中國國家主席習近平預計於今（17）日在上海世界人工智慧大會（World Artificial Intelligence Conference，WAIC）發表演說，闡述中國對全球AI治理的願景。這也是習近平首度親自出席WAIC，凸顯北京將人工智慧視為推動經濟成長及國際科技競爭的重要戰略。記者黃仁杰／編譯

中國國家主席習近平預計於今（17）日在上海世界人工智慧大會（World Artificial Intelligence Conference，WAIC）發表演說，闡述中國對全球AI治理的願景。這也是習近平首度親自出席WAIC，凸顯北京將人工智慧視為推動經濟成長及國際科技競爭的重要戰略。

[caption id="attachment_237712" align="aligncenter" width="1536"] 中國國家主席習近平預計於今（17）日在上海世界人工智慧大會（World Artificial Intelligence Conference，WAIC）發表演說，闡述中國對全球AI治理的願景。（圖／AI生成）[/caption]

會中，華為（Huawei）也將首度公開展示新一代Atlas 950 SuperPoD大型AI運算系統，展現中國在美國高階AI晶片出口限制下，持續建立自主AI基礎設施的最新進展。

華為展示新一代AI超級運算平台

Atlas 950 SuperPoD定位為大型AI訓練與推論平台，可透過高速互連技術串接數千顆華為Ascend AI處理器，使整套系統如同單一大型運算叢集運作。

路透社指出，這也是中國目前最具代表性的本土AI超級運算平台之一，目標是在不依賴輝達（NVIDIA）最先進AI晶片的情況下，建構大型AI運算能力。

此外，中國AI新創DeepSeek最新V4模型也已完成對華為Ascend平台的適配，可完全於Ascend運算叢集上執行。

中國媒體也報導，包括壁仞科技（Biren）及沐曦（MetaX）等本土AI晶片業者，也將於大會期間發表新一代「Supernode」AI運算平台。

WAIC成中美AI競爭重要舞台

今年WAIC舉辦之際，美中雙方正準備展開美國總統川普（Donald Trump）第二任期以來首次政府層級AI對話。

路透社指出，使今年WAIC已不只是技術展示活動，也成為中國對外闡述AI治理理念的重要外交平台。

上週聯合國AI治理會議中，美中雙方已提出不同主張。

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美國認為，過度監管可能抑制AI創新；中國則強調，以低成本、開源AI模型促進全球技術普及，有助縮小各國AI發展落差。

亞洲集團（Asia Group）數位業務主席George Chen表示，在此背景下，WAIC已從科技展會轉變為地緣政治舞台，北京希望透過此次大會，將AI塑造成兼具國家戰略及外交工具的重要角色。

中國持續推動全球AI治理倡議

習近平今年初曾表示，人工智慧將是繼蒸汽機之後，具有劃時代意義的重要科技革命，中國也持續推動AI深入各產業，同時加速實現關鍵技術自主化。

去年WAIC期間，中國曾提出成立「世界人工智慧合作組織」（World AI Cooperation Organization，WAICO）的倡議，但目前尚無國家正式宣布加入。

今年WAIC也將同步舉辦全球AI治理高階會議，市場預期，中方將公布WAICO及《全球人工智慧治理倡議》最新推動進展。

北京將持續推廣開源AI

報導指出，北京也將利用此次大會，進一步推廣中國開源AI模型，作為西方AI服務以外的另一項選擇。

《人民日報》本週評論指出，AI發展不應走向技術壟斷，而應以服務全人類為最終目標。

除了中國科技企業外，本屆WAIC也將吸引多位國際政要出席，包括聯合國秘書長古特雷斯（António Guterres）、哈薩克總統托卡葉夫（Kassym-Jomart Tokayev）及泰國代理總理阿努廷（Anutin Charnvirakul）。

此外，深度學習先驅Yoshua Bengio、Richard Sutton等九位圖靈獎及諾貝爾獎得主也將與會。不過，路透社指出，美國大型科技企業今年參與程度相對有限。

中國媒體另報導，中興通訊（ZTE）旗下Nubia及AI新創StepFun，也預計於WAIC期間發表AI Agent智慧型手機等新產品。

來源：路透社

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中國AI新創DeepSeek首輪對外募資細節逐漸浮出檯面。中國行李箱製造商安徽開潤股份（Anhui Korrun）最新公告顯示，旗下投資基金透過間接持股方式投資DeepSeek，交易隱含公司估值約3,508.8億元人民幣（約518.2億美元）。記者黃仁杰／編譯

