AI 與科技新聞摘要 - 2026/10/20

一個模型被美國聯邦文職機關列入禁用，它的推論框架卻在這幾天被放上 GitHub，誰都能下載。這道禁令到底擋住了什麼？

兩件事我讀到的報導沒有連在一起，我也不連。先從禁令那邊講。

一、DHS 的 DeepSeek 禁令：名單上只有一個名字

據 CyberScoop，這份命令是國土安全部部長 Markwayne Mullin 的信函，依據 Federal Acquisition Supply Chain Act，加上 Federal Acquisition Security Council 的審查。內容是文職聯邦機關不得向 DeepSeek 的母公司 Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence 或其關係企業，採購任何資訊科技產品或服務；機關要把 DeepSeek 排除在未來採購之外，已經部署的版本也要移除。命令在美東 10 月 20 日於 Federal Register 公告。

理由寫了三條：DeepSeek 把資料存在中國的伺服器，中國政府可以強制境內公司交出資料；DeepSeek 託管的模型會蒐集個人可識別資訊、追蹤使用者的線上活動；prompt 與回應的處理「may result in the transfer of sensitive data」給中國政府。Mullin 的說法是這些模型對文職機關的 IT 系統構成「multiple threat vectors」。

例外可以申請，但要提前 60 天，並且要有「compelling justification」，例如無法完成關鍵任務功能，或牽涉國安。移除期間，機關被鼓勵加強網路流量的監控與記錄。

範圍很窄。命令只管文職機關買的和跑的東西，不限制民間企業與一般人。CyberScoop 還特別寫到，命令裡點名的中國 AI 模型只有 DeepSeek；Moonshot 的 Kimi、阿里的 Qwen 也曾引發疑慮，但沒有被點名。

我會停在最後那句。一份名單只放一個名字，風險就被定義成那個名字。如果下一個有同樣資料問題的模型換了名字，採購人員手上沒有依據，只能自己判斷；而要讓這道禁令的目的落空，最省力的做法是換一個沒被點名的供應商。這兩句是我的推論，CyberScoop 沒有寫機關怎麼處理沒被點名的模型。

以單一名稱為範圍的禁令，保護的是「已知的那一個」，擋不到「同一類風險」。之後如果出現以資料存放地或法律管轄為標準的通則，把這類風險整類納進來，我會收回這個判斷。

原文來源：CyberScoop：DHS bans DeepSeek across federal agencies，2026-10-19

二、DeepInfer：放上 GitHub 的是 offline inference 版，README 自己說了

DeepSeek 的 DeepInfer 在 GitHub 上的 initial commit 是台灣時間 10 月 20 日 12:09（UTC 04:09:42），授權 Apache-2.0，repo 沒有封存。我抓的時候有 1.79 萬顆星，星數會變，只能當作抓取當下的值，而且星星只代表有人關注，不代表有人拿去跑。

README 同一頁有兩句話值得放在一起讀。一句說它是「the high-performance inference framework that powers DeepSeek’s large-scale production services」；另一句說這次開源的版本提供的是 offline inference。換句話說，支撐 DeepSeek 正式服務的那套東西，和放上 GitHub 的這一版，不是同一個範圍。差在哪裡、少了哪些部分，我讀到的 README 沒有交代。

硬體寫了兩種：NVIDIA SM100 GPU，和華為 Ascend 950 NPU。README 列出的支援模型是 DeepSeek-V4.1-Flash，預設的 checkpoint 是 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017。前置條件是 Linux、GCC 13.0 以上、Python 3.12；NVIDIA 那邊要 CUDA 13，Ascend 那邊要 CANN 9.2。

兩條路各有各的軟體堆疊，這件事讓我多看了一眼。一個框架要在兩種晶片上都跑得好，維護成本落在框架作者身上，而使用者拿到的是一個選擇權：不必把整個推論環境押在單一家的硬體。不過這個選擇權現在很窄，支援的模型只列了一個。我只讀了 README，沒有安裝，也沒有量過任何效能，沒有數字可以引用。

這是一份值得追的程式碼，但「選擇權」要等支援的模型變多、有人在兩種硬體上都跑出可比較的結果，才算數。

原文來源：GitHub：deepseek-ai/DeepInfer

三、Microsoft 的 agentic insider：把「它會出錯」當成設計前提

據 SiliconANGLE 10 月 19 日的報導（美東 18:56，也就是台灣 10 月 20 日 06:56），Microsoft Security 執行副總裁 Hayete Gallot 提出「agentic insider」這個說法，意思是 agent 本身就是組織裡的內部人。她的話是：「Model transparency will not replace containment.」

