1. 台灣《人工智慧基本法》上路，AI治理進入法制化
- 結論：台灣正式以基本法框架推進AI治理與產業規範。
- 關鍵事實：法制元年／基本法上路；討論焦點含風險管理、責任與合規；另有分析指企業導入仍面臨制度斷層。
- 後續：配套子法、執行細則與主管機關分工尚未明朗/待觀察。

2. Meta財報與電話會：AI資本支出大增，推薦系統被大模型重寫
- 結論：Meta以大幅提高AI投資作為下一階段成長主軸，並宣示產品核心系統轉向大模型驅動。
- 關鍵事實：上調2026年AI相關資本支出至約1350億美元（多家報導）；推薦系統正被大模型改寫；管理層強調智慧眼鏡的重要性。
- 後續：投入能否轉化為營收與獲利、以及成本/裁員影響待觀察。

3. 特斯拉揭示「實體AI」轉型：主攻Optimus人形機器人，部分車型將停產
- 結論：特斯拉將重心由純電動車擴張至人形機器人與實體AI布局。
- 關鍵事實：宣布將停產2款車型（報導未一律點名）；財報顯示獲利下滑、價格戰壓力；另有消息指特斯拉入股xAI、Cybercab規劃量產。
- 後續：機器人量產時程、成本與商業化進度尚未明朗/待觀察。

4. 亞馬遜再裁員約1.6萬人，理由指向AI推動與組織調整
- 結論：亞馬遜以人力縮編換取資源再配置，持續把重心押在AI與效率。
- 關鍵事實：報導稱全球裁員1.6萬人；與AI應用/自動化導入相關；屬新一波組織調整。
- 後續：裁員範圍、部門分布與後續招募策略待觀察。

5. 衛福部啟動「高算力中心暨跨國聯邦學習平台」：跨院、跨國、兼顧隱私
- 結論：台灣醫療AI基礎建設升級，強調高算力與隱私保護的跨機構訓練。
- 關鍵事實：建置高算力中心；導入聯邦學習（可不集中原始資料）；定位為跨院與跨國合作平台。
- 後續：合作國家/醫院名單、可用資料集與落地應用成效待觀察。

6. 資策會攜中科院：強化AI應用關鍵技術，打造國防可信任生態系
- 結論：台灣國防AI研發與供應鏈生態系建置加速，聚焦可信任與應用落地。
- 關鍵事實：資策會與中科院合作；目標含無人機等應用（報導提及）；強調可信任/可驗證的技術與生態系。
- 後續：實際專案清單、採購/驗證機制與成果時程待觀察。

7. 中國科研：全柔性「能屈能伸」AI晶片登《自然》，可彎折4萬次
- 結論：柔性電子與AI晶片結合取得新里程碑，指向可穿戴與醫療等場景。
- 關鍵事實：晶片薄如蟬翼/可彎折；可彎折約4萬次；相關成果登上《Nature》（多家中文報導轉述）。
- 後續：量產可行性、良率與實際應用產品化待觀察。

8. 台積電與半導體供應鏈：CoWoS擴產仍吃緊；黃仁勳稱產能四成非移美而是新增
- 結論：先進封裝與AI算力需求延續高景氣，產能擴張以「新增」為主軸。
- 關鍵事實：報導稱CoWoS擴產仍難滿足市場；OSAT承接外溢訂單；黃仁勳談半導體產能約四成屬新增而非移轉美國。
- 後續：擴產時程、客戶分配與供應鏈瓶頸（設備/材料）待觀察。

9. 阿里巴巴AI戰略再升級：以「核能助攻」作為算力/能源敘事
- 結論：阿里延續AI戰略升級，強調算力與能源供給的長期支撐。
- 關鍵事實：報導聚焦AI戰略升級；以核能/電力作為支撐資料中心的關鍵；屬大型科技公司算力競賽的一環。
- 後續：具體投資規模、合作對象與落地專案待觀察。

10. 職場AI使用度：普華永道指香港61%員工已在工作中用AI，高於全球均值
- 結論：香港職場AI應用普及度走高，企業推動方式以自上而下與激勵機制為主。
- 關鍵事實：報告稱61%受訪者已在工作中用AI；高於全球平均約54%；僅16%員工計劃今年跳槽（同批報導）。
- 後續：是否帶來可量化生產力提升、以及公司治理/合規配套待觀察。