AMD 資料中心 +57%。Cerebras 鎖 OpenAI 200 億算力。

5/5 是少數幾天 AI 產業三條主線同步翻頁的日子。

晶片端 AMD 公布資料中心 +57%，Cerebras 啟動第二次 IPO 並把 OpenAI 750 MW 算力綁進承銷書；工程端 NVIDIA 把 OpenAI Codex 變成全員必備工具、Karpathy 把 10x 工程師的天花板直接拆掉；政策端白宮研議 AI 模型公開發布前審查，立場跟過去一年放寬監管完全反過來。

醫療端同一天也出一條重要進展。哈佛 BIDMC 在《Science》發表 o1 模型急診室初步分診 67% 命中、比兩位主治醫師的 55% / 50% 都好。

下面五節依重要性排。

AMD 資料中心 +57%、Cerebras 鎖 OpenAI 750 MW、聯發科 ASIC 升級、Sony 加產感測器

AMD Q1 全面超預期。

• 總營收 102.5 億美元、年增 38%（高於市場預期 98.9 億）
• 淨利從 7.09 億升至 13.8 億美元
• 調整後 EPS 1.37 美元（高於預期 1.29）
• 資料中心業務 58 億美元、年增 57%（從 36.7 億拉上來）
• 第二季預估營收 112 億美元（市場預期 105.2 億）

蘇姿丰把資料中心明確指為 AMD 營收與獲利成長的主要驅動力，伺服器業務成長將顯著加速。

AMD 預計 2026 年稍晚出貨首款「Helios」AI 資料中心機架式系統，與 NVIDIA 售價 300 萬美元以上的 Grace Blackwell 與 Vera Rubin 直接競爭，OpenAI 與 Meta 已下訂。上週 AMD 與 Intel 聯手推出針對 x86 CPU 的「AI Compute Extensions」新指令集，運算密度提升 16 倍。AMD 在 GPU 仍落後 NVIDIA，但 CPU 的領先讓 agentic AI 重塑運算需求時受惠。

Cerebras 第二度叩關美股 IPO。

• 5 月 13 日定價、代號 CBRS、那斯達克全球精選市場掛牌
• 籌資金額上看 35 億美元（含超額配售最高 40.3 億）
• 承銷主辦行：摩根士丹利、花旗、巴克萊、瑞銀
• 最關鍵客戶 OpenAI：1 月雙方簽下逾 200 億美元多年期合約、OpenAI 取得 750 MW AI 算力，2 月已部署第一個跑在 Cerebras 硬體的模型
• OpenAI 並借出 10 億美元做 Cerebras 營運資金、持有 3,340 萬份認股權證
• AWS 3 月也宣布採用 Cerebras WSE-3
• 2025 年營收 5.10 億美元（前一年 2.90 億）、由虧損 4.85 億轉為獲利 8,790 萬美元

主打技術是「晶圓級引擎」（Wafer-Scale Engine），把運算與記憶體整合在單一矽晶片，自稱記憶體頻寬是 B200 封裝的 2,625 倍。

記憶體那條同步翻頁。Sandisk Q3 營收 59.5 億美元年增 97%，資料中心部門年增三倍以上至 14.7 億美元；GAAP EPS 23.03 美元、Q4 預測營收 77.5-82.5 億美元。希捷與威騰電子的 SSD / HDD 長期供應協議延長到 5 年；希捷與所有大型雲端和超大規模客戶簽 Exabyte 級供應協議，到 2027 年的 nearline 硬碟產能幾已分配殆盡。

聯發科這邊有一條結構性升級故事。中信投信解讀新一代 AI ASIC 專案中，聯發科有機會從過去單純供應 I/O 晶片切入最核心的運算晶片設計，產品 ASP 直接翻倍、整體毛利率顯著上移。下一個觀察點是 5/6 Arm 財報後對台灣 ASIC 設計服務鏈（聯發科 / 創意 / 世芯）的訂單能見度。

Sony 拿到日本政府以《經濟安全保障推進法》補助的 600 億日圓（約 3.78 億美元），用於擴熊本縣影像感測器產線。經濟產業大臣赤澤亮正：「影像感測器是人工智慧時代的關鍵設備。」

物理 AI（Physical AI）讓自駕車、無人機、工業機器人、智慧製造把影像感測器從智慧手機畫素元件升級為攸關系統運作與生命安全的關鍵基礎設施。三星與豪威（OmniVision）正以高畫素堆疊架構與車用市場兩面包夾 Sony，下半年看 Sony 能否將這筆硬體產能投資轉化為下代技術的護城河。

