Archives

不寫程式也能吃到 AI 紅利：資料中心電工年薪可達 30 萬，不輸軟體工程師

2026 年第一季，科技業在三個月內裁掉超過 7.3 萬人，部分統計甚至達到 7.85 萬。Oracle 一口氣砍掉一萬個職位，同時還在加碼 AI 投資；Meta 宣布五月前再裁約 8,000 人；Amazon 透過 AI 縮減企業層級的人力；Block 執行長 Jack Dorsey 把員工人數砍了將近一半，理由是智慧工具改變了遊戲規則。 這些公司給出的理由幾乎一致：AI 帶來的效率提升讓組織不再需要那麼多人。將近一半的裁員案例都被歸因於 AI。 AI 裁員潮的另一面：資料中心建設創造百萬技術職缺 同一時間，另一個領域的人才需求正在爆炸。支撐這場 AI 革命的，是一場規模高達 7,000 億美元的資料中心建設熱潮，部分經濟學家甚至認為這是當前美國 GDP 成長的主要引擎。 Meta 在路易斯安那州興建的 Hyperion 資料中心，面積是曼哈頓中央公園的四倍。這些龐然大物不會自己長出來，它們需要電工、需要懂液冷系統的工程師、需要佈光纖的技術人員、需要 HVAC 暖通空調的專家。 且薪資水準也說明了一切。一般技術員年薪中位數約 7.1 萬美元，資深電工輕鬆超過十萬，而擁有資料中心專業知識，特別是液冷與光纖佈線經驗的電工年薪可達 30 萬美元，與專科醫療或金融業的初階職位相當。 人力資源企業 Broadstaff 執行長 Carrie Charles 形容，這種角色「是一種白領的技術工作」，技術含量高，但不必整天坐在桌前。 跨國人力資源諮詢公司 Randstad 分析超過五千萬則職缺後發現，自 2022 年底 ChatGPT 問世以來，機器人技術員的需求翻倍，HVAC […]

韓國搶做「機器人大腦」： 新創 RLWRLD 如何把真實工作場景，變成 Physical AI 訓練資料？

韓國 AI 新創公司 RLWRLD 正與多家飯店、物流以及零售企業展開合作，將技術熟練的員工在真實工作場景中的動作，轉化為龐大的專業知識資料庫，目標是打造未來可部署於工業現場與家庭的「機器人 AI 大腦」。 《美聯社》報導，首爾樂天酒店（Lotte Hotel Seoul）的餐飲主管 David Park 在頭部、胸前與手部都綁上攝影機，熟練地示範過去九年來在五星級飯店裡做過無數次的宴會餐巾摺疊動作。他的每一個細微動作都會被送進資料庫中，未來將用來教導機器人完成同樣的任務。 從摺餐巾到搬貨上架：把飯店、物流與零售現場變成機器人訓練場 在機器人進入真實世界的過程中，最難跨越的往往是「缺乏真實世界資料」這個門檻。為此，RLWRLD 廣泛蒐集各行業員工的工作動作，像是除了首爾樂天酒店外，還包含韓國 CJ 物流（CJ Logistics）以及日本便利商店 Lawson。在 CJ 物流與 Lawson 的場景中，RLWRLD 的系統會追蹤人類如何抓握、抬起與處理貨物，以及如何整理食品陳列。 這些資料的重點並非單純記錄，而是要精確捕捉人類手部操作中的細節，包含抓握、施力與動作的順序，讓機器人未來能在真實現場執行更細緻的操作。在將員工的影像轉換成機器可讀資料後，RLWRLD 的工程師會親自配戴攝影機、VR 頭盔與動作追蹤手套來重複這些任務，藉此進一步捕捉關節角度與施力大小等深層細節。這些資料隨後就會被用來訓練與測試機器人，並由引導員透過穿戴式裝置引導機器人執行任務。 RLWRLD 的商業策略負責人 Hyemin Cho 指出，目前多數機器人使用的是兩到三根手指的特定任務夾具，但 RLWRLD 專注於開發能模仿人類觸覺的「五指機器手」，因為這種精細的手部操作能力，是未來機器人能否進入家庭與人類密切互動的關鍵。 RLDX-1 模型把人類 Know-how 變成 AI 大腦 RLWRLD 的發展，正處於韓國「實體人工智慧（Physical AI）」的競爭脈絡下。Physical AI 指的是搭載 AI 與感測器、能在真實環境中具備一定自主性進行感知、決策與行動的機器，已超越了傳統工廠裡只能執行重複動作的常規機器人，而 RLWRLD 的目標，正是要打造一層能應用於不同工廠與工作現場的 AI 軟體層，未來甚至計畫擴展到一般家庭中。 為了達成目標，RLWRLD 近期推出以「靈巧度（dexterity）」為核心的機器人基礎模型 RLDX-1，專門支援真實工業環境中的複雜機器人操作任務。RLDX-1 […]

醫療巨頭 J&J 的 AI 實踐：加速新藥開發，開發前期的試驗時間減半

全球藥廠近年開始將 AI 視為新藥研發的重要基礎設施。醫療製藥巨頭強生（Johnson & Johnson，J&J）近期透露，公司已透過 AI 大幅縮短新藥開發前期的研究流程，將原本需要耗費大量時間的化合物篩選與優化工作加快一倍，成為大型藥廠導入 AI 的最新案例。 從分子預測到候選篩選，AI 重塑新藥發現流程 在製藥產業中，新藥開發原本就是極度耗時且高成本的流程。從早期研究、臨床測試到最終上市，往往需要長達十年以上時間與數十億美元投入。大量失敗的候選藥物，也讓藥廠長期承受巨額研發風險。AI 的導入，則讓藥廠開始有能力重新優化這些流程。 根據 J&J，該公司目前將 AI 應用聚焦於幾個核心領域，包括 AI 驅動產品開發、新藥研發流程與供應鏈最佳化。其中，化合物篩選是 AI 最具價值的應用之一。透過大型語言模型與機器學習技術，研究團隊能更快速分析大量化學資料，預測哪些分子結構較可能具備療效，降低研究人員在低潛力項目上的時間浪費。 J&J 資訊長 Jim Swanson 表示，公司已成功透過 AI 加速兩項新藥化合物的開發，其中一項應用於腫瘤治療，另一項則聚焦免疫疾病領域。 目前 AI 雖然還無法完全自主發明新藥，但已能有效協助研究團隊在化合物與生物製劑資料中，快速找出具有潛力的候選藥物。這讓研發人員能更快進入下一階段測試，縮短前期試驗與優化時間。 J&J 以 AI 重塑臨床試驗與製藥細節 除了研發端，J&J 也將 AI 導入藥品製造流程。Swanson 表示，在藥物生產過程中，AI 能協助判定何時應加入溶劑，以及控制最適合的溫度條件，藉此提升製造穩定性與品質一致性。這類應用對大型藥廠而言，會直接影響生產品質與成本控制。 另一項受到高度關注的應用，則來自臨床試驗文件作業。臨床試驗本身涉及大量監管流程與法規文件，過去光是一份完整的臨床試驗報告，就可能需要投入 700 至 900 小時的人工作業。如今，J&J 已利用 AI 協助整理與生成相關內容，將整體作業時間壓縮至約 15 分鐘，大幅減少研究與法規團隊的行政負擔。 J&J 也透露，AI 正被用於改善臨床試驗受試者招募流程。Swanson 表示，公司希望臨床研究能更真實反映全球病患結構，因此 […]

【科技早餐】Google、Anthropic、台日韓半導體同步升溫，AI 競爭從系統層燒到供應鏈

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊Google 把 Gemini 放進 Android 與筆電，AI 進入作業系統層 Google 在 5 月 12 日舉辦 The Android Show: I/O Edition 2026，公布 Android 生態新功能，也替 5 月 19 日、20 日的年度開發者大會熱身。這次重點是全新的 Gemini Intelligence，以及為 AI 設計的新筆電平台 Googlebook。 Google 將 Gemini Intelligence 定位為作業系統層級的 AI 能力，未來會進入 Android、Chrome、筆電、車載、穿戴與眼鏡等裝置。Googlebook 則結合 Android、ChromeOS 與 Gemini，首波合作夥伴包括宏碁（Acer）、華碩（ASUS）、戴爾（Dell）、HP 與聯想（Lenovo），產品預計 2026 年下半年登場，代表 Google 正把 AI 版圖推進個人電腦與多裝置生態。 ＊Anthropic 估值上看 […]

Anthropic 大舉進軍法律 AI：Claude 推 12 款專用工具，讓律師工作流成為 AI Agent 新戰場

儘管近期法庭上屢次出現律師因使用 AI 生成虛假判例而面臨裁罰的窘境，例如加州去年對一名使用 ChatGPT 撰寫上訴狀的律師開出首例罰單，聯邦法官與律師公會也紛紛發布警告，這卻絲毫沒有放緩大型律師事務所全面押注 AI 的腳步。  Anthropic 近日宣布大規模擴展其 AI 助理 Claude 在法律領域的應用。這次更新的重點，是將律師日常高度依賴的資料庫與軟體整合在同一個專業工作流中。為什麼 Anthropic 特別看準法律領域？「法律界正面臨採用 AI 的巨大壓力，而率先採取行動的律師事務所和內部團隊正迅速脫穎而出，」Anthropic 發言人表示，Claude 正在進一步深入知識工作領域，而法律部門已成為最重要且成長最快的產業之一。 瞄準專業工作流：推出 12 款專用工具，把 AI 變成「案件團隊成員」 Anthropic 這次推出了 12 款專為法律實務設計的擴充功能（plug-ins），涵蓋商務法律顧問、勞動法務顧問、訴訟律師、併購盡職調查，甚至法律學生等多元場景。這些工具不僅能部署在 Anthropic 專為知識工作者打造的 Claude Cowork 平台中，還能透過「模型上下文協議連接器（MCP connectors）」無縫嵌入律師事務所的既有系統，包含與 Microsoft 365 整合，讓 Claude 成為貫穿 Word、Outlook 與 PowerPoint 的單一助理。 Anthropic 副總法律顧問 Mark Pike 形容這次升級的差異：「就像是買現成成衣與量身定做並修改過的服裝之間的差別。」 他更生動地表示：「事實證明，只要讓通用模型獲得與律師相同工具的存取權限，這就有點像給工程師一個法律學位。」 現在，大型律師事務所已開始在實際案件中使用這些功能，包括 Freshfields、Holland & Knight 與 Crosby […]

IBM 揭秘 AI 革命下的權力大洗牌：76% 受訪企業設 AI 長，人資長影響力升溫

《CNBC》報導，自 2022 年 OpenAI 發表 ChatGPT 引發 AI 革命以來，全球產業面臨大規模裁員衝擊。根據近日 IBM 發布的報告，AI 不僅影響基層，也正重塑董事會結構與執行長的決策模式。在 2,000 多家受訪組織中，高達 76% 已設立 AI 長（CAIO），與 2025 年僅 26% 的比例相比呈現爆發式增長。 麥肯錫（McKinsey & Company）合夥人 Vivek Lath 指出，這場變革的規模堪比工業革命與數位革命，AI 在推動技術職位增長的同時，也強化了傳統管理職能：59% 的受訪者預期人力資源長（CHRO）的影響力將不減反增，成為企業轉型中的核心力量。 企業掀「AI 長」浪潮，誰該為 AI 負責成新難題 隨著 AI 技術趨於成熟，董事會對於「誰該負責 AI」的界線日益模糊。Omdia 分析師 Lian Jye Su 指出，現有的技術職位如 CTO、CIO 與 CDO，常讓企業在 AI 責任歸屬上產生混淆。面對基礎建設、治理與流程升級等多重挑戰，企業需要專責的 AI 長來統籌轉型，例如 HSBC 與 Lloyds 等金融巨頭，今年皆已設立相關職務。 然而，業界對 […]

AI 落地重塑企業營運場景 叡揚資訊 Solutions Day 聚焦數位韌性與 AI 治理新挑戰

生成式 AI 加速走入企業核心流程，從知識協作、營運管理到資安防護，企業導入 AI 的焦點已從單點工具應用，進一步延伸至治理、風險控管與營運韌性。叡揚資訊13日舉辦「GSS Solutions Day 2026」，以「Always Solving, Always Evolving」為主題，聚焦 AI 治理、數位韌性、AI Agent 協作與永續管理等議題，邀集產官學專家分享 AI 時代下的企業轉型觀察與實務經驗。 邁入成立第 40 年，叡揚資訊張培鏞董事長表示，企業對 AI 的需求已不再只是模型導入，而是如何真正融入既有工作流程與產品服務，並兼顧治理與營運穩定。從公文管理、人資、知識協作、徵授信到資安維運，AI 正逐步成為企業系統持續演進的重要驅動力，也讓企業重新思考數位基礎架構與治理模式。 在趨勢議題方面，國家安全會議諮詢委員李育杰於「2026 全球資安威脅與戰略分析」中指出，台灣正面臨高度密集的網路攻擊威脅，隨著大型語言模型（LLM）逐步被武器化，AI 已大幅提升駭客自動化發掘漏洞與發動攻擊的能力。他強調，企業資安策略需從被動防禦轉向主動治理，透過 AI Agents、自動化弱點修補，以及跨組織情資聯防機制，建立更具韌性的防護架構。 中央研究院資安專題中心執行長、前數位發展部部長黃彥男，則於「AI 風險與治理」中，聚焦 AI Agents 所帶來的新型態風險，包括目標劫持、權限濫用與供應鏈漏洞等問題。他指出，台灣已推動《人工智慧基本法》，並建立 AI 產品與系統評測機制，希望在鼓勵創新的同時，也逐步建立可信任的 AI 發展環境。 面對 AI 與數位化帶來的高度不確定性，叡揚資訊數位韌性辦公室執行長馬正維於「邁向數位韌性之路」中表示，數位韌性已不只是 IT 部門的議題，而是企業治理與營運策略的重要核心。企業需透過制度、流程與技術整合，提升面對突發風險時的持續營運能力，而政府近年也積極投入關鍵民生系統韌性建設，透過雲端架構與多元備援機制，確保極端情境下的基本運作能力。 除了治理與風險議題，本次活動也聚焦 AI 在協作與永續管理上的實際應用。叡揚資訊前瞻技術研究所經理王麒詳於「Thinking Teams with Multi-Agent Collaborations」中指出，AI Agent 未來將從個人助理角色，逐步演變為具備主動協作能力的「Team Agent」，能夠理解團隊脈絡、追蹤任務進度並協助資訊整合。叡揚資訊創新研發中心處長李漢超則於「永續 e 治理：Vital ESG […]

東元於北美首秀高酬載商用無人機動力系統、機器人用關節模組

東元電機於5月12日至14日，聯手美國子公司TECO-Westinghouse Motor Company（東元西屋馬達公司），首度登上北美專業舞台——美國底特律「XPONENTIAL 2026國際海陸空無人載具及自駕系統產業鏈展」。本次展會，東元發布專為高酬載無人機設計的無人機扁線動力系統與榮獲2026台灣精品金質獎的All-in-One機器人關節模組，積極佈局快速增長的商用無人機（UAV）與智慧機器人市場，憑藉子公司TECO-Westinghouse的德州在地化服務，提供客戶「從產品到售後」的完整解決方案與服務支援。 東元電機總經理高飛鳶表示：「此次北美首秀，不僅是東元尖端機電整合技術的成果展示，更是深化北美市場布局的關鍵一步。我們帶來的無人機高性能扁線動力系統與高度整合的機器人關節模組，將直接對應北美客戶在農業、物流、自動化等領域對高效能、高可靠性解決方案的迫切需求。東元目標將與北美無人機整機廠、無人機即服務（DaaS）的供應商及機器人開發者建立深度合作，進一步提升東元在北美智慧動力系統市場的領導能見度。 高酬載無人機扁線動力系統：強化商用無人機動力效能 東元本次展出應用於10至100公斤級高酬載商用無人機的動力解決方案，搭載 T Power Air 12.5kW 扁線馬達與T Power Air TE250 大功率電子調速器。東元已成功將現有EV主流扁線技術導入無人機馬達動力系統，其單軸最大拉力高達76.5公斤，為重載應用（如農藥噴灑、物流運輸）提供強勁動力。相較傳統無刷直流馬達（BLDC），效率顯著提升，可延長無人機飛行時間約20%，解決續航痛點。 專為無人機動力優化：扁線定子搭配永磁採用Halbach陣列之外轉子設計，扭力密度提升25%；馬達最大效率可達91.8%。 此技術已成功導入現有農用無人機客戶，驗證其卓越性能。為強攻北美核心市場，東元正積極推進產品驗證，預計於2026年底取得Green UAS認證，以滿足北美市場之高規格應用供應鏈的嚴格要求。此外，針對中型物流無人機市場的快速崛起，東元同步規劃開發低稀土版的扁線馬達，展現其靈活的市場策略與技術儲備。 金質獎關節模組：All-in-One整合方案，驅動智慧機器人未來 此次同步展出榮獲「2026台灣精品金質獎」的All-in-One 機器人關節模組系統。整合無刷電機、行星減速機、編碼器與感測器等關鍵元件，具備高可靠性、高精度控制與優異環境適應能力，可廣泛應用於機器手臂、四足機器人及人形機器人等智慧移動系統。展現東元於高精密機電與智慧控制技術的研發成果，也持續深化智慧自動化與新世代機電應用佈局。 七十年機電根基，驅動智慧未來 憑藉超過70年深厚的機電技術底蘊，東元持續深化「智慧動力」與「機電整合」核心能力，積極拓展智慧移動、智慧製造與新能源應用等領域。透過此次XPONENTIAL 2026的北美首秀，東元不僅展示其在無人機與機器人兩大前沿領域的研發成果與完整產品佈局，更藉由TECO-Westinghouse的在地化服務優勢，深化北美市場佈局。未來東元將持續整合全球資源，深化國際合作，致力成為驅動全球智慧化應用的關鍵力量。 （本文訊息由 東元電機 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：東元電機。）

晶片傳輸大突破！清大團隊成功開發「四階脈衝振幅調變傳收機」

隨著科技快速發展，晶片設計技術正面臨前所未有的挑戰。在國科會「關鍵新興晶片設計研發計畫」支持下，由國立清華大學電機工程學系彭朋瑞副教授、謝秉璇副教授、電子工程研究所劉怡君副教授及國研院台灣半導體研究中心林銘偉博士共同組成研究團隊，成功開發「四階脈衝振幅調變（Pulse Amplitude Modulation, PAM-4）傳收機」。該技術結合共封裝光元件（Co-packaged Optics, CPO）模組，單通道傳輸速率可達 100Gb/s，有望取代傳統插拔式進行光電轉換的傳輸架構，滿足更高傳輸速率與更低功耗之需求。 PAM-4 傳收機係透過將傳送訊號由傳統 2 種振幅提升至4種不同可能的振幅輸出，以提高訊號承載資訊量，進而有效提升資料傳輸速率。然而，為準確解調 4 種不同振幅訊號，接收端電路架構相對複雜。對此，團隊提出創新之 PAM-4 接收機設計，其核心概念為善用低解析度類比數位轉換器，以實現高速資料的取樣與解調。 此技術能有效降低整體功率消耗，相較於國外各大高速晶片公司於 100Gb/s 傳輸率下使用 7奈米（nm）以下的製程，可在 28奈米（nm）製程下即能實現性能相當之傳收機電路。而此架構特性改良之外，晶片加入多項自我校正之功能，能抵抗晶片在不同溫度下以及因量產所造成之誤差，維持穩定一致的效能，提升實際量產與應用之可行性。 除 PAM-4傳收機設計外，團隊亦以 100Gb/s 電傳收機晶片為核心，結合矽光子載板上之高速光電轉換元件，並透過異質整合封裝技術，成功開發出 CPO 模組，實現 CPO 模組需要高速之矽光子載板開發。矽光子技術是利用矽晶片製作光學元件，使光訊號能於晶片上進行傳輸與處理之技術。與傳統插拔式光模組相比，CPO 模組能夠實現高度積體化的設計，縮減系統傳輸距離，有效提升頻寬及降低功率消耗。 相較於傳統電子訊號，光訊號具有更高頻寬與更低功耗，特別適合高速資料傳輸與人工智慧資料中心應用。透過整合光調變器、光偵測器與電子電路，可實現高速光電整合晶片與先進封裝系統。團隊已開發矽基微環調變器（Micro-Ring Modulator, MRM）達 100Gbps 電光轉換，並整合頻寬大於 50GHz 的高速光偵測器。 該團隊針對此計畫所開發之關鍵技術已取得 6 件美國發明專利及 8 件中華民國發明專利，執行計畫期間也衍生多件產學合作計畫，未來將進一步落實於產業應用，推動我國在相關領域之發展。 （本文訊息由 國科會 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：國科會。）

中國機器人再進化！從人形到四足自由切換，宇樹科技發表 GD01 可載人越野、推倒磚牆

中國機器人公司宇樹科技（Unitree Robotics）近日發表新款機器人 GD01。該機款採用高強度合金打造，外型充滿機甲感，宛如《變形金剛》走入現實。GD01 定位為民用載具，其核心優勢在於形態切換能力，除了具備穩定的雙足行走與足以推倒牆壁的推力外，更能快速切換至四足模式，以應對各類崎嶇地形。 創辦人親自試駕！宇樹科技機器人 GD01 能自由切換形態 《Interesting Engineering》報導，全新變形機甲 GD01 定位為民用，採用胸腔駕駛艙設計，含駕駛員總重約 500 公斤。在官方演示影片中，創辦人王興興親自進入駕駛艙，兩者對照之下，顯見機甲體型巨大。GD01 展現了穩定的雙足步行能力，能輸出推倒磚牆的強大力量，在受到衝擊時會憑藉剛性結構保持平衡。 GD01 的核心亮點在於其「形態轉換」能力：系統可在數秒內自動折疊腿部並調整重心，由雙足人形切換為四足模式，在無需外部協助下穿越崎嶇地形。除了這款大型機甲，宇樹科技近期也同步推出了低成本的上半身人形機器，起價僅 26,900 元人民幣，擁有最高 31 個自由度與模組化設計。 《Global Times》提及，儘管技術驚艷，GD01 距離大規模普及仍有挑戰。中國科技大學技術與戰略研究院副院長陳靜指出，GD01 實際應用面仍面臨上下機不便、電池續航力短、舒適度低及維護複雜等問題。資深電信與科技產業分析師馬繼華則補充，未來在主題樂園、電影拍攝、救援任務及惡劣環境作業等領域，GD01 展現出巨大的應用潛力。 中國人形機器人全球市佔近 90%，宇樹科技年出貨破 5,500 台 《Interesting Engineering》分析，GD01 的問世象徵著宇樹科技在人形機器人市場進一步擴張。而中國人形機器人價格向來具優勢，以入門款 R1 為例，約 6 千美元的售價遠低於競爭對手 AgiBot 的 1 萬 4 千美元；與 Elon Musk 預期未來 Optimus 降價後約 2 至 3 萬美元售價相比，依然極具吸引力。 根據 Omdia 研究，中國企業在 2025 […]

