人工智能產業發展與政策動態

根據彭博社，ASMPT Ltd. 的執行長近期表示，即使投資人對 AI 泡沫的擔憂加劇，市場對 AI 驅動裝置的長期需求仍然強勁。

根據《紐約時報》，包括 OpenAI 和 Alphabet 在內的主要 AI 公司，正在美國各地大規模招募電工、水管工等具備技能的工種，以支援資料中心的建設與營運，並在部分地區造成技術工人短缺。 OpenAI 在密西根州 Saline Township 的資料中心專案，已成為該州單一最大投資，需聘請數百名電工在一週七天、每日 10 小時的輪班下工作。高強度的施工時程，加上前所未有的薪資與獎金，吸引具技能的工人離開既有專案，轉往資料中心現場，導致底特律及周邊地區的電力承包商出現嚴重的勞動短缺。與此同時，AI 公司已開始投入數億美元於培訓計畫，以確保未來資料中心專案能持續取得具技能的工人供給。

Anthropic 於 2026-07-28 發布 MCP，為其 Model Context Protocol 的第五份規格，代表自該標準推出以來的最大幅度修訂。此更新將 MCP 重新架構為無狀態核心，移除持久式會話需求，以便部署於無伺服器基礎設施並進行水平擴展。發布之際，MCP 的每月 SDK 下載量已超過 4 億次——今年成長 4 倍——鞏固其作為連接 AI 代理與外部應用及企業資料來源的主導協定地位。 Anthropic 在 2026-07-28 的 MCP 中引入無狀態架構與正式擴充框架 該規格從根本上將 MCP 重新架構為無狀態核心，取代先前雙向且依賴會話的模式，改用輕量的請求/回應框架。透過移除要求伺服器維持持久式會話狀態的需求，此變更使部署能夠同時適用於無伺服器與邊緣基礎設施，並可在標準負載平衡器背後進行直觀的水平擴展。Anthropic 表示，這種降低營運負擔的做法，能讓開發者在連接器使用量持續擴大時，更有效率地管理複雜度。 該規格並引入一個正式的、具版本控管的擴充框架，提供標準化的路徑以在不修改其核心的前提下擴充協定。本次發布中有三項擴充項目升級：MCP Apps，讓

Anthropic 於 2026-07-28 發布 MCP，這是其 Model Context Protocol 的最大更新，並在 7 月 28 日正式推出。該協議的每月 SDK 下載量已超過 4 億次，代表今年成長了 4 倍。 這項更新從根本上以無狀態核心重新架構 MCP，取代先前雙向、依賴會話的模型，改為輕量化的請求—回應框架。這消除了伺服器必須維護持久會話狀態的需求，使部署能夠在無伺服器與邊緣基礎設施上運行，並配合橫向擴展。此次發布引入三項標準化擴充：MCP Apps 用於在沙箱化的 iframe 內呈現互動式介面；Tasks 用於長時間運行與非同步操作；以及 Enterprise Managed Auth，透過 Microsoft Entra 與 Okta 等身分提供者進行集中式存取控制。在 Anthropic 的 Claude 平台中，MCP 現在支撐了超過 950 個已列出的連接器。Zoom、Figma、Intuit 與 Netlify 已背書此次更新，並指出其在可靠性、擴展性與企業部署方面的改善。

根據 ChainCatcher，AEON（作為一個 AI Agent 經濟結算協議）已擴展至孟加拉，並整合兩個主要的行動支付錢包 bKash 與 Nagad。當地消費者現在可使用主流加密貨幣與 Web3 錢包進行離線零售與線上購買；AEON 的網路會自動將付款換算，並以當地貨幣向商家完成結算。AEON 目前在全球已涵蓋超過 5,000 萬家商家。

根據《每日經濟新聞》，截至 6 月底，韓國交易所買賣基金（ETF）的資產已超過 50 兆韓元。韓國投資管理公司（Korea Investment Management）執行長 Bae Jae-gyou 曾於 20 年前率先推動該國 ETF 市場，他表示，AI 將在未來十年重塑資本市場。近期在一次專訪中，Bae 強調，與沃倫・巴菲特以製造業為導向的策略不同，現階段的投資人必須適應由 AI 推動的時代，在這個時代科技將決定企業價值。他主張透過 ETF 工具對科技公司進行長線投資，而非投資個別股票。 Bae 將 AI 視為一個涵蓋範圍廣泛的生態系，延伸至半導體之外，還包括 GPU 製造商、能源供應商、資料中心以及網路設備。他警告不要把 AI 當作短暫的風潮，並指出它同樣將提升或改變製造業、金融、醫療、汽車與內容產業的生產力。

