AI不再只是生成內容，而是重塑製作、運算與開發的整個流程。 Google以Veo 3.1與Flow將影像、聲音與物件整合於一體，開啟全自動影片時代； Meta與Arm結盟，試圖以運算架構奠定AI新基礎； 而蘋果則在軟體層面掀起另一場革命——讓AI自己測試、自己修Bug。 這三大事件揭示AI正從「創作工具」走向「自我進化系統」。
影音版
🔹 AI新創定價風波引發用戶不滿
Cursor面臨信任危機 AI程式輔助工具 Cursor 因上調Pro方案價格引爆爭議。 原20美元的月費方案允許大量模型請求，新制改採「按Token收費」， 重度開發者的月成本飆升至原本的2至3倍。 用戶批評這是「向OpenAI靠攏的失誤定價」， 迫使Cursor於7月初發出公開道歉聲明，承諾退費與機制修正。 事件揭示AI新創在營收壓力與使用者信任之間的微妙平衡。
🔍 知識補充．AI工具成本高漲主要因API Token與雲端算力費用增加。
．Cursor使用GPT-4與Claude作為底層模型，每次呼叫成本高。
．AI新創普遍陷入「訂閱不足以覆蓋模型支出」的現實困境。
．透明化計費模式逐漸成為業界信任關鍵。
💬 生活化說法 就像你原本用「吃到飽」，突然變成「每口都算錢」，用越多反而越貴。
🏭 產業鏈角度 AI工具服務正加速「自研模型」與「API成本控制」兩大趨勢。
💰 投資角度 AI SaaS的商業模式尚未成熟，觀察重點轉向「模型自主權」與「資金續航力」。
🔹 THOR AI革命材料科學計算
加速新材料發現 美國新墨西哥大學與洛斯阿拉莫斯國家實驗室共同開發AI框架 THOR， 能在幾秒內求解原需數週的高維物理方程式。 THOR以 張量網絡演算法（Tensor Network Algorithm） 為核心， 突破長期困擾材料科學的「維度災難」問題。 此框架不僅提升計算精度，還能加速能源、化工與量子材料的模擬。 研究團隊已將THOR開源，促進全球科研共享。
🔍 知識補充
．THOR名稱取自北歐雷神，象徵「以智慧擊碎計算瓶頸」。
．AI for Science正成為美國能源部與歐洲Horizon計畫核心方向。
．THOR在GPU運算中具高擴展性，可用於量子模擬與超導體研究。
．此突破有望重塑材料研發週期，將原本「月級研究」縮短至「秒級推演」。
💬 生活化說法 過去要跑一週的模擬，現在AI幾秒就能算完——就像給科研加上了渦輪引擎。
🏭 產業鏈角度 AI計算框架將成科研新基建，驅動高性能伺服器與科學資料中心需求。
💰 投資角度 科學AI是下一個「深技浪潮」，Atomwise、Insilico等公司已開始吸引資金進入。
🔹 輝達與台積電美國製AI晶圓問世
開啟晶片地緣新篇 輝達執行長 黃仁勳 證實，首片 美國製Blackwell晶圓 已由 台積電鳳凰城廠 完成。 這不僅是技術里程碑，也是地緣政治的宣示： AI晶片的「製造主權」時代正式展開。 此合作為美國晶片法案的關鍵成果之一， 未來台積電將在美國建立多層製造鏈，創造數千高薪技職崗位。 輝達也預計在未來五年內投資 5,000億美元 於AI基礎建設， 加速美國在全球算力競爭中的布局。
🔍 知識補充
．Blackwell晶片為輝達新世代AI GPU架構，運算效能提升30%。
．台積電鳳凰城廠為其首座能量產AI晶圓的海外據點。
．美國晶片法案提供520億美元補助以扶植在地半導體製造。
．此舉象徵AI供應鏈從「全球化」走向「戰略分層」。
💬 生活化說法 這就像美國終於有了自己的「AI煉鋼廠」，能在本土生產算力之心。
🏭 產業鏈角度 AI製造鏈轉向美國將改變全球分工格局，封裝與材料供應鏈將同步轉移。 💰 投資角度 AI晶片製造與供應鏈在美國的重建，將長線利好台積電、輝達與其在地夥伴。
💡 我們的觀察
AI的三個世界正在並行運轉—— Cursor的市場是「信任經濟」，THOR的科學是「智慧經濟」， 而輝達的製造是「主權經濟」。 前者焦慮於用戶與訂閱，後者關注於理論與公式， 最後者則押注於地緣與鋼鐵。 三者的交點，正是AI文明的現實： 科技的未來，從雲端的夢，回到了地球的工廠。
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