SaaS 生存戰開打：SAP 推 Autonomous Enterprise，要把自己變成 AI 時代的企業營運中樞

SAP 在近日舉行的 Sapphire 2026 大會上宣布推出「Autonomous Enterprise」，被視為 SAP 成立 53 年以來最大規模的 AI 產品發布。這也展現出 SAP 的生存新策略：因為在 AI 代理（AI Agents）時代，市場正在重新評估傳統企業軟體的價值與前景。 從這次的新產品可見，SAP 試圖將 ERP 從過去單純「記錄企業資料與流程的系統」，轉型為一個能讓 AI 代理自動執行財務、採購、供應鏈、人資與客服等核心流程的企業營運中樞。當 AI 技術的發展讓市場開始懷疑企業軟體公司過去收費模式的可持續性，SAP 更必須向市場證明自己不會被 AI 公司取代，而是能站穩企業 AI 的核心，成為不可或缺的治理與編排層。 財務結帳從數週縮到數天：SAP Autonomous Enterprise 如何改寫企業流程？ SAP Autonomous Enterprise 主要由三個層次組成：提供建置與治理基礎的「SAP Business AI Platform」、負責核心流程自動化的「SAP Autonomous Suite」，以及新世代人機互動介面「Joule Work」。 首先，SAP Business AI Platform 將 SAP Business Technology Platform、SAP Business Data […]

Google 搶先 Apple 發表 Gemini Intelligence，揭開 AI 代理作業層大戰序幕

就在 Apple 預計於 WWDC 大會重新展示 AI 功能 Apple Intelligence 的前幾週，Google 率先出手。Google 在「Android Show」活動中宣布一系列 Android 系統重大更新，並以「Gemini Intelligence」為核心主軸，將 Gemini 能力深度整合進 Android 作業系統，涵蓋跨應用程式執行、Chrome 瀏覽器、Android 車載系統，以及筆記型電腦平台。 負責 Google Android 生態系統的 Sameer Samat 在接受《CNBC》採訪時表示：「我們正在從作業系統過渡到智慧系統。」他同時也指出，「這是我們與科技互動方式的根本性轉變，作業系統的每個層面都要隨之改變。」 Gemini 不再只回答問題，而是替你完成任務 Gemini Intelligence 的核心突破，在於 AI 不再停留在對話框內回應指令，而是能夠主動理解手機螢幕上的情境，並跨越應用程式邊界執行多步驟任務。 Google 舉出的具體場景包括：從 Gmail 中找出課程書單並自動加入購物車、長按電源鍵後請 Gemini 將備忘錄中的採買清單直接轉為外送平台的訂單、拍下旅遊手冊後要求 Gemini 在 Expedia 上搜尋適合六人的類似行程。Samat 也以烤肉派對為例說明，使用者可以要求 Gemini 查看賓客名單、規劃菜單，並將食材加入 Instacart 購物清單，待使用者最終確認後才送出訂單。 針對外界對 AI 代理自主行動的隱憂，Samat 強調 […]

近 40% 員工把敏感資訊丟進未授權 AI：Shadow AI 如何讓企業失去資料、權限與 Agent 行為掌控？

隨著生成式 AI 進入日常工作流程，員工私下使用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具加速整理資料、撰寫內容、分析文件與處理信件，已經成為企業難以忽視的風險。由於這些未經公司核准的 AI 工具常透過瀏覽器分頁、外掛或個人帳號使用，其 AI 流量看起來往往就像一般網頁活動，導致 IT 部門難以即時發現。 近四成員工將敏感資料交給未授權 AI，企業卻渾然不知 這種「Shadow AI（影子 AI）」早已不是零星個案，而是大規模的職場現象。《Business Insider》報導，Microsoft 對英國工作者的調查顯示，高達 71% 的受訪者曾在工作中使用未經核准的消費級 AI 工具，其中一半的人甚至每週都會使用。AI 資安平台 Reco 的資料也進一步印證了這個趨勢：在中型企業中，每 1,000 名員工通常約會出現 200 個未授權 AI 工具。 那麼，員工為何要繞過 IT 政策？《Tom’s Guide》指出，這並非單純為了違規，而是因為 AI 真的能協助處理爆量信件、瞬間摘要會議、重寫 email、生成報告、分析試算表與加速寫程式，為員工省下大量工時。以生技研究領域工作者 Gregg Bayes-Brown 為例，即使過去身為企業內部的 AI 規則制定者，他仍使用了未核准的個人 Google 帳號存取 NotebookLM，因為這能將原本約 150 小時的繁雜工作，大幅壓縮到 30 分鐘內完成。 Shadow AI 比 Shadow IT […]

星巴克、漢堡王都在做：零售品牌如何聯手 OpenAI，靠 AI 縮短購買路徑

根據《AdAge》報導，零售與餐飲品牌正加速將 ChatGPT 轉化為新的消費入口。近期，星巴克宣布在 ChatGPT 生態系測試全新專屬應用，讓消費者可以直接透過自然語言描述需求，由 AI 推薦飲品並協助完成訂單流程。 點餐不是看菜單，是看心情點餐 《商業內幕》根據星巴克公布的功能指出，用戶現在不一定要先研究菜單再下單，而是能直接向 ChatGPT 描述自己的偏好與情境。例如想找低糖、高蛋白飲品，或是希望來一杯符合陰天氛圍的咖啡，甚至上傳當天穿搭照片，ChatGPT 都能生成相對應的飲品建議。使用者還能在對話中調整客製化選項，包括加入奶蓋、抹茶粉等配料，接著選擇附近門市，最後再跳轉至星巴克 App 或官網完成結帳。 星巴克數位與會員平台主管 Paul Riedel 表示，過去一年觀察到消費者在點飲料之前，往往先有的是「感覺」而不是「菜單需求」。因此，品牌希望透過 ChatGPT 直接切入這種靈感產生的瞬間，讓飲品推薦更貼近當下情緒與生活情境，同時提升消費者對產品的期待感。 該功能目前屬於 Beta 測試階段，主要適用於美國市場，並非全球同步推出。星巴克強調，這次合作的目的之一，是觀察消費者如何透過生成式 AI 與品牌互動，再進一步優化未來的數位體驗。 不只是回答問題，AI 正逐步接管購物流程 星巴克此次和 ChatGPT 合作，業界關注的不只是 AI 推薦飲料本身，而是零售交易流程正在發生變化。過去，ChatGPT 多半被視為資訊搜尋工具，如今則逐漸朝向能夠協助完成購買的 AI 代理角色發展，它不再只是回答問題，而是能代替使用者執行部分消費決策與購物流程。如此一來，消費者不需要反覆切換搜尋引擎、品牌官網與外送平台，只要在聊天介面輸入需求，AI 就能結合品牌資料、商品選項與歷史偏好，自動生成建議並推進交易，做到一條龍完成商品發現、推薦、客製化與訂單啟動。 不過，目前各品牌的 AI 應用成熟度其實仍有差異。以星巴克來看，ChatGPT 已開始介入商品推薦與訂單啟動流程，因此更接近真正的「AI 代理商務」。但部分品牌目前仍偏向 AI 搜尋或導購輔助功能，尚未完全進入自主代理階段。 例如，漢堡王與 Firehouse Subs 目前推出的 ChatGPT 應用，主要聚焦於附近門市查詢、優惠推薦與餐點探索；DoorDash 與 Uber Eats 則讓用戶能透過 AI 將食譜轉化為可購買的生鮮清單，或快速瀏覽餐廳菜單並建立訂單。這類服務雖然提升了聊天式購物體驗，但 […]

【科技早餐】黃仁勳臨時登上空軍一號，NVIDIA H200 可能重回美中談判桌

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。 ＊黃仁勳臨時登上空軍一號，NVIDIA H200 可能重回美中談判桌 《路透》報導，NVIDIA 執行長黃仁勳臨時加入美國總統川普（Donald Trump）本週訪問中國的行程，與十多位美國企業執行長同行。知情人士透露，川普看到媒體報導黃仁勳未受邀後，臨時致電邀請他加入；白宮記者也拍到黃仁勳在阿拉斯加登上空軍一號，隨川普前往中國。黃仁勳原本不在白宮稍早公布的企業領袖名單中，名單包括 Tesla 執行長馬斯克（Elon Musk）與 Apple 執行長庫克（Tim Cook）等人。 NVIDIA 發言人表示，黃仁勳是應川普邀請出席峰會，以支持美國與政府政策目標；白宮則稱，黃仁勳行程有所調整，因此最終能夠成行。美國商務部長盧特尼克（Howard Lutnick）上月指出，NVIDIA H200 晶片尚未銷往中國，原因是難以取得中國政府許可。黃仁勳臨時加入訪中行程，也讓 H200 是否列入峰會議程，成為市場關注焦點。 ＊OpenAI 可望省下 970 億美元分潤成本，企業 AI 部署同步加速 OpenAI 與 Microsoft 達成最新協議，將 OpenAI 支付給 Microsoft 的營收分成上限設定在 380 億美元。這項安排預計可讓 OpenAI 在 2030 年前節省高達 970 億美元支出，也代表雙方合作關係進入新的財務安排。過去 Microsoft 不只投資 OpenAI，也提供雲端運算資源；但隨著 OpenAI 估值升高、營收擴大，未來收益如何分配，已成為市場關注焦點。 同一時間，OpenAI 也成立合資公司 OpenAI Deployment Company，初期規模超過 40 […]

三星、現代皆押注：新創 Config 融資 2700 萬美元，要成為「機器人界台積電」

隨著實體 AI 熱潮升溫，專注機器人訓練數據的新創 Config，獲三星、現代、LG 等南韓製造業資本押注。Config 將自身角色類比為台積電在晶片產業的定位：台積電為 Apple、NVIDIA、AMD 等企業代工晶片，但本身並不與客戶競爭，Config 希望在機器人領域專注提供訓練 AI 所需的數據，而非直接開發機器人產品。 機器人 AI 供應鏈成形？實體 AI 熱潮帶動 Config 估值破 2 億美元 《TechCrunch》指出，亞洲近年積極投入實體 AI（physical AI）與機器人技術，而背後推力，正是該地區累積的製造業實力。南韓、日本、中國與台灣皆以製造、出口與供應鏈體系為經濟核心，這套產業基礎也延伸到 AI 領域，帶動機器人相關技術與資本加速發展。 在這波趨勢下，新創公司 Config 於 2025 年成立，由前 Meta 研究員、前 TwelveLabs 首席科學家 Minjoon Seo 與來自 Waymo、Google、Naver 的團隊共同創辦。此次種子輪由三星創投領投，募資金額達 2700 萬美元，推升公司估值突破 2 億美元，累計募資達 3500 萬美元。 參與投資者還包括現代汽車創投 ZER01NE Ventures、LG Technology Ventures、SKT America，以及 Mirae Asset Ventures、韓國開發銀行（KDB）等機構。《TechCrunch》說明，隨著越來越多大型製造商希望掌握自己的機器人 AI […]

前 OpenAI CTO 領軍新創 Thinking Machines 發表互動模型，讓 AI 可以邊聽、邊看、邊回應

前 OpenAI 技術長 Mira Murati 創辦的 Thinking Machines Lab 近日發表「互動模型」（interaction models）的研究預覽。這項研究的出發點在於，現有 AI 模型多半仍停留在「回合制」的互動模式，也就是使用者必須完整說完話或打完字，模型才開始處理，然而在模型生成回覆的期間，AI 的感知會完全凍結，無法持續接收新資訊或察覺使用者當下的狀態。 Thinking Machines 認為，這種單線式的互動不僅限縮人類知識、意圖與判斷傳遞給模型的空間，也讓 AI 的工作過程更難被使用者即時理解與修正。因此 Thinking Machines 期待 AI 應該像人與人協作一樣自然，能夠持續接收語音、影像與文字，並能即時思考、回應與行動。 200 毫秒一個 micro-turn，讓 AI 可以更快速產生反應 為了打破上述瓶頸，Thinking Machines 試圖將「互動」變成模型的原生能力，而非僅在文字模型外加上一層語音辨識的包裝。Thinking Machines 的做法是將互動拆解為每 200 毫秒（200ms）一個的「micro-turn」。在這套架構下，模型接收的是連續不斷的串流，並在連續的時間軸上交錯且同時處理輸入與輸出，不再等待完整一輪對話結束。這就代表沉默、重疊說話、插話與視覺線索，都能直接成為模型判斷何時回應、何時等待的上下文。 Thinking Machines 指出，這套架構讓互動模型能做到無縫的對話管理、語音與視覺的插話、同步說話與時間感知，甚至可以在對話中同時進行搜尋、呼叫工具或生成 UI。《The Verge》也舉出相關展示案例，像是模型能在聽故事時辨識提及的動物、即時翻譯語音，或者在看到使用者駝背時主動出聲提醒。  一邊對話一邊思考的「雙模型架構」 為了要讓 AI 能在極短時間內反應，同時又能處理複雜任務，Thinking Machines 採用了「互動模型」與「背景模型」協同運作的雙模型架構。前端的互動模型負責維持與使用者的即時交流，當任務需要更長時間的深度推理時，互動模型不會讓使用者陷入漫長的等待，而是將完整的對話脈絡交給非同步的背景模型處理。 當背景結果產生時，互動模型會將其自然地編織進當下的對話中。這種分工機制讓 AI 有機會一邊聽取使用者回饋、一邊執行複雜任務，讓使用者同時享有極低延遲的回應，以及推理模型在規劃與代理工作流（agentic workflows）上的強大能力，這也創造出了一種更接近「協作」而非單純「提示詞輸入」的體驗。 效能數據亮眼，但距離成熟產品仍有挑戰 在效能表現上，Thinking Machines 公布的基準測試展現雙模型架構的潛力。例如 […]

聯手 Intel、Cisco 等巨頭！OpenAI 推出 Daybreak，打造橫跨軟體供應鏈的資安防線

OpenAI 發表名為 Daybreak 的新資安計畫，建立於先進 AI 模型、Codex，以及多家資安公司的合作網絡之上。該計畫主要面向開發者、企業資安團隊、研究人員，以及與政府相關防禦單位，協助他們在軟體開發流程早期，更快驗證與修補漏洞。 AI 資安軍備競賽升溫：OpenAI 推出 Daybreak 重塑資安流程 《The Verge》指出，OpenAI 這次推出時間點，距離其競爭對手 Anthropic 宣布 Claude Mythos 約一個多月。Anthropic 當時表示，這是一款專注資安的 AI 模型，因為風險過高而無法公開發布，只能作為「Project Glasswing」計畫的一部分私下提供。與 Anthropic 發起的 Glasswing 類似，Daybreak 也並非基於單一 AI 模型建構。 Daybreak 把 OpenAI 模型視為資安防禦流程的一環，而不只是程式開發助手。該計畫把安全程式碼審查、潛在攻擊路徑分析、漏洞修補驗證與供應鏈風險分析等能力整合進 Codex Security（OpenAI 的應用程式安全代理）。OpenAI 表示，目標是協助團隊識別高風險漏洞、在程式碼儲存庫中生成並測試修補方案，回傳可稽核的證據至既有資安系統。 此次也導入一套模型分級存取機制「Trusted Access for Cyber」，依據使用者身分與任務風險，提供不同權限等級的 AI 模型存取。在該框架之下，OpenAI 提供三種不同模型配置：標準版 GPT-5.5 仍為一般工作的預設模型，而具備 Trusted Access 的 GPT-5.5 則面向已驗證的資安防禦團隊，用於安全程式碼審查、漏洞分類、惡意程式分析、偵測工程與修補驗證等任務。GPT-5.5-Cyber，則被定位為權限較寬鬆的限量預覽版本，用於紅隊演練、滲透測試與受控環境驗證等授權的專業資安工作。 目前 Daybreak 尚未全面公開。OpenAI […]

Google 首次攔截 AI 零日攻擊，駭客武器化漏洞的高速戰役正式開打

多年來，AI 是否會幫助駭客更快找到漏洞、生成攻擊程式，一直是資安圈最擔心的問題之一。但如今，這個風險不再只是理論，而是正式進入實戰階段。Google 威脅情報小組（Google Threat Intelligence Group）發布最新報告指出，他們首次發現並阻止了一起駭客利用 AI 發現並武器化零日漏洞的網路攻擊事件。 零日漏洞是連軟體開發商本身都尚未知曉的安全漏洞。過去這類漏洞極為稀有且威力強大，甚至能在地下駭客交易市場上賣出數百萬美元高價。Google 雖然沒有透露是哪一個組織發動攻擊，但指出中國與北韓相關的駭客，對於如何使用 AI 來發現這類漏洞展現高度興趣。 一個 Python 腳本、一個 2FA 繞過漏洞，差點釀成大規模攻擊 根據 Google 報告，攻擊者為「知名網路犯罪威脅行為者」，目標是一款廣泛使用的開源網頁式系統管理工具。攻擊者發現了該工具雙重驗證（2FA）機制中的一個高階語意邏輯漏洞：開發者在程式碼中硬性建立了一個信任假設，使攻擊者得以在取得有效帳號憑證的前提下繞過 2FA。 攻擊者隨後以 Python 腳本撰寫了漏洞利用程式（exploit），準備發動大規模利用行動，但在造成損害前已被 Google 阻斷。Google 表示已即時通知相關軟體開發商與執法機關，並協助完成修補。 Google 如何判斷是 AI 做的？ Google 研究人員判斷此次攻擊有 AI 介入，主要依據是 exploit 程式碼本身的多個異常特徵，包括出現「幻覺式 CVSS 評分」、過度詳盡的說明性文字（educational docstrings）、結構化的教科書式格式，以及人類工程師在正常情況下不會加入的多餘說明內容。 美國國家安全局前網路安全主任 Rob Joyce 在公開發表前受邀審閱這份報告，他表示 AI 生成的程式碼不會自我揭露，但 Google 所找到的這些線索，「是目前最接近犯罪現場指紋的東西」。Google 威脅情報小組首席分析師 John Hultquist 告訴《紐約時報》，Google 另掌握其他佐證駭客程式碼是由 AI 編寫的指標，但拒絕討論這些證據。 […]

OpenAI 成立 Deployment Company：引進 150 名前線部署專家，瞄準企業 AI 落地難題

過去幾年，無數企業已經導入 OpenAI 的產品與 API，目前企業客戶已佔 OpenAI 營收超過 40%，且預計在 2026 年底前將與消費者業務營收並駕齊驅。然而，企業 AI 的下一階段挑戰，已逐漸轉向如何將模型串接既有資料、工具、控管機制與工作流程，讓 AI 成為日常營運中穩定可靠的一環。 如同 OpenAI 營收長 Denise Dresser 近日接受《CNBC》採訪時所言，企業 AI 的採用已來到關鍵「轉折點（tipping point）」。她指出：「AI 逐漸有能力在組織內完成越來越有意義的工作，現在的挑戰是協助企業將這些系統整合到驅動其業務的基礎設施和工作流程中。」為了解決這個痛點，OpenAI 宣布成立全新的 Deployment Company，加速企業將 AI 導入真實業務流程。 成立 Deployment Company，從模型供應走向企業部署 成立「OpenAI Deployment Company」代表 OpenAI 的企業策略正從純模型供應商，延伸至系統部署與整合服務，且目標非常明確：協助企業組織打造並部署能實際運作的 AI 系統。 Deployment Company 的核心運作模式，是將專精於前沿 AI 應用的「前線部署工程師（Forward Deployed Engineers, FDEs）」直接嵌入客戶組織內部。Denise Dresser 如此描述這些 FDE 的實際工作樣貌：「前線部署工程師可以與組織及其使用者坐在一起，了解工作流程，然後協助他們把後台應用程式連接到模型，並在每個工作流程中真正建立智慧。」 在實務操作上，典型的企業專案會先由 OpenAI 的 FDE 啟動診斷，判斷 […]

軟體開發成本趨近於零，企業護城河還剩什麼？陶韻智：下一個競爭關鍵是獲客、價值主張與 AI 管理力

專訪：戴季全撰稿：李昀蔚 生成式 AI 正在讓軟體開發成本快速下降。過去，企業如果想開發系統、串接 API 或改造內部流程，往往需要仰賴高階工程師、外部廠商或大型軟體服務，但如今，AI 已經能協助完成前端、後端、資料庫、介面設計，甚至跨語言與跨國市場推廣。 本集《全新一週》邀請到《AI First 自我升級革命》作者、前 LINE 台灣總經理陶韻智，深入分析當軟體開發成本趨近於零後，企業競爭門檻的移動方向，以及 AI 時代下的工作管理思維及個人職涯走向。 AI 讓軟體能力普及，企業競爭門檻回到獲客與價值主張 過去常說「軟體吃掉全世界」，但實際上大多數企業受限於優秀工程師數量稀缺與培養成本高昂，並沒有能力自行開發軟體。然而，隨著 AI 加速發展，情況正在發生翻天覆地的改變：現在 AI 在多項軟體工程評測上的能力已逼近頂尖工程師水準，這代表過去找不到專業人才的公司，如今也能輕易打造專屬自己的軟體服務。 陶韻智舉例，如果有傳統產業想將台灣的 ERP 系統串接至 Amazon、Walmart 等美國平台，過去可能需要後端工程師與外部廠商互相協作，過程非常繁瑣，但如今在 AI 助力下，企業自行串接 API 的門檻大幅降低，已不再是「癡人說夢」。 更值得注意的是，AI 將無情侵蝕傳統軟體業引以為傲的「護城河」，例如轉換成本（Switching Cost）。以 Salesforce 為例，過去企業常因資料庫綁定、API 複雜等因素難以搬遷，但現在只要透過 AI Agent 或瀏覽器，就能逐步完成資料轉移，瞬間打破過去看似難以跨越的壁壘。 「所有企業的競爭門檻，本來就是獲客能力，」陶韻智進一步強調，「真正的競爭門檻，一直都是跟客戶的關係、價值主張這些的實現，那現在原本作為壁壘的，可能會被一個 AI Native 的公司侵蝕。」陶韻智表示，當軟體能力不再是少數公司的專利，企業的資源分配也將隨之改變：過去企業可能將一半的時間花在產品開發、一半花在市場推廣（Go-to-market），但是當 AI 讓產品開發變得容易，企業未來可能將高達 95% 的精力投入在獲客、行銷與客戶關係的維護上。  延伸閱讀：AI 不只讓軟體開發門檻降低，也迫使企業必須重新定義「人力」與「生產力」，陶韻智在《全新一週》的下集節目中指出，企業不能只把 AI 當工具或 IT 專案，而要把它納入數位勞動力，重新設計組織流程與人均產值目標： AI 是時代的核彈，許多企業卻還當沖天炮在用？陶韻智：下一場競爭關鍵，是把 […]

