1.台积电、三星2纳米制程大PK，史上最贵手机芯片来了
2.微软CEO纳德拉开设个人博客，称2026年将成为AI从“炫技”走向“落地”的关键一年
3.日本α世代怎么看AI：信任度高达70%，但未来展望两极化
4.人工智能将重塑发展中国家创业生态
1.台积电、三星2纳米制程大PK，史上最贵手机芯片来了
台积电、三星制程节点都推进至2纳米，智能手机可望成为首批终端应用，其中，台积电通吃苹果、高通、联发科最新2纳米处理器大单，成为大赢家; 三星也大秀2纳米肌肉，打造Exynos 2600处理器，用于自家手机。
由于2纳米制程更先进，能耗将更低、效能与AI处理能力大增，但价格也将同步攀高。 业界预期，以2纳米制程打造的手机处理器将是「史上最贵手机芯片」。 外媒披露，苹果以台积电2纳米制程打造的A20处理器成本高达280美元，比A19贵逾八成，伴随近期存储芯片价格飙涨，在处理器价格激增下，智能手机涨价恐箭在弦上。
台积电2纳米制程技术如期于去年第4季量产，采用第一代纳米片（Nanosheet）晶体管技术。 台积电也发展低阻值重置导线层与超高效能金属层间电容，以持续进行2纳米制程技术效能提升。 该公司先前也提到，会推出N2P制程技术，作为N2家族延伸，具备更佳的效能及功耗优势，预计今年下半年量产。
台积电强调，N2技术将提供全制程节点的效能及功耗的进步，以满足节能运算日益增加的需求。 N2及其衍生技术将因其持续强化的策略，进一步扩大技术领先优势。
台积电2纳米获得客户积极采用，手机更是主要应用之一。 外媒报导，苹果正开发今年iPhone 18系列高阶款新机搭载的A20处理器，就是采用台积电2纳米制程生产。
另外，即便高通与联发科并未对外证实，外界大多预期今年下半将发表的高通旗舰手机芯片骁龙8 Elite Gen 6系列与联发科的旗舰芯片天玑9600，也都采用台积电2纳米制程生产。
联发科已于去年9月宣布，首款采用台积电2纳米制程的旗舰系统单芯片已成功完成设计定案（tape out），成为第一批采用该技术的公司之一，预计2026年底进入量产。
三星也大秀先进制程肌肉，宣布旗下Exynos 2600处理器，采用自家2纳米GAA制程打造。 该芯片整合CPU、GPU与NPU，配置采用最新安谋（Arm）v9.3架构的10核心CPU，增强CPU端机器学习效能，GPU 运算效能是前一代产品的二倍，NPU则让生成式AI效能比上一代提升113%，并降低功耗与延迟，带来更佳的AI与游戏体验。
三星强调，将强化Exynos处理器的竞争力，将其导入主要旗舰机种。 其晶圆代工事业部今年也将专注于稳定供应采用2纳米GAA制程的新产品与HBM4。
2.微软CEO纳德拉开设个人博客，称2026年将成为AI从“炫技”走向“落地”的关键一年
1 月 5 日消息，微软 CEO 萨提亚・纳德拉（Satya Nadella）近日开设了一个名为 SN Scratchpad 的个人博客，用于分享他对人工智能未来的思考。他在博客中的首篇文章主要聚焦“AI 文化、技术边界，以及 AI 下一阶段该如何真正影响社会”等内容。
纳德拉在文中声称“当前围绕 AI 是垃圾内容（slop）还是高端技术”的争论本身就偏离了重点。他认为，真正需要讨论的是，在 AI 作为“认知放大器”出现之后，人类该如何重新理解彼此以及自身的思维方式。
我们需要跳出‘低质生成内容 vs. 技术精致度’的争论，建立一种新的平衡，重新构建我们的‘心智理论’，以适应人类已经拥有这些全新的认知增强工具这一现实。
此外，纳德拉在文章中将 2026 年定义为 AI 发展的分水岭 —— 行业将从“探索期”进入“扩散期”。他表示，业界正在逐步区分“技术表演”和“真实价值”，真正困难的问题不再是技术能做到什么，而是如何塑造其对世界的长期影响。
他强调，AI 的下一阶段“并非 OpenAI、谷歌或 Anthropic 之间的模型竞赛，而是一个系统级挑战，涉及编排能力、安全性以及社会层面的合理合规性”。
在技术路径上，纳德拉提出 AI 将从“模型”走向“系统”。未来的 AI 系统需要能够编排多个模型和智能体，具备长期记忆与权限管理能力，并实现安全、可控的工具调用。这些架构层面的能力，才是 AI 真正的工程复杂度所在。
与此同时，纳德拉还提醒，AI 的社会影响取决于算力、能源以及人才等稀缺资源如何分配，这本身是一个需要建立社会共识的技术问题。
事实上，纳德拉这篇文章正值微软强力推进 AI 战略之际，当下微软正试图将 AI 深度嵌入 Windows、Office 等核心产品中，希望未来用户能像依赖 Word 和 Excel 一样依赖 AI 智能体。不过从现实而言，微软先前展示的 AI 愿景中不少功能至今仍停留在概念阶段，一些现有功能的实际体验也未达预期，引发外界对其执行力的质疑。
同时，当下 AI 行业正面临越来越多的审视：性能是否被过度宣传、能源消耗是否可持续，以及 2025 年泛滥的生成式“低质内容”。甚至《韦氏词典》还将“slop”评为年度词汇，用以形容由 AI 大量生成的低质量数字内容。
尽管如此，纳德拉认为，与其简单否定 AI 的不足，不如专注于设计能够为社会创造长期价值的系统。他强调，微软虽然已在 AI 基础设施和合作上投入数百亿美元，但仅有技术优势远远不够。
