30 秒看重點

  • AMD 發表首款機架級 AI 系統 Helios，塞進 72 顆 MI455X GPU 和 31TB HBM4 記憶體，微軟確認將部署到 Azure，Nvidia 多年來首次遇到端出完整機架方案的正面挑戰者。
  • 阿里巴巴推出 2.4 兆參數的 Qwen 3.8 Max，自稱表現僅次於 Anthropic Fable 5，股價當天大漲 5.4%，並預告要開源權重，中國一週內連出兩款兆級模型。
  • 白宮前 AI 顧問 David Sacks 公開警告美國正在失去 AI 領先地位，起因是 Kimi K3 上線後使用者暴增，Moonshot AI 被迫暫停新用戶註冊。
  • Kimi K3 開源權重預計 7/27 釋出，屆時全球開發者才能真正驗證中國兆級模型的實力。

AMD Helios 能撼動 Nvidia 在 AI 晶片的霸主地位嗎？

AMD 在 7 月 20 日正式發表 Helios，這是 AMD 史上第一套機架級 AI 系統，也是 Nvidia 的 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 推出以來，第一次有廠商端出完整機架方案來正面對決。

先講規格。據 CNBC 報導，Helios 是一個雙寬開放式機架，塞了 18 個運算托盤，每個托盤配一顆 CPU 加四顆 GPU，全機架加起來共 72 顆 Instinct MI455X GPU、4,600 個第六代 EPYC「Venice」CPU 核心、31TB 的 HBM4 記憶體。理論峰值算力達到 2.9 exaFLOPS（FP4 精度）和 1.4 exaFLOPS（FP8 精度）。你可以想像成把一整間小型超級電腦壓縮進兩個冰箱大小的機櫃裡，專門拿來跑 AI 模型訓練和推理。

「那誰會買這種東西？」微軟第一個舉手。微軟確認將在 Azure 資料中心部署 Helios 機架，加入 Meta、OpenAI、Oracle 等早期客戶的行列。AMD 表示計畫從 2027 年起在資料中心 AI 領域創造數百億美元營收，大部分來自 Helios，預計 2026 年底前開始交貨。

老實講，AMD 這幾年一直想在 AI 晶片市場分一杯羹，但之前不管是 MI300X 還是 ROCm 軟體生態都被嫌不夠成熟，開發者抱怨相容性問題的聲音沒少過。這次 Helios 的策略很明確：不再只賣單顆 GPU 讓客戶自己組，而是整套機架系統打包好送到機房門口，直接跟 Nvidia 的「整櫃解決方案」搶生意。能不能成功，得看交貨後的實測表現。但光是微軟願意買單這件事，就代表大廠客戶對「不要把雞蛋全放在 Nvidia 這個籃子」是真的認真了（這對整個 AI 產業的供應鏈健康度來說其實是好事）。

名詞小教室：exaFLOPS 是衡量超級電腦算力的單位，1 exaFLOPS 代表每秒能做 10 的 18 次方次浮點運算。你可以想像成一個人一秒鐘要算 10 億乘以 10 億次的數學題，exaFLOPS 就是在量這種等級的運算速度，目前全球只有少數系統能達到。

阿里巴巴 Qwen 3.8 Max 為什麼選在這個時間點登場？

阿里巴巴在 7 月 19 日推出 Qwen 3.8 Max 預覽版，這是一款 2.4 兆參數的多模態模型，官方直接宣稱「僅次於 Anthropic Fable 5」，消息一出股價當天就漲了 5.4%。

時機真的很微妙。就在三天前，Moonshot AI 的 Kimi K3 以 2.8 兆參數震撼登場（我們之前有詳細報導），結果阿里巴巴週日立刻端出自家的兆級模型。簡單來講就是在說：「你有 2.8 兆，我有 2.4 兆，中國能做兆級模型的不只你一家。」

Qwen 3.8 Max 是 Qwen 家族裡第一個超過一兆參數的多模態（Multimodal）模型，能同時處理文字、圖片、影片和文件。據 Bloomberg 報導，開發者可以透過 Token Plan、Qoder 和 QoderWork 平台存取。更有趣的是，Qwen 團隊在 X 上表示這款模型「很快」會開源權重。如果成真，這是阿里巴巴首次把旗艦 Max 等級的模型開源，之前都是只開放 API 不給權重的。

「2.4 兆參數就代表很厲害嗎？」參數量跟實際表現不能劃等號。阿里巴巴說自己「僅次於 Fable 5」，可是既沒公布架構細節，也沒給上下文窗口大小，更沒放完整的 benchmark 分數，就只丟了一句排名宣言。老實說，這個自我定位目前只能當行銷口號看 球員兼裁判的戲碼又上演了。等開源權重出來讓社群實測，才知道真假。

順帶一提，幾天前阿里巴巴 Qwen 才被蘋果選為中國版 Apple Intelligence 的引擎，現在又推旗艦模型搶聲量。阿里巴巴在 AI 這塊的野心顯然不只是做代工，而是要跟 Anthropic、OpenAI 搶全球模型排行榜的位子。

名詞小教室：多模態（Multimodal）AI 是指一個模型能同時理解和處理多種類型的資訊。你可以想像成一個人不只會讀文字，還能看圖片、看影片、讀文件，然後綜合所有資訊來回答你的問題。之前的 AI 大多只能處理文字，多模態讓 AI 的「感官」從只有耳朵變成耳目並用。

