英特爾獲軟銀20億美元投資，美國政府也要入股？ #54

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快速重點摘要

1. 人工智慧領域正經歷快速發展與重組：
2. • OpenAI 尋求高達 5,000 億美元的估值，顯示市場對其的高度期望。
   • Meta 大幅調整其人工智慧部門，拆分為研究、超智慧、產品及基礎設施四大領域，並考慮使用第三方人工智慧模型。
   • 儘管投入巨額資金，OpenAI 的 GPT-5 表現卻未能達到預期，引發業界對大型語言模型（LLM）發展是否已達瓶頸的討論。
2. 半導體產業受到策略性投資與地緣政治影響：
3. • 軟銀集團向英特爾投資 20 億美元，成為其第五大股東，以支持英特爾在先進半導體製造領域的發展，美國政府也考慮入股。
   • 輝達推出了基於 Mamba 架構的混合模型，並在中國市場推出新的 AI 晶片，試圖在技術創新和地緣政治限制間取得平衡。
3. 數據安全與隱私議題日益嚴峻：
4. • CodeRabbit 的遠端程式碼執行（RCE）漏洞，導致數百萬個程式碼儲存庫面臨資料讀寫權限遭洩漏的風險，突顯了「速度優先於安全」的危險性。
   • 美國與英國在蘋果加密資料後門問題上達成共識，英國撤回了對蘋果的要求，凸顯加密技術與國家安全間的持續拉鋸。
   • 醫療大麻病患的敏感資料外洩，以及人工智慧聊天機器人可能誤導兒童的爭議，都強化了對資料隱私與倫理規範的需求。
4. 新興科技產品與傳統產業創新並行：
5. • 美容科技產業預計在 2030 年達到 1,700 億美元 規模，Bold Hue 等公司推出結合 AI 與物聯網的個人化美妝設備。
   • Google 發布 Pixel 10 系列手機、Pixel Watch 4 與 Pixel Buds 2A，並推出結合 AI 的 Excel Copilot 功能，展現其在軟硬體整合上的企圖心。
   • Aalo Atomics 計畫結合微型核反應爐與資料中心，以實現低成本、高效率的電力供應，彰顯能源與科技結合的新模式。
5. 實驗考古學提供現代化啟示：
6. • 法國蓋德隆城堡的實驗考古專案，透過重建 13 世紀城堡，為現代考古學和文化遺產修復提供了寶貴的實踐經驗，例如聖母院的修復工作。

