Novo Nordisk 還表示，OpenAI 將協助培訓其全球員工，提升 AI 素養，並提高各部門生產力。該公司正尋求新途徑，以在與總部位於印度安納波利斯空軍基地的 Eli Lilly 激烈減肥藥競爭中，重奪市場份額。Eli Lilly 的減肥藥 Foundayo 本月獲美國批准，而 Novo Nordisk 則在今年 1 月推出口服減肥藥 Wegovy。
分析師預測，未來十年減肥藥年收入將超過 US$1000 億，約 HK$7800 億。
Novo Nordisk 首席執行官 Lars Fruergaard Jørgensen 在一次採訪中表示：「我們的目標不是取代我們的科學家，而是強化他們的能力。」他強調，此次合作並非針對 Novo Nordisk 現有員工，而是為了提升生產力並減緩未來招聘速度。他指出，AI 將幫助員工更快、更高效工作，從而減少以往大幅增加員工數量的需求。
自去年上任 CEO 後不久，Jørgensen 就宣布一項重組計劃，裁減了 9000 個職位。
OpenAI 首席執行官 Sam Altman 在一份聲明中表示：「AI 正在重塑各行各業，在生物醫學領域，它可以幫助人們活得更長、更健康。與 Novo Nordisk 的合作將幫助他們加速科學發現，發展更智能的全球運營，並重新定義醫療保健的未來。」Novo Nordisk 表示，此次合作包括嚴格的數據保護、管理及 AI 監管，並建立在與其他技術合作夥伴及研究機構現有 AI 項目之上。
一間調味品公司，竟然卡住了全球 AI 晶片的咽喉？談到 AI 晶片的供應鏈，大家腦海中首先浮現的名字一般是英偉達的 GPU、Samsung和 SK 海力士的 HBM，以及台積電的 CoWoS 先進封裝。這些確實是非常關鍵的生產環節。但你可能想不到，還有一個更隱蔽的卡脖子節點，隱藏在整條供應鏈的最深處。而掌握這個節點的，並非什麼半導體巨頭，而是一家大眾印象裡「賣味精」的日本公司——味之素。
一般人不知道的是，在半導體行業，它有另一個身份：全球 AI 晶片封裝中最重要的絕緣材料 ABF（Ajinomoto Build-up Film）的近乎獨家供應商。據 TrendForce 等多家行業機構報導，味之素在 GPU 和 CPU 封裝基板所用 ABF 材料領域的全球市佔率超過 95%。味之素旗下調味品 Masako 雞肉高湯調味料，很少人知道這家調味品公司同時還掌控著全球超過 95% 的 AI 晶片封裝關鍵材料 ABF 供應。
味之素在 2023 年年度報告中，將 ABF 定義為半導體市場的「事實標準」。這意味著全球每一顆高性能晶片，從Intel的 CPU 到英偉達的 AI 加速器，中間那層薄薄的絕緣膜，都得從這家「味精廠」拿貨。
ABF 封裝結構分層示意圖中，中間金色高亮的 ABF 基板層是整個封裝的高密度互聯核心，負責在多 GHz 頻率下確保訊號完整性。對於傳統 PC 晶片來說，基板大約需要 4-6 層 ABF，用量不算大。但 AI 晶片不一樣。英偉達 Blackwell、Rubin 這類 AI 加速器，封裝尺寸比傳統晶片大得多，基板層數也暴增。據味之素業績說明會披露的數據，高性能 CPU 封裝基板的 ABF 用量是普通 PC 基板的 10 倍以上。
所以，這不是一家味精公司在蹭半導體熱度，而是一家被消費品標籤掩蓋了真正實力的精細化工隱形冠軍。你用的每一次 AI，都在為這層薄膜買單。
