為了向高傲的內核團隊證明 Bug 的存在，Dave Plummer 竟將自家電話號碼埋入 Windows 程式碼中。

你能想像 Windows 裡最常用的「工作管理員」，在誕生之初竟然被當成是「不重要的 UI 小工具」嗎？

工作管理員的開發者 Dave Plummer 當時遇到一個很古怪的問題：有些電腦的 CPU 使用率會莫名其妙顯示超過 100%。這在科學邏輯上完全不合理，他覺得絕對是系統底層（也就是核心功能層）算錯了。

然而，當時負責系統核心的工程師們自視甚高，覺得自己是「天才精靈」，完全不想理會 Plummer。他們甚至嘲諷 Plummer 只是個「畫圖的美工」，認為這個問題肯定是介面顯示錯誤，而不是他們的程式碼有問題。

這種職場上的傲慢，讓 Plummer 既無奈又孤單。他明明知道問題出在更深層的地方，卻沒人願意聽他解釋，也沒辦法在自己的電腦上重現這個錯誤。對當時的他來說，這不只是一個技術 Bug，更是一場關於專業尊嚴的戰鬥。

為了證明自己是對的，也為了讓那些高傲的核心工程師正視問題，他決定在程式碼裡埋下一個「驚喜」，逼大家非得聯絡他不可。

把家裡電話埋進程式碼：一場全球性的「意外驚喜」

Plummer 想到了一個奇招：他在程式裡設定了一個隱藏警報。他規定如果 CPU 使用率真的超過 100%，系統就必須立刻停止運作，並跳出一個顯眼的視窗，上面寫著他「自家的家庭電話號碼」。他的想法很單純——既然沒人理他，那只要誰遇到了這個 Bug，就直接打電話來找他，他就能拿到第一手資料。他心裡想著：這 Bug 這麼罕見，應該只有幾個人會打來吧？

結果他完全低估了 Windows 測試版散布的速度。當這個包含他私人電話的版本發給全球數百萬人後，那個「靈異 Bug」竟然在某些環境下頻繁觸發。結果，Plummer 的家庭電話突然間變成了全球服務專線，無數陌生人的電話湧入他家。

但也因為這場混亂，核心團隊終於意識到事態嚴重，認真檢查後發現問題確實出在他們那邊並完成了修復。這段往事成了科技史上最經典的趣聞之一：有時候，為了修好一個軟體，你可能得做好讓全世界都知道你家電話的心理準備。

 

• 延伸閱讀：「工作管理員之父」也看不下去！Win11狂推AI被轟：先把Bug修好啦！
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ChatGPT 免費用戶迎來重大升級！新模型 GPT-5.5 Instant 大幅削減 AI 幻覺，提升事實準確性。這次 ChatGPT 升級讓 AI 幻覺 減少，提供更可靠的資訊，值得體驗。

OpenAI 執行長 Sam Altman 親自宣布，ChatGPT 的免費用戶迎來了重大升級。全新的預設模型 GPT-5.5 Instant 於 5 月 5 日正式上線，主打事實準確性大幅提升、回答更加精簡聚焦，並且強化了對歷史對話的上下文記憶能力。

這次更新不僅將產生虛假陳述的「幻覺」比例砍半，更讓 AI 在處理法律、醫療等高風險場景時更具實用性。

大幅削減 AI 幻覺，提升事實準確性

作為 ChatGPT 的全新預設模型，GPT-5.5 Instant 最首要的改進就是「減少胡說八道」。與前代模型相比，新模型在事實準確性方面有了飛躍性的提升，特別是在處理醫療、法律和金融等不容出錯的高風險提示（Prompts）時，其產生的虛假陳述（即所謂的 AI 幻覺）大幅減少了 52.5%。即使是在過去被使用者標記為容易出錯的棘手對話情境中，不準確的陳述也降低了 37.3%。

這項進步在各項嚴格的基準測試中得到了數據支持。在競爭激烈的 AIME 2025 數學測試中，新模型的準確率從 65.4% 躍升至 81.2%；而在測試博士級別科學推理能力的 GPQA 指標中，準確率也從 78.5% 穩步提升至 85.6%。這意味著免費用戶現在能獲得更可靠、更具專業水準的 AI 答覆。

除了準確度的提升，GPT-5.5 Instant 的另一個核心變化在於回答風格的轉變。OpenAI 意識到過去的模型往往會給出過於冗長、充滿免責聲明與繁複條列的答案。因此，新模型的設計核心是「更短、更聚焦」，在不遺漏實質資訊的前提下，大幅減少不必要的格式化與表情符號。測試顯示，新模型使用的單字數與行數皆減少了近 30%，讓溝通更符合實用的職場規範。

在記憶力方面，GPT-5.5 Instant 也變得更加聰明。它能更好地利用使用者之前提供的上下文（如連結的電子郵件、歷史對話或上傳的檔案），並且懂得判斷何時調用這些記憶才是真正有幫助的。更貼心的是，OpenAI 引入了全新的「記憶來源」功能，讓使用者能清楚看見是哪些過往資訊影響了這次的回答，並可隨時更正或刪除過時的記憶標籤。

AI 普及化的新里程碑

GPT-5.5 Instant 的推出，代表著 OpenAI 在優化大眾端 AI 體驗上邁出了重要的一步。自 5 月 5 日起，這款新模型將滾動式推送給所有 ChatGPT 用戶，正式取代 GPT-5.3 Instant 成為預設的對話引擎（開發者端 API 對應為 chat-latest）。這種無縫升級不僅嘉惠了廣大免費用戶，也進一步鞏固了 ChatGPT 在生成式 AI 市場的霸主地位。

對於企業與專業工作者而言，模型減少「廢話」與「幻覺」，意味著 AI 生成的內容可以直接作為生產力工具的機率大增。當日常的合約審閱、程式碼除錯或業務信件撰寫不再需要花費大量時間去交叉比對 AI 的事實正確性時，生成式 AI 才算是真正融入了現代工作流程，成為不可或缺的數位助理。

 

• 延伸閱讀：OpenAI讓ChatGPT訂閱可直接用在OpenClaw上，Agent工作流輕鬆搞定！
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YouTube 網頁版近期爆發嚴重記憶體洩漏問題，導致瀏覽器記憶體佔用飆升，系統卡頓。這場 YouTube 效能災難，是否與反廣告攔截機制有關，引發用戶對記憶體洩漏的廣泛關注。

近日，大量用戶在社交媒體與論壇上反映，YouTube 網頁版出現了嚴重的效能問題。根據用戶上傳的系統截圖顯示，僅僅開啟一個 YouTube 影片分頁，瀏覽器的記憶體（RAM）佔用量竟然迅速飆升至 7GB 以上。

