織文化。韓媒報導，三星將在本月正式引進外部生成式 AI 服務，包括 ChatGPT、Gemini 與 Claude，作為提升生產力與推動集團 AI 原生化的第一步。三星集團會長李在鎔先前也表示，AI 應該運用於整體業務價值鏈，從研發到製造、行銷與支援都包括在內。

這項轉型計畫的重點之一，是訓練高層把 AI 納入策略判斷。三星將對關係企業總裁與高層展開 AI 訓練，要求管理層不只參與研討會，也直接使用 AI 工具，並思考如何重新設計業務流程。對三星這類大型製造集團而言，AI 轉型不只是辦公自動化，更涉及製造、採購、物流、客服與企業支援等核心流程，安全管理也會成為導入外部 AI 工具時的關鍵挑戰。

＊Rapidus 擬聯手英義研發晶片，日本半導體主權往歐洲延伸

《讀賣新聞》引述消息人士報導，日本晶片製造商 Rapidus 將配合日本首相高市早苗本月 13 日起訪問英國與義大利，分別與英、義公部門機關簽署研發合作備忘錄。Rapidus 規劃與具有英國政府資金的「英國半導體中心」，以及義大利政府研究機關 Chips-IT 交換備忘錄，內容包括共同研發半導體製造技術，以及授與技術資訊存取權。

Rapidus 正在拓展客戶，目前仍以美國為中心，但報導分析，英國半導體中心與 Chips-IT 與民間企業連結較強，Rapidus 希望透過合作拓展銷路。Rapidus 由日本政府與民間企業出資，目標是在北海道工廠於 2027 年度起量產最先進邏輯晶片。這項合作也反映日本半導體主權政策正在向歐洲延伸，透過研發合作與政府支持，降低先進晶片供應對外部地區的依賴。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《Business Insider》、《BBC》、《中央社》、Anthropic、《Reuters》、《Reuters》、《Reuters》、《Financial Times》、《Tech Times》、《The Japan Times》，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊台積電捲入美國 ITC 專利案，AI 晶片供應鏈碰上執法壓力

台積電在美國面臨專利爭議。《Axios》報導，兩家與美國私募股權公司 Vector Capital 有關的專利公司，向美國國際貿易委員會提出申訴，指控台積電先進製程製造的晶片侵犯專利。這起案件也引發美國國會關注，四名共和黨議員已致函國際貿易委員會主席，要求對被認定侵犯美國專利的外國製晶片採取強力執法，並阻止相關產品進口美國。

台積電強調，公司運作完全遵循各國法規。台灣經濟部回應，這屬於企業間專利權爭議與美國法制程序，目前仍在審理中，政府尊重相關程序，也會持續關注後續發展。這起案件凸顯台積電在美國 AI 供應鏈中的戰略重要性，也讓美國在 AI 晶片供應穩定與本土專利執法之間的取捨受到關注。

＊SK 海力士拚 2034 年產能增至三倍，海外 AI 工廠瞄準日本

SK 集團會長崔泰源表示，為了因應 AI 運算帶動的記憶體需求，旗下 SK 海力士正加速擴產，目標在 2034 年前，將晶圓產能提高到目前的三倍。SK 海力士目前正在南韓龍仁市興建四座晶圓廠，第一階段預計於 2027 年初完工。原本規劃到 2045 年完成的時程，已提前大約十年，目前工程上已很難再更快。

除了南韓本土產能，SK 也把海外擴張目標指向日本。崔泰源表示，日本具備電力、水源、工程師與半導體材料供應商，是海外設廠候選地。在 AI 工廠方面，SK 已規劃先在南韓於 2027 年啟用相關設施，並評估把日本作為海外擴張候選地，目標在 2028 到 2029 年間推進下一代 AI 資料中心，並與 NVIDIA 合作設計，以兼顧低功耗與高效能算力。

＊OpenAI 準備 IPO 又考慮降價，AI 模型競爭進入價格戰

OpenAI 執行長 Sam Altman 向員工表示，公司預期在未來一年內上市，不過實際時程仍將視市場條件與技術進展而定。OpenAI 近期已向美國監管機關保密遞交 IPO 申請文件，加入 Anthropic 等 AI 公司進入公開市場的競爭。公司尚未公布募資規模、發行條件或具體上市時間表。

與此同時，OpenAI 也面臨價格壓力。《華爾街日報》報導，OpenAI 正考慮大幅調降 token 收費，以因應 Anthropic 的競爭，不過相關討論仍在進行中，尚未正式定案。近期不少企業客戶開始抱怨 AI 工具成本升高，OpenAI 也面臨 Claude Code 等產品追趕。對準備上市的 AI 公司來說，價格、毛利率與客戶忠誠度，都將成為公開市場檢驗的重點。

＊Anthropic 要求前沿模型第三方測試，AI 監管延伸到失業保險

Anthropic 向美國國會提出 AI 監管建議，呼籲政府要求最先進的 AI 模型，在推出前接受獨立第三方安全測試。公司表示，如果聯邦政府要取代各州 AI 法規，就必須制定足以處理重大 AI 風險的強力聯邦標準。否則，不應直接禁止各州自行推動 AI 監管。

除了模型安全，Anthropic 也呼籲美國升級失業保險與相關社會安全網。公司指出，若 AI 未來造成大規模勞動市場衝擊，現有失業救濟系統可能難以快速處理大量申請。Reuters/Ipsos 本週民調也顯示，約一半美國民眾擔心，AI 可能導致自己或家人失業。這讓 AI 監管討論從模型安全、國家安全，進一步延伸到就業衝擊與社會制度準備。

＊加拿大推主權 AI 又管社群平台，AI 聊天機器人也納入安全責任

加拿大政府推出國家 AI 戰略「AI for All」，將設立 5 億加幣的「Canadian Tech Growth Fund」，扶植本土 AI 企業，並把政策重點放在建立信任、創造機會與強化主權。加拿大政府目標，是把企業 AI 採用率從目前約 12%，在 2034 年提高到 60%，並透過 AI 導入，在 2031 年前創造 25 萬個新工作機會。

同一時間，加拿大也提出「Safe Social Media Act」。若法案通過，原則上將禁止 16 歲以下青少年擁有社群媒體帳號；平台如果符合政府制訂的兒童安全標準，未來可申請豁免。這項法案也把 AI 聊天機器人納入新的安全責任範圍，要求業者建立危機通報與應對機制，降低有害內容風險。這反映加拿大正試圖把 AI 發展、資料主權與平台治理放在同一套政策框架下處理。

＊OpenAI 揭中國宣傳操作，ChatGPT 被用來介入美國資料中心辯論

OpenAI 發布報告指出，中國宣傳人員試圖利用 ChatGPT 生成口號、政治漫畫與多語內容，煽動外界反對美國總統川普的關稅政策，並介入美國有關資料中心與 AI 的公共辯論。這些活動發生於 2025 年底至 2026 年初，實際影響似乎有限，但顯示生成式 AI 正成為數位影響操作的重要工具。

OpenAI 表示，其中一組使用者利用 ChatGPT 生成批評美國貿易與科技政策的內容，並發布在社群平台 X；另一組活動則試圖介入美國有關 AI 與資料中心的辯論，把資料中心產業描繪成耗電、逐利且損害民眾利益的產業。中國駐美大使館表示不熟悉 OpenAI 研究內容，但反對任何對中國的無根據攻擊或抹黑。

＊Coinbase 執行長稱 AI 工作負載將轉向便宜模型，企業開始重算推論成本

面對 AI 工具成本升高，Coinbase 執行長 Brian Armstrong 提出模型路由策略。他表示，未來 12 到 18 個月內，約 80% 的 AI 工作負載可能轉向成本低 99% 的模型，只有約 20% 的高難度任務，例如尖端科學研究或複雜代理編排，仍需要最先進模型。Coinbase 內部也正把不同任務分配給更適合的模型，而不是一律使用最強模型。

這項做法反映企業開始重算 AI 使用成本。近期 GitHub Copilot 等工具轉向更細緻的 token 或用量計費後，部分重度使用者面臨帳單壓力。對企業而言，AI 導入不再只是追求最高模型能力，也開始進入成本控管、任務分流與投資報酬率檢驗階段。模型路由因此成為企業維持 AI 使用規模，同時控制推論成本的關鍵策略之一。

＊Google 推 DiffusionGemma，文字擴散模型挑戰傳統逐字生成

Google 推出開放式 AI 模型 DiffusionGemma，採用文字擴散機制，不同於傳統大型語言模型逐一生成 token 的方式，而是透過平行處理與逐步去噪，改善本地端推論時的速度與記憶體頻寬限制。Google 表示，這種設計可在 GPU 上提供最高約四倍的 token 生成速度，並支援雙向上下文與生成過程中的自我修正。

NVIDIA 也表示，DiffusionGemma 可在單張 H100 GPU 上達到每秒約 1,000 個 token，在 DGX Station 上可達每秒約 2,000 個 token。這項技術顯示，AI 模型競爭正從雲端大型模型能力，延伸到本地端與 AI PC 的推論效率。隨著裝置端 AI 應用增加，如何在有限記憶體頻寬與功耗條件下提升生成速度，將成為模型架構與硬體平台的新競爭點。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Axios》、《中央社》、《Nikkei Asia》、《The Wall Street Journal》、《Reuters》、《Reuters》、Government of Canada、《Reuters》、《Business Insider》、《Business Insider》、Google、NVIDIA，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊SpaceX 市值衝破 2 兆美元，AI IPO 信心同步受檢驗

美國太空公司 SpaceX 6 月 12 日正式掛牌上市，成為近年科技市場最受關注的公開募資案之一。《路透》報導，SpaceX 這次 IPO 募資規模達 750 億美元，被視為全球史上最大規模 IPO；掛牌後，SpaceX 市值衝破 2 兆美元，也讓市場重新檢驗投資人對高估值科技資產的承接能力。

SpaceX 的上市不只是太空產業事件，也牽動整體科技股情緒。Anthropic 和 OpenAI 近期都已遞交 Confidential IPO 文件，雖然上市時間仍未確定，但市場已把它們視為下一波 AI IPO 的觀察重點。SpaceX 後續股價表現，也將成為資本市場能否繼續承接高成長科技敘事的重要參考。

＊NVIDIA、KKR、Vistra 推 Helix，AI 基建戰燒到電力

NVIDIA 與投資公司 KKR、科威特投資局（Kuwait Investment Authority），以及電力業者 Vistra 合作成立新公司 Helix Digital Infrastructure，承諾投資金額超過 100 億美元。Helix 將替超大規模雲端業者提供 AI 基礎設施服務，整合資料中心、電力、連線能力與其他相關需求。

