每日精選 AI/Tech 新聞，繁體中文整理
📍 今日全焦點
- Anthropic 打贏五角大廈 — 法官：國家安全不是報復批評者的空白支票
- 騰訊開源 Hy4 preview — 770B 參數、Apache 2.0，但要 8 張卡才跑得動
- 長鑫存儲上半年營收暴增 873% — 淨利 776 億人民幣，去年同期還在虧
- a16z 募了 11 億美元投「機器時代」 — 不投軟體，投晶片、記憶體、機房、機器人
- 南韓宣布全民免費 AI — SKT、KT、Kakao 三聯盟得標，年底上線
- Google 讓你跟自己買的電子書對話 — 10 萬本書可匯入 Gemini Notebook
- 80 位英國演員連署：把聲音還給我們 — 三秒錄音就能複製一個人
今日頭條
「空洞地搬出國家安全，不是一張可以拿來懲罰、報復政府批評者的空白支票。」
這句話寫在一份 59 頁的判決書裡。寫的人是美國加州北區聯邦地方法院法官 Rita Lin（麗塔·林，2024 年上任的聯邦地院法官），時間是 8 月 27 日星期四。
被這句話打臉的，是美國國防部。
先把事情的長度講清楚，因為這件事已經吵了半年。
今年 2 月 27 日，川普總統下令聯邦機關全面停用 Anthropic 的產品，同一天，國防部長 Pete Hegseth（皮特·赫格塞斯，美國國防部長）把 Anthropic 指定為「國家安全供應鏈風險」——這個標籤一貼上去，公司就被擋在軍方合約門外。
起因不是資安，是 Anthropic 說了不。
軍方希望把 Claude 用在自主武器和國內監控上，Anthropic 拒絕拿掉模型內建的安全限制，理由是現階段的 AI 可靠度還不足以承擔那種決策。
3 月 9 日 Anthropic 提告，3 月 26 日拿到暫時禁制令。八月底，正式判決下來了。
Lin 法官的認定很重：國防部的行為「不合法且毫無根據」，而且違反了憲法第一修正案。
關鍵不在於軍方能不能買 AI，而在於「為什麼不能買」。 判決書認定，國防部貼這個標籤的動機，是想拿 Anthropic「公開殺雞儆猴」，處罰的是它對軍方 AI 政策的批評——那是言論，不是供應鏈風險。
這份命令是永久性的，直接禁止行政部門繼續執行這項禁令。
代價有多大？ Anthropic 高層說過，這道禁令可能讓公司損失數十億美元的生意。
Anthropic 的回應意外地低調，只說歡迎裁決，並表示會繼續「與政府建設性地合作」。國防部沒有立即回應，但外界普遍預期政府會上訴——而且 Anthropic 針對川普 2 月行政命令、另外打到華府巡迴上訴法院的那條線，目前也還沒結案。
所以這不是終點，是一個很有份量的中場比數。
但值得停下來想一下的是這個：一家 AI 公司因為拒絕讓自家模型用在殺人決策上而被國家機器懲罰，然後靠法院把懲罰擋了下來。
這半年整個產業都在討論「AI 安全承諾到底有沒有牙齒」。今天有了一個答案——牙齒不在公司自己的政策文件裡，在法院。
新聞摘要
騰訊開源 Hy4 preview：770B 參數、Apache 2.0，但別急著說「可以本地部署」
如果你在等一個授權乾淨、規格夠猛的開放權重底座，這則跟你有關——但先看完硬體那段。
騰訊混元 8 月 28 日發布並開源 Hy4 preview，MoE（Mixture-of-Experts，混合專家架構——模型很大，但每次推論只喚醒其中一小部分）架構，總參數 770B、每 token 啟用 49B，上下文超過 100 萬 token。
授權是 Apache 2.0——這點我回 Hugging Face 的 model card 確認過，是真正可商用的寬鬆授權，不是那種掛著「開源」但附一堆限制的自訂條款。
模態要講清楚：純文字進、純文字出。 不是多模態模型，別被「新一代旗艦」的說法帶偏。
但「開放權重」不等於「你跑得動」。 官方 vLLM 部署範例直接寫 --tensor-parallel-size 8，也就是八張卡起跳；就算用 FP8 量化版，這也不是一台工作站能扛的規模。對絕大多數讀者來說，它實際上還是一個 API 產品。
價格倒是很有攻擊性：每百萬 input token 0.834 美元、output 2.501 美元、快取命中 0.042 美元。透過騰訊雲 TokenHub 和 OpenRouter 都能接。
