歡迎收聽貓貓AI 科技與財經脈動，我是小明。 這真的是一個魔幻的時代啊，每天都有新劇情，我都快跟不上了。

大家好，我是熙宇。 確實，最近的AI進展跟地緣政治的交織，讓整個科技產業的佈局又更複雜了。

複雜？ 我看是亂七八糟吧！ 搞得我每天看新聞都一肚子火。 你知道嗎，最近日本那個數位大臣松本尚竟然說，如果日本AI再不加速， 搞不好會變成「AI殖民地」！

這什麼話？ 搞得好像要被外星人佔領一樣，有這麼誇張嗎？

哈哈，小明你別爆氣，但這句話雖然聽起來有點聳動，它其實在講， 如果我們國家在AI發展上落後太多，那未來很多關鍵技術、產業標準， 甚至我們的數據跟內容，都會被少數幾個領先的AI強國掌控，

真的會變成一種新型態的「殖民」關係。 它背後反映了一個很現實、很深層的危機感。 你要知道，現在AI競爭已經不是單純的技術領先問題了，它已經升級到國家戰略、

資源控制，甚至是全球產業標準的制定權，這是一種新型態的「國力競爭」， 而且沒有人想在這場競爭中落後。

國力競爭是沒錯啦，但「殖民地」這詞也太沉重了吧？ 難道AI時代還真的會有強國弱國之分？

當然會有，而且已經在發生了。 我們之前也提過，各國在AI關鍵資源和技術管控制度上持續加碼， 而中國最近的動作就特別值得我們注意。

就在今年6月11日，中國正式對「磷化銦」這類關鍵的光學晶片材料實施出口管制了， 要求出口商必須取得政府許可。

磷化銦？ 那是什麼鬼？ 聽起來好像什麼稀有金屬一樣。

講白話一點，磷化銦它其實是一種很特別的半導體材料，它是製造高速光學晶片的關鍵基礎。 你知道現代AI模型運算量越來越大，數據中心之間龐大的資料吞吐量， 都得靠這些高速光纖通訊晶片來支撐。

傳統銅線傳輸電訊號的架構已經到頂了，產業必須轉向光通訊。 如果沒有這種超高速傳輸，你的算力再強，資料也會卡在路上， 根本跑不動。

OK，所以這是AI的「高速公路」？ 那管制之後是怎樣？

結果就是，全球市場六吋的磷化銦晶圓，你知道它價格漲了多少嗎？ 從管制前的平均每片1400美元，在2026年6月已經飆漲到5000美元， 漲幅超過250%！

這什麼概念？ 就相當於你以前加一次油五百塊，現在要兩萬五千塊！ 這簡直是天文數字，直接把成本推到天花板。

哇靠！ 兩百五十幾趴？ 這真的很扯！ 這不就是坐地起價嗎？ 這不是燒錢黑洞是什麼？ 根本是把別人的AI發展綁架起來！

沒錯。 這就是地緣政治的「實體護城河」啊，講白話一點，就是某個國家直接掌握了別人要發展AI、 要蓋基礎設施，那些必須要的重要資源、關鍵材料或核心技術， 讓你有很強的議價能力跟控制權。

它直接影響了全球AI數據中心建置的成本跟速度。 你要建置一個頂級數據中心，不只是要有像Nvidia這種公司提供的、 專門用來跑AI運算的圖形處理器，也就是我們常說的GPU，

還要確保裡面的通訊是暢通無阻、高效運作，而這都需要這些關鍵的光學晶片。 中國掌握了全球大約七成的銦供應，就掌握了一部分的定價權跟話語權。

甚至Coherent執行長Jim Anderson在今年6月訪中， 都還要特別交涉磷化銦的出口許可證審批延誤問題。

所以現在搞AI，不只要有錢，還要確保你有貨源？ 這太瘋狂了吧！ 還有沒有什麼更扯的？

還有呢。 就在管制磷化銦的同一個月，也就是2026年6月11日，中國國家發展和改革委員會， 簡稱NDRC，他們宣布全面實施「AI+」倡議，規劃未來五年，

從2026到2030年，要投資大約兩兆人民幣，來建設全國的AI數據中心網絡。

兩兆人民幣？ 這簡直是...All in 到一個境界！ 這是什麼概念？ 是把所有身家都拿出來壓寶的意思嗎？

這就是中國全面實施「AI+」倡議的具體行動，「AI+」說白了， 就是把人工智能技術應用到各行各業、各個層面，從產業到基礎設施， 都要AI化。

這個計畫目標是到時候有八成的晶片都要來自國內供應商。 講白話一點，他們就是要打造一個完全自主可控的「紅鏈」AI生態系， 預計到2030年AI相關產業規模會突破10兆人民幣。

