每日精選 AI/Tech 新聞，繁體中文整理
📍 今日全焦點
- Nvidia 單季營收 962 億美元 — 全年成長指引 70%，分析師只敢猜 44%
- OpenAI 自家晶片 benchmark 打贏 Blackwell — 但真正的對手還沒上場
- Meta 最高付 180 億美元換和解 — 52 位檢察長、青少年每天只能滑 2 小時
- 神秘的 Ox Alpha 揭曉了 — Z.ai GLM-5.3-Flash，MIT 授權、中國晶片跑出來的
- DeepSeek 財務首度曝光 — 七個月營收 7,070 萬美元，還在虧
- Bill Gates：這是人類史上最動盪的時期之一 — 他提議對 AI 課人頭稅
- Amazon 關掉 Mechanical Turk — 21 年前 Bezos 叫它「人工的人工智慧」
- Anthropic 要跟 IPO 投資人說市場有 30 兆美元 — 全球 GDP 的四分之一
今日頭條
不繞圈了，直接看兩個數字。
962 億美元。這是 Nvidia 一季的營收。
700 瓦。這是 OpenAI 自己做的晶片，跑贏 Nvidia 旗艦 GPU 時的功耗——對方是 1,400 瓦。
這兩則新聞在同一天出來。第一則說 Nvidia 從沒這麼強過，第二則說它最大的客戶正在學著不需要它。
先看 Nvidia 的數字，因為它們真的很誇張。
2027 財年第二季營收 962 億美元（約新台幣 3.13 兆元），年增 106%——一年之內翻倍還多。
資料中心業務單季 890 億美元，年增 117%。 淨利 596.9 億美元（約新台幣 1.94 兆元），毛利率 75%。
這是超標的。 華爾街共識落在 922 億美元上下，實際多出約 40 億。
但真正讓股價動起來的不是本季，是指引。
下一季預估 1,080 億美元（約新台幣 3.51 兆元），比共識高出約 38 億。更狠的是 2028 財年：財務長 Colette Kress 在分析師電話會上說，預期全年營收成長約 70%——分析師原本抓的是 44%。
股價盤後漲 4%。 老實說，用這個超標幅度來看，4% 算克制——市場早就把「Nvidia 會贏」寫進價格裡了。
黃仁勳（Jensen Huang，Nvidia 執行長）的說法是：「AI 到了拐點，它在做有用的工作。現在，運算就是營收。」
他補了一個結構性的觀察：需求不再只綁在單一實驗室身上，而是多個前沿實驗室同時擴張，加上開放模型生態和實體 AI（robotics）開始起量。
翻譯成白話：以前 Nvidia 的營收看 OpenAI 一家的臉色，現在客戶名單長了。
然後，同一天，OpenAI 公布了自家晶片的第一份 benchmark。
這顆晶片叫 Jalapeño，跟 Broadcom（博通）合作開發，定位是推論（inference）專用的 ASIC——不是通用 GPU，是只做一件事但做得很省的專用晶片。
數字看起來很嚇人：在 SemiAnalysis 的 InferenceX 測試中，Jalapeño 每瓦能做的 AI 工作量是 Nvidia Blackwell 系統的 1.5 到 1.9 倍，延遲低 1.7 到 3.6 倍。
功耗這邊更直觀：Jalapeño 額定 700 瓦，實測負載壓在 550 瓦以下；對照的 Nvidia Blackwell 是 1,400 瓦。
但這裡有一個很大的「但是」，而且是 SemiAnalysis 自己講的。
他們直言這個比較「不完整、也不公平」。
原因是記憶體世代不對等——Jalapeño 用的是新一代的 HBM4，而 Blackwell 是上一代。真正的同級對手是 Nvidia 已經在出貨的 Vera Rubin，那顆也用 HBM4。
跟 Vera Rubin 一比，結論就完全不一樣了：兩者在「每一塊錢能吐多少 token」上打成平手。
還有一個限制：測試只跑了 8k 輸入／1k 輸出這種短脈絡場景，沒有跑多輪、長脈絡的擬真工作負載。
出貨時程也要看清楚：2026 年底只有極小量，2027 年才會有規模。
所以今天這兩則放在一起，講的是同一件事的兩端。
Nvidia 的護城河現在很寬——寬到它自己敢承諾明年再成長 70%。
但護城河的水位是靠「客戶沒得選」撐起來的，而今天的 benchmark 證明，最大的那個客戶已經有得選了。 只是還要一年才會真的用上。
這一年，就是 Nvidia 目前手上最貴的資產。
新聞摘要
Meta 開庭第二週就和解，代價是「青少年每天只能滑兩小時」
這則跟你家小孩比較有關：Instagram 和 Facebook 的青少年帳號，接下來幾個月內會被強制改成預設兩小時上限。
