黃仁勳寄信給全體員工承認外遇，對象被美方懷疑替中國工作，輝達董事會啟動獨立調查

本週焦點事件

1. 黃仁勳寄信給全體員工承認外遇，對象被美方懷疑替中國工作，輝達董事會啟動獨立調查
2. 緯創每年送出 100 萬小時 H100 GPU 算力，第三屆算力捐贈開放申請，單一專案最多 3.3 萬小時
3. Anthropic 拆解 Agent 記憶：讓你的 AI 學會「做夢」整理筆記，模型越聰明，規則寫越多反而越差
4. 喬治亞農夫靠 Codex 改寫農場 App，對電路板「一無所知」也靠 AI 審設計
5. Uber 財報揭露：萬聖節那週 3.2 億筆訂單裡，AI agent 只叫了 4 趟車
6. Grok Bot 開始替你打電話：等客服、預約門診，有人靠它把網路月費從 84 美元談到 45 美元

黃仁勳寄信給全體員工承認外遇，對象被美方懷疑替中國工作，輝達董事會啟動獨立調查

輝達執行長黃仁勳 2026 年 4 月在史丹佛大學 CS 153 課堂演講｜圖片來源：Anderseidesvik，Wikimedia Commons，CC BY-SA 4.0

輝達執行長黃仁勳在美國時間 11 月 8 日寄了一封信給全體員工，承認自己對妻子不忠，信中寫道「我做的事沒有任何藉口」。輝達同一天把這封信公布在官網，董事會也宣布成立獨立委員會調查，釐清他是否成了外國情報行動的目標。

A Message to Our Company

信裡沒有點名對方，也沒有回應間諜指控。根據報導，黃仁勳向董事會說明，對象是新加坡公司 Megaspeed 的主管 Alice Huang，兩人沒有親屬關係。Megaspeed 是輝達的客戶，2024 年曾被美國官員調查，懷疑協助中國企業繞過先進晶片的出口管制；輝達則表示沒有證據顯示自家產品被走私到中國。

事情是最早是在 10 月 29 日爆發，由《紐約時報》報導美國情報單位認定 Alice Huang 替中國政府工作，並和黃仁勳"走得很近"。黃仁勳 10 月下旬受訪時還說，兩人的往來都跟 Megaspeed 的生意有關、很正常。直到上週五《金融時報》報導，一份美國政府備忘錄描述了兩人的戀愛關係，週日他才寄出這封信。

董事會說，目前「沒有理由認為」國家安全或輝達的機密外洩，也對黃仁勳和經營團隊有信心；中國政府則稱指控是「毫無根據的揣測」。接下來兩個日子值得注意：11 月 17 日輝達公布第三季財報，隔天美國眾議院三個委員會的共和黨主席，要求黃仁勳出席一場不公開的簡報。

緯創每年送出 100 萬小時 H100 GPU 算力，第三屆算力捐贈開放申請，單一專案最多 3.3 萬小時

緯創算力捐贈計畫第三屆開放申請了。台灣的新創團隊和學研機構，可以在 12 月 13 日（日）晚上 11:59 前送件。入選的專案能拿到 5000 到 33,000 小時不等的 NVIDIA H100 系列 GPU 算力，最長可以用 25 週。

如果你關注 AI 伺服器供應鏈，對緯創資通應該不陌生。這個計畫由緯創資通主辦，Epoch Foundation 和 Garage+ 協辦，算力跑在 GMI Cloud 與 Zettabyte 兩家平台上。從 2026 年起，緯創每年捐出 100 萬小時的 GPU 算力，提供給國內的潛力新創與學術研究機構。

小團隊要訓練或微調模型，過去最常見的做法是向雲端平台按小時租 GPU。錢是一小時一小時在燒，團隊自然會壓縮實驗次數，也很難替還沒確定方向的研究排長期預算。這個計畫把算力免費提供入選團隊，使用期間最長可達 25 週。

受贈名單裡有個我們介紹過的老朋友。之前介紹過的 APMIC 亞太智能機器，自家的大型語言模型叫 ACE，之前曾經在 Computex 採訪過 APMIC，他們認為主權 AI 關鍵在於在地語境理解、資料主權，還有可治理性。而 APMIC 用緯創算力做的事也很貼近這套說法：他們把原本只會講英文的 Kyutai Moshi 全雙工語音模型（可以像講電話一樣邊聽邊講，被插話也接得住），訓練成能用繁體中文即時、多輪對話的版本。過程中他們還自建了數千小時的繁中雙人對話語料。

InstAI 應視達科技的用法則很靈活。他們拿到 4 張 H100，大部分拿來把視覺語言模型和 Coding Agent 搬到自有硬體上實際部署，不再只靠文件和雲端 API 做評估。其中一個子專案只開一張卡、跑不到 100 小時，就確認小型開源模型微調後能寫出可執行的邏輯語言，成果還回饋給開源專案 DeepClause SDK。

