微軟新款 Surface 筆電因搭載 8GB 記憶體慘遭差評，主因是 Windows 11 消耗過多資源。實測顯示 8GB 記憶體已難以應付多工需求，這款 Surface 的效能瓶頸也...

微軟近期推出的 8GB 記憶體版本 Surface 筆電，由於 Windows 11 系統本身的資源佔用率居高不下，8GB 的記憶體容量早已難以滿足現代使用者在日常多工處理下所期望的流暢運行需求。

這款起售價為 849 美元的入門級設備，內部搭載了定位較為低階的 Snapdragon 驍龍晶片，並僅配備了 8GB 的記憶體。雖然這樣的硬體配置在理論上能夠應付基本的網頁瀏覽、文書文件編輯，以及觀看影音串流平台等基礎操作，但根據外媒報導，在實際面對稍微繁重的工作時，系統表現卻令人堪憂。例如在運行微軟自家的 Teams 視訊會議軟體時，設備經常會出現持續數秒的嚴重卡頓，甚至是畫面完全凍結的現象。

記憶體消耗驚人，才打開瀏覽器多分頁即遭遇效能瓶頸

在更深入的實際測試中，測試人員發現，當後台僅僅運行了大約 10 個 Google Chrome 瀏覽器分頁，並同時開啟 Slack 與 Signal 等通訊軟體應用時，這台 Surface 筆電便已難以招架視訊串流所帶來的沉重負載。

更令人挫折的是，甚至在處理輕量級的 Google Docs 雲端文件工作時，系統也會頻繁出現毫無預兆的隨機卡頓。從 Windows 工作管理員的實際數據顯示，這類入門級設備在常規的使用狀態下，可用記憶體的消耗量經常會居高不下，維持在大約 6.7GB 的高點。

即便使用者在重新開機後，立刻清空所有後台自動啟動的應用程式，Windows 11 的基礎記憶體佔用量依然會達到 4.2GB 左右。而一旦開啟約半打（6 個）Chrome 網頁分頁，記憶體佔用量就會迅速飆升至 5.5GB 上下，幾乎將系統可用資源壓榨殆盡。

業界評論與分析師普遍認為，儘管微軟過去曾經公開承諾，將透過名為「Windows K2」的專案計畫來大幅削減作業系統的預設記憶體佔用，但就目前的實際情況來看，其優化力度依然遠遠不足。

這種情況直接導致了 Windows 11 難以在 8GB 記憶體的硬體環境下，提供穩定且可靠的效能表現。雖然 Windows 11 官方規格表上給出的最低記憶體需求僅為 4GB，但無數使用者的實際體驗已經證明，8GB 的容量在現今的軟體環境下往往也是捉襟見肘、難以應付。

長期以來，微軟其實一直將 16GB 記憶體視為獲得流暢系統體驗的「標準基線」。然而，隨著近幾個月來全球記憶體市場出現短缺，進一步推高了硬體零組件的製造成本，微軟近期也不得不調整了官方的行銷表述。

他們現在將 8GB 版本的 Surface 描述為僅適合「日常瀏覽、影音串流播放和基礎辦公應用」，並且特別強調，若使用者想要順暢使用 Copilot+ 等先進的人工智慧（AI）功能，則系統仍需額外配置至 16GB 記憶體才能勝任。這不僅凸顯了 AI 時代對硬體規格的嚴苛要求，也反映出 8GB 記憶體在現代作業系統中已逐漸淪為雞肋。

 

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樹莓派推出全新 10 吋 Touch Display 2 觸控螢幕，具備高解析度與支援十點觸控，專為 Raspberry Pi 5 打造。這款 10 吋 Touch Display 2...

樹莓派基金會（Raspberry Pi Foundation）正式宣布推出全新的 10 吋官方觸控螢幕「Raspberry Pi Touch Display 2」，官方建議售價為 80 美元（約新台幣 2,600 元左右）。目前該產品已陸續在樹莓派全球授權分銷商網絡同步上架開售。

繼先前推出更為輕薄且解析度大幅提升的 7 吋與 5 吋版本 Touch Display 2 後，樹莓派這次將螢幕尺寸進一步放大至 10 吋，為全球廣大的創客、DIY 愛好者以及工業應用開發者提供更寬廣且視覺震撼的顯示介面選擇。

硬體規格顯著提升：高解析度與十點觸控體驗

這款全新的 10 吋 Touch Display 2 不僅僅是在物理尺寸上的放大，其核心規格與硬體體驗也迎來了顯著提升。在面板顯示效能方面，螢幕解析度大幅提升至 1200×1920 像素的高畫質水準，具備 85 度的廣視角呈現，無論從何種角度觀看都能獲得清晰且細緻的色彩表現。

更重要的是，在互動操作層面，該面板將觸控體驗直接升級至支援「十點觸控」（10-point multi-touch），相較於先前 5 吋與 7 吋版本僅支援五點觸控的規格，10 吋版本能輕鬆應付更加複雜的多手指手勢操作與多人在螢幕上的互動需求。作為樹莓派官方周邊生態系統的核心成員，這塊螢幕延續易用性優勢，可直接透過主機進行供電，包裝隨附了安裝與連接所需的所有線纜、轉接排線以及螺絲金屬安裝硬體。

系統相容性與硬體連接限制

在軟體系統的相容性與整合度方面，這塊 10 吋觸控螢幕在官方的 Raspberry Pi OS 作業系統中實現了真正的「開箱即用」（Plug and Play）。系統內部已預載完整且經過優化的專用驅動程式，使用者在安裝完成後完全不需要手動進行繁瑣的螢幕校準程序。硬體連線方面，使用者只需將螢幕連接至最新世代的 Raspberry Pi 5 旗艦主機，或是搭配 Compute Module IO 板（或其他第三方相容主板）的任意型號 Raspberry Pi Compute Module 計算模組，即可迅速啟動並投入使用。

不過，使用者在選購與升級前需要特別留意硬體介面的相容性限制。由於全新的 10 吋 Touch Display 2 採用了更高的面板解析度（1200×1920），資料傳輸頻寬需求大幅增加，因此必須透過 4 通道（4-lane）的 MIPI DSI 資料排線進行高速傳訊。基於這項硬體架構變更，這款 10 吋螢幕無法相容於舊款的 Raspberry Pi 4 或更早期的傳統樹莓派主機，同時也無法支援 Raspberry Pi Zero 全系列微型主板。使用者必須使用僅在 Raspberry Pi 5 以及 Compute Module IO 板上所配備的新型窄型（15-pin 0.5mm 針距）高頻寬排線與更新後的顯示連接器。

多元化的實務應用範疇

針對這款 10 吋觸控顯示屏的實務應用範疇，樹莓派官方團隊表示，凭借其大尺寸高解析度面板與流暢的十點觸控能力，該產品非常適合多元且專業的應用場景。包含：

• 智慧家居控制中心面板
• 零售與公共場所的自助服務終端（Kiosks）
• 機器人都機介面（HMI）
• 數位看板（Digital Signage）
• 嵌入式復古遊戲系統
• 工業車間、自動化產線或科學實驗室內的設備控制面板

10 吋的寬廣視野讓開發者能設計出資訊量更豐富、排版更直覺的 UI 控制介面。綜合來看，Raspberry Pi 10 吋 Touch Display 2 的登場，完美補齊了樹莓派官方顯示器產品線在大尺寸領域的拼圖。以 80 美元實惠的價格，提供了直立式 1200×1920 畫質、十點觸控以及與 Raspberry Pi 5 深度整合的便利性。無論是打造智慧家庭儀表板，或是部署商業級嵌入式顯示設備，這款產品都將成為開發者手中的強大利器。

樹莓派基金會推出 10 吋官方觸控螢幕 Touch Display 2，具備 1200x1920 高解析度與十點觸控。專為 Raspberry Pi 5 設計，適合智慧家居與工業控制等多元開發應用。

 

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OpenAI Codex 近期因軟體瑕疵導致 Mac 系統嚴重卡頓，且關閉 OpenAI Codex 後仍無法恢復，必須重開機解決。此問題不僅影響 Mac 效能更威脅 SSD 壽命，已...

