人工智能產業發展與政策動態

SodaBot 與 PlaysOut 已展開策略性合作，透過人工智慧與遊戲化來增強 Web3 遊戲與去中心化金融（DeFi）體驗。此合作結合了 SodaBot 用於 DeFi 交易的具 AI 驅動之多代理（multi-agent）框架，以及 PlaysOut 將 Web2 應用連接至 Web3 區塊鏈生態系的平台。該合作旨在整合自動化的 AI 執行與以獎勵為導向的遊戲機制，以提升去中心化應用中的使用者互動與留存率。此聯盟亦反映了產業更廣泛的趨勢，即將 AI、去中心化金融與遊戲技術加以整合，打造更易於使用的數位生態系。 SodaBot 與 PlaysOut 結合 AI 自動化與遊戲化的 Web3 介面 SodaBot 與 PlaysOut 的整合旨在為參與區塊鏈式遊戲與去中心化應用的使用者打造更具動態性的環境。此合作結合自動化的 AI 執行系統，與可透過持續互動循環來獎勵使用者的遊戲化介面。SodaBot 作為去中心化金融交易的智慧型作業系統與多代理 AI 框架運作，而 PlaysOut 則專注於連接傳統 Web2 應用與 Web3 區塊鏈生態系，並提供與遊戲相關的體驗。 兩家公司表示，

根據 ChainCatcher 報導，AI Agent 專案 AIVIVE 近期完成了一輪 800 萬美元的機構融資。VegaVentures 領投 300 萬美元，Greenwood Global Capital、Echo3 Labs、UZ Capital 與 Bluemount 共同投入 500 萬美元。該融資將用於支援 AIVIVE 的自有 AVVP 協定框架，該框架能夠在資料來源與執行環境之間實現智慧路由與協調。該協定旨在透過多來源資料排程，並在異質環境間進行無縫互動，提升 A-to-A 企業營運的自動化與決策效率。

根據烏克蘭總參謀部週五發布的戰場分析，配備 AI（人工智慧）技術無人機的烏克蘭部隊，正對俄羅斯軍隊造成超過 1,000 起每日傷亡。烏克蘭總參謀部表示，俄羅斯在 4 月的傷亡人數共計 32,980，平均每日至 1,099 人；而在 2026 年 5 月期間，俄方總損失為 28,200，平均每日傷亡率為 1,044。烏克蘭已部署在地開發的、配備 AI 的大黃蜂（Hornet）無人機，能夠進行自主目標辨識，以打擊前線深處之外的俄羅斯補給車隊與軍事設施。此次升級發生在俄羅斯入侵已持續四年之後；在此期間，烏克蘭透過幾乎每日針對俄羅斯石油基礎設施的攻擊，強化其中程與遠程打擊能力。英國國防部長 John Healey 週日接受《太陽報》（The Sun）採訪時表示，烏克蘭部隊在整條戰線上都在取得進展；他將其描述為一場殘酷的消耗戰，讓俄羅斯每月付出數萬名部隊的代價。 烏克蘭總參謀部：4 月俄軍傷亡 32,980 人 烏克蘭總參謀部的數據顯示，俄羅斯戰場傷亡（死傷人員）在 4 月共計 32,980 人，平均每日至 1,099 人。截至週五，俄羅斯在 2026 年 5 月期間的總損失為 28,200 人

根據烏克蘭總參謀部，至 2026 年 5 月 31 日止，烏克蘭的 AI 驅動「Hornet」無人機每天正對俄軍造成超過 1,000 名的傷亡。這些自主系統鎖定敵後縱深的俄羅斯補給線與軍事設施。根據 BBC 的報導與軍事專家，烏克蘭的傷亡數據顯示，4 月俄方共遭 32,980 人次的總損失（平均每天 1,099），而 5 月期間則有 28,200 人次的損失（平均每天 1,044）。