拉回每個人關心的問題：AI 服務為什麼這麼貴？英偉達晶片為什麼永遠緊俏？雲服務商為什麼瘋狂砸錢建數據中心？Claude、GPT、Gemini 的 API 調用費用為什麼降得這麼慢……答案當然不止一個，但 ABF 是其中一個被嚴重低估的變量。
邏輯鏈條很直接：ABF 產能受限，先進封裝產能就受限；封裝跟不上，AI 晶片出貨量就跟不上需求；晶片不夠，算力就緊缺；算力緊缺，服務就貴。你每次調用一次大模型、每次生成一張圖、每次讓 AI 幫你寫一段代碼，背後結構裡都有味之素那層膜的影子。
當大家討論「AI 基礎設施燒錢」時，關注的往往是 GPU 單價、數據中心電費、冷卻系統成本。但很少人意識到，一種絕緣薄膜材料的產能天花板，正從供應鏈最深處向上傳導壓力，最終體現在每一個終端用戶的使用成本裡。
AI 競爭的真正戰場。已經下沉到元器件週期表。GPU 架構可以追趕。Transformer 可以開源，訓練框架可以複製。但化學，複製不了。味之素做 ABF 的不是砸錢建廠，而是一百多年氨基酸化學積累出來的合成工藝。這種壁壘不是投資週期能解決的，不是挖幾個工程師能複製的，甚或不是逆向工程能破解的。
當 AI 競爭從軟體層下沉到晶片層，再從晶片層下沉到材料層，真正的護城河已經不在代碼裡，而可能藏在分子式裡。
這讓人想起半導體行業一個反覆上演的劇本：每輪算力超越，都會把供應鏈裡最薄弱的環節暴露出來。上輪是光刻機，ASML 成了全球焦點。這一輪，味精燈正轉向封裝材料。ASML NXE:3400B EUV 光刻機，單臺售價超過 2 億美元，十多年前，沒人會把一家味精廠和 AI 算力聯繫一起。但今天，全球頂尖的科技公司也要排隊找味之素簽長期合約、預付產能訂金。算力瓶頸的一個隱形卡點，竟藏在了一條化工產線裡。
我們推出了一份全新的人工智能（AI）趨勢與進展清單。這份清單源自每年一度的「10 大突破性技術」榜單，我們會預測哪些技術將對生活和工作產生最大影響。今年，我們面臨挑戰。雖然最終名單涵蓋能源、AI、生物科技等核心領域，但 2026 年榜單的遴選比以往更艱難。原因在於，我們有太多值得入選的 AI 候選項目，無法全部納入。（入選者包括 AI 伴侶、生成式編碼，以及超大規模數據中心。
）為了保持清單的多樣性，許多優秀構想只能捨棄。這啟發我們：何不製作一份專注 AI 的全新榜單？於是，我們迅速構思出「AI 現況 10 大要事」。
AI 現況 10 大要事
這是我們首次發表的年度清單，將於 2026 年 4 月 21 日在 MIT 校園舉辦的招牌 AI 會議 EmTech AI 上正式揭曉，現場觀眾可率先目睹，之後當天在線上發布（門票仍有餘額）。遴選流程類似「10 大突破性技術」：我們徵詢 AI 團隊記者與編輯的提議，將其彙整成文件，並展開熱烈討論，最終投票篩選出 10 項。但這份清單有細微差異。由於 AI 已滲透日常生活，我們不限於純技術提名，而是聚焦當前最重要的構想、議題與研究方向。
清單不僅包含前沿 AI 技術，還涵蓋其他值得關注的趨勢與發展。這猶如窺探我們 AI 報導團隊的集體洞見：這些是記者們今年密切追蹤的焦點。我們將緊盯這些項目，並反映在 2026 年的新聞與專題報導中。
對我們而言，「AI 現況 10 大要事」是洞察當前 AI 格局的指南，預計引發討論、辯論，甚至爭執。其中包括與 OpenAI 首席科學家 Jakub Pachocki 的獨家對談，探討該公司的新重大挑戰與 AI 未來；獨家報導 Niantic 的 AI 分拆公司，利用玩家眾包的 300 億張城市地標
