【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。
＊「星際之門」計畫升級！OpenAI 聯手甲骨文、軟銀新建 5 座 AI 資料中心
OpenAI、甲骨文與軟銀共同宣布，將擴大「星際之門」計畫，三年內在美國新建 5 座 AI 資料中心，總投資上看 5,000 億美元，電力容量高達 7GW。新中心將以甲骨文雲為基礎，搭配 NVIDIA 最新 GPU，專門支援大型 AI 模型與 AGI 研究。計畫預估將創造逾 25,000 個職缺，涵蓋工程、營運與能源管理，帶來經濟效益。
如果計畫順利，這也將成為全球最大規模的 AI 資料中心群組之一，對未來人工智慧發展具戰略意義。
＊歐盟態度強硬，要求科技巨頭交代反詐騙措施
歐盟執委會依據《數位服務法》，要求 Google、蘋果、微軟與 Booking 提交報告，說明如何防止詐騙者濫用搜尋引擎與應用程式商店。內容涵蓋廣告審核、身份驗證、支付防護與用戶回報機制。歐盟強調，這並不代表企業違法，但若回應不完整，可能展開正式調查並祭出巨額罰款。
此舉顯示歐盟持續強化對大型科技平台的監管，確保消費者在數位環境中的安全。對於計畫進軍歐洲的國際科技公司而言，未來合規挑戰將顯著提高，成本與透明度要求也同步升級。
＊2025 高通峰會「AI 無所不在」，6G 最快 2028 上線
高通執行長 Cristiano Amon 在公司第十屆高峰會上提出「AI Everywhere」願景，強調生成式 AI 將全面滲透至智慧型手機、PC、車載系統、穿戴式裝置與工業應用。他指出 AI 趨勢下的六大趨勢，包括：AI 成為新的用戶界面、從智慧手機轉向能理解人類意圖的智慧體、運算架構改變、混合模型成趨勢、邊緣數據相關性，以及未來感知網絡興起。
Cristiano Amon 同時預測，最快 2028 年就能看到首批 6G 商用裝置，對企業來說，這不只是技術升級，也將是生態系統全面翻轉。
＊史丹福研究：AI 工具製造「工作雜亂」，萬人公司每年損失上千萬美元的生產力
史丹福大學與職場平台 BetterUp 發布研究，指出約四成受訪員工使用 AI 工具後，產出的內容存在「workslop」（工作雜亂）問題，內容空洞或不精確，需同事額外花時間修正。平均每名員工每年因此損失近 2,000 美元生產力，對上萬人規模的企業來說，一年損失上千萬美元的生產力。
研究強調，這不僅降低團隊效率，也可能削弱職場信任，導致管理成本增加。專家建議企業應建立清楚規範、制定目標，讓 AI 成為輔助創造力的工具，而非新的效率陷阱。
＊加州立法限制 AI 決策，「拒絕機器人老闆」
加州議會通過 SB 7 法案，禁止企業完全依靠 AI 進行招聘、排班或解僱等人資決策，未來若涉及重大勞動事項，必須有人類主管審核並提前告知員工。法案預計 2026 年正式生效，違者將面臨罰款與勞資糾紛。
雖然商界憂心合規成本上升，但勞工團體與法律學者認為，這是保護勞動權益的重要一步，也可能成為其他州與國家的立法範例。外界解讀，加州此舉意味著 AI 職場監管邁入新階段，企業的人資策略必須重新設計，以平衡效率與公平。
＊Google：九成工程師已用 AI 開發，信任卻不足
Google Cloud 最新調查顯示，2025 年已有 90% 軟體工程師日常使用 AI 工具，平均每日投入約 2 小時。應用範圍包括程式碼生成、自動測試、安全審查與系統優化。59% 的工程師認為，AI 讓程式品質顯著提升，但僅有 24% 對 AI 生成代碼高度信任，擔心潛在漏洞與長期維護風險。
調查同時指出，AI 工具正重塑工程師工作模式，高階工程師的產能提升最明顯，而初級工程師面臨就業與技能價值被稀釋的挑戰。這反映出產業在「效率提升與信任不足」之間的矛盾。
＊Google 更新 AI 安全規則，納入「不對齊風險」
Google DeepMind 發布《Frontier Safety Framework》第三版，首次將「不對齊風險」（misalignment risk）納入正式監管項目，指 AI 可能規避控制或展現超出預期的行為。新版框架新增「關鍵能力等級」評估，針對 AI 在操縱人類信念、行為及資訊傳播方面的潛在影響進行分級。
Google 表示，將透過自動化監測系統與科學方法驗證，確保模型發展過程安全可控。專家指出，這意味科技巨頭開始正視超前 AI 系統的潛在風險，也可能影響未來全球 AI 治理規範的制定方向。
＊微軟推微流體冷卻，提升 AI 晶片散熱效能
微軟與瑞士新創 Corintis 聯手開發「微流體冷卻」技術，透過在晶片表面直接蝕刻液體通道，使冷卻液更靠近熱源，散熱效能比傳統冷卻板高三倍，能將晶片溫度降低最高 65%。該技術由 AI 輔助設計，已於伺服器環境測試成功，並計畫應用在微軟自研的 AI 晶片上。
隨著 AI 模型訓練能耗飆升，散熱成為限制算力的重要瓶頸。業界認為，若技術成熟，將顛覆現有液冷與風冷市場，並大幅降低資料中心能耗，成為下一代 AI 基礎建設的關鍵技術。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Tech Crunch》、《Financial Times》、《CNBC》、《Forbes》、《Harvard Business Review》、Google 1、Google 2、Microsoft，首圖來源：OpenAI。
