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太陽能 iLamp 把路燈變 AI 微型資料中心，城市算力從集中走向分散

英國綠能新創 Conflow Power 正嘗試用一盞路燈，重新解決 AI 基礎設施的能源與擴張難題。他們推出的 iLamp，外觀看似普通，但內部結合太陽能、自給自足電力與邊緣 AI 運算，被視為一種對抗 AI 用電急速攀升的新型城市節點。 AI 用電壓力急速攀升，集中式資料中心模式正遇到極限 根據國際能源總署（IEA），全球 AI 資料中心目前每年耗電量約 415 太瓦時，預計 2030 年將突破 945 太瓦時，是今日的兩倍以上，逼近中型國家全年用電量。 這樣的增速意味，即便各國大力擴建電網、興建資料中心與核能設施，AI 模型運算所需的能源仍可能遠遠超過供應。現行主流做法，是科技巨頭快速擴建超大型 GPU 資料中心，但電力與冷卻需求已成為瓶頸。 Conflow Power 的董事 Edward Fitzpatrick 直言，為了驅動 AI，科技公司得建造巨型 GPU 建築，並輸送大量電力與冷卻用水，但效率低下，需要一個更聰明的解法。在此背景下，iLamp 的理念開始凸顯：AI 基礎設施不一定都得集中建在巨型建築裡，它也可以嵌進城市本來就存在的東西，例如路燈。 iLamp 的技術設計與商業模式 iLamp 的核心是一組具備自清潔功能的太陽能板，在不同日照條件下可產生約 200 到 600 瓦電力，而整個裝置正常運作只需約 80 瓦。多餘電力則驅動內建的 NVIDIA Jetson AI 處理器，功耗僅 15 瓦，足以進行影像辨識、環境感知、輕量推論等邊緣運算任務。 換言之，每一盞路燈，都能獨立成為一個太陽能供電的微型資料中心節點。 如果城市大規模替換傳統路燈，就能形成一張分散式、部署廣、延遲低、能隨時擴張的微型 […]

逾半製造業還沒準備好迎接 AI 與自動化！拆解導入常見誤區有哪些、如何避免？

在全球製造業積極投入 AI 與自動化的同時，落差也變得愈來愈明顯。一邊是企業高層對預測維護、智慧排程與機器人的高度期待；另一邊則是現場工廠的系統老舊、組織文化僵化、資料品質不足，使得 AI 專案常陷入「推不動」的困境。 諮詢公司 Gartner 近期對 128 名全球製造與供應鏈決策者的調查顯示，近半企業對未來三年的製造策略沒有信心，甚至有三分之二坦言其營運模式尚未準備好迎接 AI 與自動化技術。 這些數據揭露了一個關鍵：AI 在製造業失敗的原因，並非因為技術不到位，而是整個工廠的營運邏輯沒有同步升級。 資料品質參差不齊、系統各自為政，是 AI 應用的最大障礙 對多數製造企業而言，「想做的 AI」與「能做的 AI」常常是兩件事。工廠普遍希望用 AI 進行設備維護、良率預測、自動排程，甚至期待未來能靠自主工廠實現最小人力監管，然而若缺乏基礎資料品質、系統整合與跨部門流程協作，這些願景終究無法落地。 尤其資料問題最普遍也最棘手，來自製造現場的感測器常出現缺值、誤差或命名不一致，許多資料缺乏上下文，例如班別、工單類型、設備狀態等資訊，使 AI 模型缺乏關鍵的解讀基礎。當資料品質不佳時，模型只能得出不可靠的建議，造成 AI 有在運作，但沒有產出實質價值的假象。 另外，系統割裂更是導致 AI 專案無法擴散的主因之一。許多工廠雖導入局部自動化、設備監控系統或雲端平台，但 OT（Operational Technology）與 IT（Information Technology）依舊處於不同世界。由於現場 PLC、SCADA、MES 與企業端 ERP 之間沒有一致的資料管線，導致 AI 難以取得全局視角。 這種缺乏標準化與互通性的情況，使得 AI 試點只能侷限於單一產線、單一工廠，很難複製到其他場域。 不只技術要進步，組織文化也要跟上 更深層的阻礙來自文化與組織。Gartner 指出，製造業的決策層長期受「成本控管」思維框架影響，導致其治理結構難以支持敏捷、跨部門協作的 AI 專案。許多工廠仍採高度集中式控管，現場團隊缺乏試錯與調整流程的權限，使 AI 只能成為管理階層的報告工具，而不是現場改善的真正助力。 更重要的是，操作員常擔心 AI 或自動化威脅到其工作，而不願採納新工具；IT 與生產端的語言差異也讓專案溝通不良。這類結構性的摩擦，使導入 AI […]

【科技早餐】大摩預估：人形機器人晶片市場 2045 年飆至 3050 億美元

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊大摩預估：人形機器人晶片市場 2045 年飆至 3050 億美元 摩根士丹利預測，人形機器人技術未來 20 年將迎來快速成長，市場規模在 2045 年上看 3050 億美元，並形容這是「人類歷史的重要篇章」。 這項預測來自「物理智慧」的崛起，AI 開始具備感知、推理與控制能力，能直接與物理世界互動。大摩估計，2050 年全球人形機器人部署量可能突破 10 億台，整體市場更可達 5 兆美元。儘管機器人成本未來將從 13 萬美元降到 2.3 萬美元，但半導體在物料成本中的占比反而提高，因為需在邊緣設備支援更強運算。 大摩也公布「人形科技 25 強」名單，包括 NVIDIA、AMD、STMicroelectronics、三星電子、Sony、英飛凌與阿里巴巴等，顯示人形機器人正走出實驗室、走向真實世界。 ＊AWS 火力大開！3 奈米晶片到自主代理全到位，直攻 AI 生態主導權 AWS 在 re:Invent 2025 一口氣推出超過 30 項軟硬體更新，從自研晶片到 AI 模型與自主代理全面上線。執行長 Matt Garman 表示，產業正走向「數十億自主代理協作的新世界」。 今年焦點是採台積電 3 奈米的 Trainium3，是業界首款 3 奈米雲端 AI 晶片，效能較前代提升 […]

AWS 定調 AI Agent 影響力堪比網路、雲端！發表首批「前沿代理」

生成式 AI 正快速邁向下一個階段，而 AWS 在一年一度的 re:Invent 大會傳遞的訊息非常明確：AI 代理（AI Agents）是未來趨勢。AWS 執行長 Matt Garman 在主題演講中表示，AI 代理帶來的產業影響，將堪比網際網路與雲端。 亞馬遜的 AI 代理布局，將由一個更先進的新世代 AI 代理主導，該公司稱之為「前沿代理」（frontier agents）。對於亞馬遜來說，前沿代理必須具備三大核心特徵：首先是自主性，用戶只需給定目標，代理就能自行找出達成方法；其次是大規模可擴展性，單一代理能同時執行多項任務，甚至指揮其他代理分工合作；最後是長時間運行，它們能為了達成複雜目標而連續工作數小時甚至數天，期間無需人類插手干預。 源自真實專案經驗的 AWS 前沿代理 前沿代理的概念不是憑空誕生，而是來自 AWS 自家工程團隊的實戰。Garman 透露，一個原本需要 30 名工程師、耗時 18 個月的大型專案，最後透過 AI 代理工具，只用了 6 個人，在 76 天內完成了全部的工作。團隊從中學到了以下幾點，促使前沿代理概念的誕生。 首先是「從監督轉向目標導向」。AWS 團隊意識到，要從 AI 代理獲得最大的效益，就必須改變工作流程，因此他們從監督單個小任務，轉變為指揮廣泛的目標驅動成果，這使他們的功能交付速度開始加速。 第二，並行化任務。團隊發現，開發速度與能同時運行的代理數量成正比。 第三，減少人工干預。團隊觀察到，他們自己成了瓶頸，因為他們必須不斷地介入以解除代理的封鎖，進行人工干預或提供方向。他們得出結論：讓這些代理能夠更長時間地獨立工作，而不斷線，是效率提升的關鍵。 AWS 反思了這些經驗教訓，並提出了疑問：「為什麼我們不能擁有可以做到所有這些事情的代理？」因此，AWS 團隊便導入了前沿代理。隨後，AWS 對外推出三款新的前沿代理：Kiro、AWS Security Agent 和 AWS DevOps Agent，分別聚焦軟體開發生命週期中的不同環節。 3 大前沿代理亮相：包辦寫程式、補漏洞到維運 […]

HSBC 採用 Mistral AI 自主託管模型，擺脫對美系 AI 巨頭的依賴

滙豐集團（HSBC）近日宣布與法國 AI 新創公司 Mistral AI 建立為期多年的策略性合作夥伴關係，並計畫引入 Mistral 的商業 AI 模型，以全面支援銀行業務發展。 根據雙方的合作協議，滙豐不僅將獲得 Mistral 現有模型與未來更新版本的使用權，Mistral 的應用 AI、科學與工程團隊也將與滙豐的技術團隊緊密協作，共同開發專屬的生成式 AI 解決方案。《Financial Times》指出， Mistral AI 作為一家領先的法國 AI 公司，此次合作將協助滙豐把這些先進 AI 模型廣泛應用在全球多個市場與營運場景中，展現傳統金融機構積極擁抱新技術的決心。 採用自主託管模式，強化數據隱私 在合作內容之外，模型的部署方式也成為此次合作的亮點。為了確保數據安全與技術掌控權，並降低對外部雲端巨頭的過度依賴，滙豐在部署時明確採取自主託管（self-hosted）AI 模型的模式，這也意味著 Mistral AI 的商業模型及其未來的升級版本，將直接運行於滙豐的內部技術環境中，而非單純依賴外部 API 或雲端服務。 Mistral AI 執行長 Arthur Mensch 強調，這種「高度客製化、企業級」的解決方案，能讓銀行在重塑工作流程的同時，確保對數據擁有「完全的所有權」。滙豐集團指出，這樣的合作模式能將生成式 AI 深度「內建於銀行自身的技術系統中」，確保與現有基礎設施的無縫整合，並在強化風險管理、詐欺偵測以及合規流程的同時，嚴格遵守最高的透明度與數據隱私標準。 實際應用場景：文件分析、財務審查、跨語言處理與客戶服務 針對實際應用場景，滙豐表示 Mistral AI 的模型將被優先用於處理文件與數據密集型的客戶借貸決策上，因為 AI 能協助信用團隊快速解析複雜的交易文件與合約，大幅縮短財務分析及審查的時間，進一步減輕員工處理繁瑣行政工作的負擔。 除了後台分析，與 Mistral AI 的合作也將深度賦能前線與營運團隊。在行銷與客戶關係方面，生成式 AI 將支援團隊撰寫高度客製化的溝通訊息，並協助行銷部門推出超個人化的活動，以提升客戶互動品質。同時，採購團隊也將利用 AI […]

Anthropic 為 IPO 鋪路？首次併購開發者工具新創，揭下一階段 AI 策略

AI 新創 Anthropic 近期動作頻頻，不僅在資本市場邁出關鍵步伐，也在產品技術收購、內部工作流程重塑，以及社會風險治理上展現全方位佈局。 為了在資本密集的 AI 競賽中取得優勢，Anthropic 正積極朝公開市場邁進。《Financial Times》報導，據知情人士透露，Anthropic 已聘請律師協助啟動首次公開募股（IPO）的準備工作，這也被視為 Anthropic 與競爭對手 OpenAI 爭奪公開市場資金的關鍵一步。儘管公司方面表示尚未決定是否或何時上市，但知情人士指出，IPO 最快可能在 2026 年進行。 在推進 IPO 的同時，Anthropic 也不斷強化自身的技術能力，其中最受矚目的就是近日傳出的首次併購行動。 Anthropic 傳將併購開發者工具新創 Bun，目標是直接取得技術專長 除了尋求上市，Anthropic 也透過併購來強化技術實力。據《The Information》報導，Anthropic 準備收購開發者工具新創公司「Bun」，目前已經進入深入談判階段，若交易達成，這將是 Anthropic 成立以來的第一樁收購案。知情人士透露，收購金額預計在數億美元之間。 Bun 由前 Stripe 工程師創立，並開發了一套「多合一」的底層工具，專門用來讓 JavaScript 和 TypeScript 等工程師寫好的程式碼跑得更快、更順暢。Anthropic 內部已使用 Bun 超過六個月，這次收購目的在於直接獲取 Bun 的技術專長，以進一步提升 Anthropic 編碼代理工具「Claude Code」的性能與穩定性。 這項併購策略，也顯示 Anthropic 正積極擴展產品線，特別是針對開發者社群的編碼相關任務，而這部分正是其主要營收來源之一。此外，併購 Bun 的計畫，也與公司內部持續不斷的開發工作流程變革相互呼應。 內部數據揭示：Claude Code 已重塑開發者工作模式 在對外擴張的同時，Anthropic […]

亞馬遜 AI 基礎建設火力全開：一口氣推新模型、晶片與 AI 工廠，拆解 AWS 全端佈局

AWS 本週在拉斯維加斯舉辦一年一度的 AWS re:Invent 2025，一口氣丟出超過 30 項與生成式 AI、代理式 AI 相關的新服務與更新。對企業來說，這不只是又一場雲端新品發表，而是亞馬遜試圖用「從模型、晶片到資料中心」的全端架構，搶占下一輪 AI 代理與基礎建設商機。 這場基礎建設佈局的核心，可以濃縮成三個亮點：全新 Nova 大型語言模型家族、自研 Trainium3 AI 處理器與下一代 Trainium4 路線圖，以及把雲端算力打包成「AI Factory」的整套方案。 亮點一：Nova Forge 客製能力受矚、AI 前沿代理上線 這次 re:Invent 上，AWS 把自家 Nova 模型直接升級到第二代，推出 Nova 2 Lite、Nova 2 Pro、Nova 2 Sonic 與 Nova 2 Omni 四款前沿模型，主打「推理能力」與「代理式任務處理」。 Nova 2 Lite 被定位為價格效能比最高的推理模型，能處理文字、圖片與影片輸入並產生文字輸出，被 AWS 形容為未來企業在大量上線應用時的主力。官方評估指出，Nova 2 Lite 在多數基準測試上，表現與 Claude 4.5 Haiku、GPT-5 […]

速度快 5 倍、成本省 70%！加拿大航空、QAD 如何用 AWS Transform 快速升級舊代碼、消滅技術債？

隨著企業數位化進程加速，伴隨而來的是長年累積的舊版 Windows、.NET、SQL Server 等應用程式，形成沉重負擔。根據 AWS 的內部研究，一般的軟體開發團隊無法將 100% 的精力投入在開發新產品或新功能，而是約有 30% 的資源被迫花在「手動現代化（manual modernization）」上，包括手動升級舊版的 Windows 系統、重寫過時的程式碼，或是維護舊有資料庫。 手動現代化的過程不僅耗時、費力且容易出錯，AWS 也估算，如果把全球企業軟體市場中，所有公司因為這「30% 的無效人力」所浪費的薪資、時間與機會成本加起來，會有高達 2 兆美元的損失。 在這樣的背景下，AWS 在 AWS re:Invent 2025 大會上，宣布升級 AWS Transform，並試圖以 AI 代理為切入點，直接挑戰企業系統現代化的痛點，協助企業以更快的速度擺脫舊有架構的束縛。 AWS Transform 的技術突破 在 2025 年 AWS re:Invent 上，AWS 宣布為 Transform 服務加入基於代理的 AI 能力，進一步擴大系統現代化的支援範圍。過去 Transform 主要處理 Windows、.NET、mainframe 與 VMware 的遷移，如今則擴展至「任意程式碼、框架與自訂系統」。這代表不論是主流語言，還是企業內部的客製化代碼，理論上都能被納入現代化流程。 AWS 同時推出專為 Windows 全棧設計的現代化代理（Full-stack Windows modernization agent），並提供從掃描、轉換到部署的完整自動化流程。系統會先掃描 […]

AI 登上 MIT 第二熱門主修！美國大學掀「AI 科系潮」，將超越純電腦科學？

AI 熱潮不只席捲資本市場，也燒進了大學校園。隨著人們對於理解、應用並建構 AI 技術的興趣飆升，美國高等教育正競相開設相關課程，AI 科系已成為新一代學生的搶手選擇。這股潮流不僅反映產業結構劇變，更象徵著科技人才養成進入更「專業化」時代。 招生人數爆炸性成長，跨領域整合成為新顯學 《紐約時報》報導，過去兩年全美已有數十所大學和學院宣布成立新的 AI 科所和學程。指標性的麻省理工學院（MIT）在 2022 年設立「人工智慧與決策」主修，今年就吸引 330 名學生修習，躍升該校第二受歡迎的主修，僅次於電腦科學。 這股熱潮在全美蔓延，南佛羅里達大學新設的「AI 與網路安全學院」，在新學期迎來了 3,000 名學生；加州大學聖地牙哥分校的 AI 相關主修，也有 150 名一年級新生。 麻省理工學院 Schwarzman Computing 學院學術副院長 Asu Ozdaglar 表示，「那些喜歡透過資料解決問題的學生，現在更傾向選擇 AI 相關主修。」他也補充，對於將 AI 應用在生物學與醫療等領域感興趣的學生，也正大量湧向其新 AI 課程。 值得關注的是，跨領域整合成為顯學。紐約州立大學水牛城分校便是將 AI 獨立成「人工智慧與社會」科系，開設「AI 與政策分析」等新型態課程。這顯示出產學界不只需要會寫程式的工程師，也要懂得思考 AI 對社會影響、法規政策的複合型人才。 電腦科學光環不再？避險心理推動學位需求更專業化 在 AI 強勢崛起下，傳統電腦科學（Computer Science）專業面臨轉型陣痛。美國電腦研究協會（RCA）10 月報告顯示，今年 62% 的電腦科學系入學人數出現下滑。 主因在於學生對就業市場的焦慮。《紐約時報》分析，科技業裁員潮、企業要求軟體工程師使用 AI 工具撰寫程式，讓入門職缺大幅縮水。RCA 報告中，66% 受訪系所認為今年畢業生正面臨求職寒冬。 值得留意的是，雖然純電腦科學專業的入學人數下降，但「更實體、更專業」的領域卻逆勢成長。根據電腦研究協會，學術界觀察到，學生開始轉往機械工程、電機工程等較難被 AI […]

AI 不再在雲端，2026 年智慧正式滲入設備、空間與身體

面對技術加速與政治巨浪交織的局勢，知名未來學家 Mark Van Rijmenam 發布年度科技趨勢預測；他連續 14 年追蹤新興技術，今年將 2026 年定義為「增強智能元年」，意思是一個人類智能、機器智能與具身智能將全面融合的轉折點。 Van Rijmenam 從中國技術加速超車、西方供應鏈重整，談到小型語言模型（SLM）、人形機器人與腦機介面的消費化。他認為 2026 將把 2025 年的混沌訊號，推向一個系統性重構的階段。 2025 清算之年 回顧 2025，Van Rijmenam 形容這一年是技術、政治與社會張力「同步爆發」的節點。深偽技術、AI 詐騙與合成內容大量湧現，使「真實」與「信任」加速瓦解；更有研究預測，到 2026 年網路上九成內容將由 AI 生成。在資訊極度膨脹的環境中，「清晰度」反而成為最稀缺的資源。 此前，他所提出的多項預測在 2025 年完全命中，包括川普政府帶動的科技政策重新定向，包括 AI 放鬆管制、加密貨幣與科技民族主義再度推上主舞台；全球科技權力則持續呈現「美國創新、中國擴散、歐洲監管」的三極結構。 他針對 2025 年預測的部分趨勢也仍在醞釀：企業在導入 AI 上的確遇到瓶頸，語言模型距離真正理解世界仍有差距；量子科技雖快速前進，但尚未迎來破局性時刻，後量子遷移的壓力卻已逼近；預防式醫療與 AR 技術有所進展，但離大規模普及仍需時間。另一方面，新興變化也逐漸浮現，例如資產代幣化（RWA）與人形機器人的試點部署，都開始從概念邁向落地。這些伏筆，同時成為 2026 年「增強智能元年」的背景。 2026 增強智能元年，地緣與技術秩序的重組 Van Rijmenam 認為，2026 年的最大變化不是單一技術突破，而是「智慧開始滲透並重塑所有系統」：從資料中心、邊緣設備到虛擬世界，從醫療、治安到地緣政治，智慧開始成為一種新的共享空間。而這個共享空間帶來兩個層次的變化： 一、智慧正在脫離螢幕，成為具身存在 運算能力不再侷限於雲端，而是滲入機器人、車輛、工廠、診所與消費設備。AI 成為「貼近現場」的能力，使決策、推理與反應不再受距離或延遲限制。 二、全球權力圍繞「運算能力」重新洗牌 各國競爭已從意識形態焦點轉成晶片、模型、資料、供應鏈與機器人產能。這場比拼不再抽象，直接影響就業、醫療、公共安全以及公民的抵抗能力。 在智慧滲透的同時，社會也面臨更深的緊張：便利與監控的界線被模糊、AI 對工作的取代速度升高、個體自主性受到威脅，而新的「公民技術權利」也開始成為全球議題。 技術結構斷層：中國超車、SLM […]

【科技早餐】蘋果遭印度點名？新機強制安裝政府資安 App 引爆隱私疑慮

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。 ＊蘋果遭印度點名？新機強制安裝政府資安 App 引爆隱私疑慮 印度政府近日私下要求手機製造商，未來所有新機都必須預先安裝資安 App「Sanchar Saathi」，且用戶不得刪除。由於印度擁有超過 12 億用戶，是全球最大電信市場之一，要求一出立刻引發產業震動。政府表示，該 App 用於防堵偽造 IMEI 帶來的資安威脅，並協助打擊詐騙，今年已協助民眾找回超過 70 萬支手機。 這份 11 月 28 日的命令並未公開，而是直接傳給蘋果、三星、小米、Oppo、Vivo 等大廠，並要求 90 天內完成。由於蘋果一向拒絕預裝政府或第三方 App，業界認為政策衝擊不小。Counterpoint 指出，蘋果可能採「用戶自選安裝」折衷，但目前各大廠皆尚未回應。 ＊AI 虛擬業務登台！Alibaba.com 推 5000 萬補貼，加速中小企業外貿自動化 面對缺工與外銷轉弱，Alibaba.com 在台推出首款全自動陌生開發 AI 虛擬機器人「OKKI AiReach」，同步啟動 5,000 萬元補貼計畫，預計支持 100 家中小企業，提供開店補助、廣告資源、課程與顧問服務。 根據數據顯示，全台目前有 27.6 萬個職缺，外貿企業同時面臨訂單難拿、人才難找的雙重壓力，導入 AI 已成為必要策略。OKKI AiReach 最大亮點，是能作為全年無休的 AI 業務，從陌生開發、信件生成、買家分析到老客戶名單活化皆能自動執行，也能透過產業鏈分析挖掘隱藏買家。Alibaba.com 表示，希望以最低門檻協助企業建立從「被看見」到「成交」的全自動外貿流程。 ＊NVIDIA 投資 20 億美元綁定 […]

AppWorks Demo Day 來了！看 AI 新創正走進「最難自動化」的垂直領域現場

AppWorks（之初加速器）成立 16 年，今（12/2）日舉辦聯合 Demo Day，與 Wistron Accelerator、TINC Batch 共有 23 組新創登台，當中有 19 組 AI 團隊、4 組 Web3 團隊，並且來自香港、新加坡、馬來西亞、日本、菲律賓等國，是一窺亞洲科技創業脈動的窗口之一。AppWorks 董事長暨合夥人林之晨更在現場宣布新的招募方向，點名下屆加速器招募三大趨勢為：製造業 AI、鏈上金融、防禦科技。 林之晨表示，2026 年 AI、區塊鏈仍在快速發展，但也有很多重要的垂直領域，例如製造業 AI。他表示，地緣政治下供應鏈重組、面臨缺工，接下來製造業需要 AI 提升效率，他也看好台灣製造實力，可利用 AI 服務區域和全球客戶。至於鏈上金融，則是觀察到金管會對區塊鏈態度積極，日本、香港、新加坡也接受區塊鏈技術。防禦科技方面，看見地緣政治下多國增加防禦預算，俄烏戰爭也展示了科技戰的趨勢。他也提及，上述趨勢已可在本屆看見端倪。 AppWorks 表示，從本屆新創趨勢可以觀察到，亞洲企業導入 AI 的步伐已經從實驗階段，跨入可部署、可跨境複製的實際落地期；並指出當屆團隊多半切入最不容易標準化，也最依賴經驗判斷的現場作業，讓 AI 和機器人成為真實環境中運作的核心系統。 AI 進入實體世界，接管垂直領域的現場流程 舉例來說，來自新加坡的 Hivebotics 聚焦商用清潔機器人，鎖定過去最難自動化的場域：公共廁所的整理和維護。Hivebotics 建立了全球首批自動化的 AI 驅動清潔平台，其機器人可在馬桶、小便斗、洗手台與地面之間自主移動，結合蒸氣、高壓清洗、烘乾與吸塵模組，搭配 AI 視覺即時判讀污漬與清潔程度，讓過去高度依賴人工判斷的「乾淨」首次被量化、標準化，目前已在新加坡樟宜機場完成測試。 另外，來自台灣的 Holon Robotics 則將金屬加工領域最依賴師父經驗的「研磨拋光」自動化。他們打造了「經驗驅動」的機器人作業系統，讓傳統機器人同時具備視覺和大腦，除了讓使用者可快速調整參數，也能持續學習調整參數的經驗，因此能減少 85% 換線時間、提升 30% 產能。Holon Robotics 也正在將服務延伸至航太、國防等更複雜精密的應用產業。 來自香港的 […]

3 年前 Google 恐慌，現在換 OpenAI 害怕：Sam Altman 發布「紅色警報」，退守 ChatGPT 迎戰 Gemini 反超

根據《The Information》報導，OpenAI 執行長 Sam Altman 近期向內部員工宣佈公司進入「紅色警報」（Code Red）狀態，主要是為了應對來自 Google 與其他競爭對手的威脅，因此決定集中資源強化核心產品 ChatGPT，並暫緩廣告與 AI 代理人等附屬計畫的開發。 然而，其實在 ChatGPT 剛問世時，Google 也曾發出「紅色警報」回應 ChatGPT 的崛起，以及對搜尋引擎業務構成的威脅。時隔三年，AI 市場開始出現攻守轉換，積極擴張的 OpenAI 開始思考退守基本盤，曾經備受 ChatGPT 威脅的 Google，則透過模型效能與產品開發速度，急起直追甚至反超 OpenAI。 Google 的第一次「紅色警報」： 回應 ChatGPT 的衝擊 時間回到 2022 年底，當時 ChatGPT 正迅速崛起與普及，短短五天內用戶數即突破百萬，這讓 Google 管理層發出著名的「紅色警報」。這是因為當年 Google 有高達 81% 的營收來自廣告業務，高層擔憂若使用者轉向與聊天機器人對話而非透過搜尋引擎尋找資訊，將不再點擊廣告連結，這會對 Google 的商業模式構成直接且致命的威脅。 為了應對危機，Google 執行長 Sundar Pichai 積極介入並重新分配資源，並指示內部的研究以及信任與安全等多個部門團隊，必須立即「轉換檔位」，全力投入開發能與 OpenAI 抗衡的產品，具體的研發目標包括類似 OpenAI DALL-E 的藝術與圖像生成功能，以及能夠生成對話的聊天機器人原型。 這一舉動說明 ChatGPT […]

歐特明於 iREX 2025 發布最新視覺-AI 方案 正式跨足戶外機器人與無人載具領域

歐特明電子（股票代碼:2256）於全球指標性機器人展會 iREX 2025 發布多項應用於戶外機器人與無人載具的最新視覺-AI 產品。展出內容包括車規級 GMSL2 相機模組系列、視覺慣性里程計(VIO)相機模組、oToSLAM 無人載具/機器人自主導航之多鏡頭視覺AI定位系統，以及全新的 GMSL™ Camera Jetson開發套件，全面展現歐特明在車規影像、感測融合與 AI 感知領域的技術深度，並鎖定戶外 UGV、AMR、人形機器人與新世代智慧移動載具等應用。 歐特明本次同步推出 oToAdapter-GMSL-AGX-Orin 與 oToAdapter-GMSL-Orin-Nano 兩款 Jetson 平台專用多相機模組視覺開發套件，協助開發者快速建置多相機感知系統。前者支援最多八組 GMSL2 相機模組，搭載 275 TOPS AI 運算能力；後者則支援四組、提供 67 TOPS。兩款產品皆具備即插即用與GMSL™ 相機相容的特色，實現多相機影像同步與加速 AI 感知功能的開發流程，讓 Jetson 平台更容易導入戶外機器人與無人載具。 在相機模組方面，歐特明首度展出整合 indie iND88002 Camera Video Processor (CVP) 的新一代 oToCAM274ISP 與 oToCAM276ISP。兩款新品採用 IMX623 與 AR0823 車規感光元件，此indie CVP 具備 1,400 MP/s ISP 處理量、低於 […]