人工智慧領域的發展與挑戰

1. AI 科技的創新與應用
2. • 美容科技的 AI 整合：美容科技產業正在迅速成長，預計到 2030 年收入將超過 1,700 億美元。該產業廣泛應用擴增實境（AR）、虛擬實境（VR）、資料科學、人工智慧、機器學習、應用程式開發、生物技術、材料科學和物聯網等技術，以提升美容體驗，例如提供個人化化妝品和智慧型裝置。
   • Bold Hue 的個人化粉底液：Bold Hue 是一家成立於 2020 年的科技公司，開發了一款能掃描皮膚並在一分鐘內調配出客製化粉底液的裝置。這款產品結合了硬體和軟體，掃描工具是其核心，可能運用高解析度數位攝影機、多光譜或高光譜成像感測器、以及發光二極體（LED）陣列。
   • AI 驅動的數據處理：在影像處理方面，產品可能配備專用影像訊號處理器（ISP）、色彩處理晶片，甚至專門的人工智慧加速晶片來進行即時分析。為確保準確性，會使用色彩參考標準、白平衡感測器和濾鏡進行校準。人工智慧與軟體演算法的應用包括電腦視覺演算法（用於臉部偵測與分割）、類神經網路（用於皮膚特徵辨識）、回歸模型（預測最佳粉底配方）、分類演算法（針對不同皮膚類型、底色和遮瑕需求）以及色彩分析演算法（將標準的紅綠藍值轉換並標準化膚色）。此外，還包含校準軟體（處理環境光線）和在多樣化資料集上訓練的機器學習模型（精確分類不同種族膚色）。
   • 精準調配與品質控制：客製化調配產品涉及數位色彩匹配（將皮膚測量值轉換為顏料比例）、色彩預測演算法（考量顏料混合與互動方式）、不透明度與遮蓋度建模（確定基礎配方需求）。自動化混合過程則需精確劑量、受控成分組合以及帶回饋感測器的即時混合系統，以確保顏色和混合的均勻性與一致性。品質控制環節包括確認混合物符合規格、感測器確保質地正確，以及酸鹼值（pH 值）監測以確保穩定性和皮膚相容性。這些配方會儲存在資料庫中，並透過優化演算法平衡色彩匹配與產品性能。
   • 物聯網與雲端整合：硬體整合方面，可拆卸的掃描工具與主機間的連接性，以及雲端處理和持續學習（物聯網）的應用，讓各硬體組件能互相溝通，同時應用程式也能啟動與管理流程，並更新韌體。
2. 人工智慧對勞動市場與企業策略的影響
3. • 亞馬遜雲端總監的警告：亞馬遜網路服務（AWS）的執行長 Matt Garman 警告企業領導者，不應以人工智慧取代初級員工。他認為這些員工成本最低，最願意採用 AI 工具，若將其取代，十年後將導致人才供應鏈斷裂，沒有人能建立或學習新技能。他建議公司應持續聘用畢業生，並培訓他們建構軟體、解決問題及採納最佳實踐的能力。
   • 未來職場所需技能：Matt Garman 強調，在人工智慧驅動的經濟中，最有價值的技能並非來自特定大學學位，而是批判性思維、創造力以及適應技術演進的能力。
   • 業界對 AI 影響的歧見：OpenAI 執行長 Sam Altman 認為人工智慧已開始像初級同事一樣工作。Google 首席科學家 Jeff Dean 則預測，人工智慧在一年內就能複製初級軟體工程師的技能。
   • 就業數據的反映：高盛（Goldman Sachs）的數據顯示，自 2024 年初以來，科技業 20 至 30 歲年輕人的失業率上升了近 3 個百分點，是整體失業率增幅的四倍。高盛估計，生成式人工智慧最終將取代美國 6% 至 7% 的勞動力。
   • 中國對 AI 的推動：中國政府大力推動人工智慧的大規模商業應用，並將其融入各行各業。儘管如此，部分中國受訪者對人工智慧取代勞工的看法仍持保留態度，認為目前在特定行業（如外送、自動駕駛）尚無法完全替代人類。
   • AI 與新工作模式：也有觀點認為，人工智慧將減少客服等瑣碎工作，讓人們能專注於軟體工程等關鍵職位，並催生出新的工作機會，例如機器人測試和安全檢查。
   • AI 模型的發展瓶頸與轉型：OpenAI 的 GPT-5 表現未達預期，引發業界質疑目前擴展大型語言模型的方法是否已達到可用資源的極限。有研究人員指出，過度專注於大型語言模型和 Transformer 架構可能限制了其他方法的發展。業界共識逐漸轉向，認為人工智慧公司正轉型為產品提供基礎設施，而非單純追求通用人工智慧（AGI）。