OpenAI Codex 桌面應用再傳軟體瑕疵！許多 Mac 使用者近日在社群平台反映，在電腦上運行 Codex 應用程式後，整體系統會陷入極為明顯的嚴重卡頓。

更令人困擾的是，即便使用者手動關閉 Codex 應用程式，系統的延遲與卡頓現象依然無法恢復，最終唯有重新開機才能徹底解決。這項問題繼日前瘋狂寫入日誌、耗損 SSD 壽命的漏洞後，再次將這款熱門 AI 開發工具推上風口浪尖。

Codex 自我診斷：過度的 I/O 讀寫操作

根據 Reddit 社群 r/codex 上的熱烈討論，有發帖使用者指出，這種效能暴跌並非由常見的 CPU 或記憶體資源吃滿所致。奇妙的是，當使用者嘗試讓 Codex 自身的 AI Agent 進行自我診斷時，AI 竟回覆將原因歸咎於自身存在「過度的 I/O 讀寫操作」以及「過高的圖形處理負載」。社群中多位使用者也隨後證實了相同情況，雖然各台 Mac 設備的受影響程度不一，但關閉程式後卡頓不退的現象極為普遍。

這場關於 OpenAI Codex 影響 Mac 效能與硬體健康度的爭議，最早可追溯至今年 6 月。

當時在 GitHub issue #28224 中，開發者揭露了 Codex 本地診斷日誌記錄器（Diagnostic Logger）存在嚴重瑕疵。該元件會以最高層級的 TRACE 日誌模式持續運行，並將龐大的數據強制寫入位於 ~/.codex/logs_2.sqlite 的 SQLite 資料庫中，同時完全無視環境變數 RUST_LOG 的設定。

Apache Flink PMC 成員 Rui Fan 曾對此進行精確測算並警告：「Codex 運行大約 21 天後，主要 SSD 就已累計寫入高達 37 TB 的資料。」若按此速率推算，一年寫入量將衝破 640 TB，足以在不到 12 個月內徹底耗盡市面上絕大多數消費級 SSD 的原廠保固寫入 TBW（Total Bytes Written）額度。

面對社群強烈反彈，OpenAI 於 6 月 22 日推出的 0.142.0 版本中緊急加入了兩項修復措施。經測試，該版本成功將日誌寫入量降低了約 85%，OpenAI 隨後也規劃在 0.143.0 版本中導入第三階段修復，並將該 GitHub Issue 標記為已關閉。

然而，問題顯然並未隨之終結。僅在兩天後，全新的後續報告（issue #29876）再度指出，一台搭載 M4 晶片的 MacBook Air 在 Codex 幾乎處於待機空閒狀態時，依然保持每分鐘約 207 MB 的異常寫入，且 code_sign_clone 快取資料夾更暴增至 12 GB。

對於採用板載快閃記憶體、晶片直接銲死在主機板上的現代 MacBook 而言，這類 SSD 的實體磨損是完全不可逆的，使用者無法像傳統電腦般自行拆卸更換硬碟。

可能來自另一個Bug

針對關閉應用程式後系統依舊卡頓的現象，技術專家分析這可能來自另一個尚未解決的獨立 Bug。GitHub 上持續開啟的 issue #25719 顯示，自 6 月 1 日起，Codex 桌面應用程式便會頻繁且異常地觸發 macOS 系統內建的 Gatekeeper 安全防護守護程序。

具體而言，macOS 的系統核心程序 syspolicyd 在 Codex 啟動後，CPU 使用率會異常飆升至 125% 至 200%，記憶體占用量甚至突破 8 GB。由於 syspolicyd 是 macOS 負責驗證軟體簽章與安全性的底層程序，一旦該程序被 Codex 拖垮而進入異常迴圈，即使 Codex 主程式與其輔助程序已完全退出，syspolicyd 依然會持續卡死系統資源。

這也完美解釋了為何使用者關閉 Codex 後 Mac 依然卡頓、必須重新開機才能釋放資源的原因。報告者進一步確認，Codex 內置的「Computer Use」輔助元件本身已完成正確的 Apple 數位簽章與公證，問題極有可能出在應用程式反覆啟動或以不當方式重新驗證組件所致。

針對 SSD 壽命維護與系統卡頓問題，專家建議 Mac 使用者應立即升級至 Codex 最新版本以取得基礎修復。

若發現硬碟寫入量異常，可採用社群提供的臨時解決方案：將 ~/.codex/logs_2.sqlite 設定符號連結（Symbolic Link）至記憶體磁碟（RAM Disk）路徑，避免日誌資料直接刷寫閃存。而面對 syspolicyd 引起的卡頓，在 OpenAI 釋出官方相容性修正檔前，最有效的方式仍是在關閉 Codex 後直接重啟 Mac。目前 OpenAI 官方尚未對最新的系統卡頓反饋發表正式回應。

 

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Meta 員工集體提告，指控 AI 績效系統將合法休假誤判為產出不足，導致多人慘遭裁員。這起訴訟質疑 Meta 的 AI 績效系統存在缺陷，令裁員決定陷入演算法歧視爭議。

《商業內幕》報導，26 名匿名的 Meta 現任與前員工向美國加州北區聯邦法院提起訴訟，指控公司使用 AI 職場管理系統，因員工休醫療假、育兒假或因身心障礙無法產生工作資料而降低評價，並把部分人列入裁員名單。法院尚未驗證這些指控。

原告表示，Meta 在今年 5 月裁減約 8,000 個職位前，以 AI 工具和員工監控資料評分、排名。評分指標包括工作產出、軟體開發活動與 AI 工具使用情況，但員工在合法休假期間無法累積這些資料，系統卻沒有依休假時間修正。

Metamate、排行榜與 Checkpoint 都被列入訴狀

訴狀提到的系統包括內部 AI 聊天機器人 Metamate、AI 使用儀表板、能複製部分工作產出的「第二大腦」代理程式、活動監控資料，以及 AI 輔助績效評估與校準工具。

員工也指控，Meta 以「AI 原生型」、「AI 優先型」與「AI 輔助型」等類別衡量使用程度，離職期間的分數因此下降。

Meta 主管則回應，這些說法毫無根據、不符合事實，人事管理與組織決策一直由人作出。公司近期要求員工增加 AI 使用，並透過儀表板與排行榜追蹤；今年推出的 Checkpoint 也提高工作成果在考核中的比重。

原告稱，有人休假期間或復工後不久被列入裁員名單，甚至被告知休醫生核准的假期會影響高層提名。員工要求法院在案件進入仲裁前暫緩解雇，並要求 Meta 重新檢查名單，接受獨立審計，不得因受法律保護的休假或障礙便利安排作出不利評價。

這起訴訟的核心，是演算法是否把「沒有資料」誤讀成「表現不佳」。如果員工因合法休假而無法累積程式碼、AI 使用量或工作產出，評估制度就必須先處理資料缺口，再判斷個人績效；但原告主張 Meta 沒有做到這一點。本案 Meta 否認指控，最終責任仍須由法院審理裁決。

 

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馬斯克宣佈以 Grok Imagine 製作史詩電影奧德賽，強調忠於史實與荷馬藝術。這項大膽的生成式 AI 計畫旨在挑戰傳統製片。馬斯克期望透過 Grok Imagine 克服技術瓶頸...

特斯拉與 X（前身為 Twitter）創辦人埃隆·馬斯克（Elon Musk）再次向影視產業拋出震撼彈。他公開宣佈，打算運用旗下人工智慧公司 xAI 所開發的 AI 影片生成工具「Grok Imagine」，在 2026 年底前製作並推出一部完整的古希臘經典史詩《奧德賽》（Odyssey）長篇電影。馬斯克強調，這部作品將嚴格「符合史實，並忠於荷馬的藝術作品」，同時宣稱將採用全白人班底以還原當時的歷史背景。

馬斯克在 X 平台上回覆網友討論時透露了這項拍攝計畫，並親自轉轉發了一段由 Grok Imagine 生成的短片。該示範影片展示了數個深受《奧德賽》史詩啟發的視覺場景，包括波濤洶湧的大海、古希臘風格的神殿與戰士等景象，試圖向大眾證明 AI 在生成高畫質電影畫面上的潛力。

Before this year ends, Grok Imagine will make a full-length movie of The Odyssey that is historically accurate and true to the art of Homer https://t.co/bVHzUmY9WN

— Elon Musk (@elonmusk) July 22, 2026

人物與視覺一致性成最大考驗

然而，儘管示範片段展現了相當精緻的視覺效果，馬斯克目前並未公開該項目的具體製作細節、影片預計總時長或製作團隊陣容。

產業分析師與生成式 AI 技術專家普遍指出，利用目前現有的 AI 影片生成技術製作數分鐘的短片固然驚豔，但要製作長達一兩個小時的「長篇電影」（Feature Film），將面臨巨大的技術瓶頸。

