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快速重點摘要
- 射頻側通道攻擊的效率提升
- 針對數百萬裝置使用的藍牙晶片硬體 AES 加速器，新型機器學習輔助攻擊可透過捕捉射頻（RF）訊號來恢復加密金鑰。
- 此類攻擊可在距離一公尺處成功完成，且所需的蹤跡數量比傳統關聯分析減少了一半，顯示出 RF 側通道攻擊的隱蔽性與效率正在提升。
- 雲端與 AI 資本支出持續擴大
- 亞馬遜（Amazon）的 AWS、微軟（Microsoft）的 Azure 和谷歌（Google）雲端運算業務收入均加速成長，其中 AWS 的成長率達到了 20%，創下 11 季以來新高。
- 主要科技公司計畫在 2025 年投入約 4,000 億美元於 AI 相關資本支出，以應對不斷增長的 AI 需求。
- OpenAI 的財務與策略轉變
- OpenAI 在 2025 年第 3 季度的季度虧損約為 115 億美元，反映了其基礎設施和運營成本極高。
- 公司已完成重組為公共利益公司（Public Benefit Company），藉此提高融資靈活性，同時保留對負責任 AI 發展的使命承諾。
- 市場領導者 Nvidia 的影響力
- Nvidia 在 2025 年市值首次達到 5 兆美元，鞏固了其在 AI 晶片市場的主導地位。
- Nvidia 透過投資 AI 新創公司（2025 年已投資 59 家），積極構建圍繞其 GPU 技術的生態系和進入壁壘。
- 企業網路安全策略的轉變
- 企業網路安全重點正從單純的偵測和預防轉向「假設會被攻擊」下的快速復原（Fast Recovery）。
- 資料保護公司 Cohesidity 將 AI 代理 Gaia 整合到其備份平台中，用於查詢和洞察資料，並採用嚴格的責任 AI 框架來確保資料治理和減輕幻覺風險。
射頻側通道攻擊：硬體加密的實體威脅
- RF 側通道攻擊的原理與特點
- 側通道攻擊利用加密演算法實體實作時無意間洩露的資訊，傳統上包括時間、功耗或近場電磁（EM）輻射。
- 射頻（RF）側通道攻擊利用了在混合訊號晶片中，數位邏輯的電流變化通過基板耦合效應，調變載波訊號，並隨 RF 訊號發射出去的特性。
- RF 攻擊比傳統的功耗或近場 EM 攻擊更隱蔽，因為它可以在一公尺甚至更遠的距離（例如，軟體 AES 實作的攻擊中曾達 15 公尺）捕捉訊號，而且不需要實體竄改裝置。
- 針對 nRF52832 晶片的機器學習攻擊實例
- 攻擊目標是 nRF52832 低功耗藍牙系統單晶片（BLE SoC）中的硬體 AES 加速器，該加速器以 Counter with CBC-MAC（CCM）加密模式運作。
- 該研究採用了設定檔機器學習輔助方法，透過訓練類神經網路（Neural Network）來預測加密演算法中的中間值。
- 攻擊者需要控制訊息 $m$ 和亂數（Nonce）$N$。控制訊息 $m$ 允許攻擊者計算密鑰流 $S1$（密文 $Cm$ 異或 $m$）。
- 攻擊效率與訊號特性
- 這次攻擊需要 90,000 條蹤跡，每條蹤跡平均由 10,000 個樣本組成，才能在距離一公尺處的天線捕捉設定下恢復完整的加密金鑰。
- 相較於先前針對相同 AES 加速器基於關聯分析的攻擊所需的 180,000 條蹤跡，此機器學習輔助攻擊所需的蹤跡數量減少了一半。
- RF 側通道輻射的訊號雜訊比（SNR）極低。nRF52832 AES 加速器估計的平均 SNR 僅為 0.0011，比建議用於關聯分析的 SNR 範圍（0.1 至 1.0）低了兩個數量級。
- 研究人員認為，重複加密並平均 10,000 個樣本可以在追蹤擷取時間和雜訊降低之間取得良好的平衡。
大型科技公司財報與 AI 基礎設施競賽
- 雲端市場的重新加速與成長概況
- 大型雲端服務供應商在 2025 年第 3 季度的收入成長均有所加速。
- 亞馬遜（Amazon）的 AWS 收入年成長 20%，這是自 2022 年底以來最快的成長率，總額達到 330 億美元。
- 微軟（Microsoft）的 Azure 成長了 40%，年收入運行率超過 750 億美元。
- 谷歌（Google）雲端運算收入成長了 24%。
- 儘管 AWS 的成長率低於競爭對手，但由於其基礎規模最大，投資人仍對此表現感到滿意，亞馬遜（Amazon）股價在財報後上漲了 13%。