中國AI新創DeepSeek首輪對外募資細節逐漸浮出檯面。中國行李箱製造商安徽開潤股份（Anhui Korrun）最新公告顯示，旗下投資基金透過間接持股方式投資DeepSeek，交易隱含公司估值約3,508.8億元人民幣（約518.2億美元）。

[caption id="attachment_237695" align="aligncenter" width="1536"] 中國AI新創DeepSeek首輪對外募資細節逐漸浮出檯面。（圖／AI生成）[/caption]

這是目前少數公開揭露DeepSeek首輪募資估值及投資架構的官方文件。由於DeepSeek仍為未上市公司，並無定期資訊揭露義務，公司也未正式對外公布募資內容。

文件揭露首輪募資估值

根據安徽開潤提交的證券交易所文件，旗下子公司寧波普潤（Ningbo Purun）投資4,000萬元人民幣至天津利思星凌創業投資合夥企業，該基金由中國投資機構Monolith Management管理。

公告指出，該基金共投入29億元人民幣，取得DeepSeek約0.8265%的間接股權，推算DeepSeek整體估值約為3,508.8億元人民幣。

安徽開潤最終透過穿透持股方式，間接持有DeepSeek約0.0114%的股權。

公司表示，投資人已於6月17日前完成出資，並於7月15日收到投資完成通知。

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九安醫療也參與投資

另一家上市公司九安醫療（Jiuan Medical）也公告，其香港子公司透過拾象資本（Shixiang Capital）管理的基金投資7.5億元人民幣，間接取得約0.21%的DeepSeek股權。

不過，公告並未說明上述交易究竟屬於新股發行、舊股轉讓，或其他投資安排，因此目前所計算出的估值，屬於交易隱含估值（Transaction-implied Valuation），並非DeepSeek正式公布的募資後估值。

DeepSeek開始接受外部資金 為擴充AI算力

DeepSeek於去年推出V3及R1大型語言模型後迅速受到市場關注，也讓外界重新評估中國AI企業在美國晶片出口管制下的競爭能力。

過去DeepSeek長期拒絕外部投資，主要依靠創辦人梁文鋒旗下量化避險基金「幻方量化（High-Flyer）」提供資金。

不過，路透社先前報導指出，DeepSeek今年已改變策略，開始接受外部資本，以支應AI算力建設及改善員工福利。

傳新一輪募資估值上看5千億元人民幣

路透社日前曾報導，DeepSeek首輪募資規模約500億元人民幣（約74億美元），投資人包括騰訊（Tencent）及寧德時代（CATL）等企業，募資後估值約介於3,500億至4,000億元人民幣。

而最新消息指出，DeepSeek正籌備新一輪最高500億元人民幣募資，目標估值將提高至約5,000億元人民幣。

此外，知情人士透露，DeepSeek也已開始規畫於上海科創板（STAR Market）上市，並希望今（2026）年完成IPO申請。

來源：路透社

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中國晶片業者DFSX近日發表AI加速器DF1000，主打以中國本土供應鏈打造，並導入3D DRAM、混合鍵合（Hybrid Bonding）及近記憶體運算技術。公司希望透過新型記憶體與封裝架構，降低中國AI產業對海外高頻寬記憶體（HBM）及先進製程的依賴。記者黃仁杰／編譯

中國晶片業者DFSX近日發表AI加速器DF1000，主打以中國本土供應鏈打造，並導入3D DRAM、混合鍵合（Hybrid Bonding）及近記憶體運算技術。公司希望透過新型記憶體與封裝架構，降低中國AI產業對海外高頻寬記憶體（HBM）及先進製程的依賴。

[caption id="attachment_237679" align="aligncenter" width="1536"] 中國晶片業者DFSX近日發表AI加速器DF1000，主打以中國本土供應鏈打造，並導入3D DRAM、混合鍵合（Hybrid Bonding）及近記憶體運算技術。（圖／AI生成）[/caption]

DFSX同時公布名為「Infinity Chiplet」的3.5D多晶片堆疊架構，以及後續DF2000、DF3000產品藍圖，鎖定大型AI模型訓練及推論市場。

DF1000採14奈米製程 導入3D DRAM

根據DFSX公布的資訊，DF1000採用14奈米製程，BF16運算效能為520 TFLOPs，定位為軟體定義、近記憶體運算（Near-Memory Computing）AI加速器。

