大廠戰略
共 19 篇 · 第 1/1 頁
AI 基建效能標尺正從省電轉向產 Token 效率
AI 基礎設施的競爭維度正在重構，業界指標正從單純衡量機房節能的 PUE，轉向衡量 AI 實質生產力的每瓦 Token 產出率（TPW）。
2026-07-17 · 2 分鐘-
Meta AI 踢館亞洲物理奧賽！理論考 30 分滿分並列人類前三名
Meta AI 送模型進亞洲物理奧賽，理論考 30/30 滿分並列人類前三名
-
OpenAI 外流創立的 AI 實驗室正加速瓦解其市場主導地位
SemiAnalysis 創辦人 Dylan Patel 於 2026 年 7 月 12 日指出，OpenAI 過往對技術與存在風險的過度披露，直接催生 Anthropic、Meta TBD Lab 等競爭對手，若溝通更謹慎，這些實驗室可能不會存在。
-
加大預算也沒用？UC San Diego 聯手浙大等五機構推 JetSpec，解鎖投機解碼飆速 9.64 倍
2026 年 7 月 7 日，來自 UC San Diego、浙江大學、UIUC、南京大學與階躍星辰的聯合團隊發表 JetSpec，正面回應投機解碼（speculative decoding）的一個老問題：把 draft budget（草稿預算）加大，推理速度為什麼反而停滯。他們的核心論點是，瓶頸不在算力，而在 dra
-
阿里雲稱霸中國 AI 雲市場！沙利文新口徑曝光：一家市占狂掃 40% 輾壓二到四名總和
7 月 6 日，沙利文發布《開箱即用的 AI 雲服務：2025 中國全棧 AI 雲服務市場報告》，以 IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平台即服務）加上 MaaS（模型即服務，Model as a Service）三層合計的「全套」口徑，測算 2025 年中國市場總規模達 595.9 億元。阿里雲以 239 億元總
-
AI 砸了工程師飯碗？付費開發課程需求與供給慘遭雙殺
Josh W. Comeau 在 2026 年 7 月 3 日公開了一組數字：他的第三門新課 Whimsical Animations 上線後，預計銷量只有他過去一般課程的三分之一左右。舊課年度銷售也大幅低於去年。他找了幾位同行交叉確認，得到同樣的結果：收入普遍下滑超過 50%，參與人數也在縮水。他把最主要的原因指向
-
Agnes AI 把短劇工作流免費打包：全模態 API 燒出 4.66 兆 Token，Pavo 自動拆鏡再選模型
Agnes AI 在 2026 年 6 月 1 日把旗下全模態 API 無限期免費開放給全球開發者，不到一個月就跑出 4.66 兆 Token 的使用量。29 日，Agnes AI 再推出 PC 端影片與短劇創作平台 Pavo，把免費模型能力包進一條自動化多 Agent 工作流，服務對象從工程師延伸到一般創作者，對準的
-
四大 MLCC 龍頭股東會齊聲看旺，國巨 B/B 值 1.3 據報已超村田、華新科定調缺貨潮延至 2027 後
6 月 15 日，在陸續召開的科技廠股東會上，國巨、華新科、禾伸堂、信昌電四家 MLCC（積層陶瓷電容）大廠與通路龍頭日電貿異口同聲釋出景氣看旺訊號：其中華新科率先明確將缺貨潮時間軸延伸至 2027 年以後，國巨訂單出貨比 B/B 值也攀升至 1.3 以上，據報導已超越日本大廠村田。四大龍頭共同認定，這輪 AI 周期持
-
互動消失，才是下一個裝置轉折
微軟 Project Solara 被很多人當成省算力的方案來解讀。
-
微信開放 AI Agent 調用層，美團首批接入，王興「To A」從財報變入口