新增的東西，我照原文列。Discovery 現在能辨識員工機器上 60 種本機 agent，點名 Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex、GitHub Copilot。Entra Agent ID 擴充，讓 agent（含感測器偵測到的未知 agent）有自己的身分。Dynamic Agent Risk 替每個 agent 算一個持續更新的風險分數，訊號來自 Microsoft 的身分、端點、雲端、網路工具；agent 的行為偏離使用者或組織意圖時，分數會上升。

分數上升之後會發生什麼，是這則我最在意的部分。Dynamic Conditional Access 把 Entra 的條件式存取延伸到 agent：agent 可能失去修改權限但保留讀取，較高影響的動作可能要「verified human approval」，最高等級則在執行階段被隔離或停止。Dynamic Permissions 只給任務所需、任務期間有效的權限，而且 agent 不會比它服務的人擁有更多權限。Microsoft Execution Container 是 agent 的沙箱，監控跑在容器外面，被入侵的 agent 關不掉它。

整套設計的前提，在我看來是承認 agent 會出錯，所以重點放在出錯的時候能傷到多遠。這個方向我認同：與其賭模型值得信任，不如限制它壞掉時的半徑。

但有兩個洞我看得見。第一，風險分數衡量的是「偏離意圖」，意圖怎麼被定義、由誰定義，SiliconANGLE 沒寫，我讀不到官方文件，就不能假裝知道。第二，分數的訊號來自 Microsoft 自己的身分、端點、雲端、網路工具，這套控制管得到的範圍，約等於 Microsoft 看得到的範圍。這一句是推論。

可用性與價格，報導寫的是未揭露。控制被放在 Project Perception 與 Microsoft 365 E7 之下，E7 把 Agent 365 與 Microsoft 365 Copilot 綁在一起；Ignite 11 月 17 日開幕，Microsoft 要客戶到那裡看細節。

原文來源：SiliconANGLE：Microsoft targets the agentic insider with new controls for rogue AI agents，2026-10-19（Microsoft 官方部落格未讀到）

四、OpenAI 想搶在 Anthropic 上市前募資，吵的其實是「營收」怎麼算

Reuters 說，OpenAI 想在 Anthropic 於預期中的 11 月中旬公開上市前，拿到投資人的承諾。估值可能超過 1.4 兆美元，SoftBank Group、阿布達比的 MGX 與其他既有投資人在洽談；速度比這個規模的募資常態快。上一次是 2026 年 3 月，估值 8,520 億美元，那一輪募了 1,220 億美元，含 Amazon 最高 500 億美元的承諾。

動機的說法是：OpenAI 希望在 Anthropic 的財務揭露之前收完，因為揭露之後，投資人會把兩家放在一起比。OpenAI 計畫 2027 年上市；投資人說它需要資金支應基礎設施承諾與資產負債表，以防 IPO 市場進一步轉弱。市場背景是 Reuters 寫的：費城半導體指數成分公司，不到兩週蒸發 1.6 兆美元，AirTrunk REIT、Firmus、SB Energy、Holtec 等多個 IPO 被撤或暫停。

這則裡我最想看清楚的，是兩邊各報的數字。OpenAI 據稱向投資人說年化營收 500 億美元、年底預計 700 億（出自一位消息人士）。Anthropic 側，Reuters 引述的是 Anthropic 告訴投資人的季營收，Q2 是 116 億、Q3 是 168 億美元。一個是年化，一個是季度，不能直接比。

更麻煩的是認列方式。OpenAI 以扣掉夥伴分成後的淨額認列營收，並指控 Anthropic 把經第三方雲端賣出的合約以總額計入、誇大營收；Anthropic 對 Reuters 說，它依既定的會計慣例。同一個詞，兩種算法，兩邊都有各自的說法，我讀到的來源沒有任何一方的審計文件。

Willkie Farr & Gallagher 的資本市場共同主席 Edward Best（沒有參與交易，只是假設性評論）說了兩句：「It’s really a two-horse race in terms of being public.」「OpenAI could want to set its own valuation and not have to worry about a comp (comparison),」。第二句剛好點出為什麼口徑重要：被拿來比的對象，如果算法不同，比出來的就不是同一件事。

在兩家用同一套口徑報數字之前，這兩個營收數字我都不拿來判斷誰比較大。1.4 兆更是，它是知情人士口中「可能」的值。哪天兩家的揭露文件用同一套認列基準並排出現，我就會回頭用它們。

