2025-11-05 AI 日報-Anthropic 封鎖中資、Perplexity 槓上亞馬遜、Google 發表太空 AI 計畫

今日 AI 領域風波不斷。Anthropic 因應地緣政治壓力，開始封鎖具中資背景的企業使用其模型，直接衝擊位元組跳動旗下平台。同時，新創公司 Perplexity 公開指控亞馬遜利用法律手段打壓其 AI 助理。技術方面，Google 發表了名為「Suncatcher」的太空 AI 運算計畫，展現了將機器學習推向新邊界的野心。

1. 地緣政治影響浮現：TRAE 停止提供 Claude 模型

由於其母公司 Anthropic 的新政策，AI 服務平台 TRAE 已停止提供 Claude 模型。此舉背後反映了日益緊張的地緣政治局勢與科技保護主義的抬頭。

背後原因：地緣政治與技術保護主義

這次服務中斷的直接導火線是 Anthropic 於 2025 年 9 月 5 日宣布的一項嚴格封鎖政策。該政策明確指出，任何由中國公司直接或間接持股超過 50% 的企業，不論其註冊地點位於何處，都將被禁止使用 Claude 系列 AI 服務。

TRAE 平台雖然由位元組跳動位於新加坡的子公司 SPRING 負責營運，但由於其顯著的中資背景，依然被列入了這次的封鎖名單。

業界分析師認為，Anthropic 的決策主要有兩個層面的考量。首先是回應來自美國的地緣政治壓力，避免其先進技術流向被視為競爭對手的國家。其次，此舉也是一種技術保護策略，旨在防止中國公司利用「模型蒸餾」（Model Distillation）技術——也就是以 Claude 作為強大的「教師模型」，來訓練出性能相近但成本更低的自有 AI 模型，從而削弱 Anthropic 的市場競爭力。

2. OpenAI Sora App 開放更多 Android 地區下載

OpenAI 宣布，其影片生成應用程式 Sora 的 Android 版本現在已在更多國家和地區上架，包括：

• 加拿大
• 日本
• 韓國
• 台灣
• 泰國
• 美國
• 越南

使用者可以前往 Google Play 商店 下載體驗。

3. Claude Code 推出限時優惠：最高贈送 1000 美元額度

Anthropic 為開發者帶來好消息，推出了專為 Claude Code 設計的限時促銷活動，讓 Pro 和 Max 用戶能更盡情地探索平行 Claude Code 會話的強大功能，而無需擔心超出常規使用限制。

• Pro 用戶：可獲得價值 250 美元 的 API 使用額度。
• Max 用戶：可獲得價值 1000 美元 的 API 使用額度。

活動時間：從太平洋時間 2025 年 11 月 4 日上午 9:00 開始，至 2025 年 11 月 18 日晚間 11:59 截止。

需要注意的是，這些額度僅限於在網頁和行動裝置上使用 Claude Code，且不能與其他優惠並用。

官方資訊：Claude Code Promotion

4. 新創槓上巨頭：Perplexity 指控亞馬遜法律霸凌

AI 搜尋引擎新創公司 Perplexity 近日發表一篇措辭強硬的部落格文章，公開指控電商巨頭亞馬遜對其進行法律威脅，意圖阻止 Perplexity 的 AI 助理在亞馬遜平台上運作。

Perplexity 在文章中表示，這種行為是「霸凌，而非創新」，並認為這是亞馬遜為了保護其廣告收入和控制使用者購物決策，而採取的反競爭手段。亞馬遜希望使用者繼續依賴其充滿廣告和贊助結果的搜尋系統，而非讓使用者透過更高效的 AI 助理直接完成購物。

Perplexity 強調，AI 助理應該為使用者服務，而不是為平台服務。他們表示不會被這種恐嚇手段嚇倒，並將繼續為使用者爭取選擇權和更優質的網路體驗。

官方文章：Bullying is Not Innovation

5. 程式碼理解神器：Cognition 發布 Windsurf Codemaps

開發 AI 軟體工程師 Devin 的公司 Cognition，近日推出了一項名為「Windsurf Codemaps」的新功能。這個工具旨在解決現代軟體開發中最大的痛點之一：理解龐大而複雜的程式碼庫。

過去，工程師需要花費大量時間閱讀文件、追蹤程式碼，才能建立心智模型。Codemaps 透過自動生成視覺化、互動式的程式碼地圖，讓開發者能夠快速掌握程式碼的結構、數據流和依賴關係。無論是進行程式碼除錯、重構還是接手新專案，Codemaps 都能大幅提升效率，讓工程師真正做到「先理解，再開發」。

官方部落格：Windsurf Codemaps: Understand Code, Before You Vibe It

6. Anthropic 提出 MCP 新方案，提升 AI 代理效率

Anthropic 發表了一篇技術文章，介紹了一種透過程式碼執行來改進模型上下文協定（MCP）效率的新方法，目標是讓 AI 代理（Agents）在與大量外部工具互動時，能夠更聰明、更節省資源。

傳統方法下，AI 代理需要將所有工具的定義都載入到其上下文視窗中，當工具數量一多，會消耗大量的 Token，導致成本增加和延遲。新方案則是將工具呈現為可由程式碼呼叫的 API。AI 代理不再需要一次性讀取所有工具，而是可以像開發者一樣，透過探索檔案系統，只載入當前任務所需的工具定義。

根據 Anthropic 的數據，這種方法能將 Token 使用量從 150,000 大幅減少到 2,000，節省了 98.7% 的成本和時間，顯著提升了 AI 代理的擴展性和效率。

技術詳情：Code execution with MCP: Building more efficient AI agents

7. Google 的星辰大海：發表「Project Suncatcher」太空 AI 計畫

Google 揭示了一項名為「Project Suncatcher」的宏大研究計畫，其目標是將機器學習的運算規模擴展到外太空。

這個計畫的願景是建立一個由太陽能衛星組成的互聯網絡，每顆衛星都配備 Google 自家的 TPU AI 晶片，利用太陽的無盡能源來驅動大規模的 AI 運算。Google 認為，AI 是解決人類重大挑戰的基礎技術，而太空將是釋放其全部潛力的下一個前沿。

目前，Google 已經開始進行基礎研究，並計畫與 Planet Labs 合作，在 2027 年初發射兩顆原型衛星，以測試其硬體在軌道上的性能，為未來太空大規模運算的時代奠定基礎。

計畫介紹：Meet Project Suncatcher, a research moonshot to scale machine learning compute in space