黃仁勳要更多電。記憶體俱樂部一天多 2 家。

今日的台北科技圈被黃仁勳的員工大會塞滿。北士科 T17、T18 預定地當場宣告了新總部設計與時程，連帶把「能源夠不夠用」這個產業命題重新攤在桌上。同一天韓國 SK 海力士跟美國美光雙雙跨進 1 兆美元市值。AI 寫程式工具的版圖也悄悄換了一輪，微軟傳要員工停用 Claude Code、Anthropic 反向擴大 Claude Mythos 的合作對象。職場端 FDE 這個職缺一年內成長 800%，但初階職缺的失血主因，新研究指出其實是遠距，不是 AI。資安那頭，Zero-Day Clock 用一張圖把「漏洞利用時間正在被 AI 壓縮」這件事說得很直接。

黃仁勳要更多電，星群、3000 人、1500 億美元

黃仁勳這趟訪台行程進到第三天，員工大會直接辦在北士科 T17、T18 預定地。他在現場揭露新總部「星群」（Constellation）的設計與時程。

星群的核心概念是「透明」。

• 大量玻璃帷幕，與美國總部下下一代建築同設計，兩地同步建造
• 沒有電梯
• 預計 2026 年底動工，2030 年完工讓員工搬進去
• 黃仁勳：「輝達必須成為透明的公司，讓所有人可以信任及依賴」

「不是恐龍」是這場大會的另一句金句。黃仁勳明確表示星群落成後仍會保留彈性 WFH 政策，並親自回應員工抱怨周邊商品店點數無法在美國總部使用，承諾用「解決技術問題的精神」處理這項跨國庫存難題。

招募節奏沒有放緩。黃仁勳透露輝達在台灣即將再招 3000 名員工，並對「員工因地理位置考慮其他公司」的匿名提問直接回應「這是說不通的」。領導者首要職責就是創造條件讓人才在公司內部完成畢生事業。台灣涵蓋了輝達幾乎所有核心業務：晶片設計、軟體工程、機器人工程、AI 研究、系統與研究。

對台支出曲線是這場大會最具體的數字。

• 4-5 年前：每年 100 到 150 億美元
• 現在：每年 1000 到 1500 億美元
• 黃仁勳：「台灣是 AI 革命的中心（epicenter），所有晶片與封裝技術的出處」

接著黃仁勳話鋒一轉，向坐在現場的台北市長蔣萬安喊話：輝達需要在台灣使用更多能源，人類員工需要米飯，AI 員工需要的是電力。

「未來台灣會把人類員工、機器人員工和 AI 員工整合在一起。要做到這件事，需要更大量的電力。能源成長對台灣 GDP 至關重要。」

這句話放在當天的全球新聞脈絡裡並不孤立。IEA 預估 2030 年全球 AI 伺服器耗電量將飆到 1200 TWh，相當於近四個台灣的年總電量。美國能源部 5/20 才因高溫電力危機緊急授權 PJM 電網可強制限制 AI 資料中心用電，34% 的新增美國資料中心已轉向 BTM（Behind-the-Meter）模式，自建小型燃氣輪機、小型核反應爐 SMR 與大容量儲能的獨立微電網。NextEra 同期宣布以 670 億美元全股票收購 Dominion Energy，合併後掌握 130 GW 大負荷管道，戰略是在核電廠區透過微電網直供科技巨頭，繞過擁堵的 PJM 公共電網。

回到台灣這頭，台化首度參展 COMPUTEX 2026，董事長洪福源宣布把石化與塑膠本業延伸到資通訊、半導體與 AI 產業鏈。高潔淨度茂金屬 PP 年底量產可供 FOUP 半導體晶圓載具、5N5 高純度電子級低碳氫氣 2027 Q3 產出、PI 單體與光阻 PR 材料切入半導體封裝。同時台化也加碼 AI 運算中心招商，把現有廠房土地、自建電廠、台電備援、綠電一起當賣點。

如果星群 2030 啟用前能源側準備不上，輝達在台灣的 ramp 會被供電節奏拖住；如果台灣這幾年能把電力與綠電結構接上 AI 算力曲線，1500 億美元那條線就還有往上拉的空間。

記憶體俱樂部一天多 2 家

5/27 對全球記憶體晶片來說是門檻日。SK 海力士當日市值正式突破 1 兆美元，成為亞洲第三家躋身「1 兆美元俱樂部」的企業，緊隨同業三星電子之後。同一天美光科技市值首次達到 1 兆美元。

韓股那頭的整體溫度更直白。

• KOSPI 今年以來累計漲幅追到 100%
• 從 5000 點飆到 8000 點
• 對標的是 1999 年那斯達克 100 的 102% 歷史紀錄
• KOSPI 企業 2026 營業利益預估暴增逾 200%，達 919 兆韓圜（約 6170 億美元）

少有觀察人士對韓股發出警告。理由是全球對記憶體晶片的需求出現結構性變化，從周期波動轉向更持久的成長趨勢，加上南韓擁有「最適合 AI 革命的產業結構」，除了記憶體之外還有實體 AI 所需的機器人與自動化供應鏈。

