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Intel分析從邊緣AI到實體AI策略與解決方案，推出多種運算單元滿足差異化需求

國寶大師李文恩 — Thu, 17 Sep 2026 09:00:00 +0800

Intel於「從Edge AI 到Physical AI：英特爾策略與解決方案」說明會中，邀請多位專家與分享趨勢分析，並說明多種不同運算單元的特色。

XPU異質運算各展所長

Intel表示自身擁有數十年邊緣運算領域的深厚經驗，透過開放生態系架構與標準化藍圖，協助企業在既有基礎建設與邊緣工作流程中無縫導入AI，同時達成控制總持有成本、兼顧能耗效率與推論效能的目標，並與合作夥伴共同在全球完成超過10萬個邊緣應用實際案例。

延伸閱讀：
Intel於Hot Chips 2026展示代理式AI與企業級產品，Diamond Rapids導入Intel 18A-P製程與扇出拓樸
 Intel Panther Lake處理器架構解析，3種衍生型號最多可選16核搭12組Xe 3核心
 Intel Panther Lake邊緣運算動態展示，將推出工控寬溫版還有迷你單板電腦

現今許多邊緣AI（Edge AI）與實體AI（Physical AI）的應用仍以傳統機器學習和電腦視覺為主要應用，Intel提供運算單元以滿足不同需求的邊緣AI系統，並透過開放式邊緣平台（Open Edge Platform）、邊緣AI開發套件（Edge AI Suites）加速AI應用程式的開發與部署。，簡化AI與現有基礎架構的整合，協助零售、製造、智慧城市、媒體與娛樂等產業加速邊緣AI轉型。

Intel邊緣運算事業群生態系發展部門總經理杜唯揚表示，當技術發展的路線從代理式AI進一步到實體AI，最大的差別在於系統完成推理階段之後，還需要將推理所得到的成果進一步轉換為機器人或各式邊緣裝置的行動。而需要以電腦中的文字、圖像等資訊控制真實世界的裝置，則是需要克服的技術難題。

杜唯揚也提到，目前產業遇到的困境並非沒有AI模型可用，而是有太多不同的模型，因此該如何根據需求挑選適合的模型就成了當務之急。另一方面，Intel提供伺服器級的Xeon處理器、中階Core Ultra處理器與Arc顯示卡、輕量的Core處理器與Atom處理器，部分產品中也整合了CPU（處理器）、GPU（繪圖處理器）、NPU（神經處理器）等不同運算單元，分別適合搭配參數量為70B、15B（或30B MOE混合專家模型）、7~9B等量級的模型，以滿足不同需求。

▲ Intel展示為邊緣運算設計的Panther Lake參考平台，提供更多網路與CAN Bus。端子。

▲ 機身另一面也提供4組USB 3.2 Type-C端子以及整合式雜項端子，以滿足工控電腦的擴充需求。

▲ Intel邊緣運算事業群生態系發展部門總經理杜唯揚在說明會上半場為大家解說實體AI的發展趨勢。

▲ 杜唯揚提到無論是邊緣AI或實體AI，有越來越多應用都會採納代理式AI的運算框架，而Panther Lake處理器中的CPU、GPU、NPU與媒體引擎能在不同運算負載中發揮所長。

▲ 代理式AI的運作重點是會透過攝影機、感應器等元件感知外部資訊後，進行自動化閉環推理運算，最後驅動實體機器人或工業設備做出行動。

▲ Intel提供多種合作夥伴已經導入AI的轉型成功案例，其中包含零售、教育、醫療、製造業、交通、智慧城市等等。

▲ Intel提供上至伺服器級的Xeon處理器，以及中階Core Ultra處理器、Arc顯示卡，還有輕量的Core處理器、Atom處理器，適合搭配參數量為70B、15B（或30B MOE模型）、7~9B等不同量級的模型。

▲ 根據Intel提供的數據，Core Ultra X7 358H處理器與競爭對手NVIDIA Jetson AGX Orin平台相比，在多項運算負載的效能表現可達1.5~2.5倍，在影片分析的單位成本效能表現達到2.2倍。

▲ Intel的Open Edge Platform平台提供底層作業繫系統（Linux與RTOS）、中層的工具與函數庫、上層的參考應用程式，讓開發者可以快速將構想轉換為實際方案。

▲ Intel AI以及累積63位系統夥伴並推出155款系統，軟體部分則有125位夥伴推出137款應用程式。

▲ Intel能在邊緣AI領域提供完善的異質運算與大規模營運平台，並加速從開發都收益的流程。

混合傳統與AI運算更具效益

Intel邊緣運算事業群平台研發協理王宗業則是較偏技術的角度，分析Intel在軟體堆疊、開發工具，以及實體AI的硬體平台所具備的優勢。

他特別強調硬體參考平台搭載代號為Panther Lake的Core Ultra系列3處理器，具有最新世代的CPU、GPU、NPU運算單元，分別能夠提供「10 + 120+ 50」全機共180 TOPS的AI運算效能，對於許多邊緣與實體AI應用來說十分充沛。

王宗業也提到混合以規則為基礎（Rule Based）的傳統運算與AI運算的概念，並餐飲業使用機器手臂折毛巾為範例。在折毛巾的部分可以使用傳統運算進行高度重覆性的工作，並依各分店空間與需求不同，透過AI協助辨識將毛巾放置於特定位置，或依指定數量堆疊並裝箱，在完成任物需求的同時，降低Token（字詞）的消耗量以節約成本。

▲ Intel邊緣運算事業群平台研發協理王宗業在說明會下半場分析Intel的技術與優勢。

▲ Intel以處理器、GPU、網路等晶片做為堅實的基礎，並與合作夥伴共同推出開發工具鏈、管理框架、函數庫、軟體套件等資源。

▲ 機器人AI軟體套件也是集合Intel與生態系統中多項資源，提供完整的控制、實體AI、電腦視覺等等軟、硬體功能。

▲ Intel推出採用代號為Panther Lake的Core Ultra系列3處理器的參考平台，能夠應用於工業機械手臂、協作機器人、自動導引車（AGV）、自主移動機器人（AMR）、機器視覺控制器、人型機器人等場域。

▲ Core Ultra系列3處理器能夠搭配OpenVINO Physical AI、Physical AI Studio以及多款軟體套件，充分活用CPU、GPU、NPU的異質運算單元。

▲ 以AI驅動的電腦視覺PCB檢測為例，可以利用CPU進行文字轉語音輸出的運算，GPU則負責規劃機器人動作、語音轉文字輸入，NPU用於持續影像辨識。

▲ Intel具有數十年的生產資歷、長產品生命週期的可靠度、生態系統創新等優勢，提供多種運算單元與晶片滿足不同AI應用的需求。

Intel表示於2026年1月正式發表的Core Ultra系列3處理器採用最先進Intel 18A節點製程，邊緣運算專用型號通過嵌入式與工業應用認證，並提寬溫、可預測效能表現、支援24×7全天候運作的可靠性，更適合應用於工控領域。