交付提速 85%、物流成本降 42%：Lenovo 北美最大生產基地的混合 AI 實戰成果

製造業從不缺乏 AI 的遠大願景，當多數企業還在為 AI 試點專案的投資報酬率發愁時，Lenovo 在智慧製造的應用，已經做出成績。 交付提速、物流成本降低：打造有感應力的生產系統 其最具代表性的案例來自北美最大生產基地，該廠導入 AI 與生成式 AI 技術後，整體營運效率出現顯著變化：前置時間大幅縮短 85%，意味著產品交付速度獲得根本性提升；物流成本下降 42%，顯示供應鏈調度與資源配置達到更高精準度；整體生產力提升 58%，反映 AI 已成為推動產線效能的關鍵引擎。這些數據不僅驗證技術可行性，也顯示 AI 在製造現場具備直接的商業價值。 在品質管理層面，Lenovo 採取的是系統性整合思維。傳統製造依賴特定節點的檢測機制，容易形成資訊斷點，影響問題追蹤與改善效率。Lenovo 則透過機器視覺、邊緣 AI 與數位孿生技術，讓品質監控與生產流程緊密連結。當缺陷在產線上出現時，系統可即時辨識並觸發分析流程，快速定位根本原因，避免問題擴散至後續環節。這種架構讓品質數據能與物料流動、設備運行狀態以及上游供應條件產生關聯，形成可持續優化的回饋機制，使整體製造系統具備更高的適應能力與穩定性。 在實際應用中，Lenovo 已於巴西、匈牙利與墨西哥等地導入自動化品質檢測機器單元，將 AI 模型與機器視覺整合進現場作業流程。這類系統能在產品通過檢測站點時同步完成判斷與分類，降低人工檢測的不確定性，並提升一致性與效率。當品質管理轉為即時且連續的過程，製造現場便能更快速回應變化，減少浪費並提升整體產出品質。 聯網供應鏈的威力：iChain 平台如何終結資訊斷點？ 在更宏觀的供應鏈面向，Lenovo 推出 iChain 平台，將供應商、物流夥伴與製造端整合於同一數據網絡中。透過即時且安全的數據共享，各方能同步掌握庫存狀態、生產排程與需求變化，提升協同效率並降低資訊落差。這種多層級可視化能力，使企業在面對市場波動時能更快做出調整，強化供應鏈韌性。 電子製造商海信（Hisense）的導入案例進一步說明其成效。該公司在營運環境中採用 Lenovo 的 AI 驅動監控解決方案後，實現了 100% 的監控覆蓋率，讓系統運行狀態全面透明；同時，警報數量減少 40%，代表系統能更精準識別真正需要關注的問題，避免過度干擾；問題調查速度提升 50%，則顯示 AI 在事件分析與定位上的效率優勢。這些改善直接降低營運風險，也提升整體生產穩定性。 為了讓 AI 能順利進入實際生產環境，Lenovo 也強調部署前的驗證機制。透過搭載 NVIDIA 的平台，企業可在模擬環境中訓練與測試機器人系統，確保其在真實場景中具備足夠準確性與可靠性。這種模擬能力有助於降低導入風險，並加快自動化專案的推進速度。 Lenovo 在智慧製造上的布局，不侷限在單點工具的革新，而是打造一種「混合 AI」的整合架構。這種架構最核心的價值，在於將現場人員從冗餘警報中解放出來，並透過數位孿生與模擬技術，在第一顆螺絲釘鎖下前就預見風險。 ＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Lenovo […]

【科技早餐】OpenAI、NVIDIA、Intel 同場卡位，AI 算力戰從網路層燒到資本市場

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。 ＊OpenAI 攜五大科技廠補 AI 訓練瓶頸，算力戰延伸到網路層 OpenAI 宣布，已與 AMD、博通（Broadcom）、英特爾（Intel）、Microsoft 與 NVIDIA，共同開發新的超級電腦網路協議 MRC，也就是多路徑可靠連線。OpenAI 表示，前沿模型訓練仰賴大型 GPU 叢集，資料必須在 GPU 之間高速移動，隨著訓練規模擴大，瓶頸不只在晶片本身，也出現在網路傳輸效能與穩定性。 MRC 的目標，是提升大型訓練叢集中的 GPU 網路效能與韌性，降低因網路壅塞或連線問題造成的訓練中斷。這項協議也已透過開放運算計畫（Open Compute Project）釋出，供產業採用。這代表 AI 基礎建設競爭，正在從單一 GPU 效能，延伸到晶片、網路、雲端平台與整體系統架構。 ＊Cerebras 傳上修 IPO 價格，AI 晶片熱度延燒資本市場 《路透》報導，AI 晶片新創 Cerebras Systems 因投資人需求強勁，傳出計畫上修首次公開募股，也就是 IPO 的價格區間與發行規模。消息人士指出，Cerebras 原本規劃每股發行價為 115 到 125 美元，現在可能提高到 150 到 160 美元；發行股數也可能從 2,800 萬股增加到 3,000 萬股。 若以新價格區間高端計算，Cerebras 這次 […]

AI「員工化」的代價：為什麼像對待人一樣管理 AI，反而會重挫組織信任？

《哈佛商業評論》報導，隨著企業加速導入 AI 代理，越來越多組織正將 AI 從「工具」重新定位為「員工」，不僅為其命名、賦予職稱，甚至將其納入組織圖與工作流程中，直接視為團隊成員或數位員工。 從摩根大通到 Walmart：企業正在把 AI 代理當真正的員工用 Boston Consulting Group（BCG）針對 1,261 名來自美國、加拿大與歐盟的人資與財務部門經理、主管與高階主管的隨機實驗中，31% 的受訪者表示，公司領導層已將 AI 視為團隊成員或員工，23% 則表示 AI 已被正式列入組織圖，且這種做法不只存在於科技業，也已擴及醫療、金融、零售與專業服務等產業。其中一家公司甚至將名為 Scout 的 AI 代理正式納入 HR 團隊，負責履歷審查、第一輪面試與候選人評估摘要，並被主管形容為「在技術上等同於同級同事」。 摩根大通描繪未來願景：進入無所不在的 AI 代理時代，員工將配備個人化 AI 助理，所有流程由 AI 驅動，客戶體驗則由 AI 禮賓服務支援。在實體零售領域，美國的跨國零售企業 Walmart 也已開始落實其 AI 代理的布局，應用範圍涵蓋顧客服務、門市員工支援與其他業務環節，其中主管型 AI 代理負責指派任務給子代理，運作方式類似人類主管管理員工。 這些大型企業以及許多其他組織意識到，AI 代理並不只是像搜尋引擎或簡單聊天機器人那樣回答問題，而是能透過規劃任務、執行行動並檢查結果，實際完成工作目標的系統。《The Conversation》指出，從金融、科技到物流與法律等產業，企業擁抱 AI 代理的潛力，但原本應從中受益的真人員工，卻在適應過程中面臨困難，導致士氣與生產力同時受到影響。 BCG 研究顯示，當 AI 被描述為員工而非工具時，個人責任感下降 9 個百分點，歸責於 AI 的比例則增加 8 […]

LinkedIn 揭 2026 企業選才兩大關鍵：把 AI 轉化為生產力，也能帶領團隊適應變革

隨著 AI 快速發展，工作場域的樣貌已大不相同，企業的招募標準也正經歷顯著的改變。LinkedIn 總編輯 Dan Roth 近日接受《今日秀》（TODAY）訪問時指出，現在關於工作的討論已逐漸從「職稱」轉移到「技能」上。他表示，LinkedIn 透過分析平台上十億份個人檔案內的技能，以及過去一年內成功求職者所具備的能力，發現企業越來越看重求職者「實際能做什麼」，而不是過去的職稱或學歷背景。 「技能會跟著你走，」Dan Roth 強調，強大的基礎技能可以陪伴工作者跨越不同的產業與職務，而在這個瞬息萬變的時代，有兩種核心能力正是 2026 年企業特別關注的焦點。 第一種能力：AI 技能 談到最受歡迎的技能時，AI 毫無意外地成為榜首。Dan Roth 進一步解釋，AI 技能的需求可以分為兩大方向，首先是技術層面，包含建立複雜 AI 系統的高度技術能力，例如多數人熟知的提示工程（Prompt engineering）以及資料標註（Data annotation）等技能。 其次，則是更廣泛的策略層面應用。現在企業不只需要技術人才，更迫切需要懂得如何運用 AI 工具來協助組織提升工作效率、自動化流程與增加生產力的廣大工作者，而且求職者不需要具備深厚的理工或數學背景，任何人都可以從現在開始投資並獲得這些 AI 技能。 第二種能力：「以人為本」的軟實力 另一方面，許多工作者擔憂 AI 會取代人類的工作，但事實上，當企業面臨快速變革時，反而更加看重以人為本的軟實力。Dan Roth 表示：「現今企業變革的速度前所未見，為了落實這些改變，企業正在尋找能夠適應且保持敏捷的人才，也需要能良好合作的團隊，這些都是人類技能。」 這些人類技能主要分為兩大領域，第一個領域是領導與人員管理，企業高度渴求能夠啟發他人潛能、引導團隊度過變革的人才，其中導師經驗（Mentorship）與人才發展（Talent development）更是正在崛起的重要能力。 第二個領域則是溝通與說故事的能力，能夠清晰表達複雜概念的能力在各行各業中變得至關重要。Dan Roth 分享，在過去一年中，提到「說故事能力（Storytelling）」的職缺增加了一倍，其中公眾表達、撰寫跨部門備忘錄、電子郵件、簡報，以及撰寫能清晰傳達想法的報告等多元溝通形式，都屬於「說故事能力」的範疇。 如何發掘並展現核心技能？ 「你永遠可以獲得新的技能，」面對這些趨勢，Dan Roth 提醒求職者必須體認到技能並非固定不變的。如果不知道自己的優勢在哪裡，可以主動詢問同事、家人或朋友自己擅長什麼，這通常能揭露一些最初不明顯的天賦。此外，工作者也可以多利用線上免費課程或短期認證計畫，並參與社團、志工活動或爭取工作上的延伸任務來練習並擴展新技能。 然而，在面試與履歷的準備上，Dan Roth 特別提醒求職者別把技能當作購物清單一樣條列出來，而是必須學會為自己的技能「說故事」。求職者應該主動表達自己何時有效地運用了這些技能，並提供具體實例，進而讓面試官產生深刻的連結，因為人們在面試中往往希望能與求職者產生共鳴。 在探討未來工作型態時，外界常將焦點放在裁員，或討論哪些產業正在崛起與衰退，但若要真正看懂就業市場的變化，掌握「哪些技能正在升值」，或許才是最實用的切入點。隨著 AI 改寫企業選才標準，真正受青睞的人才，不只是會使用 AI 工具，而是能將 AI 導入工作流程、提升組織效率，同時具備溝通、領導與協作能力的工作者。當技能逐漸取代職稱，成為企業評估人才的新門檻，工作者不只需要持續學習，更必須學會用具體故事展現自己的能力與價值，因為雇主最重視的技能，往往是就業市場轉型方向的早期訊號。 ＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《TODAY》、《Yahoo》，首圖來源：Unsplash

AI 幻覺、越權、難監控，極風雲創以 ACROSS 為企業築起安全護城河

隨著 AI 技術的快發展，企業正陷入一場前所未有的 AI 焦慮症。 AI 在加速創新和提升效率上的潛力，讓企業意識到這可能是翻轉競爭局勢的絕佳機會，過去要拚資金、拚人才，現在只要用對 AI，就有機會與產業巨頭平起平坐。然而，當 AI 越來越深入營運流程後，相關風險也跟著日益擴大且難以掌控，這又讓企業感到焦慮，最後陷入一邊想加速、一邊又踩煞車的兩難困境。 揭示 AI 應用三大風險，ACROSS 平台打造企業全域 AI 安全中樞 極風雲創董事長張紘綱表示，從企業當前的 AI 應用現況來看，風險主要分成 3 類：首先，員工自行使用不同 AI 工具與帳號，企業難以掌握使用行為與資料流向；其次，在多模型並存的情況下，各模型本身皆可能產生「幻覺」，不僅難以驗證 AI 產出內容的正確性，也不易釐清責任歸屬；第三，當 AI 具備自主執行任務的能力時，企業難以即時監控其行為，一旦指令不夠精準或判斷失誤，錯誤很可能會被放大，其風險等級已不同於單純生成內容的 AI。 因此，如何打造一條安全的護城河，讓 AI 在可控邊界內高速運轉，成為企業能否透過 AI 彎道超車的關鍵。 看準 AI 的潛力以及此一需求缺口，極風雲創以多年資安經歷為基底，打造出企業全域 AI 智慧安全中樞 ACROSS。ACROSS 以 AI Workforce 作為核心引擎，驅動 AI Security、AI Governance 與 AI Ecosystem 三大模組，協助企業在安全與合規的前提下導入 AI 應用，進一步打造出可持續運作、可被信任的 AI 勞動力，讓企業在風險可控的情況下放手加速，真正將 AI […]

一封錄取信揭開身分盜用風險！專家警告「代理式 AI」恐成今年資料外洩主因

數位生態系，為身分盜用創造出完美風暴。AI 讓每一個步驟，從竊取企業持有的個人資料、找到可下手的社會安全號碼，到偽造駕照都變得更容易，也更精密。《Bloomberg》報導，一名女子突然收到美國佛羅里達州的醫學院錄取迎新包裹，但她從未申請過該校，甚至多年未曾報考大學。起初家人還以玩笑看待此事，但她很快意識到，自己的身分資訊可能已遭人盜用。 代理 AI 詐騙全面升級，FBI 示警辨識難度大增 這些詐騙手法本身或許並不陌生，但背後使用的技術已截然不同。FBI 指出，詐騙集團正利用 AI 複製聲音、生成逼真的電子郵件與簡訊，甚至製作假圖片與影片，用來推銷詐騙投資方案。而辨識詐騙，其實有幾個關鍵警訊，其中一大警訊，是任何要求提供個人資訊的行為。FBI 提醒，無論對方是否聲稱來自政府機構或銀行，都不應向陌生人透露密碼、銀行資料或安全驗證碼。 《Bloomberg》指出，AI 已經成為網路犯罪的重要工具。消費者信用機構 Experian 消費者保護副總裁 Michael Bruemmer 表示，該公司去年處理的 5,000 起資料外洩事件中，有 40% 涉及 AI 技術。該公司預測，今年「代理 AI」（agentic AI）將成為資料外洩主因，這類系統能在人類監督下自主規劃、執行任務，並可視需求協同多個代理完成複雜目標。 根據 FBI 最新發布的網路犯罪投訴中心（Internet Crime Complaint Center）報告，許多民眾熟悉的詐騙手法，如今已開始結合 AI 技術，導致美國人損失數十億美元。這也是 FBI 二十多年來，首次在年度網路犯罪報告中正式追蹤 AI 相關詐騙，顯示詐騙模式與辨識難度出現重大轉變。報告指出，美國人在 2025 年通報的網路犯罪損失接近 210 億美元，創下歷史新高；其中超過 2.2 萬件投訴與 AI 有關，總損失約達 8.93 億美元。 AI 模型成為攻擊工具，Anthropic 與 OpenAI 的測試揭示了什麼？ 由於擔心網路攻擊，一些 AI […]

直擊 333 Robots Community Meetup：產業專家拆解機器人落地流程，開發者交流 Physical AI 實戰經驗

過去，AI 開發多半圍繞模型、資料、算力與推論效能，但當 AI 走向機器人與實體設備，問題就不只是「模型能不能理解指令」，而是系統能不能感知環境、理解任務、控制行動，並在充滿變數的真實世界中穩定運作。 由鴻海科技集團、科技報橘、三創育成共同主辦的 333 Robots Community Meetup，於 4 月舉辦首場活動。相較於單純展示機器人 Demo，這場活動更聚焦 Physical AI 開發者的現場交流，以及他們在實作過程中面對的難題：如何讓 AI 從真實世界蒐集資料、進入模擬環境訓練，再回到實體場域驗證與修正？ 從 Real to Sim to Real，看開發者必須掌握的新流程 首場 333 Robots Community Meetup 邀請 NVIDIA DLI 白金級認證講師、臺灣科技大學兼任助理教授曾吉弘進行專題演講，主題是「NVIDIA 的 Real to Sim to Real」。 Real to Sim to Real 的核心，是先從真實世界出發，蒐集場域、物件、任務流程與環境變化等資料，再將這些資訊轉換成可被模擬、可被訓練的數位環境。接著，開發者可以在模擬環境中進行大量測試、訓練與迭代，最後再把模型與策略帶回實體世界驗證。 對開發者來說，模擬的價值不只是降低訓練成本，更重要的是讓機器人能在進入真實場域之前，先經歷更多不同情境的測試。舉例來說，光線變化、物件位置偏移、空間限制、人員移動、任務順序改變，甚至是設備與現場流程限制，都可能影響機器人的判斷與控制結果。這些變因在純軟體 AI 場景中或許不明顯，卻是 Physical AI 必須處理的日常。 因此，這場演講傳遞的開發思維是：在進入真實場域之前，先建立能夠被模擬、測試與迭代的環境；回到現場之後，再把真實世界的回饋持續帶回開發流程。對想投入 Physical AI 的開發者而言，Real to […]

高通 CEO 預言手機主導時代將落幕：2026 年 AI Agent 主流化，智慧眼鏡成下一代運算入口

「以手機為中心的世界即將結束，」高通（Qualcomm）執行長 Cristiano Amon 近日接受《Fortune》專訪時指出，2026 年將迎來運算典範的關鍵轉折，成為「AI 代理之年」（year of agents）。這場科技革命的核心在於，人類的數位生活中心將從單一的實體手機，徹底轉移到能跨越各種裝置、無縫運作的 AI 代理身上，就像當年工作與娛樂從桌上型電腦大規模轉移到手機一樣，下一次的重心轉移已經悄悄啟動。 伴隨這場運算重心的轉移，Cristiano Amon 提出一個名為「個人生態系」（ecosystem of you）的未來藍圖。在這個願景中，未來的科技不再只是個「點擊後才回應」的被動工具，而是具備理解真實世界脈絡的能力，並能主動感知使用者的環境、串接日常生活，甚至在使用者開口前就先預判需求，成為科技互動模式的一次新顛覆。 AI 代理成為主角，掌控「零阻力」數位生活與產業新霸權 要實現個人生態系，關鍵就在於 AI 代理的全面接管。隨著大型語言與視覺模型的飛速發展，AI 已經能像人類一樣理解世界，並化身為主動解決問題的「代理人」。Cristiano Amon 生動描繪幾個未來情境：當你走在街上看到一件喜歡的物品，可以開口問 AI 代理「這在亞馬遜賣多少錢？」，甚至可以要求 AI 代理渲染出你戴上該物品的模樣；或是當你收到一張帶有 QR code 的餐廳帳單時，只需看著帳單並要求付款，AI 代理就會自動幫你結清。如果行事曆發生衝突，AI 代理甚至會主動詢問是否需要幫忙打電話給診所重新安排看診時間，並親自用語音與診所櫃檯協調你下週的空檔。 這樣的「零阻力」體驗，也宣告科技業的權力中心與控制點將迎來一次大洗牌。未來的戰場不再是作業系統（OS）與應用程式商店（App Store），而是使用者所選擇並信任的 AI 代理，例如近期在網路上引起熱議的 AI 代理服務 OpenClaw。 Cristiano Amon 特別以字節跳動（ByteDance）為例，說明該公司已經在 ZTE 製造的手機（Nubia M153）上推出名為 Doubao 的行動助理，讓 AI 代理能直接接管手機的軟體控制權。使用者只需用語音或打字下達指令，AI 就會自動進入系統開啟應用程式、訂票或進行支付，讓傳統 App 退居幕後。雖然此舉曾引發同業對安全性的高度擔憂，騰訊執行長馬化騰更直指該設備「極度不安全且不負責任」，進而遭到微信、阿里巴巴等企業出手限制，但字節跳動仍未卻步，更計畫在 2026 年第二季推出第二代設備。這明確顯示出，無論市場目前的接受度如何，透過 AI […]

不用 HBM、不靠 3nm！台灣 Skymizer 如何用 28nm 打 AI 推論戰？

台灣 AI 晶片設計公司 Skymizer 近日曝光新一代 PCIe AI 加速卡 HTX301，宣稱可在單張卡上執行高達 7000 億參數（700B）的大型語言模型（LLM），且整體功耗僅約 240W。更值得關注的是，這套系統並未使用當前 AI 產業主流的 HBM 高頻寬記憶體，也不是採用 3nm、5nm 等先進製程，而是建立在 28nm 晶片與 LPDDR4／LPDDR5 記憶體之上。 這種反主流設計，很快引發 AI 基礎設施圈關注。因為它挑戰的不只是 NVIDIA 與 AMD，而是整個 AI 晶片產業目前的發展方向。 根據《TechRadar》報導，Skymizer 表示 HTX301 單卡配置 384GB 記憶體，可支援 Agentic AI（代理式 AI）、程式開發與企業專用 AI 工作流，並能部署於一般風冷伺服器中，無需大型資料中心等級的電力與散熱改造。 AI 晶片戰場，正從「拼 FLOPS」轉向「拼記憶體」 過去兩年，AI 晶片市場幾乎被「更大算力」主導。例如 AMD 新推出的 Instinct MI350P PCIe AI 卡，搭載 144GB HBM3E […]

【科技早餐】蘋果傳找英特爾代工、台灣出口衝 676 億美元，AI 供應鏈重排正在加速

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊蘋果傳找英特爾代工，美國晶片製造補上關鍵大客戶 《華爾街日報》報導，蘋果 (Apple) 與英特爾（Intel）已進行超過一年的談判，並在近幾個月達成初步協議，未來英特爾可能為蘋果部分裝置代工晶片。不過，目前還不清楚會是哪一類產品，蘋果與英特爾都暫時沒有回應。 如果合作落實，這將成為英特爾晶圓代工業務的重要背書。英特爾近年積極發展 Intel Foundry，希望承接更多外部客戶訂單；這項合作也符合美國政府推動半導體製造回流的政策方向。 ＊Sony 攜手台積電攻影像感測器，Physical AI 卡位日本熊本 索尼（Sony）與台積電 8 日宣布簽署合作備忘錄，計畫成立合資公司，投入下一世代影像感測器研發與製造。新公司將由索尼持有多數股權與控制權，預計在日本熊本縣合志市新設廠房，建立研發與生產線。 雙方表示，這項合作將結合索尼在感測器設計、影像處理的技術，以及台積電的先進製程與量產能力，並探索汽車、機器人等 Physical AI 應用。感測器不再只是手機零組件，而是實體 AI 進入現實場景的關鍵入口。 ＊軟銀找 NVIDIA、鴻海打造 AI 伺服器，日本 AI 國家隊雛形浮現 《路透》引述《日本經濟新聞》報導，日本軟銀集團（SoftBank Group）正與 NVIDIA、鴻海（Foxconn）討論，計畫打造「日本製造」的 AI 伺服器，這項計畫也是軟銀中期戰略的一部分。 報導指出，軟銀希望在 2030 年前，先透過外部零組件組裝建立生產體系，再逐步接手整體伺服器製造流程。這些伺服器未來不只用於軟銀資料中心，也可能支援軟銀正在開發的 AI-RAN，讓主權 AI 往硬體與通訊基礎設施延伸。 ＊台灣 4 月出口衝 676 億美元，AI 訂單把美歐市場同步推高 財政部公布 4 月海關進出口統計，台灣出口達 676.2 億美元、年增 39%，進口 532.7 億美元、年增 29.2%，進出口規模都改寫歷年單月次高，只低於今年 […]