Helix 的定位，是成為大型 AI 基建開發的「單一協調站」。NVIDIA 將以策略夥伴角色，支援 AI 資料中心與 AI 工廠相關基礎設施設計與部署；Vistra 則作為優先電力夥伴，協助處理供電需求。隨著電力取得與併網速度成為 AI 資料中心開發瓶頸，AI 基建競爭已從晶片供應鏈，延伸到能源與基建協調。

＊SK 海力士傳赴 Nasdaq，HBM 接上 AI 資本市場

《路透》引述消息人士報導，韓國記憶體大廠 SK 海力士計畫選擇 Nasdaq 作為美國掛牌地點，最快可能在 8 月進行。報導指出，SK 海力士今年股價大漲，市值在 5 月突破 1 兆美元；公司也曾表示，計畫在 2026 年發行 ADR，但規模與時間尚未決定。

SK 海力士是高頻寬記憶體 HBM 的主要供應商，也是 NVIDIA AI 晶片供應鏈中的關鍵角色。隨著 AI 伺服器需求升高，HBM 成為這一輪 AI 基建擴張中最受關注的零組件之一。若 SK 海力士推進美國掛牌，將有助於吸引更廣泛的國際投資人，也顯示 AI 資本市場熱度正從模型公司延伸到記憶體供應鏈。

＊美國限制 Anthropic 兩款模型，AI 管制延伸到模型本身

Anthropic 表示，美國政府以國家安全為理由，發布出口管制指令，要求暫停所有外國人存取旗下 Fable 5 和 Mythos 5 兩款 AI 模型。Anthropic 已因應命令停用這兩款模型；限制不只涉及境外使用，也可能涵蓋在美國境內的外國人。

Anthropic 表示，為了確保合規，公司暫停所有客戶使用 Fable 5 與 Mythos 5，其他模型則不受影響。公司指出，政府並未提供完整細節；Anthropic 的理解是，相關疑慮可能與 Fable 5 存在可被「越獄」的方式有關。這起事件顯示，美國 AI 管制正在從晶片與設備，進一步延伸到模型本身。

＊美國銀行監管加強查核 AI 使用，金融業導入進入治理階段

美國銀行監管機構正加強查核金融機構如何使用 AI，重點包括資料治理、第三方供應商風險、系統控管、資安與消費者保護，並要求說明是否設有「緊急開關」等控制機制。監管機構目前不是推出全新 AI 專法，而是透過既有風險管理與消費者保護標準，在例行檢查中要求銀行說明 AI 應用範圍與治理架構。

監管關注的高風險場景包括放款、制裁篩檢、監理回報與其他核心金融作業。銀行被要求說明模型如何監控、何時能停用、供應商與次承包商如何管理，以及系統故障時是否具備備援計畫。隨著 AI 逐步進入金融業後台與決策流程，這代表金融機構導入 AI 正從效率工具，進入更明確的風險治理階段。

＊台積電晶圓代工市占升至 72%，AI 訂單拉大領先差距

TrendForce 最新調查顯示，2026 年第 1 季全球前十大晶圓代工產值季增 3.7%，達 479.5 億美元，再創單季新高。其中，台積電受惠 AI、HPC 與伺服器相關需求，晶圓代工營收季增 6.3%，達近 358.6 億美元，市占率進一步升至 72%，穩居全球第一。

TrendForce 指出，第 1 季除 AI、HPC 及相關周邊訂單持續出貨，電視、PC 與筆電供應鏈也提前生產，提高周邊 IC 庫存水位，抵銷智慧手機生產淡季影響。展望第 2 季，提前備貨效應預期延續約一季，智慧手機也陸續進入新機備貨周期，部分晶圓代工業者已向客戶表達下半年調漲代工價格的意向。

＊貝佐斯押注 Prometheus，實體 AI 搶進工程設計

Amazon 創辦人貝佐斯（Jeff Bezos） 共同領導的 AI 新創 Prometheus 近期浮出檯面。Prometheus 完成 120 億美元融資，估值達 410 億美元，目前在舊金山、倫敦與蘇黎世都設有辦公室，擁有約 150 名員工。

Prometheus 的目標不是再做一個聊天機器人，而是開發所謂的「通用 AI 工程師」（Artificial General Engineer，AGE），協助設計與製造複雜實體產品，包括航空航太、醫療設備與工業製造等領域。貝佐斯表示，Prometheus 希望把「從夢想到製造」的週期縮短 10 倍以上；這也代表生成式 AI 的競爭正在走向物理世界。

＊三星重工推 50MW 浮動式 AI 資料中心，造船業搶進算力基建

AI 資料中心需求快速成長，也讓造船業開始切入算力基建。三星重工近期推動 50MW 浮動式資料中心商業化計畫，透過海水冷卻系統與海上平台設計，降低傳統陸上資料中心面臨的土地取得、電力併網與冷卻成本壓力。三星重工已取得美國驗船協會（ABS）及英國勞氏船級社（LR）對 50MW 浮動式資料中心的原則性批准。

另據《Tom’s Hardware》 報導，三星重工已與希臘船東 Capital Clean Energy Carriers 及勞氏船級社合作，推動 50MW 浮動式 AI 資料中心，並規劃使用海水冷卻，以及以 LNG 為燃料的固態氧化物燃料電池供電。這類平台可停靠港口或沿海區域，必要時也可透過海底電纜接入電網，成為 AI 資料中心尋找新部署型態的案例。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《The Wall Street Journal》、《Reuters》、《Reuters》、《Reuters》、TrendForce、《The Verge》、《TechCrunch》、《Tom’s Hardware》，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。

＊鴻海聯手施耐德搶 AI 資料中心，基建戰從機櫃燒到電力冷卻

施耐德電機（Schneider Electric）與鴻海（Foxconn）宣布展開策略合作，雙方將共同開發並擴大次世代 AI 資料中心基礎設施。這項合作將結合鴻海在製造與 AI 系統方面的能力，以及施耐德電機在電力、冷卻與能源管理的專長，目標是提供可部署的 AI 資料中心解決方案，相關生產預計今年稍晚展開。

這項合作顯示，AI 基建競爭已經不只停留在伺服器與機櫃，而是擴大到整座資料中心的電力、散熱、能源管理與部署速度。對台灣供應鏈來說，AI 資料中心不只需要晶片，也需要能把系統、電力與冷卻整合起來的能力。鴻海近年積極切入 AI 伺服器與資料中心相關業務，這次與施耐德合作，也讓台灣製造供應鏈進一步接上全球 AI 基礎建設需求。

＊字節跳動傳洽購 5 萬片國產 AI 晶片，中國推論算力加速去 NVIDIA

《路透》報導，TikTok 母公司字節跳動（ByteDance）正與上海 AI 晶片新創天數智芯（Iluvatar CoreX）洽談採購 AI 晶片，也同時評估採購百度旗下崑崙芯。知情人士透露，天數智芯今年可能向字節跳動交付至少 5 萬片晶片，多數將用於推論工作，支援字節跳動旗下 AI 聊天機器人豆包。

推論是模型回應使用者查詢的運算，相較於訓練大型模型，不一定需要最高階晶片，也讓中國本土 AI 晶片有更多切入機會。報導也提到，中國本土 GPU 與 AI 晶片業者在中國 AI 加速伺服器市場的占比已接近 41%。如果交易完成，天數智芯將成為字節跳動繼華為與寒武紀之後，第三家中國本土 AI 晶片供應商，也意味著在美國出口管制下，中國 AI 算力需求轉向本土供應鏈的趨勢正在升溫。

＊Google 分散 TPU 代工，三星、Intel 搶進 AI 晶片第二供應鏈

Google 正與三星電子洽談，計畫由三星代工部分下一代 AI 張量處理器 TPU。報導指出，Google 計畫讓台積電負責生產這款 TPU、代號 Icefish 的主要運算部件，三星則可能以 2 奈米製程，生產協助晶片連接記憶體的元件。

這款晶片由 Google 與聯發科合作設計，目前仍在開發階段，最快可能在 2028 年量產。若三星順利取得相關訂單，將被視為其 2 奈米製程獲得大型 AI 客戶認可的重要里程碑。《路透》稍早也報導，Google 已向 Intel 訂購超過 300 萬顆 TPU，預計 2028 年交付。台積電目前仍是關鍵供應商，但在 AI 需求快速增加下，各大科技公司也開始尋找第二、甚至第三供應來源。

＊NVIDIA 轉推 Vera CPU，從 GPU 管制縫隙重探中國市場

《路透》報導，NVIDIA 已開始向中國客戶推銷新款 Vera 中央處理器，最快可能在 8 月開放供應。Vera 是 NVIDIA 面向代理式 AI 工作負載推出的獨立 CPU，主要用來支援資料處理、系統協調與 AI 代理相關任務。部分中國客戶已表達測試興趣，但相關討論仍處於早期階段。

先前《路透》也報導，美國已核准約 10 家中國企業採購 H200 GPU，但至今仍未完成任何交付，中國政府也傾向扶植本土供應鏈，使相關交易停滯。相較之下，CPU 銷售面臨的出口限制較少，這也讓 Vera 成為 NVIDIA 試圖重探中國市場的新路徑。不過，Vera 能否順利打入中國，仍需看軟體生態系、既有系統轉換，以及與中國本土 AI 晶片的搭配狀況。

＊G7 聚焦 AI 供應依賴，模型管制升高國家風險

G7 峰會 6 月 15 日至 17 日在法國登場，AI 成為各國領袖討論的焦點之一。Anthropic、OpenAI、Google 與法國 AI 公司 Mistral AI 的主管預計出席峰會，AI 與線上安全也被列入討論議題。這使 AI 不只被視為科技產業議題，也進一步進入國際治理與國家風險討論。

AP 報導，加拿大總理 Mark Carney 在峰會前表示，美國對 Anthropic 最新 AI 模型的限制，顯示各國過度依賴少數美國 AI 供應商的風險。他認為，各國需要建立更多元的 AI 供應選項。這讓 AI 治理不只停留在模型安全，也進一步延伸到國家對模型、算力與供應商的依賴。

＊南韓砸 5,000 億韓元押功率半導體，SiC、GaN 成下一個國家戰略

南韓政府將依據「超創新經濟計畫」，為量產下一代功率半導體投入估計達 5,000 億韓元、約 3.29 億美元的研發資金。若加計民間資金，整體投資規模最終可能擴大至 7,500 億韓元、約 4.94 億美元。南韓副總理兼企劃財政部長官具潤哲已召開會議，討論先進功率半導體商業化發展路線圖。

