全球 AI 行業大模型與監管動態

根據《紐約時報》，Meta Platforms 正在就計算能力租賃協議與 Anthropic 進行談判；談判日期為 7 月 18 日，潛在交易規模在兩年內最高可達 100 億美元。相關討論仍處於早期階段。

根據 BlockBeats 報導，Serenity 的投資組合在 7 月出現 -49.4% 的回撤。其主要持倉集中在記憶體、光子學、機器人以及上游半導體等領域；Serenity 將這些視為 AI 的瓶頸環節。Serenity 認為，市場下跌源於流動性與槓桿驅動的波動，而非上述產業在成長基本面上的結構性失靈。

根據 Yonhapinfomax，美國白宮科學與科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy）共同主席大衛·薩克斯（David Sacks）於 7 月 17 日警告稱，過度監管正侵蝕美國 AI 產業的競爭力。薩克斯曾任白宮 AI 與加密貨幣「沙皇」，並表示，中國的 Kimi K3 模型首次在 ProtenedCode Arena 基準測試中奪得第一名，且在其他基準中達到或接近前沿效能水準。他指出，美國監管機構正阻止新資料中心建設，並施加州層級限制；同時他提議成立新的聯邦機構以預先核准先進 AI 模型，導致該國削弱自身的競爭優勢。

荷蘭半導體設備製造商 ASML 將於 2027 年 1 月 1 日向全體全網員工一次性發放價值 20,000 歐元的股票獎勵（約 22,862 美元），前提是其在整個歸屬期間內仍保持受僱狀態；該歸屬期間將於 2030 年初前完成。此舉發生在人工智慧基礎設施需求推動銷售飆升之後。ASML 加入其他晶片製造商（包含 Samsung Electronics 與 SK Hynix）的行列，當受 AI 建置投資帶動創紀錄的營收之際，與員工分享獲利。台灣積體電路製造公司（TSMC）也在 5 月承諾，將今年平均員工利潤分享提高超過 30%。

根據 Ed Zitron 於週四（7 月 16 日）發布的 15,000 字 Substack 長文，AI 懷疑者以及《The Hater's Guide to the AI Bubble》的作者預測 OpenAI 將迎來它的「Lehman moment」，象徵 AI 熱潮的結束，並讓投資人從他所稱的類邪教般狂熱中清醒過來。Zitron 認為，問題不在於 OpenAI 是否會爆雷，而在於何時爆雷；他並指出，公司預計每年用於運算的支出將超過 500 億美元，且截至 2035 年仍需再進行 3 輪額外融資。他表示，OpenAI 的失敗源於不可持續的商業模式、訂閱與廣告收入偏弱，以及服務成本高到無法在擴張時獲利。相較之下，橡樹資本（Oaktree Capital）共同創辦人 Howard Marks 於週三的一段播客訪談中表示，在察覺到其於自我分析、幽默適配與個人化回應方面前所未有的能力後，他對 AI 技術的看多情緒更為濃厚。

據 Odaily 報導，圖靈獎得主喬舒亞・本喬（Joshua Bengio）在 2026 年世界人工智慧大會（WAIC）上警告稱，目前的 AI 安全措施無法跟上 AI 能力快速進步的步伐。本喬在遠端連線期間表示：「AI 既降低了有害行為的門檻，也提高了潛在傷害的上限。」 本喬領導 LawZero 專案，目標是打造能辨識並阻止有害 AI 行為的系統，例如詐欺以及自我保全機制。他的國際 AI 安全報告也呼應相同結論：現行的防護措施正在落後於 AI 發展的速度。

根據高盛（Goldman Sachs）表示，標普 500 成分股第二季獲利預期將在 7 月 17 日年增 22% 的幅度大幅成長。AI 基礎設施相關股票預期將貢獻約 60% 的這項成長，其中，鎂光科技（Micron Technology）與輝達（Nvidia）合計占漲幅超過 40%。

根據大衛·薩克斯（美國總統科學與技術委員會主席）的說法，中國大型語言模型 Kimi K3 在 7 月 17 日舉行的 Frontend Code Arena 中取得最高排名。薩克斯表示擔憂，美國的監管限制——包括對新資料中心的限制、加強各州層級的監督，以及提出的聯邦「前沿模型」預先核准要求——可能會削弱美國在全球 AI 競賽中的領先地位。他強調，持續提高門檻的法規可能會削弱美國在 AI 產業的優勢。