在一個上限 3.3 萬小時的計畫裡，100 小時小到幾乎看不見，但先用一張卡回答「這條路值不值得走」，比一開始就把八張卡全開實際得多。其他受贈團隊還包括訓練布料上身生成模型的 TG3D Studio 適着三維科技。

申請資格分兩條路。新創要符合「台灣連結」三擇一：

1. 公司註冊於台灣，或設有合法登記之台灣分公司
2. 在台灣設有實質研發辦公室
3. 創辦人中至少一人具有台灣國籍

審查時的加分項包括已完成 PoC 或原型、提出多 GPU 的使用規劃，以及有開源數據、程式碼或模型的紀錄。

如果你的團隊想參加，可以先報名 11 月 25 日（三）上午 10:30 到 11:30 的 Zoom 線上說明會，再趕在 12 月 13 日晚上 11:59 前送件。新創走新創申請表，學研團隊走學研申請表。評選在 12 月到 2027 年 1 月進行，1 月公告結果，算力從 2027 年 2 月 25 日啟用，如果你的團隊手上有模型想法，但卡在沒有算力資源，可以先報名 11 月 25 日的說明會，同時盤點自己的數據和 GPU 規劃準備到哪裡，也同時預祝團隊申請、開發順利。

Anthropic 拆解 Agent 記憶：讓你的 AI 學會「做夢」整理筆記，模型越聰明，規則寫越多反而越差

Anthropic 工程團隊的 Lance Martin 在 11 月 6 日發表〈The components of agent memory〉，用寶可夢紅版等實驗比較 AI agent 該怎麼記事情。其中一組對照很直觀，Sonnet 3.7 在遊戲裡寫了 413 個記憶檔、約 97.8 萬字元，只拿到 1 枚徽章；Claude Fable 5 只寫了 10 個檔、約 4.3 萬字元，拿到 4 枚。

文章的第一個重點是「做夢」。記得多不代表記得好，寫錯的筆記還會一路誤導下去：一條記錯寶可夢中心位置的筆記，讓 Claude 一直跳下單向的崖，怎麼走都到不了華藍市。讓 agent 在空檔回頭整理之後，錯誤筆記被修掉，AI 才在第 1,935 個動作抵達。

第二個重點是規則。過去常見的做法是替 AI 訂好規矩，例如「只記失敗」。實驗裡，有了記憶的 Opus 5.5 在資料庫任務的得分從 0.655 升到 0.838，但加上「只記失敗」的規定，Opus 5 的進步幅度反而少了 0.234。舊模型就不一樣了，Sonnet 4.6 有記憶也幾乎沒進步，要被提醒「先讀記憶、驗證假設」，得分才從 0.364 升到 0.641。作者也提醒，指令檔寫得越長，模型越不會照做。

記憶有點像冰箱，塞得越滿不代表越好煮，過期的食材還會讓你拿錯。如果你在用 Claude Code，它每次只會載入 MEMORY.md 的前 200 行或 25KB，記憶檔值得定期清一清。

觀察筆記

做夢說穿了，就是定期叫 AI 回頭整理自己的筆記，這件事現在就能手動做。例如每週請 Claude Code 讀一次 MEMORY.md，刪掉過期的、合併重複的，再標出它不確定還對不對的。整理也要有節制，Sonnet 3.7 在第 1 萬步左右連續 17 步都在整理記憶，完全沒在玩遊戲，可以先從一週一次開始試。

喬治亞農夫靠 Codex 改寫農場 App，對電路板「一無所知」也靠 AI 審設計

在亞特蘭大種菜的 Clint Crowe，11 月 4 日公開了他用 ChatGPT 和 Codex 經營農場的對話紀錄。他和太太 Sheree 從 2017 年開始經營氣耕農場 Sweetwater Urban Farms，現在用 Codex 改寫自家的農場管理 App、把餐廳的 email 訂單自動轉進系統，還請它審查一塊他自己說「一無所知」的電路板。

Clint 以前是產品經理，Sheree 是 App 開發者。過去小農想改軟體，多半只能外包，或將就現成系統；現在 Clint 用口語把農場的實際流程寫成四條規則，例如收成和丟棄要分開記、清洗完的種植塔標成「可種植」、不能刪掉歷史紀錄，Codex 就去程式裡找出跟規則對不上的地方，修好後拿真實紀錄測試。

最值得抄的是訂單那一段。簡單的訂單自動處理，客戶或品項對不上的，一律交給人確認，因為配錯會直接影響收成和出貨。整理供應商的往來信件時，他讓 AI 分成「已確認／不確定／還需要」三欄，再擬一封只問缺口的追問信，這招不寫程式也能用。