【Google Cloud NEXT 2026】AI 時代資安怎麼做？Google Cloud 聯手 Wiz，從「防駭」走向自動化防禦

在 Google Cloud Next ’26 大會上，Google Cloud 釋出了多項重量級資安更新。本次更新的核心更著重於解決企業在混合雲環境中面臨的「實務痛點」：如何保護地端與雲端的 AI 工作負載？如何簡化複雜的資安營運？ 透過與 Wiz 的深度整合以及 Google SecOps 的 AI 革命，Google 展現了建構「全生命週期」與「自動化」安全防禦體系的決心。 Google Cloud 與 Wiz：AI 時代的多雲保護、左移安全與身分治理 2026 年 3 月 Google 公開宣布以 320 億美元收購雲端安全新創 Wiz，將其整併至 Google Cloud 事業群。而這次在 Google Cloud Next ’26  大會中，更針對 Wiz 策略合作有更多產品上的整合，將 Google Cloud 的資安範疇從傳統的「外圍防護」轉向「開發與身分的全方位治理」。 1. 強化 AI 工作負載與多雲/地端 Runtime 的保護 過去企業習慣用單一雲平台來建構安全策略，但現實早已不是如此。現今企業大多同時使用多雲加上地端環境，透過與 Wiz 的合作，突破了以往 […]

自駕車商業化卡關，感測技術卻先突圍：LiDAR、雷達與 3D 感測如何打開港口、機器人與智慧城市新市場？

對自駕車與汽車公司而言，2016 年曾是一個充滿想像的關鍵年份。當時，每週都有數百萬美元的相關投資發布，福特（Ford）更曾大膽預測，將在 2021 年為消費者量產自駕車。 不過，到了 2026 年，消費型全自駕車仍未真正問世，Robotaxi 僅在少數城市中運行，自駕卡車也大多停留在試點專案階段。就在自駕車夢想延後的同時，部分 2016 年的自駕明星公司已經退場或重整，例如 LiDAR 公司 Luminar 於去年 12 月聲請破產，通用汽車（GM）也在 2024 年關閉 Robotaxi 公司 Cruise，將重心重新放回個人車輛。 然而，當自駕車的落地進程因現實挑戰而放緩時，這些原本為車輛開發的技術卻未隨之沉寂，像是透地雷達（Ground-penetrating radar, GPR）、3D 雷達與先進光學雷達（advanced LiDAR）等技術，正全面擴散到智慧城市、居家長照服務、船廠重型吊車、風力渦輪監測等領域，甚至也在機器人與 AI 系統中找到新出口。 LiDAR 成為城市、機場與偏遠機房的基礎設施守護者 在這些尋求新出口的技術中，LiDAR 獲得最廣泛的應用。由於 LiDAR 能透過近紅外光反射物體來建立周遭環境的三維（3D）視圖，因此非常適合用於交通監測等傳統攝影機容易受強光或完全黑暗影響的場域。 例如收購 LiDAR 先驅 Velodyne 的 Ouster 公司，不僅將感測器應用於 John Deere 的農業設備中，更將其部署於田納西州 Chattanooga 等城市的數百個路口，用於城市交通管理。此外，研發 LiDAR 技術的 Innoviz 創辦人 Omer Keilaf 表示，LiDAR 可用於測量車輛大小以支援收費系統，而另一家 Outsight […]

【AI 監管降溫】歐盟 AI 法案首次重大讓步，高風險規範延後一年生效

歐盟達成協議，將放寬 AI 監管框架。《POLITICO》報導指出，此次調整是在產業界與各國政府壓力升高，以及歐盟與美國科技政策張力加劇的背景下形成，並涉及數位法規的重大修正與時程延後。 歐盟《AI 法案》分級鬆動：高風險監管延後、工業 AI 大幅排除適用 歐盟《AI 法案》依據 AI 對健康、安全與基本權利的風險程度進行分級，從「最低風險」到「不可接受風險」不等，風險越高，所需遵守的規範也越嚴格。所謂「高風險」AI 系統，是指將被應用於關鍵基礎設施、教育、就業、移民、庇護與邊境管制等領域的系統。這一類別過去也包括部分被歸類為機械設備的產品，例如智慧家電。 歐洲議會議員與歐盟各國均支持延後該法規的關鍵內容，但協議大幅排除工業應用中的 AI 使用，使其不再納入法規適用範圍。這對德國而言是一項重大勝利，德國總理 Friedrich Merz 等官員先前曾支持調整相關規範，以維持產業競爭力。 歐盟政府與立法者同意，將涉及生物識別技術或關鍵基礎設施、執法相關的高風險 AI 系統規範，從原定今年 8 月 2 日延後至 2027 年 12 月 2 日。《Reuters》提及，歐盟也同意將「機械設備」排除在 AI 法案適用範圍之外，因為該領域已受產業專門法規約束。此舉回應了德國西門子（Siemens）與荷蘭艾司摩爾（ASML）等企業的呼籲。 全球 AI 規範競賽升溫，引產業與公民團體意見分歧 《POLITICO》指出，歐盟各國支持德國的要求，是避免企業在工業 AI 領域面臨「雙重監管負擔」，未來企業只需遵守獨立的機械設備規範中的 AI 要求。醫療器材等其他產業則未獲得豁免，仍將受到 AI 法規約束。談判代表也在協議中加入限制條款，禁止 AI 生成未經授權的性露骨影像，此規範被視為回應近期在 X 平台上出現的相關生成內容與深偽爭議。 此項協議標誌著歐盟在數位領域首次出現重大監管退讓。在美國對其科技法規施壓之際，歐洲產業與政府警告，過於嚴格的限制可能使歐盟在全球 AI 競賽中處於劣勢。歐盟執委會主席 Ursula von der Leyen 稱該協議為歐洲 […]

AI 開啟穩定幣交易新時代：AWS 攜 Stripe、Coinbase 發表 AI 代理金融系統

Amazon Web Services 與 Coinbase、Stripe 合作，發布 Amazon Bedrock AgentCore Payments 新功能，讓 AI 代理能透過穩定幣執行交易。《The Block》指出，此舉被視為大型科技公司擁抱區塊鏈支付基礎設施、推動代理經濟（agentic economy）的重要訊號之一。 AI 代理可自己花錢了？AWS 與 Coinbase 打造微支付基礎設施 Coinbase 指出，Agentic commerce（代理商務）的核心願景其實相當明確：AI 代理應能自行尋找所需服務、完成付款，並持續執行任務，全程不需人類介入，也不必仰賴訂閱管理機制。不過，企業過去始終難以真正推出具備自主支付能力的 AI 代理。原因在於，如果 AI 能夠花錢，便牽涉到合規審查、預算控管與交易稽核等問題，而企業若必須從零開始建立這些機制，多數整合案往往在早期就被迫停滯。 這次 AWS 發布的新功能，目的是讓 AI 代理能即時存取並支付其所使用的資源，例如網頁內容、API、MCP 伺服器，以及其他 AI 代理。AWS 指出：「我們與 Coinbase、Stripe 合作打造這些功能，兩家公司將提供錢包基礎設施與支付網路，支援首波功能運作。」 Coinbase 也同步發表聲明指出，開發者可利用 x402 協議建立「代理支付解決方案」，讓 AI 代理透過 USDC 穩定幣進行微支付。USDC 由 Circle Internet Group 發行，也是 Coinbase 主要採用的穩定幣。Coinbase 基礎設施成長主管 […]

季末庫存剩 0.6%、退貨率降一成、碳排減 25%：Zara 供應鏈怎麼用 AI 做到？

當多數時尚企業仍依賴季節性節奏時，快時尚龍頭 Zara 已經建立一套以 AI 與即時數據為核心的供應鏈體系，支撐每年約兩萬款新品的高速運轉。 AI 驅動供應鏈，兩週完成從社群趨勢到門市上架 Zara 的產品節奏幾乎重新定義了時尚產業的時間邏輯。品牌每週固定上新兩次，相當於一年運行超過一百個「微型季度」。這樣的頻率背後，是 AI 驅動的趨勢偵測能力。Zara 系統持續分析社群媒體內容、街拍影像與時裝秀資料，快速捕捉消費者審美變化，使設計團隊能比傳統模式提早三到四週掌握流行方向。這種預測能力讓產品開發不再依賴長週期規劃，而是轉向高頻迭代的決策機制，使設計確認到門市上架的時間可壓縮至兩到三週。 此外，Zara 還透過 RFID 晶片為每一件商品建立即時追蹤能力，無論庫存位於門市、倉儲或運輸途中，都能被精確掌握。這些資料進一步輸入 AI 需求預測模型，形成動態調整的供應鏈決策系統。《Retail AI News》指出，AI 已經主導其約 85% 的首批生產分配決策，讓產品在一開始就能更精準地進入需求最強的市場。 《朝鮮日報》報導，這套機制直接反映在庫存效率上。Zara 的季末剩餘庫存率僅為 0.6%，遠低於產業普遍的 10% 至 20%。這代表絕大多數商品能在正價期間售出，顯著減少折扣壓力並提升毛利表現。庫存下降的同時，整體銷售仍持續成長，顯示 AI 驅動的供需匹配已經成為其獲利模式的關鍵支柱。 後端物流到前端 AI 個人化試穿，數據賦能全通路 在組織運作上，Zara 將數據嵌入日常決策之中。以後端物流為例，有自動化倉儲系統結合自主移動機器人（AMR）與多層穿梭系統，加速訂單處理與商品分揀；AI 同時優化配送路徑與倉儲配置，使物流網路在效率與碳排之間取得更佳平衡。《Retail AI News》報導，透過智慧路徑規劃，Zara 已將最後一哩配送的碳排放降低約 25%，顯示供應鏈優化同時具備商業與永續價值。 AI 的應用也延伸至消費者端體驗。Zara 近期推出基於生成式 AI 的 Try-On 虛擬試穿服務，讓用戶在線上即可模擬穿著效果。據觀察，這項功能可將退貨率降低一成，直接改善電商營運中最具成本壓力的環節之一。公司正開發進階版本，能呈現同一商品在不同尺寸下的穿著差異，進一步提升選購準確度。 未來規劃中，Zara 也將導入類似 ChatGPT 的對話式助理，協助消費者在龐大商品選擇中快速找到適合的款式。這類工具的核心價值在於降低決策負擔，使購物過程更直覺且個人化，同時也為品牌蒐集更多即時偏好數據，反饋至產品開發端。 Zara 的競爭優勢並非單一技術突破，而是將 AI、資料基礎建設與組織流程整合為一體的系統能力。在這個體系中，設計、製造、物流與銷售不再是分離的環節，而是透過即時資訊緊密連動，形成高度協同的運作模式。 […]

Anthropic Mythos 太會找漏洞：Firefox 修補數暴增 13 倍，工程師坦言還沒有自動化解方

今年 4 月，Anthropic 發布新 AI 模型 Mythos，但因擔心能力過於強大，可能遭到惡意人士濫用，目前僅開放約 40 家合作企業測試。Anthropic 執行長 Dario Amodei 本週更警告，Mythos 已在各類軟體中發現數萬個潛在漏洞，而產業可能只剩下 6 至 12 個月的修補窗口期。 在已獲授權測試的合作夥伴中，Mozilla Firefox 安全團隊公開了其與 Anthropic 的合作，提供了部分 AI 資安工具實戰紀錄，也直接揭示了 AI 技術的能耐與現實侷限。 修補漏洞從 31 個變 423 個，中間發生什麼事？ 今年 2 月，Anthropic 就已將一批透過 Claude 模型在 Firefox 中發現的漏洞通報給 Mozilla。Mozilla 在修復這批問題後，以自有模糊測試基礎設施為底，建構了一套代理式漏洞掃描框架，後續並在框架中導入 Claude Mythos Preview 等模型，展開大規模掃描。 結果相當顯著，2026 年 4 月，Firefox 共修補了 423 個安全漏洞，相比 2025 年同期的 […]

OpenAI 與博通 180 億美元晶片融資卡關：Nexus 計畫要落地，為何還得看 Microsoft 臉色？

OpenAI 與晶片設計大廠博通（Broadcom）在去年秋天宣布合作打造客製化 AI 晶片，目標是在 2030 年前達到消耗 10GW（吉瓦）電力的部署規模，藉此降低對 NVIDIA 昂貴硬體的依賴。然而，《The Information》近日揭露，雙方當時並未對外說明一個關鍵問題：OpenAI 究竟要如何支付這項專案龐大的晶片生產成本？ 如今，OpenAI 與博通正在協商第一階段的晶片生產融資協議，該階段預計將消耗 1.3GW 的資料中心容量，光是成本就約為 180 億美元。若以此速度推算，這項代號為「Nexus」的 10GW 完整計畫，單單晶片生產成本就可能高達 1,800 億美元，且這甚至尚未包含資料中心的建設與其他成本支出。 為兩千億美元支出壓力止血，自研晶片成核心戰略 對 OpenAI 而言，取得巨額融資至關重要，因為公司預估到 2029 年為止，其營運支出規模將超過 2,000 億美元。在此背景下，推動自研晶片成為 OpenAI 降低伺服器成本、改善毛利率，並減少對 NVIDIA 依賴的核心戰略。事實上，開發 AI 伺服器晶片一直是全球大型 AI 開發商與雲端供應商共同投入的方向，包含 Google 早在十多年前就開始與博通合作設計晶片，以改善利潤率；Meta 與 Microsoft 等公司也因 NVIDIA 伺服器支出暴增，而與博通達成類似的客製化 AI 晶片協議。  OpenAI 的第一代自研晶片代號為「Jalapeno」，其設計初衷是希望能比 NVIDIA 的通用圖形處理器（GPU）更有效率地支撐 OpenAI 現有模型的推論工作負載。談到這項專案，OpenAI 執行長 Sam Altman […]

AI 熱潮進入製藥工廠端：BMS 產量提升 40%，Eli Lilly 如何用數位孿生突破產能瓶頸？

近年來，全球製藥業投入數十億美元押注 AI，期盼能藉此加速新藥發現與開發速度。然而，儘管業界對此寄予厚望，但目前仍缺乏明確證據顯示 AI 能大幅提高新藥臨床試驗的成功率。 相較之下，AI 在「製造端」的效益卻已經率先浮現。以生產糖尿病與減重藥物聞名全球的美國製藥巨頭 Eli Lilly（禮來）為例，其資訊與數位長 Diogo Rau 就明確表示：「現實情況是，到目前為止我們看到的所有 AI 效益，實際上並非來自藥物探索，而是來自製造與其他流程。」 另一方面，專精於癌症與免疫疾病治療的美國跨國藥廠 Bristol Myers Squibb（必治妥施貴寶，簡稱 BMS），其位於麻州 Devens 的藥廠便為此提供了一個具體的成功案例：透過 AI 監控生物製程變數，成功讓藥品產量大幅提升約 40%。 BMS 將 AI 導入生物製程，藥品產量躍升 40% BMS 位於美國麻州 Devens 的工廠，主要負責製造用於治療癌症等疾病的基因工程蛋白質藥物。在世界經濟論壇（WEF）與麥肯錫（McKinsey）今年表彰的全球 23 座創新製造基地中，Devens 工廠更是唯一入選的美國製造商。 在這座工廠裡，科學家會將活細胞放入容量高達 2,000 公升的不鏽鋼生物反應器中培養數週。由於細胞生長環境極為脆弱，溫度、光線或 pH 值等細微變化都可能讓細胞停止生長，進而導致危及病患的藥品短缺。過去，科學家往往得苦等到整個製程結束後，才能回頭檢視究竟是哪個環節出錯。事實上，直到 2020 年，Devens 廠房的員工仍在使用 Excel 試算表處理部分任務，甚至以手寫方式填寫記錄每個生產步驟的批次紀錄。 如今，BMS 導入 AI 系統來密切監控溫度與氧氣濃度等重要變數，一旦數據出現異常，系統會立刻提醒技術人員即時介入。BMS 執行副總裁兼首席供應鏈與營運長 Karin Shanahan 強調：「我們現在能夠在製造過程中直接介入處理批次，而不必等到最後一刻。」 此外，AI 還會分析過去的批次資料，主動提出製程修正建議。例如，當氧氣濃度偏低時，系統會自動建議補充氧氣；若 […]

【科技早餐】Anthropic 吃下 SpaceX 300 MW 算力，Claude 需求把 AI 基建戰推上新高度

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。 ＊Anthropic 吃下 SpaceX 算力，Claude 需求把 AI 戰場推上 300 MW Anthropic 宣布與太空探索科技公司（SpaceX）達成大規模算力協議，將使用 SpaceX 位於美國田納西州（Tennessee）曼菲斯（Memphis）的 Colossus 1 超級資料中心資源，規模超過 300 MW，並可動用逾 22 萬顆 NVIDIA GPU，支撐 Claude 平台持續成長的使用需求。 Anthropic 執行長阿莫迪（Dario Amodei）先前在舊金山開發者大會表示，公司原本按 10 倍成長規劃算力採購，但第 1 季營收與使用量以年化基礎計算，成長幅度達到約 80 倍，目前算力資源難以應付。這次合作也讓 SpaceX 與特斯拉（Tesla）執行長馬斯克（Elon Musk）旗下算力資源，正式提供給 OpenAI 競爭對手 Anthropic。 ＊SpaceX Terafab 文件曝光，馬斯克把 AI 晶片製造拉進自家體系 根據外媒報導，SpaceX 首次公開上市（IPO）文件與地方政府資料顯示，公司計劃在美國德州（Texas）打造超大規模晶片製造園區 Terafab，初期投資約 550 億美元。若後續擴建計畫全數落實，總投資規模可能達到 1,190 億美元。 SpaceX […]

Physical AI 進入「手部操作」決勝點：Genesis AI 推 GENE-26.5 模型與仿人機械手，突破機器人落地瓶頸

長久以來，要讓機器人精準抓取、移動、拆解或組裝物體，遠比教它們走路或說話困難得多，這也是人形機器人一直無法在現實世界大規模落地的關鍵門檻。然而，法國機器人新創 Genesis AI 正在逐步打破這道技術門檻。 Genesis AI 近日正式發表專為機器人打造的基礎 AI 模型 GENE-26.5，並同步推出一隻高度接近人類靈巧度的實體機械手，目標是賦予機器人前所未有的適應力，讓機器人跨入「會動手做事」的新階段。 會煮飯、打蛋、彈鋼琴，Genesis AI 用 Demo 展示人類級靈巧操作 為了具體展現 GENE-26.5 的實力，Genesis AI 釋出一系列令人驚豔的自主執行影片，全程以原速呈現且無人類遠端操控。在展示影片中，機器人能流暢完成高達 20 個步驟的料理任務，包含切番茄、單手打蛋，甚至能雙手製作冰沙並完成遞送，或是單手抓取並分類四個不同大小的物體，以及在空中連續操作解開魔術方塊。此外，機器人還能彈奏約 130 BPM 的快節奏鋼琴樂曲，並進行複雜的線束整理。 不過，這些任務並非「零樣本學習（zero-shot）」，機器人仍需針對特定任務進行事前訓練。Genesis AI 執行長 Zhou Xian 解釋，以料理 Demo 為例，需要數百條操作軌跡來訓練機器人打蛋或切番茄，一項 30 秒的複雜技能，背後大約需要數小時的人類示範資料，加上不到半小時的機器人執行資料。 在成功率方面，多數料理步驟已能達到 90% 至 95% 的成果，儘管難度極高的「單手打蛋」與「用刀轉移番茄」在拍攝時成功率約為 50% 至 60%，Zhou Xian 仍自豪地表示：「這可能是機器人有史以來，以最貼近人類的方式、效率與速度所執行的最複雜任務。」他也透露，目前機器人約已達到人類操作速度的 60% 至 70%，雖然操作問題尚未被徹底解決，但已邁出關鍵一步。 突破操作瓶頸，打造從模型到硬體的全棧式路線 為什麼 Genesis AI 能達成這項成果？關鍵就在於他們決定走全棧式（full-stack）路線。最初，公司的目標只是打造更好的機器人模型，但團隊很快意識到，機器人長期受限於「體現差距（embodiment gap）」，意即人類手部與傳統機器爪的形狀差異過大，導致機器人很難直接從人類的真實資料中學習。 為了解決這個硬傷，Genesis […]

從雲端協作到技術賦能！臺大醫院與台灣微軟共創智慧醫院新典範

以 Microsoft 365 串聯在地合規、資安防護與生成式 AI，打造兼具創新與韌性的智慧醫療體系 「我們希望將技術賦能內部使用者。」國立臺灣大學醫學院附設醫院（以下簡稱臺大醫院）資訊室主任陳權忠這句話，道出臺大醫院數位轉型邁入新階段的核心思維。過去，臺大醫院透過電子病歷無紙化與行動化，奠定智慧醫院的數位基礎；隨著系統逐步成熟，關鍵已不再是技術是否到位，而是如何持續精進流程，並讓第一線的醫護與行政人員真正參與其中。在此轉變下，資訊室也重新定位自身角色，從過去一手承接各項需求轉為輔佐與賦能，並以 Microsoft 365（M365）為核心平台，結合 Power Automate、Power Apps、Copilot 等工具，將數位能力延伸至第一線使用者，讓臨床醫師、護理師和各科部行政人員皆能解決問題，成為流程優化的重要參與者。 實現技術賦能，將數位能力延伸至使用者 作為台灣規模最大的公立醫學中心，臺大醫療體系橫跨總院與多所分院，在行政與跨部門流程上，面臨需求分散且持續變動的挑戰。過去，院內多數行政資訊系統皆由資訊室自行開發，從財產管理、薪資計算、人事資料建置，到各科部日常流程需求，皆需仰賴資訊室逐一客製化處理。然而，隨著各單位需求日益多元，這樣的集中式開發模式也逐漸面臨瓶頸。 臺大醫院資訊室協理尚榮基表示：「資訊室能夠提供的服務，始終趕不上各科部的期待和需求。行政單位業務分散且需求各異，若仰賴工程師逐一開發系統，難以因應需求變化的速度。」他也指出，許多需求雖然看似單純，但仍需由工程師介入處理，對資訊室的人力與資源形成不小壓力。隨著技術演進，臺大醫院開始尋求新的解法，將資訊開發能力延伸至第一線使用者，這也成為導入 M365 平台的關鍵契機，使各單位得以透過平台工具自行解決日常工作中的問題，避免只能等待資訊室協助。 以財產報廢流程為例，過去一張報廢單需逐層簽核，完成時間常以月計。後來資訊室開發線上系統將流程電子化，處理效率雖有提升，但系統開發與維護仍高度仰賴工程師。如今，資訊室調整作法，投入教育訓練協助各單位定義問題與發想應用場景，並透過 M365 平台中的 Power Automate 等流程自動化工具，讓使用者能自行建置應用，並逐步推廣至更多科部，使承辦人得以將手邊作業電子化，落實第一線的數位轉型。 Azure 機房落地台灣，醫療上雲合規無虞 對醫療機構而言，上雲從來不是單純的技術決策。電子病歷涉及高度敏感的個人醫療資訊，如何在合規前提下擁抱雲端，是每家醫院都必須審慎面對的課題。臺大醫院將合規與資料落地能力視為推動上雲的重要基礎，自 2023 年起，陸續完成雲端版 Exchange Online 與 SharePoint Online 上線，提升部門協作效率與資料管理能力。隨著微軟在台區域資料中心啟用，醫療資料須落地台灣的合規要求得以落實，為電子病歷及相關資料逐步上雲提供更完善的基礎。 微軟在台區域資料中心上線後，臺大醫院在醫療上雲法規遵循與資料落地的需求得以滿足。臺大醫院院內長期採用 Office 365 服務，在備援與系統可用性已具備良好基礎，得以支撐醫療人員日常運作的穩定性與韌性。臺大醫院資訊室主任陳權忠說明，微軟在台區域資料中心的啟用不僅讓臺大醫院對上雲合規更有信心，也因資料落地台灣，服務存取無須連線至海外，整體效能得以提升。他進一步指出，透過 M365 進階資料落地服務（Advanced Data Residency，ADR），臺大醫院在資料駐留與法規遵循上更具彈性且能因應政策調整，並作為強化醫療韌性的基礎。 台灣微軟公共業務事業群總經理陳守正表示：「微軟很高興能和臺大醫院攜手，共同推動醫療數位轉型。透過 Microsoft 365 平台，得以將數位能力真正延伸至每位醫護與行政人員，讓技術賦能不只是口號。微軟在台區域資料中心的啟用進一步化解醫療機構上雲的合規疑慮，讓臺大醫院在法規遵循與資料安全無虞，全力推動智慧醫療的創新實踐。」 智慧資安防護，守護醫療資料安全 除雲端基礎建設與合規布局，資安防護亦是上雲首要考量。針對醫療機構的資安攻擊手法日益多元，其中釣魚郵件仍是常見的入侵途徑之一。為強化郵件防護，臺大醫院採用 Microsoft Defender for Office 365（MDO），在 Office 365 […]

