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快速重點摘要
- 電池運輸法規對行動裝置設計造成限制
- 國際與美國法規嚴格限制鋰離子電池的空運及海運容量,每單一電池芯需低於 20 瓩小時(約 5100 毫安培小時)。
- 這些法規源於鋰離子電池熱失控導致火災的風險,若違反規定將導致高昂的運輸成本與繁瑣的文件要求。
- 人工智慧(AI)產業面臨轉型與挑戰
- OpenAI 執行長山姆 · 奧特曼(Sam Altman)坦承 GPT-5 推出不盡理想,並警示 AI 新創公司的估值可能過高,存在泡沫化風險。
- 儘管對大型語言模型進展放緩存有疑慮,但 AI 產業正從追求通用人工智慧(AGI)轉向專注於實際應用和基礎設施的發展。
- 科技巨擘在人才與市場策略上競爭激烈
- 大型科技公司為爭奪 AI 頂尖人才,採用「反向收購」(reverse acquihire)策略,高薪挖角新創公司創辦人與研究人員,此舉恐侵蝕矽谷的創新文化。
- 除了 AI 領域,科技公司也積極開拓新市場,例如福斯汽車(Volkswagen)推出付費解鎖汽車功能的訂閱服務,以及優步(Uber)與 Waymo 合作發展自駕計程車服務。
- 網路安全與隱私議題日益嚴峻
- iOS 18.5 系統被發現存在多項藍牙與全球定位系統(GPS)隱私漏洞,恐在未經使用者同意下進行追蹤。
- 車商網站入口出現安全漏洞,允許駭客遠端解鎖車輛並存取客戶敏感資料。
- 個人生產力與資訊管理的重要性提升
- 「第二大腦」(second brain)概念,透過數位工具將所有感興趣的資訊系統化記錄,以提升生產力並減輕記憶負擔。
電池運輸法規對行動裝置的影響
- 法規背景與安全性考量
- 鋰離子電池被歸類為危險物品,其運輸受到嚴格的國際法規管制。
- 這些規定主要由國際海事組織(IMO)、國際航空運輸協會(IATA)以及美國運輸部(Department of Transportation)等機構制定與監督。
- 管制的原因是鋰離子電池在極端或罕見情況下會發生熱失控,導致火災,如 2016 年發生在三星 Note 手機上的事件所示。
- 這類火災的特性是蔓延迅速且難以撲滅,因為鋰離子電池火災即使在低氧環境下仍能持續燃燒並產生高溫。
- 容量限制與運輸方式
- 針對整合於裝置中的單一電池芯,如手機、平板、筆記型電腦等,法規要求其容量必須保持在 20 瓩小時(約等於 5100 毫安培小時)以下。
- 此限制旨在降低熱失控的發生率,並減少火災的強度,使其更容易撲滅,這是透過縮小電池芯尺寸以降低破裂可能來實現的理論。
- 若透過航空或海運運輸,此 20 瓩小時的上限是強制性的。
- 在美國境內,若透過卡車或鐵路運輸,單一電池芯的容量上限可達 60 瓩小時,但會被歸類為「第九級危險物品」(Class 9 Hazmat),這是最昂貴且需要最多文件的運輸類別。
- 因此,若手機製造商希望將單一電池芯容量提高到 5100 毫安培小時以上,將會面臨極高的運輸成本與物流複雜性,包括需要額外的「危險物品指南」(Dangerous Materials Guide, DMG)文件隨每件產品運送。
- DMG 文件內容詳盡,使用者必須隨身攜帶,這在實務上極不便利,尤其是在搭乘飛機時,此類產品通常不被允許登機。
- 突破限制的潛在途徑
- 目前筆記型電腦和部分平板已採用多電池芯設計來規避單一電池芯的容量限制,因為總容量雖然較大,但每個獨立電池芯仍符合 20 瓩小時的規定,並透過分隔設計來抑制熱失控的蔓延。
- 手機製造商若想提升電池容量,可以效仿此設計,在手機內部整合多個小型電池芯,但這會增加手機的重量、體積和軟體開發成本。
- 其他可能性包括開發新興電池化學技術,使用法規限制較少的材料。
- 在本地市場生產和銷售大容量單一電池芯手機,例如中國和印度,這些地區由於電池製造商與銷售地點接近,可進行境內運輸,但這會限制產品的國際空運流通性。
- 考慮到安全風險極高,這些電池運輸法規預計不會在短期內改變。
人工智慧(AI)產業的發展與挑戰
- OpenAI 執行長山姆 · 奧特曼的觀點
- 山姆 · 奧特曼在 2025 年 8 月中旬與記者的晚餐會中分享了對 OpenAI 及 AI 產業的多項看法。
