Mech《AI 週一報 #003》｜2025.12.02~2025.12.08

發佈於付費專區等個房間

2025/12/08 更新2025/12/08 發佈閱讀 18 分鐘

嗨我是 Mech Muse 👋。

這一週的關鍵字大概是：Code Red、AI Agents、監管升級、能源＆資料瓶頸。

一邊是 OpenAI、Anthropic、Google/DeepMind 在「誰家模型比較強」上互相較勁，另一邊，美國、歐洲、日本、聯合國都在加速補上 AI 法規與國家戰略，外加 Nvidia 在 NeurIPS 繼續端出「實體 AI」與開源工具，整體節奏非常「後 GPT-4 時代」：比的已經不是能不能做，而是 誰能用得安全、用得廣、用得久。

🌸 一、本週全球 AI 新聞重點 20 則整理

2025/12/02｜Reuters：聯合國報告警告，生成式 AI 若由少數富國主導，可能拉大貧富國家之間的科技與經濟鴻溝，呼籲建立跨國治理與技術分享機制，避免 AI 變成新的「殖民工具」。
2025/12/02｜Reuters：據報 OpenAI 內部啟動對 ChatGPT 的「Code Red」專案，將人力從廣告與新業務抽回來，優先強化模型品質與體驗，反映出在 Gemini 3 壓力下，OpenAI 開始從「瘋狂開新線」轉向「防守本業」。
2025/12/02｜The Guardian：美國專欄警告，AI 對民主、選舉與資訊戰的威脅前所未見，批評國會行動太慢，若不盡快建立針對「最強大模型」的監管框架，可能在下一輪選舉就付出代價。
2025/12/02｜Experian：Experian 最新數據外洩年度報告預測，AI 將是 2026 年最大資安威脅來源，從釣魚郵件、深偽聲音到自動化入侵工具都被全面升級，企業被建議把「AI 攻擊模擬」納入防禦演練。
2025/12/03｜Government of Canada：加拿大公布全球第一套「可及且公平的 AI 標準」，將無障礙、偏誤與透明度寫進國家標準體系，等於替政府採購與企業內部導入 AI 訂了新的底線。
2025/12/03｜Reuters：報導指出，生成式 AI 帶動的伺服器與高頻記憶體需求，正在引發新一波全球供應鏈緊繃，部分記憶體與 AI 伺服器交期拉長，預告「AI 算力荒」會持續干擾硬體與雲端成本。
2025/12/03｜Anthropic：Anthropic 宣布與 Snowflake 達成高達 2 億美元多年度合作，把 Claude 模型與 Agent 能力深度整合進 Snowflake 平台，鎖定的是「把 AI 直接塞進企業資料倉」的高價 B2B 市場。
2025/12/02｜Anthropic：Anthropic 同時宣布收購 JavaScript 執行環境新創 Bun，並揭露程式助理 Claude Code 年化營收已達 10 億美元，顯示「AI 工具直接吃掉工程師工作流」正在變成真正的大生意。
2025/12/02｜Axios：資安研究人員示範，Anthropic 新推出的「Claude Skills」外掛系統可以被改裝成部署 MedusaLocker 勒索軟體的工具，提醒大家：AI Agent 生態不只會被 jailbreak，還可能被「上毒外掛」攻擊。
2025/12/04｜Reuters：OpenAI 擬收購 AI 新創 Neptune，補強模型訓練監控與資料管線能力，此舉被視為「往內功投資」的一環，讓大模型在成本與品質控制上更精細，而不是只靠堆算力。
2025/12/05｜TechCrunch：Meta 與多家媒體（CNN、Fox News、USA Today、Le Monde 等）簽 AI 資料授權協議，讓 Meta AI 可以串接「即時新聞」回答時事問題，既是在追趕 ChatGPT，也是在用真金白銀解決版權爭議。
2025/12/04｜The Verge：歐盟對 Meta 展開反壟斷調查，原因是 WhatsApp 政策修改後，幾乎只保留自家 Meta AI，其他 AI 聊天機器人被擋在門外，歐盟懷疑這是濫用通訊平台優勢、扼殺 AI 競爭。
2025/12/04｜Microsoft：微軟公布 Microsoft 365 新一輪 Copilot 功能與價格調整，強調 Agent Mode 與 Work IQ 讓 Copilot 更懂使用者與組織脈絡，同時推出更多 SMB 方案，目標是把「AI 秘書」變成每家公司的基本配備。
2025/12/05｜World Economic Forum：論壇專文指出，AI 正在改變教育現場，老師把重複批改與備課交給 AI，自身則把時間用在對話與陪伴，提醒各國：教育政策若不把 AI 納入課綱與教師訓練，會被學生的使用習慣追著跑。
2025/12/05｜Nature：Nature 報導指出，AI 在科學研究中已大幅節省時間與成本，從文獻整理到實驗設計都可自動化，但也引發資料品質與可重現性的擔憂，呼籲建立「AI 協作研究」的新遊戲規則。
2025/12/06｜Nippon/Kyodo：日本政府提出新目標，希望到 2030 年有 80% 國民在日常生活中使用 AI，並規劃金融、醫療、行政等多個示範領域，表示日本不只談技術，而是要做「全社會的 AI 導入計畫」。
2025/12/04｜Xinhua：澳門舉辦首屆「全球人工智慧機器與電子產品博覽會」，聚焦智慧製造與服務型機器人，對中國與東南亞供應鏈來說，是展示 AI+硬體整合能力、搶海外訂單的重要舞台。
2025/12/07｜Business Insider：Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 表示，AGI 可能只差幾個關鍵突破，時間尺度是 5–10 年，並強調應持續加大模型規模與計算資源，同時開始面對資料與能源即將不足的現實。
2025/12/08｜Reuters：川普表示將簽署行政命令，建立全國性的 AI 審批流程，強調要防止「不安全 AI」落地，同時維持美國在 AI 競賽的優勢，預告美國監管主軸會從「自律＋指引」走向「實際審核」。
2025/12/08｜The Guardian：超過 100 位英國國會議員聯合呼籲政府，針對最強大的「前沿 AI 模型」建立專法與監管機構，避免風險只靠公司自我把關，英國也在朝「模型等級分級管理」的方向邁進。