Meta 昨天（8 月 26 日）跟一個跨黨派、涵蓋 52 個轄區的檢察長聯盟達成和解（50 州加華盛頓特區和屬地），結束一場才開庭兩週的審判。 原告指控 Meta 刻意把產品設計成會讓兒童上癮，並在未取得家長同意的情況下蒐集未成年人資料。
金額有三個版本，我把來源標清楚：加州檢察長 Rob Bonta 的官方新聞稿寫「最高 170 億美元」（約新台幣 5,525 億元）給各州，多家媒體引述的精確數字是 166.8 億，而 Meta 自己的說法是總支付約 180 億美元（約新台幣 5,850 億元）。差額的部分，據報導與 YouTube、TikTok 是否跟進採用類似措施掛鉤。分十年支付。
但錢不是這則新聞的重點，產品變更才是。
- 未滿 18 歲使用者：預設每日 2 小時上限，只有家長能調高
- 午夜到早上 6 點：預設封鎖，一樣只有家長能改
- 強化年齡驗證，把 13 歲以下的人擋在門外
- 獨立稽核員監督至少 5 年，對 Meta 系統有廣泛存取權
- 禁制令：不得再對安全功能做誤導性陳述
Meta 否認自己做錯事。
這件事的分量在於「稽核員」那條。 罰款對 Meta 來說是幾個月的獲利，但讓外部的人長期看你的內部系統，是完全不同層級的約束。庭審中 Instagram 負責人 Adam Mosseri 作證時承認，「休息一下」功能在改成預設開啟之前，使用率不到 1%——這大概就是為什麼和解條款裡的每一項都寫著「預設」兩個字。
Ox Alpha 的真身揭曉：Z.ai 的 GLM-5.3-Flash，MIT 授權
四天前（8 月 23 日）我們報過那個在 OpenRouter 上匿名發放免費 token 的神秘模型 Ox Alpha，當時社群押注是 Z.ai 的 GLM 系列——昨天官方證實了，猜對。
它叫 GLM-5.3-Flash，320B 總參數、每次啟用 18B（MoE 混合專家架構，白話說就是「模型很大但每次只叫醒一小部分來幹活」，所以便宜）。六天內處理了 42 兆 token 的使用量。
授權是 MIT——這點值得停一下。 MIT 允許商用、修改、再散布，只要保留授權聲明，沒有權利金。這個規模的開放權重模型，通常都是掛自訂的社群授權（有一堆但書），MIT 是罕見的大方。
模態要講清楚，不要被「原生多模態」四個字唬過去：輸入支援文字、圖像、影片；輸出只有文字。 訓練語料是 30 兆 token 的多模態資料。
脈絡長度有出入，我照實說：官方發布和權重附帶的設定檔標的是 1,048,576 token（1M），但 Hugging Face model card 的評測腳註裡出現的是 30 萬 token。真要拿來吃長文件，建議自己先測。
定價便宜到有點荒謬：輸入每百萬 token 0.15 美元、快取輸入 0.03 美元、輸出 0.50 美元。
跑分方面，Terminal-Bench 2.1 拿 84.3（Claude Opus 4.8 是 85.0），Z.ai Code Bench 29.0 對 29.5，OfficeQA Pro 反超。大約是「Opus 4.8 的水準、十分之一的價格」。
還有一件事官方特別強調：預覽版完全跑在中國國產 AI 晶片上。 這句話的訊息量不在效能，在供應鏈——它是說給出口管制聽的。
DeepSeek 的財務數字第一次外流：七個月營收 7,070 萬美元，還在虧
大家講了一年多的「DeepSeek 用超低成本顛覆產業」，終於有具體數字可以檢驗了。
《The Information》取得的資料顯示：DeepSeek 2026 年前七個月營收約人民幣 4.75 億元（7,070 萬美元，約新台幣 23 億元），大約是 2025 全年的十倍。
但同期淨損約人民幣 7.15 億元——虧的比賺的多。（2025 全年淨損是 9.35 億人民幣，所以虧損速度確實在收斂。）
真正有意思的是毛利結構：整體毛利率 44.6%，但 API 業務的毛利率高達 82.9%。
這兩個數字之間的落差就是答案：賣 API 賺錢，其他部分在燒錢。 對一家以「便宜」出名的公司來說，API 毛利 82.9% 有點反直覺——它不是在流血輸出，是有定價權的。
同時進行的還有兩件事：DeepSeek 正在募第二輪，目標人民幣 500 億元、估值約人民幣 5,000 億元（約 744 億美元），並已聘請投行準備明年上市。
放在今天的其他新聞旁邊看：Anthropic 準備跟投資人講 30 兆美元的市場，DeepSeek 七個月做了 7,070 萬美元。同一個產業，兩種敘事尺度。
Bill Gates 寫了六千字：「沒有計畫」