DF1000最大的特色，是將3D DRAM與AI運算晶片整合。其記憶體透過晶圓級堆疊及混合鍵合技術連接，可提供最高6.4 TB/s記憶體存取頻寬，以及900 GB/s的Scale-Up晶片互連頻寬。

DFSX表示，混合鍵合可將晶片間互連間距由微米級縮小至次微米級，提高互連與頻寬密度，同時降低資料傳輸功耗。

公司也宣稱，3D堆疊可使矽穿孔（TSV）數量提高約10倍，並在相同記憶體容量下將頻寬提升約5倍，作為傳統HBM架構之外的另一種選擇。

以3D DRAM降低海外HBM依賴

報導指出，隨著美國持續限制中國取得先進AI晶片、HBM及相關製造技術，中國企業開始尋找以成熟製程及本土供應鏈發展AI運算平台的方法。

DFSX認為，3D DRAM可在不採用傳統HBM的情況下，提高記憶體容量、頻寬及整合密度，並降低對海外HBM供應鏈及高成本先進製程的依賴。

除硬體外，公司也規畫建立自有軟體堆疊、開發工具及伺服器平台，以支援主流深度學習框架、大型模型分散式訓練與推論。

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公司宣稱效能可比肩輝達Hopper

DFSX目前尚未公布完整的第三方效能測試，但公司內部估算顯示，DF1000部分工作負載表現可達到或超越輝達（NVIDIA）Hopper H200 GPU。

依公司提供的數據，DF1000記憶體頻寬約為H100的兩倍，並較H200高出約33%。在Llama 3 70B模型測試中，推論速度可達每秒500個Token；DeepSeek 3.2測試的每Token輸出時間（TPOT）則約為20毫秒。

不過，上述數據主要來自DFSX內部測試，目前仍缺乏獨立第三方驗證，實際效能與軟體相容性仍有待更多產品部署結果確認。

發表Infinity Chiplet 3.5D架構

DFSX也公布名為Infinity Chiplet的3.5D多晶片封裝架構。

公司表示，該設計透過多層晶片堆疊，將運算、記憶體及I/O功能整合於同一封裝中，希望在成熟製程下節省晶片面積、提高頻寬，並以3D DRAM取代傳統HBM。

報導指出，DFSX將此設計稱為「3.5D+」架構，主要方向包括以3.5D堆疊改善資料儲存與傳輸架構、減少HBM使用，以及重新配置I/O與供電設計。

DF2000、DF3000接續登場

依DFSX產品藍圖，下一代DF2000預計於2026年第四季投產，並於2027年初推出，持續採用14奈米製程。

DF2000預計提供1,000 TFLOPs BF16、2,000 TFLOPs FP8及4,000 TFLOPs FP4運算能力，搭配15 TB/s記憶體頻寬，以及1,600 GB/s Scale-Up互連頻寬。

DF3000則規畫於2027年第四季投產、2028年上市，運算效能預計提高至2,000 TFLOPs BF16、4,000 TFLOPs FP8及8,000 TFLOPs FP4，記憶體頻寬提升至20 TB/s，互連頻寬則達3,200 GB/s。

DFSX宣稱，DF2000效能目標為超越輝達Hopper並接近Blackwell平台，DF3000則將進一步與Blackwell產品競爭。

DF1000已導入大型機櫃平台

DF1000目前已開始出貨，並採用OAM 2.0介面部署於大型AI伺服器機櫃及運算叢集。

單一運算托盤最多可配置8顆DF1000加速器，DFSX也與兆芯合作，使其伺服器處理器可支援相關平台。

依公司資料，單一節點可提供4.16 PFLOPs FP16運算能力、51.2 TB/s記憶體頻寬及7,200 GB/s Scale-Up互連頻寬，整體功耗約12kW，並搭配120核心CPU。

相關機櫃可由64顆加速器向上擴充至512顆，鎖定大型AI模型及超大規模資料中心應用。

來源：wccftech

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蘋果推出的生成式AI服務Apple Intelligence即將進入中國市場！路透社週三報導，中國國家互聯網信息辦公室已批准蘋果在中國提供AI服務，這項核准建立在蘋果與阿里巴巴合作，將Qwen模型整合至iOS、iPadOS、macOS及visionOS等作業系統的協議之上。記者許若茵／編譯

蘋果推出的生成式AI服務Apple Intelligence即將進入中國市場！路透社週三報導，中國國家互聯網信息辦公室已批准蘋果在中國提供AI服務，這項核准建立在蘋果與阿里巴巴合作，將Qwen模型整合至iOS、iPadOS、macOS及visionOS等作業系統的協議之上。

