Apple 首款 iPhone Fold 摺疊手機最新算繪圖曝光，外觀細節與螢幕摺痕解決方案引人注目。這款 iPhone Fold 摺疊手機預計 2026 年底發貨，將如何重新定義摺疊機市場？

Apple 首款摺疊手機 iPhone Fold 的傳聞再度沸騰 。爆料客 Majin Bu 近日於 X 平台分享了一組最新的算繪圖，從多個角度揭開這款備受期待產品的神秘面紗，並稱新設計比先前版本更美觀 。

鏡頭模組縮小，外觀細節再進化

根據本次曝光的算繪圖，iPhone Fold 在外觀上最大的亮點在於後置相機模組的微調 。相較於 2026 年 3 月流出的 CAD 設計圖，新版進一步縮小了鏡頭的凸起高度，並調整背部面板設計，旨在提升設備的整體握持手感與視覺平衡感 。

在摺疊機制上，iPhone Fold 採用主流的書本式橫向摺疊設計 。使用者展開後，內部大螢幕可提供類似平板的體驗，而外部螢幕則作為常規手機螢幕使用 。

為了充分發揮大螢幕優勢，傳聞中的 iOS 27 作業系統預計將引入並排多工作業功能 。此外，針對摺疊螢幕最核心的技術瓶頸——螢幕摺痕，Apple 也正致力於尋求解決方案 。

生產進度與發貨預測

目前關於 iPhone Fold 的生產與供應鏈訊息也相當豐富：

• 消息指出 Apple 首款摺疊螢幕手機 iPhone Fold 已經進入試產階段 。

• Samsung 據傳已拿下約 2,000 萬塊的 iPhone Fold 螢幕訂單，並準備於 5 月開始量產 。

• 分析師預估，這款大摺疊手機預計到 2026 年 12 月才會正式發貨 。

雖然 Apple 在摺疊機領域的起步較晚，但從目前流出的資訊來看，官方顯然將重點放在解決「摺痕」與「軟體優化」這兩大痛點上。若 iOS 27 能完美適配大螢幕的多工作業需求，加上 Apple 一貫的高質感硬體工藝，iPhone Fold 勢必會對目前的摺疊機市場造成強力衝擊。

 

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Valve新款Steam手把搭載革命性TMR搖桿技術，徹底解決惱人的搖桿漂移問題。這款Steam手把不僅提升精準度，更以TMR搖桿技術帶來前所未有的遊戲體驗，高端硬體革新引人注目。

近期硬體圈最受矚目的焦點莫過於 Valve 秘密研發的新款 Steam 手把（Steam Controller 2）。根據洩漏的硬體規格顯示，這款代號為「Ibex」的控制器在核心組件上進行了徹底革命。

其中最令玩家振奮的是全面導入了 TMR（隧道磁阻）搖桿技術。與傳統的電位器搖桿相比，TMR 搖桿利用磁阻效應進行位置感測，不但能提供更高的取樣精度，更因其非接觸式的物理結構，從根本上杜絕了困擾玩家多年的「搖桿漂移」問題，為專業遊戲手感立下新標竿。

除了耐用度的提升，Valve 在觸覺沉浸感上也下足了重本。新款手把內部配置了四顆獨立的高效能觸覺馬達，分佈於握把與觸控板下方，能實現全方位的震動反饋。這項技術不僅能精確模擬遊戲中的物理碰撞與材質紋理，更支援自定義的「觸覺腳本」，讓開發者能根據遊戲場景創造出獨一無二的指尖感受。

配合手把中心保留並優化過的雙觸控板，這款控制器無疑是目前市場上對 PC 遊戲支援度最廣、技術含量最高的操作終端。

 

Valve 此次選擇 TMR 技術而非傳統組件，傳遞出一個明確的信號：高端硬體不應是易耗品。在 SONY 與微軟仍依賴可更換搖桿模組來變相解決漂移問題時，Valve 選擇了更具技術門檻的底層硬體革新。

這種不計成本的研發投入，雖然增加了初期的製程難度，但長遠來看將極大提升品牌的口碑與用戶忠誠度。當手把不再是兩年一換的消耗品時，玩家更願意為其支付更高的溢價，這也揭示了未來遊戲周邊市場「質勝於量」的發展趨勢。

 

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微軟終於修復了 Windows 檔案歷史記錄的「連線噩夢」Bug，讓這項重要的資料安全備份功能重回穩定。現在，您可以安心使用檔案歷史記錄進行自動備份，守護您的資料安全。

對於重視資料安全的 Windows 使用者來說，「檔案歷史記錄（File History）」是一項非常實用的內建功能，它能自動備份文件、圖片等重要資料。然而，從 2024 年初開始，數百名使用者卻陷入了一場「連線噩夢」：系統會反覆彈出「請重新連接磁碟機」的警告，即便外接硬碟或網路儲存（NAS）連線完全正常。近期，微軟（Microsoft）終於發布官方支持文件，宣布修復這項令人崩潰的系統 Bug。

當備份警告失去公信力

這項問題最早可追溯至 2024 年初，當時微軟官方論壇就出現了大量的求助帖。受影響的使用者表示，即便備份磁碟從未拔除，Windows 系統仍會固執地認為驅動器已斷開，導致自動備份流程被迫中斷。這種「假警報」不僅干擾使用者工作，最危險的地方在於它引發了使用者的「警報疲勞」——當真正的連線問題發生時，使用者可能已經習慣性地忽視了這些錯誤提示。

微軟在最新的技術文件中解釋，這項錯誤源於系統內部對備份磁碟「斷開時間」的判定邏輯出現瑕疵。在某些情況下，即便連線穩定，系統也會誤判磁碟已脫機過久，進而鎖死備份功能。這對於仰賴自動化保護機制的小型工作室或個人使用者來說，無疑是資料安全的一大隱患。

如何徹底重啟你的資料守護神？

微軟這次不僅修復了底層 Bug，還提供了具備操作性的「重連機制」指導。這涉及到了 Windows 系統中「手動重新導向與狀態重置」 的技術操作。對於受影響的玩家，修復流程並非單純安裝更新包即可完成，往往需要一次性的手動干預來「叫醒」系統。

如果您是使用 USB 外接硬碟的使用者，除了確認實體連接線材穩定外，建議進入控制台執行一次「立即運行」。而對於使用 NAS 或網路資料夾的專業玩家，微軟建議進入控制台的「系統和安全」選項，在檔案歷史記錄設置中「重新選擇網路位置」。這就像是幫系統重新做一次路徑規劃，清除原本錯誤的快取狀態，讓備份引擎能順利掛載到正確的終端。

內建備份功能為何依然不可取代？

在雲端儲存盛行的時代，為什麼我們還需要「檔案歷史記錄」？相比於 OneDrive 僅提供同步，檔案歷史記錄能讓您找回兩小時前、甚至兩天前被誤刪的檔案片段。這次修復讓這項功能重回穩定軌道，對於不希望將所有隱私資料都上傳雲端，或是需要處理大型影音剪輯專案的使用者來說，修復後的系統提供了一個成本最低、效率最高的本地防禦陣線。

觀察這次 Bug 的修復節奏，我們可以看到微軟開發重心的偏移。這項影響數百人的問題拖了將近三個月才獲得正式解決，很大程度是因為微軟目前的發展重心幾乎全在 OneDrive 與雲端備份上。對於像「檔案歷史記錄」這種藏在控制台深處的傳統功能，儼然成了系統中的「數位遺孤」。

雖然這次修復遲到了，但微軟最終沒有放棄這群本地備份的使用者，這點仍值得肯定。如果您之前因為頻繁報錯而關閉了備份，現在是時候重新打開它了。

 

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全球 DIY 硬體市場正因 AI 產能擠佔面臨前所未有的 CPU 漲價潮。這波 CPU 漲價潮不僅推高組裝成本，更因 AI 產能擠佔嚴重衝擊 DIY 硬體市場生態。