圖像，訓練全新世界模型；Axiom Math 免費釋出強大 AI 工具，但其是否真能加速研究仍有待驗證；另外，單次測試無法衡量 AI 真正影響，我們應轉向更以人為本、情境特定的評估方法。
Apple 的 MacBook Neo 以親民價格推出，市場反應熱烈。有分析指出，這款產品可能推動 Apple 股價上漲 20%。分析師 Horace Dediu 表示，未來十年內將 Mac 用戶基數翻倍，是值得追求且可實現的目標。雖然大量消費者購買平價 MacBook 可能壓縮 Apple 的利潤邊際，但對現有 Mac 用戶而言，卻帶來正面影響。
過去，即使 Steve Jobs 回歸拯救 Mac 免於滅絕，用戶仍需尷尬地前往 Circuit City 後排角落購買軟件及配件。
iPod 的成功改變局面，令 Apple Store 成為可行模式。當時 Mac 用戶雖少，但幾乎人人擁有 iPod，中期 Macworld Expo 場內充斥第三方 iPod 配件。若 Mac 用戶增加，將刺激更多軟件及配件開發，豐富這款非口袋式電腦平台的生態。
MacBook Neo 需求超預期
Tim Culpan 報導顯示，MacBook Neo 需求超出 Apple 預期，公司或需增加 A18 Pro 處理器生產。原本設計理念是利用庫存的次級 A18 Pro 晶片組裝，以降低成本。若需專門增產，則會抬高成本並侵蝕利潤。不過，高銷量本身已是難得的挑戰。
科技界亦見價格彈性效應。PepsiCo 的 Doritos 價格四年內跳升 50%，導致數十億美元損失，方才反應。
OnePlus 在印度市場預告一款全新平板電腦發佈，透過 X 平台分享一張圖像，展示機背設計細節。雖然官方尚未公布更多規格，但這款產品很可能就是傳聞中的 OnePlus Pad 3 Pro。預告圖顯示平板輪廓，以及機背相機模組外觀，模組內含單顆鏡頭搭配 LED 閃光燈。圖像標語「Exceptional Power」暗示這將是一款旗艦級平板。
傳聞規格一覽
規格項目
細節
處理器
Snapdragon 8 Elite Gen 5 SoC
屏幕
13.2 吋顯示屏
RAM
最高 16GB LPDDR5X
儲存
最高 512GB UFS 4.1
電池
大容量電池
這些規格來自近期洩漏消息，預計 OnePlus Pad 3 Pro 將配備強勁性能，滿足高階需求。更多官方細節料將於未來數日公布。這款平板將接棒去年 6 月發佈的 OnePlus Pad 3，延續系列升級路線。
在鞏固 NAND 快閃記憶體業務的同時，長江存儲亦加速切入 DRAM 市場，瞄準電子設備中用於臨時資料處理的記憶體晶片領域。兩名消息人士表示，三座新廠將預留部分產能用於 DRAM 生產，具體比例將視公司相關技術研發進展而定。據悉，長江存儲已向客戶送出高效能 DRAM（LPDDR）樣品，計劃在今年底前收到回饋意見，以據此調整並敲定後續 DRAM 量產及產能配置方案。
數碼博主「熊猫很禿然」爆料，華為 Pura 90 系列新機將採用兩款不同處理器，包括麒麟 9010s 及麒麟 9030s。據悉，Pura 90 標準版基於 nova 系列改版。業界推測，Pura 90 標準版將搭載麒麟 9010s，而 Pura 90 Pro 及 Pura 90 Pro Max 則使用麒麟 9030s。華為官方已預熱該系列的 AI 影像功能，新機將成為業界首款提供 AI 姿势建議的智能手機。
