Google環境報告：AI基礎設施讓2025年用電暴增37%，但仍成功減碳2%

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177062

「我們正處於張力之中，一方是AI帶動的高速成長，另一方是環境永續責任」，Google永續長Kate Brandt說。Google本周發布最新環境報告，揭露其在2025年面臨歷史性的電力需求成長，但仍成功壓低營運碳排放。

根據該報告，2025年Google電力需求年增37%，主要來自AI資料中心與運算基礎設施快速擴張，然而，營運碳排放仍較前一年下降2%。「這證明我們將業務的快速成長與碳排脫鉤」，Kate說。

Kate Brandt強調，這項成果來自三個關鍵因素，包括大規模再生能源採購、資料中心效率提升，以及AI運算與軟體最佳化。其中Google的資料中心能耗比業界平均約83%，讓每MW的電使用效率最大化。

相較於過去強調綠電採購與PUE，Google在最新的環境報告中以AI Stack的概念，說明在能源、資料中心、軟體、模型、服務各方面能源效率提升成果(下圖，來源：Google環境報告)：

AI基礎設施的能源效率已不再只是資料中心或晶片的議題，而是涵蓋機器硬體、系統軟體、AI模型與運算資源管理的整體最佳化。包括Google持續提升自研的TPU每瓦運算效能（performance per watt）外，也透過編譯器、記憶體管理、運算配置及系統軟體優化，提高硬體利用率；在模型層面，則持續改善模型架構以及訓練、推論效率，希望在維持甚至提升AI能力的同時，降低所需算力與能源消耗。

在資料中心層面，Google透過降低PUE、提升伺服器部署密度、優化資料中心建築設計，以及延長伺服器使用壽命與零組件再利用等方式，來提高整體基礎設施效率。Google認為，AI需求仍將持續快速成長，因此未來除了擴大潔淨能源供應，還需要同步提升整個AI Stack的能源效率，才能在擴建AI基礎設施的同時，降低能源需求成長對電網與環境帶來的壓力。

在能源供應面，Google 2025年簽署超過12GW的新增再生能源採購協議，在2010年到2025年間累積超過240項合約、約35GW綠電容量。她強調，企業不只是能源使用者，也正在成為電力市場的長期投資者。

這使得Google連續九年達到100%再生能源電力匹配目標，並透過能源採購與技術優化，在2025年避免約5,800萬噸二氧化碳排放。

她認為，若沒有透過種種措施，Google基於成長軌跡在2025年的碳足跡會是目前的5倍。這代表AI成長與碳排間並不是必然的同步上升，而是可透過技術與能源策略進行部分「脫鉤」。

全球AI基礎設施快速擴張，去碳化速度低於需求成長

不過，她也坦言，隨著AI基礎設施加速建置，全球電網去碳化速度仍然落後於需求成長。「我們的AI基礎設施擴張速度，正在超過電網轉型的速度，這使得達成長期氣候目標變得更有挑戰性」，她說。

Google在報告中指出，儘管營運碳排下降，但供應鏈排放仍年增25%，主要來自AI硬體建設擴張，以及亞太地區仍以高碳電力為主的製造與供應鏈結構。

在應用層面，Kate Brandt強調Google也正在運用AI協助減碳。例如透過地圖最佳路線、智慧溫控、再生能源選址以及生態監測AI模型等應用，估計在2025年協助外部用戶減少約4,100萬噸碳排放，是Google排放量的3倍。

「我們的任務是同時最大化AI對全球的正面影響，並降低其資源強度」，Kate說。在AI持續擴張的背景下，透過能源採購、技術創新與效率提升，推動低碳的數位基礎設施發展路徑。

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加密貨幣預測市集Polymarket第三方供應鏈遭入侵，客戶損失300萬美元

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177064

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Apache修補Tomcat重大漏洞，涉及憑證驗證與安全設定資訊錯誤問題

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177063

Apache軟體基金會近日發布資安公告，修補Java Web應用程式伺服器軟體Apache Tomcat的6個漏洞，包含憑證驗證檢查失效，以及安全設定資訊顯示錯誤的重大漏洞，9.x、10.x與11.x等分支版本都會受到影響，用戶應升級到已修補的9.0.119、10.1.56與11.0.23以上版本。

這次Apache Tomcat修補的漏洞中，最嚴重的是兩個CVSS嚴重性評分同為9.1分的重大漏洞。第一個是CVE-2026-55276，存在於Tomcat的實際生效組態檔（effective web.xml），部分安全性設定未被納入到輸出結果中，雖不影響實際存取管制，但可能造成管理者誤判安全性設定狀態。第二個是CVE-2026-53434，問題出在Tomcat的FFM Connector處理憑證撤銷清單（Certificate Revocation List，CRL）的驗證機制，可能導致原本應遭撤銷或驗證失敗的憑證仍被接受，影響連線驗證安全。

