近日許多Google Chrome用戶發現電腦硬碟空間無故減少約4GB，但有人發現，Google在未經用戶明確同意的情況下，正悄悄將名為Gemini Nano的AI模型放到全球數百萬台電腦。

記者鄧天心／綜合報導

近日許多Google Chrome用戶發現電腦硬碟空間無故減少約4GB，但有人發現，Google在未經用戶明確同意的情況下，正悄悄將名為Gemini Nano的AI模型放到全球數百萬台電腦。

[caption id="attachment_214087" align="aligncenter" width="1024"] Chrome隱藏4GB AI模型引發爭議。（圖／123RF）[/caption]

這款模型被儲存於名為OptGuideOnDeviceModel的資料夾內，其中包含一個約4GB的weights.bin檔案。Google官方回應，Gemini Nano是為了支援Chrome的本地AI功能，例如幫我寫作、詐騙偵測與開發者API。

雖然Google強調將模型儲存在本地端對隱私更有利，因為AI運算能在用戶設備直接完成而無需上傳數據，但用戶不滿的焦點在於Google採取背景自動下載且無任何通知，直到硬碟空間被佔用才被察覺。

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隱私權專家Alexander Hanff認為，Google此舉可能違反歐洲《一般資料保護規範》（GDPR）中的公平與透明原則。他估算若全球數億Chrome用戶都強制下載這4GB檔案，產生的數據傳輸量相當於排放數萬噸二氧化碳。若想確認自己的電腦是否已載入模型，可以在Chrome網址列輸入chrome://on-device-internals檢查狀態。

如果想要移除，由於直接刪除資料夾會導致模型自動重新下載，必須先在網址列進入chrome://flags並將「Optimization Guide On Device Model」與「Prompt API for Gemini Nano」改為Disabled狀態。

重啟瀏覽器後，再依照作業系統路徑手動刪除User Data資料夾下的OptGuideOnDeviceModel檔案。

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資料來源：wired

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臉書母公司Meta正計畫在美國員工的電腦上安裝監控軟體，藉此捕捉滑鼠移動、點擊及按鍵輸入數據，用以訓練其AI模型。這項名為「模型能力計畫（Model Capability Initiative，MCI）」的行動，是Meta打造能自動執行工作任務的AI代理人戰略的核心環節。記者彭夢竺／編譯

臉書母公司Meta正計畫在美國員工的電腦上安裝監控軟體，藉此捕捉滑鼠移動、點擊及按鍵輸入數據，用以訓練其AI模型。這項名為「模型能力計畫（Model Capability Initiative，MCI）」的行動，是Meta打造能自動執行工作任務的AI代理人戰略的核心環節。

[caption id="attachment_204557" align="aligncenter" width="1200"] Facebook母公司Meta。（圖／123RF）[/caption]

Meta錄製日常操作強化模型

根據外媒《路透社》取得的內部郵件，這項工具將在員工使用的辦公軟體與網頁上運作，並會偶爾對螢幕內容進行截圖。

Meta一名AI研究科學家在內部頻道指出，該計畫是為了在改善AI模型目前難以模仿的人機互動細節，像是選擇下拉式選單與使用鍵盤快捷鍵。Meta希望員工在進行日常工作時，能順便幫助模型變得更聰明。

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Meta推動「代理人轉型加速器」

Meta技術長鮑斯沃斯（Andrew Bosworth）在另一份備忘錄中提到，公司正重新調整組織架構，推出「代理人轉型加速器（ATA）」計畫。鮑斯沃斯的願景是讓AI代理人負責大部分工作，而人類的角色則轉變為指揮、審核並協助AI改進。

Meta發言人史東（Andy Stone）也證實，MCI蒐集的數據將成為模型訓練的重要輸入來源。

保證不影響績效評估 積極去化管理層級

針對監控可能引發的不安，Meta發言人史東強調，MCI收集的數據僅用於模型訓練，絕不會用於績效評估，且已設有保護「敏感內容」的機制。

然而，這波技術革新也伴隨著人力精簡。

Meta計畫從5月20日起在全球裁員10%（約8,000人），並預計在下半年展開更多裁員。公司內部目前正積極將軟體工程師轉調至新成立的「應用AI（AAI）」團隊，甚至將職稱統一改為「AI構建者」。

白領監控惹議！專家警告法規邊界模糊

耶魯大學法學教授阿峻瓦（Ifeoma Ajunwa）指出，這種紀錄按鍵與螢幕截圖的技術，過去通常用於追查員工的不當行為。如今Meta將其用於模型訓練，讓白領員工也面臨了以往只有外送員或零工經濟勞動者才會遇到的即時監控。