這項計畫目標是建立完整上下游產業鏈，涵蓋材料、元件、模組與系統驗證，並縮短從研發到量產的時間。功率半導體可用於電力轉換與控制，對 AI 資料中心的穩定供電與能源使用效率愈來愈重要，也可延伸到再生能源電網、國防、機器人與航空等領域。其中，碳化矽（SiC）與氮化鎵（GaN）等材料製成的功率元件，具備耐高溫、高電壓與高頻運作特性，被視為下一代功率半導體的重要技術方向。南韓政府希望透過需求企業直接參與開發，降低未來對外國企業與其他國家的依賴，並把功率半導體培育成繼記憶體之後的新戰略產業。

＊納德拉示警少數 AI 模型吃掉產業價值，企業知識主權成新焦點

Microsoft 執行長納德拉（Satya Nadella）在社群平台 X 上發文，警告如果少數 AI 模型供應商取得大部分經濟價值，可能導致各行各業逐步喪失對自身知識與競爭力的掌控。他把 AI 時代類比為早期全球化帶來的變化，提醒外包潮曾讓部分工業經濟被掏空，表面上的 GDP 成長未必反映實際就業與社會衝擊。

納德拉主張，產業應建立更廣泛的 AI 生態系，而不是把未來押注在單一前沿模型上。他認為，企業需要保有自己的學習系統，讓人類專業與 AI 能力形成持續強化的迴圈，才能保留員工經驗、促進創新，並讓價值留在企業與所屬產業之中。這項說法也呼應其他科技業高層對 AI 集中化的憂慮，凸顯企業知識主權在 AI 時代的重要性。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《Reuters》、《The Information》、《Reuters》、《Reuters》、《Bloomberg》、《Wccftech》、《Business Insider》，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊美商會點名 AI 用電是國安題，台美合作延伸到無人機供應鏈

台灣美國商會發布 2026 台灣白皮書，將能源與基礎建設韌性列為優先議題，並主張應把能源供應充足與電網韌性視為國安議題。白皮書指出，企業長期關注台灣電力供應可靠性，近期 AI 需求快速增加，也讓能源政策的穩定性與可預測性更加重要。

除了 AI 用電，科技領域策略合作也被列為重點。台灣美國商會執行長魏凱（Carl Wegner）表示，無人機是台美新的合作機會，美國具備設計優勢，台灣則懂得規模化生產，雙方有合作空間。在 AI 政策方面，台灣美國商會理事長陳幼臻表示，台灣已通過人工智慧基本法，採取原則管理與風險管理框架。下一步如果政府為不同產業訂出 AI 使用指引，企業導入 AI 時，也會更需要留意各自產業的合規要求。

＊NVIDIA 發債 250 億美元，AI 資本戰燒進債券市場

NVIDIA 宣布在美國發行公司債，籌資 250 億美元，強化財務彈性。這是 NVIDIA 自 2021 年以來，再度進入投資級債券市場。《路透》報導，NVIDIA 這次發債規模高於原先計畫，投資人認購需求達到 850 億美元，遠高於最初預計募資的 200 億美元。

根據條款文件，NVIDIA 計畫發行 7 種不同期限債券，最長將於 2056 年到期。公司表示，資金將用於一般企業用途，包括償還與再融資既有債務。不過消息人士指出，這次發債主要目的不是為了大規模資本支出，而是建立更具流動性的信用成本基準。隨著科技巨頭持續擴大 AI 支出，AI 基建戰不只考驗晶片與電力，也開始考驗企業的融資能力與資本成本。

＊Google 揭中國駭客入侵美加研究機構，AI、無人機與醫療資料成目標

Google 威脅情報團隊發布報告指出，一個與中國有關的駭客組織，曾在未被察覺的情況下，入侵美國與加拿大學術、醫療和軍事研究機構。Google 指出，這個駭客組織相關活動最早可追溯至 2023 年 9 月，目標資訊包含國防情報、印太地區軍事戰略、人工智慧、無人機、網路戰計畫與醫療研究。

研究人員表示，駭客利用 REDCap 伺服器漏洞發動攻擊，取得合法登入憑證後進入目標網路，並設定系統，把含有特定關鍵字的電子郵件，自動轉寄到駭客控制的 Gmail 帳號。這些關鍵字涵蓋地緣政治、先進科技、軍事戰略與醫學研究等領域。Google 表示，已通知遭入侵的相關機構。這起事件顯示，AI、無人機與醫療研究不只涉及產業競爭，也已經成為網路間諜活動鎖定的高價值目標。

＊阿里巴巴推機器人 AI 模型，AI 代理從聊天走向實體任務

阿里巴巴發表首款支援機器人應用的 AI 模型，顯示中國科技公司正把 AI 競爭從聊天機器人，推向能執行複雜任務的 AI 代理。《路透》報導，這次推出的模型，是阿里巴巴第一套可用於機器人的 AI 模型，也反映中國科技業正從聊天機器人，轉向更具商業價值的代理式 AI。

相較於過去主要強調文字對話、搜尋與內容生成，新的模型方向更接近讓 AI 理解任務，並協助機器執行更複雜的動作。這也反映 AI 產業的競爭正在改變。科技公司不再只競爭誰的聊天機器人回答得更好，而是開始把 AI 模型接到工具、流程與機器系統，讓 AI 應用從螢幕內的對話，往實體任務延伸。

＊社群影音首度超越電視，AI 聊天機器人也進入新聞入口

英國牛津大學路透新聞學研究所發布年度報告指出，社群媒體和影音平台已首度超越電視，成為全球受訪者最常使用的新聞來源。報告以全球 48 個國家、近 10 萬人的線上調查為基礎。研究發現，有 54% 受訪者在受訪前一週，曾透過社群媒體或影音平台取得新聞；若把 ChatGPT 等 AI 聊天機器人納入，比例進一步上升到 56%。

相比之下，電視新聞占 52%，新聞網站或應用程式占 51%，廣播則為 21%。報告也指出，在 18 到 24 歲族群中，有一半受訪者把社群媒體或影音平台視為主要新聞來源。不同平台的使用方式也不同，部分用戶會主動到 X 或 YouTube 找新聞，但在 Facebook、Instagram 和 TikTok 上，更多人是在瀏覽其他內容時偶然滑到新聞。同時，約 10% 受訪者每週會使用 AI 聊天機器人取得新聞，高於去年的 7%。

＊英國擬全球首封未成年直播，社群監管從平台禁令走向功能封鎖

英國政府宣布，將參考澳洲作法，禁止未滿 16 歲者使用主要社群平台，適用範圍包含 TikTok、YouTube、Instagram、Facebook、X 和 Snapchat 等；WhatsApp、Signal 等以通訊功能為主的服務，則不在這次社群禁令範圍內。

更受關注的是，英國也計畫率全球之先，在網路和遊戲平台上，針對未滿 16 歲者封鎖直播、陌生人互動等被認定為有害的功能。這代表即使部分平台本身不被列為高風險，也不得向未成年人開放特定功能。政府也將研議對未滿 18 歲者導入網路使用宵禁、中斷無限自動載入等限制，並要求「浪漫伴侶」聊天機器人設定 18 歲以上使用門檻。

＊Google DeepMind 發表 AGI 到 ASI 報告，四條路徑描繪超級智慧發展

Google DeepMind 近日發布研究報告《From AGI to ASI》，討論人工通用智慧走向人工超級智慧的可能路徑。這份報告由 Shane Legg、Marcus Hutter 等 DeepMind 研究人員共同撰寫，將 ASI 描述為認知能力超越大型人類組織的系統，並把焦點放在 AGI 之後，AI 能力如何繼續演進。

報告提出四條可能路徑，包括擴大 AGI 規模、演算法轉變、遞迴式自我改進，以及由大規模多智慧體集體形成 ASI。報告也指出，這些路徑仍面臨摩擦與瓶頸，包含技術、治理、安全與跨領域研究等問題。由於 ASI 進展仍高度不確定，報告認為，未來 AI 帶來的變化不一定是單一時間點的劇烈轉折，也可能是一連串由 AI 推動的科學與技術突破。

＊Meta 技術長承認 AI 重組失準，Applied AI 團隊士氣壓力浮上檯面

《Wired》取得 Meta 技術長安德魯・博斯沃思（Andrew Bosworth）的內部備忘錄，內容顯示他承認公司在推動 Applied AI 部門整併時處理不佳，削弱員工對專業價值、職涯發展與影響力的信任。Applied AI 團隊今年 3 月成立，規模約 6,500 人，目標是推動生成式 AI 專案，但部分員工對工作內容、管理溝通與重組方式表達不滿。

博斯沃思在備忘錄中表示，公司將透過更清楚的策略說明、較穩定的管理架構，以及更多個人化關注修補信任。他也提到，管理者直屬部屬人數將控制在約 20 人，並盡量減少重組造成的主管更換。Meta 也計畫改善辦公室互動、增加差旅與社交活動預算。這起事件顯示，大型科技公司在加速 AI 轉型時，除了模型與產品競爭，也必須處理組織調整、人才留任與員工信任問題。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《Reuters》、《Reuters》、《Reuters》、《Straits Times》、UK Government、Google DeepMind、《Wired》，首圖來源：Unsplash。

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。

＊Microsoft 評估 DeepSeek 進 Copilot，低成本模型牽動美中角力

Microsoft 正評估把中國 AI 新創 DeepSeek 的模型，納入企業 AI 平台 Copilot Cowork，作為較低成本的模型選項。Microsoft 同時計畫讓 Copilot Cowork 改採依運算資源使用量計費，因應代理型 AI 工具普及後快速上升的運算成本。這代表企業 AI 服務正從固定訂閱，走向依算力消耗計價。

這也反映 Microsoft 正推動多模型策略，不再只依賴 OpenAI 與 Anthropic，而是把更多模型選項納入企業服務。不過，DeepSeek 不只是低成本模型選項，也被放進美中科技競爭。《華爾街日報》報導，DeepSeek 首輪融資超過 74 億美元，估值超過 500 億美元，已成為中國估值最高的 AI 新創公司；《路透》也報導，美國政府目前暫緩把 DeepSeek、長鑫存儲等中國企業列入實體清單，外界解讀是為了避免升高與北京的緊張關係。