7月30日清晨（北京時間），聯準會將公布7月議息會議決議。這是主席凱文·沃什上任後的第二次FOMC會議，也可能是近年來最難預測的一次。 CME FedWatch工具顯示，截至7月29日，市場押注聯準會維持利率在3.50%至3.75%區間不變的概率為70.6%，加息25個基點的概率為29.4%。這一概率結構較一個月前變化不大——當時維持不變的概率為70.1%，加息概率為29.9%——說明圍繞本次會議的不確定性仍持續存在，並未明顯消散。花旗集團指出，目前市場對聯準會決定的定價分歧「是自2024年9月以來分歧最大的時刻」。但市場的真正關注點，或許並不在今晚的利率決定本身。 來源：cmegroup 比加息更值得警惕的「鷹派暫停」 傳統視角下，市場對FOMC的關注高度集中於利率是否發生變化。但本次會議的特殊之處在於：即使聯準會維持利率不變，政策信號的「方向」仍可能發生實質性轉變。 所謂「鷹派暫停」，是指聯準會在維持利率不變的同時，透過政策聲明、新聞發布會或官員表態釋放更強硬的訊號——強調通膨仍未完全受控、能源價格構成上行風險、經濟仍有韌性——從而引導市場重新定價「降息延後」甚至「加息重啟」。 沃

根據摩根士丹利的說法，7 月 27 日該公司首次量化生成式 AI 的投資回報，並建立三套估值框架。在自營基礎設施模型中，API 業務投資資本報酬率（ROIC）達 46%；超大型雲服務商的 GPU 租賃服務回報為 31%；第三方運算 API 服務回報為 25%。在基準情境假設下，單一 1 吉瓦資料中心於 75% 利用率條件下，約需 410,000 顆輝達 GB300 GPU，每小時租賃價格為 $8.50。 三大雲端服務供應商的資本支出合計預計將超過 1.4 兆美元。摩根士丹利對微軟、亞馬遜、Meta 與 Google 維持超配評級，原因是隨著 AI 從訓練階段轉向推論階段，GPU 需求仍持續成長；在 GPU 供給受限的生態系中，這將使自建運算營運商能憑藉定價能力，攫取可觀的利潤空間。

LG Uplus 決定在其位於坡州（Paju）的 AI（人工智慧）資料中心追加投資 1.3 兆韓元。此項投資用於支持目前正開發中的 200 兆瓦（MW）AI 資料中心第 2 階段的建設。預計於明年 6 月完工的運算大樓 1 已經完成合約，證實對 AI 基礎設施的高需求。新增資金將用於建造運算大樓 2 與 3、投資相關設施，並規劃運算大樓 4。坡州 AI 資料中心整合了 LG Electronics 的液冷解決方案、LG Energy Solution 的高效能不斷電系統（UPS）電池，以及 LG Uplus 具備的 27 年資料中心營運專業能力，作為「One LG」AI 基礎設施的核心樞紐。 LG Uplus 投資 1.3 兆韓元於坡州 AI 資料中心第 2 階段 LG Uplus 公布了其對坡州 AI 資料中心第 2 階段建設的投資決策。目前正在興建中的該設施具備 200MW 的容量。預計於明年 6 月完工的運算大樓 1 已經納入合約。公司將使用追加的 1.3 兆韓元建造運算大樓 2 與 3、投資相關設備，並推進運算大樓 4 的設計工作。 該設施整合 LG 集團技術 坡州 AI 資料

根據 Yonhapnews，LG U+ 於 7 月 29 日宣布，將為其 Paju AI（人工智慧）資料中心第二期追加 1.3 兆韓元投資。目前，該公司現有的 200 兆瓦設施正在建設中，第一棟建築預計於 2027 年 6 月完工。公司計劃運用新增資金興建更多建築及相關基礎設施，並結合 LG Electronics 的液冷技術、LG Energy Solution 的不斷電系統（UPS）電池，以及 27 年的資料中心營運專業經驗。

Iole 是一間掛牌於東京證券交易所（TSE）Growth Market 的公司，於 29 日宣布已開始購買 HYPE，該為去中心化交易所 Hyperliquid 的原生代幣。該公司於 16 日因進行股份認購權發行而將募資用途由「BTC 購買」變更為「虛擬資產（數位資產）購買」，其後亦將 HYPE 納入此擴大後的策略一併取得。Iole 表示，此項投資屬於其「Neo Crypto Bank」策略的一部分，將鏈上金融定位為「Agentic Commerce」時代的核心基礎設施，該時代由 AI 自主執行包含付款與合約在內的經濟活動。根據公司於 2026 年 7 月 28 日的研究，這代表 HYPE 首次被上市公司公開披露的取得與持有。 Iole 將 HYPE 購買定位為策略性基礎設施投資 Iole 於公告中披露「新數位資產 Hyperliquid（HYPE）收購之開始通知」，指出公司將數位資產持倉視為建立營運基礎的策略性資產，而非短線投資用途。Growth Market 是一個面向具成長潛力的創業公司與風險投資公司的掛牌市場。 公司解釋，基於「以智慧合約為基礎的鏈上金融將成為 Agentic

根據金十，Moonshot AI（亦稱 Moon Dark Side）近期完成一輪融資回合，籌集 35 億美元，估值達 350 億美元，超出最初預期。

根據 Yonhapnews，韓國忠清南道省於 7 月 29 日完成本屆政府首次組織改造；相關條例已獲省議會通過，並將於 8 月 10 日生效。此次改革設立兩個聚焦 AI 的機關：AI 基礎社會醫療與福利科，將 AI 整合至公共福利服務；以及 AI 產業創新局，以推進區域工業的 AI 轉型。此外，該省亦成立青年成長局，以監督青年就業、住房與在地安置支持，並設立社會團結經濟局，以促進社會企業與合作社。