benchmark 的部分要小心讀。 騰訊主打的那組數字，是自家找 163 位內部專家、對 203 個工程任務做的盲測：Hy4 拿 2.99 分（滿分 4），GLM-5.3 是 2.92、Kimi K3 是 2.94。贏，但贏在小數點後第二位，而且是自家評測。
另外社群上流傳「Hy4 能並行協調多個 Codex session」的說法，騰訊官方公告裡沒有這個宣稱——官方講的是模型首次參與了自身訓練方法的自動化優化、並自主分析推論系統瓶頸，讓吞吐量提升 31.8%。這兩件事的份量差很多，別混著傳。
長鑫存儲上半年營收成長 873%，而且遠遠超過自己的財測
記憶體缺貨到什麼程度？看這家公司從虧損到賺 776 億人民幣花了多久——一年。
中國記憶體大廠長鑫存儲（CXMT）8 月 28 日公布上半年財報：營收 1,503 億人民幣（約 224 億美元、新台幣 7,280 億元），年增 873.64%；淨利 776 億人民幣（約 108 億美元、新台幣 3,510 億元），去年同期還是虧損 23.3 億人民幣。
這裡要拆三件事分開看，不然很容易被「暴增」兩個字帶著走。
一、實際數字：營收 1,503 億、淨利 776 億人民幣。 二、自己給的財測：IPO 前的預估是營收 1,100～1,200 億、淨利 660～750 億人民幣。 三、結論：兩項都超標，而且營收超出財測上緣約 25%。 這不是「勉強達標」，是財測本身估得太保守。
驅動力很單純：AI 資料中心把 DRAM 吃光了。 記憶體從 2025 下半年開始就處於短缺狀態，價格一路漲，長鑫的出貨量和產品組合同時改善。
背景補一個時間點，免得誤會：長鑫在 8 月 13 日就已經超越騰訊，成為中國市值最高的上市公司（當時約 5,240 億美元，約新台幣 17 兆元），那是兩週前的事，不是今天發生的。
有意思的是——騰訊自己就是長鑫的客戶，六月才簽了一筆 30 億美元（約新台幣 975 億元）的伺服器 DRAM 合約。一家公司在市值上被自己的供應商超車，這大概是今年最能說明產業重心轉向的一張圖。
a16z 募了 11 億美元，但這次一塊錢都不投軟體
那句著名的「軟體正在吞噬世界」是 a16z 講的。十五年後，它自己開了一支基金，說硬體也在吞。
Andreessen Horowitz（a16z）8 月 28 日宣布成立「Machine Age Fund」（機器時代基金），規模 11 億美元（約新台幣 357 億元），目標是「加大油門，加速 AI 的實體建設」。
投什麼？ 官方說法是「AI 運行所依賴的全部運算基礎設施」——晶片、記憶體、網路、儲存，再加上「運行 AI 的完整系統：從資料中心、機器人，到家用 AI 家電」。
為什麼是現在？ 普通合夥人 Martin Casado（馬丁·卡薩多，a16z 基礎設施領域合夥人）給的理由很直白：硬體供應鏈從晶片、記憶體到電力，每一段都卡住了。
他說：「每次遇到這種技術世代交替，都會對基礎設施造成壓力，但我們沒有人看過這麼誇張的。」
五位合夥人共同掛名發起——Ben Horowitz、Martin Casado、Raghu Raghuram、David Ulevitch、David George。以創投的慣例來說，五個人一起掛名，等於把整家店的招牌押上去。
這則跟上一則放在一起看比較有味道：長鑫的財報說硬體現在多好賺，a16z 的基金說接下來要投更多錢進去。同一個判斷，一個用財報寫，一個用支票寫。
南韓要讓全民免費用 AI，三家財團得標
當各國還在討論怎麼「監管」AI 的時候，南韓決定直接發給全民。
南韓科學與資通訊部 8 月 28 日宣布，從六家投標者中選出三個聯盟——分別由 SK Telecom、KT、Kakao 領軍——執行「AI for All」計畫：提供全體國民不限量、免費的 AI 服務。
政府給什麼？ 今年先撥給三家業者合計 512 張 Nvidia B200 GPU；2027 年起，再補貼全國營運所需的部分成本。
業者要做什麼？ 條件寫得滿具體：必須同時使用自家模型和其他公司開發的模型，提供通用聊天機器人，以及公共和專業領域的 AI agent。這條規定等於強迫三家不能關起門來只賣自己的東西。
時程：九月簽約，年底前上線。
這個計畫的動機不只是福利。 外界普遍解讀，南韓想降低對美國 AI 服務的依賴——把入口留在自己手上，順便替本土模型養出使用量。
