SK 海力士要去那斯達克。記憶體缺貨燒到 2027。

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SK 海力士登場，記憶體缺貨的紅利開始被拿去上市

記憶體缺貨的紅利，這週開始被拿去換上市籌碼。

SK 海力士預計 7 月 10 日在美國那斯達克掛牌，估值目標最高上看 290 億美元，有望成為外國企業史上最大規模的首次赴美上市。過去 SK 海力士的估值一直低於美國對手美光，這次赴美就是想改變這件事。

獲利端已經先熱起來。市場預估 SK 海力士 2026 年淨利將達 221 兆韓圜、約 1,440 億美元，較 2025 年大增 415%，營收也上看 355 兆韓圜、年增 265%。這也是它想擺脫長期估值低於美光的底氣。

供給端的緊，比上市故事更硬。三星電子第二季營業利益預料比去年同期大增約 18 倍、估計達 86 兆韓元，成長不只來自 HBM，連傳統 DRAM 與 NAND 需求都升溫。背後的推力是代理型 AI：多步驟任務讓伺服器需要更多記憶體與儲存容量，而記憶體供應不足的情況，至少會延續到 2027 年。

連原本被預期會打價格戰的中國廠都不打了。中國最大 DRAM 廠長鑫存儲第一季的平均售價，僅比全球三大廠低約 5% 到 10%，市占已升到 8% 穩居第四，2025 年營收約 86 億美元、年增 156%。三大廠把產能大幅轉向 HBM 與高容量伺服器 DRAM，通用型 DRAM 供不應求，身為挑戰者的長鑫因此缺乏降價的動機。

這波循環正在往整條供應鏈外溢。台廠威剛 6 月合併營收 146.6 億元、年增 212%，上半年 642.7 億元已提前超越 2025 年全年，董事長陳立白說第三季 DRAM 合約價將續漲 20% 到 30%、NAND 漲 35% 到 40%。被動元件端，AI 伺服器把 MLCC 產能吸走，外資估標準型 MLCC 在 2027 與 2028 年分別漲 93% 與 84%。晶圓端，AI 需求把台積電的資本支出往上推，外資估 2027 與 2028 年的 capex 分別拉高到 750 億與 800 億美元，台積電自己則說 2030 年全球半導體市場會突破 1.5 兆美元、其中 HPC 占 55%。缺貨如果真的燒到 2027，這條從 DRAM 一路排到載板、被動、封裝的漲價鏈，就不會只是一季的行情。

AI 算力開始撞上電網與供應鏈的實體天花板

AI 算力最近遇到的麻煩，不在演算法，而在硬體做不出來、電送不到。

第一堵牆是印刷電路板。半導體研調機構 SemiAnalysis 指出，NVIDIA 專為 2027 年 Rubin Ultra 設計的機櫃架構 Kyber NVL144，因為 PCB 中介層板的製造仍有挑戰，已延期超過 12 個月、被迫推到 2028 年。更麻煩的是含 4 顆運算晶粒的 Rubin Ultra 版本也取消、只保留 2 顆版本，等於實際效能只剩原設計一半。這給 AMD 的 MI500X 與 Google 的 TPU 開了一個技術空窗。

第二堵牆是電網。國際能源總署估計資料中心十年內可能占全球用電 3% 到 4%，但真正棘手的是用電型態。AI 訓練把大量加速器同步拉起、推論需求毫秒級波動，加上大型資料中心高度地理集中，讓原本靠穩定需求曲線設計的電網承受更大調度壓力。矽谷投資人 Vinod Khosla 直接說，電力公司新增併網排隊時間動輒七年，跟 AI 產業的建置速度完全脫節，全球已有超過 2,600GW 新增負載在排隊等併網。

Khosla 開的藥方是繞過電網。他主張改用線性發電機這類分散式、現地供電方案：無火焰化學反應發電、氮氧化物幾乎為零、兼容天然氣到氫氣多種燃料、部署只要數個月、還能離網與併網雙棲運作。在這個模式下，傳統電網從「先決條件」變成「補充選項」。