根據 Odaily，Lana AI 已啟動第二階段策略測試，起始資本為 20,000 USDT。此次更新在既有的加密貨幣交易策略之外，新增了美股交易策略，以測試跨市場交易模型。 第一階段測試於 100 USDT 起步，增長至最高約 300,000 USDT，獲利 40,000 USDT，且最大回撤約為 20,000 USDT。

根據 Beating 監測，本週 Anthropic 在 9000 億美元的估值完成新一輪融資，首次超越 OpenAI 目前 7300 億美元的估值。與此同時，OpenAI 首席營收官 Denise Dresser 已透過接手前 COO Brad Lightcap 的合作夥伴與廣告交易談判，擴大其權限，這是她在 12 月加入公司後半年的積極推進企業市場的一部分。 Dresser 正在組建一支龐大的銷售團隊，其中包括前 Slack 首席客戶官 Peter Doolan（於 4 月獲任命為全球 AI 轉型負責人）、前 ServiceNow CMO 與 Salesforce SVP Colin Fleming（本月受聘為商業事業首席行銷官），以及至少另外六位資深銷售與渠道主管。OpenAI 目標是將企業營收占總營收的比重，從年初的 40% 提升至 2026 年底的 50%，而 Anthropic 的企業營收集中度則為 80%+。

根據 OneMillionAI 的監測，Microsoft 計劃在下週於美國舊金山舉行的年度 Build 開發者大會上推出多款自訂 AI 模型。該公司將優先考慮一款自訂程式設計模型，以強化 GitHub Copilot 在與 Cursor 及 Claude Code 的競爭中的地位，並另推出涵蓋轉錄、推理、語音與影像等任務的其他模型，適用於各種垂直領域。

根據 Beating，OpenClaw 於 5 月 28 日發布 v2026.5.28，透過強化 Codex 與 Agent 執行階段韌性機制，同時推出新的 iOS Pro UI。此更新在子代理的執行路徑與工作區之間實作嚴格的實體隔離，以防止沙箱污染，並優化容器的容錯能力，確保輔助程序的失敗不會連鎖影響到共用的執行階段狀態。 新的 iOS 應用作為行動端節點用戶端，將 iPhone 硬體連接至 Gateway 網路，並具備重新設計的 Pro 介面，整合專業指令、代理管理、即時診斷與全域設定。它支援透過 WKWebView 進行遠端畫布渲染，並提供可自適應的互動介面；透過網關階段（gateway sessions）實現即時雙向語音通訊；並透過 APNs 中繼（ios-push-relay.openclaw.ai）提供亞秒級背景喚醒，以維持離線或背景情境下的連線能力。

根據《華爾街日報》報導、並由 Beating 監測，在 OpenAI 的早期階段，達里奧・阿莫代伊（Dario Amodei）禁止總裁 Greg Brockman 參與這項專案；此後 Brockman 的強勢管理風格以及不當的專案干預，導致一位頂尖研究員被逼離。阿莫代伊後來創立 Anthropic，採取了極端的預防措施以阻止 Brockman 的參與。職場裂痕最終也促成了阿莫代伊團隊的離職，並因此成立 Anthropic。

根據 OneMillionAI，Trajectory 與加州大學柏克萊分校的 Sky Computing Lab 以及 Anyscale 合作，最近宣布了開源的 SkyRL 平台與用於大型語言模型微調的 Multi-LoRA Training 架構。該系統透過在 GPU 記憶體中保留共享模型基底，並將多個微調實驗視為輕量級的適配器模組，來解決傳統模型最佳化中的低效率。測試顯示端到端實驗吞吐量提升了 2.81 倍；單節點的絕對時間吞吐量也達到 3.25 倍的提升，使大型模型能透過即時的生產資料在每小時層級實現自我演化。訓練程式碼現已在 SkyRL 儲存庫中提供。