這不是一個小目標，這是一個國家級的戰略，要從底層硬件到上層應用全部自己來。

八成晶片國產化？ 這野心也太大了吧？ 他們真的做得到嗎？ 這感覺像是在玩一個超級大型的，自己蓋城牆、自己生產資源、 自己訓練軍隊。

是啊，這其實就是我們之前一直強調的「K型分化」跟「雙軌化」格局正在加速成形。 講白話一點，「K型分化」就像英文字母 K 一樣，就是說發展好的那一端會越來越好，

發展慢的那一端則會越來越差。 它代表的是產業或經濟體之間差距越來越大的現象。 而「雙軌化」呢，簡單來說，就是全球科技生態系將分裂成兩個不同的、

各自獨立的軌道，也就是兩個不同的供應鏈跟技術標準體系。 雖然這種模式可能導致效率降低、成本推高，但對中國這樣追求科技自主的國家來說，

這是一種必要的「韌性」投資，為的是國家安全跟核心技術的掌握。 他們甚至在最近的第四屆中國國際供應鏈促進博覽會，也就是我們常說的「鏈博會」上，

於今年6月22日至26日首次設立了「人工智能專區」。

鏈博會？ 這又是什麼？

嗯，「鏈博會」，全名是中國國際供應鏈促進博覽會的簡稱。 講白話一點，它就是中國辦的一個大型國際展會，目的就是要展示並促進他們自己的供應鏈合作， 特別是針對AI這些關鍵領域。

它就是一個展示平台，讓他們去促進中國跟中東、東南亞這些「非西方國家」在AI基礎設施跟數據中心的合作。

意思就是，既然美國要限制，那我們就找自己人玩，積極推動「新型全球供應鏈合作框架」， 意圖繞開西方技術限制。

所以是大家各玩各的，要組自己的聯盟了？ 那美國呢？ 美國就眼睜睜看著嗎？

美國當然也不是省油的燈。 就在這個月，白宮對知名的AI公司Anthropic，這是一家跟OpenAI齊名的頂尖AI研究公司，

以及它旗下的頂尖大型語言模型，也就是他們的主力模型Mythos， 採取了嚴格限制。 最初是6月13日發布指令，先是僅限美國公民使用，後來更要求Anthropic將其兩款模型從市場移除。