半導體與硬體創新

1. 英特爾的策略性地位與投資
2. • 軟銀集團的關鍵投資：軟銀集團於 2025 年 8 月 18 日 宣布對英特爾投資 20 億美元，以每股 23 美元 的價格購買英特爾普通股，使其成為英特爾第五大股東，持有約 2% 的股份。這項投資被視為對英特爾的強力支持，尤其在英特爾未能充分利用人工智慧先進半導體市場的繁榮，且其製造業務尚未獲得重要客戶的情況下。
   • 美國政府的潛在入股：美國政府正考慮收購英特爾約 10% 的股份，可能將根據《晶片法案》向英特爾提供的約 109 億美元 的補助金轉換為股權。此舉旨在強化美國在先進晶片製造領域的領導地位，因為英特爾是美國唯一能夠生產最先進晶片的公司。
   • 高層變動與市場表現：英特爾執行長 Lip-Bu Tan 於 2025 年 3 月 接替前任執行長 Pat Gelsinger。儘管公司股價在 2024 年下跌 60%，但在 2025 年已上漲 18%。
   • 軟銀在晶片與 AI 市場的布局：軟銀在晶片和人工智慧市場扮演日益重要的角色。其於 2016 年收購了晶片設計公司安謀（Arm），當時價值約 320 億美元，現已增長至約 1,500 億美元。安謀的晶片也應用於輝達的資料中心系統中。此外，軟銀在 2025 年 3 月 還以 65 億美元 收購了另一家晶片設計公司 Ampere Computing。
2. 新一代消費性電子產品
3. • Google Pixel 硬體發表：Google 在 2025 年 8 月 20 日 的 Made by Google 活動中，發表了旗艦 Pixel 10 系列手機、更新版智慧手錶和耳機。
   • Pixel 10 系列手機：預計推出四款機型，包括 Pixel 10、Pixel 10 Pro、Pixel 10 Pro XL 和 Pixel 10 Pro Fold。Pixel 10 將首次採用三鏡頭配置，新增 5 倍長焦鏡頭。全系列手機將導入 Qi2 磁吸式無線充電，並推出「Pixelsnap」品牌的磁吸配件。Pixel 10 Pro Fold 有望成為首款獲得 IP68 等級防水防塵認證的摺疊手機。這些新手機的價格預計與 Pixel 9 系列持平。
   • Pixel Watch 4 與 Pixel Buds 2A：Pixel Watch 4 將有兩種尺寸，並採用全新的側邊充電方式，有望加快充電速度並提供新的夜間模式使用者介面，也可能更易於維修。Pixel Buds 2A 作為預算型耳機，將提供顯著的音質提升，包括主動降噪和空間音訊功能，預計售價約 149 美元。
3. 革新顯示器技術
4. • 華碩 ROG Swift OLED 電競顯示器：華碩在 2025 年度的 Gamescom 遊戲展上發布了 ROG Swift OLED PG27AQWP-W，這是一款 26.5 吋、2560 x 1440 QHD OLED 電競顯示器，具備 540Hz 的刷新率。更引人注目的是其雙模式面板，在 1080p 解析度下可切換至前所未有的 720Hz 刷新率。
   • 技術優勢：儘管市面上已有刷新率更高的面板，但華碩的產品採用了串聯式 OLED（Tandem OLED）面板，這應能大幅提升高動態範圍（HDR）亮度並延長使用壽命。此外，它還採用了亮面塗層，使其色彩更鮮豔，黑色更深邃。華碩還為其 OLED 面板新增了「Neo Proximity Sensor」，能精確測量使用者距離並在用戶離開時自動關閉螢幕，以防止螢幕烙印。華碩還為 OLED 烙印問題提供三年保固。