對台灣讀者的參考點在這裡：南韓的做法是「國家補貼算力 + 強制多模型並存」，不是自己蓋一個國家模型。這是一條介於「全面外包給美國大廠」和「舉國自研」之間的第三條路，值得看它跑得如何。
Google 讓你跟自己買的電子書對話，但前提是「自己買的」
RAG 講了三年，Google 這次做的事其實很樸素：把你書架上那些沒讀完的書，變成可以問問題的對象。
Google 8 月 28 日推出「Expert Intelligence」（專家智慧），讓使用者把自己在 Google Play Books 買的電子書匯入 Gemini Notebook，整本書變成筆記本裡的一份「活的來源」。
能做什麼？ 針對書的內容提問、生成測驗、做 Mind Map（心智圖）、做資訊圖表，或是產出多位講者的 Audio Overview（語音摘要）——而且可以把書的內容跟你自己的筆記、檔案混在一起用。
規模：超過 10 萬本書，出版社包括 Penguin Random House、Macmillan、O'Reilly Media（工程師應該對這家很熟）、Bloomsbury 等。Google 另外找了 15 位以上的作者——包括 Michael Pollan、Steven Pinker——做「精選筆記本」，在書之外補充額外來源。
授權邊界劃得很清楚，這點值得注意：你必須真的在 Play Books 買了那本書，Gemini Notebook 才會把它當成來源；你把筆記本分享出去，對方也得自己有一本。
這是這則新聞真正的重點。 過去兩年出版業對 AI 的敵意，核心是「你用我的書訓練，卻沒付錢」。Expert Intelligence 換了個玩法：不是訓練，是檢索；不是全網抓，是綁定購買紀錄。
Google 說接下來會擴到 Gemini app 和搜尋的 AI Mode，內容也會從書延伸到教科書和研究報告。
80 位英國演員連署：三秒錄音就能偷走一個人的聲音
你的臉有肖像權，你的名字有姓名權。那你的聲音呢？英國演員說，法律目前的答案是「沒有」。
約 80 位英國演藝人員 8 月 28 日連署公開信，要求政府把「聲音」認定為個人身分的一部分、納入法定權利保障。連署者包括《Derry Girls》（《咱們是徳里女孩》）的 Siobhán McSweeney、Nicola Coughlan，以及《Downton Abbey》（《唐頓莊園》）的 Hugh Bonneville。同步發起的還有一份 Gov.uk 官方請願。
發起團體 Save Our Voices Now 的創辦人 Peter Caulfield 說得很直接：「只要三秒鐘，用對的 AI 系統，你的聲音就能在你不知情的情況下被複製、被偷走、被重新詮釋。」
他們的訴求分兩層：一是政府「正在放任 AI 公司未經同意就竊取並從藝人的聲音獲利」；二是犯罪者同樣能用 AI 複製任何人的身分——這件事的受害者不只是演員。
已經有國家動手了：丹麥正在立法，讓國民對自己的臉、身體和聲音擁有法律所有權，可以要求下架未授權的 AI 內容並求償。
為什麼這則值得放進 AI 新聞而不是娛樂新聞：配音、有聲書、客服語音這些工作，是這一波生成式 AI 最先實際取代掉的職缺之一。演員是喊得最大聲的那群，但不會是唯一被影響的那群。
值得關注
- Anthropic vs. 政府，第二回合：政府預期會對 Lin 法官的判決上訴，另外 Anthropic 針對川普 2 月行政命令、打到華府巡迴上訴法院的那條線也還沒結案。這件事今年還會再上頭條至少一次。
- 記憶體漲價會傳導到誰身上：長鑫的財報把「AI 把 DRAM 吃光」寫成了數字。下一步要看的是消費端——顯卡、手機、筆電的售價什麼時候開始反映這波缺貨。
- 南韓九月簽約：「AI for All」的合約細節（補貼比例、模型採用規則）九月才會定案，那份合約會比這次的得標名單更有參考價值。
- 開放權重的「可跑性」正在變成新的分水嶺：Hy4 是這個月第二個「授權很乾淨、但要八張卡起跳」的旗艦開源模型。開源社群接下來要吵的可能不是授權，是誰負擔得起推論成本。
- 一則本週的舊聞提醒：Forcepoint X-Labs 那份「隱形 HTML 劫持郵件摘要」的研究是 8 月 25 日發表的，這兩天被不少聚合站當成新聞重推。內容值得讀，但它不是今天的新事件。