希望大家都有一个凉爽的秋天开局。我是Yifan，从硅谷为大家带来本周的#techAsia。

我刚从印第安纳州的报道之旅回来，在那里我提前参观了SK海力士在美国的首个先进芯片封装工厂，该工厂将于2028年底投产，组装备受追捧的高带宽内存（HBM）芯片。

近年来，我参观了不少工厂和建筑工地，以记录美国重振制造业的努力，但当我看到SK海力士芯片工厂与街对面的联排别墅和公寓如此之近时，我仍然感到惊讶。

尽管当地居民抗议甚至起诉这家韩国存储芯片巨头将如此庞大的芯片设施建在居民区附近，但SK海力士表示，这种先进制造基地的噪音和污染将微乎其微，而经济效益将是巨大的，将为该地区创造7000个就业岗位。

由于华盛顿决心将制造业，尤其是半导体生产，带回美国，像印第安纳州这样的当地社区陷入了两难境地：一方面有更多就业机会，另一方面却要承担此类项目的环境成本。

虽然人工智能数据中心的能源消耗及其对环境的影响已经登上头条数月，但制造AI芯片和服务器的环境成本也同样不容忽视。

到目前为止，亚洲承担了大部分这些成本，因为芯片制造高度集中在该地区。现在，美国是时候迎接挑战，在日益增长的半导体产业与为子孙后代保持清洁可持续的家园之间取得平衡。

不要建在我家后院 自2010年代以来，在云计算和视频流的推动下，亚太地区的数据中心开发加速。人工智能又增加了一波需求。据咨询公司麦肯锡称，2025年该地区的数据中心需求为28吉瓦，占全球总量的三分之一——落后于北美的43%——预计到2030年容量将增长两倍。

随着居民因担心电价上涨和潜在污染而抵制此类项目，该地区对数据中心及相关基础设施的不安情绪也在加剧，日经亚洲的Tsubasa Suruga、Shaun Turton和Ananta Agarwal报道。

在澳大利亚一个被起伏农田环绕、位于悉尼和堪培拉中间的小镇Moss Vale，反对为数据中心提供支持的燃气发电厂的行动始于一个学前家长WhatsApp聊天群。

这种反对数据中心的草根运动在亚太和美国随处可见，越来越多的例子表明，当地反对正促使开发商撤回项目或官员进行监管改革。

戏剧性变化 中国的演员和网红有了新的经济高效的先进AI视频生成程序，这正威胁着中国零工经济中一个曾经充满活力的领域的数百万个工作岗位，英国《金融时报》的Joe Leahy和Isaac Castella-McDonald写道。强大的新AI视频软件的发布，例如科技集团字节跳动的Seedance 2.0模型，使得数字演员能够取代人类，从而更快地制作出更高质量的原创视频。

北京短剧演员兼制片人Greg Wollner表示，在今年Seedance 2.0发布后，数字取代加剧了。在发布之前，他每周拍摄三部不同的作品。“在那之后，一切都变了。”沃纳说，他的许多朋友“不得不放弃他们热爱的事业，转而做其他事情”。

据营销分析公司DataEye称，5月份，字节跳动旗下国内版TikTok抖音上排名前100的动画短剧中，有89部是AI作品。

据中国网络视听协会称，2026年第一季度，中国发布了约12.8万部短剧，是去年全年的三倍多，其中95%是AI生成的。

经济后果可能非常严重。据北京大学国家发展研究院2026年的一份报告，中国短剧行业直接雇佣了69万人。据中国网络视听协会2024年的一份报告，约1500万人将直播视为主要职业。

越来越快 谷歌正在加快其开发和推出自研定制芯片的进度，从每代两年周期转变为每年推出两款芯片，最终甚至更多，以在人工智能竞赛中保持领先，日经亚洲的Cheng Ting-Fang和Lauly Li报道。谷歌首席技术官兼AI基础设施高级副总裁Amin Vahdat本周在Semicon Taiwan行业展上发表开幕主题演讲时表示：“我们谷歌从大约每两年发布一款TPU，到每年一款TPU，再到过去一年每年两款TPU。”

TPU，即张量处理单元，是谷歌自己的AI计算芯片，执行与英伟达GPU（图形处理单元）类似的AI相关任务。加速的产品路线图出台之际，整个行业对AI基础设施的资本支出激增，谷歌本身计划今年投入高达2050亿美元来建设AI能力。

最新一代包括TPU 8t和TPU 8i，前者用于训练AI模型，后者用于推理。两者均于今年推出。谷歌于2015年推出了首款TPU。

未见低迷 韩国芯片制造商SK海力士的首席执行官表示，全球存储芯片短缺预计将持续到2030年底，而且由于存储芯片在AI时代不再是“普通商品”，供应过剩风险较低。

这家存储芯片巨头上周在印第安纳州为其首个美国先进芯片封装工厂正式奠基，该工厂旨在2029年下半年开始量产下一代高带宽内存（HBM）芯片。

SK海力士和其他领先存储芯片制造商一直在竞相提高产能，但全球短缺预计将持续到2030年底，首席执行官郭鲁正在一次媒体吹风会上告诉日经亚洲的Yifan Yu。

尽管担心AI投资可能存在泡沫，但郭鲁正表示，由于AI客户需求依然强劲，他看不到供应过剩风险或存储芯片低迷的“信号”。

郭鲁正表示，虽然存储芯片过去是商品化的，但HBM等产品需要更多定制化，以满足AI时代客户的特定需求，因此“我们可以更容易地预测市场需求”。

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