Hugging Face 推機器人 App Store：開源機器人進入應用生態時代

從社群、娛樂到工作協作，現代人的各種需求幾乎都能透過 App 完成，但過去這些應用程式始終離不開手機。《VentureBeat》報導，如今成立 10 年、總部位於紐約、以開源 AI 模型與應用平台聞名的 Hugging Face，為其低成本開源桌上型機器人 Reachy Mini 推出 App Store，標誌運算平台正從「手機中心」轉向「實體機器人」的新階段。 從破萬銷量到 App 生態，Reachy Mini 打造機器人開發新入口 Reachy Mini 為 Hugging Face 於 2025 年 7 月推出的開源桌上型機器人，售價 299 美元起，是該公司收購法國機器人新創公司 Pollen Robotics 後的成果之一。自去年上市以來，該機器人已累計售出約 1 萬台。Reachy Mini 提供兩種版本：Lite 有線版（299 美元）需連接外部電腦運算，以及 Wireless 無線版（449 美元）內建 Raspberry Pi CM4，可獨立運作並支援 Wi-Fi。 這款小型機器人內建攝影鏡頭、麥克風與喇叭，並可透過 Hugging Face 的 AI 代理工具 ML Intern […]

一張圖就能讓機器狗失控：VicOne 執行長鄭奕立揭 AI 機器人的 5 大資安攻擊面與 3 步驟解方  

「未來基本上就是 AI 對 AI，」談到未來的資安格局，VicOne 執行長鄭奕立強調，隨著生成式 AI 技術快速成熟、具身 AI（Physical AI）迎來爆發期，AI 正跨越螢幕與雲端，擁有能直接影響現實世界的身體與大腦。 面對這波從虛擬邁向物理世界的全新挑戰，VicOne 憑藉過往在全球軟體定義汽車領域累積的深厚防護經驗，積極將資安戰線從智慧車延伸至機器人、無人載具與無人機等領域，防範失控的 AI 模型對周遭人類帶來的致命風險。 AI 機器人的資安挑戰不只在模型，也在硬體極限 從底層架構來看，智慧車與機器人的軟體架構及通訊協定高度相似，但在 AI 模型的感知與控制上，卻有著顯著差異。鄭奕立解析，車用 AI 模型的主要任務是「防撞」，仰賴視覺與距離感測，本質上偏向 2D 空間的運作。然而，因為機器人有實際執行任務的需求，在做拿取物品、削水果等複雜動作時，就必須具備強大的「空間智慧（Spatial Intelligence）」，才能讓 AI 精準判斷環境的厚度、深度與距離。 更具挑戰的是硬體的先天限制。鄭奕立指出，傳統 IT 領域為了控制成本，機器人的硬體算力通常設計得「剛剛好」。這代表企業的思維不能像過去買傳統 PC 一樣，「買回來覺得需要再安裝防毒軟體」，因為機器人其實沒有多餘的容量安裝後加的防護程式。因此，鄭奕立提醒，這種硬體極限，將徹底顛覆企業「先買設備、再想資安」的傳統採購習慣。 一張圖就能讓機器狗失控：VicOne 揭 Physical AI 的五大攻擊面 VicOne 團隊也現場展示一隻內建 AI 視覺模型的機器狗。這隻機器狗在辨識到特定圖像時，原本的設定是會做出「比愛心」的動作；然而，一旦在視覺鏡頭前貼上一張特別設計的圖像進行視覺干擾後，機器狗的認知就會瞬間被扭曲，立刻失控轉為對著目標「揮拳攻擊」的模式。 鄭奕立解釋，這並非遙控作假，而是真實打中了 AI 模型的軟肋。當機器人將捕捉到的視覺影像轉換為語言模型來理解並執行動作時，若系統底層的安全護欄（Guardrails）沒有建置完善，那麼駭客僅憑一個簡單圖像，就能輕易達成提示詞注入（Prompt Injection），進而竄改機器人的控制權。 透過這個案例，鄭奕立進一步剖析，針對機器人的資安攻擊面主要可劃分為五大維度。除了上述最核心且最危險的 AI 模型攻擊之外，還包含直接針對機械設備漏洞下手的物理硬體層面、利用視覺或干擾 GPS 訊號的感知層面、鎖定機器人為了防盜與管理而勢必需要連網的雲端與軟體應用，以及最容易成為攻擊突破口、如同入侵手機與物聯網一般脆弱的無線通訊領域。 機器人進入實體場域後，資安防線不只要防駭客也要防環境誤導 「機器人的資安防禦，其實比純數位環境更難搞定，」鄭奕立坦言，建立機器人資安防護的過程中，最大的痛點在於現實世界充滿不可控的變數。當機器人走入家庭或複雜工廠，隨便一張亂丟在旁邊的報紙廣告、或是一本童話書，只要落入機器人的視覺範圍，都可能讓 AI 模型產生非預期的認知與設定。 同時，攻防雙方也處於極度不對等的狀態。在「AI 對 […]

AI 基建戰升級：NVIDIA 攜康寧砸 32 億押注光纖，CPO 技術加速取代銅線

NVIDIA 將投資最高 32 億美元於康寧（Corning），作為大規模光纖合作協議的一部分；康寧也將在美國新建三座先進製造工廠，專門為 NVIDIA 生產 AI 所需的光學技術。這項合作，串聯起 AI 基礎設施供應鏈中的兩大受惠企業。 從 GPU 到光纖！NVIDIA 攜康寧布局下一代 AI 基礎設施 位於 AI 熱潮核心的晶片大廠 NVIDIA 宣布與玻璃製造商康寧合作，兩家公司週三表示，新工廠預計創造至少 3,000 個工作機會，並讓康寧美國光學產能提升 10 倍。根據協議，NVIDIA 最多可投資康寧 32 億美元。 《CNBC》指出，ChatGPT 引爆市場對新型處理器與 AI 系統的大規模投資。雖然雙方未透露具體開發內容，但 NVIDIA 很可能正準備在 AI 機櫃級系統中，以康寧的光纖玻璃取代銅線，這種整合技術被稱為共同封裝光學（co-packaged optics，CPO）。 在 NVIDIA 2025 年 GTC 大會上，執行長黃仁勳曾表示，CPO 是 AI 基礎建設擴張的關鍵。康寧執行長 Wendell Weeks 則表示，這項合作不僅關乎 AI 發展，也將推動美國先進製造業。成立 175 年的康寧，近年積極轉向 AI 光通訊市場，成為市場焦點。NVIDIA […]

化敵為友的百萬瓦級交易：拆解 Anthropic 承租 SpaceX Colossus 1 背後的算力焦慮

AI 在程式開發領域（AI coding）引發的熱潮，正以驚人的速度消耗全球算力資源，迫使 AI 新創加速擴張實體基礎設施。 Anthropic 在舊金山舉行的開發者大會上宣布，已與 SpaceX 達成協議，取得其位於美國田納西州曼菲斯的 Colossus 1 資料中心全部算力資源。根據協議，Anthropic 將獲得超過 22 萬顆 NVIDIA GPU 所對應的逾 300 MW 運算容量，並預計在一個月內到位。這筆交易的直接導火線，是 Anthropic 旗下 AI 程式碼生成工具 Claude Code 的需求急速暴增。 Claude Code 需求爆量，算力告急 根據 Anthropic 自身數據，目前平均每位開發者每週使用 Claude Code 的時間已達至少 20 小時，讓 Anthropic 的基礎設施承壓至極限。上個月，該公司坦承 Claude 的需求已導致「基礎設施不可避免的緊張」，影響到使用者的服務可靠性與效能，在尖峰時段尤為明顯。 為此，Anthropic 近期密集簽署算力協議。除這次 SpaceX 交易外，Anthropic 已承諾在未來十年向 Amazon 技術投入逾 1,000 億美元，並據《The Information》報導，另對 Google 的 […]

投放逾 400 個 AI 代理的零售實驗：銷售轉化提升 57%，周大福如何導入 AI？

實體零售有許多難以被自動化的環節，比方說，需要詳細解釋的設計細節，或者是銷售人員與客人之間的信任和連結。 珠寶品牌周大福，導入 AI 自動化，沒有試圖用冰冷的代碼取代溫度，而是選擇將其嵌入企業營運的 DNA。他們與微軟合作，建立起一整套安全、統一的數據護城河，接著在組織內投放超過 400 個客製化 AI 代理。這場實驗最終演變為一場效率革命：覆蓋 2.4 萬名員工、效率提升達 70%。 把經驗數據化，帶動轉化率激增 57% 周大福珠寶的數位長張宏光指出，周大福的 AI 應用，最直接的影響體現在門市第一線。珠寶銷售高度依賴即時資訊與專業判斷，但過去銷售人員往往需要在多個系統之間切換，查詢庫存、價格與產品細節，過程容易中斷顧客體驗。 為了解決這個問題，周大福打造了「AI 福（AI Fook）」助手，並建構於 Microsoft Foundry 之上。這個系統透過自然語言介面，讓銷售人員在與顧客互動過程中，即時取得產品工藝細節、設計故事、庫存狀況與穿搭建議，資訊取得不再干擾對話節奏。 AI 福的價值不僅在於資訊整合，更延伸至能力培養與行為優化。周大福導入 AI 角色扮演機制，模擬各種顧客情境，讓員工在虛擬環境中反覆練習銷售應對。「同時，門市內的智慧設備會記錄高績效銷售行為，透過分析轉化為標準化作業流程，再推廣至全球門市。」張宏光說。 這種將經驗數據化並快速擴散的機制，使銷售策略得以持續優化，最終帶動銷售轉化率提升達 57%。在資訊負擔降低之後，門市人員得以將更多精力投入在理解顧客需求與建立情感連結上，這對高單價商品而言具有關鍵意義。 AI 驅動情感推薦、預測性決策的數據生態 在消費者體驗端，AI 同樣扮演關鍵角色。周大福導入大型語言模型，打造能理解語意與情感的推薦系統。 當消費者在線上搜尋婚嫁、祝福或文化象徵相關產品時，系統能解析其背後的情感動機，並快速媒合對應商品。這些洞察會同步至實體門市，使顧客隔天到店時，銷售人員已能提供貼近其偏好的建議，形成線上與線下融合的 OMO 閉環體驗。對品牌而言，這代表顧客旅程被重新定義為連續且一致的互動，而非分散的接觸點。 AI 也改變了企業使用數據的方式。傳統報表多半反映過去績效，難以支援快速決策。周大福建置 AI Insights 平台，讓管理者可透過自然語言直接提問，例如預測特定商場在短期內的熱銷材質或商品類型。系統會整合消費行為、場域特性與金價波動等多重變數，產出具前瞻性的建議。這讓數據從靜態資訊轉為可行動的策略依據，也讓決策節奏更貼近市場變化。 周大福的 AI 應用關鍵在於將其滲透至企業每一層運作結構，而非停留在單點應用。無論是前線銷售、顧客體驗，還是管理決策，AI 都成為驅動效率與價值創造的核心引擎。在高度依賴人際互動與情感連結的珠寶產業中，當技術有效承擔資訊與流程的複雜性，人反而能更專注於創造信任與價值。 【推薦閱讀】 ◆ 零售 3.0 是什麼？實體店用 AI 預測力＋零摩擦設計，打造顧客回流的隱形黏性 ◆ 一支影片帶動 4 […]

AI 開始反噬 SaaS 巨頭：Citizens 分析師警告，三分之二頂尖軟體公司恐撐不過 AI 轉型期

知名創投家 Marc Andreessen 曾說：「軟體將吃掉世界。」現在，AI 正準備一口吞下軟體產業，而且許多當今最大的 SaaS（軟體即服務）巨頭，恐怕無法在這場淘汰賽中生存。 SaaS 曾在雲端時代扮演顛覆者的角色，讓 Sun Microsystems、Computer Associates、PeopleSoft 與 Siebel Systems 等 2000 年代初期的傳統軟體巨擘被收購並失去主導地位。如今歷史正在重演，AI 正反過來對 SaaS 產業施加殘酷的生存壓力。 《Business Insider》報導，Citizens 分析師 Pat Walravens 警告：如同雲端時代曾無情淘汰當年排名前 20 大軟體公司中的一大部分，今日頂尖的 SaaS 公司中，預計有高達三分之二無法撐過這波 AI 轉型期。「沒有人會直接宣告破產，」Pat Walravens 直言，「但最終他們會被收購，或是被迫整併到其他公司或平台之中，逐漸失去主導權。」 這也代表，AI 帶來的衝擊已經成為一場重新洗牌的產業淘汰賽，正劇烈顛覆企業軟體公司的營運根基、商業模式與組織配置。 AI 重寫 SaaS 存活條件：基礎設施型公司較有機會勝出 在這場淘汰賽中，並非所有軟體公司都處於劣勢。Pat Walravens 將 SaaS 公司分為基礎設施型與應用型兩類，並指出：「一般來說，基礎設施領域的公司日子比較好過。」他認為 Twilio、Bandwidth 等雲端通訊基礎設施公司較有機會受惠於 AI 浪潮，因為企業正急於利用 AI 來取代傳統客服中心，若要讓 AI 代理進入真實客戶互動場景，仍需要可靠的後端通訊與資料基礎設施作為支撐。 Bandwidth 執行長 […]

【科技早餐】AI 代理戰燒到算力長約，Anthropic 傳砸 2,000 億美元、AMD 看見 CPU 新需求

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。 ＊Meta、Google 都在做 AI 個人助理，下一戰是替用戶辦事 OpenClaw 今年爆紅後，「幫人直接做事」的 AI 代理成為下一個主戰場。NVIDIA 執行長黃仁勳（Jensen Huang）也在 GTC 2026 表示，每家公司都需要有自己的 OpenClaw 策略。根據外媒報導，Meta 正在打造高度個人化的 AI 助理，目標是替數十億用戶執行日常任務，工具由新型 Muse Spark AI 模型驅動，目前已有員工測試。 另外，Meta 也在訓練代號 Hatch 的內部 AI 代理，靈感來自 OpenClaw，目標是在 6 月底前完成測試，並可能把代理型購物工具整合進 Instagram。同一時間，Google 也被披露正在研發 24 小時個人代理，可整合 Google 服務、監控使用者在意事項，並代為處理複雜任務。「個人 AI 代理」正成為下一個必爭的使用者入口。 ＊Anthropic 傳 5 年砸 2,000 億美元買 Google 算力，AI 雲端長約再放大 《The Information》引述知情人士報導，AI 新創 Anthropic […]

從 HBM4 到 Apple 供應鏈備援：三星獲利狂飆 48 倍，AI 正重新定價半導體產業

半導體產業正在經歷一場由 AI 驅動的市場版圖大遷徙，其中亞洲正躍升為全球 AI 生態系的核心。三星電子（Samsung Electronics）近日市值正式衝破 1 兆美元大關，成為繼台積電之後，亞洲第二家躋身「兆元俱樂部」的科技巨頭。這也宣告市場邏輯的根本改變：過去總被視為會隨著市場大起大落的記憶體晶片，如今已打破數十年來的景氣循環宿命，DRAM、NAND 與 HBM 正式被資本市場重新定義，成為 AI 基礎設施堆疊中不可或缺的「結構性關鍵」。 與此同時，全球晶片供應鏈的另一端也正悄悄洗牌。當龐大的 AI 晶片需求持續擠壓先進製程產能，加上無法忽視的地緣政治風險，科技巨頭們的「產能焦慮」正在發酵。市場傳出，Apple 已向三星與 Intel 遞出橄欖枝並展開探索性討論，評估將部分裝置處理器產能移轉至美國本土製造。這也代表，尋找「台積電以外的 Plan B」已逐漸演變為半導體供應鏈重組的焦點。 AI 狂熱推升股價，三星強勢叩關「兆元俱樂部」 受惠於對 AI 晶片的強勁需求，三星股價在過去一年翻逾四倍，並在 5 月 6 日盤中一度上漲 13%，讓公司市值一舉衝破 1 兆美元。FactSet 資料顯示，三星其實早在今年 2 月 26 日就曾短暫跨越 1 兆美元市值門檻，這次的創紀錄漲勢則象徵延續投資人對 AI 相關股票的強烈追捧。 《Bloomberg》指出，三星、SK Hynix 與台積電都位於全球 AI 生態系的核心，亞洲的晶片製造與資料基礎設施正成為 AI 轉型的重要基石。這波狂熱不僅帶動三星與 SK Hynix 的股價大漲，更推升韓國 Kospi 基準指數首次突破 7,000 […]

全球供應版圖重組！12 吋矽晶圓成關鍵戰場，中國力拚 70% 國產供應

《Nikkei Asia》報導，中國力拚在今年達成關鍵目標：晶片製造商所使用的矽晶圓中，超過70% 將採用國產產品。此項目標已在中國業界形成某種心照不宣的要求，尤其是在 12 吋矽晶圓的採用上，更傾向優先使用中國本土供應。這也被視為中國在關鍵晶片供應鏈本土化進程中，最積極的推動措施之一。 中國晶圓本土化加速：12 吋矽晶圓成供應鏈攻防核心 《Nikkei Asia》指出，儘管中國在其他自給自足目標上仍未完全達標，但晶圓領域的本土化進展被業界認為有望率先實現，並可能成為推動供應鏈自主化的重要成果。一名晶片業高層表示：「市場中仍有約 30% 對外資開放。一些中國晶片廠仍在追求更先進製程，因此需要國際龍頭的支持。但在成熟製程與傳統晶片領域，本土矽晶圓已基本可以滿足需求。」 矽晶圓是製造邏輯晶片與記憶體晶片的核心基礎材料，其中 12 吋晶圓主要用於主流先進邏輯與記憶體晶片，而 8 吋晶圓則多用於成熟製程與功率電子產品。《Nikkei Asia》提及，中國在 8 吋晶圓領域已大致實現自給，但 12 吋晶圓仍是當前重點追趕方向。 中國矽晶圓龍頭企業西安奕斯偉材料科技（Eswin Material Technology）已於去年登上上海科創板。公司表示，到 2026 年其總產能將達每月 120 萬片晶圓，可滿足中國約 40% 的 12 吋矽晶圓需求，並預計全球市占率將超過 10%。其他主要本土廠商還包括國家矽產業集團、中環先進與杭州立昂微等，均持續擴產。 AI 推動先進製程擴張，中國晶圓供應鏈加速成形 《Nikkei Asia》進一步指出，奕斯偉材料目前正在西安與武漢建設新廠，並計畫今年新增每月 70 萬片產能。一名知情人士表示：「所有中國客戶都在擴產，而奕斯偉材料是最積極的一家，可能占整體擴產規模接近一半。」該公司亦表示，已供應包括美光、台積電、格羅方德與聯電等全球客戶，三星與 SK 海力士也正在驗證其產品。 中國晶圓代工龍頭中芯國際、華虹半導體，以及記憶體廠長鑫存儲與長江存儲均為其主要客戶。奕斯偉材料表示，其國產晶圓已逐步成為新建中國晶片廠的預設選項。同時，中芯國際、華虹及部分與華為相關的晶片企業正大幅擴張接近 7 奈米甚至 5 奈米等先進製程產能，以滿足 AI 運算需求，但部分先進製程仍需依賴海外矽晶圓供應。 從整體供需來看，根據 Bernstein Research 分析師估計，中國在 2025 年約可滿足 12 […]

極風雲創推出企業級 AI 入口 Across，以 Agentic OS 架構，攜手群聯電子、GoTrust 等夥伴建構台灣 AI 治理生態圈

當生成式工具在兩年內滲透進企業的行銷、法務、工程、客服部門，企業真正欠缺的不是工具，而是能讓員工每一次生成式調用都被看見、管理與追蹤的在地化系統。 Microsoft 與 LinkedIn 的職場調查指出：75% 的知識工作者已在工作中使用生成式工具，其中 78% 自行攜帶個人帳號，企業完全無法掌握。台灣在地則顯示，91% 企業已將生成式技術納入營運策略，92% 卻擔憂隨之而來的資料外洩、合規失控與成本失序，七成企業卡在導入門檻前無法推進。極風雲創 Twister5（股票代碼 7826）今（5日）正式發表軟硬整合的 AI 入口平台 Across，並宣布與群聯電子、GoTrust、陽信銀行等多家策略夥伴啟動合作，建構台灣首個以 AI 治理為核心的開放生態圈。 從自身 AI 轉型出發，把 Across 定位為企業級 AI 入口 極風雲創過去以 Cloudflare、Cato Networks、Palo Alto Networks 等國際資安品牌的 MSSP 為核心業務。內部推動生成式技術導入時，親身遭遇與客戶相同的困境，行銷團隊用 ChatGPT 寫提案，工程師用 Claud Code 寫程式，業務將客戶名單貼進各種生成式應用尋求分析，工具、帳號與資料流向高度分散，管理層難以集中掌握使用行為與成本。董事長張紘綱表示：「企業不缺工具，缺的是一個能讓員工的每一次調用都被看見、被管理的入口。就像十年前用統一登入系統管理應用存取，今天需要的是管理生成式工具使用的入口平台，這就是開發 Across 的起心動念。」Across 不取代企業既有應用，而是讓所有工具能在統一治理框架下運作，在更安全地環境中幫助企業透過 AI 賦能效率。 Across 平台的 AI 能力以 Anthropic Claude 為主力開發架構。極風雲創加入 Claude 開發合作計劃夥伴，技術團隊全員通過官方開發課程並獲發證書，為台灣企業 AI 平台領域中，技術能量經 Claude 官方體系驗證的先行者。林佑儒技術處長表示：「選擇 […]