[caption id="attachment_159498" align="aligncenter" width="1024"] 蘋果推出的生成式AI服務Apple Intelligence即將進入中國市場。（圖／123RF）[/caption]

這項合作早在去年便傳出消息，如今正式獲准，象徵蘋果在關鍵市場推動AI布局的重要一步。今年第二季，蘋果大中華區營收年增28%，達205億美元。此外，在近期購物節期間祭出iPhone系列優惠後，蘋果也重新奪回中國智慧型手機市場第二名的位置。

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在與阿里巴巴合作之前，據報導，蘋果曾評估與百度合作，但在調整模型以符合中國市場需求時遭遇困難，市場消息也指出，蘋果曾考慮整合DeepSeek以及字節跳動的AI模型，這些因素導致2024年推出的Apple Intelligence功能，延後進入中國市場。

阿里巴巴向CNBC證實這項消息，表示Qwen將「整合至Apple Intelligence體驗」，但並未公布正式推出時間，阿里巴巴也表示，相關整合將涵蓋文字與影像理解及生成等AI能力。

資料來源：techcrunch

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美中AI競爭升溫，Google人工智慧部門主管呼籲美國主導成立一個負責監督新一代AI模型，並評估包括網路安全與生物威脅等國家安全風險的標準機構。記者許若茵／編譯

美中AI競爭升溫，Google人工智慧部門主管呼籲美國主導成立一個負責監督新一代AI模型，並評估包括網路安全與生物威脅等國家安全風險的標準機構。

[caption id="attachment_209070" align="aligncenter" width="1024"] 美中AI競爭升溫，Google人工智慧部門主管呼籲美國主導成立一個負責監督新一代AI模型（圖／AI生成）[/caption]

GoogleDeepMind執行長、諾貝爾獎得主哈薩比斯（DemisHassabis）週二在X發布文章表示，為了因應人工通用智慧（AGI）帶來的風險，現在迫切需要採取行動，他表示，「我們已經看到前沿模型為網路安全帶來的挑戰，而隨著能力持續提升，核子與生物等其他威脅也可能很快浮現。」

哈薩比斯提議，由美國政府監督、公私部門共同合作成立機構，以協助應對這些威脅。白宮、美國國務院與商務部均已被要求對此發表評論。

這番言論距離消息人士向CNBC透露相關消息約一個月，當時哈薩比斯與Anthropic執行長Dario Amodei在一場有美國總統川普、科技業領袖及各國元首出席的七大工業國集團（G7）會議中，呼籲由美國主導建立制定AI規則與標準的聯盟。本月稍早，OpenAI執行長Sam Altman也在《金融時報》刊文提出成立類似機構的主張。

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儘管業界領袖愈來愈多人呼籲成立AI監督機構，但針對領先AI模型的監管，公部門與民間部門之間的分歧也日益加劇。

近幾週，Anthropic因川普政府暫時對其先進模型實施出口管制，與政府官員展開協商。OpenAI也曾因美國政府要求限制新模型推出，而面臨相關限制。

哈薩比斯表示，憑藉美國的經濟實力與技術優勢，美國最適合主導建立AI治理架構，他表示，美國可以成立一個由聯邦政府監督、公私協力或自律組織模式運作的新標準機構，類似美國負責監管美國券商及交易市場的金融業監管局（FINRA），董事會應納入獨立頂尖技術專家及開源社群代表，哈薩比斯表示，這個擬議中的機構需要充足資金，才能吸引世界級技術人才，並提供大型測試所需的運算資源，而資金很可能來自產業界。

根據構想，前沿AI實驗室初期將自願於模型發布前最多30天提交機構審查；待制度證明有效後，未來在美國市場部署模型前，將改為強制接受審查，哈薩比斯認為，針對代理型AI的測試，可檢查模型是否試圖繞過安全防護機制或出現欺騙跡象，同時確保遵循最佳實務，例如替AI生成圖片加入數位浮水印，以及產生人類可閱讀的輸出標記，以協助理解模型推理過程。

隨著美中競逐AI模型研發與部署日益升溫，要求加強監管的呼聲也同步增加，中國企業近期推出的DeepSeek與Z.ai等模型，被許多人認為在競爭力上已可與Anthropic及OpenAI等領先前沿模型匹敵。隨著AI成本持續攀升，這些模型也愈來愈受到美國企業採用，因此，美國國會議員目前正研議如何限制本土企業持續採用中國AI模型。美國國務院向CNBC表示，此一趨勢引發「嚴重關切」。

