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Meta Connect 2026前瞻：Muse AI能否成為Meta的“ChatGPT時刻”？

Meta Platforms年度最重要的產品盛會Meta Connect 2026將於當地時間9月23日至24日在加州Menlo Park總部舉行。Meta首席執行官馬克·祖克柏將於北京時間9月24日早上7點發表主題演講，次日舉行面向開發者的系列活動。隨著Meta近年來將Connect從一場以虛擬現實為核心的活動擴展至AI、AR、智能眼鏡和元宇宙等多個領域，今年大會有望集中展示其最新硬體產品及AI戰略進展。 一、大會概覽：從VR盛會到AI戰略發佈會 今年Connect的主題定為“how Meta is building a future for everyone”，聚焦AI技術、AI眼鏡和VR領域的最新突破。議程涵蓋VR、AI眼鏡、AI和Horizon四大類股，包括“Building web apps for Meta Ray-Ban Display”“Wearables Device Access Toolkit”等開發者專題會議。 與往年相比，今年的核心看點呈現出明顯的“AI前置”特徵——硬體是載體，AI才是靈魂。以下三大焦點值得重點關注。
Meta Connect 2026前瞻：Muse AI能否成為Meta的“ChatGPT時刻”？
科技#AI 智能體#Meta#AI
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AI 的平行宇宙-Opus 5 降價屠榜 · Celeris 快 15 倍 · 8 塊錢晶片跑 LLM

7 月最後一周，AI 世界同時發生了三件事。它們單獨看都很炸，但放在一起，講的是同一個故事：AI 正在同時向兩個極端加速——天花板越來越高，地板越來越低。 1 Opus 5：不漲價，但更強 7月 24 日，Anthropic 發佈了 Claude Opus 5。比起參數和跑分，最有衝擊力的不是它有多強，而是它的定價和 Opus 4.8 完全一樣——輸入 5 美元/百萬 token，輸出 25 美元/百萬 token。用去年買 iPhone 15 的錢，買到了 iPhone 17 Pro。
科技#AI#平行宇宙#Opus 5
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《紐約時報》觀點｜唐納德·川普的平行宇宙

在另一個平行宇宙裡，唐納德·川普正是他自我想像中那位受歡迎且成功的總統。在那個世界裡，川普對政治格局有著清醒的判斷。他知道，自己贏得的是一場險勝，而不是一場壓倒性大勝。他知道，真正把他送過勝選線的關鍵選民，並不是他的鐵桿基本盤，而是那些希望他降低生活成本、把國家拉回到疫情前狀態的選民。與此同時，雖然他有一個極不受歡迎的前任可供甩鍋，一旦事情出錯，責任很容易推到前任身上，但他從上任伊始所擁有的政治資本其實並不多，而且終究有限。現代美國公眾充滿戒心，情緒多變，而且很容易被激怒。正確的做法，是謹慎投入這些政治資本，而不是拿人民的信任去豪賭。這個假想中的川普總統，會選擇政治阻力最小的那條路。他會與國會中的共和黨多數派合作，再發放一輪刺激支票，重現自己第一任期中最重要的一項政治成功，同時兌現他對大多數美國人作出的降低生活成本的承諾。他會與國會合作，對關鍵商品加征幅度有限的關稅；在驅逐出境問題上，他也會採取不那麼嚴厲的做法，像他承諾的那樣，把重點放在關押於看守所和監獄中的人身上，也就是“最危險、最惡劣的那一類人”。他還會在政治上嚴加約束自己那些最狂熱的助手和副手，比如拉塞爾·沃特和斯蒂芬·米勒。這樣的川普不會任由埃隆·馬斯克在行政部門裡不受約束地行事；他也會把自己報復政治對手的慾望先放到一邊，或者至少把那股怒火導向更有實際成效的事情。他同樣不會把聯邦政府的管理交給一群聲名不佳的庸才、官僚打手和電視名嘴。簡而言之，這樣的川普不過是再走一遍第一任期的老路。他依然會腐敗，依然會一次次突破基本體面的底線，依然會張狂浮誇、肆意越界、對政治規範不屑一顧。但執政中的現實約束會在一定程度上牽制住他。也會讓他少做那些最容易激起反彈的事。正因為如此，這個假想中的川普反而會獲得更大的施展餘地，去推進那些更具威權色彩的目標：壓縮公民社會的空間，把整個聯邦政府的權力進一步收攏到自己手中，連法院和國會也不例外。從自由社會與憲政政府的角度看，那樣一種現實，才是川普第二任期最糟糕的情形：一個更審慎、更有條理的川普，成功積累起公眾和政治支援，進而把美國一步步推向一個徹頭徹尾的威權政體。因此，我們多少也算幸運，因為那樣一種現實幾乎不可想像。沒有任何明顯證據表明，川普那怕具備最基本的延遲滿足能力。倘若人生是一連串棉花糖測試，那麼他早已一次次敗下陣來，只是憑藉巨額財富和特權，才始終沒有徹底沉下去。