這是一份關於三個地方的週報：矽谷、深圳、台灣科學園區。但它不是科技新聞整理。它想問的問題是：當這三個地方的競爭越演越烈，最終觸碰到的，是全球數十億普通人生活的哪一個細節？

同時，Majority South （大眾南方）是本週報的核心觀點。我們不用”全球南方”一詞，這是西方看待他者的角度，南方才是世界上居住人口最多的地方，我們才是大眾。

這週，從2026年3月30日到4月4日，我們追蹤了四天的動態，發現所有的事件都在收斂到同一個問題：在全球AI供應鏈裡，誰的身體在工作，誰在享受結果，這兩群人之間的距離到底有多遠？

深圳的人形機器人已經在汽車工廠工作了。但讓它們學會工作的，是在江西省某個訓練中心穿著VR頭盔的臨時合約工——每天重複數百次折疊衣服、擦桌子、開微波爐門的動作。同一週，台積電的Arizona廠傳出2024年虧損超過四億美元，卻仍宣布要把廠數從六座擴張到十二座。這不是市場邏輯，這是地緣政治邏輯。而在東南亞，馬來西亞官員第一次在公開場合承認：越南的競爭壓力是真實的。本期週報追蹤的，正是這三件看似無關的事情——它們其實是同一個故事的三個切面：在全球AI供應鏈裡，誰的身體在工作，誰在享受結果，這兩群人之間的距離，到底有多遠？

Shenzhen's humanoid robots are now working on automotive assembly lines. But the "intelligence" that taught them to work was assembled by contract workers in a training center in Jiangxi province — repeating the same motions hundreds of times a day: folding clothes, wiping tables, opening microwave doors. That same week, TSMC's Arizona fab reported a loss of over $440 million in 2024, yet announced plans to expand from six facilities to twelve. That's not market logic — that's geopolitical logic. And in Southeast Asia, a Malaysian official publicly acknowledged for the first time that Vietnam's competitive pressure is real. This week's report traces three seemingly unrelated developments as chapters of the same story: in the global AI supply chain, who does the work, who captures the value, and how far apart are these two groups of people?

壹｜一個估值超過台灣GDP的公司，和一個失去公眾信任的產業

這週，OpenAI完成了1,220億美元的新一輪融資，估值達到8,520億美元。這個數字比台灣全年GDP（約8,000億美元）還高。一家公司的市場估值，超過了一個擁有2,300萬人口、全球最先進半導體產業的島嶼國家的整體經濟規模。

這本身就是一則值得停下來思考的事實。

但同一週，矽谷內部出現了一個少見的自我批評聲音。創投公司8VC的合夥人Sebastian Caliri在公開場合說：「科技圈的人根本不理解，整個國家已經對科技極化反感。」他說，矽谷需要一個人們能真正認同的故事。「當人們買不起房、醫療讓他們破產，他們不在乎與中國的競爭。如果你們真心相信擁抱AI會讓未來五年更好，你們需要馬上給普通人一個相信的理由。」

這個批評在業界引發持續討論，因為它說出了一個結構性問題：矽谷在用越來越多的資本，解決一個越來越少人信任的問題。

在技術面，這週矽谷有幾件值得記錄的事：微軟發布了三款多模態AI模型（語音轉文字、語音合成、圖像生成），定位「企業AI自主性」的第一步；Nvidia向Marvell投資20億美元，進一步布局矽光子技術，意在解決AI數據中心的通訊瓶頸；Nvidia的Vera Rubin架構也在GTC 2026正式亮相，繼續鞏固其在AI加速器市場的統治地位。

這些發展都很重要，但它們都發生在一個越來越難以維持公眾信任的環境裡。這是矽谷2026年最核心的矛盾，而資本規模的擴大，並不能解決它。

貳｜深圳的Physical AI奇蹟，和那個你沒看到的江西省訓練中心

深圳正在發生的事，用一個詞概括：具身智能的商業化元年。

這週，UBTECH的Walker S1人形機器人在Zeekr汽車工廠正式上線，與人類工人並肩執行複雜工業任務——這是目前全球最具體可查的人形機器人商業落地案例之一。同一週，深圳企業X Square Robot在深圳主辦了全球首屆具身AI開發者大會（EAIDC 2026），是第一個專門針對具身AI系統開發者的全球聚會。Pony.ai的無人駕駛Robotaxi在2月達到每月每輛車的盈虧平衡，這在全球是第一個。Honor的智能製造園區每28.5秒生產一台設備，全市30家頂尖醫院已部署AI大模型協助腫瘤篩查。