推理能力媲美 GPT-5 還免費！DeepSeek 首度將「思考融入工具使用」，讓中國成為重塑全球 AI 版圖的關鍵變數

中國 AI 新創公司 DeepSeek 近日發布 DeepSeek-V3.2、 DeepSeek-V3.2-Speciale 兩款新 AI 模型，再度憑藉極高的推理能力與「完全免費」的開源策略，直指矽谷科技巨頭 Google 與 OpenAI 的核心市場地位，試圖翻轉 AI 市場版圖。 DeepSeek 稱最新發布的 DeepSeek-V3.2 系列模型，在多項推理基準測試中的表現，已能與 GPT-5 匹敵，至於專注在數學與思考能力的 DeepSeek-V3.2-Speciale，效能更可媲美 Google 最新的 Gemini-3 Pro。 為了加速市場滲透，DeepSeek 更採取靈活的發布策略。據《Business Times》報導，這兩款新模型先前就以「實驗版」（DeepSeek-V3.2-Exp）形式釋出，隨後快速迭代為正式版，並堅持開源路線。《VentureBeat》指出，這些模型採用極為寬鬆的 MIT 許可證發布，允許開發者自由修改與部署，預期將大幅提高開發者的採用意願，同時加速技術的全球擴散。 🚀 Launching DeepSeek-V3.2 & DeepSeek-V3.2-Speciale — Reasoning-first models built for agents! 🔹 DeepSeek-V3.2: Official successor to V3.2-Exp. Now live on App, Web & […]

從 Rule-Based 走向泛化！高通如何解決產業應用碎片化痛點，讓機器人學會「舉一反三」？

專訪：《TechOrange》社長戴季全 / 撰稿：李昀蔚 近期，產業的關注焦點逐漸從純粹的「AI 模型」轉向 「具身 AI」（Physical AI）或「AI 機器人」，這股浪潮也標誌著 AI 應用正在從雲端走向邊緣，並從純軟體走向可行動、可協作的物理系統。本集《全新一週》邀請到高通業務開發總監呂承翰，深入剖析高通在「AI + 機器人」浪潮中的定位，以及打造邊緣 AI 生態系的戰略核心。 「針對不同機器人的效能比，高通推出一系列不同的晶片，來滿足各個機器人的需求，」除了外界熟知的晶片之外，呂承翰也指出，無線通訊是主導機器人溝通的關鍵，高通就是從無線通訊起家，因此掌握住機器人發展中一個非常重要的環節。 然而，如果要讓這些技術真正落地，就必須要有一個能整合 AI 推理、感知與通訊的統一平台支撐，這也是高通推出 Dragonwing 平台的價值所在。 Dragonwing 平台如何賦能機器人？ 呂承翰表示，高通推出在半導體基礎上堆疊非常多軟體套件的 Dragonwing 平台，可以應對產業應用高度碎片化的痛點。呂承翰舉例，有別於傳統機器人應用通常是 Rule-Based 的模式，透過高通的平台、SDK 加上視覺模型，就能讓機器人實現 「自動 Reprogram」，賦予機器人「舉一反三」的泛化能力。 像是傳統機器手臂一旦被設定好抓取特定尺寸的包裹後，如果包裹尺寸改變，就需要工程師重寫程式。然而，透過高通平台提供的 SDK，搭配視覺辨識，機器人可以利用大語言模型自動調整抓取角度，顯著提高作業效率。 談到推動邊緣 AI 與機器人加速發展的部分，呂承翰認為關鍵在「技術」與「生態系」。呂承翰以過去高通在台灣與某線材組裝廠合作的 AI 導入專案為例，說明當時技術多為 Rule-Based，光是資料採集、訓練和手動標註（Training Labeling）就需要六個月，若改變生產手法，還需要再花六個月，導致整個專案導入時間長達一年。相較之下，現在隨著生成式 AI 與視覺語言模型的導入，搭配高通平台，同樣的專案導入時間已縮短至兩個月。 此外，呂承翰也強調，由於生態系變得夠大，因此現在已經可以透過自動標註的方式完成資料標記，「所以我覺得驅動機器人能再往下快速的發展的關鍵，就是生態系，」呂承翰說。  AI 與機器人之間的溝通，是下一階段發展重點 呂承翰進一步分析，像是在自主移動機器人（AMR）與工業現場中，生產線上的 A 站到 B 站需要接駁時，若機器人之間缺乏協作訊號傳遞，產生的時間差可能導致物品掉落。相反地，若機器人能提前告知下一站抵達時間或延遲狀況，就能明顯提升作業韌性與穩定度。 因此，機器人之間的 AI 與通訊能力也將成為下一階段發展重點，未來的 5G 甚至 […]

Uare.ai 想讓專業人士把自己「商品化」，人生資料變成可獲利的 AI 模型

2023 年，Robert LoCascio 結束了他在 LivePerson 近三十年的 CEO 生涯。這家瞄準商用的軟體公司由他親手打造，被認為是 1997 年網路聊天服務的先驅。離開 LivePerson 後，生成式 AI 的革命性進展激發了他的下一個創業想法，他將這個挑戰稱為 AI 技術的「最高標準」：透過個人的生命故事和人格特質來複製人類。 2024 年，LoCascio 自行投資創立了 Eternos，一個旨在幫助人們為身後親人保存聲音和故事的遺產服務。該公司的第一位客戶 Michael Bommer 是一位身患絕症的患者，他花了 25 小時與 Eternos 對話，分享自己的人生、興趣和世界觀，創建了一個數位複製品。這個案例為 Eternos 帶來了廣泛的媒體關注。 然而，在實際營運中，LoCascio 發現了一個意想不到的現象：大多數考慮使用 Eternos 的人並不是在為死亡做準備。 相反，他們更希望將自身的經驗和專業知識，轉化成可以長期使用的 AI 工具。這個發現促使公司重新思考其定位和使命。 Uare.ai 的核心技術是其獨特的 HLM 基於這個洞察，公司宣布更名為 Uare.ai，並成功獲得由風險投資公司 Mayfield 和 Boldstart Ventures 領投的 1,030 萬美元種子輪融資。公司從「遺留 AI」服務，轉向「面向專業人士的個人 AI」平台。 Uare.ai 的核心技術是其獨特的 HLM（Human Life Model，人類生命模型）框架。與傳統的大型語言模型不同，HLM […]

覺得員工的 AI 產出很糟糕？研究：關鍵在於缺乏「工作重塑」

如果你近期在職場上看到內容空洞，顯然是由 AI 生成且未經修飾的低品質內容，那你可能已經遇到了所謂的「AI 垃圾」（AI Slop）。這些表面看似可用、實則無法推進工作的內容，正悄悄侵蝕組織效率。 《Business Insider》報導，AI 技能平台 Multiverse 的最新研究發現，要解決這種低投入、低品質產出的問題，關鍵在於鼓勵員工進行「工作重塑」（job crafting）。 主動重塑工作流程，激發創造力與動力 Multiverse 認為，AI 垃圾是「使用者投入程度不足」的症狀，而不是技術本身的缺陷。其研究指出，當員工開始圍繞著 AI 工具主動重塑自己的角色，而不僅僅是利用 AI 來加速完成手邊的任務時，他們在工作中的參與度和積極性都會顯著提升。這種深度的 AI 協作模式，被其證實與更高的專注力、精力投入以及工作承諾感有著密切的關聯 。 研究團隊將這樣的員工行為稱為「工作重塑」（job crafting）。它不只是改用新工具，而是重新審視工作內容，調整流程、補上理解、提出更好的問題，並把 AI 整合進自己的工作方式之中。Multiverse 的組織心理學家 Barry Goulding 解釋，工作重塑的差別在於從「這是我的工作」轉為「我能怎麼用 AI 把這份工作做得更好」。 Multiverse 分析近 300 位來自金融、政府、科技等產業、並已使用生成式 AI 半年以上的英國全職員工後發現，主動運用 AI 重塑工作的員工，不僅更投入，也更能察覺錯誤、質疑模型邏輯，並提高最終成果的品質。 是否投入 AI 並非自動產生，而是取決於意圖 更有趣的是，這份研究挑戰了大眾普遍認為「AI 會讓人變得不思考」的觀點。儘管過去包括 MIT、Oxford 在內的研究確實發現，AI 有可能降低人們的深度思考程度，但 Multiverse 認為，這完全取決於使用方式：若只是把 AI 當作低努力的自動化工具，參與度確實會下降；但如員工主動與 AI 深度協作，反而會提升投入程度與思考密度。 對企業而言，這意味著使用 […]

【科技早餐】AWS × Google 聯手突圍：跨雲高速網線正式啟動

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊AWS × Google 聯手突圍：跨雲高速網線正式啟動 亞馬遜與 Google 宣布合作推出多雲端高速連線服務，將原本需等待數週的雲端互聯壓縮至僅需數分鐘。新方案整合 AWS 的 Interconnect–multicloud 與 Google Cloud 的 Cross Cloud Interconnect，讓企業在兩大雲間移動資料更順暢、部署應用更穩定。 此合作被視為雲端市場的重要轉折，尤其 AWS 10 月大當機造成上億美元損失，使跨雲備援需求更受重視。Salesforce 已成為早期採用者。隨 AI 流量持續攀升，AWS、微軟與 Google 都在加碼基礎設施投資。 ＊OpenAI 擴大資料落地：跨國企業 AI 部署再升級 OpenAI 宣布擴大 ChatGPT Enterprise、ChatGPT Edu 與 API 的資料落地選項，企業可指定資料只儲存在特定區域，滿足監管與隱私要求。目前已支援歐洲、英國、北美、日本、韓國、新加坡、印度、澳洲及阿聯。對話、檔案、自訂 GPT 與生成產物皆可限制在指定區域。API 專案也支援區域落地，且模型請求不以靜態方式存放於伺服器，降低留存風險。 OpenAI 重申，不會使用企業與 API 資料訓練模型，除非使用者主動授權。 ＊AI 點燃黑五：美國零售網站 AI 流量暴增 805% Adobe Analytics […]

從「排隊搶購」到「流量戰爭」：黑五數據揭 AI 代理帶動全球 142 億美元線上銷售額

「黑色星期五」（簡稱黑五）不只象徵美國年末購物季正式啟動，也是全球零售戰局的風向球。根據《Forbes》及多家機構數據，今年黑五線上銷售金額再創新高，實體店表現則出現分歧；此外，從 Adobe、Salesforce 到 Morgan Stanley 的最新數據，都顯示 AI 正在成為電商購物的重要推手，讓黑色星期五從「排隊搶購」的節慶，轉變為由 AI 帶動的演算法和流量戰爭。 消費者愛在線上享優惠，買東西更具策略性 Adobe 的資料顯示，今年美國黑五線上消費來到創紀錄的 118 億美元，年增 9.1%，更超越原先 8.3% 的預期；上午 10 點到下午 2 點的一段黃金時段中，線上購物者每分鐘就消費 1,250 萬美元。Salesforce 的全球觀測也印證這個趨勢：全球電商平台在黑五產生高達 790 億美元的線上銷售，較去年增加 6%，其中美國市場就創下 180 億美元的成績。Adobe 解釋，這代表消費者越來越傾向待在家裡享受優惠。 然而與此同時，美國實體零售的黑五客流量卻呈現微妙變化。追蹤公司 RetailNext 指出，黑五實體店客流量較去年下降 3.6%；然而另一家流量分析公司 Pass_by 卻給出 1.17% 的微幅成長，當中百貨公司流量更意外增加 7.9%。這些數字反映的趨勢是，消費者不但持續買單，而且正在以全新的方式買單。 具體來說，RetailNext 資深分析經理 Joe Shasteen 向《Forbes》形容，當代消費者的購物模式正進入「外科手術般的精準模式」：他們不再為折扣而瘋狂排隊，而是等待合適時機、精準鎖定目標商品，再前往門市提領、取貨或確認庫存。Pass_by 行銷副總裁 James Ewen 也指出，今年實體門市客流量的微幅成長，代表消費者行為趨於穩定，並呈現出美國消費者精打細算的特質。 這些行為背後也隱含另一層變化：即使是在實體店，真正推動客流的可能仍是線上與行動裝置端的搜尋引擎與 AI 助理——「線上決策、線下完成」或將成為新常態。 AI 流量暴增 805%，從省錢工具進化為營收引擎 […]

ChatGPT 滿三年市場優勢卻鬆動：Gemini 聊天時長反超、Claude 企業採用狂飆，AI 助理三強競爭格局成形

三年前，從 ChatGPT 的誕生開始， AI 聊天機器人逐漸成為我們工作、學習、購物的重要夥伴，並重塑許多產業領域的營運模式。然而，當市場從 ChatGPT 獨大，變成越來越多企業爭奪市場版圖的現狀，也讓 OpenAI 這家估值高達 5,000 億美元的新創公司，正面臨主導地位的保衛戰。 OpenAI 執行長 Sam Altman 近期表示，OpenAI 在技術上對 Google 和 Anthropic 等競爭對手的領先優勢已經縮小。Hugging Face 的聯合創始人兼首席科學長 Thomas Wolf 形容現在「與兩年前 OpenAI 領先所有人的世界有很大的不同」，因為隨著 Google 的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 等競爭者不斷取得技術突破，市場正呈現出多強競爭的新局勢。 ChatGPT 仍擁有最大用戶規模，但使用行為暴露平台定位困境 首先，儘管面臨激烈競爭，ChatGPT 仍是全球最受歡迎的聊天機器人，每週使用者高達 8 億人，在 AI 聊天機器人使用量中仍佔據主導地位。 近日 OpenAI 公布的數據也揭示用戶實際使用的特性。結果發現，用戶主要將 ChatGPT 用於實務用途，有四分之三的對話集中在尋求實用指導、資訊查詢和寫作上。在工作場景中，寫作是主要的使用案例，大多數是要求 ChatGPT 修改文字。具體來說，這代表用戶主要利用 ChatGPT 進行編輯、評論和翻譯，而非從頭開始創建全新的文本。 例如，在全球最受歡迎的六種使用方式中，「上傳圖片」的排名高於「生成圖片」。這顯示使用者傾向於上傳自己的內容並要求 ChatGPT […]

酷澎 3,370 萬筆個資外洩！內部身分驗證漏洞失守，讓「內鬼」搬空超過半個南韓的用戶資訊

南韓最大的電子商務平台酷澎（Coupang）在 11 月爆發大規模客戶資料外洩事件，約有 3,370 萬筆帳戶的個人資訊遭到未經授權存取，包括姓名、電子郵件、配送地址和電話號碼，部分客戶的訂單紀錄也受到影響。不過， 酷澎強調客戶的付款細節、信用卡號碼和登入憑證並未受到影響，且根據目前的調查結果，未有台灣消費者的資料外洩。 據調查，這些未經授權的存取行為從今年 6 月就已開始，最初酷澎估計受影響的帳戶約為 4,500 個，但在隨後進行的調查中，這個數字被修正為 3,370 萬，超過南韓總人口的一半，這樣的規模與影響，也使外界相當關注這起事件究竟是如何發生。 比駭客更具威脅性的「內鬼」 與一般多由外部網路駭客發動的攻擊不同，酷澎表示，這起事件目前沒有公開跡象顯示存在外部入侵，這也讓外界更懷疑是「內部造成的威脅」。根據《韓聯社》報導，這些個人資訊可能遭一名曾任職於酷澎的中國籍人士竊取，目前這位人士已離職並離開南韓。 酷澎指出，這些未經授權的存取行為疑似透過海外伺服器進行。根據韓國科學技術情報通信部部長 Bae Kyung-hoon 的說法，調查人員進一步確認，攻擊者的確是利用酷澎伺服器中的身分驗證漏洞，在不必登入的情況下，即可存取超過 3,000 萬筆客戶紀錄。 「如果這次外洩事件是透過員工發生的，代表內部安全管理沒有充分發揮作用，」首爾女子大學網路安全學教授 Park Choon-sik 強調，這次事件也凸顯酷澎在員工權限管理、存取控管與資料治理制度方面可能有重大缺口，更凸顯與外部攻擊相比，內部人員相關的事件可能會造成更重大的損害。 SK Telecom 與酷澎的對照 酷澎這次的內部風險，也讓外界重新檢視今年初 SK Telecom 遭駭事件，兩者皆是內控與治理問題所導致的資安事件。 SK Telecom 在今年 4 月有 2,324 萬客戶紀錄遭駭，由於 SK Telecom 未能妥善保護客戶資料且未及時報告洩漏事件，南韓個人資訊保護委員會（PIPC）在 8 月 對其處以 1,348 億韓元（約 9,700 萬美元）的巨額罰款，並嚴厲批評  SK Telecom ，指出該公司在確保用戶資料安全方面存在「長期疏忽」。 PIPC 主席 Ko […]

搶當「中國版 NVIDIA」：中國 AI 晶片進入戰國時代，有哪些關鍵玩家？

在美國晶片管制與全球算力競賽雙重夾擊下，中國 AI 晶片市場正進入一場「去 NVIDIA 化」的大洗牌。過去幾年，NVIDIA 幾乎是中國雲端與大模型算力的唯一選項，如今這個空缺正在被中國在地玩家快速補上，其中最受關注的名字之一，就是從搜尋引擎起家的百度。 《CNBC》報導，百度近年積極轉型，將重心從搜尋業務轉向自駕車、雲端與 AI，旗下負責晶片研發的子公司昆侖芯（Kunlunxin）更成為外界判斷百度未來成長的重要指標。11 月，百度正式公布昆侖芯未來五年的晶片藍圖，從 2026 年的 M100，到 2027 年的 M300，清楚對外宣示將持續迭代自家 AI 晶片產品。現在百度資料中心已經採取「混合架構」，一方面用昆侖晶片支撐自家 ERNIE 模型的訓練與推理，同時仍搭配部分 NVIDIA 晶片確保算力供給。 在商業模式上，百度不只在自家雲端與產品中使用昆侖晶片，也對外銷售給建置資料中心的第三方客戶，並透過雲端服務出租運算能力，試圖把自己定位成「從晶片、伺服器、資料中心，到模型與應用」一條龍的全棧 AI 供應商。今年稍早，昆侖芯已拿下中國移動供應商訂單，顯示這條產品線正在取得更多營運商級的實戰機會。 出口管制成催化劑，中國企業被迫「戒斷」NVIDIA 百度之所以有機會在 AI 晶片市場嶄露頭角，關鍵背景是美國對中國的出口管制與地緣政治對抗。美國政府已禁止 NVIDIA 向中國出口最高階的 AI GPU，連為中國市場特別設計、性能被降級的 H20，也一度遭到封殺，即便恢復出口，也附帶「讓利 15% 收入」等條件；中國政府方面則被外媒多次披露，正勸阻在地科技公司減少、甚至避免採購 H20。 這使原本高度依賴 NVIDIA 的中國雲端與網路公司，被迫重新思考長期算力供應的安全性與成本結構。阿里巴巴執行長吳泳銘就坦言，未來兩到三年建置資料中心所需的關鍵元件與晶片，「供給端都會是相當大的瓶頸」。騰訊總裁劉熾平也說，公司的資本支出下修並非需求轉弱，而是「沒有那麼多 AI 晶片可以買」，明確點出缺貨壓力。 同一時間，中國本土晶片製造又面臨技術與產能的硬傷。最大晶圓代工廠中芯國際，無論在先進製程或大量生產能力上，都難以與台積電匹敵，導致中國很難單靠國內產能，快速補上高階 AI 晶片缺口。 這樣的供需扭曲，催生出一個半「封閉」、但規模可觀的本土 AI 晶片市場：一方面必須遵守美國出口管制紅線，另一方面又要符合中國政府強調的「自主可控」、「本土供應鏈」戰略。正是在這個縫隙裡，百度、阿里巴巴、華為與一批新創晶片設計公司，集體加速往前衝。 百度、阿里、華為與晶片新創，誰能接住中國算力需求？ 與此同時，中國 AI 晶片市場正發生更深層的結構轉變。在「去 NVIDIA 化」浪潮下，中國對 NVIDIA 的依賴度持續下滑，根據 […]

無人機不能像 App 一樣迭代？Anduril 連環事故揭開軍武科技的泡沫警報

自 2017 年創立以來，Anduril 已成為美國國防科技新創領域中最受矚目的公司之一。有別於傳統大型國防產業常見的緩慢、官僚化的開發流程，Anduril 創辦人 Palmer Luckey 曾明確表示，他們能夠「在數月內建造、測試和部署產品」，並承諾幫助美軍適應必須迅速採納尖端技術的現代戰爭新需求。 然而，這種快速推進的方式最近卻屢屢遭受挫折。《華爾街日報》報導，Anduril 產品近期接連在軍事演習和測試中出現故障和安全問題，包括多架無人機在測試中墜毀，以及自主系統在美國海軍演習中失效。 Anduril 在空中與海上的多起事故 根據《路透社》報導，美國空軍最新公布的測試摘要首次揭露 Anduril 的 Altius 無人機，在近期試驗中接連受挫。在佛羅里達州進行的測試中，一架由軍機投放的 Altius 在起飛後不久便突然俯衝 8,000 英尺並墜落，隨後在另一場測試中，第二架 Altius 也發生失控，最終以螺旋方式墜地。 《華爾街日報》則披露，除了 Altius 的意外之外，Anduril 旗下其他核心項目同樣在測試階段暴露問題。最受關注的新型噴射無人機 Fury（協同作戰飛行器原型機）在今年夏天的首次試飛準備中，因為一根釘子被吸入進氣口，導致引擎故障，迫使原定的試飛計畫延後。同時，今年八月在俄勒岡州進行的一次無人機攔截測試中，Anduril 的 Anvil 反無人機系統墜毀後引發美國俄勒岡州潘德爾頓機場附近的火災。 在海上自主系統部分，《華爾街日報》也指出，在今年五月加州外海的一場海軍演習中，美軍嘗試從戰鬥艦上發射並回收三十多艘搭載 Anduril Lattice 自主軟體的無人船，但其中十多艘在操作過程中拒絕接收指令並自動進入故障保護模式，甚至無法有效避開周邊船隻，最終迫使海軍基於安全考量暫停演習。有水手甚至在紀錄中指控 Anduril 的代表「誤導軍方」，也有四名水手警告，如果軟體配置不立即修正，相關系統可能會導致「生命損失」。 在「速度」與「實戰」之間仍有顯著落差 《路透社》指出，這兩起未曾對外公開的 Altius 墜毀事件，再加上先前投入烏俄戰爭的 Ghost 無人機因為初始型號難以承受俄羅斯的電子戰攻擊，讓烏克蘭士兵感到沮喪的事件，皆凸顯 Anduril 的理想與部分機型在測試或實戰表現之間，仍存在明顯落差。 儘管如此，Anduril 仍持續取得軍方合約，並穩定向前線供應裝備。自 2022 年俄羅斯全面入侵以來，Anduril 已向烏克蘭交付數百架 Altius，五角大廈近期也宣布追加一筆高達 5,000 萬美元的 Altius 採購合約，用於「測試、訓練與支援」，顯示美方在事故發生後仍未撤回對這套系統的需求。 […]

AI 資料中心熱潮將進入下半場！預測揭未來不再是圈地，而是比誰更自律

《Bloomberg》報導，AI 掀起的熱潮正體現在各地拔地而起的 AI 資料中心。根據 BloombergNEF 估算，如果把資料中心視為一個「國家」，到 2035 年，它們將成為僅次於美國、中國、印度的全球第 4 大用電消耗國。 這波建設熱潮背後不只是一連串投資狂潮，更反映 AI 運算需求的結構性轉變，並將在未來十年深刻改寫能源市場、地緣布局與氣候政策。 AI 資料中心與一般資料中心有何不同？ 報導分析，傳統資料中心容納伺服器、配電設備、冷卻系統與備援設施，主要負責儲存資料、提供雲端服務或運算需求。而 AI 資料中心是一種「超級版」資料中心。 AI 資料中心的規模大幅升級，面積可比肩紐約中央公園；運算密度極高：因為 AI 使用加速器以平行方式推理與訓練，單位面積內的電力與冷卻需求大幅提升；巨量能源需求：先進 AI 運算園區往往需要 GW 級電力，相當於 75 萬個美國家庭的耗電量。 AI 資料中心的浪潮規模有多大、誰在引領熱潮？ 這些數字可能大到讓人難以想像。光是 Bloomberg Intelligence 估計，生成式 AI 到 2032 年可能創造約 2 兆美元的收入；OpenAI 執行長奧特曼曾表示，公司預計在基礎建設上投入「數兆」美元；星際之門計畫目標打造最高 10 吉瓦以上的 AI 算力，並在美國投入高達 5,000 億美元；Meta 更在美國路易斯安那州建造一座容量 5 吉瓦的 AI 資料中心園區，並表示自家 AI 平台嚴重缺乏算力，今年資本支出將達 720 […]

【科技早餐】「AI 撐起台灣經濟？」主計總處上修 2025 成長率至 7.37%，創 15 年新高

【科技早餐】今天精選 6 則國內外重要科技新聞。 ＊「AI 撐起台灣經濟？」主計總處上修 2025 成長率至 7.37%，創 15 年新高 主計總處大幅上修 2025 年經濟成長率至 7.37%，創 15 年新高。AI 出口需求強勁，成為景氣向上的主力。預測今明兩年商品出口將達 6249 億與 6644 億美元，其中 AI 伺服器與零組件三年來跳躍式成長，前 10 月出口已達 1350 億美元。 主計總處指出，高階製程領先仍在台灣，2 奈米訂單多數留在本地。外界雖疑 AI 過熱，但四大雲端服務商持續擴建資料中心，資本支出維持雙位數成長。對於傳產低迷是否造成統計落差，主計總處回應，產業轉型必然帶來落差，但部分產業表現強勁，總比全面低迷更有利經濟。 ＊「品牌忠誠歸 AI？」AI 成購物入口，品牌戰場大轉向 越來越多消費者買東西不再先搜尋，而是直接問 AI。路透指出，AI 依據評價、庫存與價格比對後導向購買頁面，使 Amazon、Temu 等平台更容易被推薦，單一品牌官網曝光度下滑。 摩根士丹利預估，2030 年美國近半線上購物將透過 AI 助手完成。AI 不只是比價，更會依購物紀錄與偏好主動給建議，消費模式從「主動搜尋」變成「被動接受選項」。專家指出，忠誠度正從品牌轉向 AI。美國零售商也調整網站方向，將 FAQ、規格、比較表與測試報告結構化，提升被 AI 引用的機率。新一輪品牌競爭將從搜尋引擎轉向 AI 演算法。 ＊「AI 不能當發明人」美國專利局定調：AI 僅屬工具 美國專利商標局最新指南明確表態：AI 是工具，不能列為發明人。局長 […]

AI 正在吞噬世界：真正的革命不在技術，而是企業治理的全面重寫

這份由 Benedict Evans 在 2025 年 11 月發表的簡報，以 “AI eats the world”（暫譯 AI 吞噬世界）為題，從平台轉變、資本流向、模型競爭、企業採用與治理等多個底層脈絡，重新拼合當前 AI 變局的全貌。 在一年內充滿工具更新、模型競賽與產業動態的資訊洪流中，這份分析的價值在於：它並非聚焦個別事件，而是揭示 AI 發展背後的底層敘事，包括資本狂潮如何形成、供應鏈極限如何浮現、模型收斂造成哪些市場混沌、企業為何在導入上普遍卡關，以及 AI 將如何重寫勞動力與治理架構。 這類系統性視角在日常新聞中較少出現，因此《AI 吞噬世界》成為 2025 年底難得的總結框架，幫助企業與決策者在雜訊之間辨識結構性的趨勢，而不僅是追逐單點技術事件。 ＊Benedict Evans 是科技分析師與策略家，曾任矽谷知名風投公司 Andreessen Horowitz（a16z）的分析師，以深入淺出的宏觀科技趨勢分析聞名。他在業界擁有大量訂閱者，定期發布關於 AI 和科技未來發展的深度報告與演講。 📌 《AI 吞噬世界》適合誰閱讀？ 適合所有在科技、金融投資、企業策略、市場行銷，以及任何追求高效率自動化領域中，關注「下一個平台變革」，以及其帶來的價值捕獲與破壞的高層決策者、策略家和技術實施者閱讀。 🔴 報告洞見 《AI 吞噬世界》報告指出，生成式 AI 正成為科技史上的「下一個平台轉變」，規模可比 PC、網路與智慧手機。當平台轉變發生時，創新、投資與創業活動都會迅速向新技術集中。 這場變革對「科技業」意味著新的守門人與更大的價值重分配；對「傳統產業」則有以下關鍵思考：AI 究竟是新工具、新收入來源，還是一種威脅？ 從歷史經驗看，PC、瀏覽器、搜尋與手機的早期產品很少成為最終贏家，早期領導者往往會消失。生成式 AI 正處於同樣的迷霧中，市場尚未看清「真正的 AI 產品」最終會以何種形式出現——瀏覽器、代理系統、語音介面，或是全新的穿戴式裝置。 平台正在轉換，但終局仍未定形。而當平台開始轉換，巨頭的第一反應永遠是資本投入。 💡 科技巨頭的 FOMO 正把 AI 推向史無前例的資本狂潮 […]