這種異常的記憶體洩漏（Memory Leak）直接導致了瀏覽器崩潰、分頁切換延遲，甚至引發整個操作系統的嚴重卡頓。對於只有 8GB 或 16GB 記憶體的普通電腦用戶來說，這無疑是一場災難性的技術故障。

又是針對廣告攔截器而來？

雖然 Google 目前尚未正式對外說明原因，但技術社群推測，這可能與 YouTube 最近頻繁更新的網頁腳本有關。特別是針對廣告加載邏輯與反攔截（Anti-Adblock）機制的調整，可能在某些特定的瀏覽器環境下引發了這種死循環。

也有用戶指出，在使用 AdBlock 或 uBlock Origin 等擴充功能時，這種洩漏現象最為明顯。這也引發了部分用戶的質疑：Google 是否在刻意透過降低效能的方式，「懲罰」那些不願意觀看廣告或未訂閱 Premium 的用戶？

目前，暫時的解決方法包括禁用廣告攔截插件、清除瀏覽器緩衝區，或是切換至隱身模式播放。然而，這並非長久之計。

隨著 Web 技術的日益複雜，單一網頁對系統資源的索取已達到前所未有的高度。YouTube 作為全球流量最大的影音平台，其腳本的一絲變動都會影響到數以億計的用戶設備。如果 Google 無法在短期內修復此 Bug，可能會推動更多不滿的用戶轉向第三方客戶端或原生應用程式。

技術分析師指出，現代瀏覽器雖然具備「標籤頁隔離」技術，但當單一分頁佔用過多記憶體時，依然會對系統的磁碟交換（Swap）與 CPU 調度造成巨大壓力。在 Google 沒有提出解法之前，建議用戶在播放影片時隨時留意工作管理員，避免因記憶體耗盡而導致未存檔的數據丟失。

 

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當 AI 運算從雲端回歸本地，誰是最佳硬體載體？Perplexity 執行長盛讚 Mac mini 憑藉 Apple Silicon。

當 AI 運算從雲端回流至本地設備，誰才是最強的硬體載體？

AI 搜尋新星 Perplexity 執行長近日公開盛讚 Mac mini 是部署其「Personal Computer」代理型 AI 平台的最佳選擇。透過 Apple Silicon 強大的統一記憶體架構，AI 能在保障極致隱私的前提下，直接存取並編輯用戶的本地檔案，實現雲端算力與本地數據的完美結合。

混合架構的優勢：Apple Silicon 成為 AI 代理理想平台

Perplexity 推出的「Personal Computer」是一款深度集成於操作系統的 AI 代理。不同於傳統純雲端的 AI 助手，它將任務處理中心移轉至本地設備。

執行長 Aravind Srinivas 指出，Mac mini 憑藉其高 CP 值與優異的能效比，成為家庭與辦公室部署 AI 系統的首選載體。這讓 AI 能在不需要上傳敏感數據到雲端的情況下，直接讀取 Mac 上的本地文件並執行編輯任務。

這項策略也得到了蘋果官方的認證。在最新的財報會議上，蘋果財務長點名 Perplexity 正在充分利用 Apple Silicon 的統一記憶體架構（Unified Memory Architecture）來建構相關能力。這種本地化的運算模式，不僅大幅降低了網路延遲，更重要的是解決了企業與高階用戶最在意的隱私控制問題。用戶甚至可以在 iPhone 上遠端下達指令，讓家中的 Mac mini 像一個「私人伺服器」一樣處理複雜事務。

根據 Perplexity 公布的數據，其代理型產品自今年 3 月發布以來，已累計完成相當於 28 億美元人工勞動量的工作。公司內部也積極進行「吃自家狗糧（Dogfooding）」測試，在員工人數僅增長 34% 的情況下，實現了收入 5 倍的暴增，這被視為 AI 代理提升生產力的直接證明。

未來，這套系統還將引入 Microsoft Teams 與 Excel，讓用戶能直接在電子表格側邊欄調用 AI 能力。

為了進一步強化實用性，Perplexity 正與 1Password 合作，讓 AI 代理能在受密碼保護的工具中安全執行操作，而不會直接接觸用戶的原始憑證內容。此外，超過 70 個預設的「Workflows（工作流）」功能也已上線，涵蓋了從市場研究到數據報告的各類企業任務。這種「一鍵啟動」的模式，讓 AI 從一個被動的問答框，轉變為主動的任務執行者，而 Mac mini 則是這一切高效運轉的最佳物理據點。

AI 的「去中心化」趨勢

Perplexity 對 Mac mini 的推崇，預示著 AI 產業正從「雲端壟斷」走向「邊緣算力」的復興。過去我們習慣將一切交給雲端，但隨之而來的是隱私洩漏與高昂的訂閱成本。當本地硬體（如 Mac mini）的算力足以驅動高效能 Agent 時，用戶重新奪回了「數據主權」。這不僅是技術的選擇，更是一場關於個人數位資產安全的防禦戰。這也解釋了為何 Apple Silicon 這種「記憶體共享」的設計在 AI 時代會如此成功。

展望未來，我們可能會看到「一戶一 AI」的場景——每個人家中都有一台持續運行的 Mac mini 作為私人 AI 大腦。它不只幫你搜尋資訊，更在背景默默處理工作流、整理家庭帳單或監測網路安全。這種「本地 Inside、雲端輔助」的混合模式，才是 AI 真正落入日常生活的終極形態。而蘋果強勁的供貨短缺，或許正是這場「本地 AI 革命」蓄勢待發的最佳證明。

 

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在零組件成本攀升下，PC 市場上演「復古風」！NVIDIA 經典顯卡 RTX 3060 有望重投生產。

在零組件成本攀升的現狀下，PC 市場上演了一場意想不到的「復古風」。NVIDIA 史上最成功的經典顯卡 RTX 3060 可能要重新投產。憑藉著三星 8nm 的成本優勢與 12GB VRAM 的實用性，這款長青樹或許將成為 2026 年主流玩家的最後救贖。

三星 8nm 成熟製程的逆襲：顯卡通膨下的穩定器

在顯卡漲價與 RTX 50 系列高價衝擊下，RTX 3060 的「復活」計畫正成為市場的救贖。這款曾經的性價比之王，其採用的三星 8nm 製程早已高度成熟，不僅代工成本極具競爭力，且產能供應完全不會遇到目前 4nm/5nm 製程的「排隊排不到」問題。對於預算有限、僅需求穩定 1080p 遊戲體驗的主流玩家而言，這款長青樹產品無疑是對抗硬體通膨的最佳武器。