一間調味品公司，竟卡住了全球 AI 晶片供應鏈？談及 AI 晶片供應鏈，大家腦海中首先浮現的名字，一般是英偉達的 GPU、Samsung與 SK 海力士的 HBM，以及台積電的 CoWoS 先進封裝。這些確實是非常關鍵的生產環節。但你可能想不到：還有一個更隱蔽的卡脖子節點，隱藏在整條供應鏈的最深處。掌控這個節點的，並非什麼半導體巨頭，而是一家大眾印象中「賣味精」的日本公司——味之素。
一般人不知道的是，在半導體行業，它有另一重身份：全球 AI 晶片封裝中最重要的絕緣材料 ABF（Ajinomoto Build-up Film）的近乎獨家供應商。據 TrendForce 等多家產業機構報導，味之素在 GPU 與 CPU 封裝基板所用 ABF 材料，全球市佔率超過 95%。味之素旗下調味品 Masako 雞肉高湯調味料，鮮少有人知道，這家調味品公司同時掌控全球超過 95% 的 AI 晶片封裝關鍵材料 ABF 供應。
味之素在 2023 年年報中，將 ABF 定義為半導體市場的「事實標準」。這意味著全球每一顆高性能晶片，從Intel的 CPU 到英偉達的 AI 加速器，中間那層薄薄的絕緣膜，都得從這家「味精廠」拿貨。
對傳統 PC 晶片來說，基板大約需要 2 層 ABF，用量不算大。但 AI 晶片不一樣。英偉達 Blackwell、Rubin 這類 AI 加速器，封裝尺寸比傳統晶片大得多，基板層數也暴增。據味之素業績說明會披露，高性能 CPU 封裝基板的 ABF 用量，是普通 PC 基板的 10 倍以上。也有產業分析師認為，AI 加速器由於封裝層數更多、尺寸更大，實際倍數可達 15 至 18 倍。
英偉達晶片為什麼永遠吃緊？雲服務商為什麼瘋狂砸錢建數據中心？Claude、GPT、Gemini 的 API 調用費用為什麼降得這麼慢……答案當然不止一個，但 ABF 是其中一個被嚴重低估的變數。邏輯鏈條很直接：ABF 產能受限，先進封裝產能就受限；封裝跟不上，AI 晶片出貨量就跟不上需求；晶片不夠，算力就緊缺；算力緊缺，服務就貴。你每次調用一次大模型、每次生成一張圖、每次讓 AI 幫你寫一段代碼，生成結構裡都有味之素那層膜的影子。
當大家討論「AI 基礎設施燒錢」時，關注的往往是 GPU 單價、數據中心電費、冷卻系統成本。但很少人意識到，一種絕緣薄膜材料的產能天花板，正從供應鏈最深處向上傳導壓力，最終體現在每一個終端用戶的使用成本上。
AI 競爭的真正戰場，已下沉到元器件週期。GPU 架構可以追趕。Transformer 可以開源，訓練框架可以複製。但化學，複製不了。味之素做 ABF 的，不是砸錢建廠，而是百年氨基酸化學積累出來的合成工藝。
史丹福 HAI 發佈「2026 年 AI 指數報告」，這份長達 423 頁的年度報告全面揭示全球 AI 產業最新態勢。報告核心結論指出，AI 本質進展飛快，但人類訓練與管理能力未能跟上。其中最震撼觀察為中美 AI 模型性能差距已基本消失，雙方在頂峰對決中頻繁易主，目前 Anthropic 僅領先 2.7%。美國在 AI 上投入資金遠超對手，但頂尖人才招聘壓力日增。
再看 TOP 10，中國機構與企業佔四席，阿里、DeepSeek、華為、字節。開源生態今年重心東移，DeepSeek、Qwen、GLM、MiniMax、Kimi 一路推升開源強度曲線。加上市文發表量、被引數、專利產出量、工業機器人裝機量，中國穩居全球第一。
價格層面是另一戰線。海外開發者在 X 上算過一筆帳，Seed 2.0 Pro 輸出價格約僅 Claude Opus 4.