雖然美國聯邦法對員工監控並無嚴格限制，但法律專家預警，此類作法在歐洲可能因違反《通用資料保護規則》（GDPR）而受阻。

科技巨頭齊步走！矽谷掀「去人力化」浪潮

Meta的舉動反映了今年美國科技業的共同趨勢，隨著AI工具有能力處理編寫程式碼與組織大量數據等複雜任務，許多企業高層正重新評估人力需求。

亞馬遜（Amazon）近幾個月已裁減約30,000名員工，金融科技公司Block也大砍近半數人力。在追求極致效率的同時，如何在AI訓練需求與員工隱私之間取得平衡，已成為科技業轉型過程中的新挑戰。

資料來源：路透社

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為何「提供存取」違法，分享如何運用 VDI、PIM等技術防線，轉為自動化合規。作者：黃婉中（雲端架構師）

為何「提供存取」違法，分享如何運用 VDI、PIM等技術防線，轉為自動化合規。

[caption id="attachment_210506" align="alignnone" width="778"] 工程師只是遠端連進去看一下畫面，沒有下載或儲存資料到電腦，這樣也會被認定不符合 GDPR 嗎？（圖／黃婉中提供）[/caption]

快速摘要

• 法規要求：根據歐洲資料保護委員會（EDPB）規定，只要資料從歐盟境內被傳輸或「提供存取」給位於第三國的對象，就必須遵守 GDPR Chapter 5 的跨境傳輸規則。
• 合規工具：根據 GDPR Chapter 5 Art 46，境外資料傳輸必須簽署標準資料保護條款 (SCC) 並執行傳輸影響評估 (TIA)。
• 技術防線：業界大廠通常透過虛擬桌面 (VDI)、臨時權限申請 (PIM/JIT) 以及客戶鎖箱機制 (Customer Lockbox) 來防堵風險。
• 不合規代價：2025 年 TikTok 因遠端存取控管不當，被重罰約 5.3 億歐元。

最近有客戶問我：「我們的客戶在歐盟，但支援團隊在中國。工程師只是遠端連進去看一下畫面，沒有下載或儲存資料到電腦，這樣也會被認定不符合 GDPR 嗎？」

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答案是：會，而且可能罰很重。

延伸閱讀：聾啞創作者，如何用 AI 拿回創作的主控權？｜專家論點【黃婉中】

💡GDPR 全稱為 General Data Protection Regulation（通用資料保護規則），是一項歐盟的法律，目的是加強個人數據保護，是目前史上最嚴格的隱私法。

為什麼「看一眼」也不行？看看 TikTok 的例子

TikTok 在 2025 年被重罰 5.3 億歐元，原因之一，就是歐洲用戶的資料被中國員工遠端存取。

歐盟監管機構的認為，只要資料傳輸缺乏足夠的技術與法律保障（如 SCC 或 TIA），即便是為了技術支援，也被視為違法。

客戶問：「但工程師沒有儲存任何資料啊？」

在 GDPR 裡，資料處理不只是「存檔」。只要資料跨越了國境，進入了非合規地區，法律上就認定這是一次「資料傳輸」。

雖然你沒點「下載」，但工程師可以用手機翻拍螢幕、可以憑記憶背下客戶資料，讓敏感資料曝露在不受控的環境，風險與直接把檔案傳出去是一樣的。

💡遠端存取算傳輸嗎？ 算。根據 GDPR Art 4 對「處理 (Processing)」的定義：任何對個人資料的操作，包含讀取、使用或「提供存取 (making available)」，都算。

解決方案：國際大廠如何做到「防彈級」合規？

面對嚴格規定，跨國軟體公司通常準備了多層防護：

1. 簽標準資料保護條款 SCC

標準資料保護條款（Standard Data Protection Clauses，簡稱 SCC） 就像一份法律上的「保證書」。
企業必須與境外的支援單位簽署歐盟認可的合約，承諾：即便工程師人在境外，也會像在歐盟境內一樣嚴格保護資料。

2. 執行傳輸風險評估 TIA

傳輸影響評估 (Transfer Impact Assessment，簡稱 TIA) 是面對 GDPR 稽核時，證明企業已盡到「盡職調查」義務的證據。

自 Schrems II 判決後，法律要求單簽 SCC 已不足夠，出口商必須額外執行 TIA，確認目的地國家（如中國）的法律是否會干預資料安全。

軟體供應商如微軟，已經提供一份完整的跨境傳輸合規評估指南 (Compliance Assessment)，裡面詳細列出了針對目的地國家的法律分析與技術防護措施，幫助客戶大幅簡化 TIA 的撰寫過程。

