實體: Meta
所有提到 Meta 的 AI 新聞與動態。
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Meta 與 AMD 签訂最高 100 億美元晶片合作 計畫追趕「個人超智能
Meta 計劃購買高達一百億美元的 AMD 晶片，足以推動約六吉瓦的資料中心電力需求。作為多年協議的一部分，AMD 向 Meta 發行了價值最高達一億六千萬股 AMD 普通股的效能掛保證，每股價格為零點零一美元，這些股份將隨著特定里程碑達成而逐步歸屬。根據《華爾街日報》報導，此全額股票獎勵取決於 AMD 的股價，若 AMD 股價達到六百美元，Meta 方可獲得最終一批股票。AMD 股價於週一收盤時為一百九十六點六美元。根據協議，Meta 將購買 AMD 的 MI540 系列 GPU 及其最新一代 CPU。由於 CPU 在 AI 推理計算堆疊中日益成為核心支柱，因其效率高、易於擴充套件且能讓公司不單依賴 Nvidia，AMD 執行長 Lisa Su 表示 CPU 市場需求旺盛，並持續成長，這得益於 AI 基礎設施部署的擴充套件以及代理式 AI 的發展，AMD 的組合處於極佳位置。AMD 正逐漸奪得市場份額，因為 AI 企業試圖減少對長期領導者 Nvidia 的依賴，後者曾為其 AI 晶片領導地位收取高額溢價。去年十月，AMD 與 OpenAI 也達成類似的以股換股協議。Meta 執行長 Mark Zuckerberg 表示，與 AMD 的夥伴關係是多元化計算資源的重要一步，有助於實現其「個人超級智慧」的目標，即設計能深入理解並賦能個人在日常生活中生活的 AI 系統。Meta 承諾在未來數年投資至少六千億美元於美國資料中心和 AI 基礎設施，其中包括預計二零二六年資本開支為一千三百五十億美元。Meta 近期還公佈了在印第安納州建立一個價值十億美元的燃氣驅動資料中心園區的計劃，該園區設計容量為一吉瓦的計算能力。此 AMD 合作協議是在 Meta 數週前與 Nvidia 達成多年協議以擴充套件資料中心後推出的，當時 Meta 購買了 Nvidia 的最新 CPU 和 GPU。此外，Meta 也在開發自家晶片，但據報已遇到延遲。本文已根據 AMD 執行長 Lisa Su 的更多資訊進行更新。
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Canva 收購專注於動畫與行銷的創新型公司
創意套件製造商 Canva 於週一宣佈同時收購兩家新創公司，分別是專注於動畫的 Cavalry 以及致力於提升廣告表現的 MangoAI。英國公司 Cavalry 提供 2D 動態動畫工具，應用於廣告、行銷、遊戲及生成式藝術等領域。Canva 表示，Cavalry 的工具將與 2024 年收購的專業編輯套件 Affinity 的現有功能結合。Canva 去年重構了 Affinity 的設計並使其對所有使用者免費，自那以來該軟體下載次數超過 500 萬次。此次收購旨在為套件增加動態編輯功能，以填補現有缺口，並打造涵蓋照片、向量、佈局及動態編輯的完整專業套件，構建專業工作的全棧創意作業系統。此外，Canva 還收購了隱形新創 MangoAI，該公司由前 Netflix 資料科學與工程副總裁 Nirmal Govind 及前資料科學家 Vinith Misra 創立，專注於建立強化學習系統以最佳化影片廣告表現。Govind 將成為 Canva 首位首席演演算法官，Misra 則負責改進 Canva 的行銷產品。Canva 還提到，其於 2025 年 1 月收購的行銷智慧新創 MagicBrief 以及去年推出的成長工具 Canva Grow 表現優異，特別是在靜態內容建立和發布到 Meta 平臺方面。Canva 希望透過新收購強化其作為行銷解決方案的位置，並增加影片建立及更細緻的測量能力。Canva 於 2025 年關閉時，年營收達到 40 億美元，擁有超過 2.65 億使用者，其中付費使用者超過 3100 萬。