移除？ 這也太霸道了吧？ 背後的原因是什麼？

美國商務部給的理由是「國家安全考量」。 他們對這些頂尖的AI模型可能帶來的潛在風險，包括資安、惡意應用， 還有可能被敵對國家利用，都抱持著極高的警惕。

有消息指出是模型存在「越獄」漏洞，講白話一點，就是有人找到了方法， 去繞過AI模型原本的防護跟限制，讓它產生不該生成的內容， 或者被與中國有連結的組織存取。

這也是一種地緣政治競爭，只不過這次是從軟體的AI模型層面去進行管制。 雖然最後美國政府又在6月底局部放寬限制，允許一些「可信任夥伴」使用，

甚至在6月30日完全解除了管制，但這個來回拉扯，就說明了在先進AI模型這塊， 美國政府的介入有多深。

哇，這比我每天追劇還刺激。 所以現在的AI，不只是技術之戰，也是資源之戰，更是國家之間的「信任」跟「控制」之戰。

所以日本數位大臣說「AI殖民地」，也就不只是嚇嚇人而已了。

沒錯。 這已經變成了一個真實的考驗。 這讓整個全球AI發展的成本結構和供應鏈的穩定性都面臨巨大的變數。

那當然，在這種大環境下，所有的科技巨頭，他們在AI的投入跟策略， 也都會隨之調整。

好，那講完這些讓人爆氣的地緣政治角力，我們來看看這些科技巨頭們， 在應用層面又是怎麼出招的。 畢竟，燒了這麼多錢，總得變現吧？

不然不就成了「燒錢黑洞」的終極版？

確實。 我們之前也聊過AI戰火從底層算力延燒到應用層面，而蘋果的「資本輕量化」策略是其中的關鍵。

最新的進展是，我們一直關注的蘋果裝置端生成式AI服務「Apple Intelligence」， 在中國市場雖然面臨嚴格的AI法規，但就在今年7月15日，

它終於正式獲得中國國家互聯網信息辦公室的批准了。

喔？ 這Apple不是一向都很硬氣嗎？ 怎麼這次妥協了？ 跟誰合作了？

這邊就很有趣了。 Apple Intelligence在中國市場，將會整合阿里巴巴的「通義千問」模型， 這是一套阿里巴巴開發的、中國本土很強大的大型語言模型，用來提供生成式AI服務。

甚至連百度也確認正在跟蘋果洽談合作，未來Siri的AI搜尋功能可能也會由百度來支援。 這標誌著裝置端AI市場與本地生態整合的新里程碑，也代表蘋果在面對中國市場時，

必須選擇在地合作夥伴，才能順利推進。

哇，Apple也得低頭啊，這什麼意思？ 本土化到這種程度？ 我還以為Apple會用自己家的模型，或者跟美國的OpenAI合作呢！

這就是地緣政治下的現實考量。 Apple必須要跟中國本地的AI公司合作，才能符合中國嚴格的AI監管要求。

但這其實是蘋果很聰明的一步棋，既能進入中國這個巨大的市場， 又能堅守它「裝置端AI」的核心策略。

簡單來說，大部分輕量級的AI運算還是可以在iPhone等裝置上完成， 只有那些需要強大算力的複雜模型，才交由中國本地的雲端服務。

這也是一種「資本輕量化」的體現，讓它不必在中國也投入巨資去蓋一堆數據中心。

所以手機要開始更聰明了，但這又是燒誰的錢？

這當然是加速了整個裝置端AI的發展，講白話一點，所謂「裝置端AI」， 就是讓AI模型直接在你的手機、電腦這些終端裝置上運算，而不是全部都傳到雲端處理， 特別是在硬體層面。

連SK海力士都已經在今年7月28日宣布，計畫在今年下半年量產次世代的LPDDR6記憶體了。 講白話一點，這就是一種專為手機、筆電這些裝置設計的新型態記憶體，

記憶體你知道吧，就是幫你的電腦跟手機暫存資料，讓它可以更快反應的東西。

LPDDR6？ 這東西很厲害嗎？

LPDDR6，全名是 Low Power Double Data Rate 6， 它是一種高速、低功耗的記憶體規格，嗯，它就是專門為邊緣AI設備設計的，

也就是那些在你的手機、智慧手錶或智慧家電這些終端裝置上直接跑AI的設備。 它的傳輸速度比現在的LPDDR5X提升了大概33%，功耗卻能降低20%以上。

這對手機、平板這種終端設備來說，就是直接的效能提升，代表你的手機可以跑更複雜的AI模型， 而且更省電。

據說小米會成為首批客戶，甚至還有傳言說中國的長鑫存儲LPDDR6也打入了小米的供應鏈， 這也讓記憶體市場的競爭更白熱化。

更快更省電，聽起來很香啊。 所以大家都在往裝置端跑，是為了避免那個燒錢黑洞嗎？

部分是這樣。 但也有一些巨頭，還是在持續投入那個「燒錢黑洞」，而且是毫不手軟。 我們來看Alphabet，也就是Google的母公司。

他們最近公布了2026年第二季的財報，雲端收入年增率高達82%， 數字非常亮眼，但它為建設基礎設施，也就是投資在硬體設備、

數據中心等固定資產的「資本支出」，卻近乎翻倍，達到了449.24億美元。 你知道這個季度，他們的雲端積壓訂單已經首次突破五千億美元，

達到了5140億美元，但自由現金流卻首次轉負，講白話一點， 就是公司在支付完所有營運開銷和投資之後，手上剩下的現金， 第一次變成負的，變成負59億美元。

哇，這就是典型的燒錢黑洞吧？ 營收數字漂亮，但後面那個錢坑也太大了吧！ 八成營收的增長，資本支出翻倍，這也太魔幻了。

所以他們是真的在燒錢做「AI水電工」的基建？

沒錯，這就是「先建設、後變現」的策略，他們在玩一個非常長期、 非常重資產的遊戲。 Google Cloud的執行長Thomas Kurian就說， 供給受限代表他們有定價能力。