＊ChatGPT 市佔首跌破 50%，Anthropic 在企業支出反超 OpenAI

市調機構 Sensor Tower 最新報告指出，截至今年 5 月底，ChatGPT 在全球 AI 助理應用的月活躍用戶市佔率降至 46.4%，是 ChatGPT 推出三年半以來首次跌破 50%。ChatGPT 目前仍排名第一，月活躍用戶約 11 億；排名第二的 Google Gemini 約 6.62 億，第三名 Anthropic Claude 約 2.45 億，顯示 AI 助理市場正從一家獨大轉向多家競爭。

企業端的變化也同步擴大。企業支出管理平台 Ramp 數據顯示，Anthropic 今年 5 月在企業 AI 訂閱支出占比升至 41%，首次超過 OpenAI 的 39.5%。分析指出，Claude Code 等程式開發工具，以及 Claude Opus 系列在企業場景的採用，是 Anthropic 成長的主要原因。從 AI 助理到企業工具，AI 市場競爭正更明顯轉向軟體開發與生產力場景。

＊SpaceX 砸 600 億美元買 Cursor，馬斯克搶進 AI 編碼工具戰

SpaceX 宣布，將以 600 億美元全股票交易收購 Cursor 母公司 Anysphere，交易預計在 2026 年第三季完成。Cursor 是近年快速成長的 AI 程式開發工具，可以協助開發者用自然語言編寫、修改與除錯程式碼，也被視為 AI 程式開發熱潮中最受矚目的產品之一。

這筆交易發生在 SpaceX 完成 IPO 後不久。SpaceX 股價掛牌後大漲，市值一度快速攀升，並短暫超過亞馬遜（Amazon），也讓 SpaceX 有能力以股票作為併購籌碼，切入企業 AI 工具市場。馬斯克（Elon Musk）過去曾表示，xAI 在 AI 程式開發工具方面仍落後 OpenAI 與 Anthropic。收購 Anysphere 後，SpaceX 也可望把更多運算資源導入 Cursor，補強馬斯克的 AI 版圖。

＊Intel 18A-P 進入早期生產，晶圓代工翻身戰進入驗證期

Intel 最新宣布，18A-P 先進製程已進入風險量產階段。這代表這項製程已經走到早期生產與客戶驗證階段，但距離大規模穩定量產，仍需要通過良率、成本與交期考驗。根據 Intel 說法，18A-P 相較原本 18A 製程，可在相同功耗下提升約 9% 效能，或在相同性能下降低 18% 功耗。

18A-P 也相容原本 18A 的設計規則，讓客戶比較容易沿用既有設計流程，不必大幅重做晶片。這對 Intel Foundry 來說，是爭取外部客戶的重要一步。過去 Intel 先進製程主要服務自家產品，但在 AI 晶片需求升高、台積電先進製程與封裝產能持續吃緊之下，Intel 也希望搶進晶圓代工市場。接下來 18A-P 能不能穩定量產，並在良率、成本與交期上取得大型晶片客戶信任，將是市場關注關鍵。

＊黃仁勳談 AI 新規範：用得更廣，也要顧能源與國安

NVIDIA 執行長黃仁勳最近接受《美聯社》專訪時表示，AI 時代需要建立新的社會規範，他鼓勵更多人實際使用 AI，理解這項技術如何改變工作與生活。他認為，AI 可以協助設計網站、分析文件、支援研究，甚至規劃家中改造，讓不會寫程式的人也能用電腦完成更高階的工作。

面對外界對 AI 造成失業與安全風險的擔憂，黃仁勳表示，AI 需要一定的規範與安全標準，國家安全也必須列為科技發展的優先考量。不過他也提醒，政府在制定出口管制政策時，需要清楚說明具體風險。能源同樣是他關注的重點。黃仁勳指出，AI 資料中心需要龐大電力，美國若沒有投入更多能源，將難以在 AI 基礎建設、模型與晶片發展上發揮優勢。

＊法國砸 6.55 億歐元推 AI 主權，歐洲加速降低對美國科技依賴

法國總理勒克努（Sebastien Lecornu）宣布，政府將新增 6.55 億歐元投資 AI 發展，並推動多達 100 萬名公務員使用 AI 對話工具。這項計畫在巴黎科技新創展 VivaTech 登場前夕公布，投資將用於支援基礎設施、算力、研究、企業與工業應用，並被法國政府定位為強化公共服務與數位主權的一部分。

法國也同步降低對美國科技服務的依賴。法國國內安全總局將結束與美國資料分析公司帕蘭泰爾（Palantir）的合約，改採本土企業 ChapsVision 的服務。勒克努表示，法國不能接受在數位領域出現新的戰略依賴性。法國政府也規劃推出通用自主對話助理、外交部翻譯工具 DiploIA，以及公共健康 AI 助理，讓政府服務與公共資料更能掌握在本土系統內。

＊高通押 40 款 AI 終端，代理式 AI 開始改寫 App 入口

高通（Qualcomm）總裁暨執行長艾蒙（Cristiano Amon）接受《CNBC》訪問時表示，高通目前正參與超過 40 款新型 AI 終端設備的設計研發，產品形態包括智慧珠寶、內建攝影機的耳機、胸針、智慧手錶與 AI 眼鏡等。這些設備共同指向一個趨勢：AI 不只存在於手機或電腦裡，也會逐漸成為隨身、可感知情境的互動入口。

艾蒙認為，代理式 AI 將成為新的應用平台，未來可以跨 App 執行複雜任務，例如查詢交易紀錄、規劃行程或完成預訂。這不代表 App 會消失，而是 App 的角色將被重新定義。高通也把 AI 終端與資料中心推論視為下一階段成長重點，希望從手機晶片供應商，延伸為端側 AI 與雲端推論的算力供應商。不過，相關產品能否帶來實際營收貢獻，仍有待後續市場驗證。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Axios》、《The Wall Street Journal》、《Reuters》、《TechCrunch》、《TechCrunch》、《Reuters》、《Reuters》、Intel、《Associated Press News》、《The Guardian》、《CNBC》，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。

＊Google 砸錢推 TPU，複製 NVIDIA 模式搶算力客戶

Google 正憑藉雄厚財力，積極推廣自家研發的張量處理器 TPU。這套策略的核心，不是只把晶片賣出去，而是透過提供財務擔保，協助資料中心業者以較低成本取得融資，再讓部分投資回流成為 TPU 採購訂單。市場認為，這代表 Google 正在複製 NVIDIA 近年成功的市場打法，不只靠晶片性能競爭，也透過資本、資料中心與雲端服務，擴大 AI 基礎設施生態系。

Google 近期與私募基金黑石集團（Blackstone）成立新的 TPU 雲端服務公司，黑石初始股權承諾達 50 億美元。另一方面，Amazon 也準備把自研 AI 晶片 Trainium 推向外部市場。Amazon AI 主管狄桑提斯（Peter DeSantis）證實，AWS 正與潛在客戶討論，未來可能把 Trainium 銷售給其他企業的資料中心使用。隨著 Google 與 Amazon 都把自研晶片推向外部市場，挑戰 NVIDIA 的不只是新晶片，而是雲端巨頭開始用資本與資料中心生態系，重新爭奪 AI 算力入口。

＊Apple 傳攜手 Intel，美國晶片製造再添新籌碼

美國總統川普近日在自家社群平台 Truth Social 發文表示，蘋果（Apple）已同意與 Intel 合作，在美國設計及製造晶片。針對這項說法，Apple 與 Intel 尚未正式回應，也未公布合作範圍、晶片種類與量產時程。不過，這項消息並非孤立訊號。《華爾街日報》今年 5 月曾報導，Apple 與 Intel 經過一年多協商後，已達成初步晶片製造協議。

這則新聞的重要性，在於美國政府更明確參與 Intel 轉型。美國政府 2025 年取得 Intel 近 10% 股權，使 Intel 不只是一般晶片公司，也成為美國重建本土半導體製造能力的政策支點。對 Apple 來說，若合作正式落地，將有助於分散先進晶片製造來源。Apple 目前仍高度依賴台積電，而台積電先進製程產能也同時面對 NVIDIA、AMD 等 AI 晶片需求推擠。不過，這不代表台積電地位會在短期內被取代，Apple 即使增加 Intel 作為第二來源，短期內仍可能以部分產品或部分晶片先行測試。

＊台灣央行上修 GDP 至 9.45%，AI 紅利把用電壓力同步推高

中央銀行最新上修今年台灣經濟成長率至 9.45%，主要原因包括第一季經濟表現優於預期，美國大型雲端服務供應商持續提高資本支出，台灣廠商加碼在台擴產，加上民間消費升溫。央行分析，全球 AI 基礎設施競賽與代理式 AI 商業化，正在推動半導體進入上升週期。台灣憑藉先進製程、先進封裝、IC 設計、散熱、電源與組裝代工，形成完整 AI 硬體供應鏈，因此成為這波 AI 投資潮的主要受益者。

央行同時提醒，AI 紅利也帶來三項風險，包括景氣更依賴高科技產業、資源可能排擠傳統產業，以及所得分配可能惡化。經濟部最新電力資源供需報告也指出，在半導體擴廠、AI 資料中心用電與高溫因素帶動下，未來 10 年電力需求年均成長率約 2.5%。電力供給方面，經濟部規劃未來 10 年新增燃氣機組約 26GW，因應長期用電成長。這代表 AI 不只推高台灣 GDP，也正在把電力與產業配置，變成下一階段政策壓力。

＊劉揚偉稱 AI 工廠投資上看 1.6 兆美元，鴻海鎖定四大買家

鴻海董事長劉揚偉近日表示，全球正邁向 AI 工廠時代，預計到 2030 年，全球資料中心投資金額將達 1.6 兆美元，資料中心用電規模也將從 2024 年的約 68GW，成長到 174GW。劉揚偉指出，這代表 2025 年到 2030 年之間，全球新增電力需求高達 106GW，平均每年需要新增近 18GW 電力供應，顯示 AI 資料中心競賽將同時推升硬體、電力與基礎建設需求。

劉揚偉表示，目前算力需求最大的有四個群體，包括模型開發商、雲端服務業者、政府與企業。其中，模型開發商和雲端服務業者商業模式相對明確，也是目前需求最強的買家；政府與企業仍在探索階段，但具備長期潛力。在企業應用上，劉揚偉說，多數企業目前仍停留在 AI 賦能階段，也就是把 AI 導入既有流程提升效率。未來更進一步的方向，是成為 AI 原生組織，讓所有流程以 AI 為核心運作，人類負責設定目標與治理監督。