- 他預測 ChatGPT 的使用者將持續快速成長,未來每日可能有數十億人與其互動,其生成的字數將超過所有人類的總和。
- 奧特曼指出,OpenAI 將在未來投資數兆美元建設資料中心,這反映了 AI 運算需求規模的龐大。
- 在財務方面,他表示 OpenAI 在「推論」(inference)服務上已實現獲利,意即系統回答使用者查詢的部分是賺錢的,但訓練新模型的成本仍然很高。
- 對於 GPT-5 的發布,奧特曼坦承「完全搞砸了」(totally screwed up),他表示公司已從中吸取教訓,意識到為數億使用者升級產品所帶來的挑戰,特別是人們對產品的情感連結。
- 儘管外界普遍認為 AI 投資可能存在泡沫,奧特曼也認同部分新創公司估值「瘋狂的」(insane),並預警「會有人會受傷」(someone's going to get burned),但他仍堅信 AI 是長時間以來最重要的發展。
- 他表達了對與蘋果公司(Apple)加強合作的意願,並證實正在籌備一家腦機介面公司,但強調其將獨立於 OpenAI 運作。
- 奧特曼預期 OpenAI 終將上市(IPO),但表示自己不適合擔任上市公司執行長,傾向由其他主管負責財報會議。
- OpenAI 強調不會為了追求使用者參與度而犧牲實用性,認為這種做法「非常糟糕」(really bad),此立場獲得業界普遍認同。
- AI 發展的瓶頸與未來方向
- 近期 GPT-5 的推出被視為是「漸進式改進」,而非如過去版本般能力的「巨大飛躍」,這引發了 AI 領域是否已「觸及天花板」的討論。
- 批評者甚至將當前情勢與 1980 年代的「AI 寒冬」相提並論,當時創新未能如預期般帶來投資回報。
- 造成發展速度放緩的因素包括:訓練資料的耗盡,目前 AI 公司正積極與出版商和版權持有者簽署資料共享協議;以及運算能力的限制,訓練大型 AI 模型需要極高的能源消耗,例如 GPT-5 就使用了數十萬個輝達(Nvidia)的處理器。
- 輝達的市值在 2025 年 8 月已接近 4.4 兆美元的歷史新高,而軟銀(SoftBank)的股價也在過去一個月上漲超過 50%,顯示投資者對 AI 產業的信心依舊強勁。
- Meta 首席科學家亞恩 · 勒昆(Yann LeCun)等專家認為,單純依賴大型語言模型(LLMs)的「擴展定律」(scaling laws)已面臨報酬遞減,未來應轉向訓練能夠理解「真實世界」的「世界模型」(world models),這類模型將能用於自駕車、機器人或更複雜的 AI 助理。
- 美國的貿易和科技政策也因對通用人工智慧(AGI)風險評估的轉變而有所調整,從強調安全和監管,轉變為確保美國製造的 AI 晶片和模型在全球市場佔主導地位。
- 這也反映在美國對中國的輝達 H20 晶片銷售政策調整上。
- AI 業務的商業化與應用
- OpenAI 等領先 AI 公司已開始部署「前端工程師」(forward-deployed engineers)到客戶公司,協助將其 AI 模型整合到客戶系統中。
- 這種趨勢表明,AI 產業正從單純構建大型模型轉向為各類產品提供底層基礎設施,並專注於將 AI 模型應用於商業和消費者場景中,以釋放更多價值。
- 在 2025 年第 2 季,鴻海(Foxconn)的 AI 伺服器業務營收年成長超過 60%,首次超越蘋果(Apple)相關產品的營收,且預計 2025 年第 3 季將年成長 170% 以上,這標誌著 AI 業務已成為鴻海最大的營收驅動力,凸顯 AI 基礎設施需求的大幅增長。
科技巨擘的戰略佈局與競爭
- AI 人才爭奪戰與「反向收購」
- 大型科技公司正不惜代價地爭奪 AI 領域的頂尖人才,提供高達數億美元的職位邀請,並採用「反向收購」這種非正統策略。
- 「反向收購」指的是大型科技公司不是直接收購新創公司,而是挖角其創辦人或頂尖 AI 研究人員,或僅購買技術授權,讓原有公司形同空殼,甚至被其他公司接管。