這些跟Anthropic簽訂的AI運算容量預售合約，就是把這種稀缺性轉化為未來數年的合約營收。 所以你看，它短期燒錢，但長期積累了巨大的「實體護城河」。

那微軟呢？ 微軟不是跟OpenAI綁很緊嗎？ 他們也燒這麼多錢嗎？

微軟的策略就很有趣了。 他們確實也在大力投入AI，但同時，卻已經開始採取非常嚴格的成本控管措施。

例如，他們旗下知名的AI輔助程式碼工具GitHub Copilot， 已經從原來的吃到飽模式，轉向更精細的「按量計費」了。

什麼？ 連程式碼工具都要按量計費？ 那不是會逼死工程師嗎？ 我就躺在床上把它看完了，想說這真的很扯！

這不就是把大家逼瘋吧！

還不只如此，微軟甚至開始監控他們內部員工的AI算力消耗。 你知道嗎？ 有員工一個月用AI刷掉的token費用，最高紀錄竟然高達兩萬八千美元。

兩萬八千美元？ 折合台幣就是九十萬左右！ 我說微軟你是認真的嗎？ 一個員工用AI一個月花掉九十萬？

這不是開源節流，這是要直接把AI功能關掉了吧？ 這也太誇張了！

這就說明了AI「推論」的實際成本有多麼驚人。 所謂「推論」，就是當AI模型已經訓練好之後，你丟資料給它， 讓它去實際執行、產生結果的那個過程。

當AI廣泛應用在企業內部，每個員工都在頻繁使用時，那個算力消耗會非常驚人。 所以微軟現在也把預設的工作負載，從比較昂貴的OpenAI頂級模型，

切換到他們自己相對成本較低的OpenAI GPT-5.6 Sol模型。 這款是他們針對內部應用，特別優化過成本效率的模型。

這就是他們在積極尋找「本賺比」的效率解方，講白話一點，這個「本賺比」指的就是他們要找到最高的「投入產出比」， 如何在AI投資與實際產出之間找到最佳平衡。

所以，Google是在狂蓋高速公路，微軟則是在努力優化每輛車的油耗， 是這樣的意思嗎？

你這個比喻很精準。 Google在扮演「AI水電工」的角色，持續砸重金建立基礎設施， 希望未來能像水電瓦斯一樣，穩定地收費。

而微軟則是在努力將這些高昂的AI成本，轉化為更有效率的服務和更健康的「本賺比」， 所以它會更注重實際的變現和成本控制。

這兩種策略，其實都反應了AI狂潮「下半場」的殘酷現實。

總結一下，我們今天看到，一方面是國家之間為了AI資源和技術在打地緣政治戰爭， 從材料到模型，都在搶奪「實體護城河」；

另一方面，科技巨頭們在應用層面，也各自用不同的策略，來應對這個「燒錢黑洞」跟追求「本賺比」。

對，不管是中國兩兆人民幣的基建投資，還是磷化銦的價格飆漲， 又或者是蘋果在中國市場的「本土化」策略，以及Google和微軟在AI成本上的兩種截然不同的態度，

都說明了AI的發展已經進入了一個深度調整期。

那熙宇，作為投資人，在這個充滿地緣政治角力、資源管制、以及巨額燒錢的AI時代， 我們到底該相信哪個故事？

是那些深不可測的「實體護城河」所代表的長期價值，還是眼前這些科技巨頭們努力擠出來的「本賺比」數字？

這個問題，真的是值得我們所有投資人深思。 感謝大家收聽貓貓AI 科技與財經脈動，我們下週再見。

再見！