其中最大的挑戰在於：Grok Imagine 要如何在長達數十分鐘甚至數小時的劇情發展中，保持人物角色面貌、服裝細節、光影風格以及鏡頭語言的連貫性與一致性。在現行的 AI 生成影片技術中，畫面閃爍、人物特徵隨鏡頭切換而變形或隨機改變，一直是尚未完全突破的難題。此外，馬斯克也未說明該片是會 100% 完全由生成式 AI 自動演算法輸出，抑或是會結合傳統電影製作的後製特效、真人配音與人工剪輯流程。

對諾蘭版《奧德賽》的公開批判

《奧德賽》作為古希臘盲詩人荷馬（Homer）所創作的偉大史詩，講述特洛伊戰爭英雄奧德修斯（Odysseus）在戰爭結束後，歷經十年艱險、對抗神祇與怪物，最終返回家鄉伊薩卡（Ithaca）與妻子佩內洛普重聚的漫長旅程。該作品不僅是古希臘文學的巔峰之作，也被公認為整個西洋文學與敘事藝術最重要的源頭之一。

馬斯克之所以積極推動 AI 版《奧德賽》，背後可能也與他個人對當前好萊塢影視選角政策的不滿有關。

馬斯克曾多次在公開場合與社群平台上，強烈批判由名導克里斯多福·諾蘭（Christopher Nolan）執導的真人版《奧德賽》電影。馬斯克尤其對諾蘭版電影的選角決定表示質疑，包括公開反對由黑人女星露皮塔·尼永奧（Lupita Nyong'o）出演被譽為「世上最美女人」的海倫（Helen of Troy）一角，並批評好萊塢過度追求「政治正確」（WOKE）而忽視了歷史考據。

儘管面臨馬斯克等人的公開質疑，諾蘭執導的真人版《奧德賽》在商業上已經取得了巨大的初步成功。根據娛樂行業權威媒體的統計資料，該片在上映首週末全球票房便一舉衝破 2.64 億美元（約合新台幣 85 億元 / 人民幣 17.9 億元），展現了頂級導演與傳統電影工業強大的票房號召力。

相較之下，馬斯克的「Grok Imagine 版《奧德賽》」目前仍處於概念展示與初期開發階段。馬斯克能否在 2026 年底之前，克服生成式 AI 技術在時間軸一致性、情感表達與複雜鏡頭調度上的天花板，打造出一部真正能登上大銀幕且讓觀眾買單的史詩級長片，全球科技圈與影視產業都將持續密切觀察。

 

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三星全力擴產 V10 NAND 供應 NVIDIA 解決 AI 運算瓶頸，然而三星資源向 AI 領域過度傾斜，恐導致消費級 SSD 陷入供應緊缺。隨著 NVIDIA 需求狂飆，NAND...

NVIDIA 旗下的 AI 伺服器正遭遇前所未有的資料增長瓶頸，現有的處理架構已經快要扛不住龐大的臨時上下文數據。

過去，這些專注於高效能運算的伺服器能夠游刃有餘地處理被稱為「鍵值（KV）快取」的臨時上下文資料。然而，隨著大型語言模型與生成式 AI 的普及，此類資料的規模呈現出核爆級別的指數成長，不僅大幅拖慢了運算效率，更讓晶片承受了極大的運作壓力。

為了解決運算單元的負載問題，市場對於「上下文記憶體」（Context Memory, CMX）的需求變得空前迫切，這也為全球記憶體巨頭三星（Samsung）創造了無可取代的關鍵市場機遇。

三星重兵押注 V9 與 V10 NAND

根據產業最新報導指出，三星目前已經開始向 NVIDIA 大量供應 V9 規格的 NAND 快閃記憶體，以填補其龐大的儲存需求黑洞；與此同時，新一代的 V10 NAND 也已經順利推進至量產階段。

目前，三星更毫不猶豫地將高達 60% 的 V-NAND 產能分配給了 V9 生產線，並持續擴大在此領域的生產規模。據悉，現階段每一台專用於 AI 伺服器的上下文記憶體模組，即可容納多達 576 組 SSD，總體容量甚至高達 9,600 TB。隨著 NVIDIA 針對高效能儲存需求的指數級狂飆，預計到了 2026 年，專門用於 CMX 的記憶體晶片需求將從目前的 3,500 萬 TB 暴增至超過 1 億 TB。

憑藉著無與倫比的強大製造實力，三星極有機會穩坐 NVIDIA 最核心供應商的寶座，甚至有分析師預估，三星在 2026 年所創造的利潤，將有機會超越其過去 40 年來的累計獲利總和。

V11 技術帶來500層堆疊突破

在全力擴張產能以滿足 AI 領域的同時，三星也正緊鑼密鼓地研發能實現 500 層垂直堆疊的 V11 NAND 技術。這項革命性的技術在堆疊層數上比 V10 大幅增加了 100 層，預期能夠提供前所未見的儲存密度。

從理論層面來看，這項技術的進步理應能大幅降低大容量消費級固態硬碟（SSD）的製造成本，讓一般玩家與電腦用戶受惠。

然而，現實情況可能並不樂觀。儘管這些高效能記憶體晶片的供應，確實有機會打破目前困擾 GPU 的上下文資料處理限制，解決了 AI 領域的燃眉之急。但由於當前三星的產能與資源已出現高度向 AI 領域傾斜的現象，一般消費市場與其他產業部門能否從中獲益，依然充滿著極大的不確定性。

NVIDIA 與三星這種緊密綁定的合作關係，雖然鞏固了雙方在 AI 基礎設施的霸主地位，卻也同時加劇了全球記憶體市場的供需不平衡。在資源高度集中的排擠效應下，不僅可能導致其他行業面臨嚴重的記憶體供應短缺，更可能讓一般消費者最終必須承擔 SSD 價格飆漲與供應緊縮的苦果，短期內供應壓力恐將持續籠罩。

 

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面對 Google 搜尋轉向 AI 摘要帶來的流量雪崩，Reddit 等出版商考慮封鎖爬蟲反擊。Google 搜尋引發的變革中，AI 摘要正摧毀傳核生態，迫使出版商在流量與保護數據間痛...

隨著 Google 搜尋引擎全力朝向 AI 搜尋引擎轉型，全球數位出版產業正在面臨一場前所未有的「流量雪崩」。傳統搜尋引擎將點擊帶回原創內容網站的商業運作模式正被摧毀，取而代之的是由人工智慧直接在搜尋結果頁面整理出的「AI 摘要」（AI Overviews）。這種轉變引發了新聞媒體與數位內容出版業者的集體焦慮與強烈不滿。

如今，越來越多媒體巨頭已不願繼續坐以待斃。為了防止自身的智慧財產與優質數據被科技巨頭無償拿去「餵養」AI 系統、同時又被搶走珍貴的用戶流量，部分出版商甚至正在考慮採取極端手段——徹底切斷與 Google 的聯繫，寧可在搜尋結果中消失，也要對爬蟲程式關閉大門。

Reddit 股價受挫：6000 萬美元授權協議面臨生變

根據《華爾街日報》（The Wall Street Journal）的最新報導，包含著名社群論壇 Reddit、美國《今日報》（USA Today）母公司 Gannett、國際通訊社路透社（Reuters）、政治新聞媒體《政客》（Politico）、權威財經媒體《經濟學人》（The Economist）以及派趣公司（Penske Media）在內的多家知名企業，目前都在重新審視並評估究竟該向 Google 開放多少存取權限。

其中，作為網路上最龐大的人類對話數據庫之一，Reddit 正嚴肅考慮阻止 Google 的網絡爬蟲繼續抓取其論壇發帖與討論內容來進行人工智慧模型訓練。

這項舉措背後牽涉到極大的商業利益與衝突。雙方目前正在針對 2024 年簽署的一項年價值高達 6,000 萬美元的授權協議進行續約談判。在先前合作中，該協議為 Google 提供了源源不絕的真實人類對話資料以訓練 Gemini 等模型，而 Reddit 則在首次公開募股（IPO）前夕獲得了數千萬美元的現金注入。

然而，現實的諷刺之處在於：當 Google 的 AI 產品直接利用 Reddit 的內容解答用戶提問，卻不再將使用者引流回 Reddit 本站時，這筆原本看似雙贏的交易在商業上的吸引力便大幅銳減。受此談判受阻與流量威脅消息影響，資本市場迅速反映了投資人的擔憂，Reddit 股票在盤前交易中一度重挫高達 5.8%。

