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Anthropic 開出近百萬美元年薪教 AI 設計晶片，實際造 ASIC 的工程師薪酬卻低逾一半
Anthropic 正積極建立自有晶片設計團隊，並探索讓 AI 模型參與 ASIC 設計流程。值得注意的是，公司目前公開職缺所呈現的薪酬結構出現明顯落差：負責研究與訓練 AI 模型進行晶片設計的 Research Engineer，年薪區間約為 50 萬至 85 萬美元；而實際負責 ASIC 設計、從 RTL 推進至 tape-out 的 Silicon Engineer，年薪則約為 32 萬至 48.5 萬美元。兩類職位在 ASIC/FPGA flow、RTL、UVM、formal verification、physical design、PPA、DFT 與 EDA 工具等方面具有高度重疊的技術要求，凸顯 AI 晶片產業正在出現一個有趣的新趨勢：市場可能開始把「讓 AI 學會設計晶片」視為比「親自設計晶片」更稀缺、更具戰略價值的能力。
OpenAI 反擊 Apple 機密竊取指控：Apple 自身資訊安全管理鬆散，不足以構成商業機密保護
OpenAI 正式向法院提出駁回 Apple 商業機密訴訟的動議，主張 Apple 自身的資訊安全與員工離職管理存在重大漏洞，包括允許員工使用個人 iCloud 處理工作、離職後未及時撤銷權限，以及主管仍持續透過離職員工帳號存取資料。OpenAI 認為，Apple 未能妥善保護相關資訊，因此難以主張其屬於法律所保護的商業機密，並指控 Apple 試圖藉由訴訟阻礙 OpenAI 在 AI 硬體領域的發展。
AI 不一定只能跑在晶片上！德國研究團隊打造「液體電腦」，利用微粒運動完成 AI 運算
德國康斯坦茨大學與斯圖加特大學研究團隊提出一種全新的「液體運算（Fluid Computing）」架構，透過數百顆懸浮於液體中的矽微粒，在雷射控制與流體交互作用下形成可處理資訊的動態系統，成功完成混沌訊號預測與異常偵測任務。雖然目前效能仍落後於主流的 Memristor Reservoir Computing，但研究證明 AI 的運算平台未來不一定侷限於矽晶片，為後矽時代（Post-Silicon Computing）開啟新的可能。