＊Anthropic 曾被川普視為國安威脅，AI 模型進入安全審查

美國總統川普近日接受專訪時表示，AI 新創 Anthropic 一度被他視為國家安全威脅，甚至一週前仍可能是如此，但在近期接觸後，他目前不再這樣看待 Anthropic。這起爭議的背景，是美國政府先前對 Anthropic 最先進 AI 模型的使用與存取提出疑慮，相關限制涉及美國境外機構，以及在美國境內的外籍人士能否接觸部分模型。

川普表示，政府最初的警訊來自 Amazon 提交的報告，內容指向模型可能被越獄、突破安全限制。Anthropic 後續與政府展開技術溝通，雙方目前正在合作研擬 AI 模型越獄風險的評估標準。川普也表示，不希望關閉 Anthropic，因為美國目前在 AI 競賽中大幅領先中國。這起事件顯示，美國 AI 監管正在從晶片出口與算力限制，進一步延伸到模型安全、外籍人士存取與國安風險。

＊挪威小學近乎禁用生成式 AI，校園科技管制再升級

挪威政府宣布，將從今年 8 月新學年開始，對小學生使用生成式 AI 採取接近全面禁用政策。挪威總理史托爾（Jonas Gahr Støre）表示，過度依賴 AI 可能使孩童在學習閱讀、寫作與基礎數學時，跳過認知與思考的關鍵步驟。根據規劃，6 至 13 歲學生原則上不得在校園使用生成式 AI，14 至 16 歲學生則須在教師監督下使用，17 歲以上學生則著重培養負責任使用 AI 的能力。

這項政策延續挪威近年推動校園去科技化的方向。挪威已在 2024 年全面禁止學生在校園使用智慧型手機，並計畫進一步限制 16 歲以下兒童使用社群媒體。相較於部分國家只針對 AI 陪伴機器人或特定高風險工具設限，挪威採取較清楚的年齡分層策略，將生成式 AI 對基礎學習能力的影響，納入教育政策與兒童保護框架。這也顯示，AI 監管正從企業與國安場景，進一步延伸到教育現場。

＊Perplexity 執行長談黃仁勳與馬斯克，強調危機感與使命感

Perplexity 執行長 Aravind Srinivas 最近接受專訪時表示，自己從 NVIDIA 執行長黃仁勳與特斯拉（Tesla）執行長馬斯克（Elon Musk）身上，學到兩項重要的創業與工作觀。Srinivas 說，從黃仁勳身上學到的是「永遠保持危機感」。即使 NVIDIA 已是全球最具影響力的 AI 晶片公司之一，黃仁勳仍以公司可能很快倒閉的心態經營。

至於從馬斯克身上，Srinivas 說他學到的是工作不應只為金錢，而應該由更大的使命感驅動。他也批評創業後賣掉公司、提早退休的想法，認為人應該持續投入工作。這番說法與近年科技圈流行的 FIRE，也就是財務獨立、提早退休運動形成對比。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《The Wall Street Journal》、《Reuters》、《中央社》、《中央社》、《Taiwan News》、《Axios》、《Reuters》、《Business Insider》，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。

＊中國加強銦出口審查，AI 光通訊材料成新供應鏈風險

隨著 AI 資料中心對高速光學晶片需求升高，中國近期加強對銦（indium）的出口審查，引發國際買家擔憂。銦全球將近七成供給來自中國，過去多用於顯示器與焊料，但在 AI 資料中心時代，它也是磷化銦（InP）的關鍵原料；磷化銦則是高速光學晶片的重要材料。

《路透》報導，雖然銦本身尚未被列入出口限制清單，但中國海關對採購文件與終端用戶資訊的審查已變得更嚴。有歐洲買家首次被要求揭露最終用戶資訊，北美買家也表示，審批時間從原本當天延長到數天。美國也已把銦視為潛在弱點，並提出計畫，擬在三年內儲備最多 403 公噸銦，以降低供應風險。

＊美國砸 5 億美元找半導體新材料，AI 供應鏈戰燒進化學品

美國政府將提供 NVIDIA 投資的新創公司 SandboxAQ 5 億美元，用 AI 尋找半導體製造所需的新化學品與材料。這項計畫鎖定多種先進製造所需材料，包括 PFAS 替代品、催化劑，以及可降低對外國稀土依賴的磁鐵與電池材料。

《路透》報導，美國商務部也將取得 SandboxAQ 少數、無表決權股權，並從成功商業化的技術授權中取得權利金。這代表美國正在把 AI 用於半導體供應鏈本身，試圖加速新材料搜尋，降低對特定國家或特定化學品的依賴。半導體競爭不只在晶圓廠、設備與 GPU，也正在往化學品與材料資料庫延伸。

＊美國限制 Anthropic 模型存取，G7 急推 AI 信任夥伴制度

在剛落幕的 G7 七大工業國集團峰會上，歐洲對美國 AI 技術依賴的焦慮再次成為討論焦點。美國政府先前以國家安全與模型安全風險為由，要求 Anthropic 在未取得許可前，限制外國人士使用最先進的 Fable 5 與 Mythos 5 模型。由於這些模型可用於識別網路安全漏洞，歐洲擔心，若前沿 AI 模型存取權掌握在美國政府與美國企業手中，歐洲在資安、國防與產業應用上都會更脆弱。

法國總統馬克宏形容，美國政府指令是「嚴格的民族主義」做法。他表示，先進模型確實需要更有效監管，以避免落入威權政體手中並威脅網路安全，但國家之間缺乏合作不應是解決之道。他在 G7 會上建議建立「信任夥伴」制度，讓經官方審查、確認不危害國家安全的合作夥伴，取得尖端 AI 技術。相關討論也可能納入各國網路安全與防衛機構，建立審查與資訊分享機制。

＊AI 資料中心用電壓力升高，中國拚綠電、愛爾蘭要求自備電力

中國正推動 AI 資料中心提高綠電使用比例，希望到 2030 年，AI 資料中心有八成電力來自綠電。不過，中國資料中心用電量在 2026 年到 2030 年之間，可能增加 3,000 億到 5,000 億度。AI 資料中心的 GPU 通常需要長時間、高強度運轉，用電負載不容易彈性調整，這也讓綠電接入、電網調度與儲能配套面臨更大壓力。

類似壓力也出現在愛爾蘭。當地資料中心耗電量已占全國超過五分之一，近年因電網壓力，對新資料中心連網與核准趨嚴，部分地區一度形同暫停新增案。如今政府推出新政策，允許業者興建或擴建資料中心，但前提是必須自建電廠，或開發新的能源供應，不能把新增用電壓力直接丟給既有電網。AI 資料中心競爭已經不只是誰拿到更多 GPU，而是誰能同時處理電力來源與電網承載。

＊Intel 陳立武示警記憶體與氦氣短缺，馬斯克 AI 晶片計畫凸顯產能壓力

Intel 執行長陳立武日前接受專訪時談到，AI 正在改變整個產業格局，但半導體基礎設施的發展速度，已經跟不上 AI 成長。根據科技媒體報導，陳立武談到與馬斯克（Elon Musk）合作 Terafab 專案時表示，馬斯克的汽車與機器人願景，將帶來極龐大的半導體需求，而 Intel 將透過 14A 製程技術為該專案製造晶片。

陳立武也點出兩個容易被忽略的供應鏈壓力。第一是記憶體短缺，他形容這是當前最嚴重的瓶頸之一。第二是氦氣風險，因為氦氣在半導體氣相沉積與蝕刻冷卻等製程中不可或缺。他也提醒，即使現在投入擴產，也需要數年時間才能增加供給，未來晶片價格仍可能持續承壓。

＊日本三大銀行推日圓穩定幣，股票債券結算走向鏈上化

日本三大巨型銀行，包括三菱 UFJ 銀行、瑞穗銀行與三井住友銀行，已簽署備忘錄，目標是在 2026 會計年度內推動共同穩定幣的實際商業交易。日本媒體報導，穩定幣是一種利用區塊鏈技術，並與日圓或美元等法定貨幣一比一掛鉤的電子結算工具，具備低成本匯款與即時結算優勢。

這次不同的是，參與者變成日本最主要的三大銀行。三家銀行也計畫與大型證券公司合作，研議把穩定幣用在購買股票、投資信託與債券等金融商品時的結算流程。目前全球穩定幣市場規模約 3,000 億美元，但大多數仍以美元計價。日本三大銀行若推動日圓穩定幣進入金融商品結算，也代表穩定幣開始被傳統金融機構納入下一代結算基礎設施。

＊Intel、AMD 推 ACE 規格，x86 CPU 補上 AI 運算標準化

Intel 與 AMD 公布 x86 架構下的 ACE（AI Compute Extensions）規格，希望讓 CPU 在 AI 與機器學習工作上，有更一致、也更有效率的運算基礎。這項規格重點鎖定矩陣運算與低精度資料格式處理，目標是在不完全依賴 GPU 的情況下，讓 x86 處理器更有效率地執行 AI 工作負載。

ACE 的產業意義在於軟體生態統一。由於它被設計成與硬體實作無關，PyTorch、TensorFlow 等框架可望用更一致的程式路徑支援不同 x86 平台，而不必針對各家 CPU 的 AVX 支援程度重複維護多套實作。隨著 AI 從雲端走向個人電腦、企業伺服器與邊緣裝置，Intel 與 AMD 聯手推進 x86 AI 能力，也是在替 AI PC 與伺服器市場鋪設更統一的底層規格。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《Reuters》、《Reuters》、《The Wall Street Journal》、《Reuters》、《Wccftech》、《Asian Banking & Finance》、《Tom’s Hardware》，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊五眼聯盟示警 AI 資安進入「數月倒數」

由美國、英國、加拿大、澳洲和紐西蘭組成的情報共享網路「五眼聯盟」發布聯合聲明，警告前沿 AI 模型正在快速改變網路攻防能力，而且時間表不是以年計，而是以月計。聲明指出，前沿 AI 模型預計將超越現有產業預期，從根本改變攻擊與防禦兩端的網路能力。

五眼聯盟認為，先進 AI 模型可能協助攻擊者更快尋找漏洞、撰寫攻擊工具，並提高網路攻擊的規模與精準度。聲明同時要求政府與企業立即修補已知漏洞、降低不必要的網路曝險，並運用 AI 強化防禦。近期美國也以國安為由，要求 Anthropic 限制外籍人士存取最先進模型，涉及 Fable 5 和 Mythos 5；美國網路安全和基礎設施安全局也把政府機關修補重大資安漏洞的期限縮短到三天。

＊川普推 2028 量子電腦，後量子資安時程提前

美國總統川普簽署兩項行政命令，目標是加速量子電腦發展，並提升美國政府的後量子資安防護。白宮科技政策辦公室表示，新命令要求美國政府機關與民間企業合作，在 2028 年前研發出可用於科學研究的量子電腦，作為邁向更大規模量子系統的過渡階段。