流量跌幅高達 85%！新聞出版商喊出「夠了，真的夠了」

這種流量被抽取空乾的困境，絕非 Reddit 單一平台的偶發事件，而是整個新聞出版業正在經歷的系統性浩劫。

美國《今日報》出版商 Gannett 公司的執行長邁克·里德（Mike Reed）在受訪時毫不留情地直言：「是時候表明立場，公開宣示『夠了，真的夠了』。」里德強調，如果搜尋引流效益繼續下滑，該公司正認真考慮直接封鎖 Google 的網頁抓取工具（Web Crawlers）。

這並非出版商無病呻吟，數據分析機構 Semrush 提供了一組令人震驚的實測數據。在 2025 年 6 月至 2026 年 6 月的短短一年間：

• 美國《今日報》（USA Today） 全國網站來自 Google 的自然搜尋流量（Organic Traffic）銳減了將近一半（接近 50%）。
• 《政客》（Politico） 的自然搜尋流量下滑了 23%。
• CNN 損失了約 25% 的搜尋流量。
• 《商業內幕》（Business Insider） 的打擊最為慘重，其來自 Google 的搜尋流量暴跌了超過 85%。

皮尤研究中心（Pew Research Center）發布的調查數據更進一步揭露了 AI 摘要對使用者行為的破壞性影響。在傳統沒有 AI 概覽的搜尋結果頁中，使用者點擊傳統網站連結的比例尚有 15%；然而一旦頁面出現 AI 概覽，使用者點擊網頁連結的比例便驟降至 8%。更慘烈的是，直接鑲嵌在 Google AI 摘要內部的引用連結，其實際點擊率甚至僅有微乎其微的 1%。

不等價的選擇：控制選項背後的捆綁威脅與監管介入

面對各大出版商的強烈反彈，Google 雖然宣稱提供了一些控制選項，讓媒體能自主限制內容的抓取與使用方式，但這些選項在出版商眼中更像是「霸王條款」。

出版商雖然可以透過「Google Extended」控制選項阻止內容被用於訓練 Gemini 模型，但若想要阻止文章出現在搜尋頁面的「AI 概覽」中，就必須承擔同時失去傳統搜尋曝光率與排名的巨大風險。至於採取「禁止索引」（noindex）等更極端的技術手段，後果則是直接將自己的網站從 Google 搜尋資料庫中徹底抹除——這對於高度依賴搜尋引擎引流的現代媒體而言，無異於某種商業自殺。

這種「不給數據就沒流量」的強制捆綁行為，已經引發了監管機構的高度注意。上個月，英國競爭與市場管理局（CMA）正式對 Google 下達指令，要求 Google 必須允許出版商在「不犧牲傳統搜尋排名」的前提下，自由選擇退出 AI 搜尋與摘要功能。

面對監管壓力，Google 表示將先在英國對這些全新的控制機制進行測試，隨後推廣至全球，但目前尚未給出明確的實施時間表。

整個網際網路商業模式正遭摧毀？

儘管面對各界質疑，Google 官方依然堅稱其 AI 搜尋功能每週仍為全球各大網站帶來數十億次的訪問量，並聲稱正在幫助出版商擴大潛在受眾。此外，Google 也強調已開始向全球超過 200 家出版商支付 AI 內容存取授權費用。

然而，出版商們顯然對這種「拿自己的心血去餵養最終搶走自身流量的巨獸」的商業邏輯產生了根本上的質疑。

知名網路安全與 CDN 服務巨頭 Cloudflare 執行長馬修·普林斯（Matthew Prince）曾多次發出嚴厲警告。他指出，AI 摘要的普及正在徹底摧毀過去數十年來支撐整個網際網路運作的商業模式與內容生態。根據 Cloudflare 的統計資料，目前各類自動化網路機器人（Crawlers and Bots）的流量已經占據了整個網際網路總流量的 56% 以上。

對於許多被擠壓到生死邊緣的出版商而言，徹底封鎖 Google 的爬蟲與抓取工具，固然是目前最極端且帶有巨大風險的應對手段；但在自身流量已被 AI 摘要抽取殆盡的絕境下，這似乎已經成了唯一能擺脫科技巨頭操控、保全自身數據資產的無奈選擇。

 

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最新流出的診斷日誌證實，iPhone 18 Pro Max 將搭載先進的可變光圈技術，透過實體機械結構優化成像。這套可變光圈設計使 iPhone 18 Pro Max 能精準控制景深，...

隨著智慧型手機在硬體鏡頭規格上逐漸逼近物理限制，如何提供比肩單眼相機的景深與光圈調校，成為各大手機廠角逐的高地。

近日，根據海外資深分析師對蘋果（Apple）內部流出資料的深入拆解，預計於 2026 年秋季發布的頂規旗艦機 iPhone 18 Pro Max，其主相機將歷史性地搭載機械式可變光圈鏡頭。這項升級將大幅提升 iPhone 在極限暗光與近距離人像拍攝時的成像素質。

索尼定制 IMX9 系列感光元件

這項重磅規格的曝光過程十分具有戲劇性。其源於蘋果在印度的主要製造合作夥伴塔塔電子（Tata Electronics）此前遭遇勒索軟體網路攻擊，導致部分敏感的硬體診斷與測試記錄文件被上傳至暗網。

科技媒體 Notebookcheck 在對這些流出文件中與圖像信號處理器（ISP）相關的診斷日誌進行技術分析後發現，日誌中赫然出現了一個標記為「光圈機械校準塊（Aperture Cal Block）」的程式碼片段。

日誌詳細記錄了系統如何從主攝感光元件（確認為索尼客製化的 IMX9 系列大底感光元件）的非易失性記憶體（EEPROM）中，讀取與光圈葉片驅動致動器（Actuator）相關的物理出廠參數。這段程式碼的存在，實質性地證實了 iPhone 18 Pro Max 主相機將擺脫過去數代固定的 F/1.78 光圈設計，改用可由系統根據拍攝環境自動（或由用戶手動）在 F/1.4 至 F/4.0 之間進行無級或多檔切換的實體葉片結構。

相較之下，長焦、超廣角與前置鏡頭的日誌則未出現此段程式碼，顯示可變光圈將是 Pro Max 機型的獨占主打功能。

影像實力直逼單眼

為了容納這套複雜的微型機械光圈葉片結構，以及傳聞中為了應對 3 奈米晶片功耗而擴充的更大容量電池，流出的設計圖紙與跌落測試影片顯示，iPhone 18 Pro Max 的機身厚度相較前代將有 0.2mm 至 0.3mm 的微幅增加，且鏡頭模組（Camera Bump）的突起高度也將更為明顯。這也考驗著蘋果工業設計師在手感與影像效能之間的平衡調配。

蘋果在 iPhone 18 Pro Max 上導入「可變光圈」，是手機影像發展從「純軟體計算攝影」向「實體光學結構復興」轉變的強烈訊號。

過去幾年，蘋果極度依賴其先進的 ISP 與 Neural Engine 來進行軟體模擬景深，但演算法模擬的邊緣模糊與光斑效果，在面對專業用戶時依然顯得不夠自然。可變光圈的物理介入，能從光學源頭控制進光量與景深範圍，這才是解決計算攝影塑料感的終極解藥。

這項升級雖然會帶來厚度與成本的上升，但對於追求極致影像的專業創作群體而言，無疑是一次期盼已久的良性升級。

 

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馬斯克宣佈特斯拉 FSD 將導入新技術，透過 AI 學習車主的個人駕駛習慣，擺脫標準化邏輯。這項更新讓特斯拉 FSD 能模擬特定操作軌跡，實現越開越像你的個人駕駛習慣，將自動駕駛轉化為...