根據格隆匯（Guru Club），知名的中國私募股權基金經理葛衛東（Ge Weidong）今日（7 月 29 日）就 AI（人工智慧）發展釋出強烈樂觀信號。他在一則微信動態中表示，他相信 AI 時代遠未結束。「這是通往最接近上帝之路的追求。誰能阻止？」葛說，並補充稱，任何阻撓 AI 研發進程的人都將遭到對手的「維度削減攻擊」。葛在此前的市場傳言中也曾於 7 月初發文，暗示可能進行實盤（portfolio）調整；但其後澄清他並未降低對科技龍頭的曝險。他在近期市場波動之際再次重申對 AI、算力與半導體的中長線信心。

MARA 執行長 Fred Thiel 表示，他在 7 月 23 日接受 Natalie Brunell 專訪時提到，用於 AI（人工智慧）基礎設施的電力，所帶來的回報比將同樣的電力投入比特幣挖礦要好得多。Thiel 說明，這種落差反映的是更嚴苛的挖礦經濟條件，原因在於比特幣預定的減半將降低區塊獎勵，而電力仍是業界最大的營運支出。這種轉變正在促使比特幣礦工重新定位自己為資料中心開發商：現在能耗資產決定競爭優勢，而不只是單靠挖礦機器。 MARA 以低於重置成本的價格收購電力基礎設施 Thiel 表示，MARA 在 2023 年底與 2024 年初開始購買原本曾安置挖礦設備的據點，且常常低於重置成本。到 2024 年底，公司已擁有約 70% 支撐其營運的基礎設施。MARA 已與 Starwood 合作推出一個平台，目標是約 1 吉瓦（gigawatt）的近期運算能力，並具備超過 2.5 吉瓦的路徑。該公司於 7 月同意收購一處位於德州的場址，可取得約 2 吉瓦電力供數位基礎設施使用。Thiel 否認 AI 將取代 MARA 投資組合中挖礦的說法，他表示只要能獲得免費、棄置（stranded

根據 Beating，OpenAI 今天發布了 GPT Transcribe 和 GPT Live Transcribe——兩款分別用於批次轉錄與即時情境（例如直播字幕與電話通話）的語音轉文字模型。根據 Artificial Analysis，GPT Transcribe 的詞錯誤率達 3.31%，較先前的 GPT-4o Transcribe 版本下降 0.7 個百分點。定價下調 25%，音訊每 1,000 分鐘為 4.5 美元。

根據 Marathon Digital 執行長 Fred Thiel 的說法，該公司同意於 7 月收購德州一處設施；該設施可為數位基礎設施提供約 2GW 的算力。Thiel 表示，在相同功率等級下，分配給 AI 基礎設施的電力所帶來的回報高於比特幣挖礦。Marathon 計畫在低成本或富餘能源的地區持續進行挖礦作業，只要其經濟性仍具吸引力。

Alphabet、Microsoft 和 Amazon 去年在 AI 基礎設施上花了 4,500 億美元，The Economist 於 5 月 28 日當地時間報導。預估今年支出將達 9,000 億美元，並在 2027 年前達 1.4 兆美元；同時，為了推動建置（buildout），Big Tech 今年借貸超過 4,000 億美元。這波投資激增代表史上最大規模的資本支出成長。然而，要合理化這樣的支出，將需要約 2.5 兆美元的年度 AI 相關收入；但根據 The Economist 引述的顧問公司 Exponential View，實際全球 AI 服務收入每年僅估計 1,500 億美元至 2,200 億美元，進而引發獲利能力疑慮。 Big Tech AI 支出達到歷史性規模 Alphabet、Microsoft 和 Amazon 去年投資 4,500 億美元於 AI 基礎設施。根據 The Economist 的說法，這三家公司預估今年將投入 9,000 億美元，並在 2027 年前達 1.4 兆美元。今年，Big Tech 企業借貸超過 4,000 億美元以資助 AI 資本支出。

根據《經濟學人》7 月 28 日的報導，美國大型科技公司（包括 Alphabet、Microsoft 和 Amazon）預計今年將在 AI 基礎設施上投入 9,000 億美元，繼 2025 年投資 4,500 億美元之後，並面臨到 2027 年計劃性支出達 1.4 兆美元的情況。然而，全網 AI 服務收入的估計僅為每年 1,500～2,200 億美元，遠低於支撐這類龐大投資所需的 2.5 兆美元。 該報告指出，儘管有 20%～30% 的美國及英國企業在營運中使用 AI，但多數依賴免費或開源的中國模型，而非付費服務。歐元區企業中只有 10% 正在積極採用 AI，而美國高階主管平均每週僅花 1.7 小時使用 AI。研究人員警告，至少有三分之一的 AI 支出可能無法帶來令人滿意的回報，因為相當多的投資資源來自「零和競爭」，目的在於攫取既有客戶，而非創造新市場。