美國為什麼突然在喊「快輸了」？

白宮前 AI 與加密貨幣顧問 David Sacks 在 7 月 20 日公開表示，美國有失去 AI 領先地位的風險，直接點名 Moonshot AI 的 Kimi K3 作為中國正在趕超的證據。

事情是這樣的。Kimi K3 從 7/16 發布後，使用者暴增的速度超出 Moonshot AI 的預期，據 Silicon Republic 報導，公司不得不暫停新用戶訂閱來穩定伺服器。Sacks 在公開發言中用了這件事當例子，警告如果美國不加快腳步，中國 AI 模型將在關鍵領域趕上甚至超越美國。

「可是 Kimi K3 不是在某些 benchmark 上還輸 Fable 5 和 GPT-5.6 嗎？」沒錯。但 Sacks 的擔憂不是單一模型的分數，而是趨勢。兩年前中國模型跟美國頂尖模型的差距可能是一整個世代，現在已經縮到同一個量級了。再加上中國模型幾乎都預告要開源權重，一旦權重公開，全球任何人都能拿去微調，美國公司靠閉源鎖住的技術護城河就會被削弱。

這個擔憂有沒有道理？其實看看數字就知道。光是這一週，中國就推了 Kimi K3（2.8 兆參數）和 Qwen 3.8 Max（2.4 兆參數）兩款兆級模型，加上先前的 DeepSeek V4 Pro 和 GLM-5.2，開源模型的品質密度已經跟美國旗艦閉源模型拉到很近了。

對台灣的開發者和企業來說，這其實是好消息。多一個強力的開源模型生態代表選擇更多、成本更低。重點不是站隊哪個國家的模型，而是哪個在你的應用場景裡跑得最好、最便宜啦。

編輯觀點：硬體和模型同時洗牌，台灣該看哪裡？

把今天的三條新聞疊在一起看，一個主流媒體沒怎麼點出來的訊號是：AI 產業正在硬體和軟體兩條線上同時發生權力重組。

硬體端，AMD 的 Helios 是 Nvidia 的 Grace Blackwell 推出以來第一個認真的對手。過去幾年大家嘴上喊著「Nvidia 太貴」「需要替代方案」，但真正端出整套機架系統來對打的，Helios 是第一個。微軟願意押注，代表大廠對供應鏈多元化不再只是嘴上說說。

模型端，中國一週內推出兩款兆級參數的模型，而且都要開源。我覺得主流報導過度聚焦在「參數多少兆」的競賽上，反而忽略了真正的重點：這些模型開源之後，對整個 AI 應用開發成本的壓縮效果。台灣的中小型開發團隊如果還在糾結 API 費用太貴，盯著中國開源模型的進展可能比等美國大廠降價更實際。

畫個重點吧：硬體有了 AMD 挑戰 Nvidia，軟體有中國開源模型挑戰美國閉源旗艦。兩條線同時鬆動，代表 AI 產業的壟斷結構正在被撬開，對下游的使用者來說，2026 下半年的選擇會比上半年多很多。

明天值得關注

Kimi K3 開源權重預計 7/27 釋出，屆時會是中國開源 AI 模型的真正大考。另外 AMD Helios 的客戶部署進度和第一批實測數據也值得持續追蹤。

常見問題 FAQ

AMD Helios 是什麼？跟 Nvidia 的 AI 系統有什麼不同？

AMD Helios 是 AMD 推出的首款機架級 AI 運算系統，一個雙寬機架內搭載 72 顆 Instinct MI455X GPU 和 4,600 個 Zen 6 CPU 核心，理論算力達 2.9 exaFLOPS（FP4 精度）。它是 Nvidia Grace Blackwell 和 Vera Rubin 系統的首個直接競爭者，微軟已確認將部署到 Azure，預計 2026 年底前交貨。

阿里巴巴 Qwen 3.8 Max 的實力到底如何？

Qwen 3.8 Max 是阿里巴巴推出的 2.4 兆參數多模態 AI 模型，官方宣稱表現僅次於 Anthropic Fable 5，能同時處理文字、圖片、影片和文件。不過阿里巴巴目前未公布完整 benchmark 分數和架構細節，且預告將開源權重，實際表現有待社群實測驗證。

美國為什麼擔心中國 AI 模型會趕超？

白宮前 AI 顧問 David Sacks 指出，中國 AI 模型如 Kimi K3（2.8 兆參數）在多項 benchmark 上已接近美國頂尖模型的水準，且多數預告開源。Kimi K3 上線後使用者暴增到伺服器不堪負荷、被迫暫停新註冊，加上一週內中國連推兩款兆級模型，顯示中美 AI 差距正在快速縮小。

整理一下今天的重點：AMD 終於端出能跟 Nvidia 正面打的 Helios 機架系統，中國兆級模型又多了 Qwen 3.8 這一員，美國官員也開始認真喊「不能再讓了」，AI 產業的硬體跟模型真的在同時洗牌。

希望這篇快報有讓你掌握今天的 AI 動向哩～如果這篇有幫到你，歡迎分享給同樣在追 AI 趨勢的朋友。

我們明天見囉～

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