【科技早餐】AWS 算力供不應求、亞馬遜結盟 OpenAI，聯發科 AI 晶片第 4 季量產
【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。
＊AWS 2027 年多數算力已被預訂，亞馬遜結盟 OpenAI 擴大 AI 版圖
亞馬遜（Amazon）表示，AWS 2027 年大部分運算產能已被客戶預訂，2028 年也有相當數量的產能獲得預訂；即使持續擴建，公司今年仍沒有足夠算力滿足所有需求。第 2 季 AWS 營收年增 37%，達 422 億美元，創 18 季以來最快增速。亞馬遜執行長賈西（Andy Jassy）表示，公司正在加快增加電力、資料中心及晶片供應，但 AI 需求擴張速度仍高於新增產能，記憶體成本上升也增加基礎設施建置壓力。
為了擴大 AWS 與 AI 基礎設施，亞馬遜把 2026 年資本支出預估由約 2,000 億美元，提高至 2,200 億美元。《金融時報》另報導，亞馬遜對 OpenAI 的 500 億美元投資已全數完成，可能取得約 5% 股權，但持股比例尚未獲雙方證實。亞馬遜也承諾對 Anthropic 投資最高 330 億美元，目前已投入 180 億美元，並分別與兩家公司簽署雲端運算及自研晶片合作。雲端產能、模型投資與晶片採購，正被亞馬遜整合成同一套 AI 生態系。
＊聯發科首款資料中心 AI 晶片第 4 季量產，市占目標升至兩成
聯發科（MediaTek）與美國大型雲端服務供應商共同開發的首款客製化 AI 加速器 ASIC，預計 2026 年第 4 季開始量產，資料中心業務今年營收預估將超過 20 億美元；效能升級的第二款 AI 晶片，則預計在 2028 年大量生產。聯發科表示，雲端客戶日益重視每瓦效能與總持有成本，客製化晶片可針對特定工作負載調整運算、記憶體及網路架構。公司目前也與多家客戶洽談其他資料中心 ASIC 機會，希望由單一晶片進一步延伸至完整系統與平台。
聯發科預估，2027 年客製化 AI 晶片可服務市場規模將達 800 億美元，並把目標市占率由原本的 10% 至 15%，提高至 15% 至 20%。相較之下，公司第 2 季手機晶片營收年減 20%，並預估今年全球智慧型手機出貨量將下滑約 15%，使資料中心成為降低手機業務依賴的重要布局。董事會另通過最高 50 億美元的彈性融資額度，以支援產能及系統平台布局；這是可依需求啟動的融資架構，並非已完成募資。聯發科的成長版圖也由終端裝置晶片，延伸至雲端 AI 算力供應鏈。
＊OpenAI 再爆代理突破隔離，Anthropic 確認三起入侵
《路透》引述兩名知情人士報導，OpenAI 擴大調查 AI 代理入侵開源模型平台 Hugging Face 的事件後，又發現其他自主代理曾突破原本設定的隔離限制。新增事件的數量、時間及發生情況仍不清楚，其中一名消息人士表示，這些越界行為範圍有限，相關代理據信都未離開 OpenAI 內部網路。OpenAI 先前表示，公司除調查 Hugging Face 入侵，也正檢視旗下模型更廣泛的活動；最初的代理在 7 月初測試中突破隔離，並波及另外四家公司的帳戶。
Anthropic 同時公布調查結果，公司檢查 14 萬 1,006 次資安測試紀錄後，確認 Claude Opus 4.7、Claude Mythos 5 與一款內部研究模型，曾未經授權進入三家公司的系統。事件可追溯至 4 月，原因包括公司與第三方測試夥伴溝通失誤，使原應與網路隔離的測試環境連上公開網路；模型並利用弱密碼及未驗證端點取得存取權。兩家公司都在未啟用一般產品防護的資安測試中發生事件，使網路隔離、權限管理與即時監控成為部署 AI 代理前必須重新檢視的環節。
＊中國軍事研究利用美國模型輸出，訓練本土 AI 系統
《路透》審閱超過 80 篇中國學術論文與專利，發現與中國人民解放軍及其他軍事機構有關的研究人員，曾利用 OpenAI、Anthropic 等美國 AI 模型的輸出，訓練規模較小、可在本地部署的中國系統。相關研究採用模型蒸餾技術，以大型模型產生的答案或推理過程作為訓練資料，不必從頭投入同等規模的算力。文件顯示，中國軍事與安全機構把這項技術應用於社群監控、網路作戰、無人機影像處理及戰術決策，希望把特定能力移植至可自行控制的系統。
其中一篇由解放軍網路作戰單位研究人員發表的論文，曾利用 OpenAI 的 GPT-3.5 摘要敏感軍事程式碼，再以摘要訓練可在軍方網路內運作的中國模型；另有研究把縮小後的影像模型部署於無人機，在通訊中斷時分析即時影像、支援導航及目標判定。Anthropic 警告，蒸餾模型可能失去原始系統的安全防護，也只能承接部分能力，無法完整複製前沿模型。美中 AI 角力也由晶片、算力及模型，進一步延伸至模型輸出與訓練資料。