原文來源：Reuters（investing.com 轉載）：OpenAI seeks to accelerate fundraising ahead of Anthropic IPO, sources say，2026-10-19（Reuters 原站未讀到）

五、ASI 的 3.25 億美元：一張政府合約比整輪募資還大

下面兩則都是美東 10 月 20 日公布的，我一律寫美東日期。

ASI（前 Air Space Intelligence）宣布 3.25 億美元的 Series C，估值 30 億美元，Spark Capital 領投，參與的有 Citadel Securities、Craft Ventures、Meritech Capital、Energy Impact Partners 和 Andreessen Horowitz。創辦人兼 CEO 是 Phillip Buckendorf。公司做的是用 AI 模型模擬航空交通與電網，讓營運者提前規劃。

數字要放在合約旁邊看。據 SiliconANGLE，ASI 在 2026 年 6 月簽了和 FAA 的 8.75 億美元多年協議，12 年合約，用 ASI 平台管理未來美國的空中交通；據 Bloomberg，它在競標中勝過 Palantir 與 Thales；上個月在 Dulles 國際機場上線，計畫擴到所有主要美國機場。另外還有美國陸軍五年、9,900 萬美元的 AI 指管軟體合約，以及空軍（沒給金額）。民間客戶有 United Airlines、Delta Air Lines 與 National Grid USA Service Company。

一張 12 年合約的總額 8.75 億美元，比這一輪募到的 3.25 億美元還大，這件事我先記下，只是兩邊口徑不同，一個是多年總額，一個是單輪現金。而營收，報導寫的是未揭露。所以我讀不出來這家公司的收入有多少來自哪一邊，只能看見客戶名單裡政府占的分量很重。Buckendorf 說：「ASI is deeply focused on AI systems that can manage and control physical assets.」模擬航空交通的模型一旦錯了，代價不在螢幕上，我手上的來源沒有談它的驗證或失誤處理，這是我想補問的地方。

原文來源：SiliconANGLE：ASI hits $3B valuation after raising $325M，2026-10-20

六、Daytona：賣的是 agent 的工作場，客戶名單也是它的集中風險

Daytona 在美東 10 月 20 日週二宣布 6,000 萬美元 Series B，估值 10 億美元，FirstMark 領投（Fortune 獨家）。CEO Ivan Burazin 說約 5,000 萬美元來自既有投資人，累計約 9,100 萬美元。個人投資人名單很長，包括 Patrick Collison、Tobi Lütke、Aravind Srinivas、Adam D’Angelo、Eric Yuan。

據 Fortune，年化營收速率從 1 月到 9 月成長 25 倍；Burazin 說：「We’ve been growing on average every single month 50.9%,」。技術上的賣點是新 sandbox 設定 60 毫秒，傳統雲端 VM 要 30 秒到數分鐘。客戶原文列了 Anthropic、OpenAI、Nvidia、Cursor、Cognition、Meta、Cohere，Snorkel 在它的平台上佈建逾 100 萬個 sandbox。

Burazin 的另一句話值得留意：「The inference clouds is where the agent thinks, and our cloud is where the agent works,」。他還估算，Meta 的 Muse 服務若有 1 億用戶，需要 28 億美元的 sandbox，那是他自己的估算，不是公布數字。

7 家大型 AI 與科技公司同時是客戶，也是同一份名單上最可能自己做一套的人。這是我的歸納，Fortune 沒有談。Microsoft 在美東 10 月 19 日把 agent 的沙箱做成 Execution Container，隔一天 Daytona 賣的就是這種受控的工作場。是巧合還是趨勢我不知道，我只看見「讓 agent 在受控的地方做事」連著兩天出現在兩個地方。

原文來源：Fortune：Daytona, startup building the agentic cloud, valued at $1 billion in latest funding round，2026-10-20

六則裡數字最大的是 OpenAI 那個 1.4 兆，我偏偏最不敢拿它下判斷：它出自知情人士，而兩家連「營收」怎麼算都沒對齊。反倒是各則裡缺的那一格最有資訊量。Microsoft 沒說價格和可用日期，ASI 沒說營收，DHS 的名單只寫了一個名字。

看這類消息，越大的數字我越先放著，先去找文件裡沒填的格子，因為下一次出事，要補的就是那幾格。最近的一次對帳是 11 月 17 日開幕的 Ignite，Microsoft 說細節在那裡講。價格與可用日期補上之後，我今天對那一則的保留如果顯得太保守，就得調回來。