🧠 二、全球 AI 大公司動態

OpenAI

這週 OpenAI 的主旋律是「先顧好 ChatGPT 再說」。內部 reportedly 啟動「Code Red」計畫，把人力從廣告與周邊專案抽回來，集中火力提升 ChatGPT 體驗與模型實力，同時傳出打算收購 Neptune 強化訓練監控與資料管線。

從產業角度看，這代表 OpenAI 開始意識到：在 Gemini 3 持續搶市佔、Claude 在企業市場狂奔的情況下，核心產品體驗比「一堆 side project」更重要，也顯示 AI 平台戰已進入「留住用戶、提高 LTV」的階段。

Google / DeepMind

DeepMind CEO Demis Hassabis 在受訪時強調，通往 AGI 的關鍵仍然是「持續放大模型與算力」，並預估 5–10 年內可能出現質變，同時坦言資料與能源會成為瓶頸。

Google 一邊把 Gemini 3 深度綁進自家雲端與 Workspace，一邊用「基礎設施＋客製 TPU」的長線策略對抗 Nvidia。對投資人來說，這是典型的 「不急著賺應用端的錢，先把雲與晶片綁死」 玩法。

Anthropic

Anthropic 這週可說是三連擊：

一是公布 Claude Code 年化營收已破 10 億美元，同步收購 Bun，把整個 JS 執行鏈吃進來，明確押注「Agentic Coding」會成為工程師主流工作方式；二是對外揭露與 Snowflake 的 2 億美元合作案，把 Claude 直接接上 1.2 萬家企業的資料倉；三是釋出研究與部落格，展示 Claude Agent 能在實際區塊鏈合約上找到 460 萬美元等級的漏洞，同時也被資安研究員示範 Skills 外掛可以被改成勒索工具。

