Microsoft
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本文深度剖析微軟 CEO Satya Nadella 接受 SemiAnalysis 訪談的重點，涵蓋 AI 相對於工業革命的歷史地位、微軟在模型、雲端、資料中心、晶片的策略，以及模型公司 vs. 基礎建設公司價值的歸屬。
文章探討Nvidia財報亮眼表現緩解AI泡沫擔憂，Google在圖像生成技術上的突破，以及美國AI監管政策的聯邦與州級爭議。同時涵蓋資料安全、家用機器人及腦機介面的最新進展。
所有大咖 CSP 現在都已經進到「大量量產 AI 資料中心」階段，不再只是試水溫，2025–2027 是全球 AI 機房爆發期！
一、全球 AI 資料中心進度：
2025年 IEA 最新報告估計，光 AI 資料中心一年 CapEx 就逼近 5,80
微軟不把模型當作終局，而是押注在「鷹架」與「代理人基礎設施」上，從雲端算力到 GitHub 平台，全面佈局未來五十年的 AI 世界。策略核心不是打造最強模型，而是建立 AI 代理人賴以運作的環境，讓微軟成為所有模型、代理人與企業工作流程的共同依賴。模型會變便宜，但鷹架與基礎設施將成為長期價值來源。
文章探討AI巨頭微軟、Meta、軟銀在通用人工智慧（AGI）上的不同策略與資金流動，並分析演算法優化、科技產品定位、基礎設施挑戰及開源專案的困境。
從主權授權到市場完整性的全球重構
【國際專題】
自願碳市場（Voluntary Carbon Market, VCM）過去十年成長迅猛，卻也跌入信任低谷。虛假減排、重複計帳、數據不透明，讓「VCC」（自願碳信用）這個名詞幾乎成了漂綠代名詞。
但就在市場信譽幾乎崩塌之際，《巴黎協定》第六條（Ar
文章探討大型語言模型（LLM）的內在難度編碼與強化學習的影響，並分析科技巨頭在AI基礎設施、策略定位及市場動態中的最新發展。
文章聚焦於全球AI運算需求的快速增長、法律規範對科技巨頭的影響，以及AI技術在硬體市場、科學應用和消費性產品中的最新進展。
生成式 AI 的浪潮帶動了「Agent」的興起，那些能主動搜尋、分析、決策、甚至 A2A 的自動化代理，正在被視為下一個技術世代的關鍵基礎，然而微軟近期與亞利桑那州立大學共同發表的一項研究，卻讓這個願景面臨了一個意想不到的問題。