量子電腦未來可能處理傳統電腦難以解決的特定問題，但也可能破解現有加密系統，因此另一項行政命令聚焦後量子密碼學，也就是能抵抗量子電腦破解的加密技術。白宮目標是在 2030 或 2031 年前，讓政府重要資訊系統轉向後量子加密。Amazon AI 主管 Peter DeSantis 也表示，未來五到七年內，可能出現第一批具商業實用價值的小型量子電腦。

＊微軟綁定雪佛龍 20 年電力，AI 資料中心接上天然氣

微軟（Microsoft）與雪佛龍（Chevron）簽署 20 年供電合約，雪佛龍將為微軟研議中的德州資料中心提供天然氣發電電力。這座發電廠名為 Project Kilby，預計 2028 年開始供電，後續發電量可能增加到 2.67GW。完工後，這項計畫可望成為美國規模最大的同址天然氣發電資料中心供電案之一。

微軟正加碼興建資料中心，以支援 AI 發展，並與 Google、Amazon 等雲端對手競爭。這也顯示大型科技公司正在直接介入能源供應，而不只是向電網購電。

＊NVIDIA 推 45°C 液冷，歐洲同步擴建 35 台 AI 超級電腦

NVIDIA 宣布推出新一代 AI 伺服器與資料中心冷卻設計，主打以全液冷架構取代傳統氣冷方式，目標降低 AI 資料中心的用水與耗能。公司表示，新一代 AI 伺服器將採用封閉式液體迴路，冷卻晶片與網路元件，而且不需要持續補充新水。冷卻液由水與丙二醇混合，可在最高 45°C 下運作，讓許多地區可以改用戶外乾式冷卻器排熱。

同時，NVIDIA 也宣布，歐洲 23 個國家正在開發 35 台採用 NVIDIA 平台的 AI 高效能運算超級電腦，預計服務超過 300 萬名研究人員，應用包括氣候科學、醫療保健、潔淨能源、量子運算與基礎科學。這波建置涵蓋西班牙、德國、義大利、瑞典等國家的超級運算中心與 AI 工廠，也讓歐洲主權 AI 建置，與 GPU、先進網路和液冷等基礎設施需求同步升高。

＊美光聯手 Anthropic，AI 算力戰從 GPU 燒到記憶體

美光（Micron）宣布與 Anthropic 達成策略合作，雙方將共同最佳化次世代 AI 系統架構，並建立記憶體與儲存供應合作。美光也將以策略投資者身分，參與 Anthropic 的 H 輪融資。這項合作的核心，是把 Claude 等大型模型的需求，直接連到記憶體與儲存設計。

隨著 AI 模型訓練與推論需求增加，高頻寬記憶體、DRAM 和 SSD 的效能與能耗，正在影響整體 AI 成本。美光表示，雙方將分析不同 AI 工作負載下，記憶體與儲存在基礎設施堆疊中的表現，目標是提升能源效率，並降低 AI 輸入和輸出的實際硬體成本。對 Anthropic 來說，這項合作有助於支援長期運算擴張所需的記憶體與儲存供應；對美光來說，公司內部也將導入 Claude，應用在工程、製造、程式碼開發與代理式 AI 場景。

＊NVIDIA 推人形機器人安全平台，Halos 補上商用落地門檻

NVIDIA 宣布推出專為人形機器人設計的軟硬體方案 Halos，將安全性視為人形機器人邁向大規模商用的關鍵門檻。這套平台核心技術源自自駕車安全系統，搭配 IGX Thor 運算平台，目標讓機器人在與人類近距離互動、甚至發生肢體接觸時，仍能即時做出安全判斷。

目前工業機器人的安全機制多半採取保守策略，一旦感測器偵測到人員接近，就會停止運作或降低速度。NVIDIA 認為，這種方式限制了機器人與人類協作的效率。Halos 將率先應用於 Agility Robotics 的人形機器人 Digit 等產品，並支援整合外部攝影機與環境監測設備。NVIDIA 也成立專門實驗室，協助機器人製造商進行安全測試與認證準備工作，縮短產品商業化時間。

＊Oracle 員工數銳減 13%，AI 資本支出壓力同步升高

甲骨文（Oracle）發布年度報告顯示，截至 2026 年 5 月 31 日，公司總員工數為 14 萬 1,000 人，低於去年同期的 16 萬 2,000 人，等於 2026 會計年度員工數減少約 13%，相當於精簡約 2 萬 1,000 名人力。文件顯示，甲骨文在 2026 會計年度支出 18.4 億美元遣散費及其他重組相關退出成本，高於上一會計年度的 3.74 億美元。

甲骨文表示，人力調整是為了因應管理與產品變動、績效問題、策略轉移以及併購。這項變化也發生在公司擴大 AI 基礎建設投資之際。甲骨文近幾個月與 OpenAI 和 Meta 簽署大規模資料中心協議，以強化雲端競爭力，但也需要投入大量資本。公司本月稍早表示，預計本會計年度淨資本支出約為 700 億美元，並將再籌集 400 億美元的債務與股權。

＊Google DeepMind 攜手 A24，Getty Images 授權圖庫進入 ChatGPT

Google DeepMind 與獨立電影公司 A24 宣布建立合作夥伴關係，將探討 AI 如何協助電影創作者與業界專業人士。雙方表示，合作將聚焦協助藝術工作者發展全新創作流程與技術，並讓實際使用的創作者參與塑造未來工具。外媒報導指出，Google 也已投資 7,500 萬美元給 A24，但 Google DeepMind 未對投資金額置評。

同時，Getty Images 也宣布與 OpenAI 達成多年合作協議，未來將讓 OpenAI 的搜尋功能與 ChatGPT 對話結果中，直接顯示來自 Getty Images 的授權視覺內容。Getty Images 過去曾強烈反對未授權 AI 生成圖像與模型訓練，如今透過授權合作，把高品質圖庫接入 AI 搜尋與對話場景。兩項合作也讓影視製作、授權範圍與模型訓練邊界，成為 AI 內容市場接下來的關注焦點。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《Financial Times》、《Reuters》、《Trading View》、《Reuters》、Chevron、《The Verge》、NVIDIA、NVIDIA、Micron、《Reuters》、《Axios》、NVIDIA、《Reuters》、《The Wall Street Journal》、Getty Image，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊美國審查中國機器人，AI 戰場從晶片燒到工廠

美國政府正把中國機器人產業納入新一輪科技競爭視野。美國商務部長盧特尼克（Howard Lutnick）近日在一場閉門會議中告訴企業高層，商務部正在審視中國政府補貼的機器人產品輸美情形，並暗示審查完成後可能採取進一步行動。與會企業包括太空探索科技公司（SpaceX）、波士頓動力（Boston Dynamics）、摩根大通（JPMorgan Chase）、高盛（Goldman Sachs）、西門子（Siemens）與羅克維爾自動化（Rockwell Automation）等。

這場會議討論重點，是美國如何逆轉數十年製造業外包趨勢，並重建從半導體到機器人所需的工業基礎。與會人士擔心，如果未來變成「美國的大腦，搭配中國的身體」，會是非常糟糕的戰略結果。這反映美中科技競爭的焦點正從 AI 晶片，往機器人、工廠設備與實體製造能力擴大。除現有關稅之外，美方接下來是否對中國機器人產品採取更多限制，也將成為產業觀察重點。

＊高通洽字節跳動客製晶片，中美管制下仍留商業縫隙

高通（Qualcomm）正在與字節跳動（ByteDance）洽談提供客製晶片設計服務。如果談判成功，TikTok 母公司字節跳動將成為高通晶片設計服務部門的早期客戶。知情人士透露，雙方討論內容可能包含影像處理單元，也就是 VPU 的設計，部分技術可能來自高通 2025 年收購的高速連接技術公司 AlphaWave Semi。若合作成形，目標是在 2026 年底前啟動量產。

這項洽談仍未定案，字節跳動也可能尋找其他合作夥伴。不過，消息凸顯中美科技摩擦下，美國科技公司仍在尋找可合作的商業空間。近年 AI 晶片管制已影響 NVIDIA、AMD、應用材料（Applied Materials）與 Lam Research 等美國企業，但高通正試圖從手機晶片拓展到資料中心 CPU、推論加速器與 ASIC 等市場。對字節跳動而言，客製晶片則可支撐影片處理、AI 推論與平台基礎設施需求。

＊軟銀日本製造 AI 伺服器，主權 AI 走向硬體自製

日本軟銀（SoftBank）計畫在 2027 年度開始於日本境內製造 AI 伺服器，地點將設在夏普堺工廠舊址。根據《日經》相關報導，這些伺服器除了供軟銀自家 AI 資料中心使用，也可能銷售給日本政府與企業客戶。軟銀規劃從半導體供應商採購 GPU，自行負責設計、零組件組裝，以及交付後的維修保養，生產流程也將導入先進工業機器人。

軟銀也計畫在堺工廠舊址建置蓄電池生產據點，預計 2027 年度投產，2030 年度年產能擴大到 2 GWh，並研擬將成品出口至美國市場。這一連串布局，指向日本在主權 AI 上的新方向：不只把資料處理與 AI 運算留在國內，也把支撐資料中心的伺服器、儲能與維運能力納入本國體系。軟銀也規劃從 2026 年 10 月起，透過雲端提供 AI 運算所需的算力出租服務。

＊數位歐元取得關鍵支持，歐洲要降低對美國支付依賴

歐洲中央銀行推動的數位歐元草案，已取得歐洲議會經濟委員會關鍵支持。數位歐元是一種由中央銀行擔保、但由銀行或金融科技公司提供服務的電子錢包，目標是讓所有歐元區居民可以在線上與實體場景付款。歐洲央行推動這項計畫的一大背景，是降低歐元區對 Visa、Mastercard 等美國支付網路的依賴。

這項計畫已準備多年，但在跨大西洋關係緊張、貿易與金融工具可能被用作施壓手段後，歐洲對支付主權的討論變得更急迫。草案若未遭歐洲議會全體會議反對，歐洲議會預計下月與歐盟各國政府及歐洲執行委員會展開協商，目標是在今年底前完成最終批准程序。依目前規劃，歐洲央行將於 2027 年下半年啟動為期 12 個月的試辦計畫，並以 2029 年全面推出為目標。