隨著自動駕駛技術的演進，如何讓系統的駕駛風格更符合不同車主的個人偏好，成為提升乘車舒適度的新命題。特斯拉（Tesla）執行長埃隆·馬斯克（Elon Musk）近日正式向外界證實，特斯拉的 FSD（Full Self-Driving，全自動駕駛） 系統，正迎來一項本質上的重大變革：未來的 FSD 將能夠主動記住並學習車主的個人駕駛操作習慣，實現真正的「個性化自動駕駛」，而非使用千篇一律的通用駕駛邏輯。

通過本地推理記住人工干預軌跡

在先前的版本中，所有搭載特斯拉 FSD 的車輛，不論車主個人的開車習慣如何保守或激進，車輛底層執行的都是由特斯拉雲端超算中心訓練出來的、同一套「標準型、一套方案適用於所有用戶」的駕駛决策神經網路。

雖然該系統安全可靠，但對於某些習慣了快速超車、或是偏好在路口前提早減速的車主而言，FSD 的行車軌跡往往會讓他們感到彆扭，甚至頻繁發出人工干預（Disengagement）。

馬斯克在社群平台回應車主提問時明確指出，未來的 FSD 架構將容許車輛的本機端 AI 晶片，在執行自動駕駛的同時，動態比對並記錄車主在人工接管時的具體操作特徵（如轉向時的速度調整、跟車距離偏好、面對障礙物的避讓幅度等）。

這些資料將被作為本機端神經網路的微調參數（Fine-tuning），讓車輛在下一次遇到類似路況時，自動模擬出最貼近該車主個人風格的行車軌跡，實現「越開越像你」的客製化體驗。

這項技術更新的宣布，迅速在自動駕駛界引發了正反兩面的討論。

支持者認為，個性化駕駛能大幅降低車主對自動駕駛的不信任感，提高 FSD 的日常使用頻率；但也有資安與法律專家警告，如果系統容許車主將駕駛風格調校得過於激進，一旦在個性化模式下發生車禍，事故責任歸屬（究竟是系統的通用缺陷，還是車主個人不良習慣干預所致）將會變得極其複雜難解。

馬斯克宣布特斯拉 FSD 將支援「學習個人駕駛習慣」，反映出特斯拉已意識到：自動駕駛的終極目標不只是「安全送達」，更是「乘車體驗的舒適」。

人類對駕駛風格的偏好具有極強的個體差異，通用型的演算法永遠無法討好所有人。透過本地端 AI 進行持續性的人類駕駛習慣學習，特斯拉試圖將 FSD 從一個冷冰冰的「行車助手」，升級為真正懂你的「私人司機」，這將在商業上為特斯拉築起極高且極具黏著度的個人化防線。

 

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面對先進製程競爭，英特爾擬推 Intel 14A2 製程對決台積電 1.4 奈米，引入獨特的雙面供電技術。透過 Intel 14A2 的電晶體密度優化與雙面供電黑科技，英特爾力求在效能...

面對台積電（TSMC）與三星電子（Samsung）在 1.4 奈米先進製程節點研發上的步步進逼，晶片巨頭英特爾（Intel）正準備更新其晶圓代工製程路線圖。根據半導體行業媒體 Wccftech 報導，英特爾計劃在原有的 Intel 14A 製程基礎上，推出名為「Intel 14A2」的改良版二代技術，以確保其在電晶體密度與能源效率上的領先地位。

RibbonFET 2 與 21nm 金屬間距，晶體管密度顯著提升

在英特爾的既定規劃中，先前的 Intel 18A 是其首款導入 PowerVia 背部供電與 RibbonFET 環繞式閘極（GAA）技術的里程碑製程，這兩項黑科技為晶片帶來了顯著的物理 PPA（效能、功耗與面積）優勢。

而到了更為先進的 Intel 14A 製程，英特爾將背部供電技術升級為「PowerDirect」架構，並將 GAA 電晶體演進至「RibbonFET 2」。在相同功率下，這能讓晶片效能提升 15% 至 20%；或者在相同效能下，使功耗降低 25% 至 35%，晶體管密度也將提高多達 30%。

在最新的 Intel 14A2 改良版製程中，英特爾工程師計劃將最低金屬互連層（M0）的布線間距從 14A 的 28 奈米進一步縮減至 21 奈米，這將讓晶片內的電晶體密度再次實現顯著躍升。

獨特雙面供電設計，緩解高電流密度下的散熱與電阻瓶頸

然而，隨著電晶體密度大幅飆升，原先專為背部供電設計的 nTSV（奈米矽穿孔）物理結構，在極小面積下面臨了無法承受超高電流密度的重大物理瓶頸，容易導致晶片局部電阻暴增與散熱失控。

為了解決這一难题，英特爾在 Intel 14A2 中大膽引入了「雙面供電」的混合設計方案。

該設計在保留背部供電作為主要電能傳輸網絡的前提下，重新啟用了部分晶圓正面（前部）的金屬布線，來共同承擔輔助供電與部分關鍵時鐘信號（Clock Signal）的傳輸職責。

雖然這種雙面混合配線會使晶片設計的布線難度成倍增加，但它成功在更微小的奈米尺度下，達成了電晶體密度、供電穩定性與晶圓可製造性之間的物理平衡。這將成為英特爾在晶圓代工市場對決台積電 1.4 奈米最核心的底牌。

 

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Google 員工聯名要求在 AI 浪潮中保障權益，面對 Google 轉型過程中的裁員陰影，工會呼籲公司不應將 AI 投資置於員工生計之上。請願書強調應建立完善的裁員保護機制，以防止...

當全球科技巨頭正以數千億美元的資本瘋狂競逐人工智慧（AI）主導權的同時，一線員工的生存處境正悄悄亮起紅燈。

7 月 16 日，Google 總部爆發了近年規模最大的一次基層抗議行動。由 Alphabet 員工工會牽頭，超過 4,500 名 Google 員工聯名簽署請願書，直接遞交給公司執行長桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai），要求公司在當前瘋狂增加 AI 投資的同時，建立明確的裁員保護與轉崗保障機制。

工會怒斥公司將利潤置於基本民生之上

Alphabet 工會主席、Google 軟體工程師帕魯爾·庫爾在加利福尼亞州山景城總部大樓外，向媒體發表了措辭嚴厲的聲明。

庫爾指出，Google 母公司 Alphabet 目前享有接近 4 兆美元的歷史性極高估值，但管理層在此期間仍然以「優化組織架構」為藉口，持續在硬體、語音助理以及工程團隊進行精簡裁員。工會指責，高層為了向華爾街展示 AI 轉型的決心，將原本用於支持員工家庭生計的資金，強行轉移至高昂的 GPU 採購與資料中心建置中，這種做法完全是本末倒置。

請願書提出了三項核心訴求：第一，Google 必須停止無預警的「電郵裁員」通知，提供至少 6 個月的轉崗緩衝期；第二，當既有團隊因 AI 自動化或業務調整而縮編時，公司有義務為受影響員工提供全額資助的 AI 技能培訓以協助其轉職；第三，建立透明的裁員評判機制，防止管理層利用績效評估（GRAD）作為無償遣散員工的隱性工具。遞交過程中，皮查伊等高層並未現身，最終由行政工作人員接收文件並承諾轉交。

矽谷 AI 焦慮蔓延

這場抗議行動並非孤立事件，而是當前整個矽谷對 AI 取代工作焦慮的集體爆發。

日前，數十名社群巨頭 Meta 的前員工也聯名發起訴訟，指控 Meta 管理層惡意使用 AI 篩選算法，針對性地篩選並裁減了那些正處於產假、育嬰假或殘疾假保護期內的員工。雖然 Meta 對此堅決否認，但這些爭議無疑暴露了科技公司在追逐 AI 效率時，其人文關懷防線的崩塌。

數千名 Google 員工聯名致信皮查伊，揭露了 AI PC 與大語言模型繁榮背後被刻意忽略的社會代價。過去兩年，矽谷巨頭們只要在財報會議上提及「AI 驅動效率提升」，其股價就會飆升；而這種效率提升，本質上很大程度是靠裁減「傳統軟體與維運人力」來實現的。

Google 員工要求建立保護機制，是基於對「技術性失業」的真實恐懼。這場勞資博弈說明：科技巨頭在享受 AI 帶來的生產力暴漲時，如果不能妥善安置那些被新技術拋下的既有功臣，其所面臨的社會輿論反噬與內部士氣崩潰，將會成為其 AI 帝國最不穩定的地基。

 

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傳華碩與微軟將為 ROG Ally 進行軟體大翻新，解決 Windows 掌機的操作痛點。華碩與微軟此次合作將針對 ROG Ally 導入專屬介面與功耗優化，大幅提升 Windows ...