根據《Etoday》，SK 集團董事長 崔泰元（Choi Tae-won）今天表示，投資人應該進行長線持有，而非頻繁交易，理由是源自 AI 開發的儲存需求正持續成長。他指出，隨著人工智慧不斷成熟，記憶需求將呈現指數級增長；相較於重複交易，長期持有更能有效保護資產。

Microsoft 正在準備 Project Perception，一套 AI 脆弱性偵測工具，預計將於 7 月推出，並將其定位為相較於 Anthropic 的 Mythos 模型更具成本效益的替代方案。該工具旨在在能力上對標或超越 Mythos，同時為企業用戶提供更佳的成本效率。

根據 Beating 的說法，Moonshot AI 的新成員楊欣宇解釋了 Kimi 如何能交付 K3，方法是將公司與產業競爭對手進行對照。楊欣宇近期從學術界加入，並指出其他 AI 實驗室之間存在四項結構性缺陷：傲慢（已成形的團隊認為 AI 賽局已結束）、魯莽（較年輕的實驗室追逐趨勢但缺乏基礎性的嚴謹）、膽怯（實力強的團隊不願追求產業領導地位），以及激勵機制不一致（個人把重點放在爭取個人功績，而非推進 AGI）。楊欣宇表示，Moonshot AI 的差異在於維持對 AGI 開發的高度集體專注。他也點出公司的做法：優先進行模型建置而非敘事，採取嚴格的實驗，以指標而非憑直覺進行最佳化，對於行不通的方法要迅速摒棄，並避免魯莽的賭博。

微軟執行長 Satya Nadella 在接受 CNBC 報導所述、對員工的發言中批評 Anthropic 的 Fable 5 AI 模型，稱其為「在編輯層面受控」。微軟股票在隔夜交易中因這些評論下跌 1.3%，內容質疑該 AI 模型嚴格的防護欄，會將特定使用者查詢導向較舊版本。這項批評出現於更廣泛的 AI 安全措施討論之際，當科技公司在強大能力與潛在濫用風險之間取得平衡。 MSFT 股票在 7 月上漲 7.5%，與大型科技公司（Big Tech）的漲勢一致；投資人一邊輪回買回該產業，一邊出售今年表現飛快的部分晶片股票。隨著第二季財報季開跑，投資人正密切關注後續走向；Alphabet、Tesla 與 Intel 將於下週公布財報。 Nadella 批評 Fable 5 查詢路由系統 Nadella 告訴負責微軟 Copilot AI 軟體的工程師，依據 CNBC 提供的他發言稿稱，Fable 5 的限制「沒有道理」。他說：「如果你用 Fable，當它對任何隨機的事情都拒絕時，就變成……你上一次有一個創作工具，是被『在編輯層面受控』得那麼嚴格，是什麼時候？」Nadella 如此表示。 當

根據 CNBC 報導，微軟（Microsoft）執行長 Satya Nadella 在一夜之間批評了 Anthropic 的 Fable 5 AI 模型，並告訴員工，該系統看起來是「編輯性控制（editorially controlled）」，且其中一些防護欄（guardrails）「沒有道理（make sense）」。Nadella 在與正在為微軟 Copilot AI 軟體工作的工程師交談時，質疑是否應該讓一個創作工具受到如此嚴格的限制。微軟股價在隔夜交易中下跌 1.3%，幾乎吐回了週四的所有漲幅，而 MSFT 在 7 月仍上漲 7.5%。

Alphabet 股票週四下跌 4%，原因是相關報導指出 Google 延後了其 Gemini 3.5 Pro AI 模型。彭博消息人士稱，該模型因編碼效能未達內部預期而落後數月進度。此延遲發生在 AI 產業競爭加劇之際，對手 OpenAI 與 Meta 近期相繼發布新模型，主打更強的軟體開發效能。 Alphabet 股票因 AI 模型延遲下跌 4% Alphabet 股票週四下挫 4%，在彭博報導 Gemini 3.5 Pro 模型延遲之後。該股在盤前市場交易中又下跌 1.5%。依彭博消息人士所述，該模型的編碼能力未達 Google 的內部基準，促使公司延長開發時程。 Google 於 5 月在其年度 Google I/O 開發者大會首次推出 Gemini 3.5 Pro。公司表示該模型已在內部使用，但在公開發布前仍需要進一步測試。原先預期將於隔月啟動推出，然而目前報導指出時間表已經改變。 Meta 與 OpenAI 推出競爭型 AI 模型 Meta 近期推出其 Muse Spark 1.1 AI 模型。Meta 的 AI 負責人 Alexandr Wang 將其描述為公司在代理型任

