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  1. 6 天前

    數位關鍵字264.日本首相高市早苗為何喊不要睡覺:PHP 漏洞、Zeabur 收攤與 91APP 外洩 ft. AWS 社群英雄蔣鐙緯 Ernest

    2026 年 10 月 21 日,日本首相高市早苗在自己的 X 帳號上發文,請大家先把網站關掉。那一天日本的全國數位身分系統下線,維基百科背後的基金會停掉部分服務,連專門保存網路歷史的 Internet Archive 都短暫離線。 這些網站都不是被駭客打掉的,是自己先下線等修補。起因是 PHP 這個快三十歲的程式語言被開出兩個 CVE 漏洞,官方評分 9.2 分,而全世界大約七成的網站背後都靠它在跑。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請 AWS 社群英雄蔣鐙緯 Ernest,從開發者這一端拆解那一晚全世界究竟在等什麼,以及接著發生的 Zeabur 收攤、Railway 金鑰外洩與 91APP 訂單資料庫被存取,為什麼全部指向同一個缺口。 聽完這集你可以學到 這次不是故障,是有洞躲在你家裡:Ernest 把去年的 AWS 大規模中斷歸類在故障,這次歸類在攻擊。故障可以回溯 log、定位哪一層出問題,修好就結束;攻擊像有人翻牆進屋後躲在床底下,你不知道他翻過哪些抽屜、還在不在。要處理的不是修東西,「壞了重開機就好」的架構也不保證他不會又進來。七成網站還在用 PHP,是人性堆出來的結果:PHP 不是因為過時才危險,是因為太能用。1997 年前後它是架網站最快的選擇,LAMP 同捆包造就了一整代人的入門。Ernest 分析,系統留在線上的真正原因是「它會動,我現在不要去動它;動壞了責任在我手上」。撐住七成網站的PHP基金會,其實只有一個正職員工:路透社在 10 月下旬訪問到 PHP 基金會執行董事,他親口說全職員工就只有他自己,其他 14 人幾乎都是兼職約聘,董事是無給職志工。Ernest 說這在開源世界不算新聞,很多語言都是從「因為愛、因為興趣」開始,最後靠基金會募款買核心開發者的時間。更新到最新版,不等於沒事:把版本號更新上去是基本功,連發外包也得要求廠商做到。但官方不一定會發你用的那個版本:線上還有大量 PHP 7 甚至 PHP 5,舊版得自己從原始碼重新編譯。而且軟體是一層層疊的,漏洞常出在你跟上一層、下一層的相依性。那一晚全世界在等的不是 PHP,是 Docker:官方版本臺灣時間接近晚上十點才放出來,但多數人跑在容器上,還要再等 Docker 包好的那一份。Ernest 形容當晚全世界在追「現在輪到誰」。他們臨時把一位資深 PHP 開發者加進有權限更新的名單,才做完分支測試、merge 回主線。這一波被搶其中一項稀缺資源,是 能跑AI 的 API 金鑰:當年挖礦搶的是運算資源,現在搶的是大型語言模型的 API key。Ernest 判斷 Zeabur、Railway 這類「二房東」手上剛好有一大堆,因為他們服務的客戶是會 Vibe Coding 卻不懂部署的初次開發者,很容易把金鑰直接放進平台,整個平台就成了有目的性的攻擊目標。刪除不等於撤銷:你在程式或平台後台把金鑰拿掉,只是把自己手上那把丟掉,小偷早就打好了備份鑰匙。要真的換掉,得回到發鑰匙的那一方,到 OpenAI、Anthropic 的後台把那把 API key revoke 掉再重新申請。Railway 要換掉的不只模型金鑰,還有資料庫密碼與金流憑證。91APP 被摸進去的,是一台「租來的吊車」:攻擊起點不是主系統,是內部自己在用的小工具。Ernest 用歐洲老房子打比方:樓梯太窄換不了沙發,只能租一台吊車直通三樓,窗戶全開。這種工具天生權限很大,又常不在資安盤點清單上;等人調職,吊車還停著、窗戶還開著。 //🚀 亞洲最大創新創業嘉年華 𝗠𝗘𝗘𝗧 𝗧𝗔𝗜𝗣𝗘𝗜 來了!𝙁𝙤𝙪𝙣𝙙𝙚𝙧𝙨 𝙤𝙛 𝙏𝙤𝙢𝙤𝙧𝙧𝙤𝙬 ✨ 11.19-11.21 圓山花博免費入場,立即報名 👉🏻 https://pse.is/9t7erg Powered by Firstory Hosting

