猜猜這是什麼？

無聊如我，才會想去逛電腦歷史博物館 😂

裡面沒什麼人，逛完整個博物館才很直觀地發現，電腦早期的歷史幾乎是一台又一台硬體堆積出來的。

我們現在熟悉的「軟體世界」，其實是很後來的事情，在博物館裡面硬體和軟體的佔地面積比例很懸殊。

當天用古董機器，打了一張自己名字的打孔卡（punched card）。

某種意義上，這就是那個年代「可以拿在手上的程式碼 / 資料」。

卡片上每一個洞的位置都代表資料，機器會像是數鈔票一樣，一張一張的讀卡片的孔位，輸出對應的資料。

姓名、地址這些資訊，都可以先打在卡片上，再放進機器讀取、處理，甚至是列印成文字，好久好久以前，雜誌的收件地址就是這樣印出來的～

WeHelp 正式推出「學習地圖」系列教程頁面。

包括 C 語言；Python 資料工程、人工智慧；Python 後端工程；JavaScript 前端工程的相關課程，有循序漸進的課程安排，詳細的課綱和文字版的課程內容。

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上了年紀之後，熬一次夜就要兩三天才能完全補回來。
熬夜看漫畫、追劇這種事，年輕人要把握青春多做～（Ｘ

英偉達可能已經建造了自己的超大規模資料中心，而它本身卻沒有擁有任何資料中心。
Nvidia may have just built its own hyperscaler without owning a single data center
Source: https://www.techspot.com/news/113502-nvidia-may-have-built-own-hyperscaler-without-owning.html

輝達（Nvidia）正透過「DGX Cloud」服務，在不直接建設實體數據中心的情況下，轉型為實質上的超大規模雲端業者（Hyperscaler）。這項策略是將其專有的 AI 硬體與軟體堆疊部署在合作夥伴（如 Oracle、Microsoft、Google）的既有基礎設施之上。透過這種模式，輝達能直接向企業客戶提供高效能算力與開發工具，將傳統的雲端服務商轉化為其硬體託管商，從而掌握從晶片到軟體平台的完整生態系主導權。


回顧過去，輝達從一家顯示卡製造商，藉由 2006 年推出的 CUDA 運算平台，成功轉型為加速運算領域的領導者。隨著生成式 AI 的爆發，全球對 H100 等高效能 GPU 的需求激增，亞馬遜（AWS）、微軟與 Google 等雲端巨頭成為輝達最大的客戶。然而，這些巨頭也開始研發自有的 AI 晶片以降低對輝達的依賴。為了鞏固市場地位並避免淪為單純的硬體供應商，輝達決定向上延伸價值鏈，利用其在 AI 軟體與架構上的優勢，建立起這套「無廠化」的雲端服務模式。


此舉將對科技產業產生深遠影響。首先，輝達與雲端服務商的關係將變得更加複雜，從單純的供應商轉變為「競爭合作」的競合關係。未來，輝達可能進一步壟斷 AI 開發的軟體標準，使企業客戶高度依賴其生態系。此外，這可能迫使傳統雲端巨頭加速研發自有晶片以維持競爭力。長期而言，輝達若成功轉型為服務導向的公司，其利潤結構將從週期性的硬體銷售轉向穩定的訂閱制收入，徹底重塑全球雲端運算與 AI 產業的權力結構。

英偉達投資15億美元入股軟銀資料中心開發商，後者是OpenAI專案背後的核心企業 | TechCrunch
Nvidia investing $1.5B in SoftBank data center developer behind OpenAI project | TechCrunch
Source: https://techcrunch.com/2026/08/17/nvidia-investing-1-5b-in-softbank-data-center-developer-behind-openai-project/

輝達（Nvidia）宣布向軟銀集團（SoftBank）旗下的數據中心開發項目投資 15 億美元，旨在加速人工智慧基礎設施的建設。這項合作的核心在於利用輝達最新的 Blackwell 架構晶片，在日本打造該國最強大的 AI 超級電腦。此舉不僅是為了支援軟銀自身的 AI 轉型，也與軟銀支持 OpenAI 相關基礎設施的計畫緊密相連，將電信網路升級為能處理 AI 運算的新型架構。