Solana 聯手 Google Cloud 推 AI 代理支付平台！AI 可自主用穩定幣買 API 服務

Solana Foundation 與 Google Cloud 聯手推出 AI 代理支付服務 Pay.sh，讓 AI 代理能透過 Solana 上的穩定幣，以按次付費模式調用 Google Cloud 及超過 50 家供應商的 API，擺脫傳統帳號註冊與訂閱機制的束縛。 Pay.sh 打破訂閱門檻，由 AI 代理購買 Google 與第三方 API Solana 官網提及，AI 如今已成為軟體建構與使用的核心，且能在單一工作流程中跨服務執行決策與操作，但在存取最強大的企業級 API 時，依然面臨著巨大的技術落差。目前多數服務仍針對人類使用者設計，要求完成複雜的身分驗證（KYC）、憑證管理及帳單維護。Pay.sh 作為橋樑彌合了這段距離，讓 AI 代理具備自主支付的能力，消除 AI 代理在調用複雜基礎設施資源時的支付瓶頸。 在計費與操作模式上，Pay.sh 導入了微支付架構，捨棄傳統的訂閱方案與最低消費限制，改採精確的「按次計費」模式。根據 Solana 的說明，使用者僅需將 Solana 錢包連接至 Gemini、Claude Code、Codex 或 Hermes 等偏好的 AI 介面，並在 60 秒內透過信用卡或穩定幣完成入金，AI 代理即可獲得各項付費服務的存取授權。 此外，AI 代理具備自主瀏覽統一 API […]

Anthropic 推 10 款金融 AI Agents 搶攻華爾街！CEO 警告：沒有因應 AI 變化的軟體商恐破產

Anthropic 近日推出 10 款專為金融服務業打造的 AI 代理程式（AI Agents），全面鎖定銀行、保險、資產管理與金融科技等關鍵場景。這項發布讓過去耗時費力的提案簡報草擬、財報估值審查，甚至是繁瑣的合規與客戶身分審查（KYC）任務，現在都能交由 AI 代勞，更顯示 Anthropic 正把旗下模型 Claude 從「開發者專用的寫程式工具」，大舉推進至華爾街白領的日常工作流中。 《Reuters》報導，Anthropic 近日在一場活動簡報上寫道：「程式開發領域已被永遠顛覆，下一個就是金融業。」這句話也點出 Anthropic 的強大企圖心：他們正急起直追，試圖將 AI 顛覆軟體開發的爆發性成長經驗複製到金融圈，全力搶下金融業這個 AI 落地應用的新市場。 10 款金融 AI 代理程式瞄準高耗時任務，從提案簡報到 KYC 都能接手 Anthropic 表示，這 10 款「隨插即用」的代理程式範本，是專為金融服務中最耗時的工作所設計，包含建立提案簡報、篩選 KYC 檔案，以及協助月底的關帳作業。 在研究與客戶服務場景中，Claude 代理程式可協助建立目標清單、執行可比公司分析、為客戶會議草擬提案簡報，並在通話前整理客戶與交易對手的背景摘要。而在財務與營運場景中，Claude 代理程式可檢查估值是否符合相似企業指標、評估方法論與公司審查標準，也可執行關帳清單、準備會計分錄並產出關帳報告。 《華爾街日報》指出，Anthropic 這次推出的金融 AI 代理程式，是該公司擴大企業客戶版圖，並朝最快今年首次公開發行（IPO）邁進的戰略之一。《Business Insider》也將這次發布定位為 Anthropic 替華爾街處理「繁瑣苦差事（grunt work）」的重大舉動，指出這些代理程式將大幅改變準備客戶會議、進行市場研究、建立財務模型與製作提案簡報的運作方式。 Claude 串接微軟 Office 與金融資料源，讓 AI 代理更貼近日常工作流 為求無縫融入現有工作環境，Anthropic 表示 Claude 現在可透過外掛程式直接在 Excel、PowerPoint、Word […]

Google 內測 Remy、Meta 開發 Hatch：OpenClaw 爆紅後，科技巨頭下一戰已悄然開打

OpenClaw 今年爆紅後，「幫人直接做事」的 AI 代理已快速成為矽谷的下一個主戰場， NVIDIA 執行長黃仁勳日前更指出「每家公司都需要有 OpenClaw 策略」。根據外媒消息，Google 和 Meta 就正在開發類似於 OpenClaw 的 AI 代理工具。這兩家科技巨頭的動向，指向同一個方向：AI 競爭的重心，正從回答問題的聊天機器人，升級為主動替使用者完成任務的個人代理。 Google 內測「Remy」，定位為全天候個人代理 據《Business Insider》取得的一份 Google 內部文件，以及兩位熟悉此事的人士透露，Google 正在一個僅供員工使用的 Gemini 應用版本中測試名為「Remy」的 AI 代理。文件中對 Remy 的描述為：「Remy 是你在工作、學校與日常生活中全天候的個人代理，由 Gemini 驅動。它將 Gemini 應用提升為一個真正的助理，能夠代替你採取行動，而不只是回答問題或生成內容。」 文件進一步指出，Remy 與 Gmail、Chrome、Calendar 等 Google 旗下服務深度整合，能夠主動監控使用者關注的事項、處理複雜任務，並隨時間學習使用者的偏好。《Business Insider》指出在某方面，Remy 與 OpenClaw 類似，功能在定位上明顯比 Google 目前已推出的「Agent Mode」等工具更為進階。Google 發言人婉拒對此置評，也尚未透露 Remy 的公開上線時程。Google 將於本月稍後舉行 I/O 開發者大會，外界預計 AI 代理將是展示重點之一。 […]

AI 消除汽車設計最大瓶頸之一，設計師與工程師第一次能即時共同決策

一輛車的外型不只是美學決定，更是由空氣動力學塑造的結果。油耗、電動車續航、高速穩定性，都與車身切割空氣的效率直接相關。 但長期以來，這個設計環節存在一個根本性的時間錯位：設計師釋出一個設計面後，必須等待數天甚至數週才能取得完整的氣動分析結果，而在這段等待期間，設計往往已經修改了好幾版。 從草圖到 3D 動畫，一天之內完成 AI 在 GM 通用汽車設計流程中的介入，比氣動分析更早，甚至早在設計師握著鉛筆勾勒第一張草圖的時候就開始了。 GM 創意設計師 Daniel Shapiro 描述，他以幾張手繪的未來雪佛蘭概念車圖為起點，將草圖輸入 AI 工具，再透過提示詞引導 AI 生成一系列圖像，最終產出一段展示概念車 3D 動態的預告動畫，「傳統上，從設計草圖到高品質動畫，需要多個團隊花費數個月，」Shapiro 說，「現在單一設計師一天之內就能完成，而且不需要過去那樣深厚的 3D 視覺化技術。」 這個改變不只是省時，而是改變了創意探索的可能性。設計師可以快速生成數十個設計變體，挑出最有潛力的方向，再從更成熟的起點繼續深化。 AI 處理的是 3D 渲染所需的技術設定，包括虛擬攝影機、光線、CGI 環境，這些過去都需要耗費大量的人工時間。Shapiro 說，「我們可以探索更多方向，對想法可以少一點執著，這改變了我們日常工作的方式。」 不過，人類的判斷仍是保持品牌差異性的關鍵。Shapiro 強調：「AI 不是一鍵解決方案，我們常常要跟它角力才能得到想要的結果。什麼感覺像 Buick、什麼感覺像 GMC、什麼感覺像 Cadillac，這些判斷仍然是我們在做的事。」 從數週等待到一分鐘決策 氣動分析端的改變同樣顯著。GM 研發部門技術研究員暨實驗室組長 Scott Parrish 的團隊，建立了一套 AI 驅動的虛擬風洞能預測氣動阻力，並將結果直接回饋至設計師使用的數位雕塑工具。 傳統流程依賴高精度的計算流體動力學分析與全尺寸風洞測試，兩者都精確但費時。設計師完成車身設計面後，需要將其釋出給工程師進行 CFD（Computational Fluid Dynamics，計算流體力學）模擬，數天或數週後才能取得阻力係數的回饋，再傳回設計師進行下一輪調整。 GM 虛擬整合工程總監 Rene Strauss 說，過去完成一整輪設計與工程迭代需要約兩週，現在幾乎是即時的。他舉了一個具體的例子：「只需幾下點擊，不到一分鐘就能讀取設計面並取得結果。」 Jaguar Land […]

從 Slack 訊息到 Zoom 表情都能被分析：AI 開始解讀員工情緒，職場監控踩上信任紅線

企業監控員工早已不是新鮮事，但在 AI 推波助瀾下，這場職場監控正迎來令人高度關注的改變。《The Atlantic》報導，新一波「情感人工智慧」（emotion AI，或稱 affective computing）浪潮正席捲而來，讓企業的焦點從單純的生產力追蹤，擴大到更深層的行為剖析，也就是雇主現在不只會看你做了多少事，更要分析你今天上班是否夠投入、夠正向，甚至態度是否具備高度的友善與協作性。 與此同時，AI 不只要看透你的情緒，還要複製你的工作技能。《Reuters》指出，科技巨頭 Meta 已開始擷取員工的電腦操作數據來訓練 AI。當員工的情緒被量化、日常操作成為演算法的燃料，我們熟知的職場生態正在被重塑。 「數位讀心術」的商業化與應用場景 現在，emotion AI 技術正快速在各大領域商業化。以新創工具 MorphCast 為例，該公司聲稱能利用 AI 直接從人類的臉部表情，精準判讀使用者的情緒起伏與注意力高低。這種宛如「數位讀心術」的技術，不僅已被授權應用在心理健康 App 與校園學童注意力監測，連麥當勞都曾將其導入葡萄牙的品牌行銷活動中，藉由掃描 App 使用者的臉部，根據顧客當下的「心情」來派發專屬的個人化優惠券，足見其龐大的商業潛力。此外，這類技術導入門檻極低，《The Atlantic》記者實測指出，不需安裝特殊軟體即可免費試用，且分析過程中未必需要取得同意。  另一方面，當 emotion AI 被包裝成企業分析工具進入職場，最初主要被用來處理基層員工的績效問題，尤其常見於客服與藍領工作場域。例如，貨運公司開始使用眼球追蹤、高靈敏錄音設備與腦波掃描器，來偵測司機是否出現壓力或疲勞跡象；速食連鎖店 Burger King 甚至正在試點一款名為 Patty 的 AI 聊天機器人，並將其嵌入員工的耳機中，專門用來即時評估員工的互動是否足夠友善。在金融領域，First Horizon Bank 的 AI 系統甚至會在監測到客服員工壓力過高時，主動於螢幕上播放員工家人的照片以試圖緩解情緒。  向上蔓延的監控網：白領階級的通訊軟體、會議與面試全面 AI 化 《The Atlantic》指出，emotion AI 的下一個大規模應用場景，就是白領工作圈。過去白領員工較少受到嚴密監控，但如今數位足跡已成為新標的，例如在日常協作方面，Slack 的整合工具 Aware 宣稱可持續監測內部訊息中的「情緒與毒性」；Microsoft Azure 理論上也允許雇主使用 AI 批次分析員工的聊天訊息。 […]

【科技早餐】OpenAI 智慧機傳 2027 量產，聯發科、台積電有望進供應鏈

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。 ＊郭明錤稱 OpenAI 加速智慧機開發，聯發科有望拿下處理器訂單 知名分析師郭明錤表示，OpenAI 正加速跨入智慧機領域，首款 AI 智慧機最快 2027 年上半年量產，早於先前預期。郭明錤指出，聯發科有望獨家供應處理器，預計採用客製化天璣 9600 晶片，並由台積電以 N2P 製程代工生產。 郭明錤也指出，這款處理器似乎更聚焦 AI 任務，而非單純智慧機效能，圖像處理器與雙神經處理器架構將是觀察重點。若開發順利，2027 年與 2028 年出貨量可能合計約 3,000 萬支。不過目前這仍屬供應鏈分析說法，尚非 OpenAI、聯發科或台積電正式宣布。 ＊黃仁勳稱中國不應拿到最先進晶片，NVIDIA 對中出口再成焦點 NVIDIA 執行長黃仁勳（Jensen Huang）在洛杉磯舉行的梅肯研究院全球大會（Milken Institute Global Conference）表示，中國不應該擁有 NVIDIA 最先進晶片，美國也應該在人工智慧領域保持領先。但他同時呼籲美國政府，應允許美國半導體企業持續在全球市場競爭，包括中國市場。 黃仁勳表示，美國科技企業在全球競爭，有助於擴大出口、增加稅收，並提升經濟安全與國家安全。目前 NVIDIA 的 Blackwell 與新一代 Rubin 產品，並未納入美方先前允許對中國核准客戶銷售 H200 的安排。先進晶片能否進入中國市場，仍取決於美國出口管制與中國監管態度。 ＊白宮傳擬審查 AI 模型，歐洲也擔心企業防線落後 《紐約時報》報導，美國總統川普（Donald Trump）政府正考慮在先進 AI 模型公開發布前，建立新的審查與監管機制。報導指出，白宮正在討論一項行政命令，可能成立由科技業高層與政府官員組成的工作小組，評估新 AI 模型發布前的潛在審查程序。 這項討論與川普政府先前主張放鬆 AI […]

從掃地機器人到機器寵物：iRobot 前執行長再出手，打造「看穿你喜怒哀樂」的 AI 機器人

有「掃地機器人之父」稱號的 Colin Angle，正揭開創業生涯下一篇章。據《華爾街日報》報導，這位曾帶領 iRobot 開創家用掃地機器人時代的創辦人，推出一款全新機器生物：它毛茸茸、眼睛圓潤、擁有巨大腳掌，舉止神似小狗，目標是成為家庭中令人珍惜的一員。 身為機器人新創公司 Familiar Machines & Magic 共同創辦人兼執行長，Colin Angle 曾執掌 iRobot 近 30 年，憑藉 Roomba 系列締造公司輝煌，並開創家用掃地機器人品類，直到 2024 年離任。他的新創公司推出首款產品「Familiar」，最大不同在於，它擁有 Roomba 從未具備的特徵：四條腿。 不只是寵物或助理！Familiar 以「情緒智慧」挑戰人機關係 Colin Angle 強調，這不只是機器寵物，也不是智慧助理。它不會說話，但能以「情緒智慧」的方式回應你的行為與情緒。「我想建立的是一種人與機器之間截然不同於 Roomba 與顧客的關係，」Colin Angle 表示，「我希望自己打造的機器，會讓人感覺它真的在乎我。」 Colin Angle 與團隊稱它為「Familiar」，這個詞原指女巫的超自然動物使魔。它被定位為全新品類的情緒智慧機器人，能根據人的語氣、肢體語言與整體情緒氛圍做出適當反應。Colin Angle 認為，這樣的能力將使機器人能勝任需要高度信任的支援型角色。 短期內，Familiar Machines 計畫將產品鎖定在希望照看親人的族群，例如獨居的年長父母或其他受照顧者。公司也希望吸引重視自我健康管理的消費者。更長遠來看，該公司打算將其情緒智慧 AI 授權給其他企業。目前仍屬早期原型，因此 Colin Angle 尚未公布售價、上市時間，和最終產品是否會維持現有外觀。 《華爾街日報》指出，隨著自動無人機配送與人形機器人技術發展加速，人類與機器共處的未來已不再遙遠，未來人們甚至可能與機器夥伴共同分擔照護親友的責任。報導形容，Familiar 就像「長了腿的 Apple Watch」，不只是每半小時震動提醒你站起來，而是會主動跟著你移動，甚至以蹭手等擬寵物動作提醒你活動。 陪伴型機器人為何難以突破？Sony Aibo、Jibo 等前例揭示市場難題 陪伴型機器人的歷史上已有不少失敗案例，包括 Sony Aibo、Pleo […]

打造「物流版 AWS」：Amazon 開放自建供應鏈、搶攻 B2B 市場，FedEx 與 DHL 迎來科技平台對手

過去近三十年，Amazon 砸下重金建構屬於自己的物流護城河，以持續降低對美國郵政（USPS）、FedEx 與 UPS 的依賴；現在，Amazon 決定把這項龐大的配送營運，轉化為全新的營收基礎設施。Amazon 近日宣布推出「Amazon 供應鏈服務」（Amazon Supply Chain Services，簡稱 ASCS），將過去專為自家電商與賣家打造的全球物流網路，全面開放給外部企業使用。 《The Verge》形容，Amazon 的野心正是將其配送營運打造成「下一個 AWS」，讓外部企業可以像隨選租用雲端運算資源一樣，將貨運、分發、訂單履約與包裹終端配送等繁瑣的後勤任務，全數外包給 Amazon 負責。 不過，當 Amazon 從單純的零售平台跨界成為「企業級供應鏈服務商」，也立刻引發市場反思：當 Amazon 身兼零售霸主與物流巨頭的雙重角色，企業真的願意將最敏感的物流數據與銷售通路命脈，交給這位潛在的競爭對手嗎？ 從內部後勤到外部企業服務：Amazon 如何在物流場域複製 AWS 成功經驗？ Amazon 在過去 30 年建立起橫跨倉庫、飛機、卡車與配送車隊的全球供應鏈，並發展出需求預測、庫存規劃與貨運路線最佳化等頂尖物流技術。自 2006 年以來，獨立賣家已透過 Amazon 履約服務（FBA）出貨了超過 800 億件商品。此外，《WSJ》指出，Amazon 過去 20 年已向第三方賣家提供履約服務，且去年該服務營收高達 1,721.62 億美元，約占 Amazon 總營收的 24%。  過去，Amazon 的供應鏈服務多半是「零散提供」（piecemeal），企業只能分別使用電商訂單履約或貨運服務，尚未形成完整協調的第三方物流供應商（3PL）銷售模式。這次 ASCS 的重大突破在於，Amazon 把倉儲、運輸管理、國際空運與海運等能力「整合到同一個入口」，讓企業能享有完整的一站式服務。其貨運網路更涵蓋海運、空運、陸運與鐵路，並提供報關與端到端貨件追蹤等彈性服務，根據 Amazon 數據指出，使用這套端到端解決方案的賣家，銷售額甚至提升近 20%。  《Reuters》引述分析師觀點指出，Amazon 此舉等於將物流從成本負擔轉化為基礎設施產品，完美複製 […]

AI 落地改變企業應用場景 叡揚 Solutions Day 帶來解方

AI 應用快速發展，帶動企業加速導入各場景，但在實際推進過程中，亦逐漸浮現資料治理、資安風險與營運穩定性的挑戰。當AI從實驗走向營運核心，如何兼顧效率、治理與韌性，成為近期企業數位轉型的重要課題。 叡揚長期參與企業數位轉型歷程，觀察到企業需求已從單一工具導入，逐步轉向整體架構與治理機制的建立，本次活動將以此脈絡為主軸，呈現不同面向的實務經驗與應用情境。在此趨勢下，叡揚資訊將於 5 月 13 日舉行的「GSS Solutions Day」活動，將聚焦 AI 治理與風險的重要性、企業如何維持數位韌性，進而帶到 AI 如何改變辦公室協同、永續管理、資安與營運等場景。 研討會主題以政策視角與治理議題為核心，邀請國安會諮詢委員李育杰，從全球資安威脅的角度，延伸探討企業在不確定環境下的營運韌性；中央研究院資安專題中心執行長黃彥男，則分析 AI 應用帶來的風險與治理議題。叡揚資訊數位韌性辦公室執行長馬正維，進一步分享企業邁向數位韌性的實務觀察；杜浦數位安全創辦人蔡松廷，則從攻防視角解析 AI Agent 對威脅樣態的影響與變化。 分場議程則涵蓋 AI 應用落地與營運優化的多元面向，包括文件辨識與流程自動化、企業知識管理與人才招募應用、數據驅動決策與財務管理，以及 AI Agent 架構、資料治理與流程協作機制等主題；同時亦延伸至金融監理、國際資安法規與供應鏈治理，呈現企業在不同場域中的轉型實踐。 企業在導入 AI 的過程中，已逐步從單點應用，轉向系統化整合與長期治理。透過跨場域的實務分享與交流，期望促進產業對話。叡揚以深耕產業的洞察分享技術研發與應用，面對持續變動的 AI 發展及挑戰，精準解題、協助企業建立可持續演進的數位基礎。活動開放報名中，歡迎產業先進報名參與。

NPO 邁向高效營運時代：從繁瑣行政到智慧管理的關鍵一哩路

叡揚資訊與網軟日前共同舉辦【讓愛走更遠 · NPO 全方位營運的數位轉型實戰論壇】，從募款經營、志工與會員管理，到個案服務與內部治理，分享數位工具如何成為公益組織的強力後盾。 AI 取代不了志工，但它能讓每位志工多出一雙手 叡揚資訊群總經理胡瑞柔在開幕致詞中表示，AI 取代不了志工，因為「人」仍是公益服務最核心的力量。不過，AI 能協助處理重複性作業，讓人力回到更有價值的服務現場。她指出，叡揚與網軟將結合資訊開發專長，陪伴 NPO 在數位化到智慧化的過程中，兼顧資安、行動化與彈性應用。 一則深夜留言，看見資訊系統接住人的速度 喜馬拉雅研究發展基金會執行長高永興分享，某天深夜，他在公益資訊網站上看到一名受暴兒童的留言，情況危急。他立刻透過資料庫搜尋、整理援助資源，在最短時間內回應這名孩子。他提醒，當資源被整理成可搜尋的資訊系統，服務就能更快抵達需要的人；但科技不是答案，關鍵仍在以專業知識善用工具。 Excel 很方便，但跟不上組織成長 網軟總經理特助吳龍紅表示，Excel 在單人或少數人作業時確實方便，但當組織規模擴大，開始需要多人協作、資料串接與權限控管時，原本「夠用」的工具就可能成為瓶頸。她也指出，NPO 推動資訊化時，應掌握三個基礎：系統設計要符合作業流程、行政管理要能支援未來服務擴大，並且從一開始就納入資安規劃。 理監事會議要開了，卻等不到一張報表 叡揚財會軟體產品經理徐瑞元描述，許多 NPO 帳目由熟悉 Excel 的同仁獨立管理，一旦離職便難以交接；委外記帳也可能在開會前等不到報表。Vital Finance 可快速產出財務報表，並整合網軟捐款系統自動生成帳務紀錄，也能依專案查看損益，讓核銷更有效率。串接 Vital BizForm 後，付款可產生銀行媒體檔上傳網銀，不再擔心填錯帳號、匯錯款項。 用 Vital CRM 認識每一位支持者，讓關係走得更長遠 叡揚資訊業務經理劉婷慧分享，Vital CRM 內建 AI Copilot 智能助理，可協助分析與捐款者的互動紀錄與情感傾向，快速產製內容，擴大客服能量。透過 Insight 分析報表，能清楚掌握新舊捐款者的比例變化、每場活動的參與者輪廓及執行成效，讓後續關懷更有方向。她也提到，臺東縣南迴健康促進關懷服務協會與台北市文化基金會導入 Vital OD 公文系統後，提升簽核與公文傳遞效率，且支援電腦與手機操作，資深人員也能快速上手。 7 天都打不完的資料，現在一鍵送出 社團法人大都會國際兒童協會經理詹德寧指出，導入網軟捐款系統後，過去需要 7 天不眠不休登打的資料，現在可由系統整理。每月上千筆收據也能一鍵產出、寄送，資料集中於後台管理，並可依年份、年齡、性別或專案募款金額篩選分析。捐款管道也從單一方式擴充至 LINE Pay、街口支付、台灣 Pay 等選項；年底上傳國稅局名單時，系統可直接產出整年度資料，匯出後即可完成申報。

