【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。
＊Meta Hyperion 擴至 5GW，含 AI 晶片總成本估逾 2,500 億美元
Meta 宣布擴建位於美國路易斯安那州的 Hyperion 資料中心，將運算能力從原先超過 2GW，提高至至少 5GW，計畫投資金額也增加到超過 500 億美元。這座園區是 Meta 至今規模最大的資料中心，將用於訓練大型語言模型及其他 AI 系統。Meta 也將投入超過 10 億美元，改善當地道路、供水與廢水處理等基礎建設。自 2024 年 12 月動工以來，Meta 已向路易斯安那州企業發出超過 16 億美元合約；全面營運後，預計提供超過 1,000 個工作機會，是原先承諾的兩倍。
《彭博》另引述知情人士報導，Meta 公布的投資金額尚未包含昂貴的 AI 晶片等設備；若一併計入，整體成本估計可能超過 2,500 億美元，但 Meta 尚未正式公布 500 億美元以外的支出。為支撐園區龐大的用電需求，Meta 也將負擔相關能源基礎建設成本，包括支應七座新的天然氣發電廠。除 5GW 運算能力外，園區其他設施的用電需求也將超過 2GW，進一步擴大當地電力與公共設施建設規模。Meta 表示，園區擴建將分階段完成。
＊AI 擠壓記憶體供應，全球手機出貨創 13 年同期新低
研究機構 Counterpoint 最新初步統計顯示，2026 年第二季全球智慧型手機出貨量年減 11%，創下 2013 年以來最低的第二季水準。AI 資料中心持續增加對 DRAM 與 NAND Flash 的需求，記憶體供應商也優先將產能配置給利潤較高的企業市場，使消費性電子取得的供應減少，並推升手機製造成本。面對壓力，部分品牌選擇調高售價、延長舊機銷售週期，或縮減新機推出與生產規模，降低庫存風險。Counterpoint 認為，記憶體供應吃緊已成為目前手機市場最大的單一拖累。
價格敏感度較高的入門與中階市場受到較明顯衝擊，不過高階品牌相對有韌性。Apple 第二季出貨量年增 3%，全球市占率首次在第二季達到 20%，創下歷年同期新高。IDC 初步統計則顯示，中國第二季智慧型手機出貨量年減 4.3%，但華為與 Apple 分別成長 19.4% 與 24.4%，成為主要品牌中少數逆勢成長的業者。Counterpoint 目前維持 2026 年全球智慧型手機出貨量全年衰退約 14% 的預測。記憶體供應緊張預料仍將延續。
＊NVIDIA 亞洲 AI 晶片白名單砍逾半，審查深入資料中心
《金融時報》引述知情人士報導，NVIDIA 最近在亞洲建立更嚴格的 AI 晶片客戶白名單，超過半數原有客戶沒有通過初步審查。NVIDIA 近幾個月已在新加坡、馬來西亞與日本提高盡職調查標準，除了要求客戶提供更完整的商業文件與最終用途證明，也派員前往資料中心實地查核，確認晶片部署位置、機櫃使用情況與實際終端使用者。相關措施主要為了防堵先進 AI 晶片經第三地流向中國，並確認運算資源是否符合申報用途。
受到較大影響的，包括近年快速成長、提供 AI 算力租賃服務的新雲端（Neocloud）業者。不過，未通過審查的企業，完成必要調整後仍可重新申請。美國商務部 5 月已發布進一步指引，要求企業防止先進 AI 晶片流向中國企業的海外子公司與關聯機構。在出口管制持續收緊之際，NVIDIA 的審查也從客戶採購資格，進一步延伸到最終用途、資料中心部署與供應鏈透明度。報導指出，部分未列入白名單的企業仍可在補強文件、調整客戶結構或營運方式後再次提出申請，並接受新一輪審查。相關名單仍可能持續調整。
＊GPT-5.6、Grok 4.5 搶效率，企業 AI 進入成本戰
OpenAI、SpaceXAI 與 Meta 過去一週接連推出新模型，但這一波競爭的焦點，不只是哪個模型能力更強，也包括完成相同工作需要多少 Token，以及企業實際使用成本。OpenAI 表示，GPT-5.6 採用新的設計，可在使用較少 Token 的情況下完成更多工作，提高企業使用 AI 的成本效益。SpaceXAI 則宣稱，Grok 4.5 的 Token 使用效率，約為同類領先模型的兩倍；Meta 也表示，Muse Spark 1.1 將採取更具吸引力的價格策略。這波新模型發布，反映企業客戶正更嚴格檢視 AI 帳單與投資效益。
隨著企業 AI 使用量增加，不少公司開始面對快速上升的模型帳單，也更重視每一筆支出能換來多少價值。部分企業開始依照任務難度，在不同模型之間切換，讓較簡單的工作交由成本較低的模型處理，只在必要時使用高階模型；也有企業將開放權重模型部署在更靠近內部資料的環境。模型路由服務也因此受到關注，協助企業在多種模型之間切換。AI 模型競爭正從單比性能，擴大到 Token 效率、使用成本與部署彈性。
＊納德拉示警企業「為 AI 付兩次錢」，商業知識恐成隱形成本