RTX 3060 之所以能被封為傳奇，關鍵在於其具備 12GB 的大容量顯示記憶體（VRAM）。這讓它在運行現代 3A 大作或入門級 AI 繪圖（如 Stable Diffusion）任務時，表現甚至優於部分 40 系列的 8GB 產品。分析師指出，重啟 3060 生產線不僅能清空 NVIDIA 與合作夥伴手中的舊有庫存壓力，更能透過三星 8nm 的成熟產能穩定中階市場的份額，防止玩家流向二手市場。

NVIDIA 的戰略妥協與玩家選擇

儘管 NVIDIA 執行長黃仁勳曾公開表態不認同走回舊製程，但面對市場現實，重啟「舊架構＋舊製程」的產品顯然是維持市佔率的明智手段。這象徵著顯卡市場正進入一個「實用主義」至上的時代：並非每位玩家都需要極限的光影追蹤，穩定的 60fps 體驗與約新台幣 8,000 元至 1 萬元的合理價格，才是撐起整體市場的基本盤。3060 的重生，或許正是 NVIDIA 試圖挽回流失的中階用戶所開出的良藥。

 

• 延伸閱讀：老將救援！傳 RTX 5050 入門卡延後，NVIDIA 屬意 RTX 3060 於 6 月重回市場填補空缺
• 延伸閱讀：2025年1月Steam硬體調查：RTX 3060依舊為最受歡迎的顯卡
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AMD 旗艦 APU Gorgon Halo 揭開神秘面紗，搭載突破性 192GB 記憶體與強大核顯，Gorgon Halo 的創新記憶體分配機制，將為 AI 運算與高性能圖形處理樹立全新硬體基準。

AMD 下一代旗艦級 APU「Gorgon Halo」終於揭開神秘面紗。這款代號為 Ryzen AI MAX+ 495 的運算怪物，不僅搭載了 16 個 Zen 5 核心，更在記憶體容量與核顯頻率上實現了突破性的提升，目標直指高性能筆電與專業工作站市場。

Zen 5 核心與 Radeon 8065S 的暴力組合

根據 PassMark 資料庫的最新跑分數據，這顆代號 Gorgon Halo 的頂級 APU 採用了 16 核心 32 執行緒的 Zen 5 架構。其實測單核得分達到 4293 分，多核更是衝到了 57525 分，相較於前代旗艦 Ryzen AI MAX+ PRO 395 提升了約 10%。這種效能表現意味著 AMD 正試圖在行動平台上提供與高階桌機相媲美的運算實力。

核顯部分則搭載了全新的 Radeon 8065S。雖然延續了 RDNA 3.5 架構與 40 個計算單元（CU）的規模，但透過大幅拉高核心運行頻率，效能獲得了進一步優化。其實測 3D 跑分達 18427 分，足以應對絕大多數主流 3A 遊戲與專業影片剪輯需求，這讓「核顯取代低階顯卡」的願景變得更加現實。

192GB 記憶體：大容量快取與顯存分配的機制創新

這次最令業界震驚的升級點在於記憶體支援。曝光的測試平台直接搭載了高達 192GB 的記憶體，遠超前代 Strix Halo 的 128GB 上限。這項改動顯然是為了滿足日益增長的 AI 大型模型訓練與 8K 影片渲染需求。對於內容創作者而言，更多的記憶體空間意味著能處理更複雜的圖層與數據集。

根據 AMD 的顯存分配機制，該 APU 最高能劃出 87.5% 的系統記憶體供 GPU 使用，這意味著在 192GB 的配置下，GPU 可擁有高達 168GB 的專用顯存。這種配置不僅秒殺了目前市面上所有的行動顯卡，甚至讓許多桌上型旗艦顯卡都望塵莫及，為 AI 運算與高性能圖形處理建立了全新的硬體基準。

Gorgon Halo 的現身宣告了 AMD 在高性能 SoC 領域的野心。透過將 Zen 5 核心與強大的 Radeon 核顯深度整合，AMD 正在模糊「處理器」與「顯卡」的界線。這對於輕薄型工作站與高效能掌機而言是巨大的利多，因為開發者現在能以更低的功耗與物理空間，獲取原本需要獨立顯卡才能達成的運算能力。

從 Gorgon Point 到 Gorgon Halo 的演進邏輯，我們可以看到 AMD 正全力衝刺 AI 與專業運算市場。預計 AMD 將在 6 月的 Computex 2026 台北電腦展上正式公開這款旗艦 APU 的更多細節。

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Intel憑藉獨家EMIB先進封裝技術，良率突破90%，吸引Google、NVIDIA等巨頭青睞。這項EMIB技術不僅為Intel帶來關鍵翻身機會，更在AI晶片代工市場佔據重要地位。

Intel 的代工業務正迎來一場關鍵的翻身仗。受惠於 AI 浪潮對先進封裝技術的渴求，Intel 研發多年的獨家 EMIB（嵌入式多晶片互連橋接）封裝技術近日傳出良率已突破 90% 的重大進展。

這不僅讓 Intel 的股價持續走強，更吸引了包括 Google、NVIDIA 與 Meta 在內的科技巨頭目光，紛紛計畫將新一代 AI 晶片交由 Intel 進行後端封裝，對台積電長期壟斷的 CoWoS 市場構成實質威脅。

EMIB 技術核心：高穩定與低漏電的 AI 運算推手

Intel 的 EMIB 是一種獨家的 2.5D 封裝技術，目前已演進至具備 MIM 電容設計的矽橋（Silicon Bridge）版本。

這項技術最大的優勢在於能有效降低訊號雜訊，並提升電力傳輸的完整性。雖然其成本略高於傳統方案，但對於追求極致穩定性與低漏電特性的高端 AI 晶片而言，EMIB 提供的技術指標極具吸引力。這讓 Intel 在先進工藝代工之外，開闢了一條更具「吸金力」的技術護城河。

華爾街分析師指出，EMIB 良率衝破 90% 是一個重要的分水嶺。這意味著 Intel 的生產工藝已經成熟，具備了大規模量產商業化訂單的能力。在目前台積電 CoWoS 產能持續供不應求、代工價格居高不下的背景下，Intel 的 EMIB 成為了全球科技巨頭眼中的「第二水源」。這種封裝技術的領先，甚至比先進製程（如 18A）的進展更能快速帶進現金流，並支撐起 Intel 重返 5,000 億美元市值的野心。

根據供應鏈消息，Google 的下一代 TPU 與 NVIDIA 計畫推出的 Feynman 架構 GPU，都有強烈的意願導入 Intel 的 EMIB 封裝技術。這反映出在 AI 硬體軍備競賽中，晶片巨頭們正試圖分散對單一供應商的過度依賴。

