AI 日報: NVIDIA 開源 Earth-2 氣象模型，OpenAI 舉辦開發者交流座談會，ChatGPT 廣告報價超越傳統電視

NVIDIA 正式開源 Earth-2 氣象預測模型，包含台灣中央氣象署在內的機構已率先採用。同時，OpenAI 舉辦了開發者交流座談會，揭露新一代工具與 GPT-5 路線圖。另一方面，ChatGPT 的廣告報價流出，高達 60 美元的 CPM 震驚市場。本文將為您詳細解析這三則 AI 重磅消息。

科技圈的步調總是讓人屏息，尤其是當兩大巨頭 NVIDIA 與 OpenAI 幾乎同時都有大動作的時候。你是否曾想過，未來的氣象預測能精準到你家門口，而且不需要耗費數小時等待超級電腦運算？或者，你是否好奇 ChatGPT 如此強大的對話能力，背後隱藏著怎樣的商業價值？

今天要來聊聊三件剛剛發生的 AI 大事。首先是 NVIDIA 投下的震撼彈，他們將強大的 Earth-2 氣象模型全面開源，這不僅是科學家的福音，更與我們的生活息息相關。接著是 OpenAI 剛剛落幕的開發者大會與其帶來的重磅消息，最後則是 ChatGPT 那令人咋舌的廣告報價。

讓我們逐一拆解這些消息背後的意涵。

NVIDIA Earth-2 全面開源：氣象預測的平民化革命

過去提到氣象預測，大家腦海中浮現的通常是昂貴的超級電腦和複雜的物理方程式。這一直是個高門檻的領域。但 NVIDIA 剛剛做了一件相當了不起的事，他們宣布推出 NVIDIA Earth-2 開放模型家族。這意味著什麼？簡單來說，就是將頂尖的 AI 氣象預測技術，交到了全球研究人員和開發者的手中,。

這套工具並不只是單純的模型，而是一整套加速的氣候 AI 軟體堆疊。它包含了從處理初始觀測數據，到生成長達 15 天的全球預報，甚至是局部的風暴預測。最讓人興奮的是，NVIDIA 已經將這些資源放上了 NVIDIA Earth-2 Studio 和 Hugging Face，任何人都可以去下載研究。

為什麼這比傳統方法更強大？

傳統的氣象預測依賴物理模擬，計算量大且耗時。NVIDIA 的新方法則是利用 AI 進行推算。以其中的 Earth-2 Medium Range (Atlas) 模型為例，它採用了全新的架構，能夠預測未來 15 天內超過 70 種氣象變數，包括溫度、氣壓、風速和濕度。在標準測試中，它的表現已經超越了目前市面上領先的開放模型。

另一個亮點是 Earth-2 Nowcasting (StormScope)。這是一個專門針對「即時預報」的模型。它利用生成式 AI，將衛星和雷達數據轉化為高解析度的局部風暴預測。這對於防災至關重要，能在幾分鐘內預警危險天氣，速度遠快於傳統物理模型。

台灣中央氣象署已率先採用

這項技術離我們並不遙遠。事實上，台灣中央氣象署 (CWA) 已經是這項技術的合作夥伴之一。除了台灣，以色列氣象局和美國國家氣象局也在評估或使用這些模型。這顯示了 Earth-2 不僅僅是實驗室裡的產物，而是已經具備實戰能力的工具。透過這些開源模型，氣象單位能以更低的成本、更快的速度提供更精準的預報，直接受惠的就是一般民眾。

這不僅僅是技術的展示，更是一個生態系的建立。當開發者能輕易取得這些工具，我們或許很快就會看到各種針對農業、再生能源或是極端氣候防禦的創新應用出現。

OpenAI 開發者交流座談會落幕：GPT-5 路線圖與「ChatGPT 登入」功能曝光

就在 NVIDIA 的消息震撼市場的同時，OpenAI 執行長 Sam Altman 剛剛結束了一場針對「AI 建構者 (AI builders)」的線上市民大會 (Town Hall)。這場被定義為「實驗性」的活動，並非傳統的產品發表會，而是一場高密度的雙向對話。Sam Altman 在會中針對開發者最關心的模型路線圖、Agent 未來以及新功能做出了正面回應。

承認現有模型「偏科」，GPT-5 將追求全面均衡

會中最受矚目的焦點莫過於對下一代模型的討論。Sam Altman 坦承，目前的模型發展出現了「不均衡 (Spiky)」的狀況——為了追求強大的推理與程式碼撰寫能力，導致寫作與使用者體驗有所下降。他承諾，未來的 GPT-5 版本將致力於修正這個問題，讓所有能力指標都同樣出色,。此外，他也拋出了一個具體的願景：目標是在 2027 年底前，提供具備 GPT-5.2 等級智慧的模型，同時將成本降低 100 倍。

「Sign in with ChatGPT」即將登場

對於開發者來說，另一個好消息是 OpenAI 確認正在開發 「Sign in with ChatGPT」 功能。這意味著未來使用者可以直接帶著自己的 ChatGPT 帳號、Token 預算甚至是「長期記憶 (Memory)」登入第三方應用程式,。這將極大程度地降低 AI 應用的門檻，讓開發者能更專注於打造功能，而非重複訓練使用者的偏好。