客戶有時會把 TIA 與 DPIA 混淆，兩者雖都很重要，但重點不同：

• SCC (標準資料保護條款)：法律層面的「合約保證」。
• TIA (傳輸影響評估)：傳輸層面的「實地徵信報告」。
• DPIA (資料保護影響評估)：針對「資料處理過程」本身的風險評估（例如在 Azure 上運算的安全性）。

簡單來說：TIA 關注的是「跨境傳輸」，DPIA 關注的是「資料處理」，兩者缺一不可。

3. 使用虛擬桌面 (VDI)

虛擬桌面基礎架構 (Virtual Desktop Infrastructure，簡稱 VDI)，是最關鍵的技術防線。工程師不允許直接連線到資料庫，必須先登入一個位於歐盟境內的虛擬桌面（如 Azure Virtual Desktop）。

在這種架構下，工程師只能看到螢幕畫面，所有檔案無法下載、無法截圖，也無法將資料複製貼上到自己的本地電腦。

透過「資料不落地」的技術手段，確保敏感資訊始終留在歐盟境內的受控環境中。

4. 申請臨時存取權限

透過臨時存取（Just-In-Time，簡稱 JIT） 與特權身分管理（Privileged Identity Management，簡稱 PIM) 機制，達成「零常駐權限」的資安原則。

工程師平時不具備任何存取身分，只有在處理特定案件時，才能申請約 2 小時的臨時授權。

任務一旦結束，系統便會自動回收權限，且全程留存詳細的操作紀錄 (Logs)，確保每一筆存取都有跡可循。

5. 設置客戶核准機制

客戶鎖箱機制（Customer Lockbox） 是最後一道關卡。即便內部工程師申請了臨時權限，當他準備進入系統存取資料時，仍必須由客戶端的管理員點下「同意」，工程師的螢幕才能看到畫面。

這項機制將資料的「最終決定權」交還給客戶，確保任何一次存取，都是在客戶知情且授權的情況下發生。

談話中，我發現客戶對於合規報告，以及雲端工具如 Defender for Cloud (DFC) 如何自動化監控這些規則，很感興趣。

我發現對話已經從法條解釋，轉移到了技術實戰。

後來，那位客戶沒再問過我「看一眼行不行」的問題了。

[caption id="attachment_210507" align="alignnone" width="1038"] 專家論點【黃婉中】[/caption]

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全球網路資安領導廠商趨勢科技（Trend Micro）今(5)稍早宣布，將與NVIDIA BlueField資料處理單元（DPU）完成全新整合，將頂尖資安防護直接嵌入資料中心層級，為日益擴大的 AI 工廠提供更安全、更具擴展性的基礎架構防護。記者孟圓琦／台北報導

全球網路資安領導廠商趨勢科技（Trend Micro）今(5)稍早宣布，將與NVIDIA BlueField資料處理單元（DPU）完成全新整合，將頂尖資安防護直接嵌入資料中心層級，為日益擴大的 AI 工廠提供更安全、更具擴展性的基礎架構防護。

[caption id="attachment_197725" align="alignnone" width="1080"] 趨勢科技攜手NVIDIA推出針對代理式AI系統的端對端防護方案，從基礎架構到應用層全面延伸代理式AI資安防護，守護新世代AI工廠。（圖／趨勢科技提供）[/caption]

這項創新方案將 Trend Vision One™ Endpoint Security（EDR）部署於 NVIDIA BlueField DPU 上，利用 DPU 專為分擔、加速與隔離基礎架構任務的特性，能高效蒐集並監控主機與網路資訊，並結合趨勢科技的威脅情報進行關聯分析，以即時偵測可疑行為。旨在協助企業更快速、安全地部署 AI 應用，同時大幅降低多租戶 AI 雲環境中的風險，確保嚴格的合規性。此外，趨勢科技也是首批獲得 NVIDIA RTX PRO Server 驗證的資安廠商，為企業級 AI 環境提供專屬資安保障。

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趨勢科技的解決方案，也被納入NVIDIA AI Factory for Government參考設計之中，將AI工廠延伸至聯邦機構及高安全需求單位。該設計提供完整堆疊、端對端的部署指引，協助受監管產業在滿足法規要求的同時，安全地導入AI工作負載。

