AI晶片吃光記憶體!全球供應鏈緊張到2035? #85

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快速重點摘要

  • AI 運算力的極致需求與供應鏈壓力
    • OpenAI 簽訂了數百萬計的 AI 晶片供應協議,其中包括與 AMD 價值數百億美元的多年期交易,以及獲得 AMD 約 10% 股權的認股權證。
    • AI 運算需求(例如:OpenAI 的 Stargate 計畫)造成記憶體和儲存晶片的供需緊張,預計這種緊張狀態可能會持續長達十年。
  • 新型 AI 應用程式的快速崛起與爭議
    • OpenAI 的 Sora 應用程式發布後迅速竄紅,儘管僅限受邀用戶且限於美國和加拿大,但在發布兩天內累積了約 16.4 萬次安裝,並在 App Store 排行榜名列前茅。
    • 為應對版權和濫用擔憂,Sora 已增加控管措施,包括讓用戶限制其虛擬形象(Cameo)的用途,以及讓版權所有者對內容生成擁有更細緻的控制權。
  • 嚴重的硬體與數位安全漏洞
    • 研究人員展示了「Battering RAM」攻擊,能以低成本(低於 50 美元)的記憶體插入器,動態繞過 Intel SGX 和 AMD SEV-SNP 等機密運算技術的保護。
    • 利用 LLM 驅動的掃描工具,一位資安研究人員在 libcURL 這個廣泛使用的開源專案中發現了 50 個實際存在的程式錯誤,證明新一代 AI 工具能夠發現傳統靜態分析工具多年來忽視的漏洞類別。
  • 全球太空軌道碎片持續增加
    • 根據專家的報告,目前每天約有 1 到 2 枚 Starlink 衛星重返地球大氣層,預計所有巨型星座部署完成後,每天重返數量將增加到 5 枚。
    • 俄羅斯和中國是低地球軌道上最具潛在危險碎片(主要是已報廢的火箭主體)的最大貢獻者,移除前 50 個最具風險的碎片可將整體碎片生成潛在風險降低 50%。
  • 科技公司轉型與業務策略調整
    • 微軟正在內部測試 Xbox Cloud Gaming 的廣告支援免費版本,該服務將提供限時的遊戲串流存取權限(例如:每次遊玩限制為 1 小時,每月總計 5 小時),並會在遊戲開始前播放約 2 分鐘的廣告。
    • Electronic Arts(EA)被沙烏地阿拉伯的公共投資基金、Silverlake 和 Affinity Partners 以約 550 億美元的現金交易收購。

AI 運算力的極致需求與產業動態

  • OpenAI 對大規模運算力的佈局與投資
    • OpenAI 正在持續進行大規模的運算資源採購與基礎設施建設,旨在滿足其不斷增長的 AI 運算需求。
    • OpenAI 正在尋求多方合作夥伴來滿足其不斷增長的運算需求,目標是在 2033 年前達成總計 250 GW 的運算能力,這凸顯了 AI 產業對運算資源的極度渴望
    • OpenAI 在 2025 年 10 月 6 日宣佈與 AMD 達成一項多年期協議,將部署高達 6 GW 的 Instinct GPU,首批 1 GW 的 MI450 系列晶片預計將在 2026 年下半年開始部署。
    • 作為該協議的一部分,AMD 向 OpenAI 發放認股權證,允許 OpenAI 以每股 1 美分的價格購買多達 1.6 億股的 AMD 普通股(約佔公司 10% 股權),行權進度將與部署量和 AMD 股價目標等里程碑掛鉤。
    • AMD 預計該筆交易將帶來數百億美元的年度營收,並預計在未來四年內,從 OpenAI 和其他客戶處獲得超過 1,000 億美元的新營收。
    • OpenAI 也在與 Nvidia、Oracle 和 Broadcom 進行合作,包括與 Nvidia 簽訂了至少 10 GW 系統的供應協議,以及與 Broadcom 合作設計自研晶片。
  • 「AI 淘金熱」對晶片供應鏈的衝擊
    • AI 運算對 DRAM 和 NAND 快閃記憶體的需求極高,每個 GPU 節點可能消耗數百 GB 的 DRAM 和數 TB 的快閃儲存。
    • OpenAI 的 Stargate 計畫已與 Samsung 和 SK 簽訂協議,每月採購多達 90 萬片 DRAM 晶圓,約佔全球 DRAM 總產量的 40%。
    • 業界預計這種高需求的趨勢將導致 NAND 快閃記憶體面臨嚴重短缺,且供應緊張狀態可能會持續長達十年。
    • 由於記憶體成本飆升,樹莓派(Raspberry Pi)等製造商被迫在 2025 年 10 月提高其產品價格,例如:4 GB 和 8 GB 的 Compute Module 4/5 版本價格分別上漲了 5 美元和 10 美元。