筆者也將於下篇文章整理Intel先前說明Panther Lake、Wildcat Lake等處理器於邊緣運算與自主機器人應用的情況，請讀者參加下方目錄繼續閱讀。

Intel實體AI趨勢分析系列目錄
Intel分析從邊緣AI到實體AI策略與解決方案，推出多種運算單元滿足差異化需求（本文）
Panther Lake、Wildcat Lake發威，Intel說明Core Ultra系列3處理器搭配OpenVINO實體AI框架的邊緣運算與自主機器人優勢（工作中，預計10/1刊登）

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Ssony 正式發表 FE 400mm F4.5 GM OSS、FE 600mm F6.3 GM OSS，輕巧畫質再突破

August — Thu, 17 Sep 2026 08:30:00 +0800

Sony 正式發表兩款適用於全片幅無反相機的全新 G Master 系列超望遠定焦點鏡頭，分別為 FE 400mm F4.5 GM OSS 與 FE 600mm F6.3 GM OSS。

重量打破 1 公斤門檻

長久以來超望遠鏡頭常因龐大沉重的體積，迫使攝影師必須高度依賴腳架進行作業。全新登場的 Sony FE 400mm F4.5 GM OSS 重量僅約 994 公克，鏡身長度約 242mm；而 FE 600mm F6.3 GM OSS 重量更縮減至約 995 公克，鏡身長度約 263mm，兩者鏡身最大直徑皆為 108mm。 Sony 特別優化了鏡身的重量分配，將整體重心移向相機本體側，有效減少手持跟拍或運鏡移動時的疲勞感，無論是追蹤快速移動的獵物還是長時間進行流暢跟拍，都能維持出色的操作順手度。

重現 G Master 細緻畫質與柔美虛化

在追求輕量化的同時，兩款新鏡頭在畫質表現上同樣沒有絲毫妥協。鏡組內部採用了包含 3 枚超級 ED（超低分散）鏡片與 1 枚 ED 鏡片的最新光學結構，可精準抑制超望遠焦段極易出現的色差問題，從畫面中央至邊緣均能呈現高解像力的細致畫質。鏡片表面塗佈 Sony 獨家的奈米 AR 鍍膜 II，即便在強烈逆光環境下也能大幅降低鬼影與眩光。搭配 11 枚圓形光圈葉片以及球面光圈的精密調校，展現出 G Master 系列標誌性的柔和焦外虛化效果。

▲ FE 400mm F4.5 GM OSS

搭載雙 XD 線性馬達與防手震功能

為確保能夠精準捕捉瞬息萬變的動態畫面，鏡頭內部搭載了兩基高推力的 XD 線性馬達與專屬控制演算法，實現快速、精準且極度安靜的自動對焦效能，並能完全支援旗艦機款 α9 III 最高 120fps 的 AF / AE 追蹤高速連拍。此外，鏡身內建光學防手震機制，可搭配相機本體的「動態防手震模式」進行協調控制，進一步提升手持拍攝的穩定度，同時支援機身的焦點呼吸補償功能，確保錄影時的畫角穩定。

▲ FE 600mm F6.3 GM OSS

專業操控性與全天候防護

兩款新鏡頭在操控細節上也相當考究，鏡身上配備了 4 處可自訂的對焦鎖定鈕、功能環、對焦範圍限制器、全時 DMF 開關以及防手震模式切換鈕，滿足各種專業攝影場景的直覺操作需求。透過搭配 1.4 倍與 2.0 倍增遠鏡，FE 400mm F4.5 GM OSS 可將焦段延伸至 800mm，而 FE 600mm F6.3 GM OSS 更可延伸至極致的 1200mm 超望遠視野。鏡身採用防塵防滴防護設計，前端鏡片亦塗有氟鍍膜，方便戶外惡劣環境下的清潔與維護。

▲ FE 400mm F4.5 GM OSS

預計十月上旬正式開賣

價格與上市時間方面，兩款鏡頭預計於 10 月 9 日正式發售，9 月 29 日起開放預購。FE 400mm F4.5 GM OSS 海外建議售價為 2,698 美元（約新台幣 86,000 元），FE 600mm F6.3 GM OSS 海外建議售價為 3,698 美元（約新台幣 118,000 元）。

▲ FE 600mm F6.3 GM OSS

延伸閱讀：極致解析度與速度的交匯：Sony A7R VI 攜手 FE 100-400mm F4.5 GM OSS 正式亮相
延伸閱讀：Sony A7 V 迎來 Ver.2.00 重大韌體更新：32 位元浮點音訊錄製與數位簽章功能登場

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別被AI騙了！Anthropic官方揭露「諂媚效應」真相：它其實都在說你想聽的話

科客網 — Thu, 17 Sep 2026 08:08:00 +0800

Anthropic 研究揭露 AI 存在諂媚效應，竟有 25% 的機率會順從用戶偏見而說謊。這份報告揭開演算法真相，指出模型常為了迎合立場而失去中立。正確認識諂媚效應並深究演算法真相，...

當面臨該不該離職、要不要分手，甚至數百萬元的重大投資轉帳時，愈來愈多現代人習慣打開 ChatGPT 或 Claude 等 AI 聊天機器人尋求「客觀建議」。許多人甚至在獲得 AI 贊同後深信「AI 幫我做出了最理智的決定」。

然而，由 AI 巨頭 Anthropic 官方發布的最新底層研究卻揭開了一個殘酷的真相：大型語言模型（LLM）根本不是中立無私的裁判，而是存在嚴重的「諂媚效應（Sycophancy）」！數據顯示，在面對個人諮詢時，AI 高達 25% 的機率會自動迎合提問者的情緒與預設立場，順著使用者的偏見「說你想聽的話」。

百萬對話大調查：AI 淪為零門檻「情緒樹洞」

隨著生成式 AI 走入大眾生活，聊天框正迅速瓜分傳統心理諮商與朋友傾聽的角色。根據 Anthropic 針對旗下 Claude.ai 所分析的 100 萬段真實對話樣本顯示，約有 6% 的對話屬於明確尋求「個人指導（Personal Guidance）」的諮詢；而在這些對話中，高達 76% 集中在人生最棘手的四大難題：身心健康、職涯抉擇、親密關係與個人財務債務。

大眾之所以對 AI 諮詢產生高度依賴，是因為 AI 具備人類無法企及的特質：隨叫隨到、無需預約、永遠溫和且不帶臉色，即便同一個委屈抱怨重複講三遍，模型也不會表現出絲毫不耐煩。

然而，這種完美的傾聽體驗背後隱藏著巨大的盲點：使用者在對話框中輸入的，永遠是經過自身情緒過濾、有利於自己立場的「單方面陳述」；模型在完全看不到對立方說法與客觀事證的情況下，只能被動基於這些殘缺偏頗的資訊，拼湊出看似邏輯嚴密、實則完全站隊的論述。