NVIDIA資安傑出資安架構師(Sr. Distinguished Architect for Cybersecurity)Ofir Arkin表示：「隨著企業建置AI工廠，他們必須在不犧牲創新的前提下，保護大規模且高速運作的基礎架構。透過與NVIDIA BlueField的整合，Trend Vision One建立了一個全新的AI工廠端點偵測及回應類別，結合硬體層級的隔離與即時威脅洞察，從資料中心層面守護關鍵的AI資產。」

根據Gartner^®的報告指出：「AI基礎架構安全包含底層技術堆疊中內建的資安功能，例如向量與圖形資料庫，以及可由現有廠商擴展以涵蓋AI資安應用案例的第三方安全控制。」

在此基礎上，趨勢科技也將防護擴展至代理式AI的應用層。Trend Vision One™ AI Application Security(AI Guard)原生整合NVIDIA NeMo Guardrails(NVIDIA NeMo框架的一部分)，提供可擴展的防護欄協調方案，用以確保大型語言模型(LLM)互動的安全性、可靠性、準確性與主題相關性。這項整合簡化了團隊定義、測試與協調AI防護欄的流程，並可透過微服務與簡易API部署多模態防護欄。藉此，資安團隊能將防護欄與企業政策對應，並映射至主要風險，如提示注入(Prompt Injection)、資料外洩、工具或代理濫用、越獄(Jailbreak)與幻覺生成(Hallucination)等，並從開發階段到執行階段執行一致性的防護。

該平台能收集防護欄遙測數據，用於可觀測性、風險評分與事件回應，並在整個AI技術堆疊與雲端環境執行自動化政策程式碼化(Policy-as-Code)更新及劇本式修復(Playbook-driven Remediation)。此整合式防護能偵測認證外洩、反向殼攻擊(Reverse Shells)及其他進階威脅，同時在以下三大關鍵領域強化代理式AI的安全性：

• 內容審查(Content Moderation)：

  過濾具惡意或偏見的AI輸出，且不影響推論速度

• 安全性(Security)：

  藉由NVIDIA BlueField加速的硬體層隔離，防止提示注入與越獄攻擊

• 隱私(Privacy)：

  內建加密機制，符合GDPR、HIPAA、CCPA規範，並採用零信任分段架構

這篇文章 趨勢科技攜手NVIDIA BlueField 資安防護直達資料中心 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

一項最新的資安研究揭露，包括ChatGPT、Google Gemini等熱門生成式AI，面臨一種名為「中間人攻擊」（Man-in-the-Prompt）攻擊手法。記者孫敬／編譯

一項最新的資安研究揭露，包括ChatGPT、Gemini等熱門生成式AI，面臨一種名為「中間人攻擊」（Man-in-the-Prompt）攻擊手法。駭客可利用惡意的瀏覽器外掛程式，在無需特殊權限的情況下，透過操作「文件物件模型」（DOM），植入提示詞、竊取敏感資料與竄改AI回應。

延伸閱讀：Chrome查獲高危險等級「釋放後使用」資安漏洞 安裝更新檔已上線

[caption id="attachment_152256" align="aligncenter" width="1200"] 中間人攻擊可以狙擊瀏覽器的AI外掛程式。（圖／科技島圖庫）[/caption]

瀏覽器外掛成攻擊新管道，鎖定LLM核心弱點

這項漏洞源於生成式AI工具與瀏覽器整合的方式，當使用者與AI互動時，提示詞輸入欄位變為可供任何具備基本腳本能力的瀏覽器外掛存取，讓攻擊者能藉由竄改使用者的輸入，或直接在AI介面中插入隱藏指令，來發動「提示注入」（Prompt injection）攻擊。

資安公司LayerX的研究人員指出，這種攻擊模式有效地創造了一個「提示詞中間人」情境，讓攻擊者能在不被察覺的情況下，讀取或寫入AI提示詞。研究證實，即使是僅需基本權限的外掛，也能攻擊包括ChatGPT、Gemini、Copilot、Claude與Deepseek在內的商業大型語言模型（LLM）。由於高達99%的企業用戶至少安裝一個瀏覽器外掛，這項攻擊的潛在威脅特別令人擔憂。