軟體工程師的未來：從「寫代碼」轉向「指揮」

針對 AI 是否會取代工程師的焦慮，Sam Altman 引用了「傑文斯悖論 (Jevons paradox)」來解釋。他認為，當 AI 讓寫程式變得更便宜、更快速，市場對軟體的需求反而會暴增。未來的工程師職能將發生巨大轉變，從「花時間敲代碼」轉變為「指揮電腦創造價值」。OpenAI 自身也正在調整招聘策略，未來的面試將更看重候選人「如何利用 AI 工具在極短時間內完成過去需要兩週的工作」,。

這場活動雖然沒有華麗的聲光效果，但卻為開發者指明了接下來幾年的努力方向：適應高強度的 AI 協作，並準備好迎接更智慧、更低成本的模型時代。

ChatGPT 廣告報價曝光：這是一場昂貴的眼球爭奪戰

最後一個消息則與「錢」有關，而且是大錢。根據外媒 The Information 的報導，以及 Peter Gostev 的整理，ChatGPT 的廣告定價策略已經浮出水面，其價格高得令人驚訝。

目前的資訊顯示，ChatGPT 廣告的 CPM (每千次曝光成本) 定價高達 60 美元。這是什麼概念？讓我們對比一下其他數位廣告的行情：

• ChatGPT: $60
• 廣播電視 (Broadcast TV): 約 $43.5
• 串流媒體 (Streaming/CTV): 約 $27.3
• 社群平台 (如 Meta, TikTok): 通常在 $5 到 $10 之間

為什麼 ChatGPT 敢開出天價？

你可能會問，為什麼在 ChatGPT 上打廣告這麼貴？這背後的邏輯在於「意圖 (Intent)」。當使用者在與 ChatGPT 對話時，通常是帶著明確的問題或需求來的，這種高互動性與精準的上下文理解，讓廣告投放能達到前所未有的精準度。

相比於我們在滑 Instagram 或 TikTok 時是被動接收資訊，ChatGPT 的使用者是主動尋求解答。對於品牌來說，能在使用者「正在尋找答案」的當下介入，這種轉化率的潛力是巨大的。雖然 60 美元的價格遠高於電視和串流媒體，但這也反映了市場對於「對話式搜尋廣告」的高期待值。這是否會改變數位廣告的版圖，值得我們持續觀察。

常見問題解答 (FAQ)

Q1：一般大眾可以下載 NVIDIA Earth-2 的模型嗎？ 是的。NVIDIA 已宣布 Earth-2 為全面開放的模型家族。這些模型（包括 Earth-2 Medium Range 和 Nowcasting）已透過 NVIDIA Earth-2 Studio、Hugging Face 以及 GitHub 公開提供。雖然這主要是針對科學家、開發者與氣象機構設計的工具，但任何具備相關技術能力的個人確實都可以取得並研究這些資源。

Q2：OpenAI 在這場活動中透露了關於 GPT-5 的消息嗎？ 是的，Sam Altman 透露了重要線索。他坦承目前的模型（如 GPT-4.5/o1）表現「不均衡 (Spiky)」，為了追求推理與程式碼能力而犧牲了寫作體驗。未來的 GPT-5 系列將致力於讓所有能力（寫作、編碼、推理）均衡發展。此外，他提到了一個具體目標：希望在 2027 年底前，能提供具備 GPT-5.2 等級智慧的模型，且成本降低 100 倍。

Q3：ChatGPT 的廣告定價為何比電視還貴？具體形式是什麼？ 根據 The Information 的報導數據，ChatGPT 廣告的 CPM（每千次曝光成本）高達 60 美元，這確實遠高於廣播電視（約 43.5 美元）和串流媒體（約 27.3 美元）。雖然目前的來源資料尚未揭露具體的廣告呈現形式（如是否為對話置入），但如此高昂的定價反映了市場將其視為一種極高價值的數位廣告渠道。

Q4：NVIDIA Earth-2 具體能快多少？ 根據模型不同，加速效果非常顯著。例如，Earth-2 CorrDiff 模型在將預測降尺度 (downscale) 至高解析度區域天氣時，速度比傳統方法快上 500 倍。另一個 Earth-2 FourCastNet3 模型產生預報的速度則是傳統方法的 60 倍。針對即時預報的 Earth-2 Nowcasting 甚至能在「幾分鐘內」就生成高解析度的風暴預測。

Q5：台灣中央氣象署 (CWA) 在這項計畫中扮演什麼角色？ 台灣中央氣象署 (CWA) 被 NVIDIA 官方列為 Earth-2 的合作夥伴之一，與美國國家氣象局 (NWS) 和以色列氣象局等機構並列。這些機構利用 Earth-2 模型來預測天氣並獲取可執行的洞察。以以色列氣象局為例，他們利用此技術來應對極端天氣，並大幅降低了運算成本，顯示這項技術已具備實際的防災與預測應用價值。

科技的演進總是環環相扣。NVIDIA 提供了強大的基礎設施與模型，讓預測地球變得更容易；OpenAI 則持續探索人機互動的新邊界，並試圖建立新的開發者生態；而 ChatGPT 的商業化嘗試，則為這場 AI 革命標註了明確的身價。這些發展看似獨立，實則共同描繪了一個更智慧、更即時的未來圖景。