現實中的川普極端以自我為中心，明顯被自戀所吞噬，對治理細節又漠不關心，並且急於滿足自己最原始、最低級的衝動。也正因為如此，他幾乎不可能真正完成自己所幻想的威權整合。說這一切，只是為了把本來可能出現的局面，與眼下正在發生的現實對照起來：這是一個已步入末期衰敗的總統任期，即便還談不上徹底崩塌，也已經離那一步不遠了。看看大局就知道了。如今的川普，幾乎和他政治生涯中任何時候一樣不受歡迎。他的平均淨支援率大致在負13個百分點到接近負20個百分點之間。在每一個重要議題上，他的支援率都處於負值。最高法院推翻了他標誌性的經濟計畫，而他的移民執法行動在選民中引發的反感如此強烈，以至於他不得不撤換國土安全部長克麗絲蒂·諾姆(Kristi Noem)。他已經毀掉了當初把自己送進白宮的執政聯盟，在拉丁裔、年輕男性和黑人美國人中的支援都大幅下滑；即便在他的核心支援群體，也就是沒有大學學歷的白人選民中，他也不過是勉強維持，並沒有真正擴大支援。當然，川普仍堅稱自己一如既往地受歡迎，但就連共和黨議員也已經看出了風向不對。國會已經出現歷史罕見的退休潮，而其中大多數人來自共和黨。最後一點，雖然絕不是最不重要的一點，就是總統那場愚蠢、魯莽而且不道德的伊朗戰爭。這場戰爭既沒有獲得公眾支援，也未經國會授權便被發動。轟炸開始後沒多久，一所小學就被炸燬，造成175人以上死亡，其中大多數是兒童。不到兩周，這場衝突就已超出最初有限軍事行動的範圍，捲入其他交戰方，並威脅全球經濟。於是，這也就不奇怪了：它成了美國現代史上最不受歡迎的一場戰爭，除了總統本黨的支持者外，幾乎得不到什麼支援。人們很容易以為，總統政治地位的崩塌其實無關緊要，彷彿作為那個什麼事都沾不上身的“Teflon Don”，他不會因為自己的惡劣行為承擔什麼特別後果。的確，川普以及“川普主義”身上那種無恥、名人效應和個人崇拜，也確實在政治災難面前把他托住了。他或許會沉到水面以下，卻不會真正沒頂。但如果故事只講到這裡，就會錯過總統政治地位與總統權力之間更大的一層關係。（“Teflon Don”原本是美國黑幫頭目約翰·戈蒂(John Gotti)的外號，意思並不是字面上的某種“鐵氟龍人物”，而是借用特氟龍這種“不粘”材料來比喻一個人總能讓指控、批評和責任“粘不上身”。這個外號後來被引申到政治語境中，用來形容那些即使不斷捲入醜聞、犯下錯誤，似乎也總能躲開真正後果的人。放在川普身上，它強調的正是這樣一種形象：無論爭議多大、批評多重、行為多出格，他似乎總能安然脫身，彷彿一切後果都很難真正落到他身上。/灰色字型為譯者解讀/）政治學家傑佛瑞·圖利斯(Jeffrey Tulis)在《修辭型總統制》(The Rhetorical Presidency)一書中轉述理查德·諾伊施塔特(Richard Neustadt)的觀點時寫道：“總統的命令從來都不是自動執行的。它們能否奏效，取決於總統能否通過談判，巧妙運用非正式權力，讓其他政治人物相信，照總統的意思去做，他們會得到好處，至少不會吃虧。”第二屆川普政府的一個鮮明特徵，就是全面擁抱“帝王式總統制”和“單一行政權理論”。但這兩種觀念有一個關鍵弱點：它們都傾向於把總統權力理解為一種邊界分明、結構穩固、主要依賴正式權限運作的權力，也就是首席大法官約翰·羅伯茨(John Roberts)在“川普訴美國案”判詞中所說的那類“核心憲法權力”。現實要複雜得多。表面看，總統似乎可以發號施令，下達命令，然後立刻看到結果。但正如傑佛瑞·圖利斯(Jeffrey Tulis)提醒我們的，成功的總統與其說靠下令，不如說靠勸說、斡旋和爭取。原因很簡單：與政府中其他行為者相比，總統職位本身所擁有的正式權力其實相當有限。一個持懷疑態度的議員，或者一個不肯配合的官僚，都足以讓總統的議程脫軌，並把行政首腦推到憤怒公眾面前。也正因如此，那些真正善於執政的總統，很少會像暴君那樣，把一道道命令壓向整個行政系統。相反，他們更像協調者，設法把彼此不同的利益攏到同一個目標上來。在這種意義上，總統的政治地位，就是讓總統權力真正運轉起來的籌碼。一個受歡迎、討人喜歡的總統，手裡擁有更多資源去推進自己的議程；他也擁有足夠的非正式影響力，去放大那些本來範圍有限的正式權力。相反，一個不被信任、製造分裂、又不得人心的總統，很快就會發現，面對那些更在意自身前途而不是總統利益與慾望的政治人物，他根本無法隨心所欲。而這正是我們在這位總統身上看到的情形。一年前，他把政治資本押在一場災難性的豪賭上，試圖重塑美國政治體制的性質；如今，他的處境已急劇惡化。川普不斷下滑的政治地位，削弱了他向議員施壓、迫使他們支援其議程的能力。總統那些落空的要求就是明證，無論是要國會通過《拯救美國法案》，還是國土安全部持續停擺，都說明了這一點。這種迅速滑落的勢頭，也降低了制度力量抵制政府壓縮公民社會空間之舉的政治成本，同時也降低了司法系統反對總統最激進奪權行為的成本。我不認為這是巧合。最高法院對川普作出的那兩項後果最為深遠的裁決，正是在他政治地位急轉直下之際作出的。你會注意到，在連續數月不斷放風之後，川普如今幾乎不再談論謀求一個違憲的第三任期。也許他仍有此意。又或者，他至少還有足夠的自知之明，明白自己並不是想像中的那位凱旋領袖。事實上，他不過是一個跛腳鴨總統：白宮陷入混亂，而他的所作所為已把世界拖入動盪。他原以為自己可以按照自己的模樣重塑這個國家。結果，他更可能留給這個國家的，是他名下賭場那副模樣：破產、破敗，而且急需新的經營者。如果彈劾還不是一紙空文，我們本可以把他趕下台，結束他的失政。可現實是，我們還得再熬將近三年。至於我們最終能否完好無損地撐過去，仍然是一個懸而未決的問題。 (一半杯)