攻擊概念驗證，竊取企業資料與規避偵測

研究人員透過兩項重要的概念性驗證攻擊，凸顯此漏洞的嚴重性。

1. 針對ChatGPT的攻擊： 研究人員利用一個被植入惡意程式碼的外掛，透過駭客的指令控制伺服器，在使用者未察覺的情況下，於背景開啟分頁，並透過植入的提示詞查詢ChatGPT，將查詢結果傳送到外部日誌，最後刪除聊天記錄以掩蓋行蹤。這整套攻擊流程皆在使用者工作階段內完成，極難被傳統資安工具偵測。
   
2. 針對Google Gemini的攻擊： 研究人員成功利用此漏洞，從整合了企業工作空間（Workspace）的Google Gemini中竊取資料。即使Gemini的側邊欄是關閉的，惡意外掛依然能夠注入查詢指令，讓攻擊者有能力大規模地竊取企業機密資料，例如電子郵件、文件、聯絡人與共享資料夾等。LayerX已向Google通報此漏洞，並指出Google先前並未針對瀏覽器外掛對Gemini提示詞的風險進行防禦。

企業內網模型面臨更大風險與防禦策略

研究指出，企業內部的LLM特別容易受到此漏洞影響，因為這些模型往往能存取組織的專有資料，包括智慧財產權、法律文件、財務預測等。相較於公用模型，企業內部的AI協作工具通常假設所有輸入都是可信的，因此缺乏文本對抗攻擊（adversarial input）的防禦措施。這種錯誤的安全意識，大幅提高智慧財產權外洩、違反如GDPR、HIPAA等法規的風險，動搖組織對AI工具的信任。

為有效防禦此類攻擊，組織需將資安防護的重心從應用程式層級，轉移到瀏覽器行為檢測上。關鍵防禦策略包括：

• 監控AI工具內的DOM互動：即時檢查是否有異常的腳本操作。
• 對外掛程式進行行為風險評估：不只分析靜態權限，更要監測其動態行為。
• 透過瀏覽器層級的即時保護：防止提示詞在傳輸過程中被竄改。

傳統的以URL為基礎的黑名單阻擋方式，無法保護託管在白名單網域上的內部工具，因此企業必須導入更全面的瀏覽器外掛沙盒與動態風險評估能力，才能有效抵禦此類新型威脅。

資料來源：Cyber Security News

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人工智慧（AI）正迅速滲透各行各業，其中在人力資源領域的應用尤為引人關注。企業逐漸仰賴AI來協助招聘和裁員決策，表面上此舉能提高效率、降低成本，但實際上卻引發了不少爭議和風險。作者：張瑞雄 台北商業大學前校長/叡揚資訊顧問

人工智慧（AI）正迅速滲透各行各業，其中在人力資源領域的應用尤為引人關注。企業逐漸仰賴AI來協助招聘和裁員決策，表面上此舉能提高效率、降低成本，但實際上卻引發了不少爭議和風險。

[caption id="attachment_182699" align="alignnone" width="886"] 企業逐漸仰賴AI來協助招聘和裁員決策，表面上此舉能提高效率、降低成本，但實際上卻引發了不少爭議。（AI生成）[/caption]

根據近期調查指出，美國已有超過六成的管理者在工作中使用AI，而令人不安的是，六成中的九成的管理者坦承在決定員工的升遷、加薪甚至解僱時會運用AI工具，這相當於超過一半的管理階層會透過AI來做出攸關員工生計的重大決定，其中一些管理者完全依靠AI的判斷，未經人為審核即做出人事決定。危險的是只有三分之一的管理者曾接受正式的AI使用訓練，顯然很多是在未知AI風險之下就依賴AI來做決策。

這種趨勢帶來的問題顯而易見，AI系統儘管被視為中立、公正，但其實仍受限於訓練資料及演算法設計者的偏見。若AI訓練數據集不夠多元，便會產生演算法偏見（Algorithmic Bias），導致系統對特定性別、族群、或具有特定特徵的候選人做出不公平甚至歧視性的評估。例如亞馬遜曾經使用AI進行招聘，卻因訓練數據以男性居多，造成系統自動降低女性候選人的評分，最終被迫終止該系統。

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此外AI招聘系統的不透明性也引發法律及道德上的疑慮，當招聘或裁員決策過於仰賴AI，企業可能面臨潛在的歧視訴訟及相關法規懲處。特別是歐盟的《一般資料保護規範》（GDPR）及美國紐約市2023年7月起生效的AI招聘偏見審計規定，都要求企業必須定期進行外部審核，以避免AI決策產生歧視。