光通訊與 CPO：格羅方德 SCALE、TrendForce 出貨三倍、台廠 SiPh 整合

格羅方德 4 日推出矽光子共同封裝光學（CPO）技術「SCALE」。相對於傳統銅線連接，CPO 提升頻寬密度與系統擴展能力，已成功提升單一光纖上的數據傳輸容量。CPO 是把光學元件從機殼背板搬到晶片旁邊，讓資料在電光轉換之間少跑一段，降低延遲並提高頻寬。

TrendForce 把市場規模量化：

• 全球光收發模組出貨量 2023 年 2,650 萬組
• 2026 年成長三倍多至 9,200 萬組
• 800G、1.6T 高速可插拔光模組需求快速成長
• 中國中際旭創、新易盛主導乙太網路 / FTTx 量大通用領域
• 美系 Coherent、Lumentum 集中高附加價值 DWDM 與 coherent optics

美系業者啟動策略轉向：從自有產能轉向更高度依賴外包，優先選擇已在東南亞設立工廠的科技公司（「非中供應鏈」Out of China）。台灣承接龐大外溢訂單。

矽光子（SiPh）與 CPO 架構成為長期方向，競爭焦點從單純組裝能力轉移到能否整合前段晶圓製程與先進封裝平台。台灣具備「晶圓到系統」整合能力（晶圓代工 PIC 製程、封測代工、先進封裝、光電混合測試平台、高精度光學組裝、伺服器 ODM），跨界的科技業者若能及早布局半導體結合光通訊關鍵製程，可從零組件供應商躍升為 AI 資料中心關鍵基礎設施夥伴。

NVIDIA 全員 Codex、Karpathy 拆 10x 工程師上限、AI 職缺 +32%

NVIDIA 黃仁勳發出內部郵件，要求一萬名員工（含工程師到人資、財務、法務等行政部門）必須全面導入由 GPT-5.5 驅動的 OpenAI Codex 編程工具。

軟硬體一體化的正向循環是這次動員令的硬底氣：

• Codex 跑在 NVIDIA 自家 AI 基礎設施、針對 Blackwell 系列做專屬優化
• 推理延遲達到近乎「即時」水平
• 已有非技術背景員工開發出自動化工作流，效率提升讓黃仁勳「嘆為觀止」
• CHRO 也能用自然語言產出複雜的人才篩選腳本與財務模型
• OpenAI 大模型 + NVIDIA 硬體形成「用最好晶片訓練最強模型、用最強模型設計下一代更好晶片」的正向循環

一萬名員工同時是 NVIDIA AI 生態系的測試員，未來可能向其他企業推廣這種「全員 AI」的轉型模式。

Karpathy 同期把工程範式推下一格。Sequoia AI Ascent 2026 由合夥人 Stephanie Zhan 主持的對談中拋 agentic engineering 概念。他自己把 2025 年 12 月當作信任曲線的分水嶺：「最新一代模型生出來的程式碼大多『就是對的』，幾乎想不起上次親手改過 AI 的輸出是什麼時候。」

寫程式分三代：Software 1.0 寫明確規則、2.0 訓練神經網路、3.0「prompt 即程式」，寫進 context window 的內容就是控制 LLM 這台「可程式化解譯器」的指令。

「LLM 不是動物，是鬼魂」是這場演講最被引用的一句。鬼魂是被人類數據召喚出來的精靈，能力分布「鋸齒狀」（jagged）：最先進模型能找零日漏洞，被問「我要去 50 公尺外的洗車場洗車，該開車還是走路？」卻一本正經回「這麼近當然走路啊」，完全沒意識到「車要怎麼開到洗車場」這種五歲小孩都懂的常識。

他把「十倍工程師」這個老說法重新拆開：「vibe coding 把樓地板墊高，agentic engineering 守住天花板。10x 已經不是你能拿到的加速幅度，真正擅長代理工程的人峰值遠超過 10 倍。」對話收尾在他反覆強調的一句：「You can outsource your thinking, but you can’t outsource your understanding.」

人力市場數據站在這套說法這邊。1111 人力銀行：61.5% 求職者對 AI 與科技變化感到焦慮；AI 相關職缺已超過 4.1 萬筆、成長 32%；最大需求仍是工程師類，其次業務、包裝 / 作業、行銷企劃。發言人曾仲葳：「『取代』並非主軸，而是『重組』。企業現在要的不僅是會寫程式的人，而是能夠運用 AI 解決問題的人。」