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據傳OpenAI有意讓美國政府取得5%持股

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177061

英國金融時報（Financial Times，FT）本周引述消息來源報導，OpenAI正與美國政府初步討論由政府持有5%股權的構想，希望藉此降低政治阻力，並讓美國民眾分享AI產業未來創造的財富。

近來美國政府已開始在戰略產業中採取直接持股模式，包括取得英特爾近10%股權，以及投資MP Materials、Lithium Americas等關鍵礦物業者；OpenAI提案若成真，將使這類政府持股模式從半導體與關鍵礦物延伸至AI產業。

根據報導，OpenAI希望藉由讓美國政府持股，排除政治障礙並改善與川普政府的關係。近來美國民眾及政界對資料中心建設、AI衝擊就業及網路安全風險的疑慮升溫，也讓AI業者在華府面臨更嚴峻的政治環境。

此外，OpenAI執行長Sam Altman亦認為，讓公眾擁有AI公司的部分財務利益，是分享AI發展成果的最佳方式；還建議美國主要AI開發商都可各自提撥5%股權，交由公共投資機構持有，以讓AI產業未來可能創造的收益回饋美國民眾。

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勒索軟體Anubis利用重大漏洞CitrixBleed 2取得初始存取權限

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177060

一年前Citrix為NetScaler設備修補CitrixBleed 2（CVE-2025-5777），後續有研究人員警告該漏洞風險重大，不亞於一年半前造成嚴重災情的Citrix Bleed（CVE-2023–4966），後續很快就出現大規模攻擊，如今傳出有勒索軟體加入利用的行列。

資安公司Arctic Wolf追蹤勒索軟體Anubis的活動發現，該勒索軟體租用服務（RaaS）旗下的附屬團體，大致透過兩種方法滲透受害組織，其中一種就是CitrixBleed 2。另一種附屬團體使用的手法，是使用有效的憑證登入思科VPN系統AnyConnect。儘管這些附屬團體的手法存在差異，不過Arctic Wolf指出有幾項特徵是這些駭客共通的作法，包括反覆運用多款合法的遠端管理與監控工具（RMM），並鎖定微軟遠端桌面服務伺服器、網域控制器、虛擬化平臺、NAS系統等高價值基礎設施，而且，在部分攻擊事故裡，駭客還會利用cloudflared、具驗證機制的代理伺服器，及基於SSH的SOCKS隧道，來建立替代的對外通訊。

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AI成歐洲央行年度論壇焦點，金融穩定與資安風險受關注

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177059

隨著AI在金融交易與商務活動中的應用範圍擴大，各國央行開始重新評估AI技術對金融穩定的影響。在6月底舉行的歐洲央行（European Central Bank，ECB）年度論壇上，英格蘭銀行（Bank of England）副總裁Sarah Breeden表示，AI技術快速演進，可能使金融市場交易、支付流程與資安攻防等環節加速自動化，讓相關作業以更大規模、更快速度進行；央行在監管金融業導入AI所帶來的風險同時，也需要調整自身的監理工具與工作方式。

Sarah Breeden表示，在資安方面，代理式AI（Agentic AI）可協助防禦者提升韌性；但若遭惡意使用，也可能讓攻擊者以更低成本擴大攻擊規模、加快攻擊速度，進而對金融體系穩定構成威脅。她也提到，金融機構、關鍵第三方科技供應商，以及能源、電信等基礎設施業者，都需要縮短漏洞修補所需時間，並強化遭遇攻擊後維持營運與恢復服務的能力。

面對AI可能帶來的金融穩定風險，Sarah Breeden認為，央行與監理機關不能等到危機發生才建立合作機制，未來需要透過情境分析、壓力測試與國際合作，提前評估AI快速演進可能對金融體系造成的衝擊。

路透社（Reuters）分析指出，今年ECB年度論壇最受關注的議題之一就是AI，相關討論不只聚焦資安，也延伸到金融市場與銀行授信。報導引述國際貨幣基金（IMF）官員Tobias Adrian說法，AI可協助銀行整合更多資料，更精細地評估借款人的信用風險；但若代理式AI進一步參與貸款核准或風險判斷，監理機關將更難釐清銀行為何核准或拒絕貸款，也較難確認相關決策是否符合監理規範。

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Langflow重大漏洞遭利用，攻擊者試圖將AI基礎設施用於挖取門羅幣