軟銀與輝達的關係歷史悠久且曲折。軟銀執行長孫正義曾是輝達的早期大股東，但在 2019 年出清了所有股份，錯失了隨後數年的市值暴漲。2020 年，輝達曾試圖以 400 億美元從軟銀手中收購晶片設計公司 Arm，但該交易最終因全球監管機構的強烈反對而在 2022 年宣告失敗。儘管收購未果，軟銀隨後成功推動 Arm 上市，並重新調整策略，將重心從願景基金的廣泛投資轉向深度佈局 AI 基礎設施，試圖在生成式 AI 浪潮中重回領導地位。


這項投資將產生深遠的影響。首先，它鞏固了日本在全球 AI 算力競賽中的地位，使其有望成為亞洲的 AI 樞紐。其次，輝達透過與軟銀合作推廣 AI-RAN（人工智慧無線電存取網路），將 AI 運算整合進電信基站，這可能徹底改變行動網路的運作模式。對於軟銀而言，這筆資金與技術支援將為其與 OpenAI 的潛在合作提供強大的硬體後盾，進一步推動生成式 AI 應用的商業化。長遠來看，這標誌著硬體巨頭與基礎設施運營商的深度捆綁，將加速全球 AI 基礎建設的軍備競賽。

蘋果公司被命令更改iPhone和iPad上的應用程式資料授權提示
Apple ordered to change app data consent prompts on iPhones and iPads
Source: https://www.theverge.com/tech/980977/apple-app-tracking-transparency-settlement-germany

法國監管機構（CNIL）裁定 Apple 在其 App Store 內的廣告追蹤行為違反了隱私法規。Apple 被要求修改其 iPhone 與 iPad 上的數據徵得同意提示，因為其自身的廣告服務在收集用戶數據時，並未像對待第三方開發者那樣，在第一時間提供清晰且對等的「拒絕」選項。Apple 必須在限期內調整介面，確保用戶在進入 App Store 前能以同樣簡易的方式選擇不被追蹤。


這起事件源於 Apple 在 2021 年推出的「App 追蹤透明度」（App Tracking Transparency, ATT）政策。當時 Apple 強制要求所有第三方 App 必須彈出視窗詢問用戶是否同意被追蹤，這對 Meta 等廣告巨頭造成巨大衝擊。然而，隱私倡議團體與競爭對手指出，Apple 自身的廣告系統卻預設開啟追蹤，且將關閉選項深埋在系統設定中，被質疑存在「雙重標準」與「自我優待」的反壟斷問題。


此裁決將迫使 Apple 在隱私保護上落實真正的公平競爭，不能再利用系統權限為自家廣告業務牟利。未來，Apple 可能需要在用戶首次開機或進入 App Store 時，提供更直觀的隱私偏好設定，這可能導致其廣告收入成長放緩。同時，這也為全球監管機構提供先例，未來針對科技巨頭「以隱私之名行壟斷之實」的審查將會更加嚴格。

Meta將在關於兒童和社交媒體成癮的里程碑式審判中出庭受審
Meta heads to court in a landmark trial about kids and social media addiction
Source: https://www.npr.org/2026/08/17/nx-s1-5930701/meta-trial-kids-social-media-addiction

Meta 目前正身處一場具備里程碑意義的法律訴訟中，美國數十個州的總檢察長聯合起訴該公司，指控其旗下的 Facebook 和 Instagram 刻意設計具成癮性的功能來吸引青少年與兒童。訴訟核心在於 Meta 被指控為了追求利潤，明知其演算法會對年輕用戶的心理健康造成負面影響，卻仍向公眾隱瞞相關風險，並涉嫌違反消費者保護法與兒童網路隱私保護條例。