Counterpoint 報告把這波熱度量化得更具體：2026 Q1 全球 DRAM 營收季增 80% 創歷史新高，逼近千億美元。HBM 與 AI 資料中心 LPDDR5 搭載量增加是關鍵動能。三星 Q1 拿下 38% 市占擴大對 SK 海力士的領先；美光維持穩定市占並持續擴產；中國長鑫存儲 CXMT 在 AI 帶動下 DRAM 營收年增超過 700%、市占升至 8% 成為全球第四大供應商，並準備 IPO 進一步擴張產能與切入 HBM。Counterpoint 預估 2026 Q2 DRAM 平均價格將再季增 50%（含 HBM 與一般 DRAM），全年市場營收年增超過 300%。

摩根士丹利首場 Asia AI Summit 5/28-29 在台北舉行，半導體研究主管詹家鴻給出對應的供應鏈觀察。

「目前 AI 硬體需求完全不是問題，關鍵在於產能釋放速度。2027 年整體 AI 半導體市場可穩健成長約 60%。」

詹家鴻特別強調，這種「逐年慢慢成長」的節奏對資本市場更具吸引力，能確保產業呈現穩定、循環性的成長，而非一次性爆發後在 2028 年面臨嚴重崩跌的風險。他也指出 DRAM 與 3nm 是兩大瓶頸，這些供應限制反而避免供過於求。算力與產能受限也迫使巨頭把資源從「模型訓練」抽離、優先投入能直接變現的「推論」，導致超大型訓練叢集難以如願建立。

如果 HBM4 / HBM4E 出貨節奏順利、CXMT IPO 後產能擴張不打亂報價秩序，記憶體這條「兆美元俱樂部」會變成 AI infra 的第二支軸（GPU 之外）。如果擴產過熱，從去年才剛開始的這輪上行就會被自己壓回去。

微軟內部換工具，Anthropic 把 Mythos 推出去

媒體報導微軟高層近日要求內部工程師在 6 月 30 日之前停用 Claude Code，改用自家 GitHub Copilot CLI。引述部分推測，成本可能是原因之一，Claude Code 是按 token 計費的高價產品，內部大規模使用會明顯增加開支。

這件事不能只看成本。微軟同時是 OpenAI 重要投資人與 GitHub Copilot 母公司，內部統一使用自家工具還有另一層戰略考量：不能讓競爭對手 Anthropic 透過微軟員工的使用數據反向學習微軟工程實踐。

Anthropic 那頭走的是相反方向。Claude Code 負責人 Boris Cherny 受訪時公開表示 AI 模型已開始進入「自行迭代」階段，每個世代的進步來自模型協助下一代模型的開發。他主張軟體開發正逼近「奇異點」：當 AI 能可靠地閱讀、撰寫、重構、debug 任意規模程式碼，傳統 SaaS 護城河（功能差異、流程綁定、整合複雜度）就會被快速瓦解，因為使用者隨時可以叫 AI 寫一個更便宜的替代品。對 SaaS 廠商而言，未來的競爭點不是更深的功能，而是更獨家的資料、更貼近使用者習慣的工作流。Cherny 也提到 Claude Code 內部 dogfooding：團隊用 Claude Code 寫 Claude Code，效率倍增。

同一時間，Anthropic 公布 Project Glasswing 下一步計畫：擴大 Claude Mythos 合作對象，從 4 月初的特定科技與金融廠商，這次新增政府等組織，最終目標是把這個模型公開推出給一般企業。

Anthropic 4 月公布 Claude Mythos 預覽版時，曾說明「該模型尋找程式碼漏洞的威力極大、若被濫用可能有不良後果」，因此採取受控釋出。Project Glasswing 就是 Anthropic 把 Mythos 限縮在「自家信任夥伴 + 政府」之內的擴張節奏，目的是在公開推出前先收斂濫用風險。

如果 Claude Mythos 推得開、企業真的接受這種「強力但需配套控管」的安全模型，AI 寫程式工具的競爭就會從「誰寫得快」延伸到「誰能交付企業級資安責任」。如果微軟「不准內部用 Claude Code」這條走向被其他大廠跟進，Anthropic 的企業端護城河就要靠 Mythos 撐起來。

AI 落地缺的人手是 FDE，缺的職缺其實不是 AI 砍的

企業買了 AI 不代表 AI 能真的運作。這個落差正在催生一個新職能：前線部署工程師（Forward Deployed Engineer，FDE）。

• FDE 在 2011 年由 Palantir 創立，把解決方案工程師與整合工程師合併為單一職能
• 2025 年 1-9 月美國 FDE 職缺成長 800%
• LinkedIn 數據：2023-2025 美國新增 8500 個 FDE 職位
• Box 執行長 Aaron Levie：「FDE 即將成為科技業最搶手的職位之一」
• Google Cloud、OpenAI、Anthropic 同期相繼大規模投入