2026年7月底，全球資本市場將迎來年內最具分量的財報窗口。谷歌（Alphabet）將於7月22日發布第二季度業績；微軟將於7月29日公布2026財年第四季度財報；亞馬遜則於7月30日交出二季度成績單。三家公司合計市值超過7兆億美元，而它們在過去12個月內共同承諾的AI基礎設施投入，已接近一個中型國家的年度GDP。 市場正在經歷一次根本性的敘事切換。2024年至2025年，資本市場獎勵的是「誰投入更多」——GPU採購量、資料中心佔地面積、AI模型參數規模構成了估值溢價的核心邏輯。但進入2026年，同一批投資者開始追問一個更本質的問題：這些投入什麼時候開始產生現金流？ 答案將在這三份財報中逐步浮現。 AI超級週期進入第二階段：從資本投入轉向收益驗證 過去兩年，科技巨頭圍繞AI展開了一場規模空前的軍備競賽。亞馬遜、谷歌、微軟和Meta四家公司2026年合計計劃資本支出約7,250億美元，較2025年的約4,100億美元增長約77%。其中，Alphabet將全年資本支出指引上調至1,800億至1,900億美元，並明確表示2027年將「顯著高於」該水平；微軟2026日曆年資本支出預計約1,90

在 2026 年世界 AI（人工智慧）會議上，與會者包含 Xue Lan（清華大學 AI 治理研究院院長）、Nicholas B. Dirks（紐約科學院總裁兼執行長（CEO））以及 Mark Nitzberg（UC Berkeley 人類相容 AI 中心執行董事），針對 AI Agent（AI 代理）治理進行討論。根據該小組的說法，AI 正從「輔助判斷」轉向「自主行動」，因此必須在開發者、部署者與監管者之間擴大責任鏈。 與會者達成共識：凡是涉及生死攸關後果的決策、在錯誤一旦發生就無法修正的情境，以及所有牽涉倫理與價值判斷的事項，都必須絕不由 AI 主導。人類可以授權 AI 行動，但不能轉嫁責任。每一次授權都應可撤回、每一次行動都應可追溯；同時，授予行動代理權的節奏絕不能超過驗證 AI 能力的節奏。

根據 Databricks Beating，AI 資料平台 Databricks 在 Coatue 領導的資金推動下，成功籌集 30 億美元，估值達到 1,880 億美元。這意味著較該公司去年年底的 1,340 億美元估值增加 40%。Databricks 表示，截至 2 月，其年化營收趨勢超過 54 億美元，其中 AI 產品帶來的營收為 17 億美元。

根據美國銀行美林證券（Bank of America Securities）的說法，Moonshot AI 於 7 月 17 日發布其 Kimi K3 模型，其參數規模約為上一代 K2 的三倍，顯示 AI 產業中的競爭優勢正變得愈發短暫。該行指出，儘管阿里巴巴的雲端服務業務可能因持續的 AI 訓練與推論需求而受益，但其 Tongyi Qianwen 面臨重新升溫的競爭壓力。新模型同時加劇了對其他獨立 AI 實驗室（包含 Zhipu 與 MiniMax）的壓力。

根據彭博資訊，7 月 16 日，Alphabet 的股價下跌 4.44%，至 354.46 美元，原因是 Google 宣布其 Gemini 3.5 Pro AI 模型的發布將延遲。該公司原本承諾在 6 月推出下一代模型，但由於在強化模型的程式碼能力方面遇到困難，因而決定延期。Google 上個月更新了訓練資料以強化其編碼表現，但結果令人失望，因此在來自包括 Anthropic、OpenAI 等對手的競爭日益加劇之際，作出延遲發布的決定。