對 Intel 而言，能從台積電手中「搶人」不僅是財務上的勝利，更是品牌信譽的巨大修復。這向市場傳遞了一個強烈訊號：Intel 在後端封裝領域依然具備全球頂尖的戰鬥力。

除了 Google 與 NVIDIA，社交龍頭 Meta 也被列為 EMIB 的重要潛在客戶。雖然與 Meta 的深度合作可能要等到 2028 年的產品線，但這項技術的長線佈局已初見成效。在 2.5D/3D 封裝逐漸成為「卡脖子」關鍵技術的今天，Intel 憑藉 EMIB 的高良率與產能優勢，正逐漸從一家傳統的 CPU 廠商轉型為全方位的 AI 晶片代工巨擘。這場先進封裝的戰爭，才剛進入最激烈的白熱化階段。

先進封裝——AI 晶片戰爭的真正「後勤」

過去我們過度關注 3 奈米、2 奈米的製程競賽，但 Intel EMIB 的崛起告訴我們：先進封裝才是 AI 晶片效能與產量的真正瓶頸。NVIDIA 與 Google 的轉向，本質上是因為台積電的 CoWoS 產能已經飽和到無法負荷全球的需求。Intel 在這個時間點拋出 90% 良率的成績單，時機點抓得極其精準。這不僅是技術的勝利，更是一場精采的供應鏈卡位戰。

長遠來看，半導體代工將從「一站式服務」演變為「混搭模式」。未來我們可能會看到由台積電代工邏輯晶片、再由 Intel 進行 EMIB 封裝的混合方案。這種技術間的交織與競爭，將加速整體半導體產業的技術更迭。Intel 若能守住 EMIB 的良率優勢並擴大產能，將有機會在 AI 時代找回失落的統治力。這不僅是為了股價，更是為了向世界證明：矽谷老牌巨頭依然具備定義硬體極限的能力。

 

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• 延伸閱讀：台積電魏哲家證實：美國廠良率已與台灣看齊，2029 計畫將 CoWoS 先進封裝移師北美
• 延伸閱讀：英特爾證實加入馬斯克 TeraFab 巨型晶片計畫，包辦設計到封裝

 

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Google 正有計畫地淡化 Fitbit 品牌，將這個曾統治健康追蹤市場的 Fitbit 整合至 Pixel 生態圈。這場 Google 的品牌淡化行動，預示著穿戴裝置市場的巨變與新戰略。

自 2021 年 Google 完成對穿戴裝置先驅 Fitbit 的收購後，外界始終關注這個曾統治健康追蹤市場的品牌將走向何方。

然而，根據最新的市場動態與產品佈局顯示，Google 正有計畫地淡化 Fitbit 的品牌獨立性。從產品包裝上的「Fitbit by Google」轉變為更強調母品牌的「Google Fitbit」，再到各國官網的整合，顯示出 Google 意圖將所有的穿戴裝置能量，全面收攏至自家的 Pixel 生態圈中，讓 Fitbit 逐漸退居幕後成為技術供應者。

這種品牌淡化的背後，反映了 Google 在硬體佈局上的野心轉移。Fitbit 雖然擁有強大的數據基礎與忠實用戶，但隨著 Google Pixel Watch 系列的推出，兩者在功能上的重疊度越來越高。

對於 Google 而言，維持兩個功能相似的品牌不僅造成行銷資源的浪費，更不利於與 Apple Watch 進行正面競爭。因此，將 Fitbit 從一個「硬體品牌」轉化為 Pixel 手錶內建的「健康服務」，已成為 Google 目前顯而易見的長遠策略，旨在建立單一且強大的穿戴品牌。

Fitbit App 全面「Google 化」引發用戶熱議

除了硬體命運未卜，Fitbit 的軟體體驗也在經歷一場深刻的變革。最新的 Fitbit 應用程式介面已經大改，全面採用了 Google 的「Material You」設計語言，視覺風格與 Pixel 手機高度統一。雖然 Google 聲稱這能提供更直覺的操作體驗，但許多資深 Fitbit 用戶卻對此表示不滿，認為過往簡潔、專注於數據展現的 Fitbit 特色正在消失，取而代之的是冰冷且缺乏個性的 Google 式框架，這場美學衝突也反映了品牌整合過程中的文化摩擦。

此外，Google 帳號的強制遷移更是品牌整合的最後一哩路。原本獨立的 Fitbit 帳號已逐步被要求整合進 Google 帳號體系中，這不僅是為了數據同步的便利，更是為了在底層技術上徹底切斷 Fitbit 的獨立運作能力。對於 Google 而言，掌握了使用者的健康大數據後，Fitbit 品牌本身的存續與否，似乎已不再是考量的首要重點。未來 Fitbit 品牌可能僅會存在於平價手環產品線，作為 Pixel 手錶的低階補充，甚至是逐步被 Pixel 標誌所取代。

大廠收購後的品牌黃昏，Fitbit 能否在 Pixel 陰影下重生？

Fitbit 的現況再次證明了矽谷巨頭收購後的經典命運：技術被吸收，品牌被埋沒。對於曾經推動智慧穿戴普及的 Fitbit 而言，這無疑是一個傷感的結局。然而，站在產業的角度來看，Google 的這種整合策略是必然的。若要建立足以抗衡 Apple Health 生態的體系，Google 必須擁有一個統一的品牌語言。將 Fitbit 的精華——精準的算法與健康建議——注入 Pixel Watch，或許才是讓這些技術在 AI 時代發揮更大價值的唯一途徑。

展望未來，我們可能會看到 Fitbit 標誌逐漸從實體硬體上消失，轉而成為一個類似於「Powered by Fitbit」的軟體標籤。

對於老用戶來說，這種轉變雖然難以接受，但也許能換來更穩定的雲端支援與更強大的 AI 整合功能。在科技巨頭壟斷的時代，獨立品牌的「獨特性」往往會為了大整體的「一致性」而犧牲。這場品牌淡化行動，標誌著 Google 穿戴裝置戰略正進入一個由 Pixel 主導、技術內斂的新階段。

 

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• 延伸閱讀：Pixel Watch 正式發表、搭載 Fitbit 健身功能，售價 10,900 元起
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馬斯克坦承 xAI 曾利用 OpenAI 模型進行「蒸餾」訓練 Grok，揭露了 AI 競賽中的現實。

馬斯克在針對 OpenAI 的訴訟證詞中坦承，他創立的人工智慧公司 xAI 曾利用 OpenAI 的模型，透過業界通稱的「蒸餾」（Distillation）技術來訓練自家聊天機器人 Grok。這項承認不僅讓這項「心照不宣」的技術手段被推向聚光燈下，更揭露了美國前沿實驗室之間為了在競爭中不落後，不惜相互「截長補短」的真實態勢。