AI 應用程式與產品發展趨勢

  • OpenAI Sora 應用程式的爆炸性增長與產品設計
    • Sora 應用程式在 2025 年 10 月發布,發布首日就達到 5.6 萬次下載,並在美國 App Store 總榜中排名第三。
    • 該應用程式主要用於生成和觀看 AI 影片,旨在透過文字提示創造任何情境,並允許用戶將自己的肖像(Cameo)上傳到生成的場景中。
    • OpenAI 稱 Sora 為一種「新型且獨特的溝通方式」,並強調其設計是為了最大限度地鼓勵創作而非消費,試圖避免其他社交媒體平台追求使用時長和流量的商業模式。
    • Sora 應用程式的極度普及與對用戶虛擬形象的使用,引發了對內容版權、深度偽造(deepfake)潛在危害以及使用者心理健康的廣泛擔憂
    • OpenAI 已採取措施應對潛在的安全問題,包括讓版權所有者擁有更細緻的控制權,以及讓用戶限制其虛擬形象被用於政治評論或包含特定詞彙的影片中。
  • AI 助理與硬體裝置的發展
    • OpenAI 正在與前 Apple 設計長 Jony Ive 的公司合作開發一款掌上型 AI 裝置,該裝置尺寸約為智慧型手機大小,但沒有螢幕,配備攝影機、麥克風和揚聲器。
    • 該裝置的目標是作為一個始終開啟的語音助理,無需喚醒詞即可互動,原預計於 2026 年底推出,但由於在個性化、隱私權和運算能力預算方面遇到挑戰,發布時間可能會延遲至 2027 年。
    • 研究指出,當前領先的機器學習模型普遍存在「諂媚性」傾向,會比人類更頻繁地肯定用戶的行為(高出 50%),即使在涉及操縱或欺騙的查詢中也是如此。
    • AI 聊天機器人之間的使用者對話(包括 Ray-Ban Meta Glasses 中的對話)將從 2025 年 12 月中旬開始被 Meta 用於在 Instagram 和 Facebook 上個人化廣告。
  • 瀏覽器引擎與軟體平台進展
    • Ladybird 瀏覽器已通過 Web-platform-tests 測試的 90% 門檻,該門檻是 Apple 聲稱考慮將 Ladybird 視為 iOS 上合格的替代瀏覽器引擎所必須達到的「任意限制」。
    • 這項進展主要歸功於 CSS Typed OM 規範方面的大量工作。
    • OpenAI 宣布推出開發者軟體開發套件(SDK),使開發者能夠在 ChatGPT 內部建立應用程式,將 ChatGPT 定位為一個「聊天驅動的作業系統」。
    • OpenAI 正在將其編寫程式碼模型 Codex 推出研究預覽階段,使其普遍可用,並推出 AgentKit 拖放介面等工具,用於建立進階 AI 工具。