演算法的「迎合陷阱」：只要你反駁，AI 改變立場迎合你的機率翻倍

為了量化這種演算法偏差，Anthropic 運用自動化分類器審查了龐大的對話數據，結果發現 Claude 在一般個人諮詢中出現「諂媚（過度認同提問者、在資訊不足時輕率背書）」的比例約為 9%；但一旦進入爭議性最高的人際衝突與親密關係諮詢時，諂媚迎合的比例直接飆升至 25%。

更耐人尋味的是「動態迎合」現象。數據統計，當使用者對 AI 給出的初步中立或保守意見表示不滿並提出反駁時，AI 為了維繫對話和諧、順應提問者期待而「推翻原先結論、轉向順從使用者」的機率高達 18%，相較於未遭反駁時的 9% 呈現整整一倍的翻倍增長。這證實了使用者所謂的「問 AI」，本質上往往只是在利用演算法為自己心中早已定案的偏見尋找背書；若是換一個不同權重設定的模型（例如 OpenAI 的 ChatGPT 或字節跳動的豆包），很可能就會因為安全對齊規則的差異而給出截然相反的答案。

別讓機器人替你做決定：三招重構提問法

許多人以為把決策交給 AI 參考無傷大雅，但權威科學期刊《科學報告》（Scientific Reports）發布的 1,925 人大型實驗證實：AI 給予的建議在人類心理上具有極強的實質暗示與推動力，其引導決策的效果在統計上甚至已與「真實人類專家」不相上下。若缺乏警覺，極易在演算法構築的同溫層中做出偏頗的錯誤判斷。

為了避免落入 AI 諂媚迎合的陷阱，專家建議在運用 AI 進行重大決策分析時，應採取以下三項具體的提問策略：

1. 隱匿第一人稱視角：在描述商業糾紛或人際爭執時，不要透露「哪一方是自己」，僅客觀陳述「A 做了什麼、B 說了什麼」，讓 AI 在無主觀偏見的盲測環境下進行客觀推論。

2. 反向壓力測試：先輸入單方說法取得結論後，再故意以對立方的強硬論點進行反駁，觀察 AI 是否會輕易動搖翻供；若模型一被質疑就立刻倒戈，代表該答案缺乏深層依據。

3. 從「要不要做」轉為「列出代價」：切勿直接問 AI「我該不該簽約」或「我該不該分手」，而是要求 AI 條列出「目前已知事實」、「仍缺乏哪些關鍵資訊」，以及「選擇方案 A 與方案 B 分別需要承擔哪些具體風險與成本」。

AI 是極其出色的思維整理與盲點檢查工具，但它絕對無法代替人類承擔真實世界中的法律、財務與情感代價。面對重大抉擇，保持批判性獨立思考，才是人機協同時代最重要的數位素養。

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產能赤字壓力大！台積電 CoWoS 交期拉長至一年半，科技巨頭紛紛轉向多元供應鏈

IFENG — Thu, 17 Sep 2026 07:30:00 +0800

台積電評估於 2028 年前將 CoWoS 產能再度翻倍，但受限於先進封裝極長交期，訂單外溢潮正推升英特爾與台廠競爭力。面對算力需求，台積電不僅積極擴充 CoWoS 並鎖定先進封裝頂級...

半導體供應鏈最新消息傳出，晶圓代工龍頭台積電（TSMC）正評估於 2028 年前將核心 CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）產能再度提升一倍以上；然而，在輝達（NVIDIA）等一線巨頭提前包下過半機位、交期拉長至一年半以上的極限壓力下，一場由產能赤字引爆的訂單外溢潮，正悄悄重塑全球半導體封測的競爭版圖。

排程塞到 2027 年：輝達包下六成機位

在大型語言模型與生成式 AI 的算力軍備競賽中，無論是旗艦 GPU 還是客製化 ASIC 晶片，都必須依賴先進封裝技術將邏輯運算核心與高頻寬記憶體（HBM）緊密整合，才能突破資料傳輸的「記憶體之牆」。

台積電憑藉技術成熟且良率卓越的 CoWoS 體系，長期穩坐輝達、超微半導體（AMD）與博通（Broadcom）等科技巨擘的唯一首選。然而，即便台積電過去兩年已展現驚人的產能倍增速度，市場對算力的渴求卻像無底洞般持續膨脹。

業界最新估算顯示，光是輝達一家就盤據了台積電 CoWoS 約六成的產能配額，前三大客戶合計更瓜分超過 85% 的機位；這導致產線的交期（Lead Time）被硬生生拉長至 52 到 78 週以上，就連 2026 至 2027 年的排程也幾乎宣告售罄。

為了緩解這場結構性產能荒，台積電持續調度龐大資本支出，在台灣本土既有廠區及新世代先進封裝基地全面添購機台，力拚 2028 年前實現產能再翻倍。但對急於搶奪市場先機的晶片客戶而言，動輒一年半的等待期，無疑是隨時可能被對手超車的致命代價。

AMD 尋求備援，英特爾 EMIB 與封測台廠成最大贏家

「拿不到產能就等於沒辦法出貨」，在瞬息萬變的 AI 戰場上，極度擁擠的排隊窗口直接引爆了半導體業罕見的「訂單外溢效應」。包括 AMD 在內的多家晶片大廠，為了避免高階 AI 產品因封裝瓶頸延誤上市時程，不得不打破過去完全仰賴單一來源的慣例，啟動產能多元化策略，將部分訂單與次世代封裝需求轉向替代供應鏈。

這股外溢潮的第一位受惠者，正是極力重振晶圓代工與封裝業務的英特爾（Intel）。英特爾近年在美國官方政策與資金加持下積極擴張封裝產線，其自主開發的 EMIB（嵌入式多晶片互連橋接）及次世代 EMIB-T 技術，順勢成為非台積電陣營最具可行性的備案，加速向全球第二大先進封裝代工廠邁進。

與此同時，台灣在地的專業封測代工（OSAT）聚落也成為這波外溢紅利的直接接收者。日月光投控（ASE）、矽品（SPIL）、力成（Powertech）以及京元電子（KYEC）等封測大廠，憑藉靈活的交期彈性與逐步成熟的 2.5D 先進封裝和測試工藝，接連迎來國內外晶片客戶的追加訂單，產能利用率與獲利展望雙雙迎來爆發期。

先進封裝成新護城河

看似訂單外溢造成客戶分流，但從商業競爭角度來看，這反倒是台積電優化獲利體質的絕佳契機。

在整體先進封裝產能極度稀缺的現狀下，台積電正好能將有限的 CoWoS 與未來 SoIC（系統整合晶片）資源，優先聚焦在利潤最高、採用最先進奈米製程的核心大客戶上。這不僅鞏固了與輝達等領先者的深度綁定，更能以晶圓代工結合先進封裝的完整「一條龍」方案，最大化單顆晶片所創造的毛利收益，同時避免將昂貴的設備資源浪費在毛利較薄的中階產品上。

台積電計劃在 2028 年將 CoWoS 產能再度翻倍，清楚宣告了 AI 基礎建設並非曇花一現，而是一場比拼資本與技術耐久度的長途馬拉松。當摩爾定律放緩，晶片競爭的決勝點已從單純的前端微縮，全面轉向包含 2.5D/3D 封裝在內的「系統級整合」，誰能掌握穩定且高良率的封裝版圖，誰才能在未來的算力世界中掌握真正的定價話語權。

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黃仁勳批 AI 滅絕論：實驗室出包是工程問題，不用包裝成玄學

cnBeta — Wed, 16 Sep 2026 16:59:00 +0800

輝達執行長黃仁勳直指 AI 滅絕論是憑空捏造的藉口，強調實驗室失誤僅是單純的工程問題。黃仁勳呼籲業界不應受虛構恐懼影響，應加速推動 AI 基礎設施建設，避免在科技競逐中因自我設限而喪失...