馬斯克：Anthropic實力才是第一，xAI 仍在追趕

所謂的「蒸餾」技術，是指第三方透過向公開的 API 高強度提問，藉此推斷並學走前沿模型的「內部行為模式」。

過去，這種做法曾被指責多發生在中國公司身上，用以降低開發門檻。然而，馬斯克在庭上直言，這是「AI 公司普遍採用的做法」，並坦承 xAI 「部分」使用了此手段。這反映出在 AI 競賽中，後發者如 xAI 為縮短與 OpenAI 數年的技術差距，直接向行業領頭羊「取經」已成現實。

這項公開承認，對大型 AI 公司構成威脅，因為這意味著投入鉅額算力換來的規模壁壘，正被其他開發者以遠低於原始成本的價碼瓦解。業內對此也不乏諷刺：當前沿實驗室本身就在版權邊界上反覆試探以獲取訓練數據時，如今卻要竭力阻斷別人用合規接口把它們的模型「學走」。OpenAI、Anthropic 與 Google 已聯手發起共享情報行動，試圖識別並阻斷疑似批量的自動化提問，以防止模型精華被「榨乾」。

在庭審中，馬斯克還罕見地對全球 AI 巨頭進行了主觀排名。他認為目前 Anthropic 在能力上居於全球首位，其次才是 OpenAI 與 Google，而中國的開源模型則排在其後。馬斯克則將 xAI 描述為一家規模僅幾百人的小公司，儘管他曾在去年宣稱 xAI 很快將超越除 Google 以外的所有競爭對手。這次在法庭上的「老實交代」，顯然是為了強化他在訴訟中對 OpenAI 背離非營利初衷的指控，但也意外曝光了 xAI 的技術路徑。

業界對於其它模型「蒸餾」的行為其實也沒有定論，頂多可能涉及的問題就是服務條款的違背。馬斯克的證詞，無疑撕開了AI競賽下的現實：在通往通用人工智慧（AGI）的路上，沒有人是絕對清白的「原創者」。

其中，最有趣的是馬斯克對 Anthropic 的高度評價。畢竟Anthropic的核心成員當年也是從OpenAI出走，馬斯克的這番評價，也有可能是因為「敵人的敵人就是朋友」。

 

 

• 延伸閱讀：OpenAI 解釋 GPT-5 為何突然迷上「哥布林」，Nerdy 書呆子人格成最大關鍵
• 延伸閱讀：OpenAI 奪回 AI 繪圖王者寶座！GPT Image 2「原生思考」架構超越 Nano Banana
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iPhone 18 Pro Max 模具曝光，機身厚度可能突破 13mm，預示蘋果為追求極致 AI 性能，將迎來「厚機時代」。

 

蘋果（Apple）在追求極致輕薄的道路上，似乎正迎來一個巨大的髮夾彎。近期，一系列號稱是 iPhone 18 Pro Max 的機身模具在網路上瘋傳，引發了全球科技圈的強烈震撼。根據模具實測數據顯示，這款預計於 2026 年發布的頂級旗艦，其機身厚度（包含鏡頭模組）竟然可能突破 13mm。這相對於現有機型而言是顯著的增厚，對於長期習慣蘋果「薄如蟬翼」設計語言的用戶而言，這種近乎「硬派」的體積擴張，究竟是性能爆發的前兆，還是設計美學的妥協？

這項厚度增長的背後，直指蘋果在未來數年最核心的兩大佈局：電池技術革新與 AI 散熱。據供應鏈消息，iPhone 18 Pro Max 計畫搭載更高能量密度的固態電池（Solid-state Battery）技術，雖然能量密度提升，但為了追求更長的續航與應對 Apple Intelligence 本地大模型運算產生的巨大熱能，蘋果不得不增加機身內部的空間容量。此外，為了容納更強大的潛望式長焦鏡頭與更大的感測器，鏡頭模組的厚度增加已成為不可逾越的物理限制，這 13mm 的厚度，實質上是蘋果對「極致效能」的終極賭注。

從「纖薄美學」到「性能怪獸」

如果 13mm 的數據屬實，這標誌著 iPhone 將正式從「時尚單品」轉型為「專業創作工具」。過去幾年，蘋果試圖在有限的厚度內塞進更多功能，但這導致了散熱不均與續航瓶頸。現在，透過增加厚度，蘋果能更從容地佈置熱導管與更大面積的石墨烯散熱片，確保 A20 系列晶片在長時間執行複雜 AI 任務或高畫質遊戲時不降頻。這種「以厚換強」的策略，反映出蘋果已認清在生成式 AI 時代，性能的穩定輸出遠比外觀的輕薄更具市場競爭力。

然而，這種體積的擴張也引發了手感與便攜性的憂慮。13mm 的厚度意味著 iPhone 18 Pro Max 可能會成為近年來最具「分量感」的手機。對於女性用戶或習慣單手操作的玩家而言，這無疑是一大挑戰。但從另一個角度看，更厚的機身也提供了更好的握持支點與更大的內部結構強度，降低了彎折風險。蘋果似乎正試圖效仿專業攝影機的設計思維：只要效能足夠強大、功能足夠專業，用戶自然會接受那多出來的一點厚度。這種對專業用戶的極致討好，正是蘋果鞏固其高階市場佔有率的關鍵棋局。

iPhone 18 Pro Max 模具的曝光，給了我們一個清晰的訊息：AI 手機時代，輕薄化將會暫時讓位於能量供給與散熱管理。目前的半導體製程已逼近物理極限，要在不增加體積的情況下實現性能翻倍已變得極其困難。蘋果的 13mm 抉擇，是向物理學低頭，也是向未來的 AI 願景招手。對於玩家而言，這是一場關於「美感」與「力量」的權衡。如果這 13mm 能帶來兩天的續航力與無卡頓的離線 AI 體驗，那麼這份厚重將會被視為一種專業的勳章。

對於台灣的零組件供應商而言，iPhone 的增厚意味著內部結構件與散熱模組的產值將顯著提升。更複雜的機身結構需要更高精度的金屬加工技術。這場由蘋果發起的「重量級」變革，將帶動整個手機產業重新審視硬體設計的優先級。我們正進入一個「厚機時代」，一個不再以輕薄論英雄，而是以運算密度定高下的新紀元。蘋果的這一步，是否能像當年的大螢幕轉型一樣再次引領風潮？答案就藏在那多出來的幾公釐空間裡。

 