FDE 的核心定義從一開始就很清楚，能同時向企業銷售 AI 產品、並且教導 AI 模型如何在該企業環境中真正運作的人。AI 瓶頸正在從「能否建構」移到「能否落地」，FDE 是填補這個缺口的人。

不過企業實際層次的人力故事還有另一條線。Mercer 涵蓋 1.2 萬名高階主管的全球調查指出，99% CEO 預期 AI 將在未來兩年內導致至少部分人力縮減。職場福祉同步下滑：在工作中感覺良好的員工比例從 2024 年的 66% 降到 44%，22-27 歲新鮮人風險最高，因為企業優先削減的正是訓練新人的入門職位。奧緯（Oliver Wyman）全球 CEO 調查顯示，企業主動縮減初階職位的比例一年內從 17% 跳升到 43%。

但這個故事的因果，新研究說可能不全是 AI 的功勞。

倫敦政經學院博士後研究員 Peter John Lambert 與艾利森科技研究院高級研究經濟學家 Yannick Schindler 分析了 Revelio Labs 的 2.43 億筆新聘履歷、Lightcast 4.07 億筆職缺（美英加澳 2017-2025）後指出：遠距工作而非 AI 才是初階職缺下滑的主要因素。

「同時控制 AI 與遠距兩變數時，AI 效果大幅減弱，常不具統計顯著性。遠距上班的影響仍然穩定。」

研究估計到 2025，遠距曝險高的職業，初階職缺下滑幅度比不適合遠距的職業還高 4-5 個百分點。問題核心是組織管理，遠端較難監督、培訓、帶領新人，提高早期人才投資的成本。OpenAI 執行長 Sam Altman 同期公開表示，自己對 AI 摧毀白領的早期判斷「相當錯誤」，AI 衝擊入門白領遠沒有預測的嚴重。

裁員的鏡頭跟招人的鏡頭同時開著。一邊 99% CEO 喊要靠 AI 縮編，另一邊 FDE 職缺 800% 起跳。如果企業真的在大幅換人結構，FDE 這種「會賣會教 AI」的人會吃到第一波紅利；如果 AI 投資回報持續不確定（Mercer 報告也說只有 27% CEO 表示 AI 投資回報達到或超越預期），裁員會放慢、招新人會回流。

資安：漏洞利用時間正在被 AI 壓縮

Sysdig 的 Sergej Epp 建立的 Zero-Day Clock（ZDC）網站用一張圖把資安現況說清楚。漏洞從被發現到被利用的平均時間，已從 2021 年的近一年大幅縮短到 2026 年的一天多。ZDC 預測 2027 年將進一步壓縮到一小時，最終可能僅剩一分鐘。

在揭露前就被惡意利用的「零日漏洞」比例同步飆升：

• 五年前：31%
• 現在：73.2%
• 超過六週後仍未被利用的漏洞比例：0%
• ZDC 提醒這只追蹤已公開揭露的漏洞利用，私人或國家層級的利用可能更早

ZDC 給出的對策也很激進：硬體軟體預設啟用安全功能、採用零信任架構、70% 漏洞源於記憶體安全問題故應以 Rust 取代 C/C++、系統採「可拋棄式設計」（disposable by default）確保受攻擊機器能輕易還原、提供開源 AI 驅動防禦工具（例如開源版 Mythos）。最具挑戰性的一條是：軟體開發商必須為安全漏洞造成的損害承擔責任。

威脅那一側的速度也在加。資安公司揭露中國駭客自 2022 年起持續攻擊亞太與中東電信業者，特別是哈薩克、阿富汗與印度。本次披露的新式惡意程式 Showboat 與 JFMBackdoor 同時鎖定 Linux 與 Windows 系統，從攻擊手法與 C2 基礎設施特徵看，與已知中國 APT 群組高度相關。電信業者掌握大量用戶通訊紀錄與訊號路徑，是國家級行為者的高價值目標。

微軟同期修補 SharePoint 遠端程式碼執行漏洞 CVE-2026-45659，已通過身分驗證的攻擊者可遠端執行程式碼。SharePoint 是企業文件流轉的核心節點，一旦低權限帳號加上未修補環境湊在一起，可橫向取得大量敏感文件甚至跳板攻擊 AD。微軟同期也在預覽 Defender for Endpoint 自動隔離被駭端點的新功能，傳統「先警示再人工介入」太慢，新功能在偵測到高信心被駭跡象時直接切斷該端點對網路與雲端服務的連線。PuTTY 0.84 修補 SSH 金鑰交換、ECDSA 數位簽章、Telnet 三項可能導致 DoS 的漏洞，IT 管理員值得儘速升級。

如果 ZDC 的預測走到 2027 年「漏洞利用時間壓縮到一分鐘」，企業資安從「人工監控加補丁週期」這套基礎模型就會破掉，必須換上 AI 對 AI 的攻防架構；如果 Rust、可拋棄式設計、軟體責任這三條對策有一條法規化成功，整個產業的開發流程就要重新訓練。