【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。
＊台積電傳 2027 年漲價最高 10％，AI 晶片成本再升
《路透》引述兩名知情人士報導，台積電計畫自 2027 年起調高晶圓代工價格，依客戶與產品不同，漲幅最高約 10％。調價範圍涵蓋小於 6 奈米的先進製程，以及 12、16 與 28 奈米等成熟製程。消息人士指出，台積電此舉主要為抵銷原物料、製造設備與海外晶圓廠建設成本上升。《日經亞洲》則報導，相關協商從 6 月展開、7 月完成，新價格預計於 2027 年初生效。台積電表示不評論個別價格，並強調定價策略是基於長期布局，而非短期操作，將持續向客戶說明產品價值。
台積電已把 2026 年資本支出展望，從原先的 520 億至 560 億美元，上調至 600 億至 640 億美元，以因應先進 AI 晶片與先進封裝需求。公司表示，對 AI 多年結構性成長趨勢仍具高度信心；但材料、製造設備及海外設廠成本持續上升，美國廠也面臨施工人力及基礎設施等挑戰。台積電若如期調價，漲幅將不只涵蓋最先進節點，也延伸至部分成熟製程，反映 AI 需求帶動擴大投資的同時，晶圓製造成本也在同步上升。
＊緯創德州 D1 量產 GB300，台灣 AI 供應鏈加速赴美
緯創位於美國德州沃斯堡（Fort Worth）的 D1 AI 智慧工廠正式開幕。新廠投資近 7 億美元、面積約 32.4 萬平方英尺，是緯創在美國的首座製造據點，已生產全美第一片 NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra 運算基板並進入量產，未來也將導入 NVIDIA Vera Rubin。工廠採用 NVIDIA 加速運算技術，並整合 Nemotron、Cosmos、Omniverse 與 Metropolis，透過數位孿生優化廠房設計、生產流程與營運效率，提供在地製造、測試及售後服務。
NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示，台灣供應鏈已不是低成本製造，而是全球最先進、同時具成本效益的電子製造中心；NVIDIA 若沒有台積電、緯創與鴻海等夥伴在美國投資設廠，便難以建立當地供應能力。緯創董事長林憲銘也表示，公司規畫興建規模至少為 D1 兩倍的 D2 廠，未來不排除評估更多廠區。D1 目前已創造超過 500 個工作機會，預計年底增至 1,000 人，顯示台灣 AI 伺服器供應鏈正從出口製造，進一步轉向貼近客戶的全球在地生產。
＊Microsoft 採購 Mistral 算力，三星洽投資 10 億歐元
Microsoft 與法國 AI 新創 Mistral 擴大合作，Microsoft 同意以數十億美元使用 Mistral 在歐洲建置的運算基礎設施，增加自身在歐洲的 AI 算力。Azure 客戶將可使用 Mistral 位於法國的資料中心開發軟體；Mistral Medium 3.5 與 OCR 4 已上架 Microsoft Foundry，Medium 3.5 也進入 Copilot Studio。Microsoft 總裁 Brad Smith 表示，這項協議不包含新增持股，合作重點是運算採購、模型通路與企業部署。
另一方面，《金融時報》引述知情人士報導，三星電子正洽談參與 Mistral 新一輪融資，可能投資約 10 億歐元；整輪交易可能使 Mistral 估值達約 200 億歐元，但協商尚未定案。三星先前已透過創投部門投資 Mistral，雙方也曾討論 AI 記憶體合作。Mistral 目標在 2030 年前建立 1 GW 運算能力，Microsoft 的採購可為基礎設施提供收入來源，三星的潛在投資則可補充資本，讓 Mistral 同時擴大算力、通路與半導體合作。
＊中國至少 6 家 AI 新創搶上市，模型戰延伸至資本與算力
《華爾街日報》報導，至少 6 家中國 AI 模型新創準備在 2027 年底前於上海或香港上市，透過 IPO 與私募融資籌措模型開發、運算基礎設施及人才招募所需資金。月之暗面正完成新一輪私募融資，並準備最快於 2027 年初在香港上市；DeepSeek 也計畫再籌集數十億美元，研議最快在 2027 年第二季於上海掛牌。相關估值、募資金額與時程仍可能調整，但中國模型業者正加快接觸投資人，希望在美國可能進一步收緊先進晶片限制前，取得更多長期資金與境外算力。