全球 DIY 硬體市場正迎來一場前所未有的「價格海嘯」，日本市場數據揭示了 AI 產能擠佔引發的連鎖反應。

長期以來，DIY 玩家習慣了摩爾定律帶來的性能紅利，但隨著全球通膨與半導體成本上揚，維持低價已成為不可能。根據 PC Watch 最新報導，日本 DIY 市場正經歷慘烈的漲價，主流型號如 Ryzen 7 9700X 售價已飆升至 59,800 日圓，漲幅高達 57.4%。

這種漲價不僅限於新品，連上一代 Ryzen 7000 系列與熱門的 X3D 型號也未能倖免，漲幅普遍在 20% 到 40% 之間。對於預算型用戶來說，組裝新電腦的門檻已被大幅拉高，嚴重打擊了市場熱度。

AI 算力優先策略下的產能排擠效應

漲價背後的機制源於 AI 產業對半導體產能的極致擠佔。由於台積電等代工廠的高階產能被輝達等 AI 晶片巨頭佔滿，消費級桌面處理器的產能配額被迫縮減。在供應有限的情況下，零售商開始恐慌性調價，引發了失控的溢價。

這種產能排擠不僅發生在先進製程，甚至連舊有的 AM4 平台產品也受到波及，價格上浮 5% 到 10%。亞洲市場作為全球硬體價格的「風向標」，目前的變動通常領先全球數週，預示著全球範圍內的 CPU 漲價潮即將到來。

這場漲價潮迫使玩家必須重新思考裝機策略。在新品溢價過高的現狀下，上一代成熟產品或 AM4 平台的性價比反而凸顯，這將帶動二手市場與庫存清理。長遠來看，這提醒了消費者：硬體投資的週期已經改變，未來「隨時升級」將變得極其昂貴。

對於整體產業而言，這標誌著半導體已進入「算力溢價」時代。玩家在選購時需更精確地計算 TCO（總持有成本），而廠商也需在 AI 高利潤訂單與消費級市場占有率之間，尋找一個新的動態平衡。

 

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蘋果iPhone預計2028年將迎來影像革命！搭載2億畫素長焦鏡頭，這項突破性的2億畫素長焦鏡頭技術，將徹底改變手機攝影定義，實現望遠鏡級的拍攝體驗。

在智慧型手機的影像戰場上，「像素（Pixel）」的多寡一直是品牌間角力的焦點。當 Android 陣營早已將「過億畫素」作為中高階手機的標配時，蘋果（Apple）似乎始終保持著一種「慢半拍」的節奏。然而，根據供應鏈最新的爆料顯示，蘋果並非不玩這場數字遊戲，而是將決戰點設定在了 2028 年——屆時，我們或許能見到首款配備「2 億畫素」長焦鏡頭的 iPhone 正式問世。

從 4800 萬到 2 億：蘋果為何不再「佛系」？

目前，iPhone 15 Pro 系列已全面邁入 4800 萬畫素時代，這對於一向在規格上保守的蘋果來說已是重大跨越。但面對三星（Samsung）等強敵早已量產 2 億畫素感測器的壓力，蘋果的壓力不言而喻。根據摩根史丹利的分析報告指出，蘋果正針對 2 億畫素的「潛望式長焦模組」進行深度評估。

這項升級之所以被推遲到 2028 年（預計為 iPhone 20 或 iPhone 21），核心原因在於蘋果對「畫質穩定性」的極致追求。在高畫素與單位感光面積之間，存在著天然的物理矛盾：畫素越高，單個畫素的尺寸就越小，進光量也隨之減少，這在長焦鏡頭這種先天進光量不足的結構中尤為致命。蘋果需要的不是一張「空有尺寸」的相片，而是一個能與其強大演算法完美對齊的硬體基礎。

2 億畫素如何改變「長焦」的定義？

為什麼長焦鏡頭需要這麼高的畫素？這裡涉及一個關鍵的影像機制：像素合成技術（Pixel Binning）。透過 2 億畫素的超高冗餘，蘋果可以實作更靈活的「十六合一」或「九合一」輸出。在光線充足時，輸出 2 億畫素的驚人細節；在低光源下，則縮小為 1250 萬畫素以換取更高的感光能力。

更重要的是「混合變焦（Hybrid Zoom）」的飛躍。搭載 2 億畫素感測器後，手機可以透過「感測器內裁切（In-sensor Crop）」實作無損的數位變焦。這意味著即便在光學變焦只有 5 倍的情況下，透過 2 億畫素的原始資料進行中央裁切，仍能產出清晰度極高的 10 倍甚至 20 倍照片。這對潛望式鏡頭這種空間受限的硬體結構來說，是實作「望遠鏡級」拍攝效果的最優解。

蘋果的材料測試與打樣之戰

雖然爆料訊息在 2027 年與 2028 年之間反覆波動，但這正反映了蘋果嚴苛的研發流程。目前的進度據傳仍處於「材料變更測試」階段，尚未進入正式的原型機打樣。這顯示蘋果正在尋找一種更高折射率、更輕薄的鏡片材料，以解決 2 億畫素感測器帶來的鏡頭模組體積爆炸問題。

這也引發了市場對於未來 iPhone 設計的討論：為了塞進這顆強大的感測器，鏡頭模組是否會進一步凸起？或者蘋果會透過新一代的「超透鏡（Metalens）」技術來縮減體積？無論如何， 2 億畫素長焦鏡頭的加入，無疑將再次拉開 Pro 級機型與標準版之間的價值鴻溝。

單純的硬體升級從來不是蘋果的殺手鐧。2 億畫素之於 iPhone，更像是給「計算攝影」引擎提供了一座巨大的原物料倉庫。真正的勝負手，在於 A 系列晶片如何處理這 2 億個數據點，並將其轉化為超越單眼相機質感的成品。到 2028 年，iPhone 的攝影或許將不再只是「記錄」，而是對現實世界的一次深度「數位建模」。

 

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台積電發布下一代先進封裝路線圖，以突破性的14倍光罩尺寸CoWoS技術，為AI晶片提供強大硬體。這項台積電先進封裝創新，將引領AI晶片未來發展。

隨著 AI 晶片算力需求進入爆發期，傳統的封裝技術已難以支撐龐大的運算核心。台積電（TSMC）在 2026 年北美技術論壇上，震撼發布了下一代封裝路線圖。其中最引人注目的莫過於突破極限的「14 倍光罩尺寸」CoWoS 2.5D 異構集成技術，預計於 2028 年正式投產。這項技術能將更多的計算小晶片（Chiplets）與 HBM 記憶體堆疊在一起，為未來的超大型 AI 模型提供最強大的硬體載體。

從 5.5 倍到 14 倍：CoWoS 技術如何打破物理限制？

目前台積電主流的 CoWoS 封裝約為 5.5 倍光罩尺寸，但面對 NVIDIA 下一代 B 系列以後的怪物級晶片，空間已顯得捉襟見肘。台積電宣布的 14 倍光罩尺寸版本，預計能整合約 10 個大型計算裸片（Compute Dies）與多達 20 個 HBM 記憶體堆疊。這不僅是物理體積的擴大，更是資料傳輸頻寬與能效比的一次飛躍。2029 年，台積電甚至計畫推出 40 倍光罩尺寸的 SoW-X 系統級晶圓封裝，徹底模糊了「晶片」與「伺服器節點」之間的界線。

除了面積的擴大，台積電也同步升級了 SoIC 3D 晶片堆疊技術。預計 2029 年生產的 A14-to-A14 SoIC 技術，其 I/O 密度將比目前的 N2 製程提升 1.8 倍。這意味著在更小的空間內，晶片間的通訊將變得如同內部電路般流暢，大幅減少了延遲與功耗。