但深圳的展示有一個面向，幾乎不出現在官方的發布敘事裡。

為了讓人形機器人能夠執行這些任務，中國各地政府建立了40個「機器人訓練中心」。在那裡，訓練員穿著VR頭盔和手臂外骨骼，每天重複數百次開微波爐門、折疊衣服、擦桌子的動作——讓機器人透過模仿學習。深圳上市企業UBTech，以5.66億人民幣（約8,000萬美元）的金額，向江西、廣西、四川三省的數據採集中心出售了566台人形機器人。

換句話說：讓深圳機器人「聰明」的數據，此刻正由中國內陸省份的臨時合約工，以自己的身體一個動作一個動作地產出。

這不是一個值得驚恐的故事，但它是一個需要被看見的故事。AI的「智慧」從來不是憑空而來的。它依賴一條你看不見的勞動鏈，從硬體設計到晶片製造到組裝到訓練數據生產，每一個環節都有人在工作，只是這些人的名字不會出現在發布會的PPT上。

深圳的「Physical AI全球中心」敘事是真實的。它的人力基礎設施，同樣是真實的。

參｜台灣：矽盾的真實帳單，以及一個有具體數字的季度虧損

台灣這週最重要的新聞，是一個數字：台積電的Arizona廠在2024年虧損了新台幣143億元，折合約4.41億美元。這是Arizona廠成立以來的最大單年虧損。

對比讓這個數字更清晰：台積電在南京的合資廠，同年盈利約260億台幣。

造成這個差距的原因，台積電創辦人張忠謀早在2023年就說過了：Arizona的晶片製造成本至少比台灣高出50%，實際可能接近兩倍。美國的建設成本是台灣的四到五倍；熟練技術人力嚴重不足，台積電一度被迫從台灣調派數千名工程師飛往Arizona解決良率問題；供應鏈需要從頭建立，每一個環節都在增加成本。

但儘管如此，台積電仍在擴張，而且是激進地擴張。根據本週的市場消息，TSMC正考慮將Arizona的廠數從原本六座進一步擴建至十二座，先進封裝廠從兩座增至四座，資本支出將在2026至2028年持續攀升。

這裡有一個矛盾：從純粹的商業邏輯看，台積電在Arizona的投資完全說不通。但從地緣政治邏輯看，它完全合理——台灣正在用虧損，換取美國的戰略保護承諾。

這就是「矽盾」的真實代價：台灣的晶片製造能力，是目前阻止中國對台採取軍事行動最有力的嚇阻力量之一。Arizona廠的存在，讓美國有更直接的切身利益去保護台灣的半導體生態系。所以台積電虧損也繼續蓋，因為這不是商業投資，而是一種戰略保費。

技術面的好消息是：台積電的N2P（增強版2奈米）與A16（1.6奈米）製程，確認了2026年下半年在台灣率先量產。美國廠要看到這些製程，最快也是2029至2030年。台灣的技術領先優勢，至少維持到本世紀末。

肆｜大眾南方：東南亞晶片競賽的關鍵訊號，和一個被反覆錯過的機會

這週，Majority South 最值得記錄的事件，不是一筆投資，而是一句話。

在「新日本─馬來西亞產業合作研討會」上，馬來西亞東協商業諮詢理事會（ASEAN-BAC）主席Nazir Razak，公開承認越南在外資吸引上構成了真實的競爭壓力。他說，越南擁有政治穩定、充裕的勞動力，以及更大的內需市場，馬來西亞需要依靠開放經濟與一致的治理政策來維持競爭力。

這是馬來西亞官方層面第一次如此直白地承認這件事。在外交語言裡，這個承認本身就是一個訊號：競爭已經到了無法迴避的程度。

越南的數字支撐了這個判斷。截至本週，越南半導體領域已累積吸引141億美元外商投資，橫跨241個項目。Viettel集團已動工興建越南首座晶圓廠，目標2027年底試產32奈米晶片。166所大學開設半導體相關課程，每年培育13.4萬名學生。胡志明市設定了2026年吸引至少四個半導體FDI項目的目標，重點深化與AMD、Nvidia、Qualcomm的合作。

但越南也有結構性弱點。最關鍵的兩個：電力供應不穩定（一次短暫停電可能造成數百萬美元損失），以及高端工程人才嚴重不足。越南2030年目標是培育5萬名半導體工程師，但目前每年只能供應需求的40至50%。