《紐約時報》觀點｜唐納德·川普的平行宇宙
美股#川普#平行宇宙
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Gemini攻克「宇宙弦」終極難題！AI科學家最優雅解法震撼物理學

就在剛剛，Google Research團隊用Gemini Deep Think + 樹搜尋框架，獨立攻克了一個理論物理領域的未解積分難題——宇宙弦引力輻射功率譜的精確解析解。AI探索了600條候選路徑，找出6種解法，最優雅的那條，讓人類物理學家都拍案叫絕。震驚，AI科學家真的要來了！Google發佈了最新（3月6日）一篇論文，一石激起千層浪。Gemini Deep Think聯手樹搜尋演算法，獨立破解了理論物理的開放難題！一個人類頂級研究團隊公認「難得不知從那下手」的問題，被這套AI系統硬生生地解出來了。論文地址：https://arxiv.org/pdf/2603.04735這篇論文非常具有突破性！簡單來說，AI解開人類物理學家之前沒能解開的複雜數學/物理難題。聯想到此前，Claude幫高德納解決圖論猜想的消息刷屏。如果說高德納論文中Claude攻克圖論猜想，是AI在離散數學領域的突破。那麼Google這篇論文，則代表AI在連續數學和理論物理領域的全面進攻。一個是組合數學，一個是數學物理。兩件事幾乎同時發生，構成了2026年3月最具標誌性的「AI科學家」事件。AI，正在人類最核心的智力領域全面開花。宇宙弦 一個讓所有科學家著迷的終極問題宇宙弦（cosmic strings），是宇宙學中一種假設的一維拓撲缺陷結構，誕生於宇宙早期相變。這東西振動時，會向外輻射引力波。而近年來，脈衝星計時陣（Pulsar Timing Arrays，簡稱PTA）首次觀測到了疑似宇宙弦的引力波背景訊號，理論物理界因此對宇宙弦的研究熱情空前高漲。要預測宇宙弦發出的引力波訊號，就必須精確計算它的引力輻射功率譜（power spectrum）。具體來說，有一個核心積分 I(N, α)——描述宇宙弦環第N諧波發出的輻射強度。這個積分看起來簡單，但積分區域是個球面，被積函數在邊界處存在奇點（e₁,₂ = ±1時），導致標準數值積分根本不穩定。用經典的勒讓德多項式展開？權函數不匹配，爆炸。過去的研究，只能給出大N時的漸近解，或者奇數N的部分結果。精確、統一的解析解，多年來一直是懸案。直到Gemini Deep Think出手。一句話科普論文解決了什麼問題。AI計算出了一種名為「宇宙弦」發出的引力波的精確數學公式。為了計算這個引力波的功率，物理學家需要解開一個非常複雜的數學積分公式。這個公式裡有「奇點」（Singularities，類似於數學上除以0那種讓計算崩潰的地方），導致傳統的數值計算方法常常失效。在過去的幾年裡，人類物理學家和早期的AI嘗試過，但只找到了一些「部分解」或者「近似解」，一直沒有找到一個統一、精確的解析公式。難道人類科學家的問題被Gemini攻克了與Claude解決高德納問題時的31步研究式探索類似，Gemini解決這個問題的方式也非常像一個訓練有素的研究團隊在工作。Google團隊沒有讓AI裸奔。他們搭了一套精密的「神經符號系統」：Gemini Deep Think + 樹搜尋（Tree Search）+ 自動數值反饋三者缺一不可，協同作戰。Gemini Deep Think負責「大腦」：生成數學假設，進行符號推導，判斷那條路徑「看起來優雅可行」。它不是簡單地暴力試驗，而是被指示進行深度推理鏈，提前預判無窮級數展開時的收斂問題。樹搜尋（Tree Search） 負責「系統性探索」：把整個解題空間建成一棵大樹。每個節點代表一個數學中間表示式——用LaTeX寫出來，同時配上自動生成的Python程式碼，讓電腦去數值驗證。搜尋策略採用了PUCT演算法（置信上限樹搜尋），這和AlphaGo下棋的底層邏輯一脈相承——在「開採已有好路徑」和「探索新可能」之間保持平衡。自動數值反饋負責「質量控制」：每一步推導完成後，立刻用高精度數值計算去核驗符號結果是否正確。如果對不上，這條路徑直接砍掉。這一步最為關鍵：每當模型提出一個中間步驟，系統就會自動執行對應的Python程式碼，與高精度數值基準進行比較。如果發現數值不穩定、發散或執行錯誤，系統會把錯誤資訊和誤差反饋給模型，讓它自主修正。整個過程中，AI一共探索了約600個候選節點。