資訊安全與資料隱私

1. AI 工具的資安漏洞與影響
2. • CodeRabbit 的遠端程式碼執行漏洞：Kudelski Security Research 團隊成功在 CodeRabbit 的生產伺服器上實現了遠端程式碼執行（RCE），並洩漏了其應用程式介面（API）金鑰與機密資料，進而取得對 100 萬個程式碼儲存庫（包含私有儲存庫）的讀寫權限。這項漏洞已於 2025 年 1 月 迅速修復。
   • 漏洞利用機制：CodeRabbit 作為一個人工智慧程式碼審查工具，會分析程式碼變更並提出審查意見。研究人員發現，CodeRabbit 在執行外部靜態分析工具（如 Rubocop）時存在缺陷。透過在程式碼儲存庫中放置惡意設定檔（例如 .rubocop.yml）和惡意 Ruby 檔案（ext.rb），可以讓 CodeRabbit 在其生產環境中執行任意程式碼，進而外洩其環境變數。
   • 外洩資料的嚴重性：外洩的環境變數包含了 Anthropic、OpenAI 的 API 金鑰、CodeRabbit GitHub 應用程式的私鑰、各種應用程式介面金鑰、加密密碼和鹽值，以及 PostgreSQL 資料庫的登入憑證等高度敏感資訊。擁有 CodeRabbit GitHub 應用程式的私鑰，攻擊者便能代表 CodeRabbit 應用程式登入 GitHub 介面，由於 CodeRabbit 已獲得用戶的寫入權限，這讓攻擊者能對多達 100 萬個儲存庫進行讀寫操作。
   • 潛在的供應鏈攻擊風險：這意味著攻擊者不僅可以存取私人程式碼儲存庫、修改 Git 歷史記錄，還能利用現有漏洞的 GitHub Actions 進行側向移動，甚至從公共程式碼儲存庫分發惡意軟體，構成嚴重的供應鏈攻擊。
   • 修復與防禦建議：CodeRabbit 團隊在接獲通報後迅速回應，禁用 Rubocop 並輪換了所有受影響的憑證和機密。專家建議，應假定使用者能透過外部工具執行不受信任的程式碼，因此這些工具應在隔離環境中運行，並限制其對環境變數和網路流量的存取。這起事件凸顯了在人工智慧產品快速推向市場時，「速度優先於安全」可能帶來的災難性後果，強調安全應從開發初期就融入核心流程。
2. 政府監管與資料主權
3. • 蘋果加密資料的爭議：美國與英國就執法部門是否能存取蘋果客戶雲端資料的問題達成協議。此前，英國根據其《調查權力法案》向蘋果發布了祕密命令，要求其提供後門存取加密資料。蘋果對此提出上訴並拒絕破壞其端到端加密，甚至為英國用戶移除了 iCloud 的進階資料保護功能。
   • 美國的斡旋與英國的退讓：美國國家情報總監 Tulsi Gabbard 證實，英國已撤回要求蘋果提供後門的要求，這項決定是為了保護美國公民的私人資料和憲法權利。美國副總統 JD Vance 在英國度假期間也進行了干預，促成了雙方互利的共識。
   • 安全專家警告：安全專家和科技公司長期以來一直警告，允許政府存取加密系統的後門，最終將不可避免地被惡意行為者發現和利用。輝達首席安全長 David Reber Jr. 強調，「不存在所謂的『好』祕密後門，只有需要消除的危險漏洞」。
   • 醫療大麻數據外洩：俄亥俄州一家醫療大麻卡公司的未受保護資料庫暴露了近 100 萬筆病患記錄，其中包括社會安全號碼、政府身分證件和健康狀況等高度敏感資訊。這顯示隨著合法大麻市場的擴大，企業累積了大量關於客戶和交易的資料，而這些敏感資料的保護面臨嚴重挑戰。
   • AI 聊天機器人的隱私疑慮：德州總檢察長 Ken Paxton 正調查 Meta 和 Character AI，指控這些公司將聊天機器人虛假宣傳為心理健康工具，涉嫌誤導兒童和其他弱勢使用者。儘管這些公司聲稱會保密使用者對話，但其服務條款顯示使用者互動會被記錄、追蹤並用於定向廣告和演算法開發。這引發了對資料隱私侵犯、數據濫用和虛假廣告的嚴重擔憂。

傳統產業的科技轉型與挑戰

1. 能源產業的未來與 AI 資料中心
2. • Aalo Atomics 的核能與資料中心整合：Aalo Atomics 公司獲得 1 億美元 的 B 輪融資，計畫在 2026 年夏季於愛達荷國家實驗室（Idaho National Laboratory）啟動其首座微型核反應爐。該公司計畫將微型核反應爐與資料中心結合，其原型 Aalo-X 旁邊將建造一個「實驗性」資料中心。
   • 規模經濟與成本效益：Aalo 目標是實現每千瓦時 3 美分 的電力成本，使其與現今的天然氣發電廠和太陽能農場具有競爭力。該公司依賴規模經濟來控制成本和建造時間，如果其方法可行，計畫建造數千座 Aalo Pod 發電廠，每座由五個 Aalo-1 反應爐提供熱能給一個渦輪機，總發電量達 50 百萬瓦。
   • Google 的核能應用：Google 與 Kairos 公司合作，計畫在田納西州的橡樹嶺（Oak Ridge）建造 Hermes 2 核電廠，預計在 2030 年投入營運，該電廠的 50 百萬瓦 發電量將用於 Google 的資料中心。
2. 共享經濟與移動出行產業的挑戰
3. • Kyte 的倒閉：舊金山租車新創公司 Kyte 在經歷多年快速成長後，因財務困境於 2025 年 8 月 18 日 倒閉。Kyte 曾被譽為 Hertz 的現代替代方案，透過提供隨選到府的租車服務而聞名。
   • 快速成長與財務問題：Kyte 在高峰期曾在美國 14 個城市營運，車隊規模超過 2,000 輛，並從高盛和 Ares Management 等投資者手中籌集了近 3 億美元。然而，該公司在 2024 年 開始出現裂縫，在亞特蘭大、波士頓、芝加哥和華盛頓特區等市場面臨巨額虧損，導致裁員近半並撤退至舊金山和紐約市兩大主要市場。
   • 產業普遍不穩定：Kyte 的失敗反映了移動出行產業的普遍不穩定性。今年稍早，Getaround 退出了美國市場，將重心轉向歐洲；訂閱式汽車服務 Autonomy 也在掙扎後轉型。