Microsoft 執行長納德拉（Satya Nadella）表示，企業使用 AI 時，除了支付模型費用，也可能透過提示詞、修正、工具與評估方式，投入自身累積的專有知識。納德拉引用經濟學家艾羅（Kenneth Arrow）的「資訊悖論」，提出「反向資訊悖論」概念，認為企業為了讓模型更了解自身業務，必須提供更多內部知識，也因此需要重新思考這些學習成果應由誰掌握。企業使用模型的過程，也可能持續累積反映工作流程與產業經驗的數位紀錄。
納德拉指出，團隊提出的問題、修正模型錯誤的方式，以及用來衡量 AI 表現的內部測試，都可能反映企業的工作流程與品質標準。他認為，企業應建立自己的「信任界線」，讓提示詞、修正、評估及微調模型所累積的知識，保留在企業可控制的環境內，未經同意不得外流；同時建立模型協作層，讓不同 AI 模型可以相互切換，降低對單一供應商的依賴，並保留資料與企業知識的控制權。他並主張，企業在使用外部模型時，應先確認資料與學習成果的所有權安排。
＊歐盟研議未滿 13 歲社群限制，無盡捲動也納入治理
歐盟執委會主席范德賴恩（Ursula von der Leyen）表示，歐盟正研議建立兒童使用社群媒體的分齡限制，並將根據專家報告，在暑假後提出具體方案。依照專家建議，未滿 13 歲兒童只有在父母、照顧者或教師監督下，才能限時使用符合年齡的社群媒體服務；隨著年齡增加，相關限制再逐步放寬。范德賴恩表示，歐盟需要針對平台採取符合年齡的限制，為兒童提供更安全的網路起始環境。
報告也建議，平台對無盡捲動、自動播放、推播通知等可能延長使用時間或造成沉迷的功能設下限制，並預設啟用符合年齡的安全機制。范德賴恩表示，問題不在於兒童能不能接觸社群媒體，而在於社群媒體是否、以及何時能接觸孩子。專家報告同時要求，年齡驗證機制必須兼顧隱私，不應因此處理使用者的身分證件或生物辨識資料。歐盟執委會預計在 9 月進一步公布後續計畫。相關方案仍須經後續政策程序確認，現階段尚未形成正式禁令。後續內容仍可能依執委會評估調整。
＊逾 200 名專家示警 AI 就業衝擊，美國 69% 支持共享 AI 財富
史丹佛大學（Stanford University）數位經濟實驗室發起公開信，呼籲政府、企業與研究界立即建立激勵措施、防護機制及相關制度，因應 AI 可能帶來的大規模經濟轉型與工作流失風險。目前已有超過 200 名經濟學家與 AI 研究人員參與連署，其中包括 16 位諾貝爾獎得主，以及來自 Anthropic、Google、OpenAI 等科技公司的部分高層。公開信指出，未來十年 AI 可能帶來規模比工業革命更大、速度也更快的經濟轉型。
公開信同時指出，AI 除了可能提高生活水準，也伴隨大規模工作流失風險。另一方面，研究機構 Verasight 對 1,690 名美國成年人進行的調查顯示，69% 受訪者支持要求大型 AI 企業將相當於一半股權的股票，納入公共 AI 主權財富基金（AI Sovereign Wealth Fund）。美國參議員 Bernie Sanders 也已提出相關法案，希望透過一次性股權稅建立規模約 7 兆美元的公共基金，將部分 AI 產業收益回饋全民與公共服務。相關提案仍須經國會審議。
＊博世美國首座晶片廠啟動試產，20 億美元擴大碳化矽供應
德國汽車零組件與晶片製造商博世（Bosch）宣布，位於美國加州羅斯維爾（Roseville）的半導體工廠已開始進行碳化矽晶片樣品生產，商業化量產預計於 2026 年稍晚啟動。博世於 2023 年收購原本的 TSI 半導體工廠並進行改造，整體計畫投資約 20 億美元。美國商務部也與博世完成 2.25 億美元直接補助協議，支持擴大美國本土晶片產能，降低關鍵零組件對海外供應鏈的依賴。
碳化矽晶片主要用於管理高壓電力，在電動車中可提高電池向馬達傳輸電力的效率，減少熱能與能源損耗，並改善續航里程與充電效能。博世表示，這類晶片也可用於混合動力車、國防設備及資料中心電力系統，支援持續增加的 AI 運算與能源需求。公司並計畫在 2031 年前，向美國業務投入最多 75 億美元，進一步擴大在北美的製造布局與區域供應能力。博世表示，美國在地生產也能縮短供應距離，回應車廠對區域化供應鏈的需求。這座工廠未來將成為博世在北美擴大碳化矽晶片供應的重要據點。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Bloomberg》、Meta、《Reuters》、《Reuters》、《Financial Times》、《Bloomberg》、《TechCrunch》、《Economic Times》、European Commission 、《Reuters》、《ABC News》、Standford Digital Economy Lab、《Yahoo Finance》、《Reuters》，首圖來源：AI 生成圖。