資料來源：CNBC

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中國大型語言模型（LLM）新創DeepSeek傳出正籌備新一輪募資，計畫募集約15億美元，估值上看710億美元，並規劃於2027年完成首次公開募股（IPO），不過最快也可能提前至今年底掛牌上市。記者許若茵／編譯

中國大型語言模型（LLM）新創DeepSeek傳出正籌備新一輪募資，計畫募集約15億美元，估值上看710億美元，並規劃於2027年完成首次公開募股（IPO），不過最快也可能提前至今年底掛牌上市。

[caption id="attachment_203391" align="aligncenter" width="1024"] DeepSeek（圖／AI生成）[/caption]

《彭博》引述知情人士報導指出，這項募資消息距離DeepSeek完成首輪外部融資僅約一個月，當時公司募集約70億美元，估值約500億美元，也是DeepSeek自2023年成立以來首次引進外部資金。若本輪募資順利完成，公司估值將較上一輪再提升約42%。

DeepSeek於去年初推出多款AI模型後迅速受到市場關注，外界認為其技術在模型效能與運算成本方面均具競爭力，被視為中國最具代表性的生成式AI企業之一，也成為美國AI模型開發商的重要競爭對手。

根據AI開發平台Vercel公布的數據，今年6月，DeepSeek已占企業AI閘道平台處理Token總量近23%，僅次於Anthropic的32%，顯示其在企業AI應用市場快速擴張。

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儘管美國持續收緊高階AI晶片出口限制，中國AI模型競爭力仍持續提升。報導指出，DeepSeek雲端服務目前主要採用華為（Huawei Technologies）AI晶片運行，顯示中國正加速建立自主AI運算生態系。

《彭博》指出，DeepSeek現有投資人包括騰訊（Tencent）以及北京市國家人工智慧產業投資基金（National Artificial Intelligence Industry Investment Fund）等機構，截至目前，DeepSeek尚未對募資及IPO相關消息發表評論。

資料來源：techcrunch

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今年夏天，人工智慧（AI）產業焦點一度集中在Anthropic最新前沿模型以及美國政府對高階AI技術的出口管制，但隨著企業持續推進AI應用，市場競爭重心正逐漸從追求最強模型，轉向更重視成本、自主性與客製化能力的開源模型。記者許若茵／編譯

今年夏天，人工智慧（AI）產業焦點一度集中在Anthropic最新前沿模型以及美國政府對高階AI技術的出口管制，但隨著企業持續推進AI應用，市場競爭重心正逐漸從追求最強模型，轉向更重視成本、自主性與客製化能力的開源模型。

[caption id="attachment_227519" align="aligncenter" width="915"] 根據Hugging Face統計，今年春季，中國開源模型占平台模型下載量41%，首次超越美國模型，Anthropic最新Claude Opus 4.7排名第七。（圖／Anthropic）[/caption]

根據Hugging Face統計，今年春季，中國開源模型占平台模型下載量41%，首次超越美國模型，在AI模型整合平台OpenRouter，目前最受歡迎的前六大模型，也全數來自中國企業，包括騰訊、小米、DeepSeek、MiniMax及Z.ai，Anthropic最新Claude Opus 4.7則排名第七。

另一項來自Vercel的數據也顯示，2026年6月，開源模型已處理近三分之一AI請求，主要負責大量、低成本的基礎運算工作，而封閉模型則更多應用於高價值、高精準度的任務。

Hugging Face執行長Clem Delangue表示，愈來愈多企業不願將核心AI能力完全建立在外部封閉模型之上，而是希望擁有自己的模型，以避免依賴單一供應商，並降低長期使用API帶來的成本與風險。

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他指出，目前Hugging Face平台平均每7秒就新增一個模型儲存庫，平台已累積近300萬個公開模型及100萬個公開資料集，全球超過半數《財富》500強企業也透過平台部署私有模型或開源模型，顯示AI發展正從「一個模型服務所有人」，轉向依不同需求打造多元且客製化模型。

近年中國AI企業也持續推出具競爭力的開源模型。例如北京AI公司Z.ai最新發布的GLM-5.2，不僅在代理式程式設計（Agentic Coding）能力表現突出，在資安漏洞辨識方面也可與Anthropic最新模型競爭，同時具備部署成本更低、客製化更容易等優勢。