作為當前市場上效能與手感俱佳的 Windows 遊戲掌機代表，華碩（ASUS）與微軟聯手打造的 ROG Xbox Ally 始終擁有一群忠實的玩家支持。然而，其搭載的 Windows 系統在掌機操作體驗上的繁瑣與不便，也一直是玩家社群的主要痛點。

好消息是，根據外媒科技記者杰茲·科登（Jez Corden）的最新爆料，華碩與微軟目前正在祕密籌備一次極具顛覆性的系統級軟體更新，計畫於今年年底前向所有 ROG Xbox Ally 使用者推送。

ROG Xbox Ally 的核心硬體規格回顧

ROG Xbox Ally 是華碩在硬體設計上的一大突破。它搭載了 AMD 為掌機客製化的銳龍 Z2 旗艦級處理器，配備具備高更新率的電競螢幕，且在實體手把布局上完全比照微軟的 Xbox 搖桿配置，確保了主流主機玩家的無縫過渡。

該掌機在開機後，能自動啟動專為手把設計的 Xbox 遊戲控制板（Game Bar）介面，提供類似遊戲機的主畫面選單，並在底層保留完整的 Windows 系統權限，讓玩家能自由下載 Steam、Epic Games Store 或執行各類模擬器。

然而，要在一個原本為鍵盤與滑鼠設計的 Windows 11 作業系統上，提供流暢的掌機觸控與手把快捷操作，其難度極高。

許多使用者反映，經常在遊戲中途切換視窗時遭遇解析度跑版、虛擬鍵盤無法自動彈出或背景行程大量消耗電力的狀況，這也使得 ROG Xbox Ally 的綜合軟體體驗，始終遜於採用專屬 Linux 客製系統（SteamOS）的 Valve Steam Deck。

科登透露，這次年底的大型更新規模大，主要是在系統底層引進全新的「掌機殼模式（Handheld Shell Mode）」，這是微軟特別為 7 吋大螢幕與手柄開發的 Windows 外殼界面。它將提供更無縫的桌面與遊戲模式切換，並在底層深度整合自動超解析度（Super Resolution）以提升遊戲流暢度，同時大幅優化待機功耗與電池管理。

Windows 11 從未真正為掌機小螢幕做好準備，這讓華碩與微軟的硬體優勢在面對 SteamOS 的細緻體驗時大打折扣。這次如果微軟真的在系統底層為 Ally 進行客製化翻新，這將是微軟對「Windows 掌機生態系」投入實質資源的重要里程碑。

 

• 延伸閱讀：ROG Ally 接班人將現身 COMPUTEX 2026 ？掌機晶片大戰一觸即發！
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Meta 秘密研發超級感知智慧眼鏡，主打全天候 AI 紀錄，卻因擬關閉錄影指示燈深陷隱私風暴。Meta 主張關閉指示燈是為避免大眾感官麻木，但此舉恐讓智慧眼鏡變成隱形監控工具，引發大眾...

根據《金融時報》的最新爆料，社交媒體巨頭 Meta 正秘密研發一款內部代號為「超級感知（Super Sensing）」的原型智慧眼鏡。這款眼鏡主打「始終在線、全程記錄」的 AI 感知能力，能夠在後台持續錄製環境音訊並定時自動拍攝照片。然而，最引發隱私保護組織警惕的是，Meta 計劃在該模式下關閉鏡框上的「錄影 LED 指示燈」。

提取資料上傳伺服器，原始音檔與照片不對用戶開放

這款超級感知眼鏡與現行的 Ray-Ban Meta 眼鏡不同，它不再需要用戶手動按下快門，而是隨時化身為記錄佩戴者周圍世界的傳感器。

為了平息隱私爭議，Meta 的硬體工程師提出了一套擬意的數據管理方案：眼鏡捕捉到的原始畫面與環境音檔，既不會儲存在本地，也不會上傳給 Meta 或是開放給用戶查看。

系統會直接在晶片端將這些影音轉換為「元數據（Metadata）」文字摘要，僅將這些數據上傳至雲端伺服器，供 Meta AI 在用戶提問時進行語意检索與回溯。

儘管如此，隱私倡導者依舊對這種「黑盒子記錄」模式深表懷疑，指出這會讓環境中的旁觀者在完全不知情的情況下，其言言被科技巨頭的 AI 模型無情收集。

AI 辨識情境擬預設關閉指示燈，Meta 稱亮燈會讓大眾「麻木」

更具爭議的是 Meta 關於 LED 隐私指示燈的規劃。

在 Meta 去年發布的隱私白皮書中，官方提出了一套區分邏輯：

• 主動拍攝情境（如用戶手動錄影或拍照）：保留鏡框上的 LED 閃爍提示。
• AI 輔助場景（如眼鏡持續掃描路標、即時翻譯菜單或執行環境感知）：預設關閉 LED 指示燈。

Meta 的理由是，如果在日常的 AI 輔助功能中讓指示燈頻繁亮起，周圍的民眾很快會對亮燈感到「視覺麻木」，進而失去警惕；同時，低頻率的圖像採集如果一直亮燈，也會弱化指示燈本身的「錄影警示」作用。

然而，批評者直言，這種關閉指示燈的做法是 Meta 在隱私保護上的重大倒退。目前，Meta 已在現行的智慧眼鏡上限水推送更新，一旦檢測到 LED 指示燈被用戶用膠帶遮擋，將會自動鎖死相機快門。但在自研的「超級感知」架構下，Meta 卻主動將隱私防線後撤，這將無疑讓未來的穿戴式監控變得更加難以防範。

 

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微軟執行長公開點名批評 Anthropic 旗下的 Fable，認為其安全機制過於嚴苛，甚至影響了 AI 模型在實際應用中的可用性。這場圍繞 Fable 實用性與安全性平衡的爭論，不僅...

大型語言模型（LLM）的「安全護欄」到底應該設多嚴？這道 AI 業界長期存在的路線之爭，近日因一位業界最重量級的 CEO 公開發聲而再次引爆熱議。

據 CNBC 的報導，微軟（Microsoft）執行長薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）在本週三一場微軟內部的工程師會議上，公開點名批評 Anthropic 旗下最新推出的旗艦 AI 模型 Fable，直指其內容審查機制過於嚴苛，讓人無法正常使用。

納德拉的這番言論之所以備受矚目，在於微軟是 Anthropic 的重要戰略合作夥伴之一，此番公開批評顯示兩家科技巨頭在 AI 模型的「安全性與實用性」之間的平衡點上，存在著根本性的分歧。

納德拉點出 AI 安全護欄過度的問題

根據會議現場的紀要內容，納德拉在與微軟 AI 工程師交流時，以日常使用者的角度直白地描述了他對 Fable 的使用體驗。

他表示：「如果你使用 Fable 就知道，它會因為各種莫名其妙的原因拒絕回答你的請求。你想想，上一次遇到控制欲這麼強的創作工具是什麼時候？這完全說不通。」

這句「控制欲極強的創作工具」的比喻，精準地道出了許多專業開發者與企業用戶對高安全護欄 AI 模型的普遍痛點。

根據 Anthropic 官方的說明，當使用者向 Fable 詢問 AI 大型模型的開發、技術細節等相關話題時，系統可能會自動切換至舊版模型來回應，部分安全敏感性較高的問題甚至會直接被拒絕處理。

事實上，在納德拉發言之前，早已有大量 Fable 用戶在 X（原 Twitter）、Reddit 等平台上抱怨，Fable 頻繁拒絕處理正當的技術性請求，且拒絕理由往往讓人摸不著頭腦，嚴重影響其在程式碼撰寫、研究查詢等企業生產力場景的實際可用性。

AI 護欄的鬆緊度正成為廠商差異化競爭的核心戰場

面對外界的詢問，微軟公司拒絕對納德拉的評論進一步置評，而 Anthropic 的發言人截至發稿時也尚未作出任何回應。

值得注意的是，微軟在 AI 領域的核心旗艦產品——Copilot，其背後主要依賴的是 OpenAI 的 GPT 系列模型，而非 Anthropic 的 Claude/Fable 系列。

這也讓外界對於微軟與 Anthropic 之間未來更深層次的商業合作產生了新的隱憂。

納德拉點名批評 Fable，本質上是在 AI 業界「安全性（Safety）」與「實用性（Utility）」的路線辯論中，代表了「更開放、更好用」這一陣營的強力發聲。

Anthropic 以安全為先的哲學立場雖然贏得了學術界的高度認可，但如果模型的護欄把一般的技術問答也攔下來，那就不只是「安全」，而是讓使用者感到沮喪的「過度防禦」。

這場辯論沒有標準答案，但它清楚地告訴我們：在商用 AI 模型市場上，實用性的門檻，將是決定廠商能否在企業端站穩腳跟的關鍵指標。

 

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微軟為降低 AI 算力成本，開始在核心軟體中導入自研 MAI 模型，力求擺脫對外部依賴。微軟透過高效能 MAI 模型優化資源，不僅能精簡營運成本，更在技術自主路徑上邁出關鍵一步，展現其...