Reddit 用戶 No_Criticism_7596 分享了一組照片，他的 MacBook Pro 從背包中飛出約 13 英寸（約 3.9 米），隨後滾落 25 級樓梯。事發後，機身出現輕微刮花和凹痕。該用戶描述事件經過：下課時準備將背包掛到肩膀上取東西南北，由於忘記拉上拉鍊，MacBook Pro 直接從背包中飛出，向前飛出約 4 米後撞在樓梯邊緣，隨後沿剩餘樓梯一路翻滾到底。
設備當時置於軟質保護套中，但保護套在首次撞擊樓梯時已損壞。
這台 MacBook Pro 使用不到三週，花費約 US$2,000（約 HK$15,600）。該用戶表示，看到保護套破損時「已經在心理上準備面對一台徹底報廢的筆電」。從照片來看，機身有少量壓痕和邊角磨損，屏幕與機身主體結構未見明顯損壞。不過，該用戶指出，撞擊導致屏幕相對底座向左偏移約 1 毫米，但屏幕本體完好無損，他仍計劃透過 Apple 維修處理，因為刮痕和輕微變形的機殼讓他無法忽視。
內部損壞疑慮與結構優勢
然而，外觀完好不代表內部無損，多位用戶指出，MacBook Pro 邏輯板上除風扇外無其他活動部件，但銅製熱管在劇烈衝擊下可能發生彎曲甚至損壞，影響散熱性能，目前該用戶尚未公布開機後的實際狀況。Apple MacBook Pro 採用一體成形金屬機身工藝，從整塊鋁材切割而成，結構強度明顯高於塑膠或複合材質方案。
Anthropic 發佈的 Claude Opus 4.6 被譽為編程 AI 真神，憑藉深度推理邏輯及對複雜代碼規範的精準執行，一度備受矚目。然而，發佈數週後，用戶在社交媒體上紛紛投訴，其性能出現斷崖式下滑。不少用戶表示，支付同樣高昂月費，換來卻是明顯降智的縮水版，Claude Opus 4.6 開始變得猶豫且健忘，甚至在基礎邏輯上屢屢碰壁。面對全網聲浪，Anthropic 官方團隊回應指，未刪減模型，種種異常表現僅為默認配置優化，以助用戶節省 Token。
Stella Laurenzo 結論犀利，對高級工程工作而言，深度推理非可有可無產品，而是模型前置；現 Claude 在複雜工程中已不勝負荷。不過需注意，她的分析僅指 2 月底思考長度縮短 67%，推文將思考量減少直接等同智力下滑的說法難以論斷嚴重。
社交媒體 X 及 Reddit 上，Stella Laurenzo 的帖文迅速引爆，開發者紛紛發現自身問題與報告高度吻合。
網紅開發者 Om Patel 直在 X 上發帖，有人測出 Claude 變笨達 67%。他重點指 Opus 4.6 思考量比以往少三分之二，並譏諷 Anthropic 一直沉默，直至數據曝光團隊才滅火。Patel 還在推文中透露，洩露源代碼顯示他們有內部開關，可讓模型在 Anthropic 員工使用時維持最佳狀態，但此說法尚未獨立驗證，Anthropic 亦未回應。
他直言，有人稱 Anthropic 故意降級 Opus 以節省資源訓練下個模型 Mythos，但此推測同樣缺乏直接數據。
在 Reddit 上，用戶吐槽更生動：用戶 DangerousSetOfBewbs 稱曾讓 Claude 處理 500 行檔案，結果陷入長達 24 分鐘思考卻只在那「幹坐著」。還有人補槍，讓它做研究，40 分鐘竟沒用什麼 Token，不知究竟做了什麼。
規範視若無睹：開發者常在 CLAUDE.md 設項目規範，但 Claude 現仿似失憶。一用戶憤怒留言，若不盯住輸出，它能幾分鐘毀掉整個代碼庫。價格不變智力降級：Reddit 用戶 Firm_Meeting6350 說，今天退訂 Claude Max 20 轉投 Codex Pro，Claude 現給他的感覺像用過時舊模型。
4 月 12 日，專責幻覺基準測試機構 BridgeMind 發文直指 Claude Opus 4.
真相。你對時間線，同期二三月發生嘅事完全吻合。這裡冇任何隱藏意圖，只係經歷增長之痛的公司，與能耐瓶頸係真實且數據確鑿。我們知原委所在同他們係結構性，所以解決方案亦實有限，在 Reddit 上反覆呼籲徒勞無功。這位網友給出解決方法倒立竿見影且切實可行，若見 Claude 表現不佳可試非高峰期使用，若唔得換別家 AI 服務商都得，反正又唔係冇選擇，真係受晒啲喺論壇抱怨使用量同性能下降嘅人。
第三方開發工具顯示，自今年 3 月底 Claude 降智傳聞起，Codex 及其相關插件周活躍用戶量環比增長約 22%。若 Anthropic 無法在節省算力與維持深度推理間找到真正平衡，那 Claude 辛苦建立的口碑恐在這場風波中受考驗。有老用戶所言，我寧願付兩倍錢買個清醒 Claude，也不願花同樣錢買個總要要求更多資訊的廢柴。