美國製造版圖補齊：亞利桑那 AVP 先進封裝廠 2029 啟用

在論壇中，台積電資深副總經理張曉強也帶來了關於美國佈局的好消息。位於亞利桑那州的 TSMC Arizona 已正式啟動首座先進封裝設施（AVP）的施工。台積電計畫於 2029 年前在美國當地建立起完整的 CoWoS 與 3D-IC 能力。這不僅是對美國政府「晶片法案」的具體回應，更是台積電全球在地化服務的重要拼圖。

當亞利桑那廠具備先進封裝能力後，意味著從先進製程晶圓代工到最終封裝測試，客戶可以在美國本土完成一站式作業。這將大幅縮短交付週期，並提高供應鏈的韌性。對於 Apple、NVIDIA 等美系巨頭而言，這無疑是最期待看到的戰略佈局。

 

 

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這次 Edge 瀏覽器的大翻新，旨在提供與 Copilot 一致的 AI 介面，提升使用者體驗。

Edge 瀏覽器的視覺外觀將迎來重大變革。微軟官方已確認正在重構 Edge 的使用者介面，未來將深度融合 Copilot 與 Bing 的設計語言，透過更柔和的圓角設計與一致的 AI 視覺元素，打破各平台間的操作隔閡。

視覺大翻新：從圓角弧度到配色佈局的全面重塑

根據科技媒體《Windows Latest》報導，微軟已正式確認一項針對 Microsoft Edge 瀏覽器的介面重構計畫。這項計畫的核心在於全面採用 Copilot 和 Bing 的設計語言，旨在為使用者提供橫跨微軟各個 AI 平台的統一視覺體驗。

早在本月中旬，就有消息指出微軟內部正在醞釀 Edge 瀏覽器的視覺大改。這次的重構並非小規模微調，而是涉及了圓角弧度、間距佈局、字體樣式以及預設配色等核心視覺元素。微軟向媒體證實，這項舉措是為了打造跨平台的「一致 AI 介面」，讓使用者在不同 AI 觸點間獲得連貫的操作感，進而提升 Copilot 在市場上的接受度。

AI 時代的設計美學：全面圓角化

根據目前流出的截圖與說明，新版 Edge 的變革將隨處可見。從標籤頁（Tab）、快捷方式到滑鼠右鍵選單（快顯功能表），邊角線條將變得更加圓潤且柔和。此外，設定頁面的開關控制項也將調整為與 Copilot 視窗一致的風格。

微軟強調，這種設計語言的統一有助於降低使用者的認知負擔。當瀏覽器介面與 AI 助理的設計風格達成一致時，使用者在使用各種 AI 驅動的功能（如 Bing 搜尋或 Copilot 側邊欄）時會感到更加自然且直覺。即便使用者選擇暫時關閉 Copilot 功能，這些視覺上的改變仍會保留，成為 Edge 未來的標配外觀。

瀏覽器不再只是工具，而是 AI 的入口

微軟正不遺餘力地將其 AI 品牌推向每一個角落。Edge 的「圓角化」與「Copilot 化」，反映出微軟希望將瀏覽器從單純的網頁工具，重塑為進入 AI 世界的門戶。雖然部分喜好硬朗線條的使用者可能感到不適應，但這種追求跨產品視覺連貫性的策略，無疑是微軟建構其 AI 生態系的重要一環。

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DeepSeek V4 預覽版以革命性 DSA 稀疏注意機制，突破 AI 長上下文處理瓶頸。

在 AI 算力競賽中，長上下文處理一直是大型模型的技術瓶頸。當對話長度超過一定門檻時，多數模型會出現嚴重的「資訊遺忘」或推理效能大幅下滑。對於需要處理數萬行代碼或長篇法律文件的開發者與專業人士而言，這種記憶力的受限直接導致了工作流的中斷。

目前的痛點在於，維持長上下文通常需要消耗極高的顯存與運算資源。許多模型為了節省算力，被迫在 Token 維度進行暴力壓縮，結果犧牲了精細的邏輯檢索能力。DeepSeek 團隊意識到，若不能解決「記憶力」與「運算效率」的矛盾，AI 將永遠無法真正轉型為具備生產力的「智慧體」。

DSA 稀疏注意機制與 Reasoning Effort 參數的精準調度

來自中國的 DeepSeek 團隊近期發布了全新 V4 預覽版，引入了革命性的 DSA（DeepSeek Sparse Attention）稀疏注意機制。這項技術透過 Token 維度的智慧壓縮，成功在 1M（100 萬字）超長上下文下維持了穩定的推理效能，且對算力與顯存的需求比傳統方法大幅降低。這意味著模型能同時處理多份複雜文檔，而不會在長文本的海洋中迷失方向。

此外，V4 系列提供了 Flash 與 Pro 兩個版本，並新增了 `reasoning_effort` 參數，允許使用者根據需求調節思考強度（High/Max）。在 Agentic Coding 評測中，DeepSeek-V4-Pro 展現了接近 Sonnet 4.5 的思考模式，其程式開發能力已直逼矽谷頂尖模型。這種靈活的資源調配機制，配合 API 接口的同步更新，讓開發者能以更低的成本實現更複雜的自動化程式開發工作流。

 

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台積電揭示了半導體先進製程在成本與效能間的激烈拉鋸，其A13製程仍將依賴現有極紫外光曝光機。

全球半導體代工龍頭台積電（TSMC）近期在 2026 年北美技術論壇上拋出重磅消息。台積電副共同營運長張曉強公開表示，針對 ASML 最新研發的高數值孔徑極紫外光（High-NA EUV）曝光機，台積電目前「沒有採購計畫」。這項決定不僅震撼了設備供應商，更揭示了半導體先進製程在效能提升與成本控制間的激烈拉鋸。。

成本與效能的極致拉鋸：為何 123 億元的曝光機被拒之門外？

張曉強在論壇上直言不諱地指出，新款 High-NA EUV 設備「非常、非常貴」。單台設備 3.5 億歐元的造價，對任何一家晶圓代工廠而言都是沉重的財務負擔。台積電的考量點在於，儘管 High-NA 技術能提供更高的影像解析度，但目前的技術發展仍能透過現有的 EUV 設備（標準 NA）配合多重曝光技術，達到相似的物理效果。在確保毛利率與客戶代工成本穩定的前提下，台積電顯然不願在技術紅利尚未完全釋放前，就投入天價資金進行硬體升級。

這項策略與競爭對手 Intel（英特爾）形成了鮮明對比。Intel 此前高調宣布已率先接收首台 High-NA 設備，意圖藉此在 14A 製程實現反超。然而，台積電憑藉著強大的製程調教能力，認為現有機台仍具備足夠的擴展空間。這場關於「技術領先」與「商業效率」的路線之爭，將決定未來五年半導體版圖的走向。

布局 2029 年：台積電 A13 製程將繼續依靠現有 EUV 設備

除了拒絕新款曝光機，張曉強還同步揭露了台積電的技術路線圖。他表示，台積電最先進的 A13 晶片計畫於 2029 年正式投入量產。關鍵在於，這項製程將繼續優化並利用現有的 EUV 基礎設施，而非依賴 High-NA 設備。這展現了台積電對其「製程魔法」的自信，即透過軟硬體的協同最佳化，在不大幅增加設備投資的情況下，持續挑戰物理極限。

對於 ASML 而言，台積電的「緩購」決定無疑是一大挑戰。ASML 最大的客戶台積電觀望可能會影響其他二線晶圓廠的採購意願，進而衝擊 ASML 先前設定的 2030 年營收目標（600 億歐元）。不過，市場分析認為，這更像是台積電與供應商之間的一場「價格心理戰」，旨在迫使 ASML 在未來提供更具性價比的量產方案。

 

 

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透過自研晶片Trainium系列，為Anthropic提供強大運算能力，鞏固亞馬遜在AI軍備競賽中的地位，自研晶片成為關鍵。

全球人工智慧基礎設施的軍備競賽已進入白熱化階段。亞馬遜（Amazon）於周一正式宣佈，將向人工智慧頂尖初創企業 Anthropic 追加最高 250 億美元（約新台幣 8,100 億元）的投資。