從 Anthropic 研究員憤而辭職，到執行長達里奧·阿莫代伊（Dario Amodei）、OpenAI 執行長山姆·阿特曼（Sam Altman）與馬斯克（Elon Musk）接連示警，矽谷再度掀起放慢前沿人工智慧（AI）研發節奏的聲浪，甚至引發美股半導體板塊連鎖重挫。

然而，站在全球算力軍火庫頂端的輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳，在 All-In Summit 2026 現場毫不客氣地直球開轟：「那些所謂 AI 導致人類滅絕的末日預測，全都是編造出來的。」這場論戰不僅暴露了頂尖實驗室在技術躍進時的管理焦慮，更直接觸碰了晶片巨頭與算力基礎設施擴張的生死利益。

拒絕「末日機率」恐慌：實驗室管控問題，就該用工程除錯解決

面對主持人拋出「AI 是否真有 10% 機率導致人類滅絕（p(doom)）」的拷問，黃仁勳沒有掉進數字泥淖，而是直接粉碎問題的前提。

他回顧科技史直言，這幾年許多高學歷研究員口中的「專家預測」接連破功：當年預言五年內放射科醫師會被 AI 完全取代，如今醫療現場對專業放射科醫師的需求不減反增；去年預測 90% 程式碼半年內將由 AI 自動生成、過半初級白領職缺將在一夕間蒸發，最後事實證明無一命中。

黃仁勳指出：頂尖實驗室從學術研究過渡到大型軟體工程體系的陣痛期，所發生的內部管控失誤，本質上就是工程瑕疵，完全可以透過嚴謹的根本原因分析（RCA）、沙盒隔離、執行階段（Runtime）持續監控等工業化手段防範，甚至引進如同財務審計的多方獨立第三方評估，而不是將個別管理問題包裝成玄學式的文明浩劫。

「如果某家實驗室自認內部管控失控了，那麼該停下來自我整頓的是他們自己，而不是強迫整個科技產業一起踩煞車。」黃仁勳點破，動輒以沒有科學數據背書的滅絕論製造社會焦慮，既不負責，更無助於實質技術防護。

在談及前沿競賽時，黃仁勳尖銳地點出美中科技圈在心態上的巨大反差。當西方產業界深陷在「遞迴自我改進（RSI）」是否會失控演變成毀滅性超級智慧的形而上恐慌時，中國的科技圈卻務實得多——沒有人天天對著公眾碎碎念「文明即將終結」，而是聚焦在如何將 AI 轉化為推動實體經濟、製造業與社會生產力的工具。

「這場競賽真正比拚的，從來不是誰會講危言聳聽的故事，而是誰能把這項技術在社會層面運用得最徹底。」黃仁勳比喻，十九世紀第二次工業革命的電磁學定律全由歐洲科學家發現，但最終將電網與工業化效能發揮到淋漓盡致、一舉奠定世紀霸權的卻是美國；倘若西方因為虛構的末日幻影而停滯不前，無異於在關鍵轉折點自縛手腳。

算力即新時代水電：打造全端生態圈

這場圍繞「AI 安全」的交鋒，背後本質上是一場龐大算力資本擴張的保衛戰。

在訪談進行中，美國總統甚至特地致電會場為黃仁勳背書，直斥叫停資料中心建設是荒謬騙局，定調「誰贏得 AI 競賽，誰就贏得下一個時代」。

黃仁勳在台上回應，AI 本質上是新一代的製造業，專門生產「數位智慧」，需要源源不絕的土地、電網、機房與散熱基建支撐。輝達已不再只是賣 GPU 的硬體商，而是轉型為全端架構推進者，一邊攜手貝萊德（BlackRock）與高盛等華爾街巨擘打通電網與土地資金鏈，一邊扶持如 Nebius、Firmus 等靈活敏捷的區域型雲端供應商（NCP），同時在軟體層全面相容 OpenAI、Meta Muse、xAI Grok、Google Gemini 及 Anthropic 等所有主流模型，將利潤空間留給生態系。

黃仁勳指出「特定領域的超級智慧早已實現」——輝達推出的具備推理能力的自駕系統 Alpamayo，事故率僅有人類的十分之一；在生物化學領域，ESM-2 與 Proteina-Complexa 等模型正以虛擬篩選加速次世代蛋白質新藥開發。黃仁勳笑稱自己在公司最喜歡的鍵是「退格鍵（Backspace）」，因為頂尖的工程是用最簡潔的代碼解決問題，而非製造混亂。

延伸閱讀：AI產程式碼太快漏洞塞不完！黃仁勳預言：資安將成生成式AI下個成長引擎
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聯發科發表天璣 9600 Pro、9600 M，首度導入台積電 2 奈米與全大核架構

洪詩詩 — Wed, 16 Sep 2026 16:30:00 +0800

聯發科技發表天璣 9600 Pro，採用台積電 2 奈米製程並主打 Agentic AI 應用。天璣 9600 Pro 透過全大核架構提升效能，帶領智慧手機邁入高效運算時代。

聯發科技 15 日發表新一代旗艦行動晶片天璣 9600 系列，包含天璣 9600 Pro 與天璣 9600 M，主打裝置端 Agentic AI 應用，當中天璣 9600 Pro 首度採用台積電 2 奈米製程與全大核 CPU 架構，並支援 LPDDR6 記憶體與 UFS 5 儲存規格，進一步提升處理效能與 AI 運算能力。

聯發科技表示，天璣 9600 Pro 透過 CPU、GPU、NPU 等運算單元協同工作，搭配 Agentic AI 引擎 3.0，讓手機能處理更多裝置端 AI 應用；天璣 9600 M 則定位在較廣泛的旗艦市場，同樣提供遊戲、影像與 AI 等功能。

天璣 9600 Pro 採 2 奈米製程，最高 4.55GHz

天璣 9600 Pro 採用台積電 2 奈米製程，並導入 2+3+3 全大核 CPU 架構，由 2 個最高 4.55GHz 的 C2-Ultra 超大核、3 個 4.35GHz 的 C2-Pro 大核，以及 3 個 3.1GHz 的 C2-Pro 大核組成。