電商巨人害怕什麼？亞馬遜悄悄封鎖 ChatGPT，揭示 AI 時代的權力版圖鬆動

生成式 AI 正在重塑全球零售版圖，從 ChatGPT 到 Perplexity，都推出可自動比價、抓評價、找優惠的「AI 購物代理」，讓用戶只需發出指令，就能完成過去需要耗費大量時間的比較流程，但是電商巨頭亞馬遜卻選擇了不同的道路：關起大門。 根據《Techradar》報導，亞馬遜已經悄悄更新了網站設定，封鎖了 OpenAI 的 ChatGPT 相關網路爬蟲，讓 ChatGPT 這類第三方 AI 工具無法再輕易讀取亞馬遜網站上的產品頁面、價格、規格或評論資訊。亞馬遜也封鎖了 Anthropic 的 Claude 所有爬蟲。 其實這場封鎖戰早有端倪。根據《Modern Retail》，在稍早一場研討會上，經濟學家 Tyler Cowen 問 OpenAI 執行長奧特曼，既然零售巨頭沃爾瑪已經允許消費者直接從 ChatGPT 站內購買其商品，亞馬遜是否會跟進？奧特曼當時直言：「我不知道，但如果我是他們，我會反擊。」如今看來，亞馬遜確實正在執行這項反擊策略。 相較於沃爾瑪、Target 和 Etsy 等零售商正從 ChatGPT 和 Perplexity 等平台獲得推薦流量，亞馬遜的舉動顯得格格不入。分析機構 eMarketer 指出，這充分顯示了亞馬遜目前處於一個艱難且矛盾的處境。 亞馬遜的矛盾：相信 AI 會改變購物，但不能讓別人改變購物 eMarketer 分析，一方面，亞馬遜對於 AI 代理重塑購物體驗的能力充滿信心：其執行長 Andy Jassy 認為，AI 商務將使線上和實體購物的體驗並駕齊驅，甚至讓電商佔整體零售的比例持續上升。 但另一方面，亞馬遜又極度擔心 AI 代理會動搖它的電商霸權。一旦消費者從「ChatGPT 問產品」而不是「打開 Amazon […]

南韓最大加密貨幣交易所 Upbit 遭駭 445 億韓元，為什麼加密平台成為駭客的「新提款機」？

今年加密貨幣市場，又發生一起令人矚目的駭客盜取交易所資產事件。近日南韓最大加密貨幣交易所 Upbit 宣布其系統遭到「Exploit」（漏洞利用）攻擊，部分 Solana 網路資產被未經授權轉移至外部錢包地址，被盜的資產約達 445 億韓元。 就在事件發生前夕，Upbit 的母公司 Dunamu 剛剛宣布將被南韓網際網路巨頭 Naver Corp. 收購，也讓這起駭客事件為市場帶來巨大衝擊，更加深對加密貨幣交易所安全性的疑慮。 值得注意的是，南韓當局懷疑這次攻擊可能與北韓的 Lazarus Group（拉撒路集團） 有關。拉撒路集團截至今年 10 月，已竊取超過 20 億美元的加密貨幣，佔全球所有交易所竊盜案的 60% 以上。 為什麼越來越多加密貨幣交易所成為駭客目標？ 全球加密貨幣犯罪正以驚人速度成長，根據 Chainalysis 發布的《2025 年加密犯罪年中更新報告》指出，2025 上半年從加密服務中被盜取的資金已超過 21.7 億美元，已經比 2024 年全年更多。 根據 CoinLaw 調查統計顯示，在眾多攻擊類型中，持續連接到網際網路的熱錢包（Hot wallet）洩露是最主要的威脅，光是 2025 年熱錢包洩露就佔總體被盜取的加密資金約 62%。 同時，加密貨幣交易所面臨的威脅是多層次的，不只涉及技術漏洞，還包括對人性的攻擊。例如網路釣魚就佔 2025 年上半年交易所漏洞的 48%，惡意軟體入侵則增加 26%。這些數據綜合顯示，掌握大額流動資產的交易所，正是犯罪分子企圖利用的系統性弱點。 面對快速成長的駭客犯罪，國際執法部門之間的合作也正在加強，並允許更快地追蹤資產，同時進行更具針對性的干預。例如在 2024 年，由國際刑警組織主導的一次行動就在 116 個地區逮捕超過 2,500 人。此外，區塊鏈分析技術在追蹤非法資金方面發揮了關鍵作用，在某些重大案件中，調查人員能夠實時跟蹤資金流動、繪製網路圖，產生跨越各大洲的線索。 然而，追捕駭客的挑戰依然存在。由於犯罪分子採用跨鏈橋（bridges）和混幣器（mixers）等手段來清洗資金，並利用低成本區塊鏈和跨鏈交換來分散資產轉移，讓追查難度增加，這也代表未來必須更加仰賴全球同步合作，才能有效防禦這些犯罪行為。 南韓 […]

行銷活動規劃與執行速度提升 5 倍！HAPPY GO 如何用 AI 數據洞察會員需求，打造精準互動模式？

擁有千萬會員的遠東集團旗下紅利點數平台－鼎鼎聯合行銷 HAPPY GO 將原本偏向單波段操作的行銷工具，全面升級至 SAS Customer Intelligence 360（CI360）。在新架構下，行銷活動可依據即時反應自動調整，使活動規劃與執行速度提升 4 至 5 倍，並以更精準、更敏捷、更具溫度的方式與會員互動。 擴大規模、深化體驗  HAPPY GO 邁向精準行銷的新階段 HAPPY GO 多年前即導入 SAS 行銷自動化工具，整合分散的客戶資料，協助團隊快速挑選受眾與追蹤成效，成功改善早期資料繁雜、流程仰賴人工的挑戰。隨著會員從 300 萬成長至突破千萬、行銷通路與活動複雜度也大幅提升，既有架構已難以支撐規模化需求。鼎鼎聯合行銷數據長黃士峰表示：「過去的 SAS 行銷自動化工具協助我們打下資料整合基礎，但要同時支援跨通路協作、即時資料回收與完整旅程設定，系統必須升級，才能讓行銷團隊真正把時間放在策略與內容創意上。」 SAS 台灣總經理龔律安指出：「行銷的核心目標從來不是單純的自動化，而是在提升企業的營收表現與成本效率之上，建立可信任的 AI 行銷流程。面對生成式 AI 的快速發展，我們更重視模型能否被監控、被解釋，以及是否能真正協助行銷人員的決策，這也正是我們與 HAPPY GO 合作深化的方向。」 導入 SAS Customer Intelligence 360  打造可串接、可追蹤、可調整的智慧行銷平台 SAS CI360 補足了 HAPPY GO 過去在資料回收、AI 應用與多波段自動化上的挑戰。行銷團隊能在單一介面掌握受眾資料，並依據不同行為自動推動後續旅程；無論是簡訊、社群媒體或 POS 行為，都能即時回傳成為下一波推播依據，真正實現「即時調整」的行銷運作模式。 CI360 也讓行銷團隊能一次設計完整客戶旅程，並依據「有回應」「未回應」「點擊商品」等行為自動分流後續路徑，免去過去逐段設定的負擔。混合雲架構則提供彈性，可在雙 11 等高峰期仰賴雲端擴充運算，地端則確保個資安全與合規。 效率、策略與體驗並進 SAS Customer Intelligence 360升級帶來的全方位成效 CI360 上線後，HAPPY GO 在行銷效率、策略能力以及顧客體驗上皆獲得實質提升。過去需人工逐段設定的多波段流程，現在只需在起點一次設計就能自動推動，使活動規劃與執行速度提升四至五倍，行銷時程從數天縮短至數小時。因此，行銷團隊得以從操作導向轉為旅程設計導向的思維，將更多心力投入策略發展、內容創意與旅程設計，而不再被繁瑣流程綁住。 另一方面，HAPPY […]

正面挑戰 Meta！阿里巴巴進攻 AI 眼鏡戰場，啟動「穿戴＋生態整合」的新 AI 布局

「AI 眼鏡是真正引領人工智慧時代人機互動革命的智慧設備，從這個意義上講，它們的重要性不亞於手機，」阿里巴巴近日罕見跨足消費級硬體領域，推出首款 AI 眼鏡 Quark AI Glasses，集團副總裁吳嘉在發表會上特別強調 AI 眼鏡在 AI 時代的重要意義，也展現阿里巴巴正試圖將自身的 AI 能力，從雲端擴展到消費級 AI 市場的新路徑。 Quark AI 眼鏡上市的背後，也象徵阿里巴巴正在展開一場重大的戰略新佈局。駐北京的電子產業分析師 Li Chengdong 形容，阿里巴巴的 AI 眼鏡戰略，主要是希望在中國電子商務領域的激烈競爭中，獲取未來的「流量入口」，並期待 AI 能成為阿里巴巴下一代的「流量門戶」。 Quark AI 眼鏡整合阿里巴巴生態系，就像一位「個人 AI 助理」 Quark AI 眼鏡系列有兩款產品，分別鎖定不同使用情境：旗艦級 S1 型號售價為人民幣 3,799 元，主打完整功能與高階硬體；入門與生活應用導向的 G1 型號則以 1,899 元人民幣的價格，提供相對輕量的選擇。 此外， S1 內建 micro-OLED 半透明顯示器、鏡片內建攝影鏡頭，以及骨傳導麥克風，強調多場景使用的便利性。相較之下，G1 的設計更著重輕量化，因此更適合作為日常佩戴型的輕量入門選項。 Quark AI 眼鏡的核心競爭力來自阿里巴巴的 Qwen AI 模型，核心功能圍繞「日常生活中的智慧、免手持 AI 輔助」而設計，例如使用者只需透過鏡頭拍攝商品，眼鏡便會自動連接至阿里巴巴的購物平台淘寶，並顯示該商品的即時價格，同時也能以語音向虛擬助理提問，或在會議中由 […]

連中國也怕人形機器人泡沫化，罕見示警企業別生產重複性產品

人形機器人熱潮急劇升溫，但也引發炒作、泡沫化疑慮，不過這次鳴槍的不是產業界，而是舉國發展人形機器人的中國政府。 中國國家發展改革委員會（發改委）在 11/28 罕見公開喊話，強調中國人形機器人企業必須避免「大量高度相似的產品湧向市場」，否則將擠壓研發空間、扼殺長期創新。 發改委發言人李超在記者會上表示，前沿產業在發展過程中，必須在「成長速度與泡沫風險」之間取得平衡。他指出，儘管目前已知的成熟應用案例不多，資金仍大量湧入這個領域，這恐導致資源錯置，使市場充斥高度相似的低階產品，而非投入核心研發。 李超指出，中國目前已有逾 150 家人形機器人企業，其中過半數為新創或跨界轉型者。《Bloomberg》分析，這項示警反映出北京當局對於資金過度追逐這個「未來經濟引擎」，已感到日益不安。 美中創投兩樣情，中國泡沫風險相對較小？ 相較於中國官方的謹慎態度，美國市場似乎更顯狂熱。根據《CNBC》引用 Pitchbook 的數據，2023 年以來，美國在 AI 與機器人新創企業的風險投資交易量暴增了四倍多，總額超過 1,600 億美元；反觀中國，同期的交易額僅微幅成長至 100 億美元左右。 博曼集團合夥人 Vincent Lu 告訴《CNBC》，中國 AI 產業的泡沫風險似乎比美國小。他觀察到，中國企業的 AI 估值約為美國同業的四分之一，且受益於較低的研發成本。例如，深圳新創 AI2 Robotics 的創辦人 Eric Guo 就採取「少花錢多辦事」的策略，開發出參數更少但效能相當的機器人 AI 模型，並成功在兩年內晉升獨角獸行列。 嚴控「內捲」式競爭，加速核心技術研發 不過面對產業過熱與產品同質化嚴重的潛在風險，中國政府已決定出手干預。李超表示，當局將加快建立市場准入與退出機制，以營造公平競爭的環境。未來的政策重點將放在加速核心技術的研發，以及支持訓練與測試基礎設施的建設上。 中國這兩年積極推動「具身智能」與人形機器人，將其列為 2030 年前的六大新質生產力核心產業之一，投資熱度居高不下，光是今年，中國相關企業股價已讓 Solactive 中國人形機器人指數上漲約 26%。 但投資人的興奮也推高了市場期待，帶來一種「還沒看到落地應用、但資金已衝進來」的危險氛圍。舉例來說，花旗集團預估中國人形機器人的產量明年將迎來「指數級成長」，但市場端與家庭端的真實採用率仍很有限。許多企業雖拿下億元級訂單，但距離常態化導入仍有明顯差距。 中國的做法，似乎試圖在防控市場進入「內捲」競爭，試圖讓那些缺乏創新能力、僅靠複製現有產品的企業，面臨被市場淘汰的命運。 ＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《Bloomberg》、《The Verge》、《abc》、《CNBC》，首圖來源：AI 工具生成

MIT「冰山指數」揭 AI 已能取代 11.7% 美國勞動力，現在的裁員潮只是「冰山一角」？

麻省理工學院近期發布最新研究，透過與橡樹嶺國家實驗室合作開發的「Iceberg Index」（冰山指數）模擬工具，指出 AI 目前已經具備取代美國 11.7% 勞動力的能力。 這項研究顯示，AI 帶來的影響遠遠超越過去的預測。這會被 AI 取代的 11.7% 的勞動力，其對應的年薪資價值約為 1.2 兆美元，衝擊範圍橫跨金融、醫療保健和服務等白領職場。研究人員將這個計算模式稱為「冰山指數」（Iceberg Index），代表 AI 技術上已經具備的潛在自動化能力，這是一個前瞻性的視角，衡量了 AI 系統今日就能夠執行哪些技能和任務。 相較之下，如果僅觀察目前 AI 在運算和科技領域的實際採用情況，那麼 AI 對勞動力的影響僅約為 2.2%，相當於 2,110 億美元的薪資價值，這只不過是「冰山的尖端」。 「冰山指數」的價值：看見傳統自動化預測中最容易被忽略的區域 研究指出，AI 帶來的自動化影響並非僅限於科技圈，而是涵蓋傳統上被視為例行性、可標準化的工作，特別是行政、財務、人力資源、物流以及辦公室行政管理等領域的，受到的衝擊特別劇烈，這些產業類別也通常是在傳統自動化預測中，容易被忽略的區域。 例如，過往人們普遍認為 AI 帶來的風險將集中在沿海科技中心，但模擬結果顯示，暴露於 AI 風險的職位遍佈美國 50 個州，包括通常被排除在 AI 討論之外的內陸和鄉村地區，像是俄亥俄州、密西根州與田納西州等「鐵鏽地帶」（Rust Belt states）。 「冰山指數」的價值在於，如果我們只看鐵鏽地帶工廠的技術部門，AI 影響很小；但如果我們看工廠後方的辦公室，在那裡進行的財務、行政和協調工作，AI 已經有能力接手，這對整個地區的就業版圖將會構成潛在威脅。 MIT 的冰山指數結果意味著，AI 對勞動力的重塑是潛在且結構性的，可能改變整個白領、行政、財務和服務行業的人力需求格局。雖然經濟學家 Allison Shrivastava 認為目前的裁員潮可能源於疫情後的大規模過度招聘，但現實是許多企業正寄望透過 AI 來實現成長，且無需增加員工人數。這樣的說法，反而使 AI 帶來的結構性影響更加明顯。 目前田納西州、北卡羅來納州和猶他州已經與 […]

不硬塞廣告，而是精準協助：RMN 情境式推播成零售轉型關鍵

零售媒體網路（RMN）近年被視為成長最快、最具韌性的廣告通路，但下一波競爭並非停留在線上，而是加速滲透到線下門市。 在實體購物的流程中，有大量「天然存在」的媒體版位，例如智慧購物車、App 掃碼、自助結帳螢幕等，它們伴隨顧客的每一步行動，能在做出選擇的關鍵時刻推送資訊。這些接近決策瞬間的觸點不只是展示廣告的面板，更是讓零售商得以提供即時、個人化、情境化協助的入口。 想像你推著智慧購物車走進超市，掃描牛奶折扣後，螢幕立刻跳出你常買的麥片定位與優惠；走到零食區猶豫不決時，它提醒你某品牌有期間限定折扣。這類訊息不像廣告，更像一位在旁提醒的購物助理，讓使用者感到便利而非干擾。這也正是線下零售媒體的價值所在：不是創造更多噪音，而是在需要的瞬間給出恰到好處的協助。 智慧購物車、自助結帳，都是高潛力「媒體版位」 即便電子商務高度滲透，《Chain Store Age》根據 2024 年的調查，指出約 80% 的食品與民生採購仍發生在實體店面。這項事實使實體店內的媒體觸點顯得比以往更重要，尤其是在人們「正要做決定」的幾秒鐘內。 智慧購物車、手機掃碼、自助結帳機等被視為最具價值的戰略版位，因為它們沒有額外硬體成本，是消費者本來就會接觸的工具，其螢幕也天然承載了「高意圖、高集中度」的互動情境。其中又以智慧購物車尤其受到關注，因為它們同時是購物工具與媒體載體：螢幕面積大、使用時間長、與消費者保持固定距離，可從掃描到付款完整串接流程，被視為最具成長潛力的媒體入口。 對零售商與品牌來說，這些裝置具備實體店面相較於電商系統而言，長期欠缺的關鍵能力：能同步掌握曝光與交易的關係，並直接量化廣告效果。例如，品牌可以追蹤到特定推薦是否帶動購買、某商品因提醒而補貨、或優惠券是否提昇客單價。這些過去只在電商世界才能看到的 KPI，如轉換率、購買組合、曝光後購買行為，如今都能在線下被測量與驗證。 不是推播廣告而是協助，情境式推薦是關鍵 想要在線下互動中，抓住消費者的注意力，絕不能粗暴的強推各種廣告訊息，零售媒體網路的核心在於精準推播，抓到正確時機、提供真正有用的內容、在對的情境推送對的訊息，讓這個廣告更像是「協助」而非促銷。 例如，當系統偵測到你購買義大利麵時，它可以推送適合的醬料；若某品項缺貨，則顯示替代商品；若消費者會週期性購買衛生紙或洗碗精，便能在相對應的區域提醒補貨。若能進一步搭配室內定位、電子價籤與個人化建議，整體體驗就能從「受干擾」變成「被服務」。 但要做到這點並不容易。無論系統多智慧，體驗設計依然是成功的關鍵，包括控制廣告出現的頻率、尊重隱私、不製造干擾、提供足夠的價值交換等，缺一不可，若商業化過度，使用者很容易產生反感，導致整體體驗反而倒退。 展望未來，若能將即時分析、動線資料、購物歷史整合成單一決策引擎，實體零售媒體將不再只是新的「廣告版位」，而會成為一個精準營運的決策平台，兼具消費者服務、庫存管理與品牌行銷功能。線下零售也將更接近電商的個人化體驗，有機會重塑品牌與消費者的互動方式，並成為零售商下一個成長曲線的突破口。 ＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Chain Store Age》、《Forbes》，首圖來源：Caper Cart （責任編輯：廖紹伶）

【科技早餐】Anthropic: AI 省時八成，美國未來十年生產力翻倍！

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。 ＊Anthropic: AI 省時八成，美國未來十年生產力翻倍！ Anthropic 依十萬筆 Claude 真實對話分析指出，AI 能讓使用者在完成工作任務時平均省下約八成時間。研究比較「有 AI」與「無 AI」情境，如果完全靠人力，任務平均需 90 分鐘，在 AI 協助下僅需原本兩成時間。任務涵蓋法律諮詢、企業管理到餐飲準備等不同場景，其中醫療輔助效率最高，可省下近九成時間；需要實體操作的硬體故障排查則僅縮短約五成。 研究推估，若此類技術普及，美國未來十年勞動生產力年均增速可達 1.8%，幾乎是 2019 年以來的兩倍。但報告也提醒，跨部門協作、管理溝通等「瓶頸任務」仍難自動化，AI 對經濟結構的影響仍需長期追蹤。 ＊Google：五年內量子大爆發，太空資料中心也將成真 Google 執行長 Sundar Pichai 在官方 Podcast 表示，量子運算五年內將迎來「像今日 AI 一樣的屏息時刻」。他回顧 Google 自 2016 年確立 AI First 後，從 TPU、資料中心到 Gemini 3 與 Nano Banana Pro，打造從晶片到應用的完整堆疊。 Sundar Pichai 也談到 Project Suncatcher，計畫 2027 年把資料中心搬到太空，以因應未來巨大算力需求，還打趣太空 TPU 可能遇到漂浮的 […]

RAM 價格暴漲 208%！AI 狂吸全球記憶體，遊戲、電腦升級進入天價時代？

對於正打算升級電腦或遊戲設備的玩家來說，現在可能不是一個好時機；對於 PC 等消費者裝置的製造商來說，供應鏈現正處於動盪時刻，而這股風暴正是源自目前最火熱的 AI。 隨著全球科技巨頭瘋狂投入 AI 軍備競賽，超過 1.1 兆美元的資金正湧向 AI 資料中心的基礎建設。這股龐大的需求，直接吞噬了記憶體與儲存裝置的主要供給，導致消費性市場受到嚴重擠壓，進而大幅推高 RAM 和 SSD 套件的價格。 根據《Ars Technica》引述的市場數據顯示，在今年 8 月到 11 月短短幾個月內，電腦暫存記憶體 RAM 的平均成本暴增了 208.2%，而負責長期儲存資料的 SSD 平均價格也上漲了 48.8%。 其中漲幅最驚人的案例之一，是廣受遊戲玩家歡迎的 Team T Force Vulcan RAM 套件，其價格在同一時期內從 82 美元飆升至 310 美元，漲幅高達 278.1%；部分 64GB DDR5 記憶體套件的價格甚至推升至 600 美元左右，這比一台 PlayStation 5 Slim 主機還要貴上 200 美元。 產能轉供高利潤 AI 訂單，PC 製造商與消費者承壓 為什麼 […]

普羅米修斯計畫併購 General Agents！貝佐斯押注 AI 代理，目標卻是工業機器人的未來？

近日，《WIRED》報導由亞馬遜創辦人貝佐斯（Jeff Bezos）與曾領導 Alphabet 旗下健康科技公司 Verily 的 Vik Bajaj，共同成立的 AI 新創公司「普羅米修斯計畫」（Project Prometheus），為了強化技術佈局，因此在今年六月已悄悄收購 AI 代理新創公司 General Agents。 為什麼選擇併購 General Agents？ General Agents 是一家位於舊金山的新創公司，由 Sherjil Ozair 於 2024 年成立，並於 2025 年 4 月發布首項技術「Ace」，也成為被普羅米修斯計畫相中的關鍵。 Ace 被描述為一種「real-time computer pilot」（即時電腦飛行員），屬於「電腦代理」工具，能夠在電腦上自動化跨應用程式的日常任務。根據 General Agents 網站上的演示，Ace 能自主在用戶電腦上編輯影片、在應用程式之間複製資料，以及預訂住宿，甚至展現出在 15 秒內從 Google 下載圖像並透過 iMessage 發送的能力。 這種高效率的執行能力，讓 Ace 在市場上具備明顯優勢。General Agents 的競爭對手 Donely 執行長 Harsha Abegunasekara 表示，Ace 能以「光速」在電腦上運行，這是他們耗時六個月仍未能實現的突破。 […]

駭客攻擊週期從 5 天縮短至 48 小時！Fortinet：2026 速度決定風險，企業需用 CTEM 因應「工業化量產」攻擊

「我們現在跟駭客進入一場軍備競賽，速度會決定未來風險，」全方位整合與自動化網路資安領導廠商 Fortinet 今（11/27）發布《2026 全球資安威脅預測》（Cybersecurity Predictions for 2026），特別邀請 Fortinet 全球威脅情報副總裁 Derek Manky ，分析針對 2026 年資安攻防趨勢的洞察，以及資安風險版圖的變化。 Derek Manky 強調，2026 年在駭客攻擊走向「工業化量產」的壓力下，防守方必須透過 AI 整合、專才化，以及導入 CTEM（持續威脅暴露管理）框架，才更有機會在這場速度決定風險的「紅藍隊軍備競賽」中佔據上風。 2025 資安威脅回顧：台灣前三季偵測到的攻擊嘗試超過 1,500 億次 Derek Manky 首先從 2025 年的威脅觀測切入，指出亞太地區的威脅形勢「相當複雜」，光是在今年前三季，Fortinet 就偵測到將近 5,800 億筆惡意行為或攻擊嘗試，其中台灣更是亞太首要目標之一，今年前三季台灣遭受的攻擊嘗試已累計超過 1,500 億次，且攻擊規模仍持續攀升。 Derek Manky 進一步分析駭客針對台灣的攻擊手法，並說明駭客在台灣採取的攻擊手法中，約有 90% 時間聚焦在「如何造成實際營運衝擊」，例如中斷服務或干擾企業營運，這一比例遠高於其他國家或區域普遍觀察到的 40% 至 50%。此外，駭客也投入大量時間進行偵查與刺探活動，常見鎖定的攻擊對象包括製造業、半導體、硬體設備及 OT 等關鍵基礎設施，使台灣面臨高度集中的資安威脅。 2026 資安威脅預測：駭客攻擊將進入 「工業化量產」時代 在「速度決勝負」的基礎上，Derek Manky 進一步指出，2026 年資安攻防將更全面地走向 AI 化，成為真正的「AI 軍備競賽」。攻擊者將透過 […]

【打造邊緣 AI 生態系應用】高通以本地 AI 裝置解決方案與推論套組，驅動企業新一代數位轉型

根據 IDC 最新研究，全球企業正積極導入 AI 代理、資料應用、雲端和基礎設施的創新解決方案，並預測邊緣運算支出將從 2025 年的 2,610 億美元，成長至 2028 年的 3,800 億美元。因應此趨勢，如何透過更強大的邊緣運算能力與更多感測器的終端設備，完成複雜的本地分析、加速決策，並有效強化資安、降低成本，已是企業追求轉型發展不可忽視的關鍵。高通日前針對「引領 AI 新賽局：打造軟硬整合的企業 AI 核心引擎」進行分享，剖析最新 AI 市場發展趨勢，以及企業級邊緣 AI 運算軟硬整合的具體解決方案。 「高通提供的不只是一個 Solution 或一顆晶片，我們談的是完整的邊緣 AI 生態系」，高通業務副總裁吳南億致詞表示，從雲端、邊緣 AI（Edge AI）再到本地 AI（On-Prem AI），高通深度著墨各項技術，並且積極協助百工百業導入 AI 解決方案，與此同時，也持續思考如何滿足 to B 端及 to C 端的顧客需求。隨著更多企業加速推動轉型，需要透過裝置收集數據資料，接著在雲端訓練模型、將應用推入裝置，這些過程皆仰賴裝置端的 AI 解決方案。高通提供完整技術，橫跨運算、藍牙、嵌入式物聯網等關鍵領域，能有效助力企業全面提升營運效能。針對全球策略布局，高通更藉由收購 Foundries.io、Edge Impulse、Arduino 等公司來打造完整的開發者生態系，讓開發者與合作夥伴將 AI 模型部署到各種裝置中，將創意轉化為具體產品與服務。 企業如何重新定義自己的 AI 投資建設 KPMG 安侯建業數位長暨合夥人賴偉晏在演講中指出，「90% 的企業 AI 投資皆為失敗收場，原因包括資金與人才不足，因此對於決策者而言，需要重新定義你的 AI 投資建設。」 […]