電路板目前還沒進入製造驗證，佈線、量產都在後面，他也沒說省下多少時間。這有點像夜市攤商多了一個會寫程式的幫手，但攤位每天怎麼運作，還是得老闆自己先講清楚。

Uber 財報揭露：萬聖節那週 3.2 億筆訂單裡，AI agent 只叫了 4 趟車

Uber 在 11 月 4 日的第三季財報會議上公布了一組少見的數字：10 月最忙的萬聖節那一週，全平台約 3.2 億筆行程和訂單裡，由 AI agent 下單的車只有 4 趟，Uber Eats 外送約 500 筆。執行長 Dara Khosrowshahi 形容，目前看到的成效「非常、非常早期，也非常有限」。

這裡的 agent 叫車指的是不開 Uber App，改透過 ChatGPT、Claude、Gemini 這類 AI 助理替你叫車或點餐。OpenAI 在 2025 年 10 月宣布 ChatGPT 可以接入第三方 App，Uber 就在合作名單上；Uber 在今年 5 月的財報會議也說，會替各家 AI 助理開放 API。Khosrowshahi 說市面上的主要 AI 助理大約有 8 個，「每一家都在找我們談」。

那為什麼幾乎沒人用？Uber 自己的解釋是，在 App 裡叫一台車平均 50 秒，重新點一份常吃的餐 90 秒，原本就這麼快的事，交給 agent 也省不了多少時間。實際流程也還卡卡的，就算在 ChatGPT 裡可以查車資、選車型，但最終還是要跳回 Uber App 確認和付款。

Uber 的盤算是繼續在自家 App 裡加 AI 功能，對外只跟能帶來新需求的 agent 合作，避免像過去那樣依賴單一平台導流。

觀察筆記

叫車 50 秒、點餐 90 秒，App 已經把方便做到頂了，agent 很難再擠出價值。agent 比較有機會的，是那些「我不想做」的事，例如等客服、比價，或跟人來回確認細節。雖然去年 Uber 的 Cofounder 曾經在 All in podcast 提到，所有的 APP 正在面臨死亡，但 Uber 的產品也歷經了 12 年的打磨，在 UIUX 、司機與乘客的媒合上，Agent 還是難以替代。

Personal App 在 AI Agent 時代，確實可能面臨挑戰。但真正會被取代的，可能是那些只做「資訊查詢＋簡單操作」的 App；而像 Uber 這種把媒合與營運效率做成護城河的服務，Agent 更可能是新的流量入口，而不是替代者。

Grok Bot 開始替你打電話：等客服、預約門診，有人靠它把網路月費從 84 美元談到 45 美元

Grok Bot 在 11 月初開放所有用戶，讓 AI 替自己打電話給美國商家。Elon Musk 在 10 月 25 日先預告這項功能，Grok Bot 官方帳號在 11 月 4 日宣布上線。你在對話裡交代一句「打給 Comcast 幫我降月費」，Bot 就會撥出電話、走完語音選單，再跟真人客服談。

Grok Bot 是 Musk 旗下 AI 部門的 agent 平台，能跨 App 和網站替你執行任務。通話時，畫面會顯示即時逐字稿；客服問到 Bot 答不出來的資訊，聊天視窗會跳出問題讓你打字回答，Bot 再轉述。要接受新方案之前，它會先停下來等你同意，掛電話後送上一份摘要。過去要自己等線、按語音選單，現在這段等待可以交出去。

創作者 Peter Yang 分享，Bot 花了約 25 分鐘跟 Comcast 談，把他的網路月費從 84 美元降到 45 美元。也有用戶回報，客服一發現對方是 AI，就拒絕幫忙取消訂閱。根據 Teslarati 整理的服務條款，Bot 必須自稱是代表用戶來電的虛擬助理，通話可能被錄音，也不能拿來做行銷或冒充他人。

目前只能打美國號碼，Grok Bot 包含在 X Premium（每月 30 美元）以上的方案，台灣用戶就算訂閱，也還不能打給台灣的店家。通話怎麼計入用量上限，官方沒有說明，而 Musk 在 11 月 1 日才說過，Grok Bot 的服務成本相對營收「高到無法持續」。

AI 郵報學院｜Flash Lesson 10：馬斯克力推！一個人打造 24 小時 AI 員工軍團：Grok Bot 實戰

由 Philo 老師帶你用 Grok Bot 建立能長時間運作的 AI 工作夥伴，不用寫程式，也不用另外聘人。課程從盤點工作、替每個 Bot 寫「職務卡」開始，用 GOALS 五欄方法把任務交辦清楚，再一步步把研究、行銷內容、業務客服和財務整理交給不同的 Bot；對外寄信、付款、發布這類動作，則保留人工核准。

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