＊Apple 晶片與記憶體供應吃緊，AI 基建擠壓消費電子
Apple 上一季營收年增 16.4%，達 1,094.2 億美元；其中 iPhone 營收年增 21.7%，Mac 營收也成長 28.7%，產品需求高於公司原先預期。Apple 執行長庫克（Tim Cook）表示，公司目前面臨明顯的零組件供應限制，供應鏈可調整空間有限；最主要的瓶頸，是生產 Apple Silicon 所需的先進製程產能。即使需求持續成長，先進製造供應鏈缺乏足夠彈性，仍難以在短期內快速增加供給。
隨著 AI 資料中心持續擴建，記憶體需求與成本也同步上升，Apple 已開始評估其他記憶體供應商，希望分散供應風險。記憶體成本增加也促使公司調高部分 Mac 與 iPad 價格，顯示供應壓力正由零組件採購傳導至終端產品。由於 AI 伺服器與消費電子同樣依賴先進晶片及記憶體，資料中心快速擴張正在改變產能分配，迫使消費電子品牌重新調整供應商、產品定價與生產配置。
＊Google 推 Gemini Robotics 2，機器人控制擴及全身
Google DeepMind 發布新一代機器人模型 Gemini Robotics 2，把控制範圍由人形機器人的上半身，擴大至腿部、軀幹、手臂與手指，可依照文字與視覺資訊完成行走、彎腰、拿取及放置物品等全身動作。模型也能控制具備 22 個自由度的五指機械手，執行綁結、封閉夾鏈袋等精細操作；不過，多指操作的成功率仍依任務而異，移動速度也有待提升。
同步推出的 Gemini Robotics ER 2，負責理解實體環境、規劃可持續數分鐘的多步驟任務，並追蹤數百項決策；若執行失敗，模型可修正後繼續工作，也能協調不同類型的機器人共同完成流程。Gemini Robotics ER 2 已在 Google AI Studio 上線，並於 Gemini Enterprise Agent Platform 開放私人預覽；負責實際動作的模型則先提供早期合作夥伴測試。全身控制與多機協作，讓機器人更接近在不同實體場域執行複雜任務。
＊OpenAI 調降 Luna、Terra 價格，模型競爭轉向成本效率
OpenAI 宣布調降 GPT-5.6 Luna 與 Terra 的 API 價格，其中定位為速度最快、價格最低的 Luna 降價 80%，每百萬個輸入及輸出 token 分別降至 0.2 美元與 1.2 美元；主打日常工作的 Terra 則降價 20%，每百萬個輸入及輸出 token 分別降至 2 美元與 12 美元。OpenAI 表示，這次降價反映模型、推論系統及代理架構的效率改善，讓企業能以更低成本大規模執行 AI 工作。
OpenAI 也為最高階的 GPT-5.6 Sol 推出 Fast mode，API 回應速度最高可提高至標準模式的 2.5 倍，價格則為兩倍。Sol 的標準 API 價格維持不變，ChatGPT 與 Codex 的訂閱價格及使用額度也未調整，但 Terra 與 Luna 在付費方案中將消耗較少點數。這次更新進一步拉開速度、能力與成本選項，前沿模型的競爭也不再只看效能，而是比較完成每項任務所需的實際成本。
＊亞馬遜 Zoox 獲美國許可，無方向盤計程車可商業營運
美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）核准亞馬遜（Amazon）旗下自駕車公司 Zoox，在有限規模下商業部署沒有方向盤等人工控制裝置的無人計程車，成為美國自駕車產業首例。這項豁免允許 Zoox 未來兩年每年部署最多 2,500 輛車，並可開始向乘客收費；公司預計先在拉斯維加斯推出付費服務，後續市場仍須完成州與地方政府規定。Zoox 目前已在拉斯維加斯及舊金山部分地區提供測試乘車。
Zoox 的電動無人計程車由自駕需求出發設計，最高時速約 120 公里，不是由傳統汽車加裝自駕設備。NHTSA 認定其安全程度不低於符合現行聯邦標準的同類車輛，但禁止 Zoox 對外銷售，並要求公司額外通報碰撞、異常停車及軟體更新等資訊；主管機關若發現重大安全問題，也可撤回豁免。這項許可首度為量產型無方向盤無人計程車開出商業化途徑。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Financial Times》、《Financial Times》、《Reuters》、《Reuters》、《Bloomberg》、《Reuters》、《Reuters》、《Bloomberg》、DeepMind、OpenAI、《The Wall Street Journal》、《Reuters》，首圖來源：AI 生成圖。