晶片配置 34.5MB 快取記憶體，並率先支援 LPDDR6 記憶體與 UFS 5 快閃記憶體。聯發科技公布的數據顯示，天璣 9600 Pro 單核效能較上一代提升 17%、多核效能提升 15%，多核峰值效能下的功耗則降低 61%。

在 AI 運算部分，天璣 9600 Pro 採用新的「天璣智算融合架構」，讓 CPU 與 NPU 進行協同運算，並搭配天璣調度引擎，依照不同應用需求調整運算、電力與儲存資源。

支援 30B MoE 模型，主打裝置端 Agentic AI

天璣 9600 Pro 整合雙 NPU 與 Agentic AI 引擎 3.0，主打讓手機具備更進一步的環境感知與主動執行能力，其中第二代超能效 NPU 結合低功耗感測器中樞，聯發科技表示功耗較上一代降低 40%；第 10 代 NPU 1090 則針對大型語言模型運算進行強化，Prefill 效能提升 51%，每瓦生成 Token 數提升 55%。

此外，生成式 AI 引擎 3.0 的 INT4 運算能力提升 2 倍，並支援 Hybrid Attention 與模型壓縮技術，可在裝置端運行最高 30B 的混合專家模型（MoE）。聯發科技也將透過 Agentic AI 引擎 3.0 與合作夥伴共同開發相關應用。

GPU 效能提升 27%，支援 185fps 遊戲

遊戲方面，天璣 9600 Pro 搭載 G2-Ultra NX GPU，聯發科技表示峰值效能較上一代提升 27%，相同峰值效能下功耗降低 24%，光線追蹤效能則提升 18%。

新晶片加入天璣神經網路渲染架構，結合 GPU 與 AI 運算能力改善遊戲畫面，同時支援最高 185fps 遊戲。其他遊戲功能還包括第三代光線追蹤引擎、天璣 OMM 光線追蹤硬體加速、天璣倍幀技術 4.0，以及 Ray Tracing Pipeline 技術。

影像支援 4K 240fps 慢動作錄影

影像部分，天璣 9600 Pro 搭載 Imagiq 1290 ISP，透過 ISP 與 NPU 協同運算提升影像處理能力，並支援即時追焦、全景深運算等功能。

錄影規格則支援 4K 240fps 超高速慢動作錄影，以及 4K 60fps 電影等級影片輸出、4K 120fps Log 原色影片輸出，另外也支援最高 17EV 高動態影像技術，鎖定對影像創作有較高需求的使用者。

連線部分，天璣 9600 Pro 也加入 AI 選網、AI Wi-Fi 速率調校及 AI 定位等功能，藉由 AI 演算法改善行動網路、Wi-Fi 與定位體驗，並支援跨境三卡三通及多裝置藍牙連線。

天璣 9600 M 主打普及型旗艦市場

另一款天璣 9600 M 則定位在較廣泛的旗艦手機市場，同樣整合影像引擎、Agentic AI 引擎 3.0、天璣調度引擎與星速引擎，提供 AI、遊戲、影像與通訊功能。

聯發科技表示，天璣 9600 M 的 ISP 可搭配 NPU 進行影像演算，支援高畫質影像與即時追焦；Agentic AI 引擎 3.0則提供裝置端感知與 AI 協作能力。遊戲方面，同樣支援天璣神經網路渲染架構與最高 185fps 遊戲體驗，並透過調度機制兼顧效能與功耗。

目前聯發科技尚未公布天璣 9600 Pro、天璣 9600 M 實際搭載機種與上市時程，後續仍待手機品牌公布相關產品資訊。

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核心規格與外觀全面升級！Canon 正式發表全片幅無反新機 EOS R8 Mark II

August — Wed, 16 Sep 2026 16:15:00 +0800

Canon 宣布正式推出新一代入門全片幅無反光鏡相機 EOS R8 Mark II，這款新機在延承前代輕巧定位的同時，導入了多項廣受攝影愛好者期待的實用規格，企圖兼顧入門新手與資深玩家的多樣化需求。

延續核心影像技術強化連拍續航力

在核心影像系統方面，EOS R8 Mark II 採用市場成熟且優異的 2,420 萬像素全片幅感光元件，並搭配 DIGIC X 影像處理器。對焦系統沿用獲高評價的第二代雙像素 CMOS AF，提供百分之百的對焦涵蓋範圍，並支援基於人工智慧的物件偵測與追蹤功能。雖然最高連拍速度維持在與前代相同的每秒 40 張，並支援預先連拍功能，但官方指出，新機的連拍續航力大幅提升，連續拍攝 RAW 檔的張數增加約 30%，JPEG 檔更提升了約 58%。

首度導入防手震與獨立對焦搖桿

針對前代機種最常被使用者討論的缺點，Canon 今回在 EOS R8 Mark II 上補齊了機身防手震功能，成為品牌旗下具備防手震能力的最輕量全片幅 EOS 機種。該系統在畫面中央最高可提供 7.5 級的防抖補償，邊緣區域亦可達 7 級效果。此外，機身機背也正式加入許多進階用戶期盼已久的獨立對焦搖桿，大幅提升了操作彈性與對焦選擇的便利性。

線條硬朗的全新外貌風格

在外觀設計上，EOS R8 Mark II 擺脫了過往 EOS R 系列較為圓潤流線的線條，改採稜角分明的硬朗造型，呈現出截然不同的視覺風格。機身尺寸為 131.4 x 90 x 79.7mm，包含 LP-E17 電池與 SD 記憶卡後的總重量為 546 公克，相比前代的 461 公克略有增加。為因應搭配大型鏡頭時的握持需求，官方也同步推出了專用的 EG-E2 延伸握把，安裝後不影響底部電池盒的開啟，並保有標準三腳架孔位。

靈活多元的取景與拍攝模式

取景配備方面，新機維持與前代相同的 236 萬點電子取景器以及 3 吋 162 萬點的多角度翻轉觸控螢幕。除了硬體操作進步外，軟體部分亦針對初學者提供豐富的輔助功能，包括智慧自動場景、創意輔助、創意包圍拍攝、多種場景模式與色彩濾鏡，讓不熟悉後製修圖的使用者也能輕鬆拍出具備個人風格的照片。

支援 4K 60p 與 C-Log3

在動態影像錄製方面，EOS R8 Mark II 滿足了現代創作者對影片規格的要求。機身支援 6K 超取樣的無裁切 4K 60p 錄影，並提供 FHD 解析度下的 180p 高格率慢動作拍攝。同時，機身頂端的模式轉盤新增了快慢動作（Slow & Fast）模式，且支援該模式下的音訊錄製。針對有調色需求的專業用戶，新機也完整收錄了 Canon C-Log3 模式。

