【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。
＊福特 CEO 示警：美國 AI 發展恐卡在人力缺口
福特汽車執行長 Jim Farley 最近警告，美國 AI 發展恐怕會卡在人力荒。雖然全球 AI 市場規模預計到 2033 年將激增至 4.8 兆美元，但美國在基礎建設所需的人力卻存在巨大缺口。當前缺少 60 萬名工廠工人、50 萬名建築工人，未來三年還需要 40 萬名汽車技術人員。
Jim Farley 指出，AI 資料中心、製造設施甚至汽車維修都缺乏足夠工人，顯示 AI 雖可能取代部分白領，卻更依賴技術工種支撐。他直言，長期忽視基層勞動價值，加上人口老化與嚴格移民政策，都使缺口惡化，美國政府若不加大職訓與政策改革，AI 競爭力恐因「基礎建設沒人做」而受阻。
＊OpenAI × NVIDIA：100 億 GPU 打造 AI「超級大腦」
OpenAI 與 NVIDIA 正推動一項被比喻為「超越阿波羅計畫」的龐大願景：建構全球「AI 超級大腦」。OpenAI 總裁 Greg Brockman 表示，未來每人都可能擁有一顆專屬 GPU，AI 代理人能在人類睡眠時自動執行工作。要實現此構想，全球或需多達 100 億顆 GPU，數量遠超過目前世界人口。OpenAI 執行長 Sam Altman 形容，這將是驅動全球經濟的無所不在「超級大腦」。
雖然構想聽來天馬行空，但歷史上比爾蓋茲也曾在 90 年代預測「每張桌子都會有一台電腦」，當時同樣備受質疑，如今已成現實。外界關注，100 億 GPU 是否真能落地，還是只是另一場「登月夢」。
＊加州簽署全美首部 AI 透明度法，建立產業遊戲規則
美國 AI 透明度立法第一槍由加州打響。州長 Gavin Newsom 於 9 月 29 日正式簽署《前沿人工智慧透明度法案》，要求大型 AI 公司採用國家或國際級安全標準，並建立通報與吹哨人保護制度。這是美國首部 AI 安全透明法，讓加州在全球治理上走在前列。
值得注意的是，加州聚集了全球 50 家頂級 AI 公司中的 32 家，包括 Google、Meta、Nvidia 及新創 OpenAI、Anthropic。去年全美 AI 職缺中，有近 16% 出現在加州。
官方強調，該法案目的是為產業建立「信任、公平與問責」基礎，兼顧創新與責任。外界也關注，加州是否將成為全球 AI 法規的試驗場。
＊Eric Schmidt：中美科技競爭各佔優勢，這 10 年決定未來 100 年
前 Google 執行長 Eric Schmidt 日前訪問中國後，分享他對中美科技競爭的觀察。他指出，中國並未急於追逐 AGI，而是更務實地將 AI 應用於機器人與消費場景，且中國的 AI 模型多數開源，對資金有限國家具吸引力，或有助中國模型在全球擴散。另一個關鍵是能源，中國去年新增 172GW 太陽能，但美國卻面臨電力不足，恐限制資料中心擴張。
不過，美國仍憑藉金融投資、生態系與創業環境維持優勢。Schmidt 形容，AI 的出現將如同電力與火的發明般深遠，未來十年很可能決定接下來的一百年。
＊英美成立跨大西洋工作組，瞄準數位資產監管
美國與英國宣布成立「未來市場跨大西洋工作組」，將在 180 天內提出數位資產監管建議，以解決跨境合規碎片化問題。雙方合作重點是協調監管規則，並推動傳統資產的代幣化。全球數位資產市場規模已達兆美元，但各國態度差異巨大，例如中國嚴禁交易，新加坡以沙盒鼓勵創新，歐盟則已推出監管框架。
此次英美合作，被解讀為在 2026 年歐盟《加密資產市場法案》全面生效前，搶下國際話語權。不僅影響美英兩國，也可能成為全球監管的範本，進一步牽動國際金融生態走向。
＊《The Information》：Amazon、Google 發佈 AI 晶片前先通知 NVIDIA
《The Information》報導指出，Amazon 與 Google 在公開自研 AI 晶片更新前，都會先通知 NVIDIA執行長黃仁勳，顯示 NVIDIA 在 AI 硬體供應鏈的主導地位。
原因在於 NVIDIA 仍是訓練計算的核心供應商，客戶擔心關鍵供應被切斷。近期 NVIDIA 大舉投資，包括與 CoreWeave 簽署 63 億美元 GPU 租用協議、向英國新創 Nscale 投資 7 億美元，以及收購 Enfabrica 取得晶片技術。此外，NVIDIA 也投資英特爾 50 億美元並支持 OpenAI 計劃建造千億美元級 GPU 資料中心。
專家指出，即便Amazon 與 Google 投入數百億發展自研晶片，它們依舊依賴 NVIDIA 生態與工具，提前通知黃仁勳反映出 NVIDIA 在 AI 產業的獨特地位。
＊Google DeepMind 升級 Gemini Robotics，機器人能「多步思考」
Google DeepMind 公布最新 Gemini Robotics 1.5 與 Gemini Robotics-ER 1.5 模型，讓機器人能完成更複雜任務，甚至可透過網路搜尋取得資訊支援。該系統可在執行前「思考多步驟」，展現更高層次推理力。過去機器人僅能做單一步驟，如摺紙或拉拉鍊；新模型則能分衣物、依天氣打包行李，甚至查詢當地垃圾分類規則後完成任務。
Gemini Robotics-ER 1.5 能理解環境並使用 Google 搜尋，再交由 Gemini Robotics 1.5 執行。更重要的是，升級後能跨機器人共享技能，一機訓練的任務可移植至其他機型，包括人形機器人 Apollo。DeepMind 也宣布將透過 API 開放部分模型給開發者。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《AXIOS》、《The Verge》、Tom’s Hardware 1、Tome’s Hardware 2、Governor Gavin Newsom、ALL-IN Summit、Yahoo Finance，首圖來源：AXIOS。