Gates 昨天在 GatesNotes 發表長文，標題直白：〈動盪的 AI 時代來了，我們現在的選擇很關鍵〉。
他的核心判斷是：「即使在最好的情況下，過渡到這個新 AI 時代，也會是人類歷史上最動盪的時期之一。」
他點名三個風險：兒童發展受阻（AI 陪伴對成長中的孩子的影響）、犯罪者被賦能、以及 Z 世代的職缺消失。
他認為這次跟以往的技術轉型不一樣的地方在速度——AI 取代認知工作的速度，可能快過被取代的人轉進新職位的速度。法律、客服、醫療、軟體、製造都在名單上。
他的提議有兩個比較具體：一是對 AI 或機器人課稅，比照雇用人類要繳的薪資稅，用價格差來減緩企業換掉人力的速度；二是設定一些「保留給人類做」的工作。
他也批評了同業：科技高層在公開場合淡化風險，私下卻在擔心同一件事。
要不要買單見仁見智——Gates 本人也是這個產業的既得利益者。 但「對 AI 課人頭稅」這個提議值得記著：它是少數不需要先解決「AI 到底有沒有意識」這種哲學問題，就能直接執行的政策工具。
Amazon 關掉 Mechanical Turk——AI 訓練資料的起點，被 AI 收掉了
這則有點感傷，但很值得記一筆。
AWS 宣布 Mechanical Turk 將於 2026 年 9 月 30 日關閉，官方公告只有一句：評估之後決定關掉。同一天下線的還有 SageMaker Ground Truth 和 Amazon Augmented AI——等於 Amazon 整個退出「人工標資料」這門生意。
Mechanical Turk 2005 年上線，Jeff Bezos 當年給它的形容是「artificial artificial intelligence」（人工的人工智慧）。
這個名字現在讀起來有點刺：它的意思是「表面上是 AI，背後其實是人在做」。而過去二十年，機器學習領域幾乎每一個標註資料集、每一份人類偏好評分，多多少少都經過這種平台。沒有 MTurk 這類服務，就沒有今天的模型。
巔峰時期它有超過 50 萬名工作者。 上個月停止接受新客戶，工人們當時就猜到結局了。
收掉的原因是市場變了：Scale AI、Mercor、Prolific 這批新一代資料標註公司，做的是更專業、更高單價的活。而 MTurk 那種「一次幾美分」的微任務，現在模型自己就能做。
最諷刺的細節在這裡：2023 年瑞士研究團隊發現，MTurk 上高達 46% 的工作者，正在用 AI 模型完成他們被指派的任務。
所以它其實不是被 AI 取代的。它是被自己餵大的東西，從內部空掉的。
Anthropic 要跟 IPO 投資人說：這個市場有 30 兆美元
這是 8 月 23 日那則「Anthropic IPO 估值上看 2 兆美元」的後續，這次是市場規模的版本。
《華爾街日報》報導，Anthropic 預計會告訴 IPO 投資人，它看到的潛在營收機會超過 30 兆美元（約新台幣 975 兆元）。
先把這個數字放進尺度裡：全球 GDP 大約 120 兆美元。 也就是說，Anthropic 在講的是「全世界一年產出的四分之一」。
TAM（total addressable market，總潛在市場）的定義是「假如你拿下 100% 市佔，一年能賺多少」，所以本來就會是個大數字。Anthropic 的算法是：把所有「可以用 AI 模型完成的工作」全部算進來。
這個數字會超過 SpaceX 今年 6 月 IPO 時提出的 28.5 兆美元——SpaceX 那次募了約 865 億美元、估值 1.77 兆美元。Anthropic 傳出的目標是募資最高 1,000 億美元、估值約 2 兆美元，公開說明書可能很快遞出，最快 9 月底或 10 月初掛牌。
紐約大學財務教授 Aswath Damodaran 在 SpaceX 上市前就評過這類 TAM 數字：已經到了合理範圍的邊緣，甚至越界了。
我的看法比較簡單：TAM 從來就不是預測，是修辭。真正該盯的是遞件之後才會公開的那一份——實際營收、實際毛利、實際燒錢速度。那個東西沒辦法用「所有工作」來算。
值得關注
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- Anthropic 的 IPO 遞件時間：公開說明書一出，30 兆美元的 TAM 旁邊就會有真實財務數字，那才是這個故事的第二章。
- Jalapeño 的 2027 出貨量：今天的 benchmark 只是紙面，真正決定 Nvidia 毛利率的是 OpenAI 明年到底自建多少比例的推論算力。
- GLM-5.3-Flash 的長脈絡表現：1M 和 30 萬這兩個數字的落差，社群這幾天應該就會測出答案。