實驗考古學的現代啟示

1. 蓋德隆城堡的重建專案
2. • 獨特的實驗考古學專案：位於法國勃艮第（Burgundy）普伊塞地區（Puisaye）的蓋德隆城堡（Guédelon Castle），是世界上最全面且持續時間最長的實驗考古學專案之一。該專案於 1998 年 啟動，目標是僅使用 13 世紀的工具、技術和材料，重建一座 13 世紀的城堡。
   • 團隊與目標：專案團隊由 40 名專業建築師和工匠組成，包括泥瓦匠、木匠、畫家、鐵匠和編籃工等。他們的目標是透過實踐來測試關於古代人們如何工作、生活和建造的假設，填補學術知識的空白。項目中的每一個障礙都被視為一個學習機會，能夠揭示歷史學家、建築研究人員和考古學家尚未知曉的知識。
   • 資源與自給自足：蓋德隆森林擁有豐富的橡木資源、富含鐵質的砂岩和彩色的礦物，為建築和藝術提供了充足的材料。該專案不僅是文化遺產，也是一個自給自足的商業模式，資金來自門票銷售、現場餐廳和禮品店，每年吸引 30 萬名遊客，其中 6 萬名是學童。
2. 從實踐中學習與發現
3. • 窗戶材料的探索：蓋德隆團隊發現，13 世紀的城堡窗戶不可能使用玻璃，因為玻璃在當時極為昂貴。他們嘗試過羊皮板，但在冬季凍裂、夏季變形後失敗。最終，團隊選擇了塗有蜂蠟的亞麻布，其設計靈感來自 12 世紀的斯特拉斯堡大教堂（Strasbourg Cathedral）彩繪玻璃圖案。目前，關於如何將亞麻布固定在窗框上的討論仍在進行中。
   • 建築技術的演進：專案初期，泥瓦匠試圖按照現代泥瓦匠學校的教法，精心打磨和精確切割每一塊石頭，每塊石頭需耗時兩天。但透過研究 13 世紀的菲利浦式（Philippian style）城堡，他們發現當時的牆體大多採用不規則的粗糙石塊，這讓他們改變了方法，將切割時間縮短為每天四塊石頭，更符合當時的經濟與時間成本。
   • 豐富的文化體驗：除了城堡本身，蓋德隆還包含了花園、馬厩、水磨坊和 10 個工作室，重現了 13 世紀的日常生活場景。工匠們甚至嘗試從當地礦石和植物材料中提取顏料，至今已調製出 17 種顏料。聲音考古學家 Mylène Pardoën 則利用蓋德隆的數據，成功重構了 1170 年代巴黎聖母院的建造現場音景，展示了實驗考古學在理解歷史環境上的重要性。
3. 對現代修復工作的影響
4. • 協助聖母院重建：蓋德隆團隊的實踐經驗對法國的文化遺產修復工作產生了影響。在 2019 年 聖母院大火後，蓋德隆的木匠團隊受邀協助重建大教堂屋頂巨大的木結構（「森林」）。
   • 顛覆傳統觀念：傳統觀念認為重建應使用數百年樹齡的老橡木，但蓋德隆的木匠發現，使用較小、較年輕、剛砍伐且含水量高的「生」橡木更具韌性，易於加工。他們甚至帶來了 60 把在蓋德隆城堡內鍛造的客製化中世紀斧頭，協助其他木匠進行工作。