企業避免過度依賴單一模型供應商的趨勢，也獲得科技巨頭支持。微軟執行長Satya Nadella日前便公開呼籲企業應保有資料與AI學習成果的控制權，避免核心知識與商業流程完全掌握在模型供應商手中，他主張，企業應建立自己的AI學習環境與模型切換能力，而非被單一平台綁定。

不過，開源模型快速發展也引發安全爭議，Anthropic執行長Dario Amodei曾警告，高能力開源模型一旦公開，其模型權重將難以控制，可能遭不法人士用於網路攻擊、生物武器研究或散布假訊息。

對此，Delangue持不同看法，他認為，AI最大的風險並非開源，而是技術過度集中於少數企業手中。透過提升模型透明度與開放性，研究人員與資安防禦者反而更容易發現漏洞、修補風險，也有助於降低少數企業壟斷AI能力所帶來的不對稱權力。

隨著企業部署AI逐漸邁向成熟，市場競爭焦點也從單純追求最先進模型，逐步轉向如何兼顧成本效益、資料自主權與長期營運彈性，開源模型正成為AI產業競爭的新戰場。

資料來源：techcrunch

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為解決物理 AI 開發，因成本高昂與資源分散所面臨的限制，NVIDIA 與 Hugging Face 宣布展開深度合作。雙方將適用於人形機器人的 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 開放式推理視覺語言動作（VLA）模型，以及 Isaac Teleop 框架正式導入 Hugging Face 的開源機器人函式庫 LeRobot，未來也規劃加入 Cosmos 3 物理 AI 模型。記者孟圓琦／臺北報導

為解決物理 AI 開發，因成本高昂與資源分散所面臨的限制，NVIDIA 與 Hugging Face 宣布展開深度合作。雙方將適用於人形機器人的 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 開放式推理視覺語言動作（VLA）模型，以及 Isaac Teleop 框架正式導入 Hugging Face 的開源機器人函式庫 LeRobot，未來也規劃加入 Cosmos 3 物理 AI 模型。此舉將為全球開發者，提供更易取用且標準化的端到端開發路徑，全面推動開放機器人社群的創新與協作。

[caption id="attachment_234261" align="alignnone" width="1280"] NVIDIA 與 Hugging Face 為 LeRobot 導入全新模型與框架，供開放機器人社群使用。（圖／輝達提供）[/caption]

NVIDIA 與 Hugging Face 正共同合作，將適用於人形機器人的 NVIDIA Isaac GR00T 1.7 開放式推理視覺語言動作（VLA）模型，以及 NVIDIA Isaac Teleop 框架導入 LeRobot。LeRobot 是 Hugging Face 的開源機器人函式庫，而 NVIDIA Cosmos 3 這款物理 AI 前沿模型也規劃於近期導入。這些整合將為開發者提供更易取用且標準化的端到端機器人開發路徑，同時推動開放機器人社群的創新與協作。

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為機器人基礎模型打造開放路徑

Hugging Face LeRobot 是一個開源機器人函式庫，用於訓練、執行與分享機器人資料集、模型、策略和工作流程。而NVIDIA 與 Hugging Face 持續合作，將 NVIDIA 的 300 萬名機器人開發者與 Hugging Face 的 1,600 萬名 AI 建構者連結，透過開放式工作流程擴大前沿物理 AI 工具的可及性。

將 NVIDIA 的物理 AI 能力整合至 LeRobot，為開發者提供了一套共通方式，透過開放式工作流程來收集與標準化資料、訓練與微調機器人基礎模型、評估效能，並部署模型。整合內容包括：

• NVIDIA Isaac Teleop 是用於機器人資料收集的開源框架，可協助開發者透過標準化且互通的格式，從外部裝置擷取高品質的人類示範資料，並直接在 LeRobot 中擴充資料集、與社群分享資料。
• NVIDIA Isaac GR00T 1.7 作為首款開放且具可商業化的機器人基礎模型，能透過 LeRobot 工作流程更輕鬆地進行模型後訓練與部署，協助開發者將 GR00T 適配至新的機器人型態與任務，並具備經基準測試驗證的效能。
• NVIDIA Cosmos 3 是即將導入 LeRobot 的物理 AI 前沿級世界基礎模型。在真實世界資料有限或收集成本過高時，將協助開發者生成與擴增機器人資料、模擬情境，並支援策略開發。