- AI 資本支出與基礎設施壓力
- 亞馬遜（Amazon）預計在 2025 年將投入 1,250 億美元的資本支出，而谷歌（Google）預計將投入高達 930 億美元。
- 包括亞馬遜（Amazon）、微軟（Microsoft）、谷歌（Google）和 Meta 在內的四家科技巨頭，計畫在 2025 年投入約 4,000 億美元於 AI 相關基礎設施。
- 微軟（Microsoft）表示，其雲端容量將持續落後於需求，預計短缺將持續到 2026 年中。
- 亞馬遜（Amazon） CEO Andy Jasse 強調，公司的大量資本支出（CapEx）是為了建立 AI 容量，並證明增加的容量正在產生利潤。
- OpenAI 的財務狀況和商業化
- 微軟（Microsoft）在 2025 年第 3 季度財報中，因其在 OpenAI 的股權會計處理，沖減了 31 億美元的淨收入。
- 根據推算，OpenAI 在該季度大約虧損了 115 億美元，這與其上半年的 43 億美元營收形成鮮明對比。
- OpenAI 的 Sora 影片生成工具已開始商業化，免費使用者每日限制為 30 次生成，付費使用者可以額外購買點數，例如支付 4 美元購買 10 次生成點數。
- Sora 團隊負責人 Bill Peebles 坦承，該影片平台的經濟效益「目前是完全不可持續的」，因此未來將減少免費生成的額度以管理成長和 GPU 資源。
策略與生態系：Nvidia、OpenAI 與 Cohesidity 的佈局
- Nvidia 的生態系主導策略
- Nvidia 的市值已達到 5 兆美元，是全球第一家達到此里程碑的公司。
- Nvidia 正在加速其投資策略，截至 2025 年已投資 59 家 AI 新創公司，以確保這些新創公司採用其 GPU 技術。
- 執行長 Jensen Hang 強調，這項策略的目的是支持更廣泛的 AI 生態系，加速 AI 普及，同時讓 Nvidia 的技術更為根深蒂固，提高競爭對手的進入壁壘。
- Nvidia 也計劃投資數億美元給 AI 編碼新創公司 Poolside。
- OpenAI 的公共利益與連動性
- OpenAI 已完成組織重組，從帶有盈利上限（Capped Profit）的公司轉變為公共利益公司（Public Benefit Company），微軟（Microsoft）在其中持有 27% 的股權。
- OpenAI 的崛起伴隨著與主要科技巨頭（如 Nvidia、微軟（Microsoft）、甲骨文（Oracle））的複雜交易，這些公司在 AI 運算革命中扮演關鍵角色。
- 部分人士擔心 OpenAI 及其與科技巨頭的相互聯繫使其成為「大到不能倒」（Too Big to Fail）的公司，一旦其願景未能實現，可能會對美國經濟造成系統性風險。
- Cohesidity 的市場定位與 AI 應用
- 資料保護公司 Cohesidity 透過與 Veritas 的資料保護業務合併，使其市場份額達到業界第一。
- 該公司預計在 2026 年有機會上市，並預期其估值將達到與競爭對手 Rubric 相當或更高的水準（約 150 億美元至 170 億美元），理由是 Cohesidity 在市場份額、規模、盈利能力和成長組合方面表現優異。
- Cohesidity 的 AI 代理 Gaia 運用了檢索增強生成（RAG）技術，允許客戶對其 200 Exabytes 的次級資料（Secondary Data）進行搜尋和摘要，這為企業從備份資料中獲取洞察提供了新價值。
新興產業與設計趨勢
- 消費者對智慧家庭的「安靜反叛」
- 一種被稱為「非智慧家庭」（Dumb Homes）的設計趨勢正在興起，消費者將複雜的 NASA 式設定換成傳統的按鈕、開關和旋鈕。
- 研究人員指出，這種趨勢是對於「技術總是在背景運作和監聽」所帶來焦慮感的反動，也是對抗智慧裝置不斷上升的成本和淘汰速度的一種方式。
- 例如，Zillow 的報告顯示，反映消費者對「拔除電源式放鬆」需求增加的「閱讀角落」在房源清單中的提及率年增 48%。
- 新興的工程師角色：FDEs
- 隨著各行各業對 AI 工具的採用，出現了對「前線部署工程師」（Forward-Deployed Engineers, FDEs）的急迫需求。
- FDEs 的工作是將技術專家部署到客戶的業務流程中，協助他們客製化 AI 模型並驗證技術的商業價值。