其中超過80%被自動驗證器以「代數錯誤」或「數值發散」為由剪枝淘汰——包括災難性抵消誤差、不穩定的單項式求和、病態的基變換等。只有少數路徑，挺過了層層篩選，最終勝出。這不是暴力搜尋猜答案，而是真正的「AI驅動的數學研究」。600條路，AI找到了6種解經過系統探索，Gemini Deep Think一共找到了6種不同的解法，分為三大類：第一類：單項式展開（Monomial Basis Approaches）核心思路是把函數展開為冪級數，然後用不同的技巧計算積分。方法1用生成函數方法，構造指數型生成函數，利用高斯積分求解。方法2用高斯積分提升，把球面積分提升到三維空間中，轉化為標準的高斯積分。方法3是混合坐標變換，先展開為冪級數，再投影到Legendre基底上。這三種方法數學上正確，但存在數值不穩定性——當N變大時，會出現大數相減導致精度損失的問題。方法1：生成函數法（Generating Function）方法2：高斯積分提升法（Gaussian Integral Lifting）方法3：混合坐標變換法（Hybrid Coordinate Transformation）這三種方法都基於冪級數展開，思路紮實。但有個致命弱點：當N→∞時，數值不穩定，出現災難性抵消誤差。第二類：譜分解（Spectral Basis Approaches）這兩種方法利用了Funk-Hecke球面摺積定理，直接在Legendre譜空間中工作。方法4：譜Galerkin矩陣法，把問題轉化為一個三對角線性方程組來求解。方法5：譜沃爾泰拉遞推法（Spectral Volterra Recurrence Method），推匯出係數的前向遞推關係。這兩種方法數值穩定，計算複雜度僅為O(N)，比單項式方法快了整整一個數量級。第三類：精確解析解（The Analytic Solution）方法6：格根鮑爾方法（Gegenbauer Method）這是最優雅的方法——Gegenbauer方法。AI發現了一個絕妙的思路：選擇Gegenbauer多項式作為展開基底，而這類多項式的正交權函數恰好是(1-t²)，正好與被積函數分母中的奇異因子完全抵消！這樣一來，原本令人頭疼的奇異積分，變成了一個完全正則的積分。通過分部積分和標準恆等式，AI推匯出了精確的閉合公式，甚至最終得到了一個優美的漸近表示式。也是此次AI給出的王者之選。最優雅的解法，讓物理學家心動了格根鮑爾多項式，Gegenbauer polynomials，記作 Cₗ^(3/2)(t)）。這是一種定義在[-1,1]上的正交多項式族，而它的權函數 w(t) = 1 - t²，恰好能自然地消去被積函數的奇點。這不是湊巧，這是Gemini識別出的深層數學結構。具體思路是這樣的：將被積函數 fN(t) 展開成格根鮑爾多項式的線性組合，利用正交性確定各展開係數。關鍵時刻到來——權函數與分母相消，原本讓人頭疼的奇點，就這樣被優雅地「吸收」進去了，留下的是一個完全正則的積分。隨後，借助恆等式 Cₖ^(3/2)(t) = Pₖ₊₁'(t)（格根鮑爾多項式與勒讓德多項式導數的關係），以及分部積分，積分進一步化簡為勒讓德多項式的傅里葉變換形式。最終，結果可以用餘弦積分函數Cin(z)精確表達——一個封閉的解析表示式，無需數值近似，適用於任意環幾何結構下的任意N。Google團隊在論文中寫道——格根鮑爾方法是這6種解法中最優雅的，因為它在數學上最自然地處理了積分的奇點結構。更驚豔的是：在尋找大N漸近行為時，Gemini還自主發現了與量子場論中費曼參數化的內在聯絡——這是一個跨越物理子領域的深層數學統一性，連人類研究者都沒有預先料到。人機協作，而非AI單打獨鬥要特別說明的是，Google團隊對這一過程的描述非常誠實——初始的6種解法，是樹搜尋框架自動找到的，格根鮑爾方法最初給出的是一個無窮尾和形式的精確解，數學上無誤，但不夠簡潔。為了把它化為真正的有限封閉形式，一位人類研究者手動介入，把中間結果喂給一個更大、更強的Gemini Deep Think版本，要求它嚴格驗證已有證明並尋找進一步化簡。在這次人機互動中，高級模型獨立發現了方法5（譜沃爾泰拉遞推法）初始表述中的一個錯誤，並在修正後識別出方法5和方法6的等價性——這使得方法6中的無窮尾和可以被精確「折疊」成有限形式，最終得到用餘弦積分表達的漂亮解析解。這是一次協同接力，而非完全自主的AI發現。但這反而更重要——它展示了一種真實可行的人機協作範式。Google團隊在結論中保持了科學謙遜：「我們並不聲稱這個物理問題本身具有深刻意義，但AI系統能夠輕鬆解決它，對於加速科學發現過程具有重要潛力。」但這句話的另一面同樣值得細品——所謂的「輕鬆」，是站在600次探索、80%淘汰率之上的。這不是聰明的運氣，這是系統化的智識搜尋。幾十年來，物理學家和數學家們普遍認為，符號推導、理論發現，是AI最難觸碰的聖域——因為這需要真正的數學直覺，需要從茫茫解法空間中識別出「優雅」。但格根鮑爾方法告訴我們：AI正在發展出某種類似直覺的能力。