為了解決高昂的人工智慧算力成本，科技巨頭微軟（Microsoft）正在對其 AI 底層架構進行戰略調整。

知情人士透露，微軟已開始在其核心辦公軟體 Excel 和 Outlook 中，使用內部研發的「MAI」人工智慧模型來取代此前依賴的 OpenAI 和 Anthropic 模型，以確保在未來的 AI 競爭中維持成本與利潤的自主掌控權。

辦公助手每週處理萬計任務，微軟自研模型首度商用落地

根據微軟內部的知情人士向媒體透露，雖然目前自研的「MAI」模型在微軟整體的 AI 調用量中僅佔一小部分，但它已經開始在 Excel 和 Outlook 這兩款日活躍用戶高達數千萬的重量級軟體中，穩定承擔每週數萬次的基礎 AI 工作負載。

這標誌著微軟在擺脫外部大模型依賴的戰略上，邁出了實質性的一步。

在此之前，微軟的 Copilot 辦公助手主要依賴與其有著深度合作關係的 OpenAI GPT 系列模型。然而，每一次的數據比對、公式生成與郵件草稿撰寫，都會產生昂貴的 Token 算力費用。微軟轉而使用輕量化、針對特定軟體場景優化的自研 MAI 模型，不僅能顯著降低單次調用的硬體開銷，還能大幅提升離線狀態下的本機運算效率。

減少 Anthropic 模型支出，高層 Suleyman 加速技術自主

微軟今年 6 月新上任的 AI 部門負責人、前 Google DeepMind 共同創辦人 Mustafa Suleyman 曾公開表示，公司目前的優先目標之一就是透過增加自研 MAI 模型的使用頻率，來努力減少微軟在 Anthropic 模型上的龐大支出。

微軟雖然作為 OpenAI 的最大投資者，目前仍能以極高的折扣價格採購 GPT-4o 等頂級模型的 API 使用權。但微軟高層非常清楚，這種依賴外部實驗室的商業架構存在巨大的地緣政治與合約變更風險。為了確保微軟在 AI PC 時代不會被迫接受外部合作夥伴的任何報價，Suleyman 領導的研發團隊正在加速推進 MAI 模型的性能迭代，並已將其成功部署於 GitHub Copilot 的底層架構中。

轉錄模型即將進駐 Teams，未來幾個月將迎來全面替換

除了在 Excel 與 Outlook 中的初步嘗試外，微軟自研的語音轉錄與會議摘要模型也已進入最後測試階段。預計在未來幾個月內，這款自研模型將開始全面應用於 Teams 視訊會議的即時逐字稿與會議記錄摘要功能中。

這項轉變預示著微軟與 OpenAI 的關係正從單純的「盟友」步入微妙的「競合」階段。微軟一方面繼續在雲端 Azure 平台提供 OpenAI 的算力支持，另一方面則在終端應用與軟體產品中築起自己的技術護城河。對於尋求長期成本穩定的微軟而言，MAI 模型的商業化落地，是其重塑 AI 時代辦公軟體霸權的關鍵棋子。

 

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美國 AI 數據中心 擴張潮正侵蝕優質 耕地，引發與農牧業的資源爭奪戰。大規模 AI 數據中心 消耗極大電力，並加劇中西部 水資源 枯竭風險，導致 耕地 面積縮減與抗議頻傳。各州正評估...

隨著人工智慧（AI）技術的空前擴張，全美各地正掀起規模空前的 AI 資料中心建設熱潮，且其選址正加速向中西部等傳統農業重鎮滲透。然而，這一數位基礎設施的擴張正與傳統農牧業爆發激烈的資源衝突。

美國多個農業局及行業組織近日密集發出警告，指出資料中心正在大量蠶食寶貴的耕地，並與農業爭奪有限的電力與水資源，對美國中西部的農業經濟帶來了嚴峻挑戰。

蠶食伊利諾州優質耕地，單體項目耗電量逼近中型城市

根據美國農業局聯合會（AFBF）的最新統計，目前全美已建成或在建的資料中心約有 5000 個。由於資料中心運轉需要大面積平整土地，且需要消耗極其龐大的電力與冷卻水，這與農牧業生產對自然資源的需求高度重合。

在伊利諾州等農業核心區，部分單體資料中心的用電量已相當於一座中型城市，這導致農村當地的局部電網面臨嚴重的超載危機。伊利諾州農業局主席菲利普·內爾森（Philip Nelson）指出，部分全美最肥沃的優質耕地正因資料中心的無序擴建而永久消失，單個專案佔用耕地動輒達上千英畝。他更警告，一旦 AI 市場出現泡沫或波動，這些被永久工業化的土地將變成無法恢復耕作的閒置工業廢墟。

蒙大拿州牧場主憂水資源枯竭，二十州立法機構考慮祭出限制令

水資源爭奪在乾旱頻發的西部畜牧帶更為慘烈。蒙大拿州資深牧場主邁克爾·麥克雷（Michael McCrae）表示，近年來氣候乾旱日益嚴重，但公用事業公司仍配合科技巨頭大量收購牧場土地以建設資料中心。

他強調，資料中心運轉所需的大量蒸發性冷卻水，勢必會削減牧場的灌溉水量與牲畜飲水，這將導致該州的牛隻存欄量面臨永久性的萎縮。目前，蒙大拿、伊利諾、密西根等多地的農牧民已發起集會抗議，呼籲州政府立法限制。目前全美已有約二十個州的立法機構正評估相關的限制或禁止措施。

面對農業界的強烈抗議，資料中心聯盟（DCC）政策副總裁丹·迪奧里奧（Dan Diorio）辯稱，資料中心並非主要的耗水來源，因為大部分項目採用了混合冷卻系統，全年有九成時間依賴空氣冷卻，僅在夏季高溫期才會切換至水冷。他同時強調，資料中心入駐能為地方政府帶來龐大的財政收入，甚至促成了當地居民電費的調降。對於耕地流失，他認為這屬於純粹的土地私有產權自由交易。

然而，美國農業部（USDA）的最新農業普查報告給出了令人憂心的資料：光是在 2017 至 2022 年間，全美耕地面積就減少了約合一個緬因州的面積。農業巨頭嘉吉公司（Cargill）北美牛肉業務负责人也警告，耕地生產功能的加速流失是必須高度警惕的國安信號。如何在保障國家糧食安全、保護有限自然資源與推進數位經濟基礎建設之間尋求動態平衡，正考驗著美國各級政府的治理智慧。

 

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英特爾正式公開新型 XBM 記憶體專利，運用創新 3D 堆疊技術挑戰 HBM4 地位。這項 XBM 記憶體技術大幅優化製程成本與頻寬效率，助力英特爾打破 AI 運算瓶頸，成為未來抗衡 ...

為了打破 AI 加速器在記憶體頻寬與成本上面臨的雙重瓶頸，晶片巨頭英特爾（Intel）近日正式公布了一項名為「XBM（Cross-Batch Memory，跨批次記憶體）」的新型儲存專利技術。該技術採用先進的後端電晶體（BEOL）設計，被業界普遍視為對抗未來 HBM4 高頻寬記憶體的超低成本替代方案，目標於 2030 年前後實現商業化落地。

HBM 產能受限，LPDDR 頻寬不足催生新型 HBC 架構

在生成式 AI 與超大規模資料中心叢集中，高頻寬記憶體（HBM）一直是 NVIDIA GPU 與各類 AI 運算晶片的標準配置。然而，HBM 因採用極其複雜的矽穿孔（TSV）與 3D 堆疊工藝，長期面臨產能短缺、發熱嚴重以及採購成本居高不下的缺陷。這促使高通與英特爾等廠商開始探索替代路徑。

高通此前曾提出 HBC（High-Bandwidth Co-packaged）架構，嘗試透過 2D 有機基板將 LPDDR 記憶體顆粒進行 3D 堆疊並與 SoC 相連，以此在成本與頻寬間取得平衡。英特爾在今年初也宣布與台灣力積電（PSMC）及軟銀旗下的技術公司合作開發名為 ZAM（Z-Angle Memory）的儲存技術。而本次曝光的 XBM 專利，則是英特爾在高性能 AI 記憶體領域祭出的又一張關鍵王牌。

根據英特爾 XBM 專利說明書的技術拆解，這款新型記憶體在底層半導體結構上進行了顛覆性設計。XBM 模組包含了一個封裝基板、一個基礎控制晶片，以及垂直堆疊的多個儲存晶片。