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177058

趨勢科技揭露企圖利用AI基礎設施挖礦的攻擊行動，駭客入侵的管道，是一年前揭露的Langflow已知漏洞CVE-2026-33017

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IBM修補Db2重大漏洞，未更新可能導致遠端執行任意程式碼

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177057

IBM於6月23日發布資安公告，修補Db2資料庫可能導致遠端執行程式碼的重大漏洞CVE-2026-10109，影響11.5.x與12.1.x的Server版，IBM未提供針對個別版本的修補程式，也沒有緩解措施，用戶必須升級至包含修補程式、基於最新11.5.9與12.1.4 版的累積特殊版本（Cumulative Special Build，CSB）。這些CSB版本是累積性的，包含先前所有CSB的修補程式，涵蓋Db2 Universal、Db2 Server、Db2 Connect、Net Search Extender、Spatial Extender、Query Patroller、Db2 Client、Db2 Run-Time Client、Db2 Wrappers 以及所有驅動程式、

CVE-2026-10109的CVSS嚴重性評分達9.8分，問題源自Db2的DRDA資料庫通訊協定初始握手程序（handshake）處理不當，可能導致攻擊者藉此執行遠端程式碼。

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ARToken釣魚即服務平臺鎖定Microsoft 365權杖，支援BEC攻擊操作

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177056

思科（Cisco）旗下威脅情報團隊Talos揭露名為ARToken的釣魚即服務（PhaaS）平臺，指出這套工具鎖定Microsoft 365帳號，並與另一個PhaaS平臺EvilTokens生態系，共用基礎架構、API介面設計與操作模式，今年初資安業者Sekoia、微軟，也針對EvilTokens發布分析報告。

研究人員分析ARToken的JavaScript檔案後發現，攻擊者可透過其操作面板呼叫超過80個API端點，支援裝置碼釣魚（device code phishing）、讀取受害者Outlook郵件、建立收件匣轉寄與自動刪除規則、存取SharePoint與OneDrive資料，以及支援後續發動商業電子郵件詐騙（BEC）等攻擊。其中一項功能涉及主要重新整理令牌（Primary Refresh Token，PRT）的持久存取；PRT是Microsoft Entra驗證機制中的重要權杖，用於支援裝置上應用程式的單一登入（SSO）。若攻擊者成功取得並濫用PRT，可能在受害者變更密碼後，仍維持對帳號的存取能力。

這類攻擊主要濫用的路徑，是微軟的OAuth 2.0裝置授權許可（Device Authorization Grant）流程。攻擊者會誘騙受害者開啟釣魚連結，再引導對方前往微軟合法的裝置登入頁面輸入驗證碼，並依畫面要求完成登入，必要時通過MFA驗證。待授權完成後，攻擊者便能取得可用權杖，進而存取受害者的Microsoft 365環境。

研究人員表示，從ARToken整合的API端點與功能模組來看，EvilTokens相關工具生態已不只是竊取權杖的釣魚套件，而是進一步發展為支援BEC操作的攻擊平臺。攻擊者取得Microsoft 365帳號存取權後，可透過受害者的Outlook信箱、SharePoint與OneDrive資料掌握其商業往來內容，尋找付款或發票資訊，並冒充受害者或其往來對象發動詐騙攻擊。

針對這類威脅，研究人員建議企業重新檢視Microsoft 365環境是否有開放裝置碼驗證流程的必要，並透過條件式存取政策限制高風險登入情境。企業也應針對財務、採購、人資與供應商管理人員，加強裝置碼釣魚與BEC攻擊的識別及應變訓練。

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駭客團體JadePuffer濫用AI從事勒索軟體攻擊，利用Langflow弱點取得初始入侵管道

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177055

一般而言，勒索軟體攻擊多半駭客會手動操作、下達所需的指令，或是透過指令碼將部分流程自動化執行，然而近期出現一起完全由AI代理與大型語言模型（LLM）驅動的勒索軟體行動，引起資安公司的注意。

在這起攻擊行動裡，駭客團體JadePuffer首先利用已知漏洞CVE-2025-3248，透過可從網際網路存取的Langflow執行個體取得受害組織的初期入侵管道，然後展開會動態調整的全自動勒索軟體攻擊行動，最終根據戰術手冊（playbook）對資料庫進行破壞，並向受害組織勒索。揭露此事的威脅情報公司Sysdig將JadePuffer這種攻擊能力來自AI的攻擊者，稱作代理型威脅行為者（Agent Threat Actor，ATA），並指出這是首度全面由LLM驅動的勒索軟體攻擊。