我會把這週 Anthropic 的訊號解讀成：一手衝企業落地，一手主動曝露風險、塑造「安全認真」形象，試著在「最能賺錢」與「最守規矩」之間取得品牌定位。

Microsoft

微軟延續 Ignite 之後的節奏，這週重點是 Copilot 的「Agent + Work IQ」故事：讓 Copilot 更懂你的行事曆、信箱與文件關聯，甚至可以推薦適合的企業內部 Agent 來處理工作；同時在 Partner Center 推出更多 SMB 版 Copilot 方案，鼓勵通路商把 AI 當成主力銷售產品。

我的感覺是：微軟已經不打算跟大家比「模型排行榜」，而是要當 「把 AI 嵌進 Office、Teams 與企業流程的 OS」，這在 B2B 端其實是更穩的護城河。

NVIDIA

Nvidia 在 NeurIPS 釋出一系列「實體 AI」與開源工具，包括面向自駕的開源 VLA 模型 Alpamayo-R1，以及多個語音與安全相關模型與資料集，強調不只做雲端大模型，也要做「能看能動的 AI」。

同時 Nvidia 公布伺服器基準數據，顯示最新 AI 伺服器可以讓多個中國模型效能提升到 10 倍，還推出與 Mistral 的合作，將 Mistral 3 全系列最佳化在自家平台。CEO 黃仁勳也多次公開提醒：美國在資料中心建設速度與能源規劃上正落後中國，可能削弱 AI 競爭力。

這一串訊號合在一起，其實就是：Nvidia 想當所有 AI 公司的基建，再順便引導全球 AI 能源與基礎設施的敘事。

代表性 AI 新創（＆開源勢力）

Lovable + Molnett：程式輔助新創 Lovable 收購歐洲雲端服務商 Molnett，加上 Anthropic 收購 Bun，被科技媒體解讀為「程式開發工作流往『一站式雲＋AI』整合」的重要一步，未來開發者可能直接在一個平台裡寫程式、測試、部署、讓 AI 幫你 debug。
Mistral AI：與 Nvidia 合作推出 Mistral 3 系列，從「接近前沿的旗艦模型」到「邊緣裝置可用的小模型」一應俱全，而且主打開源＋優化在 Nvidia 平台，讓歐洲在開源陣營裡的存在感再拉高一階。
中國系開源 DeepSeek：雖然不是傳統意義上的新創新聞，但本週 Nature 在科研與數學領域的報導，把 DeepSeek 自我修正數學模型拉到國際舞台上，對開源社群來說是一個重要背書：不只是能聊天的開源模型，也能在硬核數學與科研上出頭。

🔬 三、AI 技術進展與研究亮點

這週在技術面上，其實有幾條蠻清楚的線索：實體 AI（Physical AI）、Agent 能力、安全風險與科研自動化。

1️⃣ NeurIPS 2025：實體 AI ＆開源工具大放送

在 NeurIPS 會議上，Nvidia 發表多個面向自駕與機器人的模型與工具，其中最受關注的是 Alpamayo-R1——一個產業規模的開源「Vision-Language-Action」(VLA) 模型，用來讓車輛與機器人「看得懂、聽得懂，也做得出對的動作」。同時也釋出語音與安全相關模型與資料集，支援研究社群在 open 模式下實驗。

這種「數位 + 實體」雙軌的策略，其實是在鋪路：大模型不只待在雲端聊天室，而是走到自駕車、工廠機械手臂、倉儲機器人等場景。對硬體與製造業來說，這會是未來幾年的巨大機會。