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全球數百萬用戶的 Blender 正面臨財務危機！這款成功的開源軟體，其開發團隊因營運成本劇增而瀕臨破產。Blender 的困境，引發了對開源模式永續性的深思，究竟開源模式該如何持續？

在全球 3D 建模、動畫與視覺特效領域，Blender 不僅是一款軟體，更是一個對抗商業壟斷的符號。然而，這盞開源界的明燈近日傳出了令人揪心的消息。

Blender 基金會創辦人 Ton Roosendaal 在最新的內部報告中揭露，由於營運成本與研發壓力的劇增，這支僅由 30 名核心工程師組成的開發團隊，正處於財務枯竭的邊緣，甚至面臨無法按時發放薪資的危機。

這項消息震撼了全球 200 萬名活躍用戶。長期以來，Blender 憑藉著「由社群驅動、為藝術家服務」的純粹理想，吸引了無數個人創作者。但隨著軟體功能日益強大，從 EEVEE 即時渲染引擎到 Geometry Nodes 的開發，維護與創新的成本已呈指數級增長。Roosendaal 坦言，目前的財務缺口並非因為用戶減少，而是因為開源模式在面對「摩爾定律級別」的技術競賽時，其資源調動能力已達極限。

贊助結構的脆弱性：當企業巨頭與個人捐贈失衡

Blender 的資金來源主要分為兩大塊：大企業的發展基金（Development Fund）以及個人用戶的月度捐贈。雖然 NVIDIA、AMD、Apple、Epic Games 與 Unity 均在贊助名單中，但這些企業的贊助往往是針對特定硬體優化（如 RTX 渲染或 Metal 支援）的專款專用。

這導致了一個結構性矛盾：基金會擁有足夠的錢去開發新功能，卻沒有足夠的「自由資金」來支付核心開發者的基本薪資與伺服器日常維運。目前，個人用戶的捐贈佔比逐年下降，許多用戶在習慣了「免費享受 3A 級工具」後，忽略了維持這個工具運轉所需的實質成本。這支支撐起全球無數動畫作品的 30 人團隊，目前的人均產值雖高得驚人，但其財務緩衝空間已不足兩個月。

 

社群自救行動

面對危機，Blender 社群已發起了一場名為「一人一美金（One Dollar Hero）」的緊急募資行動。在 Reddit 與 Twitter 上，無數藝術家分享了自己如何靠著 Blender 賺到第一桶金的故事，呼籲受益者回饋。這不僅是為了補足薪資缺口，更是一次對「開源模式可持續性」的全民投票。

與此同時，內部也開始討論是否要引進非強制性的「加值服務」，例如官方認證的素材庫或高級技術支援服務。雖然這在 Blender 長期堅持的「完全免費、無歧視」價值觀中引起了激烈爭辯，但正如一名資深開發者所言：「如果團隊不復存在，純粹的理想也就失去了物理載體。」

Blender 這次面臨的不是「產品失敗」，而是「成功的代價」。當一個工具好用到足以取代數十萬台幣的商業軟體（如 Maya 或 3ds Max）時，其背後的研發強度早已不再是「興趣小組」能承擔的範疇。這場危機告訴我們，支持開源不只是情懷，更是一場關於「生產力穩定性」的投資。如果你依賴它生存，那麼每年捐出一點贊助，其實是在為你自己的生財工具買保險。

 

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Intel革命性驅動程式更新，大幅放寬顯示記憶體限制，讓Arc與Core Ultra顯示晶片能調用93%系統記憶體。此舉對本地AI模型運行意義重大，Intel正引領AI PC新時代。

英特爾（Intel）近日發布了一項革命性的驅動程式更新，大幅放寬了 Arc 系列顯示卡與 Core Ultra 內建 GPU 對系統記憶體（RAM）的調用限制。在最新的驅動版本下，Intel 顯示晶片最高可調動 93% 的系統記憶體作為顯示記憶體使用。這意味著在搭載 64GB RAM 的電腦上，GPU 理论上可以獲得約 59.5GB 的可用空間。

這項更新對於在本地執行 AI 大語言模型（LLM）的開發者與創作者來說具有里程碑意義。過去，受限於顯示記憶體大小，許多龐大的 AI 模型無法在筆電或一般主機上順暢運行；現在透過調動幾乎全部的系統記憶體，Intel 平台在本地部署、推論大型模型的靈活性已顯著提升。

本地 AI 戰略：打破 16GB 顯示記憶體的「硬體牆」

傳統上，AI 運算的效能高度取決於顯卡的專用顯示記憶體（VRAM）容量。然而，高容量顯卡往往價格昂貴且功耗驚人。Intel 此項更新的邏輯在於：既然現代 PC 的系統記憶體（DDR5）容量越來越大且成本低廉，為何不讓內顯核心直接與系統記憶體共享資源，進而解決 AI 運算中的「載入空間」問題。

實測數據顯示，在搭載 128GB RAM 的高端 Core Ultra 平台上，Intel GPU 可獲得超過 112GB 的可用空間。雖然系統記憶體的傳輸速度不及專用顯示記憶體（VRAM），但對於那些需要常駐後台的大型參數模型來說，這種「空間換取可行性」的策略，讓原本只能在專業工作站運行的模型，現在也能在商用筆電上順跑。

這項重磅更新不僅針對最新產品，更向下相容了多款硬體。除了最新的 Core Ultra 系列（Meteor Lake、Lunar Lake、Arrow Lake），原本的 Intel Arc A 系列獨立顯示卡也能從中獲益。軟體方面，則完整支援 Windows 10 與 Windows 11 的多個主要版本，展現了 Intel 統一 AI 軟體生態系的決心。

對於內容創作者與企業用戶來說，這代表著更低的 AI 入門門檻。無論是本地化的圖像生成，還是企業內部的私有化大語言模型，都不再需要依賴昂貴的專用伺服器。Intel 正試圖透過這場驅動層級的「記憶體大解放」，在即將到來的 AI PC 時代，建立起一套對開發者更友善、硬體限制更少的競爭優勢。

Intel 的 AI 反攻策略

Intel 的這步棋走得非常精準。在輝達靠著硬體顯示記憶體規格壟斷 AI 運算時，Intel 利用 PC 系統記憶體容量大、成本低的優點，透過軟體層級的解放，讓一般電腦也能具備運算大型模型的能力。雖然系統記憶體的頻寬不如專用顯示記憶體（VRAM），但對於強調「本地化、隱私化」的個人 AI 應用來說，這已足以填補巨大的效能缺口。

 

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蘋果傳聞將推出全新入門級桌上型電腦 Mac Neo，以親民價格搶攻輕度使用者市場。這款 Mac Neo 搭載 A19 Pro 晶片，有望成為市場上極具競爭力的入門級桌上型電腦新選擇。

