【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。
＊AI 供應鏈推升台股市值，台灣超越加拿大站上全球第 6
根據《彭博》報導，在 AI 相關類股需求與台積電股價上漲帶動下，台灣上市企業總市值達 4.47 兆美元，超越加拿大的 4.44 兆美元，成為全球第 6 大股市。台積電市值也膨脹到約 1.8 兆美元，持續支撐台股在全球市場中的位階。
這項排名變化，反映 AI 需求不只推動半導體產值，也同步影響市場評價與國際資金配置。對國際資本市場來說，台灣不只是半導體製造重鎮，也正在成為 AI 投資主線中的重要市場。
＊台灣半導體產值上看 7.1 兆，AI 需求續推歷史新高
資策會產業情報研究所（MIC）預估，受惠 AI 需求持續成長，今年台灣半導體產業產值將再創歷史新高，達到新台幣 7.1 兆元。MIC 指出，AI 運算需求持續擴張，帶動先進製程與先進封裝同步成長。
其中，晶圓代工產值預估達新台幣 4.6 兆元，IC 封測產值達 7,787 億元，記憶體則是價格和出貨量同步往上。不過，IC 設計端因消費性電子需求復甦有限、終端成本上升，表現可能分化；台灣在晶圓代工與先進封裝仍具不可替代性。
＊鴻海看 AI 基建支出雙位數成長，全球雲端客戶續加碼算力
鴻海（Foxconn）將在 5 月 29 日舉行股東會。董事長劉揚偉在致股東營運報告書中表示，今年 AI 基礎設施支出預期將維持雙位數百分點高速成長，全球主要雲端服務供應商也持續擴大 AI 資本支出。
劉揚偉指出，產業投資重心已從終端消費市場，轉向以算力為核心的雲端基礎建設。鴻海將以自動化製造能力、全球供應鏈網絡與系統整合能力，支援客戶加速 AI 部署，也讓台灣供應鏈在 AI 基建擴張中持續扮演關鍵角色。
＊AWS 導入 OpenAI 模型，AI 雲端戰正式從獨家走向多平台
亞馬遜（Amazon）旗下亞馬遜網路服務（AWS）宣布，OpenAI 最新模型與 Codex 程式碼代理將登上 Amazon Bedrock 平台，企業客戶未來可直接在 AWS 環境中使用 OpenAI 技術，並把模型、程式碼代理與既有雲端架構整合。
這也是 OpenAI 鬆開 Microsoft 雲端獨家合作後，雲端布局出現的新變化。AWS 同步推出由 OpenAI 驅動的 Bedrock Managed Agents，並把 AI 代理延伸到招募、供應鏈與採購分析等企業流程，讓競爭從雲端基礎設施一路推進企業應用端。
＊Google 印度 150 億美元 AI 樞紐動工，海外最大基建布局啟動
Google 在印度東南部港市維沙哈巴南（Visakhapatnam）舉行 AI 樞紐動土典禮。這是 Google 在美國以外規模最大的 AI 中心計畫，投資金額達 150 億美元，預計在未來 5 年推進。
Google 全球基礎建設副總裁科里（Bikash Koley）表示，這項計畫核心是一座 GW 級資料中心園區，將用來支撐 Gemini、Google 搜尋等服務所需的 AI 運算。維沙哈巴南也會成為新的國際海纜門戶，連接新加坡，讓印度進一步納入 Google 的 AI 算力與網路骨幹布局。
＊美國資料中心電力設備支出上看 650 億美元，AI 基建壓力轉向用電
根據顧問公司伍德麥肯茲（Wood Mackenzie）報告，美國資料中心發電設備支出，到 2030 年可能達到 650 億美元，遠高於去年的 26 億美元，並成為整體發電設備市場中占比最大的產業。
報告指出，美國資料中心容量到 2030 年可能達到 110 GW。資料中心在 2020 年占電力設備市場不到 2%，但到 2030 年，可能推動整體電力負載成長的 68%。AI 資料中心競爭已從 GPU 與機房，延伸到發電設備、電網連接與交貨週期。
＊馬斯克槓上 OpenAI 正式開庭，非營利轉型界線成焦點
特斯拉（Tesla）執行長馬斯克（Elon Musk）與 OpenAI 執行長奧特曼（Sam Altman）的訴訟，本週在加州奧克蘭聯邦法院開庭。馬斯克出庭作證，指控 OpenAI 背離創立初衷，從原本為公益設立的 AI 實驗室，轉向營利企業。
OpenAI 則反駁，沒有紀錄顯示公司曾承諾永久維持非營利模式，也指控馬斯克當年曾支持設立營利部門，只是在無法掌控公司後才提告。本案預計審理約三週，後續可能傳喚 Microsoft 執行長納德拉（Satya Nadella）等科技業人士。
＊AI 頂尖人才出走創業，大型實驗室商業化壓力推升募資潮
人工智慧競賽白熱化，頂尖研究人才正加速從 Meta、Google、OpenAI 等科技公司出走，轉而創立 AI 新創，並迅速獲得資金支持。近期多家新創在成立短短數月內完成大規模募資，顯示資本市場仍高度押注前沿 AI 技術商業化潛力。
創投人士指出，大型 AI 公司在競爭壓力下更聚焦短期產品與商業化目標，反而在新型 AI 架構、代理型 AI、可解釋性與垂直應用模型等領域留下空缺。部分新創也開始質疑單純擴大大型語言模型規模是否足以推動 AI 下一階段突破。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Bloomberg1》、IIAA、《中央社》、《CNBC1》、《The Economic Times》、《Bloomberg2》、《Reuters》、《CNBC2》，首圖來源：Freepik。