80% 美國新創在用中國開源模型？a16z 觀察揭 AI 權力版圖正被全面改寫

當美國科技巨頭正在為打造 AI 超級智慧而築起專利高牆時，一場無聲的基礎設施重心移轉正在矽谷發生。 知名風投公司 Andreessen Horowitz（a16z）合夥人 Martin Casado 近期向《經濟學人》揭露了一份令美國不安的數據：a16z 收到的 AI 新創計畫中，高達 80% 美國公司正在使用中國開發的開源模型。這顯示美國 AI 新創生態系的底層架構，正在大幅轉向中國。 數據也證實了這股趨勢。根據麻省理工學院（MIT）與全球最大開源模型庫 Hugging Face 的聯合研究指出，在過去一年中，中國製造的 AI 開源模型佔全球下載總量的 17%，首度超越了美國開發商（如 Google、Meta 和 OpenAI）的 15.8%。 美國新創為何湧向中國開源 AI？原因不是政治，而是現實 第一，《VC Cafe》分析，對於新創公司來說，選擇開源或開放模型，往往出於生存和效率考量。其中，以成本效益來看，中國模型比西方模型有更高的「cp 值」；再者，開放模型具有可控性，能讓使用者更輕鬆地根據應用情境調整細節；開源模型也能幫助使用者直接在地端運行 AI 工具，而不只依賴專有的雲端服務；此外，開源模型可接受更廣泛的社群審查和改進，進而加速 AI 發展。 第二，全球正進入「影片生成」的新戰場，這股轉向在各類模型中都能看出端倪，尤其是中國。根據 Hugging Face 的 2025 年資料，雖然美國仍是多數 AI 模型類別的主要開發者，但在影片生成模型的「下載量」上，中國明顯占據主導地位。 西方領先的影片生成模型包括 OpenAI 的 Sora 2 與 Google 的 Veo3，而以色列 Lightricks 推出的 […]

「磁鐵危機」重塑汽車產業版圖：超過 90% 重稀土依賴中國，歐美急推替代供應鏈與無稀土馬達突圍

全球汽車與電動車 (EV) 產業目前正面臨一場「隱性供應鏈危機」，這個危機的核心就是馬達中所需的「永久磁鐵」。由於磁鐵的主要供應國是中國，地緣政治的不確定性，讓這場磁鐵供應危機可能重創全球汽車產業。 用於電動車和混合動力車馬達的永久磁鐵，通常含有釹 、鐠和鋱等稀土元素，中國在大多數稀土元素的開採加工方面佔據主導地位，並將稀土作為外交武器。例如，今年中國對部分稀土實施出口管制，以反擊美國的高關稅政策。 近期稀土供應的不穩定性，對汽車製造商構成比以往更大的威脅。為了應對這種將稀土材料與「超級大國競爭」糾纏在一起的政治風險，西方國家與汽車製造商正加緊尋找替代供應鏈。 中國在稀土與永久磁鐵供應鏈的主導地位 中國長期掌握稀土與永久磁鐵供應鏈的主導地位，讓全球汽車產業在 2025 年面臨前所未有的壓力。IDTechEx 數據顯示，中國雖在稀土開採僅占全球約 69%，但在分離、金屬化與磁鐵製造等下游環節的市占率卻高達近 90%，成為全球磁鐵供應的絕對核心。 因此一旦中國收緊出口政策，汽車與電動車製造商在取得關鍵原料上的能力便會被大幅削弱。今年 4 月，中國針對磁鐵所需的重稀土加強出口限制，已導致部分汽車工廠被迫暫停營運，並迫使產業重新審視減少對中國依賴的必要性。 美國與歐洲多家製造商皆直言對稀土短缺感到震驚，包括 Maruti Suzuki、Lucid Motors、Ford、Suzuki Motor、Bajaj Auto 與 Ather Energy 等企業，都因難以取得磁鐵與稀土材料，在 2025 年被迫延遲、中止或減少生產。 對車廠而言，最大危機不僅是電動車馬達無法生產，而是只要缺乏永久磁鐵，整條裝配線都可能完全停擺，因為永久磁鐵普遍用於汽車與卡車的數十個零件中，包括雨刷馬達、座椅調整機構等傳統燃油車常見組件，因此一旦供應受阻，整個汽車供應鏈都將遭受波及。 歐美市場的應對策略一：建立替代供應鏈 面對供應鏈不穩定帶來的全面衝擊，歐美車廠與政府正從兩大方向著手應對：一是積極建立非中國來源的替代供應鏈，二是重構電動馬達的技術路線、推動無稀土化。 在供應鏈方面，美國與盟友正投入大量資金佈局稀土材料的開採、生產與回收，試圖打造可生產國防、電動車與風電等關鍵用途的高性能稀土磁鐵本土替代體系，例如通用汽車（GM）正與美國公司 MP Materials 合作，在加州進行稀土開採，並計畫於德州設立提煉與磁鐵製造設施。 然而，這類布局被普遍視為長期戰略，不僅需要巨額投資，也需要相當長的時間才能真正投入運營。IDTechEx 指出，這些計畫雖已啟動，短期內卻難以完全取代中國的主導地位，尤其是對電動車馬達至關重要的重稀土元素，更因稀缺且難以大規模開採，讓西方在供應上面臨嚴峻挑戰。Benchmark Mineral Intelligence 更預期，到 2030 年西方國家在重稀土需求上仍有 91% 必須依賴中國。 歐美市場的應對策略二：推動「無稀土」技術 另一方面，與供應鏈努力並行的是技術路線的重構，電動馬達正逐漸往「減稀土」甚至「無稀土」方向發展。減稀土策略主要透過設計優化，提高馬達功率密度與效率，以降低稀土材料的使用量，雖然減少幅度通常僅約百分之十，而非大幅削減。日本車廠如豐田、本田等，長期以材料工程方式降低磁鐵中的重稀土比例，就屬於這類做法。 更激進的方向則是完全不使用稀土的「無稀土馬達」。其中，外激式同步馬達（EESM）已經商業化進入市場，BMW 的 iX 等車型便採用此類技術。BMW 工程師 Stefan Ortmann 表示，公司在 2011 […]

企業導入 AI 最大痛點不是技術，是不知該自動化什麼──Scribe 正在解決這件事

企業在導入 AI 前，是否有深刻思考過「究竟哪個工作流程最值得優先自動化？」 Scribe 在幫助數千家企業記錄實際工作流程後，推出新平台 Scribe Optimize，透過真實的工作數據告訴企業 AI 投資的最佳切入點。這家新創公司近期完成 7,500 萬美元 C 輪融資，估值達 13 億美元，正準備改變企業導入 AI 的遊戲規則。 讓真實數據判斷「哪裡該自動化」 當市場上大多競品都在導入 AI，多數企業也急於擁抱新技術，卻無法回答最關鍵的問題：我們應該先自動化什麼？ Scribe 執行長 Jennifer Smith 指出，企業目前仍依賴傳統方法尋找答案，也就是透過員工訪談、工作坊或聘請顧問等方法，但這些方法不僅耗時數月，更容易遺漏員工日常實際操作的細節。他更舉例，許多公司仍在站在員工身後用碼表計時，希望可以藉此了解整個工作流程耗時多久。 Optimize 的核心任務正是要改變這種現況。平台能夠挖掘企業內部的工作流程，了解員工實際在做什麼，然後將這些資訊具體化，在單一介面中呈現實際執行的工作流程、執行頻率和所需時間等關鍵資訊。簡單來說，就是用真實數據來判斷，讓企業找到投資報酬率最高的自動化切入點。 員工每月節省 35 到 42 小時，新進員工也更快上手 目前 Scribe 的旗艦產品 Scribe Capture，已經累積超過 1,000 萬個工作流程紀錄，涵蓋 4 萬種軟體應用。當員工完成某個流程或工作時，Capture 會透過瀏覽器擴充功能和桌面應用程式，自動產生包含文字說明和螢幕截圖的逐步指南。這些指南可以分享給同事或嵌入內部工具，減少重複問題、降低錯誤率並加速新人訓練流程。 在此基礎上，Optimize 進一步提供了企業級的流程分析能力。系統能自動分析所有員工的操作紀錄，生成真實的流程圖，補足過去舊有紀錄方式會容易遺漏的細節。更重要的是，它能識別出哪些流程最適合導入 AI 或自動化，為企業提供具體的行動建議。 使用 Scribe 的企業回報，每位員工每月可節省 35 到 42 小時，新員工的上軌道的速度提升 40%。 在技術層面，為了避免大型語言模型可能產生的幻覺問題，Scribe […]

D-Link 友訊科技榮獲「2025 台灣企業永續獎」雙獎殊榮 以創新行動實踐 ESG 永續願景

全球網通領導品牌 D-Link 友訊科技（TWSE：2332）於「2025 台灣企業永續獎（TCSA）」中，再次以卓越的永續實踐脫穎而出，榮獲「永續綜合績效績優獎」及「永續報告書金獎」雙獎殊榮，展現在永續經營與透明揭露上的傑出成果。頒獎典禮昨（26） 日在圓山大飯店隆重舉行，D-Link 友訊科技董事長郭金河親自出席，代表公司接受榮耀獎項。 董事長郭金河表示，永續發展不僅繫乎技術的精進，更仰賴治理與組織的穩健。D-Link 友訊科技持續以「引領智慧生活，共創永續價值」為永續願景，將環境關懷、社會參與以及企業治理融入營運策略。無論是優化產品製程、推動環保材料應用，或是深化社會公益、連結在地社群，D-Link 友訊科技皆以穩健踏實的行動履行企業公民的承諾。 由台灣永續能源研究基金會主辦的「台灣企業永續獎」為國內最具代表性的永續評比之一，依據環境（E）、社會（S）與治理（G）三大面向，評選企業於永續策略與實踐的整體表現。D-Link 友訊科技近年積極推動永續轉型，不僅深化 ESG 治理架構，更以創新策略串聯企業核心價值與社會參與行動，實踐「以科技連結社會」的品牌願景。自加入台鋼集團以來，D-Link 友訊科技持續以多元創新的 ESG 專案凝聚員工共識、重塑品牌形象，投入逾千萬元資源、攜手近 40 個公益夥伴，執行超過 35 項社會參與計畫，總計上萬人次受惠。透過策略性的永續溝通與跨界合作，讓永續不僅是企業責任，更成為推動社會共榮與正向循環的力量。 在社會參與面向，D-Link 友訊科技以「友訊涓涓捐」為起點，每月舉辦不同主題的二手物資募集活動，推動循環經濟理念。2024 年共支持 13 家社福機構，舉辦 12 場募集行動，捐出 9,129 件物品並為血庫補充熱血，累計近萬人次受惠，以實際行動支持弱勢族群自立。此外，「網通資安小學堂」與「網路健檢」教育專案則結合 D-Link 友訊科技核心專業，協助弱勢學童縮短數位落差。今年更首度邀請青年志工共同編撰教材與授課，設計更貼近青少年視角的進階課程，涵蓋網路成癮、數位足跡與資安防護等主題，強化學童對數位世界的理解與自我保護意識，培育下一代 ESG 種子。 在環境與文化推廣面向，D-Link 友訊科技積極推動「環境教育」活動，帶領利害關係人深入了解在地生態與生物多樣性，實際參與環保行動；並透過「藝文推廣」與「公益商品採購行動」，以文化與經濟力量支持社福機構與藝文發展，深化永續影響力的廣度與深度。以科技連結文化與教育，更讓 D-Link 友訊科技於日前榮獲「ESG for Culture 影響力獎」長期夥伴獎的肯定。 秉持「臺灣品質、智慧創新、聚焦解方、一站整合、永續設計」的品牌承諾，D-Link 友訊科技致力以創新科技與永續思維，為全球市場與使用者打造高效、智慧且有溫度的連網體驗。董事長郭金河表示，D-Link 友訊科技會持續以實際行動深化影響力，讓科技成為推動社會共好的正向力量，實現「One Connection • Infinite Possibilities（專注智慧連網，啟動無限可能）」的品牌願景。 （本文訊息由 D-Link 友訊科技提供，內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供，可寄至：[email protected]，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。圖片來源：D-Link 友訊科技。）

用科技做大「粉絲經濟」！從 NFL 到 PLG，運動球隊如何不再只靠門票、轉播獲利？

上個週末剛落幕的 Formula One 拉斯維加斯大獎賽（F1 Las Vegas Grand Prix），為這季觀光市場略微低迷的賭城，吸引約 15 萬名旅客湧入，經濟效益逼近 10 億美元。拉斯維加斯飯店 MGM Resorts 執行長霍爾巴克（Bill Hornbuckle）說：「F1 讓本應是全年最淡季的週末，瞬間變成旺季。」可見運動賽事的動員能力、粉絲經濟仍是商機無限。 面對越來越分散的平台、更多元的觀賽方式與更高的即時互動期待，運動聯盟不再只靠門票、周邊商品與轉播收入，而是全面擁抱數位科技、資料整合與生成式 AI，從粉絲管理出發打造新的成長引擎。 NFL 如何了解粉絲，向各球隊支持者個人化行銷？ 作為世界最具商業價值的運動聯盟之一，NFL（國家美式足球聯盟）擁有超過兩億名美國觀眾與遍布全球的市場。然而長期以來，球隊與粉絲的接觸點，分散在賽場上、NFL App、NFL+、球隊網站、社群平台與海外活動之間，粉絲旅程碎片化，內容體驗僵硬而缺乏一致性。 為解決這個問題，NFL 與 Adobe 合作建立整合資料庫，推出所謂的 「粉絲視圖」（Unified Fan Profile）。透過全通道的即時資料更新與自動化旅程編排，NFL 得以針對粉絲的所在地、支持球隊、內容喜好與互動行為推出更具連貫性的個人化體驗。 比方說，一位舊金山的球迷可能在週末收到專為 49ers 球迷設計的幕後花絮；而在倫敦使用 NFL App 的粉絲，會看見針對國際賽事量身打造的推薦內容；剛購票的觀眾更能在入場前收到交通提醒與賽前節目。 此外，NFL 已將 32 支球隊的海外市場佈局延伸至 21 個國家，不過不同文化對內容的偏好差異巨大，NFL 一樣透過整合資料的基礎，讓所有球隊在粉絲管理與內容投放上維持一致性；而各球隊則可依自身受眾的語言、文化脈絡與社群習慣，打造更符合當地期待的內容。 台灣職籃 P. LEAGUE+：邁向數據驅動的粉絲經濟 與美國 NFL 的轉型相呼應，台灣職籃聯盟 P. LEAGUE+（PLG）近期也宣布與美國體育科技公司 Preciser 合作，導入其即時數據與預測分析平台 StatZone，以數據驅動粉絲互動。 […]

【科技早餐】NVIDIA 回擊 Google 威脅：很高興 Google 成功，但我們仍領先一代！

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊NVIDIA 回擊 Google 威脅：很高興 Google 成功，但我們仍領先一代！ 面對外界質疑 Google 自研 TPU 對 NVIDIA 造成威脅，NVIDIA 罕見在 X 上快速回應，強調「很高興看到 Google 成功，但 NVIDIA 仍領先一代」，並表示自家平台能支援所有主流 AI 模型。這次快速發聲源自一份報導指出，Meta 考慮在資料中心採用 Google TPU，使 NVIDIA 股價盤中一度大跌 7%。 NVIDIA 表示，相較 Google 的 ASIC 晶片，GPU 的彈性與兼容性更高，最新 Blackwell 系列依然具備明顯效能優勢。儘管 Gemini 3 以 TPU 訓練並獲市場關注，NVIDIA 強調 Google 仍是自家 GPU 大客戶，而「擴展定律」依舊成立，市場對 GPU 的需求不會減緩。 分析師也指出，NVIDIA 在 AI […]

耐能新一代 AI 系列晶片發布，邁向全端 AI 基礎建設新時代

總部位於聖地牙哥的全端 AI 科技企業 Kneron 耐能今日正式發表新一代 AI 系列晶片，並由全新旗艦產品 KL1140 打頭陣，全面構建從終端到雲端的完整 AI 基礎設施版圖。此次發表會中，耐能創辦人暨執行長 劉峻誠博士 亦同步揭示未來三年的高中低階多款新晶片規劃，標誌耐能正式完成全算力佈局，從 AI 晶片供應商進化為 AI 基礎建設公司（AI Infrastructure Company） 的關鍵里程碑。 KL1140：全球首款能在終端完整執行 Mamba 的 NPU KL1140 是全球第一顆可於終端設備完整運行 Mamba 神經網路 的邊緣 AI 晶片。在能效上達到現有雲端方案 3 倍效能、成本下降 10 倍，使大型語言模型（LLM）真正走入智慧設備，突破必須倚賴雲端 GPU 的限制。 透過四顆 KL1140 並聯，可支援運行高達 1200 億參數的模型，功耗僅為傳統 GPU 的三分之一。根據美國加州大學柏克萊分校測試結果，KL1140 能效大幅領先現有邊緣處理器，是目前效能突破性的 NPU 解決方案。 完整高中低階晶片佈局：耐能全系列新品首度曝光 劉峻誠博士在會中也首次完整介紹耐能未來三年的晶片產品藍圖，包括： ▶ 低功耗安防專用 • KL640、KL650：主打 Always-on 能力，滿足影像安防與低耗能場景。 […]

揭秘 7 種人類、AI 代理、機器人協作新常態！麥肯錫：人類技能將進化，而不是消失

生成式 AI 正在快速拓展生產力的極限，但麥肯錫最新研究指出，未來工作的核心並不是「誰取代誰」，而是人類、AI 代理（AI Agents）與機器人如何形成新的協作模式。報告指出，如只從「任務可自動化程度」來看，AI 理論上已能自動化美國 57% 的工作時間。然而，這並不等於 57% 的工作會消失，而是工作結構會重新設計，職能轉向更仰賴人機協作。 逾 7 成技能需求同時存於可、不可自動化工作中 麥肯錫在最新報告《Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI》預估，AI 代理目前已具備執行佔美國工作時數 44% 的任務能力，實體機器人則可覆蓋約 13%，但「任務」可自動化，不代表「職位」會自動消失。 報告指出，一項關鍵原因在於人類技能的高度耐久度：即便 AI 會接手整理文件、摘要研究、處理流程等例行性任務，但有超過 7 成雇主需求的技能，仍同時存在於可被自動化與不可自動化的工作當中。麥肯錫指出，這代表人類的多數技能並非失效，而是被重新應用在新的工作情境。 報告分析，如要再往前推進、自動化更多類型的工作，科技還需要跨越人類能力上的多個障礙：AI 代理必須能理解人的「意圖與情緒」，而機器人則得突破更細緻的動作控制，例如抓取易碎物品、或在手術中精準操作器械等現在仍非常依賴人工的任務。 從以人為主到機器人主導，揭密 7 種人機協作模式 為了更具體地描繪未來的職場樣貌，麥肯錫分析了約 800 種職業，並根據其對物理、認知及社會情感能力的依賴程度，歸納出 7 種不同的人機協作原型。 依照自動化潛力來看，光譜的一端是「以人為中心」（People-centric）的工作，例如護理師、心理學家或消防員，這類工作主要由人來完成，約佔美國就業市場的 34%，機器難以取代其核心的人際互動價值 。 另一端則是自動化潛力高的工作，分別為「以 AI 代理為中心」（Agent-centric）與「以機器人為中心」（Robot-centric）。前者的相關職業涵蓋會計師、軟體開發人員與律師，約佔美國 30% 勞動力，其大量的認知任務可由 AI 代勞；後者如焊接工與庫存管理員，約佔 8%，主要由機器人執行體力勞動 。 […]

當「缺工」變「機器人紅利」：中國製造業以 AI＋機器人大升級，產線進入自動決策新模式

面對人口結構快速轉變與全球競爭加劇，中國正以空前的速度及規模，將 AI 與機器人技術導入龐大的製造業中。這場由上而下推動的科技轉型，被視為突破結構性困境、並在下一代全球科技競爭中重新取得優勢的關鍵策略。 中國目前正處於經濟發展的重要轉折點。由於過往依賴的「廉價人力」已不再具備競爭力，同時又因人口萎縮、年輕世代不願進入工廠，以及製造業工資水準持續升高等現象，讓中國製造面臨巨大壓力。此外，全球關稅動盪的外部威脅，讓中國領導層更加堅信全面升級製造能力的必要性。 在這些因素推動下，中國開始將「自動化」視為克服勞動力短缺、維持成本優勢的核心手段，因此快速部署 AI 與機器人，成為中國鞏固「世界工廠」地位的主要方向，《Global Times》也將這股趨勢形容為「機器人紅利」。 從積極生產、部署工業機器人到發展具身 AI：中國製造的新布局 在這樣的政策方向和產業需求助推下，中國的機器人生產與導入規模迅速攀升，並在多項關鍵指標上取得全球領先。根據國際機器人聯合會數據指出，去年中國共安裝 295,000 台工業機器人，數量幾乎是美國的九倍，並且超過了世界其他地區的總和。截至 2024 年，中國運行中的機器人總數已突破兩百萬台，居全球之冠。《Global Times》則報導，2025 年前三季，中國高科技製造業的工業機器人生產量達 595,000 台，已超越去年全年的總和。 近期，中國政府已將發展重點從傳統的工業機器人轉向更先進的「具身 AI」（Embodied AI）系統，並納入國家長期發展策略，作為推動經濟成長的新動力。 要理解中國下一階段的自動化戰略，必須先釐清「具身 AI」究竟代表什麼。「具身 AI」是指能夠感知和解釋來自物理環境的視覺、聽覺、觸覺等多模態輸入，進而做出自主決策，並在現實世界中執行物理行動的系統。這種系統整合先進的軟體、複雜的感測器和精密的控制系統，實現高度的自主決策，以及對動態環境的適應能力。 此外，「具身 AI」不僅限於人形機器人，例如四足機器人、無人機、自動駕駛汽車以及工業機械手臂，也都是具身 AI 的代表。 透過這種高度整合的「 AI＋機器人」工業生態系，中國希望能藉此解決人口迅速老化和勞動力短缺的挑戰，特別是具身 AI 可望替代人類勞動力，從事不適合或危險的任務，例如暴露在極端溫度下的崗位，或是提供老年照護服務。 「AI＋機器人」在工廠深度整合的實戰案例 在中國，「AI＋機器人」在工廠深度整合的實際案例也越來越多。以家電大廠美的集團（Midea）為例，其位於荊州的洗衣機工廠導入 AI「factory brain（工廠大腦）」，讓中央系統能同時協調工廠內的機器與機器人，並管理 14 個虛擬代理以判斷每一道程序的最佳執行方式。在組裝線上，AI 還能辨識不同型號的乾燥機，並指揮機器人精準執行緊固螺絲等動作，展現接近人工的彈性，更讓部分作業時間從 15 分鐘縮短至 30 秒。 在鋼鐵與重工業領域，寶武鋼鐵集團（Baosteel）打造的「黑暗工廠」則展現 AI 與機器人協作所帶來的高度自動化。過去需要每 3 分鐘進行一次人工干預的流程，如今透過 AI 控制系統可延長至每 30 分鐘才需要人工確認一次，大幅降低人力負擔。 這股升級浪潮也延伸至物流、港口與出口供應鏈。以天津港為例，營運商導入無人駕駛卡車與名為 OptVerse […]

NVIDIA 晶片只是手段，自主才是目的！拆解南韓如何用「美系軍火」打造去美化 AI 生態

當全球 AI 競賽被美、中兩強主導，越來越多國家開始意識到：過度依賴大國技術，等於把國家競爭力與國安主導權外包，加上當局也越來越難監管這些公司，「主權 AI」（Sovereign AI）因此迅速成為全球科技與政策關鍵字。 所謂「主權 AI」的總體目標，是建立在地化的運算基礎設施，並致力於在各個環節擁有國內自主能力，涵蓋大型語言模型（LLM）的開發、晶片製造，到雲端儲存以及工程人才的培育。更重要的是，許多國家希望能夠按照自己的條件，監管並管理由 AI 使用和生成的數據，避免敏感資訊外流或受制於他國法規。 Gartner 預測，到 2028 年，全球將有 65% 的政府制定技術主權相關要求，希望確保資料、模型、算力與基礎設施不受域外監管干預。這顯示，在美中兩強的夾縫中，擁有自主可控的 AI 技術將逐漸成為各國政府共識。 法國、英國、印度與沙烏地阿拉伯相繼投入主權 AI，另一值得關注的焦點是南韓。這個擁有半導體實力、軟體基礎與科技巨頭的國家，正急起直追，嘗試透過政府政策與產業投資，在夾縫中打造自己的 AI 自主體系。 佈局「非 NVIDIA」防線，韓財閥聯手築起護城河 《華爾街日報》報導，南韓新總統李在明，已將明年用於 AI 開發的政府預算提高三倍，達到約 68 億美元，同時成立規模約 1020 億美元的「國家成長基金」用於未來五年對包括 AI 在內的高科技戰略產業進行投資。韓國也設立了 AI 和未來規劃總統秘書一職，帶領公私合作計畫。 近期，南韓政府更宣布將採購 26 萬顆 NVIDIA 高階 GPU，將其部署在國家級資料中心與多家本地雲端供應商，形塑屬於韓國的算力主權。 韓國也正在打造國家級大型語言模型（K-LLM），結合法律、醫療與政府資料，補上全球主流模型在韓語語料上的不足。其國內兩大軟體巨頭 Naver 與 Kakao 則同步推出本地語言模型，強化韓語使用者的語境理解。 更關鍵的是，韓國並未把算力完全綁在 NVIDIA 身上。兩家 AI 晶片新創 Rebellions 與 FuriosaAI 分別推出低功耗推論用 NPU，在政府支持下，試圖打造成本更低、掌控度更高的國產替代方案。 […]

BNPL 巨頭變身發幣者！從批評加密到自推穩定幣，Klarna「態度反轉」搶攻 27 兆美元商機

提供「先買後付」（BNPL）解決方案的瑞典金融科技公司 Klarna，近日宣布推出首個穩定幣 KlarnaUSD。過去，Klarna 執行長 Sebastian Siemiatkowski 一直是加密貨幣的反對者，不過近期 Sebastian Siemiatkowski 逐漸轉換態度，並向媒體表示 Klarna 將成為「全球最後一家擁抱加密貨幣的大型金融科技公司」。 「加密技術終於達到一個階段，它已經快速、低成本、安全，並且具備規模化能力，」Sebastian Siemiatkowski 表示，KlarnaUSD 可以視為 Klarna 涉足加密領域的起點。  根據麥肯錫估計，穩定幣交易額現在每年已達 27 兆美元，並可能在十年內超越傳統支付網路。Klarna 選擇現在宣布推出 KlarnaUSD，主要是因應穩定幣市場的快速擴張與跨境支付的高昂費用。目前全球每年產生的跨境支付交易費用估計約為 1,200 億美元，Klarna 認為穩定幣將是大幅減少消費者和商家跨境支付成本的有效方式，也成為其轉向加密貨幣領域的關鍵誘因。 KlarnaUSD 是什麼？ KlarnaUSD 是與美元掛鉤的穩定幣，通常由短期證券或現金類資產支持，目的是提供比傳統銀行系統更快、更便宜的跨境支付替代方案。 在技術平台上，KlarnaUSD 是第一個在 Tempo 區塊鏈上發行的銀行代幣。Tempo 是一個專為支付目的而構建的獨立區塊鏈，由 Stripe 和 Paradigm 共同發起。 在發行模式與基礎設施方面，KlarnaUSD 透過 Bridge 公司的 Open Issuance 服務發行。Bridge 是一個領先的穩定幣基礎設施平台，屬於 Stripe 公司。 關於推出時程，KlarnaUSD 目前正在測試網上運行，預計在 2026 年於 Tempo 的主網上線。 […]