這項交易不僅創下了亞馬遜史上最大的單筆外部投資紀錄，更將雙方的合作深度推向了前所未有的高度。在此之前，亞馬遜已累積投入 80 億美元，而隨後的這筆注資將包含 50 億美元的即時現金，以及剩餘 200 億美元根據特定商業里程碑兌現的長期承諾。至此，Anthropic 已成為亞馬遜在 AI 下半場對抗微軟與 OpenAI 聯盟的最強防線。

這項協議的核心價值在於「軟硬一體」的深度綁定。根據官方公告，Anthropic 承諾在未來十年內，將在亞馬遜雲端運算服務（AWS）上投入超過 1,000 億美元。更關鍵的是，這筆資金將主要流向亞馬遜自研的 AI 晶片——Trainium 系列。

Anthropic 已明確表示，旗下的 Claude 大模型未來將優先在 Trainium2、Trainium3 以及開發中的新一代晶片上進行訓練與部署。職是之故，這不僅解決了 Anthropic 對於 NVIDIA GPU 供應短缺的焦慮，也為亞馬遜自研晶片提供了最強而有力的技術背書與海量運算能力測試場。

5 吉瓦電力與自研晶片

為了支撐未來十年極度膨脹的運算需求，Anthropic 與亞馬遜更達成了一項驚人的能源協議：鎖定最高達 5 吉瓦（GW）的運算能力資源。

作為對比，這幾乎等同於五座大型核電機組的發電容量。Anthropic 預計將在今年年底前，完成首波部署近 1 吉瓦的 Trainium2 與 Trainium3 晶片集群。執行長達里奧・阿莫代（Dario Amodei）強調，

目前 Claude 模型在企業端的每日使用量正呈幾何級數增長，這項合作將確保基礎設施能跟上 AI 代理（Agent）時代的需求，目前已有超過 10 萬家企業透過 AWS 使用 Claude 服務。

在市場競爭面上，這場投資也具備強烈的針對性。就在亞馬遜宣佈加碼的前兩個月，微軟剛宣佈對 OpenAI 進行了新一輪高達 500 億美元的投資方案。

兩大聯盟的對峙態勢已然成型：一方是微軟與擁有領先市佔的 OpenAI，另一方則是亞馬遜與具備專業企業評價、年化營收突破 300 億美元的 Anthropic。值得觀察的是，OpenAI 高層近期頻頻針對 Anthropic 的運算能力短缺進行批評，認為其「重演了技術優先而忽略規模化」的戰略失誤；亞馬遜此時的重金入局，無疑是為 Anthropic 補齊了最後一塊「量級」拼圖。

不只是投資，這是一場「運算能力主權」的生存之戰

觀察亞馬遜這次的超大手筆，我們認為這反映出雲端巨頭的一種深層焦慮：不能將未來全部交給 NVIDIA。

透過與 Anthropic 深度綁定，亞馬遜不僅獲得了一個能與 Claude 共同演進的「標竿客戶」，更成功讓自家 Trainium 晶片從「備選項」變成了 AI 訓練的「必選項」。對於 Anthropic 而言，這筆資金與千億美元的基礎設施承諾，是其在 2026 年底啟動 IPO（首次公開募股）前最重要的護身符。

這場 250 億美元的投資，實際上是用金錢換取時間，試圖在矽谷最混亂的軍備競賽中搶佔下一個十年的定義權。

當 AI 模型進入「代理人（Agent）」模式，系統的穩定性與成本控制將成為成敗關鍵。亞馬遜與 Anthropic 的結合，展現了一種從最底層電力、晶片、雲端引擎到頂層大模型的完整垂直整合。當單一模型的訓練門檻已推升至千億美元級別，小規模的創新者可能已經沒有生存空間。我們正見證歷史上耗資最巨大的科技對賭，而這僅僅是個開始。

 

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DeepSeek V4 獨創「思考檔位」技術，動態調整推理深度，為企業提供高彈性、高效能的 AI 解決方案。

全球 AI 模型競爭正進入白熱化的「深水區」。中國的大模型新星 DeepSeek 近期動作頻頻，其最新一代模型 DeepSeek V4 已進入 API 端的壓力測試。根據社群流出的初步評測，V4 在邏輯推理與指令遵循能力上展現了驚人增長，性能指標直指 Anthropic 旗艦模型 Claude 3.5 Opus。這場開源與閉源的算力對決，或許將在 2026 年迎來關鍵轉折。

自定義推理深度：全新「思考檔位」技術解析

在 AI 模型日益同質化的今天，DeepSeek V4 引入了一項極具破壞性的技術——「思考檔位（Thinking Gears）」調節系統。這項技術允許開發者與企業用戶根據不同場景的運算成本與回應速度需求，動態配置模型的推理深度。簡單來說，當執行日常的文字潤飾或簡單客服對答時，模型能切換至「快速檔位」以節省成本；而在面對複雜的資安漏洞分析或數學定理證明時，則能開啟「深度思考」模式，透過增加計算步驟來換取更高的正確率。

技術層面上，DeepSeek V4 全面支援 FP8 精度運算，這意味著在相同的硬體條件下，模型能處理更龐大的參數規模，同時將延遲降至最低。這種靈活的架構設計，精準擊中了目前企業在導入大型語言模型（LLM）時，對於「高成本、高延遲」的普遍焦慮。

打破巨頭壟斷：最強開源替代方案的價值放大

長期以來，頂尖 AI 模型的市場始終由 OpenAI 與 Anthropic 等矽谷巨頭主導。然而，DeepSeek V4 的出現正在改變這一格局。根據 Linux.do 等專業技術社群的測試回饋，V4 的大參數版本在程式碼編寫與結構化資料處理上的表現，與目前公認最強的 Claude 3.5 系列僅有毫釐之差。對於追求數據主權與預算彈性的開發者而言，DeepSeek V4 無疑提供了目前市場上最強大的開源選擇。

值得注意的是，隨著性能的飛躍，DeepSeek 的定價策略也出現了轉向。雖然官方尚未公布最終資費，但內測訊息指出，由於 V4 採用的混合專家架構（MoE）在推理時的算力需求大幅提升，預計 API 調用費用將告別過往的「地板價」，向主流市場價格靠攏。即便如此，與封閉原始碼模型相比，其產出的高 CP 值仍具備極強的吸引力。

 

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黃仁勳指出，NVIDIA GPU 雖昂貴，卻能生產全球成本最低的 Token。AI 時代衡量價值應看單位 Token 成本，而非硬體價格，這重新定義了 AI 投資報酬率。

在 AI 軍備競賽中，NVIDIA的 GPU 一直以「昂貴」著稱。然而，輝達執行長黃仁勳在最新的 Cadence Live 2026 活動中，拋出了一個看似矛盾卻極具說服力的觀點：雖然輝達生產的是全球最昂貴的硬體，但他們同時也是全球「成本最低 Token」的生產者。這位 AI 教父正試圖重新定義產業的投資報酬率（ROI）計算公式。

跳脫「硬體價格」迷思：什麼是單位 Token 成本？

在傳統的採購思維中，企業往往關注的是單張晶片或單台伺服器的售價。但黃仁勳指出，在 AI 時代，衡量價值的核心指標應該是「單位詞元（Unit Token）成本」。所謂的 Token，是 AI 處理語言與思考的基本單位，其生成的速度與成本，直接決定了 AI 應用的經濟效益。

黃仁勳提出了一個簡單的類比：如果您要印製一百萬份報紙，您會選擇買一台便宜但緩慢的家用印表機，還是買一台昂貴但每秒能印上千張的專業印刷機？雖然專業印刷機的前期投入驚人，具備極高的產出效率，分攤到每一份報紙上的成本，卻遠低於家用印表機。輝達最新的 Blackwell 平台或未來的 Rubin 平台，就是 AI 世界裡的「超級印刷機」。