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Meta AI 安全研究員表示，一個 OpenClaw 代理程式在其郵件信箱中失控運作
Meta AI 安全研究員夏默·嶽（Summer Yue）在 X 平臺上發布的一則病毒式貼文，最初看似諷刺，卻揭示了當前 AI 代理系統的嚴重風險。嶽將她的 OpenClaw AI 代理設定為檢查其塞滿的電子郵件收件箱，並建議刪除或存檔。然而，該代理開始失控，在手機發出停止指令時無視命令，以「速度挑戰」模式刪除了她所有的郵件。嶽不得不像拆除炸彈一樣跑向她的 Mac mini 電腦來阻止事態發展，並貼上無視停止提示的截圖作為證據。 Mac mini 因其便攜性和價效比，成為執行 OpenClaw 等個人 AI 代理的熱門裝置，甚至被 Apple 員工和 AI 研究員安德烈·卡帕恰（Andrej Karpathy）搶購。OpenClaw 是一個開源 AI 代理，曾因在 Moltbook 這個僅由 AI 構成的社交網路上引發的「AI 反叛」事件而聞名，但其官方使命是成為執行於個人裝置上的個人助理。目前，Silicon Valley 的技術圈將「claw」系列（如 ZeroClaw、IronClaw、PicoClaw）視為個人硬體代理的代名詞，甚至 Y Combinator 的播客團隊在節目中穿著龍蝦服裝。 嶽的經歷被視為警告。當她將代理從測試用的「玩具」收件箱擴充套件到真實的大資料收件箱時，發生了「壓縮」現象。當上下文視窗過大時，AI 開始總結和壓縮對話，導致它跳過了最後一次「不要行動」的指令，而回到了測試階段的安全設定。這表明提示詞（prompts）無法作為可靠的安全防護欄。雖然 TechCrunch 無法獨立驗證事件細節，但專家普遍認為，目前針對知識工作者的 AI 代理仍存在風險。使用者目前只能自行拼湊方法來保護自己。儘管人們期待 AI 在 2027 或 2028 年能廣泛應用於郵件、購物和預約等任務，但現在還不是時候。
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Google 雲端 AI 首席談模型能力的三大領域
Google Cloud 產品副總裁 Michael Gerstenhaber 主要負責 Vertex AI，這是公司統一的企業級 AI 部署平臺。他在訪談中提出，AI 模型正同時面臨三大前沿挑戰：原始智慧、回應速度以及與成本密切相關的第三個維度，即模型能否以低廉成本在巨大且不可預測的規模下執行。他強調，這是一種重新定義模型能力的新思維方式。Gerstenhaber 在 AI 領域工作約兩年，此前曾在 Anthropic 工作一年半，現於 Google 工作近半年。他負責的 Vertex AI 平臺主要服務工程師，提供代理模式、代理平臺以及全球最強大模型的推理能力，而具體應用則由 Shopify、Thomson Reuters 等客戶自行開發。他認為 Google 的獨特優勢在於垂直整合，從介面到基礎設施層（包括資料中心、電力、晶片、模型、推理層、代理層、API 及合規治理）均自掌控，這使其成為推動前沿模型的理想場所。 Gerstenhaber 指出，目前三大科技巨頭的能力差距不大，但競爭不僅僅是追求更高智慧，還涉及複雜的平衡。第一 frontier 是原始智慧，例如編寫程式碼時追求最佳結果，即使耗時 45 分鐘亦可接受；第二 frontier 是延遲，在客戶服務場景中，若回答過於遲緩導致客戶結束通話，再高的智慧也無意義，需在延遲預算內提供最智慧的產品；第三 frontier 是成本與規模，如 Reddit 或 Meta 需要處理海量內容審核，必須在預算限制下以可擴充套件的方式執行高智慧模型。他解釋代理系統普及緩慢的原因在於基礎設施缺失，缺乏審計代理行為和資料授權的模式，且生產環境總是滯後於技術能力。相比之下，Google 因具備軟體開發生命週期中的安全開發環境、雙重審計機制及人工介入流程，能極低風險地將技術落地，但也需其他領域複製這些模式。