2️⃣ Claude Agent：「會賺錢」也「會作惡」的 AI

Anthropic 與學術合作案推出 SCONE-bench，讓 AI Agent 在真實歷史上曾被駭過的區塊鏈合約上測試，結果 Claude Agent 能找到高達 460 萬美元規模的漏洞機會，證明先進模型在網路攻擊與防禦上都極具實力。

好消息是：這意味著未來資安防禦可以大量交給 AI 來掃描與預警；壞消息是，同樣的能力如果落在壞人手上，攻擊也可以被自動化。所以你會看到 Anthropic 一邊強調 Agent 能力，一邊主動公開風險與防禦框架，試圖掌握「誰來用、怎麼用」。

3️⃣ AI 正在改寫科研流程（但也帶來新焦慮）

Nature 本週的報導點出一個現實：越來越多研究團隊把文獻閱讀、研究設計草稿、甚至實驗分析交給 AI，確實能大量省時間與人力成本，但也讓「結果到底是研究者的 insight 還是模型的偏誤」變得難以分辨。

這篇文章不只是在抱怨，而是提醒學界：

要為「AI 參與的研究」訂出新的透明與審查標準
期刊與研究機構得思考，要不要要求作者披露使用哪些 AI 工具、在流程中佔多大比重

4️⃣ AI x 量子運算：成為「缺的那一塊」

另一條有趣的技術線來自一篇談 AI 幫忙突破量子運算瓶頸 的報導。以 Nvidia 領軍的研究團隊為例，從量子硬體設計、控制到誤差修正，AI 被用來自動優化參數與產生更有效率的電路。

不過作者也提醒，量子系統噪音與資料需求是爆炸性的，AI 模型本身也會遇到「資料不夠、分佈漂移」的問題，所以更像是兩個難題互相幫忙，而不是單邊救世主。

✨ Mech Muse 的技術詮釋

如果把這週的技術新聞串起來，我會下三個關鍵字：「實體化」、「Agent 化」、「規模的後遺症」。

「實體化」代表 AI 不再只在螢幕裡聊天，而是進入自駕、機器人與工廠現場，這對硬體、感測器與邊緣算力是巨大利多
「Agent 化」則讓 AI 從「回答問題」變成「會自己去做事」，不管是跑程式、掃漏洞、處理文件，都在往自動化流程前進
但一旦能力更強，資安風險、研究倫理、能源與資料瓶頸就會一起浮上來——本週無論是 Anthropic 的攻防研究，或 Nature 對科研焦慮的整理，都是這個趨勢的寫照。

這意味著未來你碰到的 AI 會更「主動」、更「貼近實體世界」；對開發者與投資人來說，真正值得關注的，不只是模型分數，而是誰能在 安全、成本、法規合規 三個維度上做出可複製的產品。

📝 四、Mech Muse 的總結與下週觀察

這一週，我會把 AI 世界的主軸拆成三塊：

大公司進入「第二局」：從衝模型到衝落地與收益
OpenAI 把資源拉回 ChatGPT 本體、Anthropic 用 Claude Code + Snowflake 強攻企業工作流、微軟則全力把 Copilot 做成 Office 的預設介面，大家都在想同一件事：怎麼把燒掉的算力成本賺回來。
監管與國家戰略加速上線
從聯合國談 AI 加劇南北差距、加拿大推出公平與無障礙標準，到日本設定 80% 國民使用 AI 的目標，加上美國（川普）準備簽 AI 審批行政命令、英國國會要求強管最強模型，AI 正在變成各國「政策核心題目」而不是科技邊角新聞。
算力、能源、資料：下一輪競賽的地基
Nvidia 警告美國在資料中心與能源規劃上的落後，WEF 在談訓練資料即將不足，硬體供應鏈也因 AI 需求拉高而吃緊。當大家都在喊「AGI 快來了」，實際上更多公司在煩惱的是：電從哪裡來、資料從哪裡來、誰來買單。