【把專業裝瓶】你想為自己複製一個數位攣生體，並永遠提供公司用嗎？

生成式 AI 推動了一種全新的生產力想像：把一個人的語氣、知識、判斷與工作習慣複製成「數位孿生」。 對企業來說，這不只是一項工具，而是一種能將人才擴張到多個場景的組織策略。新創公司與企業平台正積極打造可回覆、可決策、可執行任務的個人化 AI。然而，這種技術的普及同時暴露出關於專業價值、身份界線，以及工作本質的根本問題。 Viven 與 Synthesia：不只複製聲音，而是複製角色 在這個新興市場中，Viven 是最具代表性的公司之一。它以「個人化 AI 分身」為核心，透過學習使用者的語言風格、邏輯節奏與職場判斷，打造可獨立執行溝通、寫作與諮詢任務的虛擬替身。 這類工具的吸引力在於，它能讓重要人才在多個客戶與決策情境中同時「出現」，對大型組織而言具有極高的擴張效益。 另一家受到廣泛引用的公司 Synthesia，則從影片生成切入。它最初以「虛擬講者」聞名，企業可利用真人化的 AI 角色錄製教育與訓練影片，如今更能重現講師或領導者的語氣與呈現風格。對教育機構與國際企業而言，產能提升非常亮眼。 然而，這也使虛擬人格的授權、所有權與持續使用成為迫切的倫理議題。 當分身變成「高效率替代品」 隨著工具成熟，愈來愈多組織開始想像，如果虛擬替身能回覆郵件、回答諮詢、主持簡報，是否還需要真人的全部投入？ 這背後存在一個普遍誤解，亦即「複製輸出 ≠ 複製能力」。 企業往往希望「把專業裝瓶」，把領導者或專家的語氣、判斷模式轉為可複製的模型。然而專業價值往往來自於長期累積的脈絡理解、臨場反應與倫理判斷，而非語言表層的模仿。 一個人的專業價值並非體現在其言語或舉止上，而是體現在其判斷力上，這種判斷力是在時間的累積、對情境的理解和好奇心的驅使下形成的。即便 AI 能精準模仿風格，它仍無法演化出新的洞察。 換言之，AI 生成的版本只會停留在被訓練的那一刻，是「靜態複製品」而不是未來的延伸。 當分身比本人活得更久…… 企業近年的經驗顯示，管理者喜歡分身幫忙處理例行互動，但對於是否真正能代表自己決策，普遍抱持疑慮。原因在於，AI 化身缺乏人類在協商、談判、領導中最關鍵的能力，包括細微差異、時機掌握、情緒理解。當這些互動被分身接手，效率或許提升，但人格與信任感卻被稀釋。 將這些事情委託給演算法，就像派人體模型去參加會議：技術上到位，情感上空洞。 更棘手的是，AI 分身可能成為永久資產。若企業在領導者離職，甚至離世後仍保留其虛擬化身，這將帶來重大的倫理衝擊：誰擁有這個分身？可以被商業化多久？當個人資料被「永續化」，是否還能撤回？ 當我們把人複製成資料物件時，我們就有可能把身分變成基礎設施，變成可以隨意授權、貨幣化或重新包裝的東西。 AI 的正確角色：增強，而非替代 儘管存在風險，數位孿生技術並非不能使用。當 AI 被放在「增強」的位置，而不是「模仿」的位置，其價值會真正體現。企業若要部署此類工具，至少應遵守四項原則： 當分身技術愈加普及，人人都可能擁有自己的 AI 版本。有些人視其為延續生命的替代形式，也有人視其為不必要的負擔。問題是，當可複製的不再是人本身，而是人的外殼時，什麼才是不能被複製的核心價值？ 在 AI 尚未具備意圖、倫理與目的前，人的角色仍是不可替代的。而這場由分身技術帶來的革命，最終考驗的不是 AI，而是人如何界定自己的工作、能力與存在位置。 【推薦閱讀】 ◆ 【AI 開發的盲點】兩起事故證明，速度不是生產力，流程才是◆ 從 AGI 到 HSI：微軟為 AI […]

ChatGPT「購物研究」新功能掀零售巨人交鋒，產品推薦權與流量版圖將重新洗牌

近日 OpenAI 在 ChatGPT 推出「購物研究」（Shopping Research）新功能，目的是為用戶提供更深入的產品研究服務。使用者只要描述自己的需求，例如「幫我找到適合小公寓使用、最安靜的無線吸塵器」，並透過簡單的問答流程後，就可以獲得一份詳盡的「買家指南」。 相較於僅查詢單價或確認功能等簡單問題，ChatGPT 購物研究功能的定位是進行更深層次的決策制定，並將發現產品的過程轉變為一種「對話」。像是當用戶輸入模糊或廣泛的需求時，ChatGPT 會自動建議用戶選擇「購物研究」模式，並在用戶選擇後，由系統開啟視覺化的互動介面，並提出釐清問題，以了解用戶的預算、產品用途或偏好功能等具體需求。 待 ChatGPT 掌握需求後，便會開始瀏覽網路，進一步從多個高品質來源蒐集並引用可靠的最新資訊，包括產品規格、圖片、價格、評論及可用性等。幾分鐘後，ChatGPT 就會整理並交付一份個性化的買家指南，內容包含「頂級產品、關鍵差異、權衡點」，以及來自可靠零售商的最新資訊。 「購物研究」新功能的關鍵在於高度互動性，用戶可以在研究過程中透過互動引導系統，將商品標記為「不感興趣」或「更像這個」，讓 ChatGPT 可以根據用戶即時回饋，不斷更新並優化搜尋結果。 「購物研究」新功能如何重塑產品發現路徑與購物流程？ 在購物研究新功能上線後，也為品牌與零售業者帶來新的反思，因為當消費者逐漸習慣透過 ChatGPT 發現、理解與比較商品，而非直接前往搜尋引擎或 Amazon 時，代表品牌與零售商原本依賴的流量入口及產品發現路徑，都可能被重構。 對企業而言，若「導購權」開始從傳統平台或搜尋引擎，轉移至 AI 手中，就必須重新思考策略。因為目前 ChatGPT 購物研究功能的產品推薦結果是「非贊助的」，且訓練模型會優先考慮高品質、值得信賴的網站及內容，所以品牌必須重新評估商品曝光模式、評價體系，並確保產品符合 AI 的挑選邏輯。 這也讓與 OpenAI 提前展開合作的 Walmart、Etsy 和 Shopify 等零售電商平台，更有機會成為「被 AI 優先推薦」的對象，從而獲得新的市場優勢。 OpenAI 與 Amazon 的「巨人交鋒」 雖然購物研究功能目的是整合多個公開零售網站的產品規格、評論與價格，但《Modern Retail》報導指出，ChatGPT 並無法從「所有」主流電商平台取得資料。 OpenAI 也證實，系統會嚴格依循各網站的存取規範，只顯示允許瀏覽代理程式讀取的頁面內容。正因如此，當 Amazon 近期更新 robots.txt、封鎖多個 OpenAI 爬蟲後，Amazon 的商品列表在購物研究功能中便可能受限，甚至完全無法顯示。 儘管 Amazon […]

迪士尼和 NVIDIA 合作最新 AI 機器人「雪寶」亮相！長得不像機器人挑戰在哪？

今年 3 月，NVIDIA GTC 大會上一隻小小的、以迪士尼電影《星際大戰》為靈感打造的 BDX 機器人上台與執行長黃仁勳互動，引起全球矚目。當時 NVIDIA 宣布正與迪士尼、Google DeepMind 合作開源模擬框架 Newton，如今合作迎來新成果：迪士尼新一代機器人「雪寶（Olaf）」正式亮相。 這款來自動畫《冰雪奇緣》的雪寶機器人，高度與人類腰部等高，展現了驚人的靈活度，不只能與人進行對話，嘴巴、眼睛都能靈活運動，甚至連極具代表性的紅蘿蔔鼻子、樹枝手臂都能像電影情節一樣被拆下來。 雪寶機器人的外型與 BDX 截然不同，即將在 2026 年初於香港、巴黎迪士尼樂園的冰雪奇緣主題世界中亮相，讓角色真正「走入實體世界」。這不只象徵迪士尼的角色創新進入新篇章，迪士尼也對外揭秘了機器人「魔法背後的科技」。 @disneyparks From screen to reality, the next-generation robotic character representing Olaf marks a new chapter in Disney character innovation ☃️ ♬ original sound – Disney Parks 克服「反物理」挑戰，Kamino 模擬器成關鍵 要將動畫角色帶入現實世界，迪士尼團隊面臨了獨特的挑戰。與本身就是機器人設定的 BDX 不同，雪寶這類動畫角色往往擁有「違反物理常規」的特性——移動方式與身體結構在傳統物理法則下難以實現，因此在真實世界中重現格外困難。 為了讓雪寶動得盡可能真實，迪士尼幻想工程（WDI）研發資深副總裁 Kyle Laughlin 表示，他們的關鍵技術是採用 AI 強化學習，並從基礎上擴充了該框架，讓角色能在硬體極限下展現可信的動作。 此外，迪士尼團隊也為 […]

【科技早餐】OpenAI「神秘裝置」原型完成：艾夫操刀、鴻海可能代工，AI 硬體新戰局啟動

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。 ＊OpenAI「神秘裝置」原型完成：艾夫操刀、鴻海可能代工，AI 硬體新戰局啟動 OpenAI 執行長 Sam Altman 近日在 Emerson Collective 影片中宣布，OpenAI 第一款硬體消費裝置的原型機已經完成，由前蘋果首席設計師、iPhone 之父 Jony Ive 親自操刀，預計兩年內問世，宣告這家 AI 新創正式跨入硬體戰場。 這款裝置的外觀與細節目前完全保密，但 Sam Altman 形容成果「卓越到不可思議」，強調會提供「比手機更平靜、沉浸的使用體驗」，不會像手機那樣被大量通知干擾。Jony Ive 則說，最好的產品設計，是讓人覺得「它本來就該長這樣」，甚至開玩笑說，看到原型機時會有「想咬一口」的衝動。 今年 OpenAI 以 64 億美元收購 Ive 創辦的新創 io，如今產品也正式跨出第一步。至於量產端，外界普遍看好與 OpenAI 合作打造 AI 基礎設施的鴻海，最有機會承接製造，但雙方尚未證實。一旦 OpenAI 成功推出具顛覆性的硬體，可能直接衝擊 Google、Meta 在智慧眼鏡與 AI 裝置上的布局，甚至對在 AI 裝置上相對保守的蘋果形成壓力。 ＊美國啟動「創世紀計畫」：AI 版阿波羅登月，奪回科技霸權 美國總統川普在 11 月 24 日正式簽署行政令，啟動名為「創世紀計畫」（Genesis Mission）的重大科研工程，被白宮形容是自阿波羅登月以來、最大規模的科研資源調動。核心目標，是把能源部的超級電腦、AI 模型與科研資料全面整合，打造一個「閉環 […]

Google 如何蠶食 NVIDIA 的 AI 晶片地盤？Meta 洽談採購 TPU，AI 資料中心版圖正在洗牌

據《The Information》報導，Meta 近期正與 Google 洽談，目標是在 2027 年於 Meta 資料中心啟用 Google TPU 晶片，洽談規模可能高達數十億美元。 目前 Meta 資料中心主要仰賴 NVIDIA 的 GPU，因此若 Meta 成功導入 TPU，這將是 Google 在 AI 晶片業務上的重大勝利，Meta 也將成為 Google 罕見的大型外部客戶，並讓 NVIDIA 的資料中心 GPU 霸主地位，首度遇到結構性挑戰的危機。 「推理時代」為 TPU 帶來市場新機會 這項洽談之所以受到市場高度關注，是因為目前 AI 已進入「推理時代」，而 TPU 在推理工作負載上具備明顯優勢。TPU 是一種專門用於運行 TensorFlow 神經網絡的 ASIC（特殊應用積體電路），具備成本、能耗與吞吐量優勢。《ZeroHedge》指出，大多數受訪專家同意 TPU 相比 NVIDIA GPU 更具成本效益，並且在每瓦性能上表現更佳。一位前 Google 部門主管表示，TPUv6 比 GPU 效率高出 60-65%。 […]

為美國 AI 擴大國家資料集共享！川普啟動「創世紀任務」的終極目標是什麼？

白宮正在試圖改寫「誰能使用美國最大科學資料庫」的規則，美國總統川普在 11/24 簽署名為「創世紀任務（Genesis Mission）」的行政命令，目的在促進 AI 研發，並藉此降低美國不斷上漲的能源成本。 這項計畫要把聯邦政府累積數十年的科學資料集，與能源部（DOE）國家實驗室的超級電腦整合，打造能供 AI 研究、產業與科學機構使用的共享平台。白宮形容，這項動員規模可與「曼哈頓計畫」與「阿波羅登月計畫」相提並論，盼在全球 AI 競賽中取得優勢，同時緩解民眾對電費上漲的憂慮。 全球最大科研 AI 平台，NVIDIA 等巨頭助攻 這項任務的核心在於動用美國聯邦科學資料集，被視為全球規模最大的科研資料庫之一。川普表示，這些資料將能夠用來訓練科學基礎模型，並建立 AI 代理（AI Agents）來測試新的科學假設、自動化繁瑣的研究流程，進而加速科學突破。 該計畫的重點領域包括生物技術、關鍵材料、核分裂和核融合能源、太空探索、量子資訊科學以及半導體和微電子學。 《CNN》報導，能源部旗下的各大研究實驗室數十年來一直從事能源、健康、應用材料、量子科學等領域的研究，該部部長 Chris Wright 表示：「私部門已在極大規模上推動人工智慧，但著力點略有不同，多半聚焦於語言、商業、流程與消費者服務」、「我們現在所做的，就是將這些能量轉向科學發現與工程進展」。 為了支撐如此龐大的運算需求，根據《Bloomberg》報導，白宮已經與多家科技硬體巨頭達成協議，包括 NVIDIA、Dell、HP 以及 AMD 等，將協助提升美國國家實驗室的超級運算資源。這意味著，美國最聰明的腦袋、最強大的電腦以及最廣泛的科學數據，將被整合進一個合作系統中，消除資料共享障礙。 用 AI 解決 AI 帶來的能源壓力 這項計畫也正面處理 AI 熱潮帶來的一個關鍵問題：AI 可能對電網造成的壓力。《CNN》報導，美國住宅用電價格持續上升，自 2022 年以來平均電價已上漲 13%。根據能源部的一份報告，資料中心預計在 2028 年將消耗全美約 6.7% 至 12% 的電力，高於 2023 年的 4.4%。 Wright 說，這個新計畫的終極目標之一，是增能源供給、提高電網效率，並「讓美國人很火大」的電價上漲能夠緩下來。然而，要做到這一點並不容易，因為美國電網本身就需要更新與維護，特別是在極端氣候事件越來越頻繁的情況下，加上 AI 發展速度也可能讓能源產業難以跟上。 要贏中國！川普加速推動 […]

【DEAT 專欄】從個資焦慮到治理信任：企業準備好迎接分級監管了嗎？

如果你的手機裡塞滿各種 App、數位平台、會員資訊，還常在打開網站前要點選「我已閱讀並同意隱私政策」的話，那麼你跟我們一樣，早就活在「資料治理」的時代。而現在，台灣的個資保護制度，正準備翻新進入下一個階段。 個資事故不是大企業的專利，人人都有可能捲入其中 還記得行政院先前送交立法院審議的《個人資料保護法》部分條文修正草案嗎？這個重磅修法終於在 2025 年 10 月 17 日正式三讀通過；然而，作為配套的《個人資料保護委員會組織法》草案則仍需等待協商後才有定案。個人資料保護法的專責獨立監管機關「個資會」（PDPC）將成為主要執法的權威。如果你曾經擔心自己的資料會在不知不覺中被竊取、流出或是轉賣，這應該算是一則好消息。 未來不論是政府、企業或平台，只要發生個資事故，都必須在極短時間內向個資會通報，並立即啟動應變流程。這對企業來說，不只是遵守法條這麼簡單，而是整個風控與資料治理架構的重整與升級。更重要的是，這項變革會不會變成「一體適用」卻沒有彈性的制度，將會是未來企業能否負擔得起的關鍵差異。 誰最緊張？FinTech、AdTech、AI 業者感受到最強壓力 這波修法中，除了強制通報的機制（意即「知悉即通報」）之外，也開始釋放出「未來可能要求企業設立個資保護長（CPO）」的風向。對擁有資源的大型企業來說，建立制度不難，但對中小企業、新創、跨境平台來說，這可能就是資源能否生存的分水嶺。 尤其是那些本身就高度仰賴個資運作的行業，例如 FinTech 金融科技、MarTech 行銷科技、AdTech 廣告技術，甚至 AI 模型開發業者，都是第一波最可能被重點關注的對象。你可能正在開發一個個人化推薦系統，或者運用使用者資料訓練演算法，如果沒有健全的治理與紀錄機制，風險就會從技術問題變成監管問題。 分級監管，不是放水，而是風險對應的合理方法 面對如此複雜與快速變化的科技環境，難道所有公司都要配一樣規模的合規團隊、資料治理長、應變系統嗎？其實不然。 我們認為，台灣在個資治理的下一步，應該採用「差異化監管」制度，也就是所謂的「分級管理」，讓不同規模、風險程度與資料複雜性的公司，接受不同強度的監理標準。這並不是放寬，而是更有效地讓有限資源發揮最大價值。 以下三個面向是我們建議未來建立分級制度的主要依據： 1. 資料規模：掌握的個資筆數越多，潛在風險越高 不管是會員數、活躍用戶、或收集的敏感資料種類，只要「萬一外洩」的後果會造成大規模損害，那就應該接受更嚴格的標準與應變機制。 2. 經濟能力：營收、資本額反映合規的可行性 年營業額百億的大型平台與初創三人團隊，在人力與預算上顯然有天壤之別。將罰則與合規要求「一體適用」並不公平，也無助於推動制度文化落地。 3. 複雜度：跨境、第三方、敏感資訊等風險層層疊加 例如廣告科技公司涉及多層次資料流通、AI 開發公司仰賴大量匿名化訓練資料，這些都是需要更嚴謹治理標準的類型。 精準監理，更能提升企業治理水位與社會信任 分級監理除了對政府來說更能集中執法資源、提高效率，對企業來說也有幾個長遠效益： ● 中小型企業能降低合規負擔，專注在產品與風險管理上 ● 高風險企業會意識到自身責任，主動強化治理體質 ● 整體產業將逐漸建立以資料為本、治理為榮的文化風氣 與其讓所有公司在文書與報表中疲於奔命，不如透過清楚明確的分級制度，讓企業知道應該把資源花在真正有意義的治理上。當制度明確、責任對應、治理變成文化，才是個資保護走向成熟的真正關鍵。 資料治理應是企業信任的起點 我們相信，個資治理不應該只是「避免被罰」，而是建立信任、形塑企業競爭力的核心戰略。在個資會與新法制推動的過程中，若能同步建立分級制度、風險導向邏輯與產業溝通機制，將有助於台灣真正進入資料治理的新時代。 畢竟，好的制度不是用來懲罰落後者，而是協助每一位參與者，不論是平台、企業還是使用者，一起創造一個更安全、合理、可持續的資料應用環境。 社團法人台灣數位平台經濟協會 社團法人台灣數位平台經濟協會（DEAT）集結了台灣社會關心網路協作與共享經濟發展趨勢的業者、學者、法律專家，致力推動有利創新的商業模式與法規環境、促進社會支持、以及推動本地數位平台與共享新創的蓬勃發展，會員涵蓋共享智慧運輸、外送服務、承攬媒合與資訊平台等領域，服務用戶突破千萬，就業人口達十多萬人，為台灣新經濟與新生活型態的重要推動者。 ＊ 本文經社團法人台灣數位平台經濟協會授權刊登，首圖來源：社團法人台灣數位平台經濟協會。

Hour of AI in Taiwan 史上最大 AI 學習活動：台積電、微軟領頭，體驗 1 小時玩 AI 就上手

ChatGPT 在 2022 年問世，成為連續 4 年最勁爆的全球教育話題，AI 當之無愧。顛覆我們對 AI 應用的想像，也促使我們重新思考，傳統教育還有效嗎？未來學習該掌握哪些關鍵？怎樣跟國際接軌？這些問題，一起看看台積電、微軟、 Meta 等科技跨國企業怎麼用行動回答。 均一平台教育基金會透過推動美國非營利組織 Code.org 所發起的 Hour of  AI 活動，11/25 上午在教育創新合作社 Education Colab，舉辦「一小時玩 AI」記者會，連結政府、企業、NPO 團體、中小學，希望讓台灣的孩子在一小時玩 AI 就上手，而且學習不會結束， 把這一小時擴大成台灣的機會， 促進台灣未來成為 AI 人才發展的全球重鎮。 台積電資深副總何麗梅致詞表示，她代表台積電，也以均一平台董事身分，參與 「Hour of AI」台灣行動啟動，把時間往回拉到 2016 年，台灣曾辦理 Hour of Code，為今天埋下伏筆。當年台灣表現亮眼：全球第 9、亞洲第 1。九年之後， 2025 年的 Hour of AI 目標：一年 25 萬人參與，全球前 5、亞洲第 1。 何麗梅認為，這不僅是一個活動 KPI，是向全世界發出一個訊號：台灣不只是會寫程式、製作晶片的國家，更是一個全民一起培養 AI 力量的國家。 數位發展部政務次長侯宜秀強調，台灣在 […]

7B 小模型超越 GPT-4o？微軟 Fara-7B 本地運行、能操控滑鼠鍵盤，破解企業數據安全痛點

微軟近日發布一個參數僅有 70 億的小型語言模型（SLM） Fara-7B ，也是微軟第一個專為「電腦使用智慧體」（Computer-Use Agent, CUA）設計的代理 SLM。 有別於傳統僅生成文字回應的聊天模型，如 Fara-7B 這一類的電腦使用智慧體模型，可以在使用者裝置上直接操作滑鼠、鍵盤與視覺介面，進一步執行複雜任務。這種在裝置端運行的模式，由於使用者資料將被保留在本地裝置上，因此可以顯著降低延遲並提升隱私保護。 Fara-7B 採取「視覺優先」模式，創造「像素主權」 為了在本地端精準執行各類複雜操作，Fara-7B 採用「視覺優先」的互動模式。Fara-7B 透過視覺感知網頁運作，並直接對預測座標執行點擊、輸入與滾動動作，不依賴獨立的模型來解析螢幕，也不使用像瀏覽器「輔助功能樹」（Accessibility tree）這一類的額外資訊。 這種純視覺方法讓模型能夠像人類一樣與電腦互動，即使在使用者介面結構複雜或底層程式碼不透明的情況下，仍能順利操作。微軟研究院 AI Frontiers 實驗室的資深產品經理 Yash Lara 表示，在裝置上處理所有視覺輸入，創造了真正的「像素主權」（pixel sovereignty），有助於受高度監管的產業，滿足資安合規的嚴格要求。 Fara-7B 在準確性、效率與隱私層面的關鍵優勢 微軟 Fara-7B 的亮點之一，就是在 WebVoyager 基準測試的任務成功率達到 73.5%，成績優於被設定為電腦使用智慧體模型時的 GPT-4o，後者的成功率為 65.1%。這項結果展現 Fara-7B 正在接近前沿大型語言模型的能力，並在成本與準確性之間取得了新的平衡。 在效率方面，Fara-7B 表現出明顯的進步。在比較測試中，Fara-7B 平均只需約 16 個步驟即可完成一項任務，相較之下，前代模型 UI-TARS-1.5-7B 則需要約 41 個步驟。 此外，Fara-7B 專為部署於裝置端的需求設計，由於運行時 Fara-7B 不會向雲端發送任何數據，因此可以有效降低延遲並增強隱私保護。 Fara-7B 現已在 Microsoft Foundry 和 […]

比 Gemini 3 Pro 還強！Anthropic 發表 Claude Opus 4.5，更便宜、無限聊天等 5 大亮點一次看

Anthropic 再次提高了 AI 競賽的標準，宣布推出 Claude Opus 4.5，這是該公司 2 個月內推出的第 3 個 AI 模型，距離 Google 推出 Gemini 3 模型僅一週。這既是 AI 產業持續快速發展的最新例證，也加劇 Anthropic 與對手 OpenAI、Google 的競爭。 「對我們來說，這是世界上最聰明的模型，」Anthropic 的開發者關係主管 Alex Albert 告訴《Business Insider》。究竟這款新模型特色是什麼？以下亮點整理： 亮點 1：性能表現超越 GPT-5.1 與 Gemini 3 Pro Claude Opus 4.5 在 Anthropic 官方公布的 SWE-Bench Verified 測試中，取得 80.9% 的準確率，是全球第一個突破 80% 的模型，領先於 OpenAI 的 GPT-5.1 Codex Max（77.9%）、Anthropic […]

台灣零售衰退，電商逆勢成長：momo 總經理谷元宏揭 AI Agent 如何重塑搜尋邏輯、購物流程與平台價值

專訪：《TechOrange》社長戴季全 / 撰稿：李昀蔚 2025 年因為關稅變化、台幣升值、日幣續貶等因素，使台灣出國旅遊、海外刷卡的數字不斷增加，卻也加劇提振國內消費的難度。本集《全新一週》邀請到 momo 總經理谷元宏，分析電商在台灣零售市場整體衰退的背景下逆勢成長的關鍵，以及借力 AI Agent 重塑購物流程與平台價值的具體策略。 谷元宏指出，2025 年是「特別」的一年，從第一季到第三季台灣整體零售市場呈現 -0.9% 的負成長，即使扣除受關稅因素影響的汽機車項目，前三季的零售成長率也僅有 1.3%，創下開始追蹤該數字以來的低點。 不過，在整體零售市場疲軟的背景下，電商的表現相對較好，增幅仍高於整體零售的成長。谷元宏認為，除了更多競爭者加劇競爭環境、帶來新刺激外，更大的成長原因來自實體電商的電商部門成長，許多實體零售業者開始認真思考 OMO（Online Merge Offline）策略，並投入更多資源拓展電商部門。「我覺得未來零售都應該會有 online、offline 兩個 o，」谷元宏強調，無論原本屬於線上還是線下的零售業者，最後的終極目標都是同一個，就是補足自身沒有的部分。  AI Agent 重塑搜尋邏輯、購物流程與平台價值 隨著 Amazon 已在今年下半年推出 Buy for Me，讓 AI Agent 替購物者完成採購，同時也明確警告 Perplexity 不得利用其 AI Agent 在 Amazon 上購物，顯示電商平台已開始捍衛自身的生態系主導權。對於這股 AI 趨勢的發展速度，谷元宏坦言「沒有想到會發生這麼快」。 谷元宏進一步分析，過去消費者找商品主要依靠字詞比對，聚焦於品牌、規格與功能等屬性，但未來的 AI Agent 則會更深入理解使用者，不只關注當下需求，更是掌握其潛在偏好。例如消費者購買冰箱時，真正重視的可能不是最低價格，而是售後服務是否可靠，這也意味著使用者的「服務需求、使用情境與隱性偏好」將成為未來商品匹配的核心變因。 然而，這也將為平台帶來全新挑戰，因為如果 AI 只能看見所有平台的同款商品規格，購物決策就會被簡化為比價，因此平台必須思考，如何讓 AI 理解「我的服務比競品更好」，並具體把服務力作為價值的一部分傳遞給 AI Agent。 「我覺得還有一個實際的問題，就是安全性，」谷元宏強調，由於代購涉及付款與交易，因此對於 […]