SAS 迎 50 周年 深化可信任 AI 與代理型 AI 布局加速企業 AI 規模化落地，並前瞻量子 AI 新世代

在全球企業加速從生成式 AI、AI 代理（AI Agents）走向實際營運化的關鍵時刻，成立 50 週年的全球資料與 AI 領導品牌 SAS，於年度盛會 SAS Innovate 2026 宣布全面深化企業 AI 布局。以可信任 AI（Trustworthy AI）為核心，SAS 同步強化代理型 AI（Agentic AI）、治理架構、資料管理、產業應用與量子 AI（Quantum AI）等多項能力，協助企業突破概念驗證（PoC）限制，推動企業 AI 從試驗階段走向可治理、可規模化的營運應用。 深耕 50 年資料科學  以可信任 AI 作為企業決策核心 自 1976 年成立以來，SAS 從統計分析起家，逐步發展為全球企業級資料與 AI 平台的重要領導者，服務超過 150 個國家、多數《Fortune》100 大企業，長期深耕金融、製造、零售、醫療與政府等高複雜度產業。 面對 AI 快速演進，SAS 持續強調，企業真正需要的不僅是模型能力，而是兼顧透明度、治理、人工監督（human oversight）與商業落地的可信任架構。生成式 AI 雖提升互動效率，但影響企業營運的關鍵決策，仍需建立在可追溯、可稽核且具治理能力的決策系統之上。如何平衡創新速度、風險控管與法規要求，正成為企業AI投資能否成功的核心關鍵。 擴充 SAS Viya 平台能力  打造企業級 AI 營運基礎 此次 SAS […]

《紐約時報》揭密：白宮考慮仿英國模式審查 AI，Anthropic 模型引警訊

《The New York Times》報導，美國官員與知情人士透露，原本對 AI 採取不干預立場、讓矽谷自由推動技術發展的川普政府，正討論對新 AI 模型引入政府監督機制。 白宮擬成立 AI 工作小組，考慮仿英國建立模型審查制度 《The New York Times》指出，美國政府目前正研議透過行政命令成立一個 AI 工作小組，成員將包含科技企業高層與政府官員，共同檢視可能的監督機制。知情人士透露，白宮官員上週已向 Anthropic、Google 與 OpenAI 等企業高層說明部分規劃內容。該工作小組預計將評估多種監管模式，其中一種可能方向，將參考英國正在建立的制度架構，英國已指定多個政府機構，負責確保 AI 模型符合特定安全標準。 在顧問與政策諮詢層面，《Forbes》補充，今年 3 月，川普曾任命 13 名成員加入新成立的 AI 顧問委員會，成員包括 Meta 執行長馬克·祖克柏、甲骨文創辦人 Larry Ellison、輝達執行長黃仁勳，以及戴爾公司創辦人暨董事會主席 Michael Dell 等科技業領袖。該委員會將就「科學、科技、教育與創新政策相關事務」向總統提供建議。同時，白宮也提出一套希望國會推動的立法框架，目標在於建立全國統一的 AI 政策，以取代各州分散的監管規範。 《The New York Times》分析指出，這些動作顯示川普政府在 AI 政策上的明顯轉向。自去年重返白宮以來，川普長期強調 AI 對美國在與中國地緣政治競爭中的戰略重要性，並傾向減少監管。他上任後即撤銷拜登政府要求 AI 開發商進行安全評估、並申報具潛在軍事用途模型的相關監管措施。 川普去年 7 月曾表示，AI 是「剛誕生的美麗嬰兒，我們必須讓這個寶寶成長茁壯，不能用愚蠢的、荒唐的規則阻止它。」然而，隨著外界對 AI 威脅就業、能源價格、教育、隱私與心理健康的憂慮升高，川普在 […]

英特爾挖角高通 24 年老將下一步：PC 不再只是電腦，而是實體 AI 入口

英特爾在本週宣布，延攬在高通任職逾 24 年的資深高階主管 Alex Katouzian 出任執行副總裁暨客戶端運算與實體 AI 事業群總經理，直接向執行長陳立武（Lip-Bu Tan）彙報，並預計於 5 月正式到職。 這項人事任命的意義，遠不止於補齊高階職缺，更象徵英特爾將傳統 PC 業務與快速興起的實體 AI 領域整合為一，押注 AI 應用重心從雲端訓練轉向終端推論的趨勢。 從 PC 到實體 AI，英特爾正在重新想像運算邏輯 Katouzian 在高通最近的職銜為行動、運算與延展實境事業群執行副總裁暨總經理，正是推動高通以 Snapdragon X 系列處理器切入 PC 市場的關鍵人物之一。這款晶片於 2024 年作為微軟 Copilot+ PC 品牌電腦的首發晶片登場，是高通向英特爾與 AMD 長期主導的 PC 市場發動的正面挑戰。 根據英特爾說法，Katouzian 接下來的首要任務，是將既有的客戶端運算業務，與涵蓋機器人、自主設備與各類 AI 裝置的實體 AI 系統整合發展。 陳立武指出，「AI 正在邊緣端創造前所未有的機會，並推動客戶端運算與實體 AI 系統發生重大轉變。」他認為，Katouzian 是帶領英特爾重新定義 PC 以外運算模式、銜接實體 AI 下一波成長的重要人選。 這代表英特爾的戰略已不再局限於 PC […]

AI 部署為何成為新戰場？OpenAI、Anthropic 聯手華爾街與私募基金，搶攻企業落地的最後一哩路

AI 巨頭現在不只拚誰的模型最聰明，更要競逐誰能把技術真正「落地」，成為企業內部的主要生產力來源。近日，OpenAI 與 Anthropic 幾乎在同一天、相隔不到幾分鐘的時間內，接連宣布結盟華爾街與頂級私募基金，各自砸下重金成立專屬的「企業 AI 服務公司」。 《The Deep View》一語道破這場戰局的核心：部署（Deployment）已正式成為 AI 的新戰場。OpenAI 與 Anthropic 的行動，顯示雙方的戰火已從單純的模型軍備競賽與程式開發工具的技術較勁，全面蔓延到商業世界最前線，看誰能在廣大的企業市場勝出，並率先將技術變現。 OpenAI 成立 The Deployment Company，借助私募基金打進企業客戶 為了打贏這場商業化戰役，《彭博社》報導，OpenAI 已從 TPG、Brookfield Asset Management、Advent、Bain Capital，以及 Dragoneer 與 SoftBank 等投資方手中，募得超過 40 億美元的資金，用於成立一家專注在協助企業部署 OpenAI 軟體的新公司。這家新合資企業名為「The Deployment Company」，估值高達 100 億美元，且將由 OpenAI 持有多數股權並握有實質控制權。 OpenAI 的布局策略十分明確，因為這些合作夥伴預計可觸及超過 2,000 家投資組合公司與客戶，因此 OpenAI 的核心目標正是透過這些既有的人脈網絡與商業關係，大幅降低企業導入門檻，使更多企業能加速採用 AI 技術。 Anthropic 找上 Blackstone、高盛等機構，把 Claude 導入企業核心流程 面對 OpenAI […]

Edge AI 從 POC 走向規模化：研華嵌入式事業群總經理張家豪揭三大落地場景與挑戰

專訪：戴季全撰稿：李昀蔚 當 AI 從雲端模型走向真實世界，邊緣 AI（Edge AI）與實體 AI（Physical AI）正成為企業導入的下一個關鍵戰場。「2026 年是 Edge AI 跟 Physical AI 爆發的起始點，」研華嵌入式事業群總經理張家豪在本集《全新一週》特別提到，隨著 AI 深入工廠、醫療、機器人等場域，將所有資料送回雲端處理已不切實際，為了滿足低延遲、資料隱私與即時反應等特性，讓邊緣運算平台具備 AI 運算效能，已快速成為各產業邊緣設備的標準配備。 當 Edge AI 延伸至實體世界，Physical AI 的討論也隨之升溫。張家豪強調，Physical AI 真正要落地，絕非單純把 AI 算力放在邊緣端，而是必須將周邊模組、軟體平台與整個生態系進行深度整合，才能實現 Physical AI 的願景。 從大腦到小腦：人形機器人不只要像人，更要有人類的感知與決策 談到 Physical AI，最具代表性的場景之一就是人形機器人。針對機器人的運算分工，張家豪以「大腦」與「小腦」來形容：所謂「大腦」，指的是負責感知、推論與決策的 Edge AI Computing，必須處理語言模型、數位孿生、即時資料回饋與判斷；「小腦」則負責控制四肢、輪子與各種運動模組的實際運作。 在實際運作時，機器人必須透過各類感測器來理解外部環境並做出反應。例如，由 2D 與 3D 攝影機負責視覺感知，Wi-Fi 與藍牙負責通訊，LiDAR 與 IMU 協助路徑控制，再透過運動控制模組支撐機械結構運作。這也代表 Physical AI 的挑戰在於如何將感測、通訊、視覺、路徑與運動控制等多種模組，全數整合並串聯至 Edge AI 裝置中，形成完整的機械系統。 三大落地場景：工廠自動化、醫療影像與自主移動系統 […]

【資本慣性造成的戰略盲點】機器人市場規模是軟體的 30 倍，但資本投入差距 18 倍

過去五年，全球有 745 家軟體公司拿到超過 3,000 萬美元的融資，同一時間獲得同等規模資金的機器人公司只有 42 家，差距將近 18 倍。但機器人對應的基礎市場規模，其實是軟體的 30 倍。 投資缺口與市場錯配 根據創投企業 Bessemer Venture Partners 的報告指出，多數分析師預測機器人產業在未來十年會成長 50 倍，Bessemer 合夥人 Jeremy Levine 更判斷，未來十到二十年地球上的機器人數量會成長十萬倍。 高盛集團在短短一年內，就把自己對 2035 年機器人市場規模的預測上修了六倍，Bessemer 認為即使是這種大幅上調過的數字，在節奏與量級上都還是低估了真實需求。人口結構的老化、製造業勞動力短缺、危險工作環境的替代工具，這些都是市場現實的剛性需求。 現在：GPT-2.5 時刻 Bessemer 把目前產業階段定位在「GPT-2.5 時刻」，也就是基礎模型已經展現出真實能力，實驗室展示與實際部署之間卻還有明顯落差。 2026 年 2 月發表的 EgoScale 論文也首次證實，機器人效能會隨著訓練資料規模可預測地提升，但真正屬於機器人的「ChatGPT 時刻」還沒到，Bessemer 判斷即將發生，只是這個時刻不會透過聊天框展示。 中國主導人形機器人，西方的戰略困境 2025 年全球出貨的人形機器人有將近 90% 來自中國，這個比例在一個還在發展初期的產業裡已經算是壓倒性。根據報告，總部設在中國的人形機器人公司有 161 家，遠遠超過美國。 不過需要先釐清一件事，人形機器人只是整體機器人產業的一個子集，之所以被單獨拉出來談，是因為它目前是資本市場最追捧、媒體曝光度最高的類別。 中國在這個子領域的主導，對西方來說不只是商業競爭問題，更是戰略問題。Bessemer 在報告裡直接指出，各國已經無法忽視一個結論，機器人正在從根本上改變現代戰爭的形態——民用供應鏈的集中度越高，軍事應用的依賴風險就越難切割，這套邏輯與過去半導體、衛星產業面對的情境一致。 而中國 AI 模型與美國的差距平均只落後七個月左右，這個差距每年都在縮短。 從投資數據可以看到資本市場已經提前反應。2025 年國防機器人公司的 […]

【科技早餐】黃仁勳稱中國市占歸零，NVIDIA 物理 AI 把亞洲供應鏈占比推上 90%

【科技早餐】今天精選 6 則國內外重要科技新聞。 ＊黃仁勳稱 NVIDIA 中國 AI 晶片市占歸零，出口管制反效果浮上檯面 NVIDIA 執行長黃仁勳（Jensen Huang）近日在《Memos to the President》節目中表示，受到美國出口管制與中國本土供應商崛起影響，NVIDIA 在中國 AI 加速器市場的市占率，已從過去的領先位置降到 0%。他指出，放棄中國這樣規模龐大的市場，在戰略上並沒有意義，也可能產生反效果。 黃仁勳也表示，中國即使缺少美國最先進晶片，仍有低成本能源與大量數學、科學人才，足以支撐 AI 模型競爭。他呼籲美國政策必須更動態，讓美國企業能留在關鍵市場，同時吸引全球頂尖 AI 研究人才。NVIDIA 也已承諾投入 5,000 億美元採購與建設，在美國建立晶片製造、封裝與 AI 超級電腦基礎設施。 ＊NVIDIA 物理 AI 擴大亞洲供應鏈，南亞科等台廠進入新合作圈 《彭博》報導，NVIDIA 與亞洲供應鏈深度整合，亞洲供應商在其生產成本中的占比，已從去年約 65% 升至目前約 90%。合作範圍也從半導體，拓展到機器人、智慧駕駛等「實體 AI」領域，帶動南韓 LG 電子（LG Electronics）、台灣南亞科（Nanya Technology）、中國德賽西威（Desay SV）與博泰車聯（Pateo Connect）等企業受到市場關注。 報導指出，NVIDIA 近年透過 SK 海力士（SK Hynix）、三星電子（Samsung Electronics）等供應商，深化以晶片為核心的亞洲合作；但最新一波布局，已開始從 AI 運算能力延伸到機器人等真實世界部署場景。隨著大型科技公司持續擴大 AI 支出，NVIDIA 在資本支出中仍占重要位置，也讓亞洲供應鏈從晶片、記憶體，進一步被拉進物理 […]

駭客不需駭入系統，只要讓你的 AI 客服讀一封信：趨勢科技 TrendAI 揭三大攻擊型態升級

隨著 AI 技術演進，企業希望盡快導入 AI 驅動創新，卻也面臨風險控管的兩難。趨勢科技旗下 TrendAI 調查，74% 的台灣受訪企業決策者坦言，過去曾在高層要求或市場競爭壓力下，被迫核准在企業導入可能帶來資安風險的 AI 方案；同時只有不到一半的企業認為內部團隊能辨識惡意或異常的 AI 行為，顯示台灣企業正面臨「盲目導入 AI」的高度風險。 不過，究竟企業當前面對的是什麼樣的資安風險、該如何應對？TrendAI 勾勒出三大威脅升級的具體樣態，提醒企業留意。 威脅升級一：假資訊與詐騙內容的大規模生產 TrendAI 威脅研究總監 Ryan Flores 指出，自從 2022 年底 ChatGPT 問世以來，垃圾郵件數量大幅增加了 1,000%，且預計到今年底，網路上的 90% 內容將由 AI 生成。他表示，駭客利用 AI 發動的攻擊也將變得更低成本，更具可擴展性。 TrendAI 實測，只需花費一週與不到 20 塊美金的 AI 影片生成訂閱費，不需親手撰寫程式碼，就能利用無程式碼（No-code）工具串接，在電商平台上創造出完美的「假賣家、假商品、假買家評論影片」，如此一來便可能輕鬆實現大規模詐騙。 威脅升級二：身分偽造進化，企業招募與信任機制面臨新挑戰 TrendAI 也觀察到，已有北韓駭客利用竊取而來的 LinkedIn、GitHub 等公開資料，搭配大型語言模型與深偽技術，偽裝成遠距 IT 工作者應聘。一旦錄取成為內部員工，其就會進行資料竊取、部署勒索軟體，或盜取資產。「一旦他們成為員工，基本上就成為內部威脅，所以可以進行橫向移動。」Flores 說。 駭客也會架設「假公司」發布職缺，要求求職者下載包含惡意軟體的面試測試包，反向盜取求職者的資產與身份，甚至劫持真實帳號。 威脅升級三：AI 原生攻擊工具與 AI 系統濫用，突破傳統限制 值得關注的是，隨著大型語言模型運算能力躍進，TrendAI 觀察到駭客攻擊手法已突破傳統技術限制，例如近期 LameHug 等惡意工具，便刻意偽裝成圖像生成應用，實際上是內嵌 […]

打造人形機器人界的 Android：Meta 如何透過收購 ARI，搶攻 Physical AI 底層平台？

Meta 近日正式宣布，已收購專注於開發人形機器人 AI 模型的新創公司 Assured Robot Intelligence（ARI）。 針對這項關鍵佈局，Meta 發言人透過聲明表示：「我們收購 ARI 這家位居機器人智慧前沿的公司，為的就是讓機器人能在複雜、動態的環境中，精準理解、預測並適應人類行為。」 這步棋背後的戰略意義極為清晰。在特斯拉（Tesla）、Google 與亞馬遜（Amazon）等科技巨頭紛紛重金投資人形機器人的此刻，這筆交易也宣示 Meta 的 AI 戰略正進一步延伸到機器人控制、自我學習與實體人工智慧（Physical AI）等高階應用領域，正式加入這場「實體 AI」競賽。 Meta 買下 ARI，要為人形機器人裝上精準運作的「大腦」 要讓機器人真正走入人類生活並執行複雜任務，除了硬體之外，更需要強大的「大腦」。ARI 正是這樣一家專注於機器人智慧的新創，其位於聖地牙哥與紐約的團隊約 20 人，致力於打造人形機器人的基礎模型（foundation models），讓機器人有能力執行包含家務在內的各類實體勞動任務。 透過這次收購，Meta 得以大幅補強在機器人控制領域的不足。Meta 發言人特別指出，由 Lerrel Pinto 與 Xiaolong Wang 兩位頂尖學者領導的 ARI 團隊，將在模型設計、機器人控制、自我學習等前沿能力上，為 Meta 帶來深厚的專業知識。 ARI 早期投資方 AIX Ventures 合夥人 Nick Crance 也強調，ARI 的核心優勢在於機器人的「高精度靈巧度與操作」。這些核心能力攸關機器人未來能否在工業場域或家庭環境中，實際且有效地與現實世界的物體進行互動。 Meta 的野心：成為機器人界的 Android 在取得關鍵的「大腦」技術後，Meta 隨即展開內部團隊的深度整合。收購完成後，ARI 團隊將正式併入 […]

汽車成 AI 新戰場：中國車廠拚車內 AI，Grok 登 CarPlay 掀語音助理戰

電動車的價格戰，現演變為一場圍繞車內 AI 科技的「功能戰」，競爭正在全球同步升溫。在中國，電動車廠的戰場從價格轉向車內 AI 功能的堆疊；在全球市場，Apple CarPlay 正悄悄成為 Grok、ChatGPT 與 Perplexity 爭奪駕駛注意力的新戰場。 車市不只拚降價！中國電動車轉向車內 AI 競賽 《CNBC》指出，在全球最大汽車市場中，中國電動車製造商為了在長期價格戰中生存，正不斷疊加更多相同的 AI 功能。這場競爭在過去幾年已從延長電池續航力，轉向推出駕駛輔助系統，以及使用更強大的車用晶片，現在車廠的焦點則集中在一整套車用 AI 功能上。 字節跳動旗下雲端平台火山引擎近日在北京車展宣布，已有超過 50 個汽車品牌使用其豆包 AI 模型，且已應用於 145 款車型、超過 700 萬輛汽車。字節跳動的豆包是中國使用最廣泛的 AI 聊天機器人，根據顧問公司 Chozan 的數據，截至今年初，其每週活躍用戶超過 1.55 億。火山引擎進一步表示，除了國產車型之外，豆包 AI 也已整合進多款外資品牌新車，例如純電賓士 GLC、上汽奧迪 E7X，以及上汽大眾 ID. ERA 9X。 中國上汽集團奧迪合作計畫執行長 Fermín Soneira 在車展前接受媒體訪問時表示：「我們會持續更快地整合新功能。」他指出，車廠可以透過遠端更新（OTA）迅速部署技術升級。儘管新功能快速推出，車廠仍持續面臨銷售壓力，他表示：「因為產能存在。這場價格戰在未來幾個月內不會真正停止。」向 AI 功能轉型，反映出消費者對連網功能的需求，包括與華為手機相容的介面，以及像豆包這類語音助理。 AI 將成基本配備？中國車廠重心轉向體驗與生態布局 顧問公司 AlixPartners 亞洲汽車與工業部門主管 Stephen Dyer 表示，目前車內 […]

NVIDIA 供應鏈亞洲占比從 65% 衝上 90%：實體 AI 帶動供應鏈名單持續擴大

《Bloomberg》報導，NVIDIA 進軍實體 AI 帶動亞洲合作夥伴股價上漲，隨著亞洲進一步融入 NVIDIA 的商業生態系，受惠的亞洲企業名單正持續擴大，包含南韓的 LG 電子、台灣的南亞科技，以及中國的德賽西威、博泰車聯網。 黃仁勳點名下一波 AI 浪潮！亞洲成 NVIDIA 實體 AI 關鍵戰場 根據《Bloomberg》彙編的數據，亞洲供應商現約占 NVIDIA 生產成本的 90%，高於去年的 65%，隨著 NVIDIA 產品需求爆炸性成長，該公司對主導製造、組裝與關鍵零組件的亞洲夥伴依賴也日益加深。瑞聯銀行董事總經理 Vey-Sern Ling 表示：「全球科技公司持續加深對亞洲供應鏈的依賴，已是不可避免的趨勢。」他指出，實體 AI 的發展，將在既有成長基礎上，進一步推升亞洲對 AI 晶片的需求。 近年來，NVIDIA 持續擴大其亞洲合作夥伴陣容，先前透過與 SK 海力士、三星電子等供應商深化晶片合作，這些合作原本聚焦於提升 AI 運算能力，但最新一波區域合作顯示，NVIDIA 正從半導體延伸至實體 AI 領域，包括機器人技術。LG 電子發言人也證實，公司近期與 NVIDIA 會面，雙方正探索在實體 AI 領域的策略合作，包括機器人生態系。 《Bloomberg》提及，NVIDIA 進軍實體 AI，涵蓋機器人、自主系統與 AI 賦能製造，使其影響力從晶片延伸至真實世界部署，也讓亞洲成為這波擴張中的關鍵夥伴。NVIDIA 執行長黃仁勳曾將實體 AI 視為生成式 AI 之後的下一波浪潮，Bloomberg Intelligence 策略師 […]