此次審判的背景可追溯至 2021 年「臉書檔案」（Facebook Files）的洩漏，當時前員工 Frances Haugen 揭露了內部研究，顯示公司內部早已知悉 Instagram 對青少女的身體意象與心理健康有嚴重負面影響。隨後，美國各界對於青少年憂鬱、焦慮及自殺率上升與社交媒體使用之間的關聯展開了廣泛討論。多年來，監管機構一直試圖加強對科技巨頭的約束，而此次多州聯合起訴則是長期積壓的公眾不滿、科學研究證據與法律調查的最終爆發。

若 Meta 在此案中敗訴，將可能被迫徹底改變其產品設計邏輯，例如取消針對未成年人的無限滾動功能、自動播放或演算法推薦，並面臨數十億美元的巨額賠償。此案的判決將為整個科技產業樹立法律先例，使 TikTok、YouTube 等其他平台也面臨類似的法律審查。長遠來看，這可能推動美國聯邦層級通過更嚴格的網路安全法規，甚至動搖長期保護科技公司的法律盾牌，重新定義社交平台對於用戶成癮與心理健康應承擔的法律責任。

蘋果將於今年稍晚開始在富士康位於休士頓的工廠組裝Mac Mini。
Apple will begin assembling Mac Minis at Foxconn's Houston plant later this year
Source: https://www.techspot.com/news/113507-apple-begin-assembling-mac-minis-foxconn-houston-plant.html

蘋果計劃於今年晚些時候開始在鴻海（富士康）位於德州休士頓的工廠組裝 Mac Mini。這項舉措標誌著蘋果進一步將其供應鏈多元化，並增加在美國本土的生產比例，旨在減少對單一地區供應鏈的依賴。

蘋果在美國組裝產品並非首例。早在 2013 年，蘋果便開始在德州組裝 Mac Pro，隨後在 2019 年也延續了這一做法。近年來，受美中貿易戰、地緣政治緊張局勢以及全球疫情導致的供應鏈中斷影響，蘋果一直致力於實施「中國加一」策略。此外，美國政府透過各項政策鼓勵製造業回流，也促使蘋果及其合作夥伴如鴻海，重新評估在美設廠的佈局。

此舉可能帶動更多蘋果產品線在美組裝，進一步強化美國作為高階電子產品製造基地的地位。雖然美國的人力與營運成本較高，但透過自動化技術與政府補貼，蘋果能有效降低關稅風險並縮短北美市場的交貨時間。未來，這可能成為其他科技巨頭效仿的模式，推動全球供應鏈從集中化轉向區域化發展。

谷歌降低 Pixel 相機的性能來提升性能。

我們要來討論一百種評估產品會不會成功的角度。

Google 現在允許使用者移除 Gemini 的可見浮水印。
Google now lets you remove Gemini's visible watermark
Source: https://www.gsmarena.com/google_now_lets_you_remove_geminis_visible_watermark_-news-74188.php

Google 最近更新了其 AI 助理 Gemini 的影像生成功能，允許使用者在生成圖片後，選擇移除畫面上的可見浮水印。這項更動旨在提供更具專業感且無干擾的視覺產出，讓使用者在進行創意設計或簡報製作時，能直接獲得更純淨的影像內容，而不再被強制標註的浮水印所限制。

在生成式 AI 發展初期，Google 為了應對深偽技術（Deepfake）與假新聞的風險，採取了較為審慎的策略，於所有 AI 生成影像中強制加入可見浮水印。與此同時，Google DeepMind 開發了「SynthID」技術，這是一種將數位浮水印直接嵌入影像像素中的技術，雖然肉眼無法察覺，但可透過專門工具辨識。隨著技術成熟與使用者對創作自由度的需求增加，Google 開始調整策略，轉向以技術性隱形標記為主，而非視覺上的強制標註。

這一轉變預示著 AI 內容辨識將從「視覺化標示」轉向「元數據與數位指紋」的階段。未來，隱形浮水印（如 SynthID）與業界標準（如 C2PA）將成為辨別 AI 內容的主流，這能兼顧美觀與安全性。然而，移除可見浮水印也可能增加一般大眾辨識虛假資訊的難度，未來政府與監管機構可能會針對「數位內容溯源」提出更嚴格的技術要求，要求平台在移除可見標誌的同時，必須確保底層的追蹤技術不可被竄改。