受惠於 M 系列晶片的強大效能與高 CP 值，蘋果（Apple）的 Mac mini 在桌上型主機市場一直有著不錯的銷量，但也因此常面臨供不應求的狀況 。為了解決這個問題，並進一步擴張版圖，最新消息指出，蘋果正積極籌劃一款全新的入門級桌上型電腦「Mac Neo」，準備以更親民的價格搶攻輕度使用者市場 。

A19 Pro 晶片下放，效能足以應付日常所需

有別於目前 Mac mini 搭載專為電腦設計的 M 系列晶片，這款傳聞中的 Mac Neo 將會採用與即將推出的 iPhone 17 Pro 系列同款的 A19 Pro 晶片，並標配 12GB 的記憶體 。

這項策略的背後有著精打細算的考量。透過直接使用已經具備龐大量產規模的 A 系列晶片，蘋果不僅能確保 Mac Neo 的穩定供貨，還能避開目前高階運算晶片與記憶體資源的激烈競爭，進而有效控制生產成本 。

在效能方面，雖然在面對影片剪輯或複雜運算等重度負載時，Mac Neo 肯定比不上老大哥 Mac mini ，但得益於 A 系列晶片一向優異的單核表現，要順暢執行網頁瀏覽、文書處理等日常高頻操作絕對是游刃有餘，非常適合家庭、學生或是輕度辦公等非專業使用場景 。

體積如 Apple TV 大小，多彩外殼設計吸睛

在外觀設計上，Mac Neo 主打極致輕巧。據了解，它的機身尺寸大約只和 Apple TV 4K 相當，非常不佔空間 。為了與 Mac mini 做出區隔並吸引年輕族群，傳聞 Mac Neo 將會採用彩色的塑膠外殼，在維持蘋果一貫簡約美學的同時，增添更多活潑的氣息 。

連接埠方面，雖然受限於體積與成本，Mac Neo 預計只會配備兩個 10Gb 的 USB-C 連接埠，但對於一般入門使用者來說也算夠用 。值得一提的是，整機功耗將控制在極低的 35W，不僅環保省電，在散熱設計上也能更為精簡 。

定價策略殺手鐧：299 美元震撼市場

最令人期待的莫過於它的售價了。消息指出，Mac Neo 的預期定價將會落在 299 美元（約新台幣 9,600 元）這個極具破壞力的甜蜜點 。相較於目前 Mac mini 起售價的 599 美元（約新台幣 19,200 元），Mac Neo 的價格優勢非常明顯 。

這項定價策略清楚地展現了蘋果想要向下扎根的企圖心。透過推出更便宜的入門級選擇，蘋果不僅能吸引預算有限的消費者，更有機會從 Windows 陣營的迷你主機市場中搶下市佔率 ，進而擴大整個蘋果生態圈（如 iCloud、Apple Music、Apple TV+ 等）的服務覆蓋範圍 。

蘋果在產品線的切割上一向精明。這次傳出將 A 系列晶片「升格」運用在桌機上，雖然看似是為了緩解 Mac mini 的供應壓力，但更像是看準了那些只需要「一台能上網打字的蘋果電腦」的使用者。如果 Mac Neo 真的以不到一萬台幣的價格問世，對於目前市面上主打文書處理的平價 Windows 迷你主機來說，絕對會是一記震撼彈。

 

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Google 正以革命性的 Android 一鍵式憑證，徹底改寫數位身份驗證的未來。這項創新的一鍵式憑證技術，將繁瑣的驗證流程轉化為無感體驗，大幅提升便利性與安全性。

Google 正試圖將「驗證」從一個需要頻繁切換視窗的主動操作，轉化為一個在背景流暢運行的隱形保護層。為了徹底消除繁瑣的郵箱驗證碼與簡訊 OTP 流程，Google 正著手在 Android 系統中導入一項革命性的身份驗證機制——「一鍵式憑證（One-Tap Credentials）」。

這項技術基於 Android Credential Manager API 與 W3C 的數位憑證標準，讓使用者在登入第三方服務或註冊新帳號時，無需再等待並輸入六位數代碼，只需透過設備端的指紋或面容確認，即可瞬間完成電子郵件所有權的驗證，極大化提升了移動端的操作流暢度與使用者體驗。

這種設計理念與近年大力推廣的「Passkey（通行金鑰）」有異曲同工之妙。憑證直接綁定於受信任的硬體設備中，不僅大幅縮短了驗證時間，更有效防範了透過攔截驗證碼進行的網路釣魚攻擊。對於長期飽受登入障礙困擾的使用者而言，這不僅是便利性的提升，更是系統層級安全防禦的一次重大進展。

全新 Credential Manager 介面讓資料分享更直觀

除了速度提升，Google 也同步強化了驗證過程中的隱私透明度。在全新的一鍵式驗證介面中，系統會清楚列出該應用程式請求取得的特定欄位，例如姓氏、全名、頭像或電子郵件地址。使用者可以精確掌握哪些個人數據將被分享給第三方服務商，並隨時決定是否授權。這種「所見即所得」的資訊披露方式，解決了過往應用程式後台過度索取權限的亂象，將數據主導權重新交還給使用者，建立起更具信任感的數位環境。

目前這項技術正處於初步部署階段，首波開放對象為一般的個人消費者帳號。對於企業級的 Google Workspace 使用者或受管管轄帳號，則需等待後續的安全性更新。值得注意的是，這些憑證均經過 Google 官方的數位簽署，具備極高的公信力，確保第三方服務商收到的確實是經過驗證的真實郵箱。這種由系統級主導的驗證機制，預計將成為未來 Android 生態系中各類 App 的標配，大幅改寫全球數位身份認證的規則與標準。

從「密碼時代」到「憑證時代」，Google 正在重新定義安全邊界

驗證碼技術（OTP）自誕生以來雖守護了網路安全多年，但其依賴通訊網路的特性與笨拙的操作體驗，早已跟不上當代 AI 與高速運算的需求。Google 推廣「一鍵式憑證」，本質上是在瓦解傳統的登入模式。透過將身份與實體設備深度綁定，Google 正在構建一個不需要「記憶」任何密碼、也不需要「等待」任何通知的自動化驗證環境。這對於降低使用者流失率、提升電商轉化率等商業場景而言，具備極高的實戰價值，也是 Android 系統邁向「無密碼化」的重要里程碑。