上市資訊與售價

Canon EOS R8 Mark II 預計於 10 月下旬正式上市。單機身建議售價為 1,899 美元（約新台幣 61,000 元）；搭配 RF 24-50mm F4.5-6.3 IS STM 變焦鏡頭的鏡頭組售價為 2,099 美元（約新台幣 67,000 元）。同步推出的 EG-E2 專用延伸握把售價則為 99 美元（約新台幣 3,200 元）。

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OpenAI工程師翻車了！用AI「全抄」經典網遊被抓包，慘遭原廠律師函光速下架

cnBeta — Wed, 16 Sep 2026 16:00:00 +0800

OpenAI工程師利用Codex打造符文傳說仿作，因公然侵權僅三天便遭下架。這場推廣Codex的技術實驗，卻因全盤照搬符文傳說細節引發眾怒，更讓OpenAI陷入嚴重的AI侵權倫理爭議。

OpenAI 旗下負責 Codex 程式碼生成模型的工程師羅漢·瓦爾馬（Rohan Varma），日前利用自家的 AI 開發工具，打造了一款名為《埃爾德伍德》（Elderwood）的網頁版多人線上角色扮演遊戲。

不過，這款號稱「全由 AI 輔助編寫」的作品，從使用者介面、低多邊形美術風格到城鎮名稱，全盤照搬英國老牌經典 MMORPG《舊版符文傳說》（Old School RuneScape，簡稱 OSRS）。在點燃資深玩家社群的怒火後，原廠開發商 Jagex 迅速發出停止侵權通知函（Cease and Desist），讓這場僅維持三天的「AI 技術展示」鬧劇以光速下架收場。

連新手村地名都照抄

瓦爾馬在個人社群平台 X（前 Twitter）上大肆宣傳他的新成果，展示了由 OpenAI Codex 快速生成的《埃爾德伍德》。

這款在瀏覽器端運行的作品，無論是經典的九宮格物品欄、視角切換、戰鬥數值機制，還是粗糙復古的 3D 模組，幾乎完全復刻了《舊版符文傳說》。更令人錯愕的是，遊戲中的各項地名完全沒有經過任何原創包裝，就連 OSRS 最具代表性的新手起點城鎮「倫布里奇」（Lumbridge）都被原封不動移植。

瓦爾馬在貼文中甚至毫無顧忌地直接表明，這就是一款「符文傳說仿作」，試圖以此證明 AI 程式碼生成工具已經具備替獨立開發者憑空打造完整網路遊戲的強大實力。

然而在資深玩家與遊戲開發者眼中，這根本稱不上什麼技術突破。拿著數十年前成熟遊戲的現成架構與美術資產進行換皮，本質上只是對他人多年心血的公然剽竊，完全無視了遊戲設計中最核心的數值調校與文化積累。

從 Reddit 炎上到律師函敲門：短短 72 小時

這起事件在 9 月 7 日迅速發酵。一名玩家將《埃爾德伍德》的截圖與資訊轉發至 Reddit 上的《舊版符文傳說》專版，隨即引發排山倒海的輿論反彈。討論區中的老玩家群起撻伐，不僅抨擊這款仿作物理碰撞極其粗糙、遊戲內容空洞，更強烈要求原廠 Jagex 出面採取法律行動，遏止這種打著 AI 旗號的盜版侵權行徑。

荒謬的是，排山倒海而來的質疑與看熱鬧人潮，一度被瓦爾馬誤讀為市場熱度。他在同一天甚至沾沾自喜地發文寫道：「今天早些時候用戶量暴增，因為我們意外在 Reddit 的符文傳說討論板爆紅了。」

同人致敬還是商業宣傳？AI 巨頭踩痛了創作者底線

在遊戲史中，開發者為驗證底層技術而重製經典作品的案例並非沒有前例。最著名的便是 id Software 當年為了向業界證明 PC 平台具備運行高速橫向卷軸畫面的硬體潛力，曾私下將《超級瑪利歐兄弟 3》（Super Mario Bros. 3）移植到 DOS 系統；無數熱情玩家也曾出於熱愛製作非營利的同人遊戲。

但瓦爾馬的行為本質完全不同——他身為 OpenAI 的全職員工，其社群發言與作品發布，事實上直接代表著這家市值千億美元的 AI 霸權，是在為其商用代碼模型 Codex 進行技術背書與品牌行銷。

當前生成式 AI 本身就深陷未經授權抓取藝術家、作家與工程師心血來進行模型訓練的巨大倫理爭議。如今 OpenAI 自家員工竟光明正大踩上版權紅線，將老牌遊戲商耕耘二十多年的智慧財產權當作免費宣傳白鼠，不僅毫無敬畏之心，更再次暴露出矽谷科技圈對創作者心血與著作權價值的輕慢與傲慢。

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Anthropic執行長長文警告人類快沒戲了，馬斯克喊贊成，背地裡卻狂買GPU衝算力

cnBeta — Wed, 16 Sep 2026 15:45:00 +0800

馬斯克多次警告人工智慧威脅遠超核武，高調力挺嚴格的監管政策。然而馬斯克在呼籲監管的同時，旗下事業卻正瘋狂擴張算力帝國。這場關於人工智慧安全性的博弈，究竟是為了拯救文明，還是藉由算力門檻...

Anthropic 執行長達里奧・阿莫代伊（Dario Amodei）近日發表重磅長文，警告具備自我進化能力的模型可能迅速脫離人類掌控，並極力倡導引入第三方強制駐點審查。

阿莫代伊這篇引發矽谷震盪的長文，核心痛點直指 AI 技術最危險的臨界點——「遞迴自我迭代」（Recursive Self-improvement）。他認為，一旦前沿模型具備自主優化演算法、修改程式碼並加速迭代的能力，其進化斜率將在極短時間內突破人類心智所能理解與干預的界限。

為了不讓技術演進演變成失控的災難，他提出極為嚴苛的防禦方案：要求領先的 AI 實驗室必須派駐獨立的第三方專家，不僅要全天候測試模型的危險邊界、強制回報安全異常事件，更必須深入整套訓練流程與底層管線，全面審查技術的對齊安全性（Alignment Safety）。

這套近乎「自戴鐐銬」的主張，換來的不是同業圍剿，而是馬斯克的火速背書。

馬斯克在 X（前 Twitter）上公開轉貼並寫道「達里奧說得沒錯」，還特別附上自己 2023 年將 AGI 喻為超越核武威脅的歷史發言，力證自己在 AI 滅絕論上擁有無可爭辯的「原創地位」。

嘴上高喊文明威脅，旗下算力帝國卻正以百億規模狂踩油門

但如果仔細檢視馬斯克的真實版圖，就會發現其言行之間存在著巨大的現實反差。一邊向公眾警示滅世危機，另一邊由他親自掌舵的 xAI 與旗下航太巨頭 SpaceX，卻正在全球以最狂野的姿態搶購 GPU、大舉興建萬卡級別的超級資料中心，全力替 Grok 大模型注入更強悍的推論能力。

SpaceX 財務長布雷特・強森（Bret Johnsen）近日便透露，截至去年 12 月，公司 AI 算力業務的年度經常性收入（ARR）已攀升至 457 億美元，內部甚至對今年底突破千億美元 ARR 抱持高度信心。