AI 生成的廣告不只是假人，還有假文化——品牌語彙恐被演算法淡化

OpenAI 推出的 AI 影音生成工具 Sora，上線後短短數天內在蘋果App Store的下載量迅速攀升，這在好萊塢引發了軒然大波。好萊塢製片與工會對 Sora 的影像風格相似度感到憂慮， 認為它可能模仿既有電影語彙、視覺風格，引發潛在版權爭議。 隨著 AI 生成影片的製作門檻降低，商業廣告的「真實感」也正被演算法重塑。從美國知名論壇 Reddit 旁的影片廣告到串流平台上的商業短片，那些過於完美的笑容和超現實的場景，開始入侵我們的視覺世界。 AI 廣告帶來極低成本與可擴展性，品牌商只需輸入行銷文案，就能大量產出畫面精美、光線完美的廣告。但這種演算法創造出來的內容，正在鬆動品牌與觀眾之間的信任感。 除了 AI 假臉，品牌敘事語彙恐被 AI 取代 AI 演員不會出錯、不會遲到、不會要求報酬，品牌商只要點擊幾次就可快速製作符合不同市場版本的影片，甚至能即時調整演員膚色、配音語言。 然而，演算法生成的笑容、光線與動作雖然精準無誤，卻總讓人感覺不太像真人。這種恐怖谷效應（uncanny valley，當人工製造的物體外觀越接近真人，但又不完全相同時，人們會產生不舒服或排斥的感覺）讓不少觀眾產生排斥感。 AI 廣告真正的衝擊不只在「演員不夠像真人」，還包括：模型會替品牌生成不存在的文化語彙，甚至捏造整套品牌沒說過的文化敘事。 研究指出，當生成式 AI 的訓練資料主要來自美國或主流英語文化時，它生成的內容便傾向複製這些文化模板，而弱化非西方語境。這意味品牌可能在不知不覺中，讓演算法主導敘事語彙，使廣告逐漸與其原本文化定位脫節。 品牌可能在不自知的情況下，將其文化語言交給演算法，讓廣告越來越不像「某品牌的故事」，而只是「模型覺得這樣看起來像廣告」。 即使品牌在畫面角落標註 AI 生成，許多觀眾還是會在社群平台上表達不滿，認為這些公司正試圖欺騙他們的信任。畢竟，廣告的關鍵價值是「代入感」，我們會因為認同代言人的生活經驗、情感表達而產生共鳴，但 AI 角色缺乏真實的生命，即便宣稱基於「真實客戶評論」，也無法讓觀眾產生共感。 當觀眾意識到眼前的代言人根本不存在時，品牌忠誠度的基礎就開始崩解，畢竟我們無法期待消費者與演算法產生情感連結。 但 AI 角色不像公眾人物會造成品牌危機 不過對品牌商來說，AI 生成影片賦予這些虛擬角色的優勢即是永不失控，且品牌商能確保品牌一致性與形象安全。畢竟這些虛擬角色不會衰老、不會在社群媒體上失言、更不會更公眾人物一樣爆出醜聞。對品牌風險管理而言，AI 代言人提供了前所未有的可預測性。 可以說 AI 生成的虛擬角色消除了真實人類的變數，不必擔心代言人的私生活影響品牌形象，也不用煩惱演員檔期或報酬過高。 但品牌商會換來的是與觀眾在情感面的連結，畢竟人類透過缺陷建立共鳴，當廣告剝離了所有人性元素，剩下的只是穿著臉孔的雜訊，一旦觀眾察覺連廣告都是假的，對於品牌商的信任可能立即瓦解。 AI 應該支援人類說故事，而非成為人類 即便觀眾對於 AI 生成內容疲乏甚至排斥，也不代表 AI 在廣告業沒有立足之地，其用於個人化內容、測試創意概念或輔助剪輯都大有可為。關鍵在於，AI 應該支援人類說故事，而非取代人類。 […]

打破人形機器人訓練侷限、獲 5 千萬美元融資！NVIDIA 前員工創辦 Flexion 看見什麼樣的未來？

在全球人形機器人競賽升溫的 2025 年，一家來自瑞士蘇黎世的機器人新創 Flexion 以獨特定位強勢崛起。這家公司不造機器人硬體，而是把所有精力投入在能夠理解人類語言、能學習、能自主決策的「通用機器人大腦」。 《Crunchbase》報導，Flexion 在成立不到一年內，就成功募集 5 千萬美元 A 輪資金，投資陣容包含 DST Global Partners、NVentures（NVIDIA 旗下創投）、Prosus Ventures、Redalpine 與 Moonfire Ventures，使其總募資額來到 5,735 萬美元。這不只是亮眼的早期投資規模，也透露出資本市場對「機器人智慧化」的急迫期待。 擺脫人為遙控瓶頸，Flexion 打造「規模化」路徑 Flexion 的執行長 Nikita Rudin 與技術長 David Hoeller 均為 NVIDIA 前研究員，團隊成員還包括來自 ETH Zurich（蘇黎世聯邦理工學院）、Meta、Google、Tesla 和 Amazon 的頂尖工程師與科學家。他們觀察到，儘管市面上有許多外型逼真的人形機器人，但大多數仍依賴預先寫好的腳本，或是透過人類操作員進行遠端遙控（Tele-operation）來訓練。Nikita Rudin 在接受《Crunchbase》採訪時直言，這種依賴人力的訓練方式「無法規模化」。 Flexion 的使命正是要打破上述侷限，建立一個完整的自主堆疊（Autonomy Stack），包含語言層級的推理、視覺-語言-動作的生成，以及基於 Transformer 架構的全身控制技術。簡單來說，他們的目標是讓機器人能夠理解指令、在真實世界中移動，並在極少的人為干預下適應新情況。 模擬優先取代人力示範，三層架構構建通用智慧 與目前市場上依賴大量「人類示範」數據的方法不同，Flexion 採用了一種「模擬優先」的策略。他們主要利用高效能物理模擬所生成的合成數據（Synthetic Data）來訓練模型，並結合強化學習技術。 這麼做的好處是，資料的生成不再受限於昂貴且緩慢的人力勞動，且模型能夠在多樣化的虛擬環境中試錯，進而培養出比人類遙控更強的通用能力與適應性。 Flexion 的技術堆疊主要分為三層：首先是「指令層」，利用大型語言模型（LLM）進行任務拆解與情境理解；其次是「動作層」，主要透過合成數據訓練，並針對真實世界的例外情況進行微調；最後是「控制層」，能從模組化的技能庫中快速合成行為。這種架構讓機器人不再需要死記硬背，而是具備真正的學習與適應能力。 商業模式：做機器人產業的通用軟體 Flexion 目前擁有 […]

提供一站式雲端服務！數位通國際透過 AI、算力、資安等應用，助企業加速實踐創新轉型

根據勤業眾信調查，高達 70% 企業正在探索或實施大型語言模型的應用案例，甚至有部分企業已進一步著眼於導入多個小型且高效的模型，以因應多元業務場景，顯示市場對 AI 策略的高度重視。在這樣的趨勢下，企業如何打造現代化架構、管理流程，以及更安全、靈活的網路環境，迎戰下一波科技變革的新機遇？數位通國際致力為台灣企業提供一站式雲端服務，涵蓋 GWS AI Cloud 一站式 GPU 算力平台、SD-WAN、All-in-ONE 雲端平台、資安檢測等關鍵解決方案，從算力租用、訓練平台建置、語言模型規劃、資安，再到維運和顧問諮詢，全面助力企業快速切入 AI 應用領域，掌握數位轉型帶來的商業價值。 企業資安合規與防禦，找數位通國際一次到位 從雲端啟程，艾格亞士攜手數位通重塑 ERP 新局 全球關稅風險升溫，在地雲品牌成企業韌性布局新選擇 數位通推新一代 SD-WAN 解決方案，助力企業建立靈活且安全的網路架構 數位通推創新 GPU 算力訂閱服務，降低 AI／LLM 訓練門檻

【科技早餐】AI 正在切割全球？全球最大的主權財富基金示警：科技新鴻溝正在形成

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊AI 正在切割全球？全球最大的主權財富基金示警：科技新鴻溝正在形成 全球最大的主權財富基金、挪威 2 兆美元國家基金執行長 Nicolai Tangen 近日警告，AI 的快速部署正在把世界切成兩半：能負擔 AI 的國家，與負擔不起的國家。他指出，先進模型門檻越來越高，缺乏教育、電力與數位基建的國家根本沒有機會追上，全球不平等只會持續擴大。 Tangen 也談到地緣政治的差異。他批評，美國掌握大量 AI 資源但監管相對寬鬆；反觀歐洲資源有限卻推動更嚴格的 AI 法規，恐怕會拖慢經濟與創新發展。隨著各國 AI 採用速度不一，勞動市場、存取權限與公平性都將面臨巨大衝擊。 他坦言，目前 AI 確實「帶點泡沫跡象」，但因為 AI 促成的社會轉型過於龐大，使傳統的資產估值愈來愈難判斷。不過他仍認為，長期來看，AI 有望讓全球經濟「還不錯」。 ＊AI 風險太大！保險業者大撤退，企業恐面臨「無保可買」 面對 AI 錯誤帶來的巨額連動損失，多家大型保險公司開始把 AI 排除在保障範圍外。根據《金融時報》，AIG、Great American、WR Berkley 等業者已向美國監管機關申請，在企業保單中排除 AI 相關責任。 其中 WR Berkley 的排除條款很直接：企業只要「實際或據稱使用」AI，就可能不在理賠範圍內。原因很簡單，AI 一旦出錯，可能瞬間擴散成數千件、甚至上萬件損失，保險業無力負擔。 近年案例已陸續浮現。Google 的 AI 摘要誤指控一間太陽能公司，導致對方求償至少 1.1 億美元；加拿大航空也因客服機器人捏造優惠，被法院要求履行承諾。保險業者坦言，若是單一醫療誤診，賠償 4、5 億美元還能承受，但系統性 AI 災難完全不是同一個等級。 […]

多重身份驗證 MFA、密碼已過時？調查揭 92% 受訪資安長正在做「無密碼身份驗證」

無論是第一線員工還是負責網路安全的資安長（CISO），幾乎沒有人喜歡處理密碼問題。《CNBC》報導，越來越多公司正在棄用密碼這項技術，甚至表示其他先進的替代方案例如「多因素身份驗證」，也已經過時了，朝向「無密碼認證」邁進。 無密碼驗證（Passwordless authentication）是指在不使用傳統密碼的情況下，透過其他方式驗證使用者身分，例如硬體或內建金鑰（如 FIDO2 / Passkey）、生物辨識或行動裝置推播通知。 根據美國市調公司 Wakefield Research 針對 200 位資安長進行的一項最新調查顯示，高達 92% 的受訪者表示，他們的組織已經實施或正計劃實施無密碼身份驗證技術。這個數字相較於 2024 年的 70% 有顯著成長，顯示企業對於淘汰傳統密碼的共識正在加速。資安長普遍認為，無密碼身份驗證的優點在於提高員工生產力、改善使用者體驗。 傳統 MFA 已顯老態，釣魚攻擊推動技術升級 值得關注的是，這股浪潮不只正在取代純文字密碼，連過去被視為資安「黃金標準」的多因素身份驗證（MFA）也開始受到挑戰。 數位產品工程服務供應商 R Systems International 的技術長 Srikara Rao 直言，當前的威脅環境已經超越 MFA 能防禦的範圍，「過去奉為圭臬的多因素驗證已經讓人力不從心。」該組織遭遇的釣魚攻擊與憑證竊取事件大幅增加，幾次差點造成重大事故，迫使其尋找能抵禦釣魚的下一代技術。 《Analytics Insight》分析，傳統依賴簡訊驗證碼的雙重驗證（2FA）存在重大安全漏洞，惡意行為者可能會攔截含有驗證碼的簡訊，或是透過網路釣魚誘導使用者輸入憑證。 密碼重置成本驚人，無密碼技術成降本增效關鍵 除了安全考量，營運成本也是企業急於轉型的重要推手。根據研究機構 Forrester 的估計，單次密碼重置的成本可能高達 70 美元。這筆費用包含了直接的人力支出，以及員工因無法登入而產生的生產力損失與 IT 資源的消耗。對於大型企業而言，這些累積起來的成本相當可觀。 服務供應商 Universal Technical Institute 正在分階段導入無密碼流程，其技術長 Adrienne DeTray 告訴《CNBC》，過去公司不斷增加新的系統和登入流程，這類技術反而成為行政負擔。而其在導入無密碼平台後，服務台工單明顯下降，員工早上登入流程加快，整體文化也因不再被密碼拖累而變得更靈活。 此外，合規需求也是一大驅動力。一些國家如美國也開始要求在 PCI 4.0 等標準中，要求使用者在重新啟動或存取系統時必須重新驗證身份。Srikara Rao […]

【AI 泡沫警報】基礎建設狂潮、資本市場過熱、AI 投資重演網路泡沫、對人形機器人過度樂觀的四重危機

2025 年全球科技產業正以驚人的速度堆疊 AI 能力，像是興建資料中心、採購 GPU、擴建電力基礎設施，並在最短時間內嘗試打造下一代算力網絡。從晶片巨頭 NVIDIA，到宣布未來八年將投入 1.4 兆美元建設資料中心的 OpenAI，再到 Amazon、Google、Meta、Microsoft，科技巨頭無不奮力搶佔 AI 基礎建設的制高點。 然而在這場史無前例的基礎建設競賽背後，越來越多市場訊號開始指出：AI 熱潮正在形成多重不同的泡沫，涵蓋基礎建設、資本市場、AI 投資重演網路泡沫，以及人形機器人。 第一層泡沫：基礎建設狂潮 AI 建設速度拉到歷史上前所未見，但商業模式卻仍在探索階段，使風險開始沿著供應鏈往回滲透。Amazon、Google、Meta 和 Microsoft 四家公司今年合計規劃投入約 4,000 億美元建構資料中心，OpenAI 的長期計畫更高達 1.4 兆美元，這些鉅額資金正湧向伺服器、散熱、電力與土地。 為避免資金吃緊，多家科技公司開始依賴債務與新型態的融資結構，例如特殊目的實體（SPV），意即透過成立獨立法人將負債移出資產負債表。例如，Meta 與 Blue Owl Capital 的 270 億美元 SPV 資料中心案就是典型例子，這讓 Meta 雖只持有該 SPV 20% 的股份，卻能取得全部算力，但若市場逆轉，Meta 仍需承擔龐大財務義務。 同時，市場也浮現「循環投資」跡象。例如 NVIDIA 向 OpenAI 投資 1,000 億美元興建資料中心，不過 OpenAI 接著以相同基礎設施購買 NVIDIA 的 GPU，這種模式形同 NVIDIA […]

AI 風險為何連保險業都怕？外媒揭全球保險巨頭擬「拒保」AI

生成式 AI 帶來的驚人效率，正在成為全球企業的競爭新武器。然而，AI 造成的風險卻比想像中更難預測，也更難承擔。現在，連最擅長處理風險的產業：保險業，也紛紛開始踩煞車。 《金融時報》報導，包括 AIG、Great American 和 WR Berkley 等美國主要保險公司，最近向美國監管機構申請在企業保單中加入「AI 排除條款」。這些條款不僅排除因 AI 錯誤導致的損失，甚至延伸到任何「使用、內建、或依賴 AI 的產品或服務」。換句話說，只要企業在流程中用到 AI 聊天機器人、AI 模型、Agent 系統，發生問題時保險公司就可以拒賠。 AI 三大特性，讓保險公司都怕 首先，AI 輸出結果的不可預測性、不透明，讓保險公司日漸認為無法承保。即便是在倫敦勞合社市場中專門承保高複雜度科技風險的保險公司 Mosaic，也拒絕承擔來自大型語言模型如 ChatGPT 的相關風險。Mosaic 歐洲網路保險主管 Dennis Bertram 表示，「AI 就像一個黑盒子。」 第二，AI 出錯的責任歸屬，難以界定。連 AI 核保公司 Artificial Intelligence Underwriting Company 共同創辦人 Rajiv Dattani 也告訴《金融時報》，「如果出了問題，沒有人知道誰該承擔責任。」 蘇黎世保險（Zurich Insurance）資訊長 Ericson Chan 表示，當保險公司評估其他由科技引發的錯誤時，通常「可以輕易確定責任歸屬」。然而，AI 風險可能牽涉許多不同的利害關係人，包括開發者、模型建立者以及最終使用者。 因此第三，AI 風險對市場的潛在衝擊「可能呈現指數級放大」。AIG 雖然尚未立刻啟用 AI 排除條款，但其在申請文件中說得很明白：「生成式 […]

「AI 假受訪者」突破檢測、扭曲民調！知識生態系正面臨存亡危機，研究數據恐遭系統性污染

學術界近期發出警告，說明作為許多科學研究數據收集基礎的線上問卷調查，正面臨「存亡危機」。達特茅斯學院（Dartmouth）政府學副教授 Sean Westwood 在最新發表的研究中，創建一個名為「自主合成受訪者」（autonomous synthetic respondent）的 AI 代理工具，並展示該工具如何以近乎完美的能力，大量生成擬真的問卷回答欺騙研究者，甚至能規避用來檢測非人類參與者的「反向識別測試」（reverse shibboleth）。 Sean Westwood 的研究指出，AI 假受訪者已成為迫切且難以察覺的新威脅，這種 AI 回應可能會扭曲民意，進一步污染整個知識生態系統。 AI 如何完美模擬真人受訪者？ Sean Westwood 強調，AI 假受訪者遠比傳統機器人更難被識破，因為 AI 代理可以根據隨機分配的族群屬性來優化並調整其回覆。例如，當 AI 代理的個人資料被設定為教育程度較低的族群時，AI 就會撰寫較為簡單的答案，成功模擬不同教育程度與背景的真人受訪者。 此外，為規避自動化檢測，AI 假受訪者也可以模擬真實的閱讀時間，進一步產生人性化的滑鼠移動，甚至會刻意加入合理的錯字與修正。Sean Westwood 分析，這也讓 AI 撰寫的回答，看起來就像是出自「一個深思熟慮的人」。 另一項更棘手的發現是，AI 代理工具在測試中表現出近乎無懈可擊的能力：在面對 6,000 項檢測機器人回應的注意力檢查（ACQs），以及在多達 43,000 次自動化回應的注意力檢查測試中，AI 代理以高達 99.8% 的通過率成功逃避檢測。另一方面，AI 假受訪者也以「零錯誤率」通過「邏輯謎題」 （logic puzzles）。 當研究資料被 AI 假受訪者污染，整個知識生態系統都會「中毒」 Sean Westwood 研究也指出，這些 AI 假受訪者能以少量回答即可扭曲民調。例如在分析 2024 年美國大選前七項全國性民調時，研究人員發現只要加入區區 10 […]

以雲端為基礎，由 AI 驅動的金融科技如何加速創新？高雄市副市長、AWS、中國信託與 MaiCoin 深度解析

央行總裁楊金龍 10 月在立法院備詢時明確表示「台灣當然有空間發行穩定幣」，並主張會由金融機構發行，顯示官方對穩定幣發展逐漸採取「審慎開放」的態度。面對這樣的新階段，台灣如何加速推動「新金融、新經濟」？在 2025 亞馬遜港都創新日「供應鏈金融與穩定幣論壇」，由數位資產發展研究中心召集人謝明華主持，與高雄市副市長羅達生、AWS 台灣暨香港總經理王定愷、中國信託創新研發部協理李約、MaiCoin 業務副總 Robert Yang，​​探討以雲端為基礎、由 AI 驅動的金融科技對全球創新、金融與產業的革命性影響。 助力在地產業掌握金融科技發展契機，服務全球客戶 羅達生表示，高雄作為台灣出口製造與智慧港口的重要據點，不僅善用生成式 AI 升級日常業務，更透過 VLM 視覺語言模型驅動城市智慧治理，「無論在公部門或私部門的智慧治理，都會面臨鴻溝、跨界的問題，所以我們正在推動新技術的無縫導入，以創造無縫經濟的新模式。另外，穩定幣作為新型支付工具，我們也非常樂意在高雄推動，讓更多企業機構更順利運用資金投資台灣產業及公共建設。」 李約指出，台灣出口國家高度集中在美國、中國、香港、東南亞，其中高度成長的半導體、電子產業面對關稅壓力，往往需要在越南、印度等新地點布局供應鏈，不過這又衍生營運管理和資金調度的新挑戰，「中國信託現在做的就是與這些企業的系統進行高度整合，並搭配 AI 應用最大化減少現金管理的風險。」 Robert Yang 觀察，虛擬貨幣和穩定幣的應用已在台灣企業中逐漸萌芽，特別是用於處理與外匯管制國家的交易，「有出口商與中南美洲或印度廠商進行貿易，已開始透過虛擬資產來取得美元等值的資金，而在國際上，香港的信貸公司也透過虛擬資產來進行結算，以簡化跨境交易流程，降低成本。」 「我們的雲服務將像積木，可以讓所有客戶藉由快速的排列組合、迭代、試錯，解決既有的痛點，並且開發目標市場，」談到穩定幣等金融科技的應用上，AWS 雲端平台扮演什麼樣的關鍵角色，王定愷說明，AWS 解決方案致力協助企業處理數據，以節省成本、提高營收、探索新市場，「在『新經濟』發展中，我們希望結合高雄市府找到應用落地的場域，讓當地產業掌握金融科技發展契機，快速接軌國際，服務全球客戶。」 高雄市目標創造「無障礙穩定幣使用環境」 聚焦穩定幣的使用場景可能有哪些，李約舉例，阿根廷多年來飽受通貨膨脹率困擾，導致當地貨幣「披索」的購買力迅速貶值。在這樣的情況下，與美元或其他保值外幣掛勾的穩定幣作為一種新型金融解決方案，不僅可以有效保護公民的儲蓄免受本國貨幣貶值的侵蝕，還有部分商家甚至開始接受穩定幣作為日常支付手段。而針對跨境業務，李約強調穩定幣能夠提供快速、低成本的全球支付和結算服務，不受傳統銀行週末或假日服務中斷的限制，「隨著台灣和更多使用穩定幣的中南美洲、東南亞等國家展開生意往來，往往需要採用當地主流的支付方式，不過這可能產生稅制、錢包安全等挑戰，中國信託正在逐步解決，並透過與 MaiCoin 的合作，協助客戶提升數位資產的安全性。」 那麼高雄市府如何看待金融科技的新動能？羅達生表示，高雄市目標打造「無障礙穩定幣使用環境」，因此透過結合最強雲端、金融、區塊鏈技術夥伴，希望在服務、製造等產業找到使用場景，創造供需之間的新模式，「針對服務業，我們近期舉辦多場演場會，吸引眾多海外粉絲前來，若能發行使用穩定幣，將可實現更便利的支付方式；針對製造業，高雄石化、鋼鐵、半導體產業蓬勃發展，是國際供應鏈的一環，我們希望和上、中、下游行業一同探討，如何藉由穩定幣打造成本更低、時空限制更少的金融支付應用，甚至落實碳流管理。」 「在穩定幣交易過程中，最困難的是認列會計帳，」Robert Yang 指出，穩定幣目前仍受到一些會計限制，例如手中持有穩定幣沒有在月底或季底處理完成，只能認列為無形資產或是存貨，其價值會隨著時間減損，「目前國際上主要將比特幣認定為無形資產或存貨，而在美國，將穩定幣認列為流動資產來處理收款，台灣主管機關在未來也可以協調會計師公會，或是參考目前的會計準則，將穩定幣納為流動性資產，這會有利於向出口廠商推廣穩地幣的應用。」 「安全 / 負責任與創新，是兩個並行不悖的原則，」王定愷表示，台灣應把握 AI、穩定幣等技術等帶來的機會，並透過公私部門緊密合作、配合主管機關法規、打造沙盒與生態系，進而在新技術競賽裡面彎道超車，「每一次新技術出世都有企業被淘汰，但也有公司、經濟體異軍突起，所以我非常期待接下來 AWS 能和高雄與堅強夥伴們加速整個新經濟合作，協助百工百業以創新解決方案加速出海。」 新技術的出現，提供我們許多彎道超車的機會 針對未來金融科技發展，高雄市府、AWS、中國信託與 MaiCoin 皆抱持樂觀態度。高雄市府強調，監理的目的是深化發展，而非限制發展，因此將持續以開放的心態推動沙盒實驗，目標在兩到三年內促進中央制定明確的規範；中國信託表示，未來將打造數位化的供應鏈平台，創造有利於客戶的生態系，並且讓新解決方案的效益普及化；MaiCoin 則期待監管政策的完善，能帶來更多創新方式，降低虛擬資產交易相關的成本。AWS 總結，「我們每天都面臨新的國際局勢變化，以及新的技術出現，但是這正是最好的時代，提供我們許多彎道超車的機會，也可以提升台灣在全球的能見度。更好的是，高雄市擁有開明政府和強韌技術夥伴，只要我們一起為新技術勇敢，就能夠創造歷史。」

【AI 開發的盲點】兩起事故證明，速度不是生產力，流程才是

AI 編碼工具的市場估值已達 48 億美元，預計未來幾年的年增率仍會維持在二成以上。巨頭的高調喊話更推波助瀾：OpenAI 執行長認為 AI 可以取代工程師一半以上的工作，Anthropic 則宣稱 AI 將能撰寫九成程式碼，Meta 甚至直接表示中階工程師「很快就會被取代」。微軟與 Google 也分別透露，公司內部已有高達三成的程式碼是由 AI 生成。 表面上看來，工程師似乎正站在被取代的邊緣。然而，近期多起事故卻揭示另一種更貼近現實的樣貌：AI 的速度固然令人驚豔，但當工程流程與治理不再成為前提時，AI 不但無法減少風險，反而會加速災難發生。 工程師的角色不會被淘汰，而是變得比以往更不可或缺。 AI 是效率放大器，也是錯誤放大器 最受討論的案例之一來自 SaaStr（軟體即服務行業社群）創辦人 Jason Lemkin。他嘗試以 Vibe 編碼打造 SaaS 社群應用，一邊開發一邊在社群分享進度。短短一週後，他突然宣布發生重大事故：AI 無視他設定的「凍結操作」指令，直接刪除生產資料庫。這種級別的錯誤，即便是最初階的工程師，也幾乎不可能犯。 問題的核心不在於 AI「叛逆」，而是基本工程常識完全缺席。 成熟團隊會嚴格區隔開發與生產環境，後者的權限只授予少數資深工程師，以確保無人能輕易對生產系統進行破壞性操作。Lemkin 在後續討論中承認，他不知道資料庫也需要分層與隔離。於是在這個缺乏工程防護的環境中，AI 忠實執行了不該被執行的指令。 工程文化缺席時，錯誤會自我擴散 Tea 的資安事件也揭示類似問題。這款主打「安全約會」的服務在今年遭遇大規模外洩，共 7.2 萬張照片流入公開論壇，其中包含用戶的身分證件。更糟糕的是，Tea 在自己的隱私政策中承諾會「立即刪除」驗證用照片，但實際上並未執行。 事故的真正原因不是遭到高手入侵，而是資料被放在未受保護的 Firebase 儲存桶，等同直接將敏感資料置於公開網路。這也是工程流程完全缺席的結果。 即使企業擁有再多 AI 工具，只要工程紀律薄弱，AI 帶來的速度只會讓問題放大得更快。 AI 生成程式碼的品質問題正在浮現 隨著 AI 編碼開始大量部署到生產環境，研究開始揭露一個更深層的問題：AI 生成的程式碼，本質上比人類撰寫的程式碼更容易出現安全漏洞。 軟體安全公司 […]