這起攻擊行動最引人注目的地方，自然是LLM的行為。JadePuffer的惡意酬載當中，程式碼充滿自我敘述的自然語言註解，說明每個步驟的執行動機與目標優先順序，而且，執行過程當中，AI代理能理解目標環境中的自然語言脈絡內容，並依此採取合理行動，甚至自行排除問題。Sysdig指出，其中部分流程裡，出現嘗試登入特定系統失敗的情況，而駭客只花費31秒就調整完成並成功登入，這顯然並非人類操作能夠辦到。

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AI加速軟體交付，僅有兩成雲原生組織每次發布變更都執行安全驗證

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177054

應用程式安全平臺業者Aikido Security發布《State of AI in Pentesting 2026》報告，指出AI輔助開發正在加快企業軟體變更與發布速度，但固定週期執行的滲透測試結果，可能無法完整反映生產環境的最新狀態與風險。

這份報告針對歐美400名雲端原生組織的資安與工程主管進行調查。調查結果顯示，76%組織在過去12個月曾因資安或安全性疑慮，停止、限制或撤回（roll back）AI驅動的行為；另有71%組織表示，AI與自動化技術讓安全事件更難偵測、調查與修復。報告分析，這與企業仍在建立相關能力有關，包括判斷AI行為是否造成問題、追蹤其執行內容，以及在事件發生後限制影響範圍。

在軟體交付節奏方面，76%的組織至少每週部署一次重大的生產環境變更，但每次發布都會執行安全驗證的組織僅占21%。此外，64%組織表示，安全測試時程會影響發布決策，可能導致發布延後，或使團隊在接受已知風險的情況下仍推出變更。另有48%團隊表示，等到收到滲透測試報告時，相關測試結果經常或總是已經過時。

人工滲透測試也受限於時間、應用程式脈絡，以及一致性。52%組織表示，即使完成滲透測試，仍無法完整確認哪些系統、功能或業務流程實際經過檢查；另有51%受訪者認為，人工測試經常或總是漏掉較深層的安全問題，例如商業邏輯缺陷、存取控制失效，以及必須串連多個操作步驟才會形成的攻擊路徑。

至於企業對新一代安全測試的期待，受訪者最重視的是可頻繁執行或隨需啟動測試，以及快速取得結果，兩者各占39%，高於降低單次測試成本的27%。在稽核或法規審查情境下，40%受訪者表示，相較於單純依賴滲透測試廠商報告，可重現的系統證據（reproducible system evidence）更有助於說明漏洞是否存在，以及修補措施是否有效。

報告也引用市場研究機構IDC的觀察指出，傳統滲透測試原本以週期性評估為基礎，但現代軟體交付已不再依照固定週期進行。隨著企業軟體開發與發布節奏加快，尤其是AI輔助軟體開發逐漸普及，安全測試將需要更貼近發布流程，才能協助企業資安團隊掌握生產環境中的實際風險。

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微軟成立新的AI工程事業群Microsoft Frontier Company

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177053

微軟周四（7/2）宣布成立全新的AI工程事業群Microsoft Frontier Company，將投入25億美元，派遣6,000名產業與工程專家直接進駐企業客戶，協助共同設計、部署及持續優化AI系統，並任命Rodrigo Kede Lima出任該事業群總裁。

近來OpenAI、Anthropic及AWS相繼布局前線部署工程（Forward Deployed Engineering，FDE）模式，直接派遣工程師協助企業部署AI；其中AWS甫於6月30日宣布投入10億美元成立FDE組織。微軟則強調，Microsoft Frontier Company結合產業知識、變革管理、持續改善經驗與企業級AI工程能力，已超越FDE，目標是協助企業完成大規模AI轉型並創造可衡量的商業成果。

根據微軟的規畫，Microsoft Frontier Company將協助企業建立由專有資料、專業知識及營運流程構成的「智慧平臺」（Intelligence Platform），同時搭配可觀測、治理、管理與保護AI系統的「信任平臺」（Trusted Platform），透過持續調校代理人（Agentic）流程，讓企業智慧能隨著時間持續累積。

新事業群將採用開放且多模型的AI策略，企業可依不同需求自由選擇來自OpenAI、Anthropic、Microsoft AI、開源模型或特定產業模型，而不必受限於單一模型供應商。微軟也強調，客戶資料、智慧財產與競爭優勢不會被用於訓練AI模型，以避免企業的核心能力遭到商品化。

微軟已將這套模式應用於多家企業，包括協助倫敦證券交易所集團（London Stock Exchange Group，LSEG）將AI整合至金融資訊平臺Workspace，以及與Land O’Lakes、Unilever及Novo Nordisk等企業合作推動AI轉型。

