人工智能

SpaceX 2026 年第二季度營收達 78.1 億美元，較去年同期成長 92%，高於市場預期的 69.3 億美元；每股虧損為 0.09 美元，也優於預期的 0.26 美元。此次營收增長主要來自 Starlink 連線業務與併入後的 AI 業務。不過，本季資本支出達 183.7 億美元，為同期收入的兩倍，其中 158.3 億美元用於 AI 基礎設施建設。財報顯示，SpaceX 已建立多元業務成長架構，同時也反映其估值愈加仰賴高強度投資能否轉化為穩定現金流。

宇樹科技（Unitree）是一家專注於智能機器人研發的中國科技企業，核心業務涵蓋四足機器人、人形機器人、機器人運動控制系統，以及具身智能（Embodied AI）平台。其目標在於推動機器人從實驗室設備逐步發展為商業化智能終端。Unitree 透過降低高性能機器人的研發與採購成本，積極推動機器人技術拓展至教育、科研、工業、消費與服務等多元應用場域。

穩定幣是一種以法定貨幣價值為錨定的數位資產，運用區塊鏈技術實現資產的快速轉移、自動結算以及全球流通。隨著 USDC 等穩定幣的應用場景日益擴展，穩定幣正逐步從單純的交易工具升級為連結支付、AI Agent 與數位經濟的關鍵金融基礎設施。

2026 年，最具代表性的 AI 股票预测與交易工具包括：Danelfin（可解釋股票評級）、Tickeron（AI 生成交易訊號）、TrendSpider（構建機器學習預測策略）、Trade Ideas（盤中股票篩選）、Kavout（AI 輔助篩選）、Zacks（盈餘修正排名），以及 Gate 的 Stock Portfolio Bot（自動組合再平衡）。

Wafer-Scale Engine（WSE）是 Cerebras 开发的晶圆级人工智能计算芯片架构，将整片半导体晶圆设计为单一超大规模 AI 加速器，有效突破传统芯片需多处理器互联扩展算力的限制。WSE 通过大规模集成计算核心、片上高速通信与优化数据流架构，为大型 AI 模型训练与推理带来全新计算方案。

Cerebras 為一家專注於人工智慧運算基礎設施的半導體公司，其高速 AI 推理策略以 Wafer-Scale Engine（WSE）晶圓級晶片架構為核心，藉由大規模片上運算資源與低延遲資料傳輸設計，有效提升大型 AI 模型的運行速度。與傳統 AI 訓練主要著重模型規模與參數數量不同，AI 推理更強調模型的回應效率、運算成本，以及實際應用體驗。

Cerebras 是一家專注於人工智慧運算基礎設施的半導體公司，核心技術為 Wafer-Scale Computing（晶圓級運算）架構，將整片晶圓設計為超大規模 AI 加速器，致力於突破傳統 GPU 叢集在資料傳輸、擴充效率及能源消耗上的限制。Cerebras 的 WSE（Wafer-Scale Engine）系列晶片，展現出不同於 NVIDIA GPU 的 AI 運算發展路線。

BitMine Immersion（BMNR）是一家以 Bitcoin 挖礦基礎設施、沉浸式冷卻技術及高效能運算為發展重心的企業。其核心策略在於優化算力效率，並積極探索 AI 數據中心應用，致力推動數位資產基礎設施朝向新一代運算平台升級。

隨著動物幣社群不斷成長，對於內容創作速度、社群互動熱度以及病毒式敘事高效傳播的需求同步提升。AI 生成內容已逐漸成為主流，Web3 專案正積極尋求整合創作、社交與用戶參與的新型工具。

2U2 代幣是 2U2.ai 生態系統的原生代幣，透過代幣驅動的經濟模式，有效整合 AI 動物幣創作、平台服務、用戶激勵以及社群參與。

動物幣項目仰賴社群成員的積極參與、文化故事的營造，以及持續產出的內容。與傳統應用僅依靠產品功能推動發展不同，動物幣項目更常透過用戶自主創作內容、社交互動與病毒式傳播，吸引公眾關注。

隨著區塊鏈生態快速發展，智慧合約安全已成為 Web3 不可忽視的重要議題。Cecuro 是一款結合 AI Agent 技術的智慧合約審計平台，近期在 OpenAI 與 Paradigm 推出的 EVMBench 基準測試中取得 91.45% 的漏洞偵測率。

如需在 Gate 交易 AEON，您需先擁有 Gate 帳戶並準備充足的 USDT。接著，進入 AEON/USDT 現貨市場，選擇市價委託或限價委託下單。訂單成交後，所購買的 AEON 會顯示於您的帳戶餘額中。當支援的網路開放充幣與提幣時，您可依需求選擇持有、賣出或進行鏈上劃轉。

AEON 是一套專為 AI Agent 與現實商業應用設計的加密貨幣支付基礎設施。憑藉節點網路、跨鏈結算協議以及 AEON Pay，AEON 能夠連接用戶、自主 Agent、錢包與商家，全面支援掃碼支付、多鏈支付、Agent 間結算，以及 AI 推動的現實場景消費。

全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）是一項隱私運算技術，可讓人工智慧系統直接在加密資料上進行運算。其核心優勢在於，能於不揭露原始資料的前提下，完成 AI 模型訓練、推論與資料分析，並確保最終結果與明文運算完全一致。透過密文運算機制，FHE 讓 AI 系統得以發揮資料價值，同時有效降低敏感資訊洩漏的風險。