＊AI 推動全球併購上看 4 兆美元，科技巨頭搶買關鍵能力

資誠（PwC）最新報告指出，在 AI 需求持續升溫下，今年全球企業併購總金額有機會上看 4 兆美元，將是 2021 年以來最強的併購表現。報告指出，今年交易額超過 50 億美元的巨型併購，已經占全球總交易額將近一半。PwC 美國全球併購產業主管 Brian Levy 表示，2026 年是併購市場「巨型化」的一年，AI 正在推動大型交易、引導資本重新分配，也改寫產業贏家與輸家。

近期科技交易也反映這項趨勢。SpaceX 先前宣布以 600 億美元收購 AI 編碼工具 Cursor 母公司 Anysphere；Salesforce 也宣布以約 36 億美元收購 AI 客服平台 Fin，強化 Agentforce 產品線；高通則傳出正洽購 AI 晶片新創 Modular，交易估值約 40 億美元。這些交易規模不同，但共同指向科技公司正透過併購補技術、補算力與補關鍵人才。相較之下，受地緣政治不確定、估值落差、利率與通膨影響，中型併購市場仍相對承壓。

＊NVIDIA 推 BioNeMo Agent Toolkit，代理式 AI 進入生命科學研發

NVIDIA 發表 BioNeMo Agent Toolkit，把代理式 AI 推向生命科學研發流程。這套工具整合 NVIDIA 多年累積的生命科學函式庫、工具與開放模型，目標是讓 AI 代理不只回答科學問題，也能協助蒐集證據、推理結果、執行運算實驗，並建議下一步研究方向。NVIDIA 表示，BioNeMo Agent Toolkit 可用於虛擬篩選、基因組學分析、蛋白質設計、醫學影像分析與生物醫學研究等流程。

NVIDIA 表示，目前 OpenAI、Anthropic、達梭系統（Dassault Systèmes）、Databricks、禮來（Eli Lilly）、Schrödinger、Snowflake，以及華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所等企業與研究機構，已開始導入或整合相關工具。這項發表顯示，代理式 AI 正從一般辦公室協作，進入高成本、高門檻的科學研發工作流。對製藥與生命科學產業而言，競爭重點也從模型回答能力，進一步延伸到誰能把專業工具包裝成 AI 可調用的基礎設施。

＊Meta 傳打造預測市場 Arena，社群平台試探事件交易新入口

Meta 執行長祖克伯（Mark Zuckerberg）已指示團隊打造一款預測市場應用程式，內部代號為 Arena。這款應用程式初期不會使用真實貨幣交易，而是可能採用類似遊戲的積分系統，讓使用者對政治、體育、全球新聞等未來事件進行預測。不過，Meta 未排除未來導入真實資金交易的可能性。

Arena 預計會獨立於 Facebook、Instagram、WhatsApp 與 Messenger 等核心平台運作，但 Meta 仍可能利用既有龐大用戶基礎為新應用程式導流。消息曝光後，市場也反映出對傳統體育博弈與預測市場競爭的關注，DraftKings、Flutter Entertainment 與 Robinhood 等相關公司股價一度承壓。預測市場在 2024 年美國總統大選後受到更多關注，也引發外界對市場操縱、內線資訊與監管邊界的討論。

＊Anthropic 推 Claude Tag，企業 AI 助理從聊天走向主動協作

Anthropic 推出 Claude Tag，讓 Claude 以研究預覽形式整合進 Salesforce 旗下的 Slack。Claude Tag 目前開放給 Claude Enterprise 與 Claude Team 訂閱方案用戶使用，使用者可在 Slack 頻道中透過「@Claude」呼叫 Claude，協助閱讀對話、拆解任務、整理重點，並在討論串中回報處理進度。與既有 Slack 應用相比，新版本主打更長期的脈絡記憶與團隊協作能力。

Claude Tag 的另一項重點是主動模式。當管理員授權後，Claude 可以在特定 Slack 頻道中持續掌握對話脈絡，在需要時提示重要更新、追蹤遺漏任務，或協助跨頻道整理資訊。Anthropic 強調，管理員可控制 Claude 能存取哪些頻道、文件與工具，每個 Claude 身分的記憶也會限縮在授權範圍內。這項產品更新顯示，企業 AI 助理正從被動問答，走向更貼近工作流程的主動協作。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《Reuters》、《Nikkei Asia》、《Reuters》、PwC、NVIDIA、《CNBC》、《Fortune》，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。

＊NVIDIA 押 AI 工廠，黃仁勳喊國安優先

NVIDIA 執行長黃仁勳在年度股東大會上表示，AI 已經從「有趣」走向「有用」，當 AI 開始創造經濟價值，算力需求也會加速擴張。他把新一代資料中心稱為 AI 工廠，核心不再是儲存和傳輸檔案，而是生產 token。這些 token 會成為程式碼、答案、設計、行動和服務的原材料。目前全球近 40 個國家正在部署由 NVIDIA 基礎設施驅動的 AI 工廠，顯示 AI 基礎設施已從單純資料中心，轉向可直接創造經濟價值的生產系統。

黃仁勳也強調 Vera Rubin 平台的重要性。他指出，AI 代理會不斷調用工具、存取資料庫、執行程式碼，如果 CPU 成為瓶頸，昂貴的 GPU 就會閒置，AI 工廠的收入也會跟著流失。不過，這場股東會不只談成長，也談國安。針對先進晶片可能透過走私流入受限制市場，黃仁勳表示，走私晶片拼湊資料中心是死路一條，因為 AI 資料中心是高度整合的系統，需要軟硬體、網路及技術支援，而 NVIDIA 不會替走私晶片提供支援或維修服務。他也強調，當商業利益與美國國家安全衝突時，國家安全優先。

＊OpenAI 首款晶片亮相，推論成本挑戰 NVIDIA GPU

OpenAI 發表與博通（Broadcom）合作開發的首款客製化 AI 晶片 Jalapeño，這是 OpenAI 朝自有 AI 晶片基礎設施跨出的重要一步。這款晶片主要用於 AI 推論，也就是把 AI 模型服務提供給企業與一般使用者，而不是用在大規模模型訓練。OpenAI 表示，Jalapeño 是多世代運算平台的第一步，樣品已經在實驗室運行，並計畫在今年底開始部署。

目前 NVIDIA 仍主導 AI 晶片市場，但 OpenAI 自研晶片可以降低對外部 GPU 供應商的依賴，也讓 OpenAI 在成本控制、採購與議價上有更多選項。市場報導指出，早期測試顯示，Jalapeño 的推論成本可能比標準 AI GPU 低約 50%。不過，OpenAI 尚未公布完整技術報告，實際成本優勢仍要等大規模部署後驗證。隨著 ChatGPT 等服務持續擴張，OpenAI 不只在模型與應用端競爭，也開始往底層算力基礎設施延伸。

＊高通殺進 AI 資料中心，2029 年拚 150 億美元

高通（Qualcomm）在投資人日上修中長期業績目標，預估 2029 會計年度非手機晶片營收將達 400 億美元，其中資料中心業務預計貢獻 150 億美元。這代表高通不想再只被視為手機晶片公司，而是要把低功耗運算、Arm 架構設計與客製化晶片能力，推進 AI 基礎設施市場。高通這次發表資料中心品牌 Dragonfly，布局 CPU、AI 推論加速器、客製化 ASIC 與連接晶片。

高通表示，Microsoft 與 Meta 將導入相關產品，另外還取得兩家未具名超大型雲端業者的客製化 ASIC 專案。為了補上軟體生態，高通也宣布收購 AI 軟體新創 Modular。Modular 的平台可以讓 AI 模型在不同硬體架構上執行，有助於降低企業對單一晶片生態的依賴，也被視為高通挑戰 NVIDIA CUDA 生態的重要一步。隨著 AI 推論需求擴大，高通正試圖以硬體、客製化晶片與軟體平台組合，切入 NVIDIA 主導的 AI 資料中心市場。

＊日本砸 370 兆日圓，AI 與半導體入國策

日本政府提出官民投資路線圖，計畫在截至 2041 年 3 月的近 15 年間，累計投入超過 370 兆日圓，重點投資 AI、半導體、造船等 17 個戰略領域。這項路線圖將納入日本政府 7 月彙整的經濟財政方針與成長戰略。日本政府計畫從這些戰略領域中，選出國內企業具優勢的 62 項產品與技術，優先提供支援，藉此推動長期產業投資。

具體投資項目包括實體 AI 10.5 兆日圓、半導體 68 兆日圓、次世代無線通訊 20.5 兆日圓。日本首相高市早苗表示，要切斷對未來投資不足的趨勢。這項路線圖顯示，日本正把 AI、半導體與實體 AI 視為未來產業競爭的核心底座。不過，目前日本政府資金的投資占比、財政可持續性，以及能否獲得市場支持，仍是後續觀察重點。

＊歐盟加入美國 Pax Silica，AI 供應鏈加速盟友化

歐盟、荷蘭、德國與希臘加入美國主導的 Pax Silica 倡議。這項倡議是美國為強化 AI 相關科技供應鏈所推動的不具約束力聲明，涵蓋晶片、關鍵礦物、能源等領域，目標是在西方及其盟友面對中國競爭升高之際，建立更安全、可信賴的 AI 供應鏈網絡。美國政府是在華府舉行的 Pax Silica 峰會開幕式宣布新增成員。

負責 Pax Silica 倡議的美國國務院經濟事務次卿 Jacob Helberg 表示，該倡議源自於一項判斷：G7、G20 等既有多邊組織，並不適合用來建立推動 AI 創新的專門網絡。報導指出，阿根廷、智利、哥斯大黎加、哈薩克與巴拿馬也將在本週加入，使成員總數達到 24 個國家。隨著歐盟及歐洲主要半導體相關國家加入，Pax Silica 反映 AI 供應鏈競爭正從單一企業與單一國家，延伸到盟友陣營之間的供應鏈重組。

＊美光看好機器人記憶體需求，供需吃緊恐延續到 2027 年後

美光（Micron Technology）在最新財報電話會議中表示，AI 與機器人技術正在推升記憶體與儲存需求。執行長 Sanjay Mehrotra 指出，模擬技術、基礎模型，以及軟硬體整合持續進步，正在加速實體 AI 發展，也為高頻寬、低功耗記憶體與儲存系統帶來新需求。美光表示，單台人形機器人搭載的記憶體容量，是一般 L2+ 級自動駕駛車的 10 倍，並預期一場持續多年、規模龐大的記憶體需求週期，將在 2026 至 2030 年正式展開。