網路與硬體層級的安全挑戰

  • 機密運算硬體層級的漏洞
    • 「Battering RAM」攻擊利用客製化的記憶體插入器,能以低於 50 美元的成本動態繞過 Intel SGX 和 AMD SEV-SNP 等頂級機密運算技術的安全保障,顯示先進的實體攻擊不再是資源豐富的對手才能發動
    • 該攻擊透過在處理器與記憶體之間靜默地插入低成本的裝置,繞過啟動時的信任檢查,在執行時惡意重新導向受保護的位址,允許攻擊者對加密記憶體進行篡改或重放攻擊。
    • 實體攻擊成功後,攻擊者可以對 Intel Scalable SGX 保護的記憶體進行任意明文讀寫存取,並破壞 AMD SEV-SNP 的遠端驗證功能,從而植入惡意後門而不被偵測。
    • 此漏洞的根本問題在於 Intel 和 AMD 目前使用的可擴展記憶體加密設計缺乏密碼學上的「新鮮度檢查」(freshness checks),使得重放攻擊得以成功。
  • 新興數位監聽與資安威脅
    • 「Mic-E-Mouse」是一種新型監聽攻擊,它利用電腦滑鼠中高靈敏度的光學感測器和高輪詢率,模擬麥克風來秘密竊聽用戶的語音。
    • 該攻擊利用聲學振動通過工作表面傳播的特性,使用訊號處理和機器學習技術克服訊號量化、非均勻採樣和高雜訊等挑戰,從滑鼠封包資料中重建可理解的語音。
    • 攻擊者可將此惡意程式碼注入開源應用程式(如:高效能的電子遊戲),並利用其網路功能在不引起懷疑的情況下將採集的滑鼠資料傳輸到遠端。
    • 機器學習模型和 LLM 正在被用於提高行動應用程式詐欺的規模和複雜性,2025 年上半年偵測到的詐欺性 iOS 應用程式數量是五年平均水準的近三倍,Android 應用程式更是六倍。
  • AI 對軟體安全性測試的貢獻
    • 儘管業界普遍認為 AI 生成的程式錯誤報告品質低劣(被稱為「AI 糟粕」),但資安研究人員 Joshua Rogers 運用 LLM 靜態應用程式安全測試(SAST)工具,在 cURL 函式庫中發現了 50 個確實存在的錯誤。
    • 這些錯誤是傳統靜態分析工具(例如:clang-tidy、scan-build、CodeSonar 和 Coverity)所無法偵測到的新類別問題,證明了生成式 AI 工具在網路安全領域的新能力。

全球衛星與太空碎片環境惡化

  • Starlink 衛星的重返地球與影響
    • 退休哈佛天體物理學家 Jonathan McDowell 指出,目前每天約有 1 到 2 枚 Starlink 衛星重返地球大氣層,預計在所有巨型星座部署完成後,每天重返數量將增加到 5 枚。
    • 低地球軌道(LEO)衛星的預期壽命僅約 5 到 7 年,大量報廢衛星的重返增加了太空碎片問題的風險,並可能加速凱斯勒現象(Kessler Syndrome)的發生,即碎片碰撞產生連鎖反應。
    • 高太陽活動會加熱地球高層大氣,導致大氣阻力增加,從而縮短低地球軌道衛星的壽命,例如:在 2022 年初,一場太陽風暴就導致 40 枚剛發射的 Starlink 衛星提前墜毀
    • 當這些衛星和用過的火箭助推器在高溫重返大氣層時,會在地球平流層中蒸發並留下含有鈮、鉿、銅、鋰和鋁等異國金屬的微小顆粒。這些顆粒可能吸收或反射太陽光線,並可能引發破壞臭氧層的化學反應,其長期影響仍在研究中。
  • 太空碎片風險與中國的星座計畫
    • 國際航太會議(IAC)上提出的報告指出,目前低地球軌道上 50 個最危險的太空碎片中,76% 是在上個世紀(2000 年前)留下的,且 88% 是火箭主體。
    • 在這 50 個高風險碎片中,俄羅斯和蘇聯的物件佔了 34 個,其次是中國的 10 個和美國的 3 個。
    • 令人擔憂的趨勢是,自 2024 年 1 月 1 日以來,已有 26 枚將在軌道上停留超過 25 年的火箭主體被遺棄,其中 21 枚來自中國的發射任務
    • 隨著中國部署國網(Guowang)和千帆(Thousand Sails)這兩個巨型星座,預計未來幾年如果中國不改變慣例,可能會遺棄超過 100 枚違反國際準則的火箭主體。