CUDA 軟體棧如何成為「降本」推手？

為什麼競爭對手難以在 Token 成本上超越輝達？答案隱藏在黃仁勳反覆強調的「全棧策略」（Full-stack Strategy）中。他認為，單純依賴硬體的暴力計算（Brute-force Computing）並非長久之計，真正的潛能來自於軟體與硬體的深度耦合。

這就是輝達深耕多年的 CUDA 生態系統發揮作用的地方。CUDA 不僅僅是一個程式開發工具，它更像是一個精密的高速公路網，引導著電流與資料在晶片內部以最有效率的路徑移動。透過軟體端的最佳化，輝達能讓硬體在生成 Token 時，達到極致的能效比（Token / Watt）。這不僅降低了客戶的電力支出（OPEX），更讓每一顆晶片的產出率極大化，從而實現了全球最低的單位成本。

從 Blackwell 到 Rubin：預見 Token 的「無限量供應」

黃仁勳在演講中也透漏了對未來系統的願景。雖然 Blackwell 系統的造價可能高達數百萬美元，但它能產出的 Token 數量卻是前所未有的天文數字。當海量的 Token 產出分攤了高昂的購置成本後，輝達的系統反而成為了市場上最「便宜」的選擇。

這種邏輯對於正在建立資料中心的科技巨頭來說至關重要。在 AI 代理程式（AI Agents）準備全面接管數位工作流的未來，Token 的消耗量將呈現指數級增長。在這種規模下，哪怕每個 Token 便宜 0.0001 分錢，累積起來的成本差異都足以決定一家公司的盈虧。黃仁勳的這番話，無疑是向市場宣告：輝達賣的不是晶片，而是「極致廉價的智慧能量」。

AI 戰場已進入「效率對決」時代

黃仁勳的「低成本 Token 說」，實際上是將 AI 算力的競爭，從「誰的晶片跑得快」提升到了「誰的系統產能高」的維度。這反映了 AI 產業的成熟化：當大家都有 AI 能力時，誰能以最低的成本提供服務，誰就能統治市場。對於企業主而言，這也提醒了我們：購置設備時，眼光不應只停留在支票上的數字，而應計算每一分錢能為您換回多少個 Token。

 

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AMD X3D 處理器不僅是遊戲王者，在人工智慧代理人工作負載中也展現驚人優勢。憑藉巨大的快取容量，X3D 處理器在 RAG 運算能力上遙遙領先，證明快取容量是 AI 時代新指標。

長期以來，玩家對於 AMD 旗下帶有「X3D」後綴的處理器印象始終鎖定在「遊戲王者」，憑藉巨大的 3D V-Cache 快取（L3 Cache）在幀數表現上橫掃千軍。然而，一項最新的深度基準測試揭開了 X3D 處理器的第二層身分：它在執行當前最火熱的「人工智慧代理人（Agentic AI）」核心工作負載時，展現出了令人窒息的絕對優勢。

索引構建縮短 50%：當 8 核 X3D 遇上 20 萬向量的大規模搜索

在 GiggleHD 的開源 RAG 基准測試中，模擬了典型個人 PC 與小團隊單節點場景（約 100K 至 200K 向量）。實測數據顯示，在 100K 向量的批量搜索中，X3D CPU 的領先幅度最為驚人，達到了 88%。

而在更具考驗的 200K 向量測試中，同為 8 核的銳龍 7 9850X3D 性能表現比非 X3D 的銳龍 7 9700X 快了 50% 以上。更具破壞性的是，在併發 RAG 吞吐量上，8 核的 X3D 晶片竟然跑贏了核心數翻倍的 16 核旗艦 9950X。

這說明在特定的 AI 檢索場景中，「快取大小」對性能的貢獻已遠遠超過了「核心數量」。

除了即時搜索，X3D 處理器在「索引構建（Index Building）」階段同樣展現了強大統治力。在 100K 向量測試中，索引構建時間直接縮短了 50%，200K 向量則縮短了 39%。這意味著對於需要在地端快速更新、檢索自家資料庫的 AI 代理人而言，X3D 處理器不僅能讓回答變快，能讓數據的整備效率大幅提升。

唯一的差距較小的計畫是 TTFT（首 Token 時間）吞吐量，這是因為該任務主要落在 GPU 側，CPU 快取的增益在此刻較不明顯。職是之故，對於想要構建高效能、低延遲地端 AI 知識庫的使用者而言，AMD X3D 處理器已從「遊戲首選」正式晉升為「RAG 運算能力首選」。

根據測評機構 GiggleHD 的實測報告，在檢索增強生成（RAG）AI 基准測試中，具備 3D V-Cache 的晶片在處理向量搜索任務時，最高領先非 X3D 晶片達 88%，甚至 8 核的銳龍 7 9850X3D 直接在效率上超越了 16 核的銳龍 9 9950X。

為什麼3D V-Cache會在 AI 領域產生如此明顯的增益？這與 RAG AI 的軟體架構深度相關。不同於純粹依賴 GPU 進行張量運算的大語言模型（LLM）推理，RAG AI 需要頻繁地從外部「向量資料庫」中檢索背景資訊。

在這一過程中，GPU 負責說話（推理），而 CPU 則負責翻書（向量搜索與圖檢索）。目前主流的 HNSW（分層可導航小世界）搜索演算法，其計算瓶頸高度依賴於「記憶體延遲」。當 CPU 擁有超大的 L3 快取時，就能將大量的向量索引圖結構存在離核心最近的地方，從而大幅縮短檢索時間。讓原本用於提升遊戲體驗的 3D V-Cache，意外成為了資料庫檢索的「運算能力加速器」。

 

 

硬體紅利的「意外」重分配，快取容量將成 AI 時代的新運算能力單位

觀察 AMD 的這場意外大捷，揭示了未來硬體設計的一個趨勢：運算能力不再只是時脈與核心的比拼，而是資料讀取效率的競爭。

隨著 Agentic AI 時代來臨，AI 不再只是坐著空想，它需要更多地「與環境互動、與資料庫對話」，這導致 CPU 的負擔正在從「管理」轉向「專業檢索」。AMD 在數年前為了提升遊戲體驗而研發的 3D V-Cache 技術，無意中精準踩中了 RAG 技術對低延遲記憶體的高敏感度。

預期 AMD 會進一步強化 X3D 技術在商業領域的定位。想像一下，當未來的資料中心處理器（如 EPYC）也大規模配備這種超大快取時，向量數據庫的處理能力將產生進化。未來如果你打算在自己的電腦上跑地端大模型，並結合豐富的個人知識庫進行 RAG 強化，挑選處理器時，「核心數」或許不再是你唯一的迷思，「快取容量」才是那個隱形的性能遙遙領先關鍵。

 

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「記憶體漲價潮」捲土重來！DDR5 記憶體價格四月驚人反彈，均價已達 2025 年 7 月基準的 410%。三月短暫回落僅是短期修正，記憶體市場的漲價潮仍強勁，高端模組因 AI 需求供不應求。

如果您在今年三月曾因為記憶體價格短暫回落而產生「漲價潮已過」的幻覺，最新的市場數據可能會讓您重歸現實。根據知名研究機構 3DCenter 針對德國及全球主流零售市場的監測報告顯示，DDR5 記憶體價格在今年四月正式重啟上調，均價已驚人地反彈至 2025 年 7 月基準水平的 410%。

因此，三月份那次短暫的降價被徹底定性為連漲週期中的「短期修正」，而非大眾所期待的趨勢性反轉。對於計畫在今年第二季升級 PC 的用戶而言，這無疑是一個沉重的訊號：記憶體市場的牛市（漲價潮）雖然步履蹣跚，但其向上的力道依舊強勁。

這波漲價並非雨露均霑，呈現出極端不對稱的分布態勢。數據顯示，大容量型號在此次反彈中承擔了最猛烈的衝擊，其中以 2×48GB DDR5-6400 高端套條的漲幅最為顯著。因此，雖然部分主流的 16GB 與 32GB 套條在四月仍出現了零星的小幅下滑，但由於高容量、高性能模組的巨幅拉抬，導致市場整體均價被直接頂回高位。