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  2. 10月23日

    數位關鍵字263.Apple、Google 為什麼都擁抱 NPU?雲和端並存的 AI 新算盤 ft. 耐能劉峻誠 Albert

    最近好幾家企業的主管都說,一年的雲端預算因為 AI,幾個月就燒光了。大家都知道訓練模型很貴,但真正每天在燒錢的其實是推論,也就是每個人每天打開 AI 問問題時用掉的 token。當雲上的模型從 300B 擴大到號稱 3T 參數,企業還該追求最大的模型嗎?數位時代創新長黃亮崢 James 第三度邀請耐能(Kneron)創辦人暨執行長劉峻誠 Albert,這次不解釋晶片,而是從 AI 帳單切入,拆解推論為什麼這麼貴、Apple 與 Google 為什麼都走向 NPU,以及端雲並存的時代,AI 究竟該放在哪裡。 聽完這集你可以學到: 推論貴,是因為拿訓練晶片來跑:Albert 形容,用訓練用的大晶片跑推論,就像開墾完荒地,還用同一台重型開墾機去插秧。雲上模型從去年的 300B 擴大到號稱 3T 參數,等於拿十倍大的機器做插秧的事,浪費也跟著放大。AI 分三階段,各有擅長的晶片:訓練階段是 GPU 的優勢;推論階段需要便宜、專做推論的 AI ASIC,博通、聯發科都在投入;到了端側裝置,就是功耗低、面積小的 NPU 的主場。CPU、GPU、ASIC 與 NPU 各有自己的市場。模型要剛剛好,不是越大越好:臺灣一家市值前三大的企業,每月付給公有雲業者約 200 萬美元,而且只開放給主管以上使用。Albert 建議把行政、改錯字這類簡單工作交給小模型或免費工具,估計能省下 40% 到 50% 的花費,就像切水果不必拿殺牛刀。指標要看場景:機器架在自家地端、電費自己付,就會在意 tokens per watt,也就是每瓦電能產出多少 token;用雲端服務、錢由業者付的時候,在意的則是速度,也就是 tokens per second。端與雲會並存,關鍵是誰擁有:Albert 認為太陽底下沒有新鮮事,從個人電腦對上超算中心,到 Chromebook 主張全部上雲,同樣的爭論一再出現,最後端與雲都會各自找到位置。他用 Uber 與自己買車比喻:用雲端 AI 是需要時叫車,模型、資料與機器都在自己手上,掌握度才高。Apple、Google 都在走 NPU 路線:Albert 觀察兩家公司都開始公開談 NPU,Google 稱為 TPU,但屬於類似架構。家裡的裝置要像人一樣溝通順暢,最好用同一種腦,他比喻,貓腦與狗腦的裝置很難聽懂彼此。TOPS 不是最重要的數字:同樣 3 TOPS,CPU、GPU、NPU 擅長的運算完全不同。Albert 用跑車比喻,900 馬力但轉換率只有一成,有效馬力只剩 90,反而跑不贏轉換率百分之百的 300 馬力。整合有代價,獨立 NPU 有空間:CPU、GPU、NPU 整合在同一顆晶片,效能會各掉約 30%。手機這類面積受限的裝置適合整合,超算中心則一定用獨立晶片,就像有人買瑞士刀,也有人只要一把好用的水果刀。臺灣談主權 AI,繞不過水電:Albert 提到韓國政府計畫讓超算中心以 NPU 為主。他粗估臺灣若全走 GPU 路線,一年電費約 60 億美元、需要 169 GW 的電,等於得多蓋一座電廠。水電在臺灣是政治敏感題,但他強調,不研究、不仔細談就不會前進。 延伸閱讀: 劉峻誠觀點:當蘋果、Google開始擁抱NPU路線(風傳媒):https://www.storm.mg/article/11154120 數位關鍵字151.從0到1的AI晶片革命:NPU如何重塑智慧世界:https://www.bnext.com.tw/podcast/656/bn-sound-20240908215439-e3tkc4bc 數位關鍵字174.從 DeepSeek 開源看半導體市場震盪!NPU 將如何重塑 AI 運算格局?:https://www.bnext.com.tw/podcast/756/bn-sound-20250208155129-f5g9dnba Powered by Firstory Hosting

    數位關鍵字263.Apple、Google 為什麼都擁抱 NPU?雲和端並存的 AI 新算盤 ft. 耐能劉峻誠 Albert
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