计算技术的历史始终围绕着赋能个人和组织，AI 也必须遵循同样的路径。如果做到了这一点，它将成为最深远的一次计算浪潮之一。
纳德拉还在文章中暗示，后续他将持续更新博客，书写更多个人思考，记录微软以及整个行业如何尝试将庞杂的 AI 野心，转化为更加清晰、更加具有商业前景的现实。（凤凰网）
3.日本α世代怎么看AI：信任度高达70%，但未来展望两极化
在一项针对日本α世代（2010年代后半至2020年代初期出生）的调查中发现，年轻族群对未来的看法同时存在期待与不安，并非单一走向；并且对人工智能（AI）的信任程度高达70％。
这项调查由《日本经济新闻》于2025年11月下旬至12月中旬进行，涵盖来自7所中学的1,123名学生，另对115名学生进行面对面访谈，藉此观察即将步入社会世代的价值观。
调查结果显示，α世代对未来的态度几乎各占一半，反映其心理状态难以简单归类为乐观或悲观。对于AI的信任度超过70％，尤其在任务自动化与知识工作支援等情境中，年轻人展现高度期待。这股趋势与2025年AI技术快速演进密切相关，也显示他们逐步将AI视为可协作的伙伴。
抱持较为正向观点的学生认为，AI技术进步有助于提升工作效率，随着幻觉问题改善，AI的可靠性也持续提高；相对地，对前景感到不安的学生则关注就业市场可能出现的分化。调查亦指出，在18至24岁族群中，未使用AI的比率仍达37％，这使部分年轻人对未来职涯变化感到焦虑。
2025年被视为「AI代理元年」，AI的情感连结与人性化特征逐渐受到重视。α世代对AI的信任，除了来自技术成熟，也包含将AI视为一种「关系型存在」的认知。同时，日本政府于2025年12月通过的AI政策「反转攻势」，为未来发展指引方向，并强调科学发现与伦理共生的重要性。
调查显示企业有必要强化对年轻世代的AI教育，而政策制定者也需正视日本社会长期存在的结构性分化问题。随着生成式AI持续推进，对未来的正向期待，可能在2026年进一步扩大。（科技新报）
4.人工智能将重塑发展中国家创业生态
日前，联合国贸易和发展会议发布《释放人工智能潜力：重塑发展中国家创业生态》报告指出，人工智能（AI）技术可以显著提升发展中国家中小微企业和初创企业的生产率、创新能力与市场接入能力，但这些潜力只有在合适的制度、能力和生态条件下才能转化为现实成果。
报告指出，AI可用于自动化任务、库存处理和供应链优化、个性化营销和客户服务等方面，降低企业运营成本并提高效率。但AI商业价值的实现效果存在显著差异，发达国家企业的AI使用率和收益明显高于发展中国家企业。研究显示，AI成效取决于企业的数字基础、技能水平和业务匹配度，而非“是否使用AI”本身。AI不是“即插即用”的通用解法，尤其是在缺乏数据、算力和流程适配时，其容易被低效使用甚至闲置。
报告指出，发展中国家的中小企业和初创企业在AI使用方面面临着结构性、系统性的生态短板。主要包括存在数字与基础设施鸿沟、数据与算力获取不足、技能与认知不足等。
此外，报告指出，中小微企业和初创企业采用AI的成功概率与整体创业生态系统是否支持高度相关。其中，支持性制度环境是前提。清晰、稳定、可预期的监管环境能降低技术试验风险，而缺乏国家层面的AI战略和规则，会抑制企业投资和创新。同时，配套服务与平台也至关重要。此外，金融工具能放大采用效应，风险共担机制、补贴、试点项目可降低AI初始成本，公共资金和发展金融在早期尤为关键。
设计AI治理与监管有助于增强信任、鼓励试验、促进创新，尤其对中小微企业至关重要。治理缺失则会带来突出风险，会导致信任缺失、投资犹豫和消费者抵制，不明确的责任划分会放大法律与商业风险；“一刀切”监管对小企业不利，高合规成本的监管制度往往对于大型企业更加有利，中小微企业则需要与风险和能力相匹配的监管制度。报告指出，当前，全球范围内已有部分善治案例，在这其中，自愿准则、过渡期安排、监管沙盒均起到了较好作用。
同时，报告指出，AI技术应用的风险管理不能单独压在企业尤其是中小微企业身上，而应采取开发者与部署者共同负责的模式。其中，开发者掌握技术控制权，具备设计、测试和内置安全机制的能力，对系统性偏见、模型风险负首要责任；部署者决定实际应用方式，企业如何使用AI技术直接决定其社会和经济影响，中小微企业若缺乏指导，容易承担不成比例的法律风险。投资者、消费者和合作伙伴更倾向于规则清晰的环境，责任不清会破坏市场信心。
发展中国家加大AI技术应用需要开放、协作和能力建设。对于资源受限的发展中国家而言，开源工具、联合倡议、云服务和公共能力建设是最具可行性的AI技术应用推进路径。其中，开源和云服务能降低门槛，有助于减少对高端算力和专业人才的依赖，并允许中小微企业从简单应用逐步升级。另外，政府部门可通过示范效应带动市场，公共部门领域的AI技术应用，如政务助手等，能增强信任和示范效应。报告还强调，技能与意识建设具有不可替代的重要性，培训、实践型学习、创业社区交流是克服“AI技术恐惧”的关键。AI技术并不会自然缩小发展差距，但在正确的政策、治理和生态支持下，它可以成为发展中国家创业与包容性增长的关键杠杆。（新华网）