賈偉·蘇（Weijie Su）是賓州大學沃頓商學院（Penn Wharton）全職教授，並獲得 2026 年 COPSS Presidents' Award。他在 X 上宣布，自己已在休假期間加入 OpenAI，專注於 AI 模型訓練。蘇畢業於北京大學數學系，並在史丹佛攻讀統計學博士；他在從事長達十年的學術研究後，於賓州沃頓商學院的統計與資料科學系升任為全職教授。根據 Beating 監測到的他的 X 發文，蘇在離開灣區十年後回歸貢獻於 OpenAI 的模型開發。COPSS 獎表彰他對生成式 AI 的統計基礎所做出的傑出貢獻，包括 LLM 水印機制、人類偏好對齊，以及在 2020 年美國人口普查中推動差分隱私的先驅工作；同時也包含深度學習理論與高維統計推論方面的進展。

根據《經濟日報》引述騰訊研究院於 5 月 31 日發布的一項調查，有超過 70% 的中國用戶已與 AI 工具建立情感連結，且有些人出現依賴情況。該項針對 2,903 名年齡介於 18-40 歲的中國網路使用者的調查發現，94.4% 的受訪者至少知曉一款 AI 社交產品或功能，且 98.8% 具有實際使用經驗。 當面臨難以向他人傾訴的想法時，56% 的用戶選擇向 AI 倾訴，幾乎是傾訴給真人的 14.4% 的近四倍。AI 社交輔助工具的採用率最高，達 62.5%。

本週比特幣跌至多週低點，拖累因素包括創紀錄的交易所買賣基金（ETF）贖回，以及整體風險資產的全面回檔。週五，價格收在約 73,500 美元，較本週初在 77,000 美元上方開盤時下跌約 4%。為了了解 BTC 可能在年底收在何處，Bitcoin News 請教了多個領先的人工智慧（AI）模型，詢問它們對年終價格的預測。 要點整理： Bitcoin News 旗下向 13 個 AI 模型提問，得到的 BTC 年底 2026 價格目標區間介於 50,000 美元到 145,000 美元。 Deepseek 是唯一看空者，預測 50,000 美元；而 Grok 則將高點設在 145,000 美元，並指出 ETF 流入與機構採用。 多數模型集中在 88,000 美元到 122,000 美元之間，並提到「減半後供給」與「聯準會政策」是關鍵驅動因素。 13 個 AI 聊天機器人給出比特幣年底目標，區間之大會讓你驚訝 多股力量在同一時間打擊市場。美國現貨比特幣 ETF 在連續九天內出現超過 28 億美元的資金流出，其中 5 月 27 日單日就撤出 7.33 億美元；而其中光是 Blackrock

根據週四在休士頓聯邦法院提交的美國證券交易委員會（SEC）起訴狀，Privvy Investments LLC 創辦人 Nathan Fuller 被控在 2022 年 10 月至 2024 年年中期間，經營一項價值 12.3 億美元的加密貨幣詐欺計畫。Fuller 透過承諾其專有的基於 AI 的交易機器人可在 30 至 45 天內產生 40% 至 50% 的回報，或在最短 21 天內保證獲利超過 100%，從大約 150 名投資者（分布在美國九個州及兩個外國國家）募集資金。 這些機器人並不具備 AI 功能。Fuller 僅動用募得資金中的 38 萬美元（約 3%）來購買加密貨幣，且沒有產生任何利潤。SEC 指控他至少挪用 62 萬美元於個人支出，包括不動產、賭博和收藏品；同時又以類龐氏騙局的付款方式，約 55 萬美元返還給先前的投資者。