更值得深思的是，當AI用於招聘時，也可能成為有心人士利用的漏洞。美國司法部便破獲一起來自北韓的網路犯罪案件，該案涉及北韓透過假冒遠端IT工作人員的方式，成功滲透百餘家美國科技企業，甚至竊取敏感技術資料與虛擬貨幣資產。這些北韓駭客利用AI生成假身份和簡歷，順利通過企業的招聘審核，進而獲得系統存取權限，造成重大資安風險與財務損失。

面對這些挑戰，企業必須重新審視AI在招聘中的角色。首先企業應採取更嚴格且全面的AI系統審核措施，確保AI系統的數據來源多元、無偏，並且定期進行內外部審計，降低潛在的偏見風險。其次企業應提供管理者足夠的AI使用訓練，強調AI應輔助人類決策而非取代人類決策，避免AI系統做出違反倫理或法律規範的判斷。

此外必須加強AI系統的透明度與可解釋性，讓AI決策過程對員工更加透明，建立更具信任感的職場環境。企業也應主動建立內部倫理治理框架，並接受外部監督，以確保招聘過程的公正性與透明性。

AI固然能提升人力資源管理的效率，卻也伴隨著巨大的倫理、法律與安全風險。企業若未能及早因應這些挑戰，不僅可能影響企業形象與信譽，甚至可能導致嚴重的法律後果。因此善用AI之餘，更要謹慎面對其背後潛藏的風險，透過積極的管理和監督措施，才能真正實現人與AI共存的理想職場願景。

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在全球人工智慧競賽白熱化之際，來自法國的Mistral AI以驚人的速度崛起，在近期成為歐洲AI新創的代表，這家由三位30多歲年輕創辦人共同創立的公司，短短兩年內累積超過34億歐元融資，目標直指打造「歐洲版ChatGPT」，挑戰美國科技巨頭的地位。記者鄧天心／綜合報導

在全球人工智慧競賽白熱化之際，來自法國的Mistral AI以驚人的速度崛起，在近期成為歐洲AI新創的代表，這家由三位30多歲年輕創辦人共同創立的公司，短短兩年內累積超過34億歐元融資，目標直指打造「歐洲版ChatGPT」，挑戰美國科技巨頭的地位。

[caption id="attachment_182054" align="aligncenter" width="1024"] Mistral AI三位年輕創辦人吸金34億歐元，誓言打造歐洲ChatGPT新霸主。（圖／AI生成）[/caption]

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Mistral AI三創辦人領軍 推動歐洲AI自主革命

三位創辦人分別來自頂尖學府與科技產業，具備深厚的AI技術背景與國際視野，Arthur Mensch曾在DeepMind鑽研大型語言模型，Guillaume Lample則是Meta AI Research的自然語言處理專家，Timothée Lacroix同樣來自Meta，專長於機器學習和深度學習，三人原本分別在全球最頂尖的AI實驗室工作，卻在2023年毅然決定離職，攜手創立Mistral AI，他們的共同願景，是希望打破美國與中國在AI領域的壟斷，建立屬於歐洲的開放、合規且多語言支持的AI生態系。

Mistral AI的融資速度令人咋舌，公司成立一年多，就完成多輪融資，2024年6月B輪募資超過11.9億美元，估值達65.1億美元，2025年7月，他們正與阿布達比MGX基金等洽談新一輪高達10億美元的融資，這股資金熱潮不僅來自私人投資者，法國政府更是公開力挺，總統馬克宏多次表達支持，國家投資機構Bpifrance也成為主要出資方之一。

這筆資金不僅鞏固了Mistral AI的技術研發實力，也為其在歐洲建立AI基礎設施、擴大團隊規模提供強大後盾。

Mistral AI三位創辦人吸引巨額投資 力拼歐洲AI領導地位

Mistral AI以開放式大型語言模型（LLM）為核心，積極推動開源策略，公司釋出的Mistral 7B、Mistral Large等模型均採用Apache 2.0授權，降低開發者門檻。

其旗艦模型Mistral Large在多項基準測試中表現接近OpenAI的GPT-4，並支援英語、法語、德語、西班牙語、義大利語等多種語言，2024年2月，Mistral Large正式商業化，廣泛應用於金融、能源、物流等產業，助力企業提升營運效率。

Mistral AI不僅專注於模型研發，更積極拓展雲端服務與產業合作，預備推出Mistral Compute雲端平台，目標成為歐洲AI雲基礎設施的領導者，並與Nvidia、TotalEnergies等企業合作，推動AI在能源、工業、醫療等多元場景落地。