6 月 8 日，微信正式向開發者開放接入 AI 生態的能力，用戶可透過微信 AI Agent 調用小程式的 AI 應用服務。美團作為首批內測團隊，已與微信聯合開發並完成測試，未來用戶調用美團外賣等本地生活服務的路徑就此打通。攜程、同程等平台也先後宣布接入。
-
AI 下半場，問題定義比模型更重要
姚順雨加盟騰訊後首次公開亮相，說了一句讓工程師不舒服的話：技術能力已不再是瓶頸，預訓練給了我們一把萬能錘，難的是找到值得砸的釘子。這個診斷把戰場從模型能力移到了問題定義。
-
大模型不是護城河，閉環才是
跨境賣家的痛點從來不是「AI夠不夠聰明」，而是工具割裂、數據孤島，人淪為搬運工。競爭重心正從模型智商移向「潛規則 playbook＋跨平台連接器＋閉環執行」。懂某行規則又能跑完任務，才是通用 agent 搶不走的那塊肉。
-
CAPER++ 統一鉸接物體位姿感知框架，50 FPS 即時推論免後處理逼近可落地邊界
CAPER++ 提出一套統一框架，專攻機械臂、工具等鉸接物體的類別級位姿感知。框架在合成、半合成、真實世界三類基準上均超越現有方法，並在不依賴任何後處理的條件下達成 50 FPS 即時推論。
-
斬斷致命三角的一條腿：Lockdown Mode 的防禦邏輯
Prompt injection 不是新威脅，但防禦方法長期停留在「讓 AI 自己判斷哪些指令可信」這個根本上不可靠的路徑。OpenAI 近期正式上線 Lockdown Mode，目前向 Free、Go、Plus、Pro 及自助式 Business 帳號陸續推出，它的設計意圖值得建構 agent 的團隊認真拆解。
-
從協作到共存：當 AI 寫了 80% 的程式碼
兩年前《Co-Intelligence》的世界裡，人類坐中心、AI 打下手；如今 Anthropic 自述 AI 負責了八成程式碼，每位開發者出貨量提升八倍。這不只是效率數字，它標誌著一個轉折：你面對的不再是聽話的助手，而是一個在某些領域已經超越你、但並非全面超越你的同事。如何與這樣的存在共處，才是真正的問題。
-
Token 不是問題，進不了 Production 才是
去年六月，OpenAI 執行長放話「廉價到幾乎免費的智慧」近在咫尺。一年後，現實是：有公司幾個月就燒完全年 token 預算，部分 AI 計畫悄悄喊停。「tokenmaxxing」成為業界最新的恐慌詞彙，有人開始懷疑 AI 的動能只是泡沫在撐著。
-
VLA 模型的語意理解可能是假的
RoboSemanticBench 用一個刁鑽設計戳破盲點：讓機器人先答對數學或常識題，才能抓到對應方塊。結果多數 VLA 策略根本靠視覺捷徑過關，不是真的在做語意推理。對 embodied AI 團隊的啟示很直接：評測設計若能被捷徑繞過，你量的不是能力，是運氣。
-
AWS 王曉野 AIGC2026 直言：87% 企業喊 AI 落地、只有 10% 真正拿到生產價值，Harness 才是企業級 Agent 真門檻
2026中國AIGC產業峰會上，亞馬遜雲科技產品技術部技術總監王曉野拋出一組刺眼對比：87% 的企業宣稱已大規模部署 AI，真正從中拿到生產價值的只有 10%。他的核心論點：Demo 不難，難的是在企業分散式環境讓幾千個 Agent 穩定跑起來，而這個工程問題的解答不在模型本身，在模型外圍的 Harness。
-
Meta AI 客服成帳號竊取跳板：LLM Agent 的社交工程漏洞
當客服流程由 LLM 接手，攻擊面悄然位移，攻擊者不再需要說服人類客服，而是用話術繞過模型的身份驗證邏輯。Meta 這起事件的核心警訊不在於單一漏洞，而在於：模型對「合理聽起來的請求」天然友善，這讓社交工程的成本大幅下降。把 AI agent 接入帳號敏感操作前，威脅模型得先想清楚。