它不是隨機試錯，它在評估解法的優雅程度，在識別數學結構的深層美感。這一次，是宇宙弦的引力波譜。下一次，也許是弦論中更深的方程，也許是量子引力中的核心積分。人類提出問題，AI系統化探索結構，人類完成最後的意義詮釋——這種新型科研模式，已經不再是科幻，而是正在被Google用一篇論文，白紙黑字地寫下來。「神經符號系統」，AI科學發現的基礎設施值得關注的是，這篇論文所使用的樹搜尋框架，並非一次性的專項工具，而是有系統性方法論的可復用框架。Google團隊在附錄中詳細公開了：完整的系統提示詞（System Prompt）評估驗證的程式碼實現「負向提示」（Negative Prompting）策略——這是強制AI探索不同解法方向的關鍵技巧所謂負向提示，就是在AI找到一個有效解法後，明確告訴它「不要再用這個方法」，強制它另闢蹊徑，繼續探索——這樣才有了從方法1到方法6的多樣解法。這種方法論本身，就是一個可以遷移的科研工具。今天用於宇宙弦，明天可以用於材料科學、量子化學、純數學中的未解猜想。AI正在叩開理論物理的大門回顧這件事，有一個細節讓人印象深刻。在機器學習領域，大家早就習慣了AI能做的事：識別圖片、生成文字、下棋、寫程式碼……但推導符號數學、獨立識別數學結構的奇點並找到消除它的優雅方法——這件事，此前被認為幾乎不可能。因為數學發現不是搜尋，是「頓悟」。然而Gemini Deep Think的案例告訴我們——「頓悟」也許可以被分解成：足夠大的搜尋空間 + 足夠精密的評估標準 + 足夠強的推理能力。三者疊加在一起，就可以湧現出看起來像「直覺」的東西。AI，已經準備好成為數學家、物理學家以及所有科學家的最強搭檔。這，也許真的只是一個開始。 (新智元)
Gemini攻克「宇宙弦」終極難題！AI科學家最優雅解法震撼物理學
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《中工雲宇宙AI園區75億銷售案查無重訊 小股東要求調查》中華工程（股票代號2515）指標建案「中工雲宇宙AI園區」一筆高達75億元的不動產交易，近日因資訊揭露前後落差，引發市場關注。中工3年前公告與買方簽署預購意向書，近期又對媒體表示專案已銷售兩成、金額達75億元，但公開資訊觀測站卻查無後續重大訊息，實價登錄金額也查無相關資料，形成市場質疑的羅生門。中工股東黃文泰今天(2日)向金管會證期局和台灣證券交易所檢舉，請公權力介入調查，維護股東權益與資訊充分且即時揭露的秩序。中華工程主力打造的中工雲宇宙AI園區，位於新北市土城工業區，總樓地板面積約1萬6000坪，主打AI與智慧綠建築永續概念，預計今年第2季取得使用執照，開始銷售入帳，可望大幅挹注營收，成為中工營運成長的重要動能。依公開資訊觀測站資料，中工於民國112年10月12日公告，與鴻海集團子公司鴻運科簽署「中工雲宇宙AI園區」房屋及車位預購意向書，交易金額為75億元；同日，鴻運科方面亦發布對等公告。該筆交易金額龐大，對雙方資本支出與資產布局均具重要性，也被列入中工年報重要契約項下。但黃文泰指出，自雙方公告簽署意向書至今，市場未查得後續已完成正式不動產買賣契約、完成交割，或列為固定資產的重大訊息公告；這筆交易是否已實質成立、是否仍停留在意向階段，股東十分關注，資訊應該充分且即時揭露。上個月27日媒體報導引述中工說法指出，土城雲宇宙AI園區「對預計銷售部分，已銷售20%，金額達75億元」，並稱將在取得使用執照後陸續交屋入帳。由於說法具體，外界解讀為交易已有明確進展，但該項訊息並未同步以重大訊息方式公告，引發投資人對資訊揭露一致性的質疑。黃文泰質疑，如果這筆交易尚未完成正式契約簽署，預購意向書是否可直接對外表述為「已銷售」或「已完成交易」，恐造成一般投資人對交易完成度的誤判；但若交易確已達成具拘束力契約，依法應辦理重大訊息揭露，卻又看不到相關的重訊公告。另一方面，比對內政部實價登錄資料，目前僅查得該園區近期數筆預售交易，合計金額約2億元左右，與75億元規模存在顯著差距，與媒體所稱銷售金額並不相符，也讓外界更加關注整體交易結構與進度。更令人驚訝的是，媒體刊出銷售進展的同日，中工股票出現鉅額成交量，時間點的重疊引發投資人討論。基於上述資訊落差與認定爭議，中工股東黃文泰今天具名向金管會證期局和證交所檢舉，要求針對這筆交易的實際進度、銷售認定基準，以及重大訊息揭露是否完備進行查核，並呼籲主管機關督促公司透過公開資訊觀測站作出一致且具體說明。
中工雲宇宙AI園區75億銷售案查無重訊 小股東要求調查
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燒光730億美元！又一矽谷巨頭大裁員