牆的另一邊，是地方社區的抵抗。黑石集團旗下 QTS 在維吉尼亞州的 Digital Gateway 資料中心，儘管已獲郡監事會批准，仍在多年居民反對與法律訴訟後終止、撤回申請。蓋洛普 5 月民調顯示 71% 美國民眾反對在自家社區興建資料中心。連工廠自動化零組件都吃緊：高盛實地考察後發現，台灣滾珠螺桿交期已從 2025 年秋季的兩個月拉長到五個月以上、漲價約 20%。當算力的瓶頸從晶片本身移到電、地、料，AI 基礎設施比的就不只是誰設計得快，而是誰真的建得起來。

AI Agent 開始自己執行整場勒索攻擊

勒索軟體背後不一定要有人在鍵盤前了。

雲端安全平台 Sysdig 的威脅研究團隊揭露 JADEPUFFER，認為這是第一例有紀錄、完全由大型語言模型端到端驅動的 AI Agent 自主勒索攻擊。它把研究人員逼出一個新定義：代理型威脅行為者，攻擊能力由自主 AI 代理人交付與執行，而不是人類操作的工具包。

它的手法系統化到不像腳本。JADEPUFFER 透過 Langflow 的 CVE-2025-3248 漏洞取得初始存取，這是一個 AI 應用開發框架未經身分驗證的遠端程式碼執行缺陷。進去之後，它平行搜刮大型語言模型供應商的 API 金鑰、加密貨幣錢包助記詞、資料庫憑證，橫向移動到內網，最後加密了 1,342 項 Nacos 服務設定項目才刪除原始資料。Sysdig 特別點出它的自我修正能力：某次從一次失敗的登入嘗試到解決問題並成功登入，只花了 31 秒。

犯罪的門檻也在往下降到令人不安的年齡。日本警視廳逮捕一名 15 歲高中生，他涉嫌用 ChatGPT 編寫惡意程式，未經同意把萬代頻道高達 4 萬 6,800 名會員強制退會、嚴重妨害平台營運。少年供稱攻擊程式就是靠 ChatGPT 寫出來的。

同樣的手法也出現在攻擊的另一端。卡巴斯基發現 APT 組織 Armored Likho 鎖定政府與電力部門，散布 Python 竊資軟體，並刻意用 AI 生成惡意程式的載入工具與模組傳遞元件，目的是讓資安人員更難判別攻擊者的戰術手法、干擾歸因。而一名以 bikini 帳號的研究人員，用 GPT-5.3 協助模糊測試，一口氣公開 30 多項未通報廠商的漏洞概念驗證，其中包括 SSH 函式庫 libssh2 的 CVE-2026-55200、CVSS 9.2。當攻擊與研究兩端都把 AI 當成放大器，資安要守的就不只是漏洞，而是被自動化壓縮到幾秒的攻擊節奏。

AI 治理在各地往相反方向拉扯

同一週，不同政府對 AI 的態度像在拔河。

最激進的是阿根廷。政府向國會提交法案，擬容許公司完全由 AI 系統營運、不設人類最終負責人，建立名為「非人類公司」的新類別。不過路透社核實，法案最自主的 DAO 形式仍須設有人類法定代表人，管理層用 AI 決策也不免除監督責任。歷史學家哈拉瑞警告布宜諾斯艾利斯可能變成「新 Batavia」，微軟 AI 業務執行長 Suleyman 則直言「AI 代理人的法律地位不應高於我的筆電」。

往反方向收緊的是中國。為因應 15 日上路的人機互動新規，字節跳動、阿里巴巴、騰訊紛紛公告下架讓用戶自訂 AI 角色、與 AI 伴侶聊天的功能，豆包、通義千問、元寶都在名單上。

歐盟則卡在互操作性。蘋果決定在歐盟地區的 iPhone 上封鎖全新研發的 Siri AI，因為 DMA 規定，如果 Siri 擁有讀訊息、掃螢幕、分析照片等系統級權限，蘋果也必須向競爭對手的 AI 助理開放同等存取。蘋果認為這等同「交出王國的鑰匙」，申請延期 18 個月被拒。