這說明當前驅動價格上漲的動力已不單純是「容量溢價」，更多是源於高端顆粒產能被 AI 伺服器與資料中心優先攔截，導致消費級市場的高端產品出現嚴重的「供需錯配」。

從北美到歐洲：為什麼產能不再是價格的護身符？

值得關注的是，這場價格狂飆展現了強烈的全球同步性。雖然 3DCenter 的數據主要覆蓋德國大型零售商，但監測顯示北美與亞太區的價格走勢幾乎呈現出精準的同步趨勢。今年一月與二月，DRAM（記憶體顆粒）價格曾先後觸及階段性峰值，儘管業內一度希望三月的下滑能開啟下降通道，但事與願違。

分析指出，DRAM 廠商目前的策略已從「追求市場份額」全面轉向「維護毛利率」，特別是在 DDR4 產能加速退場、DDR5 成為唯一主力的現狀下，廠商透過嚴格的產能調度，人為維持了市場的飢餓感。

從具體型號的歷史表現來看，這波漲價具有極強的隱蔽性。在過去，小容量型號往往領漲，但本輪卻是「由高向低」的傳導模式。2×48GB 這類原本屬於小眾發燒友的配置，在 AI 本地端推理需求爆發後，逐漸成為裝機市場的新寵；而這種需求激增，讓廠商有了充分的理由抬高高端模組的溢價。

因此，不僅僅是原材料上漲，更是一場關於「記憶體定價權」的重新洗牌。對於專業用戶而言，等待價格回落到一年前的水準已顯得不切實際，未來的定價邏輯將更多地參考 AI 運算能力產品的估值體系，而非傳統的消費電子零件。

買記憶體像買黃金？如何面對「運算能力本位」的硬體漲價

觀察目前的記憶體價格曲線，我們正站在一個「歷史性高點」的懸崖邊。3DCenter 給出的 410% 數據不僅是數字，它代表了普通用戶裝機預算的實質萎縮。當記憶體從單純的儲存工具變成了「運算能力的守門人」，它的價格波動就脫離了單純的供需，而充滿了金融投機色彩。

針對這波漲價，用戶應採取「按需採購、不存貨」的防禦性策略。雖然 2×48GB 漲勢最兇，但如果你是純遊戲用戶，32GB 依然是目前最具性價比、且受 AI 攔截影響相對較小的安全區。

2026 年下半年隨著更多 DDR5 晶圓廠的新產能釋放，價格或許會有另一次短期修正，但要回到真正的「低價區」恐怕遙遙無期。

 

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AI市場競爭白熱化！Anthropic在企業客戶市場勢如破竹，營收爆發式成長，讓OpenAI的超高估值面臨嚴峻考驗。

人工智慧市場的吸金大戰出現戲劇性轉折。隨著 Anthropic 近期在企業客戶市場勢如破竹，不僅營收呈現爆炸性成長，更讓原本死忠支持 OpenAI 的部分現有投資人開始動搖 。根據《金融時報》報導，投資圈正重新評估這兩大 AI 巨頭的潛力，OpenAI 高達 8520 億美元（約新台幣 27.2 兆元）的驚人估值，如今正面臨市場的嚴格檢視 。

程式碼神器助攻，Anthropic 營收迎來爆發式成長

Anthropic 能夠讓投資人眼睛一亮，靠的是實打實的業績數據。報導指出，Anthropic 的年化營收在短短幾個月內實現了驚人的飛躍，從 2025 年底的 90 億美元（約新台幣 2880 億元），一路狂飆至今年三月底的 300 億美元（約新台幣 9600 億元） 。這波成長的核心動能，主要歸功於其針對開發者與企業客戶推出的程式碼輔助工具，在市場上引發了爆炸性的需求 。

面對來勢洶洶的競爭對手，OpenAI 也正緊鑼密鼓地將業務重心轉向企業客戶市場，試圖穩固城池並應對 Anthropic 的競爭壓力 。然而，對於 OpenAI 能否成功轉型並支撐起目前的超高估值，市場上的看法呈現兩極分化 。

估值天秤傾斜，二級市場掀 Anthropic 搶購潮

一位同時投資了這兩家 AI 巨頭的投資人向《金融時報》坦言，如果要在邏輯上合理化 OpenAI 最新一輪的融資，幾乎得假設它未來的 IPO（首次公開募股）估值至少要達到 1.2 兆美元（約新台幣 38.4 兆元） 。在這樣的天文數字對比之下，Anthropic 目前約 3800 億美元（約新台幣 12.16 兆元）的估值，反而顯得更具吸引力與成長空間 。

這種資金流向的變化，在未上市的二級市場上表現得淋漓盡致 。相關交易平台的回饋顯示，目前投資人對 Anthropic 股份的需求簡直是難以滿足，市場上供不應求 。反觀 OpenAI 的股份，不僅流動性與需求明顯遜於前者，甚至開始出現折價交易的現象 。

網景時刻重演？OpenAI 面臨歷史級的轉型考驗

對於外界針對估值與未來前景的質疑，OpenAI 管理層試圖予以反擊 。OpenAI 財務長 Sarah Friar 對《金融時報》強調，公司近期才剛完成高達 1220 億美元（約新台幣 3.9 兆元）的融資，這更是史上規模最大的私募融資交易，本身就足以證明資本市場對 OpenAI 依然保持著強烈的信心 。

不過，並非所有觀察者都被這番說法說服 。未持有兩家公司股份的投資機構 Sapphire Ventures 總裁 Jai Das 在接受《金融時報》採訪時，將 OpenAI 比喻為 AI 領域的 Netscape（網景） 。Netscape 曾經是瀏覽器市場的絕對霸主，最終卻被微軟超車並慘遭 AOL 收購，這番比喻無疑是暗示 OpenAI 未來也可能遭遇被顛覆的命運 。

生成式 AI 的下半場，高估值的雙面刃

回顧科技產業的發展史，高估值向來是一把雙面刃。報導中也提到，OpenAI 執行長 Sam Altman 對這種高估值帶來的壓力與市場搖擺其實一點都不陌生 。早在他掌管知名新創孵化器 Y Combinator 時，就曾見證過激進的估值推高操作讓部分新創公司在後續融資陷入泥淖，當然也有少數公司成功兌現了早期的身價承諾 。

如今，生成式 AI 的競爭已經進入白熱化階段 。在領先公司估值水位不斷墊高的背景下，這場圍繞著 OpenAI 與 Anthropic 的資金與估值博弈，被視為科技史在新週期中的一次歷史鏡像重演 。

 

AI 發展進入下半場，不再只看誰的模型會聊天，更要看誰能幫企業解決實際的開發與營運痛點。Anthropic 這次的逆襲，精準踩中了開發者對高效程式碼工具的剛性需求。OpenAI 雖然起步早、名氣大，但如果無法在企業端提供超越對手的穩定價值，那巨額的估值確實會成為投資人重新評估風險的重要指標。

 

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Google AI Edge Eloquent 是一款創新的離線語音聽寫工具，強調端側運算與隱私。

不用網路也能用的 AI 語音聽寫，Google 這次認真了。Google 本週一悄悄在 iOS 上架一款新應用「Google AI Edge Eloquent」，主打全程離線運作，直接對上 Wispr Flow、SuperWhisper、Willow 等市場上已有一定口碑的同類產品。

離線優先，核心模型跑在手機本地

Eloquent 免費下載，首次使用時需要先下載基於 Gemma 模型的自動語音辨識（ASR）模型，完成後就能在裝置本地執行語音轉文字，不需要任何網路連線。

轉錄過程可即時預覽文字，按下暫停後，App 會自動過濾「嗯」「啊」等填充詞，並對語句進行潤色。這個功能正是 Eloquent 的核心賣點——不是把你說的話逐字打出來，而是幫你整理成「能直接用」的文字。