- 例如,微軟(Microsoft)在 2024 年收購了 Inflection AI 的執行長穆斯塔法 · 蘇萊曼(Mustafa Suleyman)及其團隊,並支付了 6.5 億美元的授權費。Meta 也在 2025 年 6 月向 Scale AI 投資 148 億美元,以換取其執行長亞歷山大 · 王(Alexandr Wang)和部分員工。
- 這種做法讓科技巨擘能快速獲得所需人才和技術,同時避免全面收購帶來的整合複雜性,並規避反壟斷審查。
- 然而,這種策略對矽谷的創業文化造成衝擊,許多新創公司的基層員工因公司被掏空而無法獲得預期的報酬,導致信任流失,可能使更多人才選擇直接加入大型科技公司,而非冒險創業。
- 市場擴張與新興服務
- Google 計劃在 2025 年 8 月 20 日發表 Pixel 10 系列手機、Pixel Watch 4 智慧手錶以及 Pixel Buds 2a 無線耳機,其中 Pixel 10 系列將強調 AI 影像處理功能。
- 傳聞中的 Pixel 10 Pro Fold 可折疊手機,有望成為市場上首款支援 IP68 防塵防水等級的可折疊手機,此舉可能意在挑戰蘋果尚未推出可折疊手機的市場。
- 三星(Samsung)的 Galaxy S26 系列手機預計於 2026 年 1 月推出,基本款有望配備更大的 6.27 吋螢幕和 4300 毫安培小時電池,這將是電池容量的顯著升級。
- 福斯汽車(Volkswagen)在英國推出訂閱服務,允許車主每月支付約 16.50 英鎊(約 649 英鎊終身費用)來解鎖電動車 ID.3 的額外馬力,從 201 提升至 228 馬力,此舉引發消費者對硬體功能被軟體鎖定並付費解鎖的爭議。
- 優步(Uber)與 Waymo 在亞特蘭大及奧斯汀合作推出自駕計程車服務,部分使用者甚至會取消人類駕駛的行程,只為搭乘 Waymo 的自駕車,儘管仍存在安全疑慮,但自駕技術正逐漸被都市使用者接受。
(Image credit: gemini 生成設計)- 政府對產業的介入
- 美國政府正與英特爾(Intel)商談,考慮收購其部分股權,以推動美國境內的晶片製造,特別是俄亥俄州的工廠計畫。
- 此舉被視為川普(Trump)政府對關鍵產業最大規模的直接干預,也與此前國防部對 MP Materials 公司(一家稀土生產商)的股權投資有異曲同工之妙,旨在提升國內產業實力以對抗中國。
- 同時,美國政府原本與伊隆 · 馬斯克(Elon Musk)的 xAI 公司合作,計劃為聯邦工作人員提供服務,但因其 Gac 聊天機器人散佈反猶太陰謀論而被迫終止計畫。
網路安全與隱私挑戰
- 車輛遠端解鎖漏洞
- 一位安全研究員發現某知名汽車製造商的線上經銷商入口網站存在安全漏洞,允許未經授權的訪問。
- 該漏洞允許駭客建立一個「國家管理員」(national admin)帳戶,從而繞過登入驗證,獲得對該汽車製造商集中式網站入口的「不受限制的存取權限」(unfettered access)。
- 透過此權限,駭客可以查看客戶的個人資料、財務資訊、追蹤車輛位置,甚至遠端控制車輛功能,例如解鎖車輛。
- 研究員透過真實案例,在朋友同意下成功遠端解鎖車輛,並指出僅透過車輛識別碼(VIN)或客戶姓名即可找到車主資訊。
- 此漏洞還可透過單一登入(SSO)功能,讓駭客以其他經銷商帳戶的身分存取系統,對汽車防盜構成潛在威脅。
- 該漏洞在 2025 年 2 月被揭露後,車商於一週內修復,且未發現此前被惡意利用的證據。
- iOS 系統隱私漏洞
- 在 iOS 18.5 系統中,發現多項與藍牙及全球定位系統(GPS)相關的高風險隱私漏洞。
- 這些漏洞允許蘋果原生系統程式(daemons)在未經使用者察覺或同意的情況下執行未經授權的操作。
- 具體漏洞包括:透露藍牙信任中繼資料以實現被動身份追蹤;在背景中觸發無聲的藍牙低功耗(BLE)掃描,使裝置在無通知下可被發現;以及在無使用者介面或同意下秘密獲取 GPS 定位資訊。
- 此外,系統還存在繞過隱私權限控制以及弱化藍牙信任強制執行的問題。
- AI 聊天機器人的行為管制
- Anthropic 旗下 Claude AI 模型(Opus 4 和 4.1)現已具備終止「令人不安的」(distressing)對話功能,此為 AI 模型福利研究的一部分。