印度這週也有重要進展。3月31日，印度總理莫迪親自主持Kaynes Semicon在古吉拉特邦的OSAT封裝廠落成典禮，這是印度電子部長宣布的2026年四座半導體廠投入運作計劃的一部分。印度的AI算力補貼降低到每GPU小時約0.78美元，遠低於全球市場的2至3美元——這是印度政府試圖建立「普惠AI基礎設施」的具體動作。

菲律賓則繼續是這個區域裡讓人憂慮的案例。半導體產業主席Bing Viera本週警告：菲律賓的半導體業面臨停滯風險，現有設施仍在生產他形容為「侏羅紀」等級的舊技術，而Amkor在越南投資的16億美元先進封裝廠，原本菲律賓是候選地點之一。

東南亞的半導體競賽，從來不是一個同質的整體，而是六個國家在不同的起點、以不同的速度、往不同的方向跑。馬來西亞打穩定牌，越南打速度牌，新加坡打R&D牌，菲律賓正在失去牌局。

伍｜這週的學術前線：AI正在收縮科學本身

這週的學術論文裡，最值得所有人讀的，是一篇由清華大學電子工程系發表在《Nature》上的研究。

Artificial intelligence tools expand scientists’ impact but contract science’s focus
作者：郝千越（Qianyue Hao）、徐豐力（Fengli Xu）、李勇（Yong Li）——均為清華大學電子工程系；James Evans——芝加哥大學社會學系暨知識實驗室
期刊：Nature，第649卷，第8099期，頁碼1237–1243
發表日期：2026年1月14日
DOI：10.1038/s41586-025-09922-y
Nature 正式連結：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09922-y
arXiv 預印本（免費閱讀）：https://arxiv.org/abs/2412.07727

研究團隊分析了超過4,100萬篇論文，跨越45年，得出了一個令人不安的結論：使用AI工具的科學家發表論文量是非使用者的3.02倍、被引次數高4.84倍，取得獨立主持研究計劃資格的時間也提前了1.37年——在學術競爭裡，這是相當顯著的優勢。個人發表量更多、被引次數更高、職涯發展更快。但在整個科學系統的層面，AI正在讓研究聚焦在少數數據密集的既有領域，使科學探索的多樣性持續收縮。

換句話說：AI讓個別科學家更有生產力，但讓科學作為一個集體事業的視野越來越窄。

這個發現對這份週報尤其有意義。這份刊物試圖從三個劇烈競爭的科技中心出發，拉出一個更廣的視野——不只是誰領先、誰落後，而是這些競爭最終觸碰到了哪些我們還沒有意識到的問題。清華的這篇論文提醒我們：AI工具本身，也可能在讓我們的思維收縮，讓我們越來越只看見數據多的地方，而忽略數據少但可能更重要的角落。

這對我們來說意義重大，我們就是那個數據少的角落。菲律賓封裝廠的臨時工、江西訓練中心的VR頭盔操作員、越南農村等待電力穩定供應的工程師——他們都是供應鏈上的真實存在，但他們的數據，從來不在那4,100萬篇論文裡。

結語：下週我們在追蹤什麼

這週的四個故事，最後都收斂到同一個問題：AI供應鏈的利益分配，目前是一個高度不對稱的結構。矽谷設計規則，深圳執行製造，台灣提供晶片，Majority South提供勞動力、土地、和最早的實驗場域。紅利往上游流，風險往下游積累。

下週我們將繼續追蹤：

台積電Arizona的Q1財報預計4月中旬出爐——Arizona廠的虧損是否開始改善，將是判斷「矽盾戰略保費」是否可持續的關鍵指標。

越南《數字科技產業法》於2026年1月正式生效，首批受益的半導體激勵項目名單應在近期公布——這份名單將決定越南的半導體升級是真正往設計端走，還是繼續停在封裝測試。

深圳的「機器人6S店」商業模式（全球首家，位於龍崗區）——這個讓普通消費者可以像買電器一樣試用、租賃、購買機器人的通路模式，能否複製到東南亞市場，將是具身智能從「工廠場景」走向「家庭場景」的重要試驗。

以及：那個在江西省訓練中心工作的二十歲大學生Kim，下個月還會繼續穿著VR頭盔重複開微波爐的動作嗎？或者他的工作，已經被下一代的合成數據生成技術取代了？

這個問題，本身就是整個故事的縮影。

矽盾週報，每週六發布。追蹤矽谷、深圳、台灣科學園區與Majority South的科技地緣競爭，從普通人的視角出發，分析這場競爭最終如何改變每個人的日常生活。

如果你覺得這份週報有價值，歡迎轉發給同樣關心科技與地緣政治交叉點的朋友。