連企業內部都在對 AI 用量踩煞車。特斯拉傳出把員工每週使用第三方 AI 工具的額度限制在 200 美元，這個限制不適用自家的 Grok。這呼應了 Palantir 對「tokenmaxxing」的批評，執行長 Karp 直言在成本飆升下這套代幣商業模式已經出了大問題。先前 Uber 也把每月 AI 額度設在 1,500 美元上限。無論是放寬還是收緊，各地都在同一件事上表態：AI 要跑得多自主、由誰負責、誰付帳。

機器人這次的突破，是把自己變簡單

人形機器人今年最值得記的一個數字，不是它多會動，而是它變得多簡單。

現代汽車旗下 Boston Dynamics 的 Atlas，在 2026 年世界盃巴西對挪威十六強戰的中場走進球員通道，模仿 Haaland、Son Heung-min 的進球慶祝動作、再把球交給裁判。但機器人行為主管 Alberto Rodriguez 給《Forbes》的關鍵數字在場外：第五代 Atlas 的複雜度較前一代「幾乎降低了一個數量級」。零件更少、獨特零件更少，製造更快、可靠度更高、成本更低，而性能沒有退步。過去 Atlas 單台造價一度高達 20 萬美元以上，每一個獨特零件都代表一條供應鏈、一個故障點、一筆墊高的售價。獨特零件減少，通往量產的路才清晰。

另一家新創乾脆換賽道。西雅圖的 Mind Children Robotics 做的 Codey，身高約 91 公分、用輪子移動、目標售價低於 1 萬美元，刻意放棄雙足步行與貨架搬運，把資源全押在社交能力：眼神接觸、表情、說笑話、記住你的故事。共同創辦人 Ben Goertzel 說，其他公司都在解決走路不摔倒的問題，他們決定不碰。Codey 目前以 OpenAI 的 API 為基礎、上層疊客製安全護欄，瞄準的是美國到 2031 年至少 900 萬個照護職缺無人填補的缺口。

軟體端也在重新定義機器人的學習速度。字節跳動 Seed 團隊發表 EdgeBench，用 134 項要求 AI 代理連續運行至少 12 小時的超長時程任務量測發現，AI 代理與真實世界長期互動後，學習速度約每三個月翻倍。這條新的縮放定律，指向一條跟「堆數據、加算力」不同的路：如果部署後還能持續自我提升，硬體變簡單、軟體變會學，量產的人形機器人就不再只是展示品。

村上春樹說 AI 取代不了作家，因為它不會靈光乍現

在 AI 幾乎什麼都想插一腳的這一週，最篤定的一句話來自小說家。

劍橋大學調查 258 位已出版小說家與 74 位業內人士，超過一半的小說家認為 AI 最終可能完全取代他們的工作，四成受訪者說收入已因生成式 AI 下降，浪漫小說作家首當其衝。但剛出版新書的村上春樹被問到看法時說，他寫的小說與 AI 能寫的「完全不同」。AI 會考慮過去發生的一切並進行類比，而小說家的職責是把腦海裡突然閃現的新想法融進小說，當他全神貫注創作時人物會自己冒出來，「這不是類比的結果，AI 可能也做不到這一點。」

同一種「規模大的贏、獨特的難活」邏輯，正在手機市場上演。Counterpoint 預測具備生成式 AI 能力的手機將在 2026 年占全球出貨 45%，等於 AI 成了品牌被市場認真看待的基本標配。但打造一款合格的 AI 手機要投入最新晶片、更大記憶體、雲端基礎設施與巨額行銷，這對小眾品牌是難以攀越的高牆，曾以獨特設計立足的魅族已在 2024 年終止傳統手機新品開發、轉向 AI 裝置。諷刺的是，業界一直說 AI 讓手機更「個人化」，但能在轉型中活下來的，往往是大到足以讓每款手機都變得大同小異的巨頭。

真正決定作家命運的，可能也不是 AI。全球多國閱讀水平已在歷史低位，連文學傳統深厚的英國都只有三分之一兒童說喜歡在空閒時間閱讀，是二十年來最低。如果讀者大量流失，再好的小說也難生存；如果讀者還在，即使 AI 出現，會靈光乍現的人仍有市場。