Mistral AI的產品也獲得許多歐洲企業的青睞，BNP Paribas用其模型提升金融營運效率，AXA則用於優化保險客戶服務，CMA CGM在物流自動化上導入Mistral解決方案，能源巨頭TotalEnergies更與Mistral共建AI創新實驗室，2025年6月，Mistral AI更與盧森堡政府、法國大型企業簽訂戰略合作協議，推動歐洲AI自主發展，並強調綠色AI與數據合規，以符合歐盟GDPR等政策要求。

Mistral AI不僅著眼於模型開發，更積極投入基礎設施建設。與MGX、Nvidia合作，規劃建設歐洲最大AI數據中心園區，將部署18,000顆Nvidia Grace Blackwell晶片，為歐洲AI運算能力奠定堅實基礎。公司同時籌備推出Mistral Compute雲端平台，目標成為歐洲本土AI雲基礎設施的領導者。

在技術路線上，Mistral AI計畫於2024年底前訓練出2000億參數模型，2025年挑戰兆級參數，並投入無監督預訓練與即時語言理解等前沿技術。最終，他們希望實現超越人類的語言理解能力，並推動AI在社會各層面的正向應用。

短短兩年內，他們將一個初創想法發展成為估值65億美元的AI巨頭，證明了歐洲在全球AI競賽中的實力與潛力。隨著新一輪10億美元融資洽談與歐洲最大AI數據中心的建設，Mistral AI正一步步實現「歐洲版ChatGPT」的夢想。

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美國AI晶片新創公司Groq宣布，與全球數位基礎設施巨頭Equinix合作，在芬蘭首都赫爾辛基設立其在歐洲的首座資料中心，正式將其業務版圖擴展至歐洲。記者鄧天心／綜合報導

美國AI晶片新創公司Groq宣布，與全球數位基礎設施巨頭Equinix合作，在芬蘭首都赫爾辛基設立在歐洲的首座資料中心，正式將其業務版圖擴展至歐洲，Groq選擇芬蘭作為其歐洲首站，主要基於地理優勢，芬蘭地處北歐，涼爽的氣候有助於資料中心自然降溫，大幅降低營運耗能，此外，芬蘭豐富的再生能源供給，對追求永續發展的企業來說更是一大好處。

[caption id="attachment_181247" align="aligncenter" width="1024"] 美國AI晶片新創Groq最近宣布，跟全球數位基礎建設大廠Equinix攜手，在芬蘭首都赫爾辛基設立了他們在歐洲的第一座資料中心，正式進軍歐洲市場。（圖／AI生成）[/caption]

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另外歐盟《通用資料保護規則》（GDPR）法規日趨嚴格，企業對數據在地化處理的需求上升，Groq在歐洲設立據點，能為客戶提供更好的數據治理與合規保障。

Groq是一家專注於AI晶片開發的新創公司，推出AI推論的LPU架構與Nvidia主導的GPU（圖形處理器）市場不同，Groq專注於開發稱為LPU（語言處理單元）的AI晶片，LPU專為「推論（inference）」環節設計，利用訓練好的AI模型進行即時數據分析與生成，在聊天機器人等即時應用中具備低延遲、高效率的優勢。

Groq的潛力吸引了眾多知名投資機構，包括三星（Samsung）和思科（Cisco）的投資部門，公司估值已達28億美元。

在進軍歐洲前，Groq已在美國、加拿大及沙烏地阿拉伯等地建立業務據點，這次進一步利用Equinix的全球平台（如Equinix Fabric），讓歐洲、中東及非洲的客戶能更輕易地接入GroqCloud雲端服務。

歐洲AI市場成長快速，許多美國科技公司紛紛加大投資力道，Groq為了搶佔市場先機，將資料中心設於歐洲，能大幅縮短數據傳輸距離，為當地客戶提供更低的延遲與更快的反應速度，提供低延遲與高效能服務，透過Equinix遍佈全球的基礎設施與中立的連接解決方案，Groq能更有效率地大規模部署其AI推論服務。

Groq創辦人暨執行長Jonathan Ross表示：「AI推論的需求正以前所未有的速度成長，市場需要的是更大容量、更高效率且成本能隨規模擴展的解決方案，我們新的歐洲資料中心能為客戶提供最低的延遲和立即可用的基礎設施，讓開發者的創意得以立即實現，無需再等待數月之久。」

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根據最新市場研究報告，全球雲端運算市場規模在2023年已達6,053億美元，預計2032年將飆升至2兆6,192億美元，高達17.7%複合年增長率（CAGR）。記者孫敬／編譯