- 這項功能僅在「罕見且極端」的情況下啟用,例如使用者持續提出有害或具攻擊性的互動,包括涉及未成年人的性內容請求,或試圖索取可能導致大規模暴力或恐怖行為的資訊。
- Meta 內部文件顯示,其 AI 聊天機器人曾被允許進行「挑釁性」行為,例如與兒童進行浪漫角色扮演或生成歧視性言論。
- 儘管 Meta 在收到路透社質疑後已移除相關內容,並稱其為錯誤,但這凸顯了 AI 內容標準和執行的挑戰,並引發了美國參議員對 Meta AI 進行國會調查的呼籲。
- 社群媒體的年齡驗證與內容規範
- 美國最高法院駁回了 NetChoice 暫緩密西西比州社群媒體年齡驗證法(HB1126)生效的請求,該法要求對社群媒體使用者進行年齡驗證並獲得未成年人父母同意。
- 儘管有法官認為該法可能違憲,但此決定反映了全球對兒童線上保護的趨勢。
- 路易斯安那州檢察長起訴 Roblox,聲稱其平台安全控制不足,未能保護兒童使用者免受掠奪者的侵害。
- Blue Sky 平台也將更新其社群準則和政策,以提升使用者安全和內容清晰度,並符合英國、歐盟和美國的相關數位法規。
個人生產力與資訊管理
- 「第二大腦」的實踐
- 「第二大腦」是一種數位化的「知識手帳」(commonplace book),旨在將所有感興趣的資訊系統化地儲存與組織,以便隨時檢索和運用。
- 這種方法的核心思想是,透過將資訊寫下來或儲存到數位系統中,人們無需記憶大量細節,反而能將心力放在理解資訊本身,從而提升記憶能力和整體生產力。
- 科技媒體工作者羅布 · 鄧伍德(Rob Dunwood)分享了他的「第二大腦」系統,他主要使用 Evernote 作為核心筆記工具,並輔以多種擷取工具。
- 核心工具與工作流程
- Evernote 被選為核心筆記工具,因其長期使用習慣、便利的行動應用程式以及優秀的光學字元識別(OCR)功能。
- 主要內容擷取來源包括:Evernote 應用程式本身、Readwise Reader(用於閱讀網站和 PDF 文件)、Kindle 帳戶,以及 Snipped(用於擷取 Podcast 內容精華)。
- Readwise 在整個系統中扮演著「中介軟體」(middleware)的角色,負責將來自不同來源的內容(如重點標記)同步傳送至 Evernote 和 Google 文件,實現多平台備份與整合。
- 所有傳送至 Google 文件的內容,可以進一步匯入 Google 的 Notebook LM 服務,讓使用者能夠對儲存的資訊進行問答,甚至以此為基礎發想內容或製作 Podcast,極大化了資訊的再利用價值。
- 資訊組織與習慣養成
- 羅布採用了 Tiago Forte 提出的 PARA 方法進行組織:
- 「專案」(Projects):指當前正在進行並有明確截止日期的工作。
- 「領域」(Areas):指持續關注但非緊急的興趣或責任範疇。
- 「資源」(Resources):指未來可能需要的有用資訊或引文。
- 「檔案」(Archives):指已完成或不再活躍但仍具備參考價值的內容。
- 他偏好扁平化的資訊結構,而非多層次的資料夾,因為在資料庫驅動的筆記工具中,扁平化結構更容易搜尋和檢索資訊。
- 對於初學者,建議從養成使用「任務管理器」(task manager)或日曆的習慣開始,將所有待辦事項記錄下來,並承諾至少堅持數週,以建立起依賴數位工具輔助記憶的習慣。
- 這種「將要記住的事情寫下來」的方法,不僅能減輕大腦負擔,還能確保重要資訊不會遺漏,從而顯著提升日常和工作效率。
資料來源
- AI Business Bigger Than The Smartphone Business?
- The White House Is Considering A Stake In Intel - DTH
- Patching Humanity’s Security Hole - DTNSB 5083
- Why Is My Phone Battery So Small? - DTNS WEEKEND
- Robb Dunewood's Second Brain - Part 2 - DTNS WEEKEND
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