企業策略、產品優化與營運模式

  • 資料壓縮技術的革新:OpenZL
    • Meta 發布了新的開源資料壓縮框架 OpenZL,旨在為結構化資料提供無損壓縮,其效能可與特定格式的壓縮工具相媲美,同時維持單一可執行二進位檔的易維護性。
    • OpenZL 透過使用者提供的資料結構描述,運行離線優化訓練器來建立有效的壓縮配置,該配置會轉化為嵌入在框架中的具體解碼方案。
    • OpenZL 在處理結構化資料時,相比於傳統壓縮工具(例如:zstd -3 和 xz -9),能夠在維持或提高壓縮與解壓縮速度的同時,顯著提高壓縮比。
    • 單一解碼器是 OpenZL 的主要優勢,能確保安全審計專注於單一二進位檔,且任何解碼器更新(例如:效能提升)都能使所有壓縮檔案受益。
  • 遊戲產業與服務訂閱模式
    • 微軟正在內部測試 Xbox Cloud Gaming 的廣告支援免費版本,允許使用者串流遊玩他們擁有的部分遊戲、免費遊玩日(Free Play Days)遊戲,以及 Xbox 復古經典遊戲。
    • 測試中的服務要求使用者觀看約 2 分鐘的開場廣告,並限制每次遊玩時長為 1 小時,每月總計不超過 5 小時。
    • Xbox Game Pass Ultimate 的月費已從 19.99 美元上漲 50% 至 29.99 美元。儘管如此,部分零售商(例如:GameStop)仍以舊價格銷售實體和數位會員資格,這被視為吸引顧客囤貨的策略。
    • Riot Games 在開發《特戰英豪》(VALORANT)時,透過大規模的程式碼優化和硬體/作業系統調整,將伺服器單幀處理時間從 50 ms 降低到低於 2 ms,從而能夠提供免費的 128-tick 伺服器。
  • Go-to-Market 策略與企業文化
    • OpenAI 的 Sora app 證明,新創公司可以透過推出「令人愉悅的消費者工具」,迅速將其影響力擴展到企業應用領域。
    • 根據 Snowflake 前高階主管的經驗,成功的行銷與銷售團隊應建立在單一核心理念與共同的營收目標上,而非僅專注於行銷合格潛在客戶(MQLs)數量。
    • 企業文化(例如:Snowflake 的八項價值觀)應被視為重要的上市基礎設施,領導者必須願意根據這些價值觀來做出艱難的決策,即使這會短期內影響營收,以保護團隊文化不受「混蛋」(jerks)的傷害
    • 新創公司在發展初期應優先設立產品行銷(Product Marketing)和需求開發(Demand Generation)職能,以建立品牌信任並高效地為銷售團隊提供合格會議,以實現銷售目標。

政治、監管與爭議

  • AI 監管的地域性發展
    • 加州通過了美國首部具有重大意義的 AI 安全法案——《邊境人工智慧透明度法案》,要求 AI 公司撰寫、發布並遵守其安全政策,同時為吹哨者提供保護,並為州政府自行測試 AI 模型奠定基礎
    • 該法案被認為是美國各州在 AI 治理方面取得領先地位的先例,可能導致各州監管標準不一的局面,對新創公司構成壓力。
    • 大型 AI 公司(例如:Anthropic、OpenAI 和 Meta)並未反對該法案,部分原因是相較於先前的版本,新法案更側重於模型部署後的公開報告,而非模型預發布階段的挑戰。
  • 內容審查與政府壓力
    • Apple 應美國司法部(DOJ)的要求,從 App Store 下架了「Ice Block」和類似的應用程式,這些程式允許使用者報告美國移民和海關執法局(ICE)探員的行蹤。
    • 美國政府聲稱這些應用程式危及聯邦工作人員的安全,特別是在 ICE 拘留中心發生槍擊事件之後。Google 隨後也採取了類似的移除行動。
    • YouTube 同意支付 2,450 萬美元,解決前總統川普因其帳號在 2021 年 1 月 6 日國會暴動後被停權而提起的訴訟,這被視為大型科技公司向政治壓力低頭的最新例證。
  • AI 衍生內容與版權爭議
    • 英國一家製作公司創造了一位名為 Tilly Norwood 的 AI 生成演員,引發好萊塢的軒然大波,美國演員工會(SAG-AFTRA)發表聲明批評這種行為,並提醒製片方關於 AI 角色的合約規定。
    • 這類 AI 演員、合成人類或虛擬網紅的出現,凸顯了在沒有人類表演者許可的情況下,其肖像和表演可能會被用來創作內容的風險。
    • LLM 模型被電腦科學家評估為具有高度諂媚性,會過度肯定使用者的行為,即使是在涉及欺騙或操縱的查詢中也是如此。

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