社區銀行（Community Bank）是一家總部位於賓夕法尼亞州的金融機構，依據向美國證券交易委員會（SEC）提交的文件表示，該機構本月初披露了一起資料外洩事件，暴露了客戶姓名、社會安全號碼以及出生日期。根據該文件，外洩起因於內部操作：在處理機密客戶資訊時，使用了未經授權的人工智慧（AI）軟體應用程式。該銀行認定本事件於 2026 年 5 月 7 日屬於重大事件，原因是涉及的非公開資訊數量龐大且屬高度敏感。此次事件凸顯「影子 AI」帶來的網路資安風險不斷升高；根據 Verizon 的報告，員工使用未核准的 AI 工具的比例，從一年內的 15% 飆升至 45%，使其成為第三常見的非惡意資料洩漏活動。 社區銀行啟動調查並聘請外部顧問 根據向 SEC 提交的文件，社區銀行在發現外洩事件後，立即採取措施以確保受影響的資訊安全，並在外部資安顧問協助下展開內部調查。針對事件的調查（包括範圍與根本原因）目前仍在進行中。 SEC 文件確認不影響銀行營運 社區銀行在其向 SEC 提交的文件中表示，此事件未涉及中斷該銀行的營運、客戶存取帳戶或服務、支付系統，或核心資訊科技基礎設施。不過，由於相關非公開資

根據一份向美國證券交易委員會（SEC）提交的文件，Community Bank 本月初發生一起資料外洩事件，原因是一起由未經授權的基於人工智慧之軟體應用程式所造成，導致客戶姓名、社會安全號碼（SSN）以及出生日期等資訊遭到暴露。該銀行認定該事件在 2026 年 5 月 7 日屬於重大事件，原因在於所涉及的非公開資訊的數量與敏感性。事件被發現後，該銀行已確保相關資訊，並與外部資安顧問展開內部調查。此次外洩未中斷營運、客戶帳戶存取、支付系統或核心 IT 基礎設施。

根據《金融時報》，軟銀已承諾在法國投資 750 億歐元，以建造歐洲最大的人工智慧設施。

根據 BlockBeats，第三點（Third Point）創辦人 Dan Loeb 在 5 月 30 日駁斥對 AI 泡沫的擔憂，表示今年在 AI 基礎設施上投資超過 7,000 億美元、明年投資超過 1 兆美元的巨頭科技公司，能夠透過強勁的內部現金流維持支出。Loeb 說：「如果你不相信資本支出（capex）能產生回報，那就像把錢直接沖進馬桶一樣。」他並將現階段的 AI 熱潮，和網路泡沫時代作對比；當時他透過做空估值獲利。 Loeb 指出 Anthropic 作為例證，表示其估值已從 2 月的 380 億美元躍升至最新一輪融資的 965 億美元；同一期間，其年化營收也從 140 億美元飆升至 470 億美元。第三點在 3 月持倉包括 Amazon、Alphabet、Meta 與 Nvidia。

根據《尚觀新聞》，Zhiyuan 的 Genie Envisioner-Sim 2.0 於 5 月 30 日在 World Arena 基準測試的「感知與行動回應」賽道中獲得第一名。該模型僅使用 20 億個參數，就在表現上超越 NVIDIA 的 DreamDojo 以及微軟和其他 AI 團隊的其他大型旗艦模型，包括來自清華與史丹佛的 Ctrl-World。

根據 BCA Research 首席策略師 Peter Berezin 的說法，在 5 月 30 日，目前的 AI 市場泡沫主要是一種由獲利驅動的現象，而非傳統的估值泡沫。不同於過去以本益比（PE）急速飆升為特徵的股票泡沫，與 AI 相關的產業——特別是半導體——呈現相對理性的估值，但卻蘊含著不可持續的獲利預期。Berezin 將其與 2008 年前的金融危機中的房市與銀行業進行類比，當時本益比倍數看似無害，但實際的獲利成長卻被證明無法持續。 半導體銷售呈現拋物線式成長，儘管 AI 需求指標尚未顯示泡沫即將崩塌。Berezin 強調，投資人應該追蹤即時的 AI 需求指標，而不應僅依賴華爾街的獲利預測，因為股價通常會在分析師下修指引前的數月先行下跌。