這些整合建構在 NVIDIA 已與 LeRobot 串聯的廣泛資源基礎之上，以支援完整的機器人開發循環，包含：

• 規模最大的開源物理 AI 資料集，下載次數已超過 1,500 萬次，內含超過 35 萬筆真實與模擬軌跡，以及 5,700 萬次抓取動作資料，協助開發者快速啟動機器人工作流程。
• 基於 NVIDIA Isaac Sim 與 Isaac Lab 的模擬框架，協助開發者在轉移至實體機器人前，先建立環境、生成機器人資料、測試策略並驗證行為。
• LeRobot Environment Hub 中的 NVIDIA Isaac Lab-Arena，讓開發者能快速打造複雜模擬環境的原型，將其註冊至 LeRobot EnvHub，並在 LeRobot 生態系中無縫使用，以訓練與評估 GR00T、Pi 與 SmolVLA 等通用型機器人策略。
• NVIDIA Jetson Thor 與 LeRobot Reachy 2 的整合，支援在開源人形機器人部署視覺語言動作模型。

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Valar攜手輝達打造節水AI資料中心 微型核反應爐為Blackwell供電

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美國企業導入AI的策略正悄悄改變，隨著OpenAI、Anthropic等美國AI模型使用成本持續攀升，越來越多企業開始轉向價格更低、效能逐漸逼近的中國AI模型，掀起新一波AI模型選用潮。記者彭夢竺／編譯

美國企業導入AI的策略正悄悄改變，隨著OpenAI、Anthropic等美國AI模型使用成本持續攀升，越來越多企業開始轉向價格更低、效能逐漸逼近的中國AI模型，掀起新一波AI模型選用潮。

根據外媒《CNBC》報導，包括DeepSeek、智譜AI（Z.ai）等中國AI公司近年推出的新模型，已被不少企業認為足以勝任大部分商業應用，同時價格遠低於美國主流模型，成為企業控制AI成本的新選擇。

AI平台OpenRouter統計顯示，美國企業透過平台使用中國AI模型的Token占比，自今年2月8日以來每週都維持在30%以上，最高曾達46%；相較之下，過去12個月平均僅11%，2025年上半年更只有4.5%，顯示中國模型使用率於2026年快速攀升。

[caption id="attachment_215011" align="aligncenter" width="2448"] DeepSeek最新AI模型V4發布後，帶動中國本土AI晶片需求急速升溫。（圖／AI生成）[/caption]

AI成本暴增 企業開始重新計算模型選擇

布魯金斯研究所（Brookings Institution）John L. Thornton中國中心研究員Kyle Chan表示，過去企業更重視是否導入AI，如今隨著成本持續增加，開始更加在意不同模型之間的價格差異。

他指出，中國AI模型之所以吸引美國企業，最大的原因就是價格。

目前，美國企業正積極將AI導入產品開發及企業內部流程，工程團隊也開始測試更多開源及開放權重模型，希望兼顧成本與效能。其中，相較於OpenAI、Anthropic等封閉式模型，中國AI公司推出的開源模型提供更多彈性，也讓企業更容易自行部署及調整。

企業改用DeepSeek 數百萬美元成本瞬間下降

AI新創公司Lindy就是其中之一。Lindy執行長Flo Crivello表示，公司今年6月已將100%的AI流量，全面由Anthropic的Claude模型轉移至DeepSeek。

他表示，轉換後最大的感受就是成本「幾乎瞬間掉到地板」，預估未來幾個月可替公司省下數百萬美元。

另一家提供AI應用部署服務的平台Vercel也觀察到，中國模型採用率持續攀升。Vercel代理式AI基礎架構主管Harpreet Arora表示，智譜AI於6月推出的GLM 5.2，是2026年平台上成長速度最快的模型，上線第一週每日Token使用量暴增27倍，採用客戶增加80%。

他指出，企業現在開始依不同任務挑選模型，「如果任務不需要最強模型，團隊自然會選擇價格最低、但已經夠用的模型，而中國模型正是目前最大的受益者。」

成本最多省9成 效能已逼近美國AI

OpenRouter資料分析主管Justin Summerville指出，相較於Anthropic及OpenAI主力模型，中國開源模型價格便宜約60%至90%。除了價格優勢外，中國模型與美國頂尖模型之間的技術差距也持續縮小。

Kyle Chan表示，目前中國AI模型約落後美國最先進模型6至9個月，但已足以應付絕大多數大型語言模型（LLM）應用。

GLM 5.2在一項AI代理能力測試中，表現僅落後Anthropic Opus 4.8不到1個百分點，但成本僅約五分之一；部分研究甚至認為，GLM 5.2在部分資安測試上的表現，已可與美國頂尖模型相當。