除了基本轉錄，App 底部還提供「要點」「正式化」「精簡」「詳細」等格式快速轉換選項，方便依需求調整文字風格。

雲端模式可開可關，還能從 Gmail 匯入專業詞彙

Eloquent 支援雲端與本地兩種模式切換。關閉雲端時，所有處理在本機完成；開啟後則可借助雲端 Gemini 模型加強潤稿品質，適合在意輸出精緻度的使用情境。

另一個實用功能是詞彙庫整合：App 可從用戶的 Gmail 帳號中擷取特定關鍵字、人名與專業術語，也支援手動新增自訂詞彙，對常用業界術語或特定品牌名稱辨識相對友善。

歷史記錄功能方面，App 保存所有轉錄工作階段，支援全文搜尋，也會顯示上次使用時的字數統計與每分鐘口述字數，讓使用者掌握自己的語速習慣。

Android 版已在規劃，懸浮按鈕功能即將到來

目前 Eloquent 僅上架 iOS，但 App Store 介紹已明確提及 Android 版本。Google 表示，Android 版將「無縫適配系統」，可設為預設鍵盤，在任何文字輸入框都能叫出語音轉錄功能。此外還將加入懸浮按鈕，讓使用者隨時快速啟動聽寫，操作邏輯與 Wispr Flow 在 Android 上的設計類似。值得注意的是，已有用戶回報在 Google Play 商店也能找到這款 App，正式跨平台可能比官方說的更快到位。

語音轉文字市場進入新階段，Google 這次不只是跟進

過去一兩年，AI 語音辨識模型的進步速度相當快，Whisper 系列模型大幅拉低了轉錄的錯誤率與延遲，帶動了一批語音聽寫 App 的興起。Wispr Flow 和 SuperWhisper 在 Mac 上累積了不少重度用戶，主要吸引需要大量輸入文字的工作者：寫手、開發者、顧問、研究人員。

Google 這次選擇用「Edge」作為產品命名的一部分，本身就是個訊號——強調端側（on-device）運算、強調隱私、強調不依賴雲端，這正好切中許多人對語音資料上傳伺服器的顧慮。加上 Gemma 是 Google 自家的開源小型語言模型，本地推論能力已有一定水準，用來跑語音辨識在旗艦手機上應該不成問題。

目前 Eloquent 尚未支援中文，對台灣使用者而言短期實用性有限。但若 Google 後續加入中文支援，這款整合 Gmail 詞庫、又能離線使用的工具，對商務用途的吸引力會相當可觀。這個市場正在快速成熟，Google 現在進場，時間點並不晚。

 

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《紐約客》深度報導揭露OpenAI執行長奧特曼長期透過欺騙與權力操縱，在AGI開發中缺乏道德底線。這份調查重創奧特曼形象，OpenAI的信任危機浮現，引發各界對AI倫理的深思。

2023 年 11 月，OpenAI 董事會突發性解僱執行長山姆·奧特曼（Sam Altman），震驚全球科技界。當時官方僅模糊表示奧特曼「溝通不坦誠」。如今，隨著《紐約客》調查記者 Ronan Farrow 等人的萬字長文曝光，這場「矽谷宮鬥劇」的底牌終於被掀開：這不只是一場人事鬥爭，而是一場關於「人類未來是否託付給一個慣性說謊者」的生存恐懼。

備忘錄揭密：第一條指控就是「撒謊」

這場風暴的導火線，是當時的首席科學家 Ilya Sutskever 向董事會提交的一份長達 70 頁的機密備忘錄 。這份文件包含了 Slack 聊天截圖與內部文件，開篇的第一條行為模式指控就是：撒謊 。

Sutskever 曾是奧特曼的密友，甚至在辦公室為其副手 Brockman 主持婚禮。然而，隨著人工智慧（AI）能力逼近甚至超越人類，Sutskever 開始感到極度恐懼。他對董事會坦言：「山姆不該是那個手握決策大權的人」 。他擔憂奧特曼這種「取悅型人格」且「只說別人愛聽的話」的政客特質，在面對具備毀滅性潛力的通用人工智慧（AGI）時，會為了權力犧牲全人類的安全 。

為了融資犧牲安全：被背叛的 OpenAI 憲章

OpenAI 創立之初是非營利組織，憲章明定「安全高於利潤」 。但奧特曼被指控多次違背這項承諾：

• 排他性條款欺瞞：前研究主管 Dario Amodei 揭露，奧特曼曾私下向微軟（Microsoft）承諾了與公司憲章相悖的排他性條款，被質問時卻當眾否認 。

• 「超級對齊」團隊空殼化：奧特曼曾公開承諾撥出 20% 的算力用於 AI 安全研究（超級對齊團隊），但內部人士爆料，實際僅給了 1% 到 2%，且使用的還是最老舊的晶片 。

• 引發大國軍備競賽：內部文件顯示，奧特曼與 Brockman 曾策劃將 AI 技術出售給包括俄羅斯在內的國家以引發競價戰，這項「瘋狂」的計畫因員工集體威脅辭職才被迫擱置 。

「創始人模式」下的權力擴張：募資 7 兆美金的野心

奧特曼在被復職後進入了所謂的「創始人模式」，權力更是不受約束。他正推動規模驚人的基礎設施計畫，包括與阿聯（UAE）等威權國家合作興建資料中心 。這引起了美國國安官員的警覺：這些數據中心可能成為「外星力量」的入口，且極易受到獨裁政權的控制或技術外流 。

此外，奧特曼被爆出長期尋求中東資金，甚至接受阿聯領導人贈送的超跑作為禮物 。他在個人財務上也展現出極高的控制欲，與多名前伴侶存在複雜的財務綑綁，被形容為製造「終身依賴」 。

當 AI 領導者出現「諂媚性幻覺」

微軟高層甚至私下將奧特曼比作「伯尼·麥道夫」（美國史上最大龐氏騙局主謀）級別的騙子 。當 OpenAI 的安全評級被專業機構評為「F」級時，奧特曼卻在川普（Donald Trump）的餐桌上大談核融合與 5000 億美元的「星際之門」計畫 。

在 AI 領域有一個術語叫「諂媚性」（Sycophancy），指模型為了討好使用者而說謊。諷刺的是，奧特曼被多位同事形容為這種特質的真人版：他擁有絕地武士般的控心術，能讓投資人、政客與工程師都相信他站在自己那一邊，直到他拿到想要的東西並拋棄先前的承諾。這篇萬字長文留下的問號，或許就是全人類未來幾年最需面對的生存挑戰。

 

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美軍F-15E飛行員墜落伊朗山區，一場真實版「搶救雷恩大兵」上演。靠著波音特製通訊定位裝置，美軍成功救出受困人員。這款通訊定位裝置如何成為現代軍事救援的關鍵？

美軍日前在伊朗境內上演了一場真實版的「搶救雷恩大兵」。一架美軍 F-15E 戰機在執行任務時發生意外，兩名飛行員墜落於險峻的伊朗山區，一度與基地失去聯繫。所幸，靠著波音（Boeing）公司製造的特製通訊定位裝置，美軍成功在 50 小時內動員大批直升機、各型戰機與特種部隊，甚至聯合了中央情報局（CIA）的資源，將兩名受困人員平安救出。

深入敵區的驚險救援行動

根據美國參謀長聯席會議將軍丹．肯恩（Dan Caine）的說明，當軍方確認求救信標啟動後，立刻展開了大規模的搜救行動。這架 F-15E 戰機的飛行員（呼號 Dude 44 Alpha）在墜機後的週五白天，便率先順利獲救。