馬克·祖克柏在4年前為Meta設立的龐大“元宇宙”構想，終於不得不在虧錢的現實下低頭，項目面臨縮減甚至終結。VR部門裁員1500人據知情人士透露，周三，Meta旗下Reality Labs首席技術官兼負責人安德魯·博斯沃思已召集員工於召開全體會議，並敦促員工親自參加。他在內部稱這是今年“最重要的”會議，會議的主要議題是：裁員。據博斯沃思發佈的一份內部公告顯示，受影響的員工將於周二上午開始收到裁員通知。彭博社本周早些時候報導稱，此次裁員預計將影響Reality Labs集團約10%的員工，該集團擁有約15000名員工，即大約1500人。受此消息影響，周三Meta股價收跌2.47%，報615.52美元/股，已是連續第三個交易日下跌，距離去年8月創下的歷史高點越來越遠，總市值縮水到1.55兆美元。根據博斯沃思的備忘錄，作為縮減計畫的一部分，Meta正在調整其元宇宙業務，將重心轉向移動裝置。博斯沃思還寫道，Meta計畫削減在虛擬現實領域的投資，以使業務“更具可持續性”。Meta發言人表示：“我們上個月說過，我們將把部分投資從元宇宙轉向可穿戴裝置。這是這項舉措的一部分，我們計畫將節省下來的資金再投資於可穿戴裝置，以支援其今年的發展。”5年虧730億美元Reality Labs是Meta的硬體和其他未來產品研發基地，包括VR頭顯、AI眼鏡和虛擬世界產品。但自2021年初以來，Reality Labs已虧損超過730億美元，因為許多投資尚未產生實質性收益，持續拖累Meta的財務狀況。但這並不意味著Meta完全放棄元宇宙，而是將繼續開發，但會將重點放在移動裝置上，而不是公司最初設想的全沉浸式VR頭顯。負責建構元宇宙軟體體驗的團隊，現在被稱為Horizon，將“加倍努力，把最好的Horizon 體驗和AI建立工具帶到移動端”，博斯沃思寫道。“鑑於移動端擁有更大的潛在使用者群和最快的增長速度，我們將團隊和資源幾乎全部轉移到移動端，以繼續加速移動端的普及。”Meta也將繼續投資VR頭顯和相關功能，但力度會有所減弱。博斯沃思寫道：“從今天起，VR將以更精簡、更扁平化的組織形式運作，並制定更明確的路線圖，以最大限度地提高長期可持續性。”訪問以下網址，訂閱最新新聞電郵：https://nbwpress.com/subscribe.html同時一份內部備忘錄顯示，Meta公司還將關閉旗下三家VR遊戲和內容工作室。即將關閉的工作室包括：以將《生化危機4》移植到VR平台而聞名的Armature；開發了《阿斯加德之怒》和《漫威力量聯合》等遊戲的Sanzaru；以及開發了《死侍VR》和《叛逃者》等遊戲的Twisted Pixel。虛擬現實健身工作室Supernatural將繼續為現有產品提供支援，但將停止開發新的內容和功能。Meta旗下還有五家其他內容和遊戲工作室，包括Beat Games、BigBox、Camouflaj、Glassworks和OURO。轉投AI硬體領域在首席執行長馬克·祖克柏下令高管們控制2026年預算的同時，該公司正向人工智慧領域投入數百億美元，其中包括擴大對Meta旗下秘密研發實驗室TBD Lab的資金投入。TBD Lab的任務是建構他所描述的“超級智能”。為了組建團隊，Meta開出了豐厚的薪酬方案來吸引頂尖的人工智慧研究人員和工程師，同時還達成了代價高昂的交易來加速實現其雄心壯志。2025年，Meta向Scale AI投資143億美元，並聘請其首席執行長Alexandr Wang，這是Meta人工智慧戰略全面調整的一部分。去年底， Meta還斥資超過20億美元收購了快速發展的AI代理初創公司Manus，從而在AI領域進行了大手筆投資。去年12月，Meta高管們討論了削減元宇宙團隊高達30%的預算，旨在調整預算並將更多資金投入到其他項目，例如人工智慧眼鏡。Meta已與依視路陸遜梯卡集團（EssilorLuxottica SA）合作，為雷朋（Ray-Ban）和歐克利（Oakley）等品牌開發了一系列人工智慧眼鏡。祖克柏表示，這些眼鏡的表現超出預期，並且仍然是他提高Meta人工智慧助手普及率計畫的關鍵組成部分。據知情人士透露，Meta正與依視路陸遜梯卡集團（EssilorLuxottica SA）商討，計畫在今年年底前將人工智慧智能眼鏡的產能翻一番，這凸顯了該公司對人工智慧的日益重視。知情人士表示，Meta已提議到2026年底將年產能提升至2000萬副或更多。“元宇宙”根本玩不轉元宇宙——一個人們可以工作、娛樂和鍛鍊的虛擬世界——是一項耗資巨大的工程。Meta公司投入巨資開發高端VR頭顯和虛擬化身等數字功能，以應對與其他科技公司的激烈競爭。然而，這種競爭並未出現，元宇宙的發展也遠未達到首席執行長馬克·祖克柏在2021年將公司從Facebook更名為Meta時的預期。根據Meta最新發佈的收益報告，僅在2025年第三季度，Reality Labs的營運虧損就高達44.3億美元。據市場研究公司IDC最新資料顯示，Meta在2025年前三個季度僅出貨了170萬台Quest虛擬現實頭戴式顯示器，與2024年同期相比下降了16%。IDC資料與分析副總裁弗朗西斯科·傑羅尼莫表示：“所有關於AR（增強現實）和VR（虛擬現實）將取代智慧型手機的想法都沒有實現，而且永遠不會實現。”