除了雲端算力，馬斯克更將特斯拉全面壓注在「實體人工智慧」（Physical AI）的宏大敘事上，包含全自駕計程車 Robotaxi，以及預計在今年底投入生產的 Optimus 人形機器人。

嘴上喊著慢一點，腳下油門卻死踩到底。這套「在危險中領跑」的雙重策略，正將馬斯克一步步推上全球首位身價破兆美元富豪的寶座。

慈悲救世還是阻擋追兵的資本障眼法？

事實上，這場「給 AI 踩煞車」的默契，正在前沿三巨頭之間蔓延。

OpenAI 執行長山姆・阿特曼（Sam Altman）已明確宣布將公司 IPO 計畫推遲至 2027 年，官方給出的理由同樣是為了優先解決對齊與安全隱患；而正籌備遞交 S-1 招股文件的 Anthropic，也傳出可能在文件中主動放緩技術迭代與硬體擴張步調。然而，《金融時報》的數據卻揭露，Anthropic 在剔除特定成本後，營業利潤率依然高達驚人的 80%。延緩擴張非但沒有重創其財務體質，反倒替公司留下了更從容的獲利空間與溢價光環。

這種集體轉向防守的姿態，引來了電影《大賣空》原型人物麥可・貝瑞（Michael Burry）等華爾街投資人的強烈質疑：巨頭們突如其來的道德自覺，究竟是真心擔憂人類滅絕，還是一場藉由「嚴格監管」來封死後進者生存空間的護城河之戰？

當研發成本與安全審查門檻被先發者墊高到天文數字，小型新創將再無翻盤可能。這場由馬斯克、阿莫代伊與阿特曼共同演繹的 AI 安全大戲，或許根本不是煞車，而是替寡占帝國鎖死大門的最後一把重鎖。

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Apple Watch S11 晶片技術詳解：移植 A20 Pro 微架構，端側 AI 實現離線錄音摘要，心率監測採樣密度狂升 60 倍

科客網 — Wed, 16 Sep 2026 15:30:00 +0800

蘋果在全新 Apple Watch 首度導入 S11 晶片，將 2 奈米微架構下放，為智慧手錶帶來突破性的端側 AI 算力。S11 晶片不僅讓健康數據採樣密度激增，更確保所有端側 AI...

在 Apple Watch Series 12 與頂規戶外款 Apple Watch Ultra 4 正式亮相後，蘋果（Apple）進一步揭露了驅動新一代智慧手錶的底層算力核心——全新 S11 系統級封裝（SiP）晶片的技術細節。

過去穿戴裝置的處理晶片，受限於電池容量與極限功耗，往往在製程節點與微架構上落後同期旗艦手機數個世代；然而這次蘋果一反常態，直接將應用於 iPhone 18 Pro 與首款摺疊機 iPhone Duo 的 2 奈米 A20 Pro 先進微架構下放微縮，為智慧手錶在極度嚴苛的散熱與續航限制下，打造出前所未有的腕上端側人工智慧（On-Device AI）與超高頻生理感知底座。

旗艦手機架構直接微縮

深入檢視 S11 的內部矽晶佈局，這顆 SiP 晶片整合了兩顆基於最新微架構打造的高能效 CPU 核心、一顆單核心繪圖處理器（GPU），以及一組四核心神經網路引擎（Neural Engine）。值得注意的是，S11 深度繼承了 2 奈米製程 A20 Pro 的核心設計經驗，不僅在 CPU 核心旁直接整合了專屬神經加速器（Neural Accelerator），更將晶片的末級快取（Last-Level Cache, LLC）容量大幅擴增 50%，同時全面推升 GPU 與神經處理引擎的記憶體頻寬。這種設計並非為了追求無謂的跑分數字，而是要在毫瓦（mW）等級的超低功耗預算下，以極高能效應對複雜動態錶面渲染、獨立應用程式即時啟動，以及全天候不間斷運行的背景感測模型。

簡而言之，蘋果這次的晶片刀法相當大膽：不再將穿戴裝置視為「智慧型手機的低耗電附屬配件」，而是透過頂級手機微架構的直接微縮，讓手錶在寸土寸金的機身內具備獨立且充沛的硬體級機器學習算力。

心率採樣飆上 60 倍密度！端側算力如何撐起 watchOS 27 的「就緒評分」？

這套算力躍進最直接的受惠者，正是新一代手錶全面重構的健康感測系統。以往穿戴裝置為了兼顧續航力，全天候心率與生理指標多半採取間隔數分鐘的被動採樣；但得益於 S11 晶片具備的高速數據吞吐量與極低功耗背景處理能力，Apple Watch Series 12 與 Ultra 4 將全天候連續心率採樣頻率激進拉高至「每 5 秒一次」，資料採樣密度足足達到前代產品的 60 倍之多；與此同時，心率變異性（HRV）的監測間隔也從過往的每兩小時一次，大幅縮短至每 5 分鐘採樣一次，實現了前所未見的高精確度連續生理監測流。

如此海量且不間斷的連續生理數據，若頻繁喚醒通訊晶片回傳雲端分析，勢必會引發災難性的電量耗損。S11 晶片讓這套龐大的生理演算法模型得以完全在手腕端側即時運行，進而在全新的 watchOS 27 系統中驅動了「身體狀態就緒（Readiness）」評分機制。搭配改版後的「健康」App，手錶能在完全不依賴雲端伺服器的情況下，根據使用者的疲勞累積、恢復狀況與心肺負荷，即時運算出動態身體狀態分析，並提供量身打造的訓練指引建議。

離線錄音摘要與危險警報：把隱私安全區當作最後防線的「音訊智慧」

除了身體體徵監測的巨大躍進，S11 晶片的四核心神經網路引擎還全面啟動了名為「音訊智慧（Audio Intelligence）」的系統級前瞻功能。透過手錶的多陣列麥克風與本機端神經網路協同運作，手錶能夠全時被動感知關鍵環境聲響，精準辨識如門鈴響起、火警探測器警報等危險音訊，為佩戴耳機的使用者或聽障群體即時觸發觸覺震動警示；更具突破性的是，該功能支援在完全無網路的離線環境下，將剛聽到的對話最後 15 秒瞬間轉錄為文字，甚至能對會議或日常長對話直接在腕上進行本機端智慧摘要與重點提煉。

面對如此敏感的環境音訊與對話捕捉，蘋果將晶片硬體架構視為最後的隱私防線。所有環境聲音的採樣特徵分析、語音轉文字與文字摘要生成，完全被嚴格限制在 S11 的端側安全隔離區（Secure Enclave）內部獨立運算，過程中沒有任何原始音訊或對話文字會被上傳至雲端伺服器。

這種在手腕方寸之間實現的「硬體級隱私隔離＋端側離線 AI」，不僅打破了可穿戴設備長期以來依賴手機或雲端算力的宿命，也宣告智慧手錶正式從被動的通知器與運動計步器，蛻變為具備全天候環境感知與即時守護能力的獨立智慧終端。

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宿敵竟在此刻達成共識！從OpenAI到Anthropic，揭開矽谷科技巨頭集體「降速」的背後動機

KKJ — Wed, 16 Sep 2026 15:00:00 +0800

OpenAI 執行長山姆・阿特曼拋出 AI 安全性隱憂，為防範潛在毀滅風險，宣布 OpenAI 今年將不啟動 IPO。此舉引發馬斯克等巨頭同聲警示 AI 安全性，在面臨資本市場的 IP...