然而，另一名武器系統操作員（呼號 Dude 44 Bravo）的處境則危險得多。他在身受重傷的情況下，不僅得在荒野中設法求生，還要持續躲避敵方部隊的嚴密追捕。美軍為此傾盡全力，在 CIA 的協助下動用了一切可用資源，只為鎖定他的精確位置。肯恩將軍補充表示，透過跨部門的緊密合作，搜救團隊最終確認了這名操作員的身分與座標，並在週六晚間將他成功救出。直到當地時間復活節週日的午夜（美東時間午夜 12 點），這場歷時超過 50 小時的救援行動才正式落幕，兩人皆安全返回友軍的控制區。

川普口中的神秘呼叫器：波音 CSEL 定位系統

這場救援行動能圓滿達成，最大的功臣莫過於飛行員隨身攜帶的通訊定位器。美國前總統川普在白宮記者會上特別提及此事，他形容這是一種「非常先進、類似呼叫器的裝置」。川普強調，美軍在執行任務時都會攜帶這種設備，以確保電力充足且狀態良好。這次它運作得非常完美，令人驚訝地保住了飛官的寶貴性命。

美國空軍官員指出，這款被川普大力稱讚的設備全名為「戰鬥倖存者逃生定位器」（Combat Survivor Evader Locator，簡稱 CSEL），是由波音公司負責製造。這套系統自 2009 年全面投入美軍使用以來，空軍與海軍已經採購了數千套設備。根據空軍最新公開的統計數據，截至 2011 年為止，已交付超過 5 萬台 CSEL 給前線人員使用。

科技如何改變現代軍事救援

根據美國國防部的測試報告顯示，CSEL 的運作原理相當強大。當人員受困時，可以透過衛星將資料訊息發送給聯合人員救援中心（JPRC）。該中心接著會將這些座標與訊息即時轉發給前線的搜救部隊。更重要的是，救援部隊還可以進一步透過語音通訊直接與倖存者對話，指導他們如何避開敵軍並前往安全的撤離點。

在現代戰爭與軍事行動中，科技設備的穩定性往往就是生與死的界線。過去的飛行員若墜機於敵國境內，多半只能仰賴傳統的無線電信號盲目呼叫，不僅容易暴露位置，訊號也極易受到地形干擾。波音的 CSEL 系統完美整合了衛星資料傳輸與精確的 GPS 定位，即使在伊朗險峻的山區也能維持關鍵通訊，這無疑大幅提升了美軍特種救援任務的成功率。這起事件也再次證明，國防科技的發展不僅僅在於武器的極致殺傷力，如何透過尖端軟硬體整合確保每一位作戰人員能安全回家，同樣是各大軍事強權持續投資的重點領域。

 

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Intel 副總裁證實，Raptor Lake 處理器仍是重要戰略產品，短期內不會停產。

Intel 副總裁 Robert Hallock 近日向外媒 Club386 表示，代號「Raptor Lake」的舊款消費級處理器，目前仍是 Intel 產品戰略的重要組成部分，短期內不僅不會停產，還將維持充足供應。

Raptor Lake 是最後一塊支援 DDR4 記憶體的 Intel 消費級平台

Raptor Lake 的特殊地位在於，它是 Intel 最後一款支援 DDR4 記憶體的消費級處理器，之後 Intel 全面切換至 DDR5。雖然 DDR4 記憶體目前售價讓不少人望而卻步，但對於手頭已有 DDR4 平台的使用者來說，Raptor Lake 和 AMD 的 Ryzen 5000 系列都是以低成本升級現有平台的實惠選擇。

Hallock 強調，Raptor Lake 目前性能依然夠用，而近期推出的 DDR4／DDR5 雙相容 FCLGA1700 主機板，則讓使用者能在兩代記憶體之間靈活切換。值得注意的是，根據相關資訊，華擎甚至已在準備 H610M COMBO III，可見 Intel 對這個平台的市場需求仍有相當信心。

老平台還有搞頭？老玩家這樣看

從市場角度來看，Intel 選擇繼續供應 Raptor Lake 並非沒有道理。DDR4 記憶體在二手市場流通量大、價格親民，對預算有限的組裝電腦族或想小升級的使用者來說，這條路線的吸引力並不低。加上 Intel 目前高階製程（如台積電 N3B）成本偏高、自家 18A 製程良率與產能尚未成熟，成熟製程產線轉來繼續生產 Raptor Lake，反而是一步務實的商業決策。

對一般使用者而言，如果現有平台是 DDR4，短期內不急著全面換機的話，Raptor Lake 依然是值得考慮的升級方向。

 

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Denuvo防護機制正遭遇史上最大危機！DenuvOwO團隊運用虛擬機破解技術，在極短時間內攻破54款Denuvo遊戲，這項虛擬機破解工具的進化，讓遊戲防盜版面臨前所未有的嚴峻挑戰。

遊戲圈的防盜版技術迎來史上最大危機！長期以來被視為防拷金牌的 Denuvo 防護機制，近期遭到新興破解團隊 DenuvOwO 的猛烈攻勢。這群駭客利用虛擬機技術，在短短不到兩週的時間內，成功攻破了高達 54 款採用 Denuvo 防護的熱門遊戲 。這不僅不包含針對同一款遊戲不同版本的重複破解，其推進速度之快更是讓整個遊戲產業震驚 。

虛擬機破解大軍成形，知名大作無一倖免

根據最新消息，這波破解狂潮始於 3 月 18 日，當時知名破解論壇 CS.RIN 根據新的安全標準，正式批准發布虛擬機破解技術，DenuvOwO 團隊也隨之成立 。該團隊集結了多位知名破解者，包含 KiriGiri、Andreh、0xZe0n 與 sagerao 等人 。他們運用由 Special For 和 MKDEV 開發的虛擬機監控器技術，持續突破 Denuvo 的防線 。

攤開 DenuvOwO 的戰績，這 54 款被攻破的遊戲中囊括了近期所有重量級大作。包含《黑神話：悟空》、《劍星》、《四海兄弟：故鄉》、《刺客教條：暗影者》、《緋紅沙漠》、《惡靈古堡：安魂曲》以及《魔物獵人 荒野》等超人氣作品都難逃一劫 。作為對比，去年底相當活躍的傳統破解者 voices38 大約維持每週破解一款遊戲的節奏，若要達到 DenuvOwO 目前的驚人數量，即使工具齊全，voices38 至少也需要連續奮戰長達 12 個月才能達成 。

破解工具持續進化，大幅降低操作門檻

除了瘋狂掃蕩未破解遊戲，DenuvOwO 團隊也持續針對其虛擬機破解工具進行更新與最佳化。在最新發布的版本中，他們移除了會與 Intel 虛擬機監控器衝突、導致系統強制重啟的 EfiGuard 。現在玩家可以手動執行指令關閉驅動程式強制簽章 。

此外，新版工具不再需要依賴 watchdog 執行檔，所有操作都能直接透過系統動態連結資料庫完成 。團隊也新增了針對多個系統檔案的代理系統，並加入了 64 位元雜湊驗證，讓使用者能輕易辨識是否使用了錯誤的遊戲版本 。針對不支援的處理器型號，如 Intel Xeon 或舊款 AMD 處理器，系統現在也會跳出明確的提示訊息，同時修復了當遊戲資料夾路徑包含特定符號時會跳出 Steam 離線視窗的錯誤 。

矛與盾的對決，Denuvo 面臨嚴峻考驗

DenuvOwO 團隊更對外放話，計畫維持目前的極限速度，繼續掃蕩所有採用 Denuvo 防護的遊戲 。他們不僅將矛頭對準尚未被破解的新作品，連那些老舊或破解檔已經失效的版本也涵蓋在內 。

過去幾個月，破解圈對於虛擬機繞過 Denuvo 的討論從未停歇，如今 DenuvOwO 的驚人戰績，證明了這項技術已經進入成熟的實戰階段。按照這個勢頭發展下去，或許只要幾個月的時間，市面上所有 Denuvo 加密的遊戲都會被徹底攻破 。這對長期依賴 Denuvo 保護首發銷量的遊戲開發商來說，絕對是一大警訊，各大廠商未來是否會轉向尋求其他防盜版解決方案，值得持續觀察。

 

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