Meta公司多年來投入數十億美元用於其元宇宙概念（一個人們可以社交、購物、娛樂等的3D虛擬世界），並伴隨著虛擬現實技術的創新，但近年來消費者對元宇宙的興趣有所下降，最終導致虧損。根據Google趨勢資料，“元宇宙”一詞的搜尋量在2021年末至2022年初達到頂峰，此後搜尋量有所下降。YouGov去年2月進行的一項調查發現，到2024年，大多數美國人還沒有使用過元宇宙。是什麼阻礙了美國人使用元宇宙：·過去12個月裡，只有26%的美國人使用過元宇宙。·大約十分之一的美國人表示，沒有任何品牌存在感能夠吸引他們進入元宇宙。·29%的非元宇宙使用者表示，如果裝置成本降低，他們會更傾向於加入。·23%的人表示，如果能有更多他們感興趣的元宇宙活動或體驗，他們會更願意加入。·相比之下，22%的受訪者表示，更強有力的安全和隱私保護可能是決定性因素，19%的受訪者表示，如果無需VR頭顯即可使用元宇宙，他們會更感興趣。 (美股財經社)
燒光730億美元！又一矽谷巨頭大裁員
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祖克柏按下“核按鈕”！6000億美元豪賭AI基建，傳元宇宙裁員10%輸血

祖克柏開啟AI基建“核競賽”！1月13日凌晨，Meta正式啟動全新頂級戰略計畫“Meta Compute” ，旨在為AI發展建構前所未有的基礎設施規模。這也標誌著Meta此前承諾的“2028年前狂砸6000億美元投資美國基建”，正式進入了實操階段。為了攻克全球能源與監管的層層壁壘，祖克柏組建了一支極具政治權重的“三駕馬車”天團，甚至直接將川普的前國家安全副顧問招致麾下，親自坐鎮“外交”。另據內部消息，為了給這場核能豪賭籌措軍費，祖克柏不惜對自己曾經的摯愛，也就是元宇宙部門痛下殺手：裁員10%以全力輸血給新的AI帝國。這一近乎瘋狂的轉型瞬間撕裂了輿論場：一邊是川普高調點贊，為Meta的基建野心背書；另一邊是股價盤後跳水，市場對這種“不計成本”的投入表現出了本能的恐懼。但這或許是通往AGI唯一的窄門。在祖克柏精明的算盤裡，今天的股價下跌只是暫時的“燃料費”。他賭的是，當全球算力的狂飆最終撞上電力的天花板時，唯有掌握了能源閥門的人，才有資格定義什麼是真正的“超級智能”。01劍指“超級智能”：Meta Compute正式成軍就在本周一，祖克柏通過旗下社交平台Facebook發佈了一條重磅消息：Meta正式啟動名為“Meta Compute”的頂級倡議（Top-level initiative）。這絕非一次簡單的技術升級，而是關乎Meta未來十年生死的基石。這項計畫的核心任務極其純粹：建構一個能夠支撐“個人超級智能（Personal Superintelligence）”的全球級AI基礎設施。所謂的“超級智能”，即機器思維全面超越人類的奇點。祖克柏對此毫不掩飾野心：“Meta計畫在十年內建設能耗高達數十吉瓦（GW）的算力叢集，進而實現數百吉瓦甚至更多。”數百吉瓦是什麼概念？一吉瓦足以支撐一個小城市的用電。Meta的這一規劃，意味著其未來資料中心的耗電量將堪比一個中等規模的國家。 這不僅僅是程式碼與晶片的比拚，更是一場關於土地、能源、電網與全球供應鏈的總動員。正如祖克柏所言：“我們如何通過工程設計、投資和合夥關係來建構這些基礎設施，將成為我們的戰略優勢。”02“三駕馬車”：技術、算力與政商藝術的合流為了推動這一宏大計畫，祖克柏組建了一個極具深意的領導成員。“三駕馬車”的排布，精準暴露了Meta在全球化博弈中的多維佈局：技術壓艙石：高級工程主管桑托什·賈納爾丹 (Santosh Janardhan)作為Meta全球基礎設施的掌舵人，賈納爾丹將繼續負責資料中心架構、晶片計畫及營運。他是Meta多年來維持高並行社交網路的功臣，也是確保Meta Compute從藍圖變為現實的工程總指揮。AI新大腦：AI產品負責人丹尼爾·格羅斯 (Daniel Gross)作為初創公司Safe Superintelligence的前CEO，格羅斯是Meta的新面孔。他曾與OpenAI前首席科學家伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）共同創立Safe Superintelligence（SSI）。自2025年7月加入Meta後，格羅斯將負責長期容量戰略、供應商合作夥伴關係及行業分析。他的加入，標誌著Meta在追趕OpenAI和Google的過程中，終於補齊了最核心的戰略規劃短板。政商操盤手：總裁兼副董事長迪娜·鮑爾·麥考密克 (Dina Powell McCormick)這是最出人意料、也最關鍵的一步棋。麥考密克是華爾街最有權勢的女性之一，曾在高盛深耕16年，並擔任過川普政府的國家安全副顧問。祖克柏明確表示，麥考密克將直接向他匯報，重點負責搞定各國政府及主權基金，解決基礎設施的建設、部署與融資問題。在全球監管收緊的當下，Meta深知“AI主權化”趨勢不可阻擋，要在全球拿地、拿電、拿錢，必須有這種等級的“影子外交官”出馬。