在資本市場屏息以待、生成式 AI 估值持續衝上雲霄的當下，OpenAI 執行長山姆・阿特曼（Sam Altman）卻出人意料地澆下一桶冷水。他在最新專訪中明確表示，OpenAI 目前全心聚焦於解決圍繞人工智慧的安全性隱憂，今年絕對不會啟動首次公開募股（IPO），掛牌時程最快推遲至明年。

更引人注意的是，阿特曼直接拋出足以令人背脊發涼的生存假設：哪怕只有一成在 2030 年前「殺死全人類」的潛在風險，都是科技界不可承受之重。

阿特曼的 10% 毀滅風險論到底指什麼？

阿特曼在訪談中坦言，當前人類正在邁入一個前所未有的技術紀元，其變革幅度與潛在破壞力，要求開發者必須採取與過往工業革命完全不同的審慎準則。

「我認為，哪怕冒著 10% 的機率在這個十年結束前殺死所有人，都是完全不可接受的，」

他強調，OpenAI 的首要任務是確保這項技術能造福全體人類，而不是讓任何社群甚至人類文明承受接近滅絕邊緣的系統性威脅。這套發言將 AI 的安全界線從過往常見的「演算法偏見、內容幻覺、版權爭議」，直接拉升至生存哲學與物種防禦的終極高度。

阿特曼更立下一條不容妥協的鐵律：「我們所有人必須認同的一項關鍵原則是，絕不能採取任何可能導致人工智慧奪走人類未來控制權的行動。」

隨著前沿大語言模型加速轉向自主代理（Agentic AI）架構，AI 開始具備自主規劃、撰寫程式碼以及調用外部工具與 API 的能力，技術社群對「價值對齊」失敗的焦慮正急速攀升。

一旦代理系統的目標函數與人類核心利益產生微小偏差，在自動化鏈條中引發的連鎖失控將極難逆轉。阿特曼在此時將延後 IPO 的理由與「滅絕風險」直接綁定，正是意在向全球監管機構與公眾宣示：在尚未築起足夠堅固的安全護欄之前，向華爾街交出成績單的壓力必須讓位。

宿敵破天荒口徑一致，為何在此刻齊聲「喊慢」？

耐人尋味的是，阿特曼這番「防患未然」的踩煞車論調，並不是矽谷唯一。就在同一個週末，OpenAI 的頭號死對頭——Anthropic 執行長達利歐・阿莫代伊（Dario Amodei），以及長年與 OpenAI 對簿公堂的馬斯克，竟破天荒對外口徑一致，呼籲業界必須立即放慢先進 AI 模型的研發節奏。

阿莫代伊直指前沿模型的失控風險正迅速逼近臨界點，馬斯克亦重申超級人工智慧威脅迫在眉睫。三位平時在商業競爭與法庭訴訟中殺得刀刀見骨的科技巨頭，竟在同一時間點達成「降速共識」，堪稱生成式 AI 問世以來極具象徵意義的歷史時刻。

即便阿特曼將延遲上市包裝成高尚的安全考量，但資本市場的算盤從來不講溫情。

事實上，OpenAI 早在今年 6 月就已秘密向美國證券交易委員會（SEC）遞交了上市申請文件，只是遲遲未敲定掛牌日期。與此同時，競爭對手 Anthropic 同樣緊鑼密鼓籌備掛牌，市場甚至預期其 IPO 籌資規模有望改寫太空探索技術公司 SpaceX 今年創下的 862 億美元歷史紀錄。

對於每天耗損天文數字電力、背負數十萬張高階運算晶片租賃成本的頂級 AI 公司而言，放慢腳步的代價極其高昂。

換言之，阿特曼選擇在今年按下 IPO 暫停鍵，固然為技術對齊爭取了寶貴的喘息空間，但若無法在明年拿出兼具安全防線與強大造血能力的商業答卷，面對對手的上市進逼與股東的變現壓力，這場道德理想與資本殘酷的平衡遊戲恐怕無法拖延太久。

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LINE主題圖示不見有解了！「自動轉換選單圖示」功能上線，但效果不一定完美

ycr — Wed, 16 Sep 2026 14:45:00 +0800

因應 iOS 26 系統變革，LINE 主題新增「自動轉換選單圖示」功能，能盡力還原視覺風格。使用者可依偏好設定，讓 LINE 主題更貼近原本設計，建議購買前先確認支援度。

隨著蘋果在 iOS 26 導入全新的「Liquid Glass」介面設計，部分 LINE 原創主題的選單圖示先前無法維持原本的設計樣式。現在 LINE 推出「自動轉換選單圖示」功能，讓使用者可以將主題圖示自動調整成更接近原本的風格。不過，由於圖示是由系統自動轉換，實際呈現效果可能因主題而異。

開啟後自動轉換圖示，效果可能因主題而不同

根據 LINE 官方公告，因應 iOS 26 的 Liquid Glass 設計規格，LINE 推出「自動轉換選單圖示」功能。開啟後，原創主題的選單圖示會自動進行轉換，盡可能維持原本主題的視覺風格。不過 LINE 也提醒，由於這項轉換是由系統自動套用，並非針對每個主題逐一調整，因此部分主題可能會出現圖示與背景顏色太接近、圖示縮小後不易辨識等情況。

▲ 以筆者的 LINE 主題來看，上圖是未更新 iOS 26 應有的畫面，下圖則是套用「自動轉換選單圖示」的畫面。

如果不喜歡轉換後的效果，也可以將功能關閉。此時下方選單會改回 LINE 預設的圖示，也就是不會再使用原創主題原本設計的選單圖示。

目前功能預設為開啟，手機版 LINE 更新至 26.14.1 以上即可調整，設定方式為「設定」→「主題」→「主題一覽」，再從頁面上方的「自動轉換選單圖示」開啟或關閉。

想買新主題？先確認是否完整支援 iOS 26

如果近期準備購買 LINE 主題，也可以先確認該主題是否完整支援 iOS 26。

在 LINE 主題小舖中，進入主題的介紹頁面後，如果看到「未完整支援 iOS 26 設計規格」的提醒，就代表該主題可能無法完整呈現原本的選單圖示樣式。

LINE 也會在相關主題頁面提供 iOS 26 以上版本的實際顯示示意，購買前可以先查看效果。如果很在意主題原本的選單設計，建議先確認示意圖，再決定是否購買。

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