企業與市場策略動態

1. AI 科技與市場的交互作用
2. • 微軟 Excel 的 Copilot 功能：微軟 Excel 正在測試一項由人工智慧驅動的新功能「COPILOT」，它能夠自動填寫試算表中的儲存格，類似於 Google 試算表在 2025 年 6 月 推出的功能。該功能由 OpenAI 的 gpt-4.1-mini 模型驅動，可以用自然語言提示來分類資訊、生成摘要或建立表格。微軟強調，透過 Copilot 功能傳送的資訊「絕不會」用於人工智慧訓練，其輸入內容保持機密，僅用於生成使用者請求的輸出。
   • OpenAI 的高估值爭議：OpenAI 據報導正接近 5,000 億美元 的估值，這將使其成為全球最有價值的私人公司，甚至超過 SpaceX 和字節跳動。儘管其「天文數字般的燒錢速度」引人質疑，但支持者仍看好其能成為下一個蘋果或 Google。
2. 市場投資與投機訊號
3. • Chamath Palihapitiya 的 SPAC 重返市場：知名投資人 Chamath Palihapitiya 再次進入市場，其新的特殊目的收購公司（SPAC）American Exceptionalism Acquisition 已提交美國首次公開發行（IPO）申請，目標籌集 2.5 億美元，重點關注能源、人工智慧、去中心化金融（DeFi）和國防領域。這一舉動被一些市場觀察者視為市場過熱或達到頂峰的信號。

未來展望與綜合分析

1. AI 發展的下一階段
2. • 超越大型語言模型：儘管大型語言模型在過去五年中取得了顯著進步，但部分人工智慧研究人員認為，目前純粹以文字訓練的大型語言模型已進入「報酬遞減」階段。他們建議將目光轉向「世界模型」，這類模型透過視訊和其他多模態數據來理解現實世界，並具備規劃、推理和持久記憶的能力，有望推動自駕車、機器人或複雜 AI 助理的發展。
2. 跨領域合作的重要性
3. • 軟體與硬體結合：從 Bold Hue 的個人化美容設備到 Google 的 Pixel 硬體生態系，都顯示軟體和硬體的整合是當代科技產品發展的關鍵。
   • 能源與科技的融合：Aalo Atomics 和 Google 在微型核反應爐與資料中心上的合作，預示著能源產業與科技基礎設施將更緊密結合，以實現更高效和低成本的運營。
   • 跨學科考古學的價值：蓋德隆城堡的實驗考古學專案證明，歷史學家、考古學家與工匠的跨領域合作，不僅能填補歷史知識空白，還能為現代文化遺產的修復提供實際借鑒。

資料來源

1. China tells businesses to embrace AI. Where does that leave humans?
2. Chamath Is Back In The Arena
3. beauTECHfication – Experiment Week DTNS 5085
4. All U.S.-Bound iPhone 17 Models Will Be Made In India - DTH
5. OpenAI Is Poised To Become The Most Valuable Startup Ever. Should It Be?
6. Made by Google 2025: What to expect from Google’s new Pixel hardware
7. Mark Zuckerberg Shakes Up Meta’s A.I. Efforts, Again
8. Microsoft Excel adds Copilot AI to help fill in spreadsheet cells
9. Trump admin says it convinced UK to drop demand for Apple backdoor
10. Intel is getting a $2 billion investment from SoftBank
11. Asus has the new world’s fastest OLED monitor at 720Hz, and it’s dripping with style
12. Kirby Air Riders launches November 20 exclusively on Switch 2
13. San Francisco car rental startup once seen as Hertz rival shuts down
14. Highly Sensitive Medical Cannabis Patient Data Exposed by Unsecured Database
15. Aalo Atomics raises $100M to build a microreactor and data center together
16. Amazon cloud chief says replacing junior employees with AI is 'one of the dumbest things I've ever heard'
17. How We Exploited CodeRabbit: From Simple PR to RCE and Write Access on 1M Repos
18. How to Build a Medieval Castle

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