白宮 AI 模型審查、哈佛 o1 急診 67%、OpenAI 一度考慮分拆機器人與硬體

政策端 5/5 出現重大轉向。《紐約時報》報導川普政府正考慮在 AI 模型公開發布前納入審查與監管機制：

• 白宮正討論行政命令、擬成立由科技業高層與政府官員組成的工作小組
• 上週已向 Anthropic、Google、OpenAI 等企業高層簡報部分計畫
• 川普先前一貫主張放寬 AI 發展限制、撤銷拜登時期安全評估要求，這次轉向幾乎是 180 度
• 政策轉向可能由 Anthropic 先進模型 Mythos 引發的安全疑慮推動，Mythos 上個月問世展現強大的軟體漏洞偵測能力，目前暫緩公開發布
• 同步評估先進模型是否具備可供五角大廈和情報機構使用的能力

醫療端同樣有強發現。哈佛醫學院和旗下貝斯以色列女執事醫療中心（BIDMC）團隊在《Science》發表大規模實測：OpenAI o1 模型對急診室診斷準確性，至少某些情況超越醫生。

比對 76 名 BIDMC 急診室患者，由兩位主治醫生與 ChatGPT o1 / 4o 模型分別診斷、再由另兩位主治醫生盲評。每個診斷接觸點 o1 表現比醫生略好或相當；初步分診時 o1 67% 案例做出「完全或非常接近的診斷」，兩位醫生分別 55% / 50%。研究員強調 AI 尚未準備好在急診室做生死攸關決策，呼籲進行前瞻性實驗評估新技術於實際護理環境如何應用。

OpenAI 自身結構也在動。執行長奧特曼透露公司曾在 2025 年底考慮將機器人和消費硬體部門分拆成獨立實體：

• Figure AI 2024 年投資 6.75 億美元，若分拆預計形成獨立實體
• 硬體部門包括與博通、台積電合作開發自家 AI 晶片
• 分拆後可能形成「OpenHardware Inc.」，資金需求 50-100 億美元
• 機器人和硬體部門消耗了 OpenAI 在 2025 年 70 億美元燒錢率的 20-30%
• 提議最終被拒絕，原因是新實體可能仍需在 OpenAI 資產負債表上合併報告

董事會備忘錄顯示如果 IPO S-1 申請進展順利，可能在 2026 年第一季宣布計畫。Google 在 2024 年已將 DeepMind 硬體部門分拆，Meta 也考慮對 Reality Labs 進行類似操作，這條路線在巨頭間正被普遍討論。

AI Agent 三大盲區、CISA Linux Copy Fail、Apache MINA 等 RCE

CYBERSEC 2026 台灣資安大會 TeamT5 執行長蔡松廷揭企業導入 AI Agent 三大盲區：

• 權限設定不當：給予過大執行權限，遭駭客控制後 AI 將淪為攻擊者工具
• 機密資訊外洩：將 Private Key、Token 等敏感設定檔暴露在 AI Agent 可存取範圍
• 惡意第三方技能與指令注入：未經審查的擴充包暗藏惡意指令

蔡松廷比喻：過去 AI 像單純的大腦只會對話與生成內容，AI Agent 宛如「長出手腳的龍蝦」，能自主指揮手腳執行任務、抓取外部資料、24 小時不間斷運作，已被運用在暗網情資自動化蒐集。TeamT5 推出「ThreatSonar Plus」端點檢測平台，三大核心是資產盤點、風險偵測、AI 代理辨識，參考 OWASP AI Risk Top 10 與 AI VSS 國際標準量化分數。

微軟同場強調企業資安必須走向「環境式、自主式」防禦：傳統 EDR / SIEM / SOAR 等被動偵測不足以應對 AI Agent 主動連結外部資料源、執行多步驟任務的新威脅模型。

底層漏洞同步爆發。CISA 將 Linux 核心 Copy Fail 漏洞（CVE-2025）納入「已知遭利用漏洞」清單，要求聯邦機構在期限內套用補丁；微軟同步警告 Copy Fail 可能被駭客用於攻擊 Azure 等雲端工作負載。Apache MINA、FreeBSD DHCP 用戶端、開源資安監控平台 Wazuh 各自爆出 RCE 等級重大漏洞，已釋出修補版本。