大型科技公司也同步擴大籌資。字節跳動正洽談向全球投資人發債，騰訊近期也透過債券募集資金，百度則規畫分拆 AI 晶片業務上市。報導指出，中國新模型與美國前沿模型的能力差距持續縮小，但資金及先進晶片不足仍限制產業擴張。中國政府已要求國企與民間投資人，把長期資金導向 AI 與半導體等需要持續投入的領域。今年上半年，AI 供應鏈企業已在香港募得超過 100 億美元，另有超過 70 家公司排隊上市，中美 AI 競爭也延伸至資本市場、晶片供應與算力取得能力。
＊NVIDIA Vera 挑戰 Intel、AMD，代理式 AI 拉高 CPU 地位
NVIDIA 公布資料中心 CPU Vera 的更多架構與效能資料，把產品戰線從 GPU 延伸至由 Intel 與 AMD 主導的伺服器 CPU 市場。Vera 採用 NVIDIA 自行設計的 Olympus 核心，鎖定代理式 AI、強化學習與資料處理。NVIDIA 表示，Vera 在程式編譯、程式碼分析與 Python 等代理式 AI 工作負載，效能最高可達領先 x86 CPU 的約 1.8 倍。透過提高單執行緒效能與記憶體頻寬，Vera 可縮短工具呼叫、程式執行與資料處理時間，減少 GPU 等待 CPU 回傳結果的時間。
Vera 可用於獨立 CPU 伺服器，也將成為 Vera Rubin 系統的主機 CPU。Anthropic、OpenAI、SpaceXAI、ByteDance、CoreWeave 與 Oracle Cloud Infrastructure 等業者已取得系統、評估使用或規畫採用；Dell、HPE、Lenovo、Supermicro，以及華碩、仁寶、鴻海、技嘉、和碩、廣達、緯創與緯穎等系統廠，也將推出相關設備。NVIDIA 希望透過整合 CPU、GPU、記憶體與網路技術，提高 AI 系統的效能與能源效率；目前公布的效能數據主要來自 NVIDIA 測試，實際部署成本與客戶採用規模仍待後續確認。
＊OpenAI 代理突破隔離，入侵 Hugging Face 取得測試答案
OpenAI 證實，公司在內部評估先進模型網路攻擊能力時，由多個模型驅動的自主代理系統突破高度隔離的測試環境並連上網際網路，接著入侵開源模型平台 Hugging Face。代理系統串聯多項漏洞，取得正式環境資料庫中的測試解答；Hugging Face 偵測到異常後阻止攻擊，並與 OpenAI 展開調查。OpenAI 表示，測試目的在衡量模型可達到的最高網路能力，因此未啟用正式產品用來阻止高風險行為的部分安全防護。
OpenAI 將這起事件形容為涉及尖端網路能力、前所未見的資安事故，並表示前沿模型已能在真實系統中執行長時間、多步驟的攻擊。公司目前正強化測試環境的隔離、監控、存取控制及基礎設施設定，也將重新檢視模型評估流程。OpenAI 與 Hugging Face 將繼續進行鑑識，待調查完成後公布漏洞與事件細節。
＊Intel 資料中心部門再裁員，AI 成長下持續精簡組織
Intel 證實，旗下資料中心事業群（DCG）將進行新一輪裁員，但沒有公布受影響人數與執行時間。公司表示，這項調整是整體精簡策略的一部分，資料中心部門將重新配置組織，確保職位與技能符合長期業務需求；相關變動不會影響既定產品承諾、客戶服務與開發路線圖，並將向受影響員工提供協助。Intel 近年持續縮減組織層級與人力，執行長陳立武上任後，也透過出售資產、降低成本及調整投資項目推動公司轉型。
資料中心業務目前是 Intel 表現較強的部門之一，第一季營收達 51 億美元，年增 22％。隨著雲端業者把 AI 從模型訓練推向推論與自主代理，伺服器 CPU 需求增加，公司也提高第二季營收展望。不過，NVIDIA、AMD 與 Arm 同時擴大 AI 伺服器 CPU 布局，Intel 仍須投入先進製程、晶圓代工與產品開發。資料中心部門在需求成長期間裁員，顯示公司仍持續壓低固定成本，並把人力與資源集中至優先產品及技術。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《Nikkei Asia》、NVIDIA、《The Wall Street Journal》、《Reuters》、《Reuters》、《The Wall Street Journal》、《Wired》、OpenAI、《Reuters》、《Business Insider》，首圖來源：AI 生成圖。