最關鍵的創新在於，每個儲存晶片雖然依舊採用傳統的 1T1C（一個電晶體和一個電容）DRAM 結構，但英特爾工程師將控制電荷的電晶體完全移至了晶片的「後端金屬互連層（BEOL，Back-End-Of-Line）」，而不是傳統 DRAM 所採用的前端主體（FEOL）佈局。這種空間結構的翻轉，能大幅釋放儲存單元的水平面積，將矽通孔（TSV）的鑽孔密度提升數倍，進而在與 HBM 相同的晶片位寬下，實現數倍於傳統 DRAM 的超高頻寬輸出，同時顯著降低生產製造難度。

支援 UCIe 32 GT/s 高速互連，多種封裝選擇兼具低成本優勢

在系統互連方面，XBM 記憶體將通過速率高達 32 GT/s 的 UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）開源小晶片高速介面與主運算 SoC 進行直連。相較於 HBM4 昂貴的封裝要求，XBM 能顯著降低中介層的組裝成本。

英特爾規劃的單顆 XBM 晶片容量介於 0.5GB 至 5GB 之間，外形封裝尺寸則完美相容未來的 HBM4 標準。此外，XBM 還具備極高的封裝適配彈性，支援包括 MoP（Memory on Package，封裝內記憶體）等多種小體積集成方案，意味著未來不僅能應用於資料中心 AI 伺服器，甚至能在小型輕薄筆記型電腦、AI 行動裝置等更小形態的硬體中提供高頻寬、大容量的儲存支持。業界推測這項技術將在 2030 年前後正式步入商業化，成為英特爾對抗三星與海力士 HBM 壟斷的致命武器。

 

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辛苦累積的 LINE POINTS 竟會歸零？本文揭開 LINE POINTS 的有效期限規範，教你善用自動延長機制。掌握維持點數有效期限的關鍵技巧，別讓辛苦存下的回饋失效，立即查看最新防範守則。

LINE Pay 是國人最常使用的行動支付工具之一，透過消費累積的 LINE POINTS 更是許多「省錢達人」的小確幸。不過，近日一名網友在社群平台發文崩潰表示，自己平時省吃儉用、辛苦累積了將近 3 萬點的 LINE POINTS，目標是存到 3 萬點作為犒賞，沒想到打開帳戶卻發現點數全數歸零，損失換算下來甚至足夠買一支 iPhone 或支付一趟日本機票，心情瞬間從天堂掉到地獄。

消息曝光後引發大批網友熱議，紛紛感嘆「居然會過期」、「我的點數還在嗎？」，也有不少人直言「官方早就有規定了」。針對網友的疑惑與災情，LINE 官方也再次重申，點數有效期限為「最後一次獲得點數」當日起算的 180 天內，一旦超過期限，點數就會立即失效，且無法透過任何方式復原。

「自動延長機制」可維持點數延續

不過，官方也設有一項人性化的「自動延長」機制，只要用戶在期限內持續獲得新的 LINE POINTS（如日常消費、信用卡回饋等），所有點數的有效期限就會自動從新的入點日開始，再次往後延長 180 天。該名網友正是因為更換了信用卡，導致長達半年沒有任何新點數進帳，才會觸發失效機制。

針對如何自保，理財專家與網友建議，最有效的做法就是「維持消費習慣」，確保帳戶內能不斷有零星點數回饋，讓整體效期持續滾動更新。

此外，請務必開啟官方帳號「LINE 錢包」的通知功能，系統會在點數即將到期時發送提醒；用戶也可透過 LINE APP 中的「錢包」選項，進入「LINE POINTS」頁面查看「歷史記錄」，隨時掌握每一筆點數的剩餘天數，避免心血白費。

 

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蘋果起訴 OpenAI 卻刻意避開 Jony Ive，引發業界高度關注。隨案件進入證據開示階段， OpenAI 恐將傳喚 Jony Ive 出庭作證，讓 蘋果 陷入保護前高層與追究機密...

雖然在蘋果提告 OpenAI 的時候，刻意沒有點名前首席設計師 Jony Ive，但 9To5Mac 認為，隨案件進入證據展示階段，Ive 可能仍難置身事外。

原因在於，他創辦的 io Products 是 OpenAI 收購的硬體新創，可能掌握產品開發、團隊組成與機密流向的關鍵資訊。

蘋果訴狀目前只指控其他前高層

訴狀以「OpenAI 及其關聯方在機構層面實施有組織的不當行為」描述事件，並把 io Products 說成由 Tang Tan 與其他前蘋果高層創辦的公司；蘋果直接點名的是 Tang Tan、Chang Liu，沒有列出 Ive 或 Evans Hankey。

 

目前還不能判斷 Ive 是否會被傳喚。若 OpenAI 主張他能說明硬體開發流程、團隊接觸資料或是否存在洩密，蘋果可能必須在法庭上詢問一名長期合作的前設計主管，甚至面對與其證詞相反的立場。

Ive 2019 年離開蘋果後仍公開表達對公司的敬意，也曾與 Steve Jobs 遺孀 Lauren Powell Jobs 參與公開活動並協助整理 Jobs Archive。蘋果過去處理 MacBook 蝶式鍵盤等爭議時，也避免直接把責任歸咎於 Ive；因此，這次不點名Ive ，可能延續同樣的謹慎。

 

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蘋果代工廠驚傳資安外洩，iPhone 18 Pro 核心設計與主機板圖紙於暗網公開。雖 iPhone 18 Pro 詳盡的主機板規格全曝光，但華強北坦言核心技術無法復刻，這場史上最大洩...

 

蘋果印度代工廠塔塔電子（Tata Electronics）近日驚傳嚴重資安事件，遭勒索軟體組織竊取了超過 630GB、高達 20 萬份的內部機密文件，並已上傳至暗網供人下載。洩露內容包含尚未發布的 iPhone 18 Pro 完整主機板設計圖、零件明細及對應供應商清單，甚至連 A20 Pro 晶片的規格手冊也一覽無遺。

蘋果歷史上最大洩密案，工程圖紙直接看

往年蘋果新機發表前的洩密，大多僅限於外殼的 3D CAD 尺寸圖或機身模型，主要是提供給手機保護殼與螢幕保護貼保護貼商家提前開模備貨。

然而，這次由塔塔電子伺服器洩露的資料深度與範圍堪稱「百科全書級」。除了 iPhone 18 Pro 與 Pro Max 的精細雙層堆疊主機板設計圖紙外，還包含了每個電阻、電容的具體規格以及對應的上游供應商明細，甚至連防跌落測試的機密影片也完全曝光。

多位資深零組件賣家直言，這是有史以來蘋果遭遇過情節最嚴重的洩密事件。而在根據中國媒體詢問山寨大本營的中國華強北廠商，廠商表示，過去華強北要製作高仿機或相容配件，只能在拿到真機後進行逆向工程拆解測繪，屬於難度極高的「閉卷考試」；如今全套原廠的工程設計圖紙與晶片規格手冊在暗網公開，幾乎變成了直接看答案的「開卷考試」。

不過，這樣是不是代表華強北廠商能夠直接山寨出一支 iPhone 18 Pro 了呢？答案卻是否定的。

A20 Pro 晶片與正版 iOS 護城河無法突破

儘管原廠機密圖紙已經在市場流傳，但多位手機供應鏈分析師與華強北商家一致表示：華強北絕不可能做出真正的 iPhone 18 Pro。

雖然深圳擁有全球最完整的電子零組件與電路板打樣產業鏈，但在決定手機核心體驗的兩個關鍵要素上，華強北永遠無法復刻。

首先是核心處理器。蘋果自研的 A20 Pro 晶片採用台積電最頂尖的半導體製程代工，其底層架構、電晶體排列與微指令集受到嚴密的專利保護，沒有任何一家晶片廠能夠模仿或生產。山寨廠商最多只能採購聯發科或紫光展銳的低階 Android 晶片來充數。

其次是作業系統的生態壁壘。正版 iOS 系統與蘋果的安全硬體飛地（Secure Enclave）進行了深度雙向綁定。即使山寨機做出了相同的外觀，其內部主機板也只能運行經過主題美化、修改版的 Android 系統，無法存取蘋果的 App Store、iCloud 或使用正版 Apple Pay 等核心服務。

雖然華強北無法復刻真機，但這份洩密文件對蘋果的商業安全依然造成了重創。供應鏈明細的公開，意味著蘋果與各個零組件供應商之間的議價協議、採購份額以及交貨期程暴露在競爭對手面前，這可能會引發 Android 陣營供應鏈採購經理的跟進施壓。

 

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