破解灌裝產線痛點！台達以伺服旋蓋機解決方案助力灌裝行業應對低碳、智慧工廠、少量多樣新趨勢，開創產能與品質雙贏新局

平時喝的感冒藥、每天用的保養品，這些罐子的瓶蓋是否鎖得剛剛好，其實攸關產線效率與成本。在低碳生產與智慧工廠浪潮推動下，灌裝行業正從「拚產能」走向「拚精度與數位化」，台達如何成為產業轉型的關鍵推手？ 「以前就是由產線操作員來管理這些設備，但現在大家要的是從數據端來管理生產和應用，」台達機電事業群運動方案事業部總經理黃群皓指出，台達伺服旋蓋機解決方案正是為了應對生產需求轉變而生，透過整合伺服驅動器、高精度扭力感測器與先進控制技術，不僅成功取代傳統的機械凸輪與氣動模式，更確保旋蓋的高精度與穩定性，還能完整記錄數據並串接 MES 系統，讓品質追溯不再是事後補救，而是生產全程中的即時把關。 低碳、智慧工廠、少量多樣：灌裝行業迎來轉型關鍵期 黃群皓分析，目前灌裝行業的新趨勢主要分為「低碳節能」、「智慧工廠與系統化」以及「差異化和彈性」三大面向。首先，在 ESG 浪潮下，客戶不只關心設備本身的成本，更在乎總體持有成本 (Total Cost of Ownership)，包括設備導入時間、產能提升多寡以及降低多少不良率。 另一方面，智慧工廠的概念也推動灌裝產線轉型。過去資訊收集多侷限於單一設備，但現在客戶需要整條產線乃至整廠的資訊收集與串聯，進一步推動物聯網、數據可視化及遠程監控診斷的應用，管理模式也逐步從人工操作轉向數據管理發展。 最後，因為市場需求從「多量少樣」轉變為「少量多樣」，這使得換線需求頻率增加，也讓客戶希望設備商提供差異化、個性化的解決方案，並要求設備具備更快的換線速度與更高的彈性。 黃群皓進一步說明，在面對新趨勢的同時，企業常遇到四大挑戰，精度與速度的平衡難題就是其一。「傳統機電式或氣動方式，雖然可以提升速度，但是會有一些精度上的犧牲，」黃群皓舉例，傳統的旋蓋方式常導致扭力不均勻，因此出現鎖太緊或太鬆的品質問題。其次是換線彈性不足，因為傳統生產模式在面對少量多樣需求時，需要依賴資深師傅的經驗來調整機械凸輪，不僅耗時，也缺乏快速換線的能力。 第三是維護成本與人力的增加，例如機械元件會隨時間磨耗而降低精準度，使企業需要更頻繁地維護與保養，進而增加人力成本。最後則是缺乏品質追溯數據，由於過去使用氣動或機械凸輪模式時，設備無法記錄單品的鎖蓋扭力與角度等數據，製造商也只能透過抽檢判斷品質，無法追溯到具體產品與問題原因，因此難以進行優化。 從藥廠到美妝工廠：台達如何創造產能與品質雙贏？ 黃群皓分享，在製藥業中，難度較高的原因是藥品灌裝量及密封性皆需要符合 cGMP 規範。在使用台達的灌旋一體機將高精度灌裝與伺服旋蓋完整結合，並把多軸驅動器實現運動同步控制後，已成功協助大型藥廠的感冒藥產能，從每分鐘 120 瓶提升至 180 瓶，更重要的是能記錄每瓶旋蓋的扭力數據並上傳至 MES 系統，實現百分之百的品質追溯。「透過伺服旋蓋機解決方案，每一個品項的旋蓋扭力數據，可以被完整紀錄並上傳到廠內的系統中，實現每一瓶皆能百分之百品質追溯的成果，」黃群皓說。 在農化業方面，可以透過台達的單頭旋蓋機，以伺服扭力判斷旋蓋是否達標，並具備夾瓶、取蓋、追蹤、升降與旋蓋等動作，同時有保壓時間以提高穩定性。黃群皓強調，這個方案特別適用於食用油、大桶水與農化品等大瓶子產品，在實際應用後，除了有效解決塑膠瓶蓋容易發生的「滑牙」問題外，整體效率更提升 20% 到 25%。 至於在化妝品業，因瓶身外觀精美且不能刮傷，黃群皓強調台達方案特別聚焦柔和的啟動和平穩的起停控制，並運用精準扭力確保旋蓋一步到位，避免對瓶蓋外觀造成損傷。這能夠有效提高客戶的設備性能、整體競爭力，強化市場區別度。 從精度、速度到追溯，台達如何用五大技術打破產線痛點？ 黃群皓進一步細說台達因應灌裝產線多重挑戰開發的五大技術。首要針對最常見的旋蓋精度不足，台達解法是自主研發的高整合度數位化扭力感測器，能將訊號數位化並提升訊噪比，讓扭力精度控制在 0.2Nm 以內，確保每一瓶都能鎖得「剛剛好」。 第二則滿足響應即時性的需求：以往工序需要外部控制器協助，反應慢半拍，台達在伺服驅動器內建二次開發平台，讓關鍵工藝直接在驅動器執行，大幅縮短反應時間、提升整線的即時性。 第三，面對不同瓶蓋材質，傳統方案往往需要人工調整，台達則透過多功能控制模式，同時管控扭力、角度、圈數與位置，快速因應各式瓶蓋需求，不必依賴老師傅慢慢調。再者，台達驅動器具備智能學習功能，能依據前幾次的旋蓋參數自動優化，逐步逼近最佳扭力與位置，減少人工反覆調校的時間。 最後，品質追溯一直是產業痛點，傳統方案只能抽檢但無法回頭追查，台達方案則能完整記錄每一瓶的扭力曲線、旋轉角度與時間，並即時上傳到 MES 系統，讓品質追溯不再是事後補救，而是全程即時把關。 整合 OT 與 IT，台達讓數據成為工廠競爭力 「我們在工業自動化這一塊的解決方案非常完善，這仰賴我們整個事業群的完整產品線，因此可以從上到下去做一個完整串聯，」黃群皓強調，台達憑藉在工業自動化領域涵蓋元件到軟體的完整產品線，具備 OT 與 IT 整合的優勢。 在 OT 層面，驅動器、馬達與扭力感測器負責數據採集，並即時記錄每一單品的參數，包括扭力數值、旋轉圈數與角度，然後匯集到 PLC 控制器，再透過工業協議上傳至資訊中心；在 IT […]

中小企業的自動化好夥伴：協作機器人，導入前該注意什麼？未來發展潛力在哪？

在自動化技術加速滲透製造與物流業的當下，「協作機器人」（cobots）正快速成為全球企業投資的新焦點。相較於大型工廠常見、需高度封閉與固定設備的傳統工業機器人，協作機器人以更高的安全性、靈活度與成本效益，成為中小企業最務實的自動化選擇。它們能與人類工人在同一個空間並肩作業，也能在不改造既有產線的前提下，協助執行重複性高或需要精準度的任務，使得自動化不再是大型企業才能負擔的專利。 其市場成長速度也反映這股趨勢。根據 Ｍarkets and Ｍarkets 市場研究，協作機器人市場 2024 年規模約為 19 億美元，預計 2030 年將突破 118 億美元。對正面臨缺工、成本壓力與生產品質要求升高的中小企業而言，協作機器人正好補上了人力不足與產線升級之間的空隙。 協作機器人受到中小企業青睞，核心原因在於其導入門檻相對較低。相比需要圍籬、安全裝置與完整產線規劃的傳統機器人，協作機器人體型更小、能耗更低，也不需要對現有流程做大幅變更，因而讓自動化設備的總體預算大幅降低。 許多機器人也提供直覺的示教方式，讓操作員拖曳手臂即可完成動作設定，使沒有程式背景的員工也能快速上手。對身處高度缺工環境、又必須維持一致品質的產業而言，這些特性大幅提升了導入意願。 導入協作機器人的重要課題：安全性、感測能力 然而，協作機器人快速普及，也讓「如何正確導入」成為企業不得不面對的課題。與固定於封閉區域內運作的傳統機器人相比，協作機器人的風險來自其「動態性」，它在開放空間移動、與人協同作業，所有相關的風險也必須重新評估。比方說，人員的動線安排、不同任務切換過程中可能出現的誤動作，抑或是工件掉落、夾爪鬆脫等情況是否會造成傷害，這些都牽涉到企業是否能真正安全地採納協作機器人。 此外，企業運用協作機器人，感測器與碰撞偵測系統變得不可或缺，在導入時，需要確保設備本身或整合方案具備多層次的感測能力，像是 AI 3D 視覺，分辨人與物、動態調整速度、力矩感測偵測碰撞即時停機、以及穿戴式安全裝置辨識特定操作員等。在實務上，企業應確保有至少提供兩層以上的安全偵測機制。 LLM、XR 新技術融合，激發協作機器人更多潛力 新技術的融合，也讓協作機器人的應用更有潛力。例如大型語言模型（LLM）讓作業員只需以自然語言下達指令，如「把這批零件排列成三排六列」即可，系統會將語句自動轉化為機器人動作序列，不再需要人工編寫繁瑣程式碼。 延展實境（XR）也被廣泛用於培訓與協作流程模擬。工程師可先在虛擬工廠中測試機器人動作，作業員也能在模擬環境中演練人機協作，不但降低了學習門檻，也減少了因訓練而導致的生產中斷。這種硬體、AI 與 XR 三者協同的應用，正促成下一波人機協作的新典範。 協作機器人之於製造業者，不僅僅是技術升級的選項，更是重塑產線面貌的工作模式。它們讓企業得以在不犧牲彈性與人力價值的前提下提升效率，並透過更直覺的操作、更高的安全性與更低的導入門檻，真正把自動化的力量帶進中小企業的日常運作。 ＊本文開放夥伴轉載，參考資料：《Frontiers of Engineering Management》、《Robotics & Automation News》、Ｍarkets and Ｍarkets，首圖來源：AI 工具生成 （責任編輯：廖紹伶）

【科技早餐】全球半導體 Q3 首破 2,000 億美元，NVIDIA 登 TOP 20 榜首

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊全球半導體 Q3 首破 2,000 億美元，NVIDIA 登 TOP 20 榜首 根據世界半導體行業協會（WSTS）最新數據，2025 年第三季全球半導體市場規模達到 2,080 億美元，首次突破 2,000 億美元大關，季增 15.8%、年增 25.1%，創下 2009 年以來最強的單季成長動能。2025 年上半年全球半導體銷售額也較去年同期成長 19%，總收入達 3,460 億美元。 這波復甦主要來自 AI 驅動的基礎設施與下一代資料中心需求，邏輯與記憶體產品持續領跑，特別是 GPU、AI 加速器與高頻寬記憶體（HBM）貢獻顯著，美洲、中國與亞太地區皆出現兩位數成長。WSTS 因此將 2025 年全年市場規模預估上調至 7,280 億美元，年增約 15%，並預計 2026 年將進一步逼近 8,000 億美元。 在前二十大廠商中，NVIDIA 以 570 億美元穩居第一，三星與 SK 海力士分居二、三名，記憶體業者普遍繳出雙位數成長成績；非記憶體廠中，索尼影像、超微、博通與意法半導體表現亮眼，聯發科則是唯一營收下滑的公司。WSTS 指出，AI 持續是推動市場擴張的核心動力，多數記憶體公司將資料中心 AI 記憶體視為成長最快的領域。 ＊鴻海火力全開！聯手 OpenAI 佈局美日，從供應商躍升戰略級夥伴 鴻海正式宣布，將從「AI […]

鴻海科技集團數位健康總經理姜志雄：鴻海將打造一整個護理機器人部隊的生態系統

根據國際護理協會調查，2025 年全球護理人力缺口達 590 萬人，照護人員也正面臨著倦怠離職、薪資低落、工作負荷過重等挑戰，可能對於公共健康與全球經濟造成衝擊。在這樣的情況下，醫療產業如何透過智慧應用提升營運及服務效率？在鴻海科技集團與 TechOrange 科技報橘 11/22 於「HHTD 鴻海科技日」聯合舉辦的 「台灣 AI 機器人產業開發大會」，在「AI 智慧醫療生態圈」主題座談匯聚鴻海、大同世界科技、叡揚資訊等重磅講者，解析醫療與科技的協同效應。 AI 智慧醫療機器人的崛起：鴻海引領數位轉型與生態共榮 「鴻海以患者為中心、以醫院為主軸、以科技為橋樑的核心理念，提供照護場域從雲到端的科技解決方案，」鴻海科技集團Ｂ事業群暨數位健康總經理姜志雄表示，鴻海數位健康策略包含生態整合、內容提供、平台解決方案的三大面向，並透過在 2022 年成立「台灣數位健康大聯盟」，支持產業跨域交流、加入數位健康領域，「同時，我們善用院內數據打造多模態醫學模型，不僅協助醫生輔助診斷，也成為鴻海在未來建立主權 AI 軟實力的布局開端。」 剖析 AI 智慧醫療生態圈的協作模式 在「AI 智慧醫療生態圈」主題座談，由科技報橘策略長沈貝怡主持，與鴻海科技集團Ｂ事業群暨數位健康總經理姜志雄、大同世界科技總經理劉盈秀、叡揚資訊董事長張培鏞，共探 AI 智慧醫療產業的協作模式。 「鴻海 Nurabot 的研發過程長達兩年，真正技術困難點其實來自複雜的四朵雲系統控制與協同運作，」姜志雄說明，鴻海運用內部的機器人智能模型訓練算力中心訓練 Nurabot ，接著到鴻海與輝達合作建立的數位孿生場域模擬測試、在邊緣運算物理場域驗證運作效能，也將機器人與醫院內私有雲的隔離環境系統連動。 為了實現 Nurabot 的落地應用，鴻海科技集團Ｂ事業群暨數位健康使用者體驗設計總監林綺凡還利用 3 個月時間訪問醫院 ，掌握護理師與病患的實際需求。姜志雄表示，「我們認為協作機器人將朝著感性方向發展，設計必須具備人性特徵，並且能夠在回答和動作中展現溫暖。」 「藉由 AI 技術與智慧醫療解決方案，我們希望協助醫護人員增能、補位，」劉盈秀指出，針對智慧醫療，大同世界科技提供 AI 掛號客服應用減輕櫃檯人員的壓力，也提供資料交換平台提升醫療機構的營運效率；針對智慧病房，大世科運用 AI 提升交班品質並降低資料整理負擔，同時藉由 AI 培訓解決方案，縮短新進醫務人員了解流程的時間，減輕資深護理師的教學壓力；針對精準醫療，大世科提供 AI 摘要工具幫助醫生快速掌握臨床資訊，輔助診斷與研究，還提供醫療大數據平台與 BI 視覺化管理平台，助力醫療機構監測照護品質和手術品質。 劉盈秀認為，「智慧醫療領域涵蓋廣泛，沒有一家廠商能夠提供 End-to-end 的完整服務，因此特別需要建立生態圈，透過不同技術、能力的結合，一起推動醫療智慧化的目標。」 張培鏞表示，叡揚資訊投入數位醫療，目的是解決台灣長照與老化的社會問題，並響應 […]

鴻海科技集團數位長史喆：鴻海透過「系統整合＋平台化＋具身智能化」策略，加速推動 AI 機器人發展

為協助台灣在全球 AI 機器人浪潮中搶佔領先角色，鴻海科技集團與 TechOrange 科技報橘首次在今（11/22）日於「HHTD 鴻海科技日」聯合舉辦 「台灣 AI 機器人產業開發大會」，邀集 AI 機器人生態圈重要夥伴共探未來機器人發展。 鴻海科技集團數位長史喆在開場表示，「隨著演算法不斷進步，應用場景越來越充實、AI 的使用越來越簡單，機器人一定會走進更多工廠與家庭，所以透過今天舉辦的論壇，我們希望和來自製造業、半導體、醫療不同產業的合作夥伴，來剖析他們在機器人技術、AI 技術，以及對於未來產業發展的一些思考，也和大家分享鴻海在 3+3+3 的產業下，如何發展機器人事業，推動智能製造、智能電動車與智慧城市平台。」 科技報橘社長戴季全指出，AI 持續以驚人的速度滲透到每一個產業、每一個環節，不只是成為提升效率的工具，更是重塑競爭規則的戰略資源，「當 AI 的智慧應用與機器人的實體能力結合，我們看到的將不再是單純的自動化，而是真正的智慧化，將促使台灣將硬體優勢轉化為軟硬整合的全球競爭力。」 經濟部產業技術司司長郭肇中致詞時表示，行政院已通過「AI 新科技-智慧機器人計畫」，將投入新台幣 100 億元的經費，目標在五年內將產值從目前大約 40 億元提升至 500 億元，經濟部也將與業者協作開發機器人，並優先投入於醫療、救災、餐飲和服務等四個急需機器人解決人力短缺的領域，「我們期許台灣能藉由半導體和 ICT 整合的優勢，驅動台灣智慧機器人產業成為國際舞臺上的領跑者。」 鴻海目標從勞動力密集、自動化密集，轉化為 AI 密集 鴻海科技集團數位長史喆在「面向智慧製造的實體 AI 與機器人技術」主題演講時說明，儘管多數企業在加工與倉儲物流方面已經實現自動化，但面對大規模製造場景，特別是系統組裝環節，仍是當前製造業最艱難的挑戰。在過去，企業基於對製造穩定性、成本、產品迭代的需求，傾向利用人力解決問題，因為人力具備更強大的靈活性和可靠性，不過隨著機器人技術從固定程式控制的自動化機械，逐步升級為能夠感知、思考並自主行動的智慧體，鴻海在工業製造、智慧交通、家庭照護、商業服務、農務建築等領域看見更多的應用可能，具備雙臂結構的機器人能透過視覺技術引導組裝，也能夠帶來更多商業價值。 「鴻海 AI 機器人發展路線著重在『系統整合＋平台化＋具身智能化』的策略，」史喆說明，機器人正邁入智能互聯、自主協同的新階段，鴻海正透過 IoT 將所有數據連接進行管理，也推動平台化的工作，例如攜手軟體公司 Intrinsic 開發機器人編程與整合平台，將提供 AI 功能與低程式碼的編程環境，降低機器人使用門檻，「與此同時，我們目標將虛擬仿真、智能化技術和機器人自動化應用整合，以提升智慧工廠導入新解決方案的敏捷度。」 「面對未來的 Physical AI，我們還依據工廠作業複雜度與彈性需求將其區分為三個層級，制定對應的 AI 導入策略，」史喆指出，第一層級的 Physical AI 支援簡單固定的操作，追求重複的精度與速度；第二層級的 Physical AI […]

AI 時代的資安不是防禦，而是治理：2028 前企業必須完成的結構性重編

在 AI 已成為企業營運底層能力的時代裡，網路安全不再只是風險控管，而是組織能否具備未來競爭力的核心條件。 IBM《Cybersecurity 2028: Your workforce, built for the AI frontier》報告（暫譯：AI 前沿下的網路安全 2028），整理了企業在未來三年，必須面對的安全成熟度現況、典範轉移與行動框架，著重於「如何以 AI 為中心，重新設計安全策略、人才模型與技術架構」，並提出可立即採行的實務指引，協助企業從使用 AI，走向成為真正的 AI-原生安全體系（安全與營運流程預設由 AI 驅動，而非事後導入的組織與架構模式。） 📌 《AI 前沿下的網路安全 2028》適合誰閱讀？ 這份報告特別適用以下高度依賴技術、面臨複雜網路安全風險和 AI 整合挑戰的產業，包括：金融服務業、公共部門、能源與資源業、製造業、電信業、零售業等。 適合閱讀的職位包括： 總而言之，這份報告的目標讀者是那些必須同時應對多項典範轉移、需要在未來三年內建立 AI 韌性基礎，並利用 AI 節省網路安全總預算的企業領導者和專業工作者。 🔴 報告洞見 《AI 前沿下的網路安全 2028》報告將接下來的 36 個月，定義為關鍵的「AI 安全轉型衝刺期」，這段時間將決定組織最終是具備 AI-resilient（能用 AI 建構安全能力） 還是會被 AI-disrupted（因 AI 帶來的新威脅與新營運方式而失守）。 面對這場 AI 驅動的地震級變革，組織需要同步調整安全策略、治理模式、人才模型與技術堆疊，才能在 2028 年後具備「AI 為中心」的安全韌性。 目前，組織在 AI-安全營運成熟度 […]

【直擊鴻海科技日】AI 機器人大軍可以鎖螺絲、送檢體、泡咖啡！EV 家族亮點有哪些？

鴻海科技集團在 11 月 21 日、22 日舉行「鴻海科技日」，以「加速想像 （Accelerating Imagination）」為活動主題，展現鴻海轉型為 AI 驅動科技平台服務公司的決心。 開展首日，除了 NVIDIA、OpenAI、Alphabet 等策略夥伴相繼登場外，活動現場所展示的 200 多項產品與技術，涵蓋機器人、電動車、智慧製造與 AI 基礎設施等核心領域，展現鴻海最新的 AI 版圖。其中，又有哪些值得關注的技術亮點呢？ 機器人大軍登場：人形、服務、協作、陪伴，四大類型一次看 在鴻海科技日現場，特別展示與 NVIDIA 深度合作開發的工業級 AI 人形機器人，並有輪式與足式兩種類別。輪式機器人腰部搭載可升降的結構，以適應不同作業高度，現場也模擬機器人在工廠內協助擺放 I/O 板的場景，展示精準操作能力。足式機器人則示範在伺服器產線中執行「鎖螺絲」任務的場景，展現高精度與穩定性。目前兩款機器人仍在概念驗證階段，目標明年正式在產線應用，逐步取代現有高度重複性的工作。 除了工廠外，鴻海也特別展示 Dual Arm Service Robot 這款以 NVIDIA Jetson 為核心的雙臂服務型機器人。在現場， 參觀者可以透過打字方式與機器人互動，也可以輸入希望它製作的飲品，機器人就可以依照指令開始流程。今日有來自法國、日本與德國的參觀者，皆使用各自母語測試，機器人都能順利完成任務。 Nurabot 是一款專為醫療院所設計的護理協作機器人，目標是減輕護理人員在檢體取樣、藥品配送、護理衛教等高重複性工作的負擔。例如 Nurabot 在收到通知後，會自動前往檢體站取件，再依流程返回病房，待護理人員刷證件後，Nurabot 便會自動開啟，完成檢體交付，減少護理人員來回奔走的時間。鴻海表示，目前 Nurabot 已在台中榮總展開實際應用，測試結果顯示，機器人一天可完成 40 到 50 趟任務，相當於人類走 1 萬步的步行距離，減輕的工作量十分可觀。 鴻海旗下的夏普在現場展示一款 12 月即將於日本銷售的陪伴型機器人 PokeTomo。為了讓使用者可以隨身攜帶，或放在任何想安置的生活空間中， PokeTomo […]

為實體 AI 打造金三角、拼主權 AI！鴻海科技日三大亮點一次看

鴻海今（11/21）舉行年度科技大會「鴻海科技日」，發表眾多重大消息，不只邀集多位合作夥伴站台分享、活動前突擊宣布與 OpenAI、Intrinsic 的新合作，到了活動開場，鴻海創辦人郭台銘更與董事長劉揚偉一同現身，成為一大焦點。究竟今年度鴻海科技日還有哪些亮點？ 亮點一：預告 Foxconn Inside，強調製造管理能力 劉揚偉強調，鴻海不只是一家簡單的系統組裝廠，還擁有支援系統的技術，他特別透過三個產品線來說明：智慧型手機、AI 伺服器，以及電動車，並預告未來將在系統內宣布「Foxconn Inside（鴻海在內）」，也就是讓諸多終端都擁有鴻海元件。 劉揚偉也特別強調鴻海的製造管理能力，指出其擁有超過 1,500 條 SMT 生產線、每天能交付 100 萬支手機；在 AI 方面，「我必須告訴您，我們一週可以完成多少個機櫃。我們一週可以完成 1,000 個機櫃。明年還會更多。」他表示這就是鴻海所能達到的規模，一切奠基在製造管理能力與垂直整合基礎之上。 亮點二：拼「主權 AI」，2026 在台部署新 AI Factory 鴻海作為 NVIDIA 雲服務供應商（NVIDIA Cloud Partner, NCP），在本次科技日上，也正式宣布斥資 14 億美元投資建設先進超級運算中心（AI Factory）。該中心將以 10,000 顆 Blackwell Ultra GPU 加速運算，預計在 2026 年上半年部署下一代 NVIDIA GB300 NVL72 AI 基礎設施。 鴻海 Visionbay 執行長姚延宗表示，鴻海會是亞洲首批採用最先進 NVIDIA Blackwell 平台的企業。針對台灣公司應該如何因應 AI 時代，參與對談的 […]

D-Link 友訊科技榮獲「ESG for Culture 影響力獎」長期夥伴獎 以科技連結文化與教育，跨界共創打造永續典範

全球網通領導品牌 D-Link 友訊科技（TWSE: 2332）長期深耕企業永續經營，積極以實際行動回饋社會。以「D-Link, The Link：科技與文化共創的永續公益實踐」專案，榮獲由文化內容策進院主辦之「ESG for Culture影響力獎—長期夥伴獎」殊榮。頒獎典禮於今（21）日上午舉行，由 D-Link 友訊科技執行副總陳宜代表領獎，展現企業以科技為本、串聯文化與教育、跨界共創擴大社會影響力的永續里程碑。 「D-Link, The Link」專案自 2023 年啟動，整合內部資源與外部藝文專業，以多元的課程或營隊形式，邀請弱勢孩童走進 D-Link 友訊科技企業總部，透過結合科技、文化與永續概念的互動課程與志工陪伴，讓孩子們在故事引導、角色扮演與手作體驗中學習網通、資安與環保知識，培養數位素養與創意思維，實踐跨越知識、創意與永續的「科技 × 文化 × 教育」行動價值。在此專案中，文化工作者不僅是活動執行者，更是教育內容的共創夥伴。透過將艱澀的科技與永續議題轉化為生動故事情境，使文化成為知識傳遞的橋樑，也讓科技產業的社會參與更具深度與溫度。 實踐 ESG 願景，形塑共好的永續價值 D-Link 友訊科技長期以「引領智慧生活，共創永續價值」為永續願景，秉持四大核心精神，結合七大永續管理能力，積極推進與聯合國永續發展目標（SDGs）接軌的永續藍圖，形塑兼具科技力與人文力的企業價值。「D-Link, The Link」計畫具體呼應 SDG 1 終結貧窮、SDG 4 優質教育、SDG 9 產業創新與基礎建設，以及 SDG 10 減少不平等等目標，透過文化與科技的結合，讓弱勢孩童獲得平等學習機會，促進教育、科技與社會的共融發展。 截至目前，計畫已舉辦三梯次營隊，累計超過百人次參與，志工投入人次較首屆成長達21倍。此一跨界合作模式不僅激發同仁對文化敘事力與教育溝通的理解，也促進企業內部形成自發性的學習與共創文化，深獲合作夥伴及社會各界肯定。 科技有溫度，結合文化更有力量 D-Link 友訊科技表示，透過與文化內容業者的長期合作，將文化創意融入企業 DNA，讓科技創新更具人文溫度，並使 ESG 精神在真實社會場域中落地生根。未來將持續深化「D-Link, The Link」的跨界合作模式，拓展至更多教育與公益領域，建構可持續、可複製的文化共創平台。D-Link 友訊科技將秉持品牌精神 「One Connection • Infinite Possibilities（專注智慧連網，啟動無限可能）」，持續以科技連結人與人、企業與社會，實踐企業對永續未來的承諾，並以創新行動啟動更多共榮可能。 （本文訊息由 D-Link […]

PowerPoint、Canva 要緊張了！NotebookLM + Gemini 3 Pro Image 打造「可追溯」的 AI 內容工廠

Google 近期推出一系列關鍵的 AI 工具升級，讓企業內容生產能力進入新階段。首先，NotebookLM 新增 Slide Deck（投影片組）與 Infographics（資訊圖）功能，可以從上傳的文件來源中生成簡報與視覺摘要，正面對決 PowerPoint 和 Canva。 此外，Google 正式推出 Nano Banana Pro（官方名稱為 Gemini 3 Pro Image）。作為最先進的圖像生成與編輯模型之一， Gemini 3 Pro Image 更專注在複雜、邏輯驅動的商業資產創建，目前已進入企業和開發者生態系統，Google 也透過將新功能直接嵌入專業工作流程的方式，挑戰 Adobe 和 Midjourney 等競爭對手。 NotebookLM 的「殺手級」新功能，減少用戶編輯與事實查核時間 NotebookLM 近日推出 Slide Decks（投影片組）和 Infographics（資訊圖）兩項新功能，目的是要改變傳統簡報軟體的使用方式。《XDA Developers》形容，NotebookLM 這兩項新的「殺手級」功能，已讓 PowerPoint 和 Canva 變得過時。 與其他 AI 工具可能「隨機生成」的內容不同，NotebookLM 新功能的亮點在於，可以「嚴格遵循文件來源」生成簡報和視覺內容，以確保投影片和視覺化圖表只會參考用戶輸入的資料。這種對來源文件的忠實性，大幅減少用戶編輯和事實查核的時間。 NotebookLM 生成的投影片不僅包含內容，還會納入圖表、文氏圖等資訊圖表，並具有高度連貫性。Google DeepMind 的圖像與視訊產品負責人 Nicole Brichtova 指出，因為目前輸出的圖像無法直接改動，因此下一階段的更新，將著重於讓用戶能直接編輯生成投影片的文字內容。 值得一提的是，支撐這些簡報與視覺化功能的核心模型，正是 […]

【AI 軍備賽】打造國家級 AI 任務小組、人形機器人連番亮相，俄羅斯如何揭開新一輪地緣科技戰？

近日在俄羅斯最大銀行 Sberbank 舉辦的 AI Journey 大會上，俄羅斯總統普丁（Vladimir Putin）宣布，生成式 AI 技術正成為全球領先國家競爭的關鍵策略，因此呼籲成立國家級 AI 任務小組，以協調俄羅斯在本土生成式 AI 模型方面的發展工作。 這種將 AI 展示與國家戰略同步推進的做法，清楚呈現俄羅斯近期在科技領域的「雙重攻勢」：一方面推進國家級重大 AI 政策，一方面密集曝光人形機器人技術。至於這兩個方向，則共同瞄準一個目標：俄羅斯正準備投入下一輪以生成式 AI 和具身 AI 為核心的科技競賽。 成立「國家 AI 任務小組」：建置本土 AI 模型、配置能源設施 普丁在 AI Journey 大會上強調，大型語言模型（LLMs）已經成為傳播資訊和影響國家觀點的主要工具，因此對俄羅斯來說，依賴其他國家設計的 LLMs 是不可接受的。普丁也明確指出，這關乎俄羅斯「國家、技術和價值主權」，所以俄羅斯必須擁有自己一套完整的生成式 AI 技術與產品。 普丁希望建立的「國家 AI 任務小組」，將負責協調俄羅斯在本土生成式 AI 模型方面的工作，並開發資料中心，同時確保相關的能源配套支援。普丁指出，擴展高算力容量是目前俄羅斯的投資焦點，這是訓練下一代 AI 系統的關鍵。為此，俄羅斯也計劃建立小型核電站這一類鄰近資料中心的能源設施，以確保能源供應穩定。 儘管俄羅斯在 AI 方面被認為落後於美國和中國，但 Sberbank 與網際網路企業 Yandex 等主要 AI 焦點公司，已經分別開發出 Gigachat 和 Yandex GPT […]