此外，為了擴大服務規模，微軟也將與Accenture、Capgemini、EY、KPMG及PwC等全球系統整合商（Global SI）合作，共同協助企業部署AI。其中EY今年5月已宣布與微軟共同投入逾10億美元，加速企業AI轉型。

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Nvidia祭出新商業模式，讓AI雲業者以分潤取得GPU基礎設施

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177052

Nvidia周二（7/1）推出全新的AI基礎設施商業模式，將以收入分潤（Revenue Sharing）及信用支持（Credit Support）機制，協助AI雲端服務業者建置採用Nvidia DSX架構的AI工廠（AI Factory），降低新興AI雲端業者取得大型GPU基礎設施的資金門檻。

隨著生成式AI從模型開發逐漸轉向正式部署，市場對AI推論運算需求快速攀升，也帶動全年無休運作、持續產生token的AI工廠興起。然而，建置大型GPU叢集需要龐大資本投入，即使AI新創願意簽署長期採購合約，也往往難以取得融資。

Nvidia因此推出新的合作模式，由AI雲端服務商採購Nvidia基礎設施，並向模型開發商、AI新創、企業及獨立軟體供應商（ISV）提供GPU雲端服務。Nvidia除了取得GPU銷售收入外，也將分享合作夥伴在特定運算容量上的雲端服務收入，使其從一次性硬體銷售，進一步擴展至與雲端服務使用量連動的持續性收入模式。

該模式將以Nvidia今年發表的DSX平臺為技術核心。DSX是Nvidia提出的AI工廠建置架構，涵蓋GPU、網路、基礎設施軟體、電力、冷卻及合作夥伴設備等完整技術堆疊，並提供參考設計與工作流程，協助業者設計、建置及最佳化AI工廠，以降低每個token的運算成本。

首批的合作夥伴包括兩家澳洲AI雲端業者Sharon AI與Firmus Technologies。其中，Sharon AI最多將部署4萬顆Grace Blackwell GB300 GPU，提供大型AI運算服務；Firmus則將於印尼巴淡島建置基於DSX架構的AI工廠園區，未來規畫擴充至360MW電力容量，並部署最多17萬顆Nvidia GPU。

美國媒體分析，此一模式讓Nvidia除了硬體銷售收入外，也可取得AI雲端服務收入的一部分，形成與運算使用量連動的經常性收入來源。不過，市場也關注這類信用支持與收入分潤安排是否可能引發循環融資疑慮。

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Cloudflare推x402付款服務，讓AI代理按請求存取資料與API

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177048

Cloudflare公開Monetization Gateway服務，讓用戶未來可對Cloudflare保護下的網頁、資料集、API與MCP工具設定收費規則，並在Cloudflare邊緣網路完成付款驗證與存取控管。該服務上線初期將透過x402協定處理付款，並以穩定幣結算，目標是讓AI代理或其他自動化程式能依單次請求付費取得資源。

Cloudflare認為，過去網站主要依靠廣告、訂閱與電子商務取得收入，但AI代理不像人類使用者會觀看廣告，也未必會為每個網站或工具建立長期訂閱關係。因此為了完成任務存取一次資源，按次計價就成為另一種可能模式。

x402是用於HTTP付款的開放協定，名稱來自HTTP 402 Payment Required狀態碼，Cloudflare說明，當程式請求受付款保護的資源，伺服器可先回傳價格、可接受的付款資產與付款位置。當程式完成付款後，再帶著付款證明送出請求，付款經驗證後，伺服器才回傳資源。該流程放在一般HTTP請求與回應之中，不需要另外導向結帳頁，也不一定要事先註冊帳號或取得API金鑰。

Monetization Gateway服務的目的，是把付款檢查與存取規則集中於Cloudflare網路上處理，而不是讓網站或服務業者自行改造後端系統。Cloudflare表示，客戶可設定需要付款的流量，例如特定網址路徑、特定請求方式、依任務複雜度調整的價格，或是在原站判定呼叫方未授權時，改由Monetization Gateway回傳付款要求與付款資訊。

Cloudflare去年推出Pay Per Crawl，讓網站可向AI爬蟲收費，而Monetization Gateway則把範圍擴大到更一般的網路資源，包括資料、API與MCP工具呼叫。

Cloudflare表示，x402適合小額付款，付款金額可低到1美分以下。x402本身不綁定特定支付網路或支付系統，但Cloudflare認為穩定幣有助於降低手續費並縮短結算時間。Monetization Gateway目前已開放等待名單申請，正式上線時間尚待公布。

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