Hugging Face機器學習主管Yacine Jernite指出，越來越多企業希望建立可自行掌控、可客製化的AI架構，因此更願意採用開源模型，而目前最具競爭力的開源模型，多數來自中國。

不過，他也提醒，如果美國封閉式模型價格持續上升，企業未來可能面臨兩難局面：一邊是效能最佳但價格昂貴的美國模型，另一邊則是成本低廉、愈來愈具競爭力的中國模型。

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資料來源：CNBC

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中國AI新創DeepSeek傳出正投入自研AI晶片。根據三位知情人士向外媒透露，DeepSeek已啟動自有AI晶片開發計畫，目標鎖定AI推論（Inference）應用，希望降低對輝達及華為AI晶片的依賴，進一步掌握AI模型運算硬體。消息傳出後，輝達盤前股價一度下跌約1.6%。記者黃仁杰／編譯

中國AI新創DeepSeek傳出正投入自研AI晶片。根據三位知情人士向外媒透露，DeepSeek已啟動自有AI晶片開發計畫，目標鎖定AI推論（Inference）應用，希望降低對輝達及華為AI晶片的依賴，進一步掌握AI模型運算硬體。消息傳出後，輝達盤前股價一度下跌約1.6%。

[caption id="attachment_234166" align="aligncenter" width="1536"] 根據三位知情人士向外媒透露，DeepSeek已啟動自有AI晶片開發計畫，目標鎖定AI推論（Inference）應用。（圖／AI生成）[/caption]

聚焦AI推論 非模型訓練晶片

知情人士表示，DeepSeek目前開發中的晶片主要鎖定AI推論，而非大型模型訓練。

AI推論是指模型完成訓練後，根據使用者提問產生回應的運算階段，也是目前生成式AI快速普及後，成長最快的運算需求之一。

若計畫順利推進，將代表DeepSeek由AI模型開發進一步跨足半導體設計，成為中國AI自主化布局的重要一步，也可能對目前積極布局AI晶片市場的華為形成新的競爭。

啟動計畫已近一年 積極招募晶片人才

報導指出，DeepSeek約一年前開始推動晶片研發，並已與晶片設計、晶圓代工及記憶體供應鏈等合作夥伴接洽，討論相關技術合作。

近幾個月來，公司也持續招募晶片設計工程師，不過相關徵才並未公開刊登於一般求職平台，而是透過私下方式延攬人才。

截至目前，DeepSeek並未回應相關消息。

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跟進全球AI大廠 打造自有晶片

報導指出，DeepSeek並非唯一投入自研AI晶片的AI公司。

OpenAI上月正式發表首款自研AI推論晶片「Jalapeno」，由博通（Broadcom）共同開發；Anthropic也曾傳出正評估自行設計AI晶片。

DeepSeek若成功推出自有晶片，也將加入全球AI企業掌握硬體自主權的行列，降低對外部GPU供應商的依賴。

美國出口管制 加速中國晶片自主化

DeepSeek創辦人梁文鋒曾於2024年接受中國媒體訪問時坦言，美國對先進AI晶片出口限制，一直是公司發展的重要挑戰。

過去DeepSeek主要採用輝達及華為AI晶片。

其中，推理模型R1所使用的基礎模型，即採用輝達專為中國市場推出的H800晶片完成訓練，但該產品已於2023年底遭美國納入出口管制。

近年DeepSeek則逐步轉向華為方案，今年4月推出支援華為昇騰（Ascend）晶片的V4模型，華為也表示，旗下Ascend處理器參與了V4-Flash模型部分訓練工作。

隨著V4推出，市場對華為Ascend 950晶片需求也明顯增加。

推論晶片需求快速成長 仍面臨量產挑戰

報導指出，AI產業運算需求正逐漸由模型訓練轉向推論，使推論晶片成為目前成長最快的市場。

相較於通用GPU，推論晶片通常具備成本較低、功耗較小等優勢，更適合大規模AI服務部署。

不過，報導也指出，自研AI晶片仍面臨不少挑戰，包括晶片設計需投入大量資金與時間，美國出口管制也限制中國企業使用全球最先進晶圓代工製程，同時高頻寬記憶體（HBM）取得仍受到限制。

此外，DeepSeek近期也開始改變過去拒絕外部投資的策略。根據路透社6月報導，公司正規劃首輪募資70億美元，估值介於520億至590億美元，為未來AI模型與晶片研發提供更多資金支持。

來源：路透社

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