Fintech 不是比 AI，而是比制度：英國如何建立其他國家都缺的地基？

在全球金融科技競賽中，英國以其獨特的方式重新定義產業規則。這個曾經以傳統金融著稱的國家，如今正轉型為全球最具前瞻性的金融科技中心之一。 英國金融科技產業的崛起並非偶然。該產業為英國經濟貢獻約 110 億英鎊，創造超過 7.6 萬個就業機會，這些數字背後反映的是一個深思熟慮的轉型歷程。 英國的領先地位建立在三大支柱之上：數百年累積的金融信任體系、前瞻性的開放監管框架，以及緊密的跨國金融脈絡。這些基礎使英國在面對人工智慧浪潮時，能夠將傳統優勢轉化為創新動能。 「監理沙盒」讓市場可以大膽創新 英國金融科技生態系統的核心特徵是其開放性與協作精神。「監理沙盒」（Regulatory Sandbox）機制的推出，為這種開放精神提供了制度保障。 透過監理沙盒機制，企業可以在受控環境中測試創新產品，既加速了創新速度，又確保了市場安全。這種「先試驗、後監管」的思維，讓英國成為全球金融創新的實驗場。 開放銀行（Open Banking）框架則將這種開放精神推向新高度。透過安全的數據共享機制，不同規模的金融機構能夠打破數據孤島，創造前所未有的服務整合。這不僅降低了新創企業的進入門檻，也促使傳統銀行重新思考其商業模式。 更重要的是，英國建立了一個獨特的共生生態系統。在這個系統中，成熟企業與新創公司不是競爭對手，而是創新夥伴。透過加速器計畫和策略聯盟，新創企業獲得進入市場和資源的支持，而成熟企業則注入創新活力。這種互惠模式創造了一個正向循環，推動整個產業持續向前。 採用混合雲架構，維持營運穩定 人工智慧當然也正重新定義金融服務的可能性。根據預測，AI 在金融科技領域的應用市場，將從 2024 年的 170 億美元，激增至 2033 年的 700 億美元以上。這個驚人的成長背後，反映的是 AI 從簡單的流程自動化工具，轉變為戰略決策引擎的質變過程。 在英國，AI 的應用深入許多金融服務的各個環節。從即時詐欺偵測到演算法交易，從客戶行為預測到風險評估，AI 正在創造前所未有的效率和洞察力。為了支撐這些應用，許多英國金融科技企業採用混合雲架構，結合公有雲的靈活性與私有基礎設施的控制力，確保在追求創新的同時維持營運穩定。 然而，真正的競爭優勢並不在於技術本身，而在於組織的數位成熟度。成功的企業認識到，AI 不是一個可以簡單安裝的工具，而是需要深度整合到企業文化和營運流程中的變革力量。這意味著企業必須重新設計工作流程、培養數據素養，並建立支持持續創新的組織文化。 主權 AI 概念興起，金融數據尤為重要 隨著技術演進，人才需求也在快速轉變。根據 Robert Half 調查指出，超過九成的財務主管表示，部門將在未來兩年內參與一項重大的數位轉型計畫，例如，工具現代化、遷移到基於雲端的平台、使用人工智慧實現業務流程自動化等。 軟體和技術專長已成為職涯發展的必備條件，這個轉變不僅是技能層面的，更是思維模式的根本改變。金融專業人士必須從傳統的風險規避者，轉變為擁抱創新的變革推動者。 與此同時，AI 的廣泛應用也帶來了新的治理挑戰。在提升詐欺偵測和市場分析效能的同時，AI 也對資料隱私和倫理標準提出了前所未有的要求。英國透過主辦 AI 安全峰會等國際對話，積極推動全球治理標準的建立，展現了其在這個領域的領導地位。 特別值得關注的是「主權 AI」（Sovereign AI）概念的興起。隨著數據主權意識的提升，敏感金融數據在本地儲存和處理變得越來越重要。英國企業正在探索，如何在享受 AI 和雲端運算優勢的同時，維持對關鍵數據的控制權。這種平衡創新與合規的能力，將成為未來金融科技競爭的關鍵差異化因素。 主權 AI 可能成為金融安全的新戰場 回顧英國金融科技的轉型歷程，我們可以清楚看到，其持續領先並非依賴單一因素，而是制度創新、人才培育與信任建設的動態平衡結果。開放的監理文化為創新提供了土壤，協作生態系統加速了創新落地，而對安全和治理的重視則確保了可持續發展。 英國能否在全球金融創新競賽中保持領先，將取決於其如何持續優化這種平衡。特別是在 […]

鴻海與 Intrinsic 成立合資企業 共同打造未來 AI 機器人工廠

鴻海科技集團與 Intrinsic 宣布雙方成立合資企業，共同實現未來智慧工廠（intelligent factory of the future）的願景。利用AI賦能的機器人技術，帶來製造業和工廠車間的生產方式無限潛力，協助生產營運具備更高的彈性、適應性和成本效益。 雙方合資公司設立於美國，重點目標在推動電子產品組裝和更廣泛製造領域的躍進式變革（step change）。其目標是對於不同世代大量重新設計的產品，原先需打造特定自動化解決方案，現在可以轉變為更具通用性的智慧機器人，自動化以往的人工流程，最終目標是實現工廠的全面協調和自動化（full factory orchestration and automation）。 初期，雙方合作將涵蓋組裝、檢測、機器維護管理和物流應用等，一系列應用場景。Intrinsic 的Flowstate，將為鴻海和 Intrinsic 團隊提供一個通用工具，藉此利用業界領先的 AI 能力，如 Intrinsic Vision Model (IVM)，在電子組裝過程中，導入全新的自動化解決方案。 鴻海科技集團董事長劉揚偉表示：「透過與 Intrinsic 的合作，我們能夠運用他們在 AI 驅動機器人技術方面的深厚專業。這種協同作用與我們在全球製造領域的領導地位相輔相成，使我們能夠共同開啟未來工廠的藍圖。」 Intrinsic 執行長 Wendy Tan White 表示：「我們正共同努力，將AI的價值帶入現實世界中。結合 Intrinsic 在 AI 驅動機器人軟體方面的專業能力，以及 Alphabet 在應用研究和平台開發方面的深厚經驗；加上鴻海長期以來的全球生產專業、世界級生產設施以及對製造業未來的願景，我們將加速AI能應用在當今最需要，且最有價值的製造領域。與鴻海建立合作關係，為大規模推廣這些解決方案提供了絕佳的機會。」 鴻海科技集團數位長史喆表示：「Intrinsic 在建立 AI 整合平台和可擴展的 AI 機器人能力方面一直處於領先地位。透過合作，將能夠確保鴻海的智慧製造平台，從數據管理到機器人、AI 和數位孿生領域，在我們工廠內部實現智慧自動化。這次合作將幫助徹底改變我們的工廠營運，使其更具彈性、適應性、技能基礎和可擴展性。從機器人層次的單一任務，到完整的生產線和工廠管理，我們很高興能共同建設未來工廠。」 傳統上，製造商依賴人工生產，或依賴硬性、寫死的機器人與自動化系統，這些系統的設計、編程和維護需要大量的專業知識，其成本和複雜性將機器人限制在可預測、預先設定、高批量的任務中。在現實場域中，對現有的工作站與產線進行製程變更，在技術上與經濟上往往都是不可行的。當前，產品設計、市場需求、客戶群或供應鏈發生變化，快速調整通常也是不可能，或者需要高昂成本。在許多情況下，這意味著在追求彈性與成本之間，人力仍然是執行重複性工作的唯一可行選項，但這也帶來其他問題。 為了解決這個痛點，並實現更高效和永續的生產方式，滿足彈性靈活的生產力，鴻海與 Intrinsic的團隊將共同努力，將 Intrinsic 的 AI 平台能力與鴻海的智慧製造平台整合。我們的目標是實現自適應的智慧機器人解決方案，能夠進一步提升鴻海的生產設施乃至整個生態系統的效率。 Intrinsic […]

鴻海與 OpenAI 宣佈共同在美國打造下一代 AI 基礎設施硬體

鴻海科技集團（Hon Hai Technology Group）與 OpenAI 今日宣佈，雙方將合作聚焦在下世代 AI 基礎設施硬體的設計工作與美國製造。作為共同合作的一部分，OpenAI 將分享對 AI 產業新興硬體需求的洞察，協助鴻海的設計與開發工作，以及在美國據點的生產。OpenAI 將擁有優先評估這些系統，並擁有採購選擇權益。此初步協議不包含採購承諾或財務義務。 隨著 AI 能力的不斷進步，對於新的硬體基礎設施需求也隨之增加，以滿足先進模型所需。此合作將結合 OpenAI 對當前及未來模型需求的深入洞察，以及鴻海卓越的製造專業，兩家公司將攜手，強化美國在地供應鏈，並加速先進 AI 系統部署。在美國建設這些基礎設施，對於強化供應鏈和支持美國在 AI 領域的持續領導地位至關重要。 鴻海與 OpenAI 的合作將專注以下三個核心工作： 設計未來數世代資料中心硬體：OpenAI 和鴻海將共同設計、工程化與開發未來多個代代 AI 資料中心機架，以多項專案同時推動的方式進行，以滿足 AI 時代快速變化的先進模型需求。透過結合 OpenAI 的基礎設施藍圖與鴻海的工程和製造專業，雙方可以更快地讓新系統上線，並且為長期成長的需求確保產能。 強化並簡化美國 AI 供應鏈：兩家公司將共同努力，改善機架架構，使其能夠在美國各地進行製造；擴大採購範圍，納入更多的晶片和美國在地供應商；並擴展本地化的測試與組裝。這將提高可靠性、加快部署速度，並強化生態系統，從而建立一個更具韌性且可擴展的美國供應鏈。 在美國製造關鍵 AI 資料中心零組件：鴻海將在美國製造 AI 資料中心的關鍵設備，包括線纜、網路、冷卻和電力系統。這將支持高效能運算基礎設施的快速建設，並有助於確保經濟效益惠及作業員與製造商，滿足當前和未來 AI 工作負載的需求。 鴻海科技集團董事長劉揚偉表示：「鴻海很高興能 AI 數位時代的先驅者 OpenAI 合作。作為全球最大 AI 伺服器製造商，鴻海擁有獨特的優勢，能夠透過值得信賴、可擴展的基礎設施來支持 OpenAI 的使命，從而加速創新，並擴大全球企業與用戶取得深具革命性AI能力的機會。」 OpenAI 執行長 Sam Altman […]

日本 Lawson 與 7-Eleven 不靠全自動卻成功補人力，關鍵竟是「虛擬店員」？

日本零售通路，近幾年持續面臨嚴重缺工問題，《朝鮮日報》報導，根據日本市場調查公司帝國數據庫（Teikoku Databank）今年的調查顯示，有超過 50% 的日本企業表示他們缺乏正式員工，尤其是零售業者。這樣的缺工現象，對於 24 小時營運、服務量大的便利商店來說，已不只是短期問題，而是影響整體營運效率的結構性挑戰。 面對人力缺口，便利商店業者紛紛加速導入自助收銀、智慧補貨系統，而近年最受注目的，則是「虛擬店員（Avatar Staff）」與「遠端客服」的結合，讓便利商店在不影響服務品質的前提下，補足現場人力不足的問題。 虛擬店員和跨時區遠端同事共事，解決夜班困境 Lawson 是最早一批將虛擬店員導入實體店面的便利商店業者。早在 2022 年，Lawson 就在東京推出第一家使用 3D Avatar 的 Green Lawson 店型，店內設置大型螢幕，讓顧客在使用自助結帳機或查詢商品資訊遇到問題時，可以直接向虛擬角色求助。 這些虛擬角色看似 AI，但實際上是由後端真人員工透過鏡頭與即時操作系統進行回覆。顧客看到的是栩栩如生的 3D 虛擬店員，背後則是遠端操作的人力，透過畫面觀察顧客行為、回答問題或指引操作。 更特別的是，Lawson 甚至跨時區招聘遠端人員。例如有居住在瑞典的日本籍員工，在當地白天時操作日本深夜時段的虛擬店員，完美避開夜班難招人的困境。這種跨國遠端加上虛擬店員服務的模式，讓 Lawson 成功提升夜間營運穩定度，也有效改善人力排班壓力。 Lawson 總裁竹增貞信（Sadanobu Takemasu）指出，一名遠端工作者可同時支援多家門市，每天平均可省下約 90 分鐘的現場人力負擔。對缺工嚴重的便利商店業態來說，這樣的效率極具吸引力。 7-Eleven 導入虛擬店員，支援多語與多店管理 另一個快速跟進的是 7-Eleven Japan。自 2025 年 9 月起，7-Eleven 在日本部分門市正式導入虛擬客服系統，提供與 Lawson 類似的遠端服務模式，但功能更進一步擴張至多語系支援。 7-Eleven 的虛擬角色支援多達 9 種語言，可協助應對越來越多的外籍旅客與在日移工。不論是詢問商品、操作自助機、結帳問題，甚至店內安全監控，都可由虛擬角色串接後端人員完成。 更驚人的是，7-Eleven 設計的後台系統讓每位遠端工作者可同時管理最多三個虛擬角色，等於一個人能跨三家門市「分身作業」，大幅提升營運彈性。 人機協作的混合服務：保留人味，也提升效率 難解的缺工問題，在日本掀起一股「無人商店」的風潮，然而，無人商店卻有明顯的限制：遇到機器故障、操作不熟悉、年齡驗證等情境時，顧客往往求助無門，實際使用中仍充滿「被科技卡住」的挫折感。 Lawson 與 […]

【科技早餐】中東全面升空！美國放行 Blackwell，沙烏地阿拉伯主權 AI 全速衝刺

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊中東全面升空！美國放行 Blackwell，沙烏地阿拉伯主權 AI 全速衝刺 美國首次批准沙烏地阿拉伯與阿聯企業採購 NVIDIA 最先進 Blackwell 晶片，被視為中東追趕全球 AI 賽局的重要轉折。今年稍早，美國仍因國安疑慮拒絕出口高階晶片；此次放行以嚴格安全與通報機制為前提，避免晶片繞道流向中國。 沙烏地阿拉伯動作頻繁。Humain 正打造 500 兆瓦資料中心，未來將搭載數十萬顆 NVIDIA GPU；xAI 也成為首位客戶，馬斯克證實將在當地興建大型數據中心。同時，AMD、思科與 Humain 宣布成立合資企業，以 100 兆瓦專案起跑，目標 2030 年前擴張至 1 吉瓦，服務橫跨亞洲、歐洲、印度、中東與非洲，涵蓋超過 45 億人口。首位客戶 Luma AI 已包下全部算力。 在低能源成本、土地取得快速，以及主權基金加碼投資下，中東正全力打造屬於自己的主權 AI 基地。 ＊黃仁勳：AI 不是泡沫，是全球運算版圖的「轉捩點」 NVIDIA 公布亮眼財報，再度打消市場疑慮。黃仁勳再次否認「AI 泡沫」說法，強調這是全球科技的轉捩點，從寫程式到操作機器人，都將與 NVIDIA 的運算技術深度連結。 根據監管文件，第 3 季 570 億美元營收中，有 61% 來自 4 家未具名客戶，集中度高於 2024 年。NVIDIA […]

波士頓動力機器狗全球部署破 2,000 台，警用擴張引爆倫理爭議

五年前，波士頓動力的四足機器人 Spot 以一段舞蹈影片走紅，許多人第一次注意到它時，可能只覺得這是款能跳舞、走動的科技玩具，但在短短幾年之內，Spot 已大步走入工廠，甚至是警政執法單位。 《Bloomberg》引用波士頓動力未公開資料報導，目前全球已有約 2,000 台 Spot 投入實際運作；在美國與加拿大，更有超過 60 個拆彈小組和特警隊開始將 Spot 視為標準裝備。這些機器狗正在悄悄改變警方處理高風險任務的方式，也重新點燃科技倫理與監管的公共討論。 在最危險的場景，機器狗先上場 《Bloomberg》報導指出，Spot 的主要客戶仍來自工廠、公用事業與能源公司，但近兩年地方執法機構的需求大幅上升。Spot 在警界的角色，比外界想像得更具「實務性」。根據波士頓動力與各地方警隊提供的案例，它最常被派往的，就是那些「人類不適合第一時間踏進去」的場景。 例如 2022 年佛羅里達州聖彼得堡，一名男子在綁架未遂後持槍拒捕，警方派出 Spot 先靠近車輛，以確定他是否帶有武器。麻州的兩起事件中，Spot 一次被用來評估一所中學的化學事故，另一次則在海恩尼斯一起母子挾持事件中進入狹窄空間，以幫助警方確定嫌犯位置。負責操控 Spot 的麻州州警爆破小組隊員 John Ragosa 接受《Bloomberg》訪問時回憶，嫌犯當時「被 Spot 嚇到而愣住」，讓警方得以以催淚瓦斯順利逮捕嫌犯。 這些任務展示了 Spot 在執法現場的價值：當人質位置不明、化學物質可能外洩、嫌犯可能開火，讓機器人先探路，可能比較安全。 Spot 本身可以自主移動、偵測氣體或檢查設備，但在高風險任務中仍依賴操作員透過平板操控，並讓整組警力同步觀看第一線畫面。波士頓動力也仍在調校 Spot 的性能，例如加入專門應對濕滑地面的新模式，或改進其操作物件的能力，以便讓它能在更多場景工作。 麻州州警的 Ragosa 告訴《Bloomberg》，他們會在某些任務中使用無人機與其他機器人，但使用 Spot 的優勢在於，它往往能走到許多無人機無法抵達的地方，而且比其他機器人更有效率。他補充，Spot 的電池續航也更長：依他的經驗，大約能運作一個半小時，而無人機通常只有 20 到 30 分鐘。 美國華盛頓大學法律教授 Ryan Calo 說，Spot 在室內的表現通常也較佳，並且可以被訓練成在沒有遠端操控員的情況下執行自主任務，「很少有無人機能可靠地做到這點。」 英國也在測試機器狗，2026 年可能全面上線 機器狗的應用潛力，不只有北美地區看見。《BBC》報導指出，英國諾丁漢警方正在進行為期三個月的測試，評估是否將一款機器狗用於人質事件、武裝對峙或化學與生物風險場景。 […]

Coinbase 搶攻「兆元級」預測市場！Kalshi CEO：預測市場幾年內就能匹敵股票交易

美國最大加密貨幣交易所 Coinbase 準備推出一項預測市場（prediction market）服務，並由預測市場公司 Kalshi 提供技術支援。不同於傳統資產的買賣或質押，預測市場不屬於傳統交易模式，而是讓用戶可以直接透過加密錢包對未來事件的結果進行押注，如果用戶預測正確就能獲利。 預測市場通常接受用戶使用加密貨幣作為支付手段來對事件下注，例如 Kalshi 通過提供「事件合約」（event contracts）這類針對「未來事件是否會發生」進行押注的金融合約，讓客戶對體育、文化事件和政治等主題的是非二元答案進行押注。 Coinbase 與 Kalshi 的合作內容 在理解預測市場的基本機制後，Coinbase 與 Kalshi 的合作也逐漸浮現脈絡。Coinbase 之所以進入預測市場領域，是自身打造「萬能交易所」（everything exchange）的長遠策略一部分。Coinbase 執行長 Brian Armstrong 曾公開表示，Coinbase 正在探索預測市場的可能性。在正式推出的時程上，Coinbase 預計會在 12 月 17 日的「Coinbase System Update」活動中，公開更多預測市場與其他新產品細節。 在押注內容方面，從 Coinbase 科技研究員 Jane Manchun Wong 在 X 上分享的截圖顯示，未來用戶可能還能針對聯準會的政策決策、加密貨幣價格走勢，甚至新聞事件進行交易。 在營運模式和資金流動設計上，Kalshi 則擔任預測市場後端供應商的角色，積極擴展成為多家應用的底層技術平台。透過 Kalshi，Coinbase 可以使用交易基礎設施。此外，Kalshi 目前接受 Circle 的 USDC 並使用 Coinbase 進行代幣託管，因此當用戶透過 Coinbase 下單時，訂單會被彙整至 Kalshi […]

Google 揭曉在台打造的「AI 基礎建設研發中心」！為何海外第一大基地選台灣？

Google 今（11/20）宣布新辦公室在台北士林開幕，這是 Google 美國總部以外最大的 AI 基礎建設硬體研發中心，已有來自硬體工程、軟體工程與供應鏈團隊共數百名員工。總統賴清德也出席開幕典禮，表示此舉讓全世界看到台灣是建構值得信賴的 AI 的關鍵樞紐。 台灣為何又吸引 Google 成立新辦公室？ Google 已在台灣台北信義、板橋設有辦公室，如今為何又新設辦公室？Google Cloud 全球平台基礎建設研發副總裁 Aamer Mahmood 指出，這間辦公室是奇蹟發生的地方，Google 正在這裡從散熱電力到機械設計研發下一代基礎建設，而這些系統最終將部署在 Google 全球的資料中心。他提及，Google 需要的一切如設計工程師、供應鏈專家、製造合作夥伴和資料中心都在台灣，這種鄰近性能使部署週期時間縮短高達 40%。 Google Cloud 平台研發總經理 Greg Moore 則表示，這間辦公室設有超過 10 多個專業實驗室，用於測試和完善下一代 Google 的 AI 硬體，然後再部署到世界各地。他引述研究指出，AI 可能創造高達 1.9 兆新台幣的經濟價值，Google 致力於成為台灣的合作夥伴，幫助台灣抓住這個機會，成為全球 AI 社群的創新中心。 台灣總統賴清德指出，近年 Google 建立對台灣長期投資的信心與承諾，也讓世界看到，台灣不只是全球技術供應鏈中重要的一部分，也是建構安全且值得信賴的 AI 的關鍵樞紐。 從「幾個人」到「數百人」，基礎建設團隊在台成長三倍 Google Cloud 平台研發總經理 Greg Moore 受訪時表示，這間 AI 基礎建設硬體研發中心的核心工作，涉及所有 […]

營收創新高、GPU 銷售一空，黃仁勳反擊 AI 泡沫論：「我們看到的是完全不同的東西」

NVIDIA 近日公布 2025 年第三季財報，再度展現驚人的營收表現。除了營收達到創紀錄的 570.1 億美元外，資料中心部門營收也創下新高，達到 512 億美元，較去年同期增長 66%。 從需求面來看，NVIDIA 執行長黃仁勳表示，公司的下一代 Blackwell GPU 銷售「非常強勁」，同時雲端 GPU 也已經「銷售一空」。NVIDIA 財務長 Colette Kress 更透露，從今年初到 2026 年底，公司對於 Blackwell 和 Rubin 晶片的營收已有 5,000 億美元的能見度。 NVIDIA 公布財報前：AI 泡沫疑慮升高，Thiel 撤資引發討論 然而，在 NVIDIA 公布財報前，市場其實對「AI 泡沫」的擔憂持續升溫。《WebProNews》報導指出，知名早期科技投資人 Peter Thiel 的對沖基金 Thiel Macro LLC ，在 2025 年第三季清倉所有的 NVIDIA 股份，總價值近 9,400 萬美元。 除了 Peter Thiel 選擇退出，在 NVIDIA 公布第三季財報前，日本軟銀集團也出售持有的全部 […]

AI 用電飆升、互聯卡關、制裁加劇：全球三企業揭開下一代 AI 晶片的設計新方向

生成式 AI 的爆發正在推動全球半導體產業進入一個前所未有的「基礎設施大遷移」時代。當模型參數規模從百億走向兆級，企業不再只關注 GPU 本身的性能，而是不得不重新審視整個 AI 運算的底層結構，因為從電力供應、散熱效率、先進封裝、資料中心互聯，到跨國供應鏈的政治風險，這些因素都將成為影響 AI 發展速度的關鍵變數。 此外，高功耗、互聯瓶頸，以及地緣政治三大力量同時湧現，也迫使產業開始尋找全新的技術突破與供應鏈配置，試圖在全球不斷變動的 AI 晶片版圖中站穩腳步。 PowerLattice 的節能 chiplet，推動「低功耗供應鏈」崛起 全球主要科技公司正加速建立或擴充資料中心，以支撐大型語言模型的訓練需求，這也讓「如何提升能源效率」成為半導體業者最迫切的任務。以提升能源效率為核心的新創公司 PowerLattice ，是由來自 Qualcomm、NUVIA 與 Intel 的資深電氣工程師於 2023 年共同創立，已開發出一項能降低晶片功耗超過 50% 的突破性技術。 這項技術的核心是一顆微小的供電 chiplet，透過讓電源供應更貼近處理器，減少傳輸過程中的能源損耗。PowerLattice 的競爭力不在於提升算力，而是在於以更高的能源效率，進一步降低整體 AI 伺服器的總體擁有成本。 Playground Global 合夥人、前 Intel 執行長 Pat Gelsinger 對此技術給予極高評價，並認為 PowerLattice 帶來的不是單純的晶片升級，而是「重塑整個運算軌跡的世代躍進」。目前，PowerLattice 的首批 chiplet 已交由台積電生產，公司也正與一位未具名的大客戶合作，預計在 2026 年第四季擴大產量。 PowerLattice 創辦人指出，公司所打造的是一個全新的晶片產品類別，意即「第三方電源 chiplet」，這背後代表著巨大的市場機會，因為隨著電力消耗成為 AI 運算的核心挑戰，「省電性」正迅速成為下一代 AI 伺服器的設計基準。這股趨勢不僅將重塑核心晶片架構，也會影響從散熱、電源管理 IC 到先進封裝技術的整個供應鏈。 […]

北美「最自動化」汽車工廠曝光！現代汽車怎麼讓機器人、人類各司其職？

韓國車廠現代汽車正在美國打造一座「未來工廠」，這座位於喬治亞州 Ellabell、耗資約 126 億美元的 Hyundai Motor Group Metaplant，號稱是北美自動化程度最高的汽車工廠，也是現代提升美國本土電動車與電池產能的核心基地。 這裡集結約 850 台機器人、300 台無人搬運車 AGV，並融入了 AI 品管系統、數位孿生技術，以及四足機器狗 Spot。儘管機器人大軍令人目不暇給，但是人類在現代汽車的製造過程中，仍扮演不可或缺的角色。 一座從零開始打造的超級工廠 現代表示，Metaplant 提供了從零設計電動車工廠的機會，而不是改建舊燃油車產線。相比之下，特斯拉在加州、Rivian 在伊利諾州皆採用改建方式。 Metaplant 年產能可達 50 萬輛，製造 Hyundai、Kia 與 Genesis 等品牌車款。現代高層告訴《IEEE Spectrum》，這座工廠的自動化程度已足以媲美、甚至超越日本最先進的製造基地。 在工廠物流區，氫燃料電池貨車載來的零件由 850 台機器人自動卸載。廠內約 300 台 AGV 依照 AI 計算的節奏自主運送零組件，不需軌道也不需人工指揮。到了生產線末端，AGV 還會像雪橇般滑入車底，把車輪夾起、抬升、再把整車運往停放區，完全不需人力駕駛。 這些流程讓人力從搬運與路徑判斷中解放出來，不再依靠經驗決定「零件該去哪裡」。 焊接、沖壓、搬運交給機器人 現代將「危險、疲勞、重複性高」及需要高度速度與精確度的任務全面交給機器人，例如焊接車體、沖壓金屬件、搬運大型車門與組件等。 在多數生產區，人類幾乎不在場。金屬機械臂把鋼板送入沖壓設備，壓製成車架元件；接著，一整排機器人會在無需人工介入的情況下完成焊接。 Metaplant 的焊接車間部署 475 台工業機器人。《IEEE Spectrum》指出，它們能自動壓製車頂、葉子板、車頭蓋等部件，並將成品送往高架儲位。 特別的是，現代首次在量產線上以協作機器人「裝車門」，並能在無安全圍欄的情況下與人並肩工作。這項任務極為繁瑣，必須在不刮傷烤漆的情況下完成。現代 Metaplant 整車組裝部門主管 Jerry Roach 說，這些機器人總是能把車門裝在同樣的位置，對於品質提升相當重要。 機器狗、數位孿生上線，未來加入人形機器人 […]