有趣的是，這一任命迅速得到了川普本人的公開背書：“馬克做出了偉大的選擇！她是一個才華橫溢、表現卓越的人。”03現實的殘酷：元宇宙為AI“輸血”然而，宏大敘事的背後往往伴隨著陣痛。就在Meta Compute高歌猛進的同時，另一個曾經的夢想“元宇宙”正面臨嚴重的戰略壓縮。據知情人士透露，Meta計畫本周對旗下現實實驗室（Reality Labs）裁員約10%。該部門擁有約15000名員工，主要負責Quest頭顯、Ray-Ban智能眼鏡以及Horizon社交平台，曾是祖克柏的掌上明珠。2021年，祖克柏將公司改名Meta，宣佈All-in元宇宙。結果在燒掉超過600億美元後，元宇宙不再是舞台上唯一的明星。雖然官方堅稱不會放棄，但重心的偏移顯而易見。現實實驗室內部正在進行一場“存優去劣”的洗牌：將資源從昂貴且小眾的VR頭顯，向搭載AI助手的智能眼鏡傾斜。祖克柏在去年7月份的投資者電話會上也表示，智能眼鏡將是我們將“超級智能”融入日常生活的核心方式。投資者對這一邏輯心知肚明：Meta正在急於削減主營業務之外的開支，只為給那個吞金無數的“個人超級智能”輸血。04能源之戰：當AI撞上“核能”要實現數百吉瓦的夢想，光有晶片是不夠的，當下最緊缺的硬通貨是電力。由於AI資料中心的激進擴張，美國電力需求正經歷20年來首次大幅增長。為了確保長期供應，祖克柏徹底轉變了策略：將Meta從單純的算力“租戶”，變成了深度參與電網建設的“能源基建商”。根據BloombergNEF最新預測，為了支援Meta的資料中心，相關新型核反應堆的建設投資將超過140億美元。這一驚人數字背後，是Meta的一系列掃貨式核能協議。Meta已鎖定兩家新一代核能領軍企業：由OpenAI CEO薩姆·奧特曼（Sam Altman）支援的Oklo，以及比爾·蓋茲（Bill Gates）創立的泰拉能源（TerraPower）。·Oklo計畫：在俄亥俄州建設1.2吉瓦的核能園區，由16個小型反應堆組成的叢集，每個反應堆成本約3.5億至4億美元。如果一切順利，這些系統最早將於2030年開始供電。·泰拉能源計畫：建設兩座345兆瓦反應堆，並擁有增購6座的期權。儘管初期單座成本高達40億美元，但隨著技術成熟，成本有望壓降至10億美元。首批項目預計2032年完工。·現貨採購：為了填補“遠水解不了近渴”的空白，Meta還簽署了20年長約，直接購買Vistra Corp旗下三座已投入營運的傳統核電站電力。然而，實驗室之外的核能之路佈滿荊棘。目前，Oklo和泰拉能源都尚未獲得建造商業系統的監管批准，更沒有在商業規模上證明其發電能力。BNEF首席核能分析師克里斯·加多姆斯基（Chris Gadomski）潑了一盆冷水：“在核能世界裡，最初的成本估算通常遠低於實際支出，且遠滯後於實際目標。”這意味著，140億美元可能只是一個起步價，Meta必須面對漫長的審批周期和技術迭代的不確定性。Meta選擇的“重資產”模式雖然保證了穩定性，卻也讓華爾街感到不安。Meta此前預計2025年的資本支出將高達720億美元，而這僅僅是冰山一角。正如ClearView Energy Partners的分析指出，Meta已經把自己定位成了極少數具備“雄厚財力”和“極高風險承受能力”的科技巨頭。對於投資客來說，這就像是一個深不見底的黑洞：錢在以核聚變的速度燃燒，但Llama 4之後的盈利路徑依然籠罩在迷霧中。05資本市場的冷思考：耐心還能維持多久？周一消息公佈後，Meta股價盤後下跌1.7%。過去三個月裡，累計跌幅已近9%。投資者的擔憂並非空穴來風：投資回報率焦慮：祖克柏預計到2028年在AI基建上的投入將達到6000億美元。競爭白熱化：面對OpenAI和Google的步步緊逼，Llama 4的反響並未形成碾壓之勢。監管壓力：隨著資料中心消耗的水電資源達到“城市級”，地方社區的牴觸情緒正在升溫。但也有人看到了硬幣的另一面。網紅投資客@Matkinvest在X上發文稱：“許多人懷疑，是因為Meta的資產負債表不像雲服務商那樣能即時變現。但這恰恰為理解價值創造過程的長期投資者，提供了絕佳的上車位置。”06結語：祖克柏的“二次創業”從Facebook到Meta，祖克柏展現了矽谷掌舵人中罕見的賭性與決斷。Meta Compute的成立，實際上是他的第二次“改名級”創業。祖克柏正在建構一個由液冷機架、核反應堆、主權資本和超級智能構成的全新帝國。在這個帝國裡，社交媒體只是表層的應用，底層的能源與算力才是真正的力量源泉。裁員、重組、買核能、聘請政要，所有的動作都指向同一個目標：在人類通往超級智能的路上，Meta要成為那個修路的人，並擁有這條路的永久收費權。在通往AGI的荒原上，祖克柏已經燒掉了退路。這究竟是天才的遠見，還是狂人的妄想？答案就藏在未來兩年的AI落地上。 (網易科技)
祖克柏按下“核按鈕”！6000億美元豪賭AI基建，傳元宇宙裁員10%輸血
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