根據最新市場研究報告，全球雲端運算市場規模在2023年已達6,053億美元，預計2032年將飆升至2兆6,192億美元，高達17.7%複合年增長率（CAGR）。這股驚人的增長，反映在企業數位化快速發展、不斷演進的法規框架，以及對人工智慧（AI）、物聯網（IoT）和邊緣運算技術日益加碼的投資。

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[caption id="attachment_145928" align="aligncenter" width="1200"] 雲端運算市場2032年有望成長4倍。（圖／科技島圖庫）[/caption]

政策法規與基礎建設推動雲端普及

全球各地的監管發展正顯著影響雲端技術的採用。歐盟的一般資料保護規範（GDPR）、美國健康保險流通與責任法（HIPAA）以及印度的《數位個人資料保護法》等嚴格合規要求，正促使企業投資符合法規的雲端環境。同時，東協、歐盟和北美等地區政府推動的「雲端優先」政策，也加速了企業從傳統IT系統向更具彈性、可擴展的雲端基礎設施轉移。

此外，全球網路基礎設施的擴張也在2023年達到里程碑。美國、中國、德國和印度等國家在光纖網路、低延遲5G骨幹網絡及超大規模資料中心方面投入巨資，這些基礎設施的現代化為公有雲和混合雲模式提供了強大支援，推動雲原生應用程式和即時數據分析的發展。

值得注意的是，雲端環境的網路安全事件頻率在2020年至2023年間增長了近240%，企業平均每週面臨約1,200次網路攻擊。儘管這引起了金融、醫療和政府等行業雲端用戶的嚴重關切，但雲端服務供應商也積極應對，透過加強端到端加密（E2EE）、零信任架構（ZTA）和合規自動化工具等方式，提升整體安全防護能力。

在全球市場中，北美地區在2023年以39%的市佔率保持領先，這得益於其早期雲端普及、成熟的IT生態系統以及在先進技術上的大量投資。然而，亞太地區預計將在2032年前實現最快的增長，複合年增長率達20.09%。中國、印度、新加坡和印尼等國政府正積極推動數位轉型計畫，支持本地雲端供應商，並制定鼓勵中小企業和公共部門採用雲端服務的法規框架。

資料來源：Newstrail

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阿里雲19日宣布，將於6月底前在韓國啟用其第二座資料中心，這是阿里雲繼2022年在韓國建立首座資料中心後的第二座重大基礎建設。記者孫敬／編譯

阿里巴巴集團旗下雲端服務商「阿里雲」（Alibaba Cloud）19日宣布，將於6月底前在韓國啟用其第二座資料中心，這是阿里雲繼2022年在韓國建立首座資料中心後的第二座重大基礎建設。先前，阿里雲宣布將在5個國家：韓國、馬來西亞、墨西哥、泰國、菲律賓設立新資料中心，隨著韓國第二座資料中心完成後，阿里雲服務在全球已涵蓋9個區域、88個可用地區。

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[caption id="attachment_178106" align="aligncenter" width="1920"] 阿里雲韓國總經理Yoon Yong-joon。（圖／阿里雲）[/caption]

因應AI需求爆炸性成長，阿里雲強化在地雲端韌性

雖然未具體透露投資金額，但阿里巴巴雲韓國區總經理Yoon Yong-joon在記者會上表示，這是今年初阿里雲承諾投資70兆韓元（約510億美元）於AI跟雲端基礎建設投資計畫的一部分。

目前，韓國客戶若要建立雲端主機，雖可透過阿里雲現有的資料中心，但備份系統需設置在日本。隨著第二座資料中心的啟用，客戶的雲端主機和備份系統都能設在韓國境內，來滿足客戶對高可用性（HA）和災難恢復（DR）能力需求，並解決部分客戶對資料跨國傳輸的敏感疑慮。

面對外界對於中國企業數據安全的疑慮，特別是中國《網路安全法》可能要求數據提交給政府的情況，阿里雲韓國技術團隊負責人Lim Jong-jin強調，阿里雲遵循超過150項全球合規標準，包含歐盟《一般資料保護規則》（GDPR）、《健康保險流通與責任法案》，以及韓國最嚴格的資訊安全認證「韓國資訊安全管理系統（K-ISMS）」。Lim Jong-jin明確指出，根據K-ISMS認證的強制要求，韓國的數據嚴禁轉移到海外。

資料來源：TechNode Global、The Korea Times

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