然而，隨著驗證權限越來越集中於作業系統，Google 的權力邊界也隨之擴張。雖然便利性十足，但也意著使用者的數位身份將與 Android 系統更緊密地綑綁。對於追求隱私極致的用戶而言，如何確保這些設備端的憑證不被濫用，將是未來爭議的焦點。Google 的這一步棋，標誌著安全技術正朝向「無感化」邁進，但也提醒了我們：在享受一鍵登入的快感時，我們對於系統平台的依賴度也正以前所未有的速度在提升。這不僅是技術革命，更是數位主權的重新分配。

 

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大摩最新報告揭示，AI 產業正從生成式轉向代理式 AI。這股代理式 AI 熱潮將使資料中心對 CPU 的需求大幅增長，預計為 CPU 市場帶來數百億美元的驚人增量，重塑 AI 投資版圖。

全球人工智慧（AI）的熱潮正經歷一場深刻的範式轉移。根據Morgan Stanley近日發布的最新研究報告，AI 產業的發展核心正從單純的「內容生成」過渡到具備自主規劃與執行能力的「代理式 AI（Agentic AI）」。

隨著 AI 系統開始執行多步驟任務，資料中心的硬體投資焦點將不再僅限於圖形處理器（GPU），而是會大幅擴展至控制層的中央處理器（CPU）與負擔上下文儲存的記憶體。大摩預估，這波轉向到 2030 年將為高達千億美元規模的資料中心 CPU 市場，額外帶來 325 億至 600 億美元（約新台幣 1 兆 9,440 億元）的驚人增量。

大摩指出，代理式 AI 的崛起意味著計算瓶頸正在發生移轉。目前的生成式 AI 多依賴 GPU 進行大規模的高併發運算，但代理式 AI（指的是能自行規劃任務、調用工具並採取行動的系統）則需要更多的「協調（Coordination）」能力。

在這一過程中，CPU 越多地充當管理多步驟任務的控制層（Control Layer），負責邏輯調度與行為評估。職是之故，原本 AI 資料中心中 CPU 與 GPU 約為 1:4 甚至 1:8 的配置比例，在未來幾年內有望調整至 1:1 或 1:2 的「高對位」狀態，驅動通用計算能力的階躍式變化。

記憶體需求暴漲 77%：半導體生態系的定價權重排

除了 CPU 需求噴發，代理式 AI 對記憶體的胃口同樣驚人。由於代理程式在執行長達數小時甚至數日的任務時，必須持續維持複雜的任務狀態與長期的上下文記憶，大摩預測這將帶動全球 15 到 45 EB（Exabytes）的額外 DRAM 需求。這項數據相當於 2027 年全球 DRAM 總供應量的 26% 至 77%。在這種供應受限的生態系統中，擁有先進封裝與高頻寬記憶體（HBM）技術的廠商將獲得更強大的定價權，將 AI 支出紅利從單一的一線 GPU 廠商，擴散至整個記憶體與組件供應鏈。

在這一波版圖重構中，大摩也點出了具備優勢的領先者名單。CPU 領域首推已跨足 ARM 架構處理器（如 Grace）的 NVIDIA，以及長期深耕通用運算的 AMD、Intel 與 Arm。在製造端，台積電（TSMC）作為全球先進製程的門神，其在 CPU 代工市場的份額預計將從目前的 70% 提升至 2028 年的 75%；而曝光機巨頭ASML則持續受惠於製程微縮帶來的設備剛性需求。職是之故，這場計算革命正讓原本「薄利多銷」的組件廠商，重新拿回產業的話語權，並在 AI 下半場構築出「第二增長曲線」。

AI 投資不再只有 GPU，通用運算與精準協調成為下半場勝負手

觀察大摩這份報告，AI 投資的邏輯已進入「去中心化」階段。過去兩年，市場盲目追求 GPU 算力的極致，但隨著 Agentic AI 落地，系統的「智力」將不只取決於算得多快，更取決於調度得有多聰明。

CPU 作為整個系統的「大腦皮質」，其地位重回舞台中央已是必然趨勢。這對於長期依賴單一硬體路徑的投資者而言是一個警訊：未來三年的 AI 基礎設施軍備競賽，需求成長的速度將遠快於技術革新的稀釋效應，且支出的廣度將遠超乎目前的想像。

 

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Pixel 11 系列搭載 Tensor G6 晶片規格首度流出！Tensor G6 採 7 核心架構，大核頻率突破 4.11GHz。

隨著 Google 預計於 8 月發布的 Pixel 11 系列日益臨近，核心動力 Tensor G6 晶片的關鍵規格終於首度流出。根據最新的流出資訊，這顆代號為「Grizzly」與「Kodiak」機型的核心，將捨棄傳統配置，轉向全新的 7 核心架構。

其中大核頻率更是一舉突破 4.11GHz。儘管在 CPU 效能上展現了強大野心，但 Google 在 GPU 選擇上卻顯得異常保守，預示著 Pixel 11 將繼續走「影像導向」而非「極致電競」的發展路線。

7 核戰術：大核頻率突破 4GHz 的效能博弈

Tensor G6 這次採用的 7 核心設計在業界相當罕見。其核心架構包含了一顆時脈高達 4.11GHz 的 ARM C1 Ultra 大核，搭配四顆 3.38GHz 與兩顆 2.65GHz 的 C1 Pro 核心。

這種高頻策略顯示 Google 迫切希望提升 Pixel 11 的日常反應速度與多任務處理能力，尤其是在運行複雜的裝置端 AI（On-device AI）模型時。配合全新的 Titan M3 安全晶片，這套組合拳旨在打造一個兼具高效能與極致資安的 Android 旗艦基準。

相對於 CPU 的激進升級，GPU 部分的選擇卻讓不少硬體迷感到意外。

爆料指出 Tensor G6 將搭載 PowerVR C-Series 系列圖形核心，這款核心在技術層面上已問世數年。儘管 Google 很可能進行了深度定制或頻率最佳化，但這也明確傳達了一個訊號：Pixel 11 系列並不想與三星、華碩競爭「遊戲神機」的頭銜。Google 的核心策略顯然是將功耗餘裕留給影像處理器（ISP）與 AI 運算單元，藉此強化其招牌的運算攝影與智慧語音交互功能。

Google 在 Tensor 系列上的「偏科」已經成為一種品牌基因。放棄追求極致的 GPU 跑分，轉而專注於日常使用的流暢度與 AI 功能的實用性，這在市場上其實是一種精準的差異化定位。然而，隨著 Android 遊戲生態對光追技術的需求提升，過於保守的 GPU 選擇是否會成為 Pixel 11 的軟肋仍有待觀察。對 Google 而言，Tensor G6 是其自研晶片道路上的重要一環，如何在「製程效能」與「使用者體驗」間找到那個完美的平衡點，將直接影響 Pixel 在高端市場的滲透力。

 

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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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