- OpenAI、Anthropic 和 Cohere 等 AI 公司正在招募 FDEs，以協助客戶成功實施 AI 解決方案，並從中學習以推進自身的產品開發和研究。
- 鐵路基礎設施的電氣化創新
- 為了解決傳統鐵路電氣化的高成本和電網連接限制，新的技術正在被開發：
- 太陽能直供系統：Riding Sunbeams 成功展示了太陽能可以直接為鐵路供電，這對鐵路營運商而言是「最便宜的電力」。
- 電磁推進系統：波蘭公司 Nevomo 開發的系統，可改裝到現有軌道上，利用磁場推動配備磁鐵的貨運車廂，從而完全取消機車頭，提高貨運密度。
- 原子化貨運：美國 Parallel Systems 公司透過電池驅動的獨立貨運車廂，旨在提供可與卡車運輸競爭的鐵路運輸服務。
- AWS DynamoDB 服務中斷的競態條件分析
- 2025 年 10 月，AWS 發生服務中斷，其根本原因在於 DynamoDB 自動 DNS 管理系統中的一個競態條件（Race Condition）缺陷。
- 該競態條件的簡化模型顯示，當一個執行器應用較新計畫並開始清理時，另一個執行器可能應用較舊計畫並將其設為啟用中（Active），導致清理程序誤刪了仍在使用的啟用中計畫，造成 DNS 服務失效。
- 研究人員利用 Spin 模型檢查器（Model Checker）重現了該故障序列，突顯了在複雜系統設計中，使用形式化驗證來發現潛在併發錯誤的價值。
消費者科技與內容產業動態
- 蘋果（Apple）的服務業績與 AI 策略
- 蘋果（Apple）的服務（Services）收入成長了 15%，是該公司今年最高的成長率，並在營收上已超越 iPad 和 Mac 業務。
- CEO 提姆·庫克（Tim Cook）證實，蘋果（Apple）正準備在 2026 年推出升級版的 Siri，預計會「依賴」（lean on）谷歌（Google）的 Gemini 模型，並計劃與更多 AI 公司建立合作夥伴關係。
- 蘋果（Apple）願意與外部 AI 公司合作，這表明他們採取了類似於網路搜尋引擎的策略，允許使用者選擇預設的 AI 服務。
- Linux 遊戲市場的成長
- 截至 2025 年 10 月，Steam 上的 Linux 玩家比例首次突破了 3% 的門檻，達到 3.05%。
- 這一增長趨勢主要受到 Steam Deck 的推動，該裝置持續位居全球暢銷榜前 10 名。
- 在 Linux 發行版的細分中，SteamOS Holo 64 位元佔據了 27.18%，顯示出 Steam Deck 對 Linux 遊戲市場的影響力巨大。
- 微軟（Microsoft） Xbox 服務的定價策略
- 微軟（Microsoft）的 Xbox Game Pass Ultimate 訂閱費用調漲了 50%，從每月 19.99 美元升至 29.99 美元。
- 有報導指出，微軟（Microsoft）正在籌備推出一個廣告支援的免費版本，使用者可以透過觀看長達 2 分鐘的開場廣告，獲得一小時的遊戲時間，每月最多可免費遊玩 5 小時。
- 儘管價格上漲引發負面反應，但如果微軟（Microsoft）能夠同時推出免費的廣告支援版本，將有助於緩衝價格上漲帶來的衝擊。
- 內容版權與 AI 生成
- OpenAI 正在探索與版權持有者達成交易，允許他們銷售將其知識產權納入 AI 生成影片中的權利。
- Sora 團隊負責人表示，他們正在設想一個「權利持有者可以選擇對受歡迎的角色和人物的客串（Cameos）收取額外費用」的世界。
- 此舉是 OpenAI 試圖從其過去對版權和肖像權的「不干預態度」轉向商業化，但內容創作者對其過往的未經許可訓練行為抱有不滿。
資料來源
- Bytes: Week in Review - Is AI to blame for this week's wave of layoffs?
- Disney Channels ABC, ESPN, And Others Go Dark On YouTube TV Due To Carriage Deal Expiration – DTH
- Data Centers are the New Railroads – DTNS 5137
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