除了機器人，美光也看好 AI 代理與裝置端 AI 推升 PC、智慧型手機與邊緣裝置的記憶體需求。公司預期，DRAM 與 NAND 型快閃記憶體供需吃緊狀態都將延續至 2027 年之後。美光也表示，已與資料中心、消費性電子與汽車等領域的 16 家策略客戶簽署總額 220 億美元的長期供應承諾。隨著 AI 推論、實體 AI 與裝置端 AI 同步升溫，記憶體供應正成為 AI 基礎設施之外的另一個關鍵瓶頸。

＊Honda、Nissan 共研 SDV 核心 ECU，日本車廠追趕軟體定義汽車

本田（Honda）與日產汽車（Nissan）正在討論次世代軟體定義汽車（SDV）合作，方向是共同開發管理整輛汽車的核心電子控制單元（ECU）。ECU 是控制車輛功能的微型電腦，也是 SDV 架構中的關鍵零件。兩家公司希望透過共通零件與標準化設計，發揮規模經濟效益，加快開發速度並降低成本。本田與日產目標是在 2029 年左右搭載於量產車款。

雙方雖然先前的經營整合談判已經破局，但仍預計透過零件共通方式強化合作。日產持股的三菱汽車（Mitsubishi Mortors）也計畫加入合作架構，並採用雙方供應的零件。SDV 可透過網路更新軟體，並追加自動駕駛、娛樂與駕駛輔助等新功能，也讓車廠有機會在新車銷售之外，透過訂閱或付費解鎖創造新收入。根據日本電子資訊技術產業協會（JEITA）數據，SDV占全球汽車產量的比例在2025年僅為3%，但預計到2035年將大幅增長至67%。

＊Anthropic 控阿里巴巴蒸餾 Claude，AI 外流警報升級

Anthropic 指控中國科技公司阿里巴巴（Alibaba）公然且非法擷取其 AI 能力，發動迄今已知針對 Anthropic 規模最大的蒸餾攻擊。Anthropic 在寄給美國參議院相關委員會的信中表示，與阿里巴巴及其 AI 實驗室有關的操作人員，在 4 月 22 日到 6 月 5 日之間，透過約 2.5 萬個詐騙帳號，與 Claude 互動 2,880 萬次。阿里巴巴方面則未立即回應。

蒸餾是一種 AI 訓練方法，透過較強模型的輸出結果，建立規模較小、能力較弱的新模型。Anthropic 認為，這類行為不只是商業侵權，也可能涉及美國 AI 能力外流。Anthropic 表示，打擊非法蒸餾威脅需要政府與產業共同合作，未來將持續與國會及行政部門合作，以維持美國在 AI 領域的領先地位。隨著模型能力成為科技競爭核心，AI 資安風險也從基礎設施、晶片與資料，延伸到模型輸出本身。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：NVIDIA、《CNBC》、OpenAI、Qualcomm、Qualcomm、Qualcomm、《Bloomberg》、《Financial Times》、Micron、《Market Watch》、《Reuters》，首圖來源：AI 生成圖。

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。

＊OpenAI 新模型先審核，IPO 傳延到 2027

OpenAI 下一款 GPT-5.6 模型，據傳將改變過往直接開放給大眾使用的釋出方式。根據《The Information》報導，OpenAI 執行長 Sam Altman 告訴員工，新模型預覽階段將先交給一批經過挑選的客戶夥伴測試，政府也會逐一審核客戶，決定哪些對象可以先使用。報導指出，相關要求來自美國國家網路總監辦公室，以及白宮科技政策辦公室。

這代表美國政府據報正更直接介入前沿 AI 模型的釋出節奏。若有限度釋出順利，OpenAI 希望數週後再讓新模型更廣泛開放。同一時間，《紐約時報》報導，OpenAI 原本有望今年上市，但在科技股波動，以及 SpaceX 上市後股價震盪影響下，投資銀行建議公司把 IPO 時程延後到 2027 年。OpenAI 目前一邊面對模型釋出的政府審核，另一邊也要等待更合適的資本市場窗口。

＊蘋果漲價，美光示警記憶體荒不是一天造成

蘋果（Apple）宣布調漲多款 Mac 與 iPad 產品價格，顯示記憶體與儲存成本上升，已經反映到終端產品售價。根據多家外媒報導，蘋果表示，漲價不是受歡迎的消息，公司正努力尋找解方，但也表示，從未見過零組件價格在這麼短時間內快速上升。這波壓力，和 AI 資料中心大量搶占記憶體與儲存產能有關，多家研究機構與外媒都指出，AI 資料中心需求正在推高記憶體與儲存晶片價格。

同一時間，美光（Micron）首席商務長 Sumit Sadana 接受專訪時也指出，上一輪記憶體市場低迷時，部分客戶以非常激進的價格採購，壓低供應商利潤，也讓產業投資放緩。雖然他沒有點名 蘋果，但外媒解讀，這反映大型客戶長期壓低採購成本，可能也是如今供需失衡的背景之一。

＊歐盟加入美國 AI 晶片聯盟，科技主權陷兩難

歐盟執行委員會代表 27 個成員國，正式簽署由美國主導的「矽盛世宣言」（Pax Silica）倡議，象徵美國與歐盟在 AI 晶片與關鍵供應鏈安全上擴大合作。根據《路透》報導，歐盟經過數月內部協商後，同意由歐執委代表簽署，但前提是美方確認這項宣言不具法律約束力。歐盟也要求美國承諾，不對相關成員國祭出 AI 晶片出口限制，避免部分歐盟成員國被排除在先進 AI 晶片供應之外。

「矽盛世宣言」聚焦 AI 晶片、關鍵礦物、先進製造、能源與 AI 模型等領域，目標是降低對中國供應鏈的依賴，強化 AI 與半導體供應鏈安全。這項合作也凸顯歐盟所面對的兩難。一方面，歐洲需要美國 AI 晶片與模型；另一方面，歐洲也擔心自己過度依賴美國科技平台。對歐盟而言，加入 Pax Silica 不只是擴大跨大西洋科技合作，也是在 AI 與半導體競爭中，尋找自主與合作之間的新平衡。

＊IBM 推 0.7 奈米架構，晶片競賽進入 1 奈米以下

IBM 發表一項可用於小於 1 奈米晶片的新技術，並表示這是全球首創，目標是在五年內投入生產。根據《路透》報導，這項技術採用 0.7 奈米電晶體架構，以因應 AI 工作負載快速增加後，市場對更高效能、更低功耗晶片的需求。IBM 表示，採用這種 0.7 奈米架構的晶片，能在一個指甲大小的表面上容納將近 1,000 億個電晶體，密度大約是 2021 年 2 奈米晶片的兩倍。

IBM 表示，這項技術可讓晶片效能最高提升 50%，能源效率最多提高 70%。為了實現這項技術，IBM 開發出新的電晶體設計，稱為「奈米堆疊」（nanostack），不再只是把電晶體平面排列，而是改用 3D 立體方式堆疊，在相同體積內放進更多電晶體。不過，這仍是技術發表，距離商業化量產還需要時間。對產業來說，AI 運算需求正在把先進製程競賽繼續推向 1 奈米以下。

＊亞馬遜再砸 130 億美元，印度成 AI 雲端新戰場

亞馬遜（Amazon）執行長 Andy Jassy 會見印度總理 Narendra Modi 後宣布，亞馬遜計畫到 2030 年底前，再投資 130 億美元，擴大印度 AI 與雲端基礎建設。這筆投資將用於孟買與海德拉巴的 AI 及雲端基礎建設。亞馬遜表示，從 2010 年到 2030 年，公司對印度累計投資額預估將超過 880 億美元，顯示印度在亞馬遜全球布局中的重要性持續上升。

Andy Jassy 也在社群平台 X 表示，亞馬遜計畫到 2030 年底前，支援印度就業、促進電商出口，並把 AI 益處帶給小企業與公立學校學生。印度總理 Narendra Modi 則表示，這項投資顯示全球對印度投資興趣持續增加。對亞馬遜來說，印度不只是電商市場，也正在成為 AI 雲端基礎建設的重要據點；對印度來說，這則投資也反映全球科技企業持續加碼印度的資料中心與雲端服務市場。

＊智慧眼鏡出貨年增 83%，AI 眼鏡接棒 VR 成長

Counterpoint Research 最新報告顯示，2026 年第一季全球智慧眼鏡出貨量年增 83%，涵蓋 VR 頭戴式裝置、AR 眼鏡及無顯示器智慧眼鏡。其中，VR 市場出貨量年減 17%，主要受到消費需求疲弱與新品推出有限影響；但 AR 眼鏡與無顯示器智慧眼鏡分別年增 136% 與 210%，成為市場成長主力。Meta 持續位居全球智慧眼鏡市場首位，第一季市占率由前一季的 82% 提升至接近 84%。

Counterpoint 指出，AR 眼鏡市場正在從 Birdbath／Flat Prism 光學架構，逐步轉向波導（Waveguide）方案。波導 AR 眼鏡市占率由去年同期的 18% 提升至 42%，反映 OEM 正結合 AI 功能與透明顯示技術，強化 AI 互動體驗。即使消費性電子產業面臨零組件成本上升壓力，智慧眼鏡需求仍維持穩定。美國仍是全球最大智慧眼鏡市場，但中國與印度也逐漸形成在地生態系，帶動品牌競爭加快。

＊電動車 2026 年占新車逾四分之一，中國與新興市場成主力

彭博新能源財經（BloombergNEF）最新《Electric Vehicle Outlook》指出，全球電動車市場將持續快速成長，預估 2026 年電動車將占全球新車銷量超過 25%，高於五年前約 9% 的市占率。報告也預估，到 2035 年，全球超過一半的新售乘用車都將是電動車，主要受惠於鋰電池價格下降、平價車款增加，以及新興市場需求快速成長。中國仍是全球最大電動車市場，目前新售乘用車中，電動車占比已達 64%。

BloombergNEF 指出，新興市場正成為全球電動車成長最快速的區域，部分國家的普及速度甚至已超越美國。2025 年新加坡新車銷售中，近一半為電動車；越南電動車占新車銷量 39%；泰國達 27%；土耳其則在一年內成長逾一倍，電動車市占率提升至 22%。不過，BloombergNEF 也連續第二年下修全球電動車普及預測，主因來自中國及美國市場成長放緩，並提醒價格、充電基礎建設與車輛汰換速度，仍是電動車全面取代燃油車的主要限制。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《The Information》、《New York Times》、《The Wall Street Journal》、《Reuters》、《Reuters》、《Reuters》、《The Wall Street Journal》、Counterpoint、《BloombergNEF》，首圖來源：AI 生成圖。