OpenAI o1 急診分診正確率達 67%、超車資深醫師：哈佛研究揭醫療 AI 的價值、風險與落地邊界

在醫院急診室裡，許多生死交關、分秒必爭的決策，仰賴的是人類醫師多年累積的專業與經驗。然而，頂尖權威期刊《Science》近日刊載一項由哈佛醫學院（Harvard Medical School）與貝斯以色列女執事醫學中心（Beth Israel Deaconess Medical Center）共同發表的研究成果，首度讓專為處理複雜問題而生的 OpenAI o1 推理模型（reasoning model），與資深人類醫師在真實的急診情境中展開「正面對決」。 結果顯示，o1 模型在急診診斷、分診與後續處置建議等臨床任務中，皆展現出超越人類醫師的表現。不過，這項結果傳達的並不是「AI 將取代人類醫師」的恐慌，而是開始重新定義醫療照護的核心：當 AI 能夠又快又準地處理龐雜的病歷與數據時，反而強烈凸顯人類的價值。因為在資訊不足的高壓急診場景中，醫師在監督系統、人性判斷、醫病溝通與承擔最終責任上的角色，不但沒有被演算法削弱，反而變得不可取代。 真實急診病歷壓力測試：OpenAI o1 在資訊有限的分診階段勝過醫師 為了測試 AI 在真實醫療場景中運行的能力，研究團隊以波士頓 Beth Israel Deaconess Medical Center 的急診病例進行測試。《SAN》指出，有別於過去乾淨、標準化的考題，研究人員刻意使用接近真實臨床環境、充滿「雜亂」（messy）數據的電子病歷資料，讓 AI 與兩位人類醫師都只能讀取包含生命徵象、人口統計資訊與護理師紀錄等有限的文字資訊。 在病患剛抵達急診、資訊仍相當有限的「分診階段」，OpenAI o1 展現了驚人的判斷力，做出正確或非常接近診斷的比例高達 67%，勝過兩位人類醫師的 50% 與 55%。當病患接近入院階段、具備更多病歷資訊可用時，AI 的診斷正確率進一步躍升至 81% 至 82%，而人類醫師則落在 70% 至 79%，可見 AI 的優勢在「需要快速決策、資訊又不完整」的急診分診場景中尤其明顯。 不僅如此，當被要求提供如抗生素療程或臨終照護流程等長期治療計畫時，AI 的評分高達 89%，遠勝使用傳統資源的人類醫師。在一例肺栓塞併發症惡化的真實病例中，人類醫師誤以為是抗凝血劑失效，但 AI 卻注意到病患有紅斑性狼瘡病史並推斷為肺部發炎，最終證明 AI 才是正確的。  AI 勝過醫師不等於取代醫師，真實急診仍仰賴許多非文字判斷 […]

如何用 Physical AI 重構製造生產效率？鴻海、達梭與耐思尼解析產線自主化的落地實踐

「傳統產業導入 AI 或人機協力後，優化過去的生產動線與流程，就能緩解缺工帶來的營運危機，」台南市副市長趙卿惠在近日（4/28）由 TechOrange 科技報橘舉辦的「AI 智慧大工廠論壇」指出，隨著 Physical AI 的技術逐漸成熟，人形機器人、機器手臂及各類自動化服務將加速滲透至製造產業中，注入自動化生產的新動能，企業如何透過人機協作搶佔先機，已成為核心課題。 鴻海打造 Physical AI 虛擬練功場，突破數據瓶頸 「機器人已進駐工廠，但目前還不夠聰明，」鴻海科技集團智慧製造平台處長郭錦斌指出，儘管各產業已逐步導入機器人協作，但現階段「智力」仍顯不足，需依賴大量人力示教，同時面對 Physical AI 數據稀缺、場域適應成本高、懂 AI 的複合人才稀缺以及如何符合安全合規等現實挑戰。 為破解數據瓶頸，鴻海與 NVIDIA 透過數位孿生及遙操數據採集技術建構虛擬練功場。首先將實體場域掃描匯入 NVIDIA Omniverse 進行 3D 建模，並於 Isaac Sim 仿真環境中進行模擬，讓機器人在零風險環境下利用 GR00T VLA 模型進行強化學習，並透過 GR00T Teleop 將人類遙控操作的經驗轉換為訓練數據，再將成熟的模型部署至實體場域，協助製造業提升 OEE 整體設備效率以及降低設備實體測試與調教時間。 「需要有一個企業共用的平台，讓所有的 Physical AI 在平台上共同作業，所以我們建造了一個創世紀的平台，」郭錦斌進一步介紹鴻海的「智慧製造創世紀平台」如何協助企業導入 AI 的完整路徑。從定義產線需求，再由 Genesis 系統以標準化工具 Agent 打造客製化 AI Agent，隨後即可將 AI Agent 部署到應用場域，再透過營運中累積的經驗或更多不同的場景，將採集的數據 Token 化，進一步回饋至模型進行持續訓練與優化，最後形成一個應用解決方案的開發、部署、運營完整閉環， […]

鴻海攜手 NVIDIA 共同打造製造工廠虛擬練功場，解析 Physical AI 的落地實踐

「把人力拿去做更有效的使用，而不是讓 AI 把這些人力取代掉，透過 AI 的協助可以讓人力去做更有價值的工作，」鴻海科技集團智慧製造平台處長郭錦斌在近日（4/28）由 TechOrange 科技報橘舉辦的「AI 智慧大工廠論壇台南場」，表示 AI 的初衷是讓人力發揮更大的價值，而非取代人類。 從 CNC 到醫療產業，破解場域三大難題 郭錦斌首先歸納出目前工業與醫療場域面臨的三大難題。首先是 CNC 車間的勞動力轉型挑戰，由於 CNC 機台數量龐大且工序繁複，長時間高強度的重複性作業導致缺工問題日益嚴重。引用天下雜誌的報導，「以鴻海深圳廠為例，原本需由 80 多位人力操作的產線，現計畫透過機器人取代 8 至 9 成的人力，藉此實現產線 24 小時不間斷運行的最高效益。」 其次是 HHTD25 AI 智慧醫療生態圈論壇提到，護理產業的資源瓶頸，根據國際護理協會 2025 年的調查數據，全球護理人力缺口高達 590 萬人，其中超過 40% 的精力都消耗在重複性的護理工作與物資搬運上，壓縮高品質醫療照護的空間。 最後則是手機精密組裝領域的技術瓶頸，過去單純依靠人工組裝容易遭遇物理限制，而傳統機器手臂在面對螺絲孔被管線遮擋，或產線需頻繁切換產品型號等情境時，需要耗費極高的人工成本進行測試與調校。 鴻海與 NVIDIA 聯手破解 Physical AI 瓶頸 「機器人已進駐工廠，但目前還不夠聰明，」郭錦斌指出，儘管各產業已逐步導入機器人協作，但現階段「智力」仍顯不足，需依賴大量人力示教，同時面對 Physical AI 數據稀缺、場域適應成本高、懂 AI 的複合人才稀缺以及如何符合安全合規等現實挑戰。 為破解數據瓶頸，並讓機器人真正具備大腦，鴻海與 NVIDIA 透過數位孿生及遙操數據採集技術建構虛擬練功場。首先將實體場域掃描匯入 NVIDIA Omniverse 進行 […]

不想滑社群，但又不能錯過你要的情報？Noscroll AI 機器人幫你盯著所有消息

社群媒體的資訊密度與使用體驗之間，存在著一個讓許多人陷入兩難的矛盾，所謂 doomscrolling，指的是強迫性消費負面或令人不安的內容，即使已感到心理疲勞仍無法停止，而這是演算法驅動的社群平台長期優化參與度的結果。 舉例來說，X 上就有著傳統媒體給不了的即時性與深度，但滑起來又讓人感覺很糟。 Noscroll 的創辦人 Nadav Hollander 把這個矛盾描述得很直白：「就像速食，你吃完就覺得噁心」，於是他決定自己動手解決這個問題。 把瀏覽這件事外包給 AI Hollander 的背景是加密貨幣與 Web3 圈，他曾創辦去中心化金融新創，後來賣給 NFT 平台 OpenSea，並擔任其技術長。離職後，他花了大量時間泡在 X 上，一邊享受它的資訊密度，一邊忍受它的文化毒性。 他說自己想要的是訊號，不是雜訊，也不是無止盡的滾動。 Noscroll 的核心概念因此很簡單：讓 AI 代理替你瀏覽，然後把值得看的東西傳給你。 據 TechCrunch 報導，使用者不需要下載任何應用程式，只要用手機傳訊給 Noscroll 的 AI 代理（電話號碼為 415-718-4828），就能啟動設定流程。連結 X 帳號後，AI 會讀取你的追蹤清單、按讚紀錄與書籤，用這些資料理解你的興趣輪廓。接著，你用自然語言告訴它你想追蹤什麼、不在乎什麼，它會準備一份示範摘要讓你確認方向。 資料來源不限於 X，Noscroll 會同步抓取新聞網站、部落格、Reddit、Hacker News、Substack，甚至學術論文與地方政治資訊。使用者也可以自行指定特定來源，確保某些管道一定被納入。 摘要透過簡訊推送，頻率由你決定 設定完成後，Noscroll 會以簡訊推送新聞摘要。頻率完全彈性，輕度使用者可以選擇每週一次，重度資訊需求者可以設定每天多次。每則摘要包含新聞連結與 AI 撰寫的簡短說明，如果想深入閱讀，點開連結就能讀全文。 值得注意的是，即使兩個使用者訂閱了相同的來源，收到的內容也不會一樣。系統會根據每個人的點擊行為、主題參與頻率與偏好設定，持續調整推送內容的方向，形成各自不同的個人化輸出。 使用者也可以直接回覆 AI，就像和其他聊天機器人對話一樣，針對收到的新聞提問或延伸討論。Noscroll 也支援加入群組聊天或 Telegram 群組，讓多人共同使用同一個資訊流。 更多通訊平台的支援則在後續規劃中。當有重大突發事件時，系統不會等到下一次排程推送，而是即時傳訊通知。 Hollander 表示，AI 代理在後台使用多個現成的語言模型，跑在公司自有的基礎架構上。這些模型經過大量提示詞調整，形成 […]

81% 金融業已導入 AI，監管卻跟不上！劍橋報告示警銀行老舊系統與「資料盲點」恐成致命破口

劍橋大學賈吉商學院（Cambridge Judge Business School）旗下 Cambridge Centre for Alternative Finance（CCAF），攜手國際清算銀行（BIS）、國際貨幣基金組織（IMF）與世界經濟論壇（WEF）等重量級機構，最新發布《2026 Global AI in Financial Services Report》報告。這份深度調查全球橫跨 151 個司法管轄區、共 628 個組織的報告揭示，AI 正深刻影響金融機構營運與監管機關維護市場穩定的能力。 報告指出，整個金融業正處於一個關鍵的「轉型過渡期」（mid-transition）。業界的技術焦點正迅速從傳統機器學習，跨越至生成式 AI，並大步邁向具備高度自主決策能力的「代理式 AI」（Agentic AI）系統。 然而，在技術躍進背後，金融業正經歷巨大的「執行落差」（execution gap）。儘管多數機構已感受到營運效率與生產力的提升，卻普遍撞上資料品質不佳、老舊 IT 架構包袱以及 AI 專業人才短缺等三大結構性痛點。更令人擔憂的是，當金融業加速將 AI 導入系統時，監管機關的技術採用進度卻明顯落後，這使得業界的老舊系統在面對前沿 AI 時，面臨前所未有的風險。 81% 金融業已導入 AI，但監管機關明顯落後 首先，報告指出，81% 受訪金融服務業者已在某種程度採用 AI，其中 40% 業者達到「Scaling」或「Transforming」等進階採用階段。相較之下，卻僅有 20% 的監管機關達到同樣的進階採用水準。 報告進一步揭露監管端的現況：高達 48% 的受訪監管機關仍處於 AI 採用的「探索」（exploring）階段，或是尚未開始導入 AI，而另有 33% 監管機關仍停留在試點階段。這種進度落差，讓監管單位在面對快速變化的 AI 市場時，面臨極大挑戰。更嚴重的是監管機關也有「資料盲點」，僅有 24% […]

【科技早餐】AI 還沒變便宜，Meta 先裁員 10%，科技業成本取捨浮上檯面

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。 ＊Meta 裁員連到 AI 算力支出，科技業面對人力與算力取捨 《路透》報導，Meta 執行長祖克柏（Mark Zuckerberg）在員工大會中表示，公司主要成本來源包括運算基礎設施與人力支出；如果一邊加大投資，另一邊可分配資本就會減少，因此公司規模必須調整。Meta 預計 5 月 20 日裁減約 10% 員工，下半年也不排除進一步裁員。 祖克柏強調，這輪裁員與公司轉向 AI 原生架構沒有直接關聯，也不是因為推動員工使用 AI 工具。不過 Meta 近來持續加碼資料中心與 AI 運算能力，也導入 AI 代理與內部 AI 工具。另一方面，NVIDIA 應用深度學習副總裁卡坦扎羅（Bryan Catanzaro）近期表示，部分 AI 應用的算力成本，已高於使用這項技術的員工成本。 ＊Apple 財報超預期，Siri、記憶體與接班壓力同時上桌 蘋果（Apple）公布 2026 會計年度第二季財報，營收達 1,111.8 億美元，年增 17%，每股盈餘 2.01 美元，雙雙優於市場預期。執行長庫克（Tim Cook）在財報電話會議中表示，iPhone 17 是公司史上最受歡迎的產品線，但先進處理器供應仍有限，影響部分 iPhone 銷售表現。 市場同時關注 Apple 的 AI 進度。庫克表示，與 Google […]

【行銷長 2026 AI 趨勢報告】78% CMO 陷資料孤島、顧客仍盼真人服務：解析 AI 代理規模化的多重挑戰

生成式 AI在過去一兩年間，已經在企業的內容發想與日常製作流程中取得初步且顯著的成效。現在的關鍵問題在於，如何運用更高階的「代理式 AI」技術，來深化顧客互動並重塑長期的品牌關係。 這份由 Adobe 與 Oxford Economics 共同發布的《行銷長 2026 AI 與數位趨勢報告》（CMO PRIORITIES: 2026 AI AND DIGITAL TRENDS），奠基於龐大且具代表性的全球調查數據，涵蓋 3,000 位企業高階主管與第一線從業人員，以及高達 4,000 位消費者的真實反饋；調查對象橫跨多種產業與企業規模，其中包含 8% 的全球行銷長群體，反映決策者在面對 AI 浪潮時的真實痛點與策略轉向。 報告的核心提醒是，盲目追逐新技術的階段已經過去。對行銷長與高階決策者而言，現在的重點不再是「要不要用 AI」，而是如何讓 AI 真正串聯起從品牌曝光到售後服務的完整顧客旅程。以下摘要報告內容。 📎 這份報告適合誰閱讀？ 這份來源報告主要針對行銷長（CMO）以及行銷與數位決策者所設計，但其探討的跨部門協作痛點與技術趨勢，也非常適合以下幾種專業工作者閱讀： 只要工作範疇涉及顧客體驗優化、品牌曝光（特別是 AI 搜尋優化）、內容供應鏈或企業數據整合，都能在這份報告找到行動指引。 🔴 報告洞見 根據 Adobe《行銷長 2026 AI 與數位趨勢報告》，企業已逐漸脫離早期的「AI 實驗」階段，邁入「顧客體驗編排」的全新戰局。 當前市場有兩大警訊，首先，在 AI 搜尋逐漸取代傳統 SEO 的趨勢下，品牌如今僅剩五秒鐘能抓住消費者目光；其次，儘管業界積極部署代理式 AI 以追求自動化，卻有高達 78% 的行銷長坦言，內部「資料整合與品質落差」已成為技術擴張的最大阻礙。 究竟多數企業踩中了什麼轉型地雷？而領先企業又掌握了哪些逆轉戰略，將 AI 轉化為實質營收？以下三個趨勢，分別從曝光、基礎設施與組織管理三個層面，拆解這道轉型難題。 […]

5,000 億美元星際之門計畫變形中：OpenAI 放棄自建路線，AI 算力戰進入新階段

由美國總統川普宣布、OpenAI 主導且規模高達 5,000 億美元的 AI 基礎建設計畫「星際之門（Stargate）」正在經歷重大策略轉向。這個由 OpenAI、Oracle、軟銀與阿布達比主權基金 MGX 在 2025 年初聯合宣布的投資計畫，原本以共同出資、自建專屬資料中心為核心架構，如今卻已在多個關鍵據點悄悄轉向「以租代建」的彈性策略。 一位從一開始就參與星際之門建設的人士告訴《金融時報》：「我現在不知道『星際之門』是什麼意思了，我認為這個說法現在完全過時了。」另一位熟悉軟銀立場的人士則稱，「星際之門沒有消失，但它已產生變化，現在基本上任何涉及軟銀或甲骨文的算力都可以被視為星際之門。」 英國、挪威、德州據點接連縮減，微軟成接手角色 根據《金融時報》報導，OpenAI 近期在英國東北部暫停了一處資料中心計畫，並重新調整了挪威納爾維克的另一個據點。這兩項計畫原本皆以星際之門名義，與英國 AI 雲端新創 Nscale 合作推進。 OpenAI 以英國「監管限制過嚴、能源成本過高」為由解釋其暫停的原因，但英國 AI 部長 Kanishka Narayan 提出反駁，指出自 OpenAI 做出承諾至今，「唯一改變的是 OpenAI 的融資環境」。 已在納爾維克投入大量資金備戰的 Nscale，最終由微軟接手其算力租約。OpenAI 表示，仍計劃透過與微軟的整體協議取得挪威的算力，改以間接方式而非直接向 Nscale 租用。 在美國本土，OpenAI 上個月也放棄了德州艾比林旗艦據點的擴建計畫，拒絕向開發商 Crusoe 行使租約選擇權。一位熟悉內情的人士透露，OpenAI 找到了包括密西根州在內的更低成本選項。同樣地，微軟隨後接手了這批多出來的算力容量。一位接近 Crusoe 的人士表示，微軟是「更好的租客，信用更可靠」。 聯合投資框架定義演變，OpenAI 轉向大型雙邊協議 熟悉星際之門計畫的人士向《金融時報》表示，OpenAI 在實際操作上已放棄聯合投資架構，轉而透過一系列大型雙邊協議取得算力。 Oracle 是其中最重要的合作夥伴，雙方去年簽訂了為期 5 年、總額達 3,000 億美元的協議，由 Oracle 為 OpenAI […]

【DEAT 專欄】當外送、共享機車走進日常，城市其實早已在回應平台經濟

早上出門用共享機車銜接捷運，中午透過外送平台解決用餐，下午在城市不同角落租借設備或空間，晚上再用數位平台安排生活服務。這些安排看起來分散，其實都在同一個城市運作脈絡之中發生。 對多數人來說，這些只是日常選擇，但對城市而言，這些選擇正在改變交通流動、空間使用與公共資源配置的方式。平台服務的影響，已經不只是線上的便利體驗，而是直接進入城市運作的核心。 延續前一篇對數位政策框架的討論，當平台逐漸跨越不同服務領域，一個更貼近現場的問題開始浮現：這些服務的影響，最先需要被回應的場域，其實是城市本身。 數位平台的變化，最早感受到的往往是地方層級。共享機車改變了短程移動的習慣，也重新分配了道路與停放空間；外送平台讓城市中的物流變得更即時，也增加了街區中的運輸頻率；租賃與共享服務讓資源流動更靈活，同時也影響商業空間與公共場域的使用方式；生活支援與照護平台，則進一步延伸到社區與家庭之中。 這些改變不需要透過數據才看得見，而是直接出現在日常生活裡。交通順暢與否、街區空間是否被有效使用、服務是否能即時回應需求，都是城市治理每天需要面對的課題。當平台逐漸融入這些環節，治理壓力自然集中在地方政府。 目前多數數位平台相關制度，仍由中央制定，並透過既有的產業分類與主管機關分工來執行。這樣的架構提供了清楚的治理基礎，但在平台服務快速變動的情境下，地方政府往往需要更即時的回應能力。 在實務運作中，制度與現場之間逐漸出現幾個值得注意的落差。首先是回應節奏的差異。平台服務的更新與調整速度很快，而政策調整通常需要較長時間，地方政府在第一線承接民眾需求時，往往需要在既有制度下先行應對。其次是工具的適配性。現行制度多依產業類型設計，當服務跨越不同場景時，地方政府在實際操作上，常需要透過協調或彈性解釋來完成管理。再來是責任的界線。在跨域平台服務中，部分議題同時涉及中央與地方，分工方式仍在持續調整之中。 這些情況，使地方治理逐漸成為觀察數位政策是否貼近現實的重要窗口。 當平台服務進入城市日常，地方政府的角色也隨之改變。過去，地方治理多半著重於制度執行或特定產業管理；現在，地方政府需要同時面對服務創新、使用者需求與城市運作效率，治理的內容變得更為複雜，也更貼近生活。 在不同城市中，可以觀察到各自的回應方式。有些地方開始與平台建立更密切的溝通關係，透過協作調整服務運作；也有城市仍以既有管理工具為基礎，逐步因應新型態服務的出現。這些差異反映的，是在同一套制度框架之下，各城市如何理解平台角色，以及如何在實務中做出調整。 在前面的討論中，已針對制度框架的設計與適配性進行探討，我們本階段的討論，則更接近實際運作現場。數位平台的影響，已經不只停留在政策層面的規劃，而是在城市中被具體感受到。制度如何被理解、如何被執行，以及如何在不同情境中進行調整，逐漸成為更重要的觀察重點。在這樣的過程中，地方政府不僅是制度的執行者，也成為制度與生活之間的重要連接點。 為了更系統性地理解這些現象，協會將進一步針對六都進行數位政策觀察，盤點各城市在面對平台經濟時的政策設計與實務回應。透過不同城市的比較，可以更清楚地看見哪些政策工具已能有效回應平台場景，哪些部分仍有調整空間，以及地方治理如何在既有制度之下發展出不同路徑。在進入具體結果之前，先從城市的角度理解平台影響，有助於建立更貼近生活的討論基礎。 數位平台的發展，已經逐步從產業議題延伸到城市治理層面。當服務影響日常安排，治理的重心也隨之轉移。制度如何設計固然重要，而制度如何在城市中被實踐，則更直接影響使用者的感受與信任。地方治理之所以成為關鍵，來自它與生活之間的距離最短，也最能反映制度是否真正發揮作用。 在平台持續融入各種生活場景的過程中，城市將是最早感受到變化的地方，也將成為觀察數位治理發展的重要指標。 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。 （責任編輯：李昀蔚）

Uber 為何要把 Expedia 搬進 App？不只挑戰 Airbnb、Booking Holdings，更要防堵 AI 代理攔截訂單

Uber 近期在美國紐約舉行的年度產品發表會 GO-GET 上，宣布將與 Expedia Group 合作，讓用戶可以直接在 Uber App 內預訂飯店。這項舉動再次凸顯 Uber 致力跳脫單純的叫車與外送框架，以打造一個「超級平台（Super App）」的強大野心。 Uber 與 Expedia 結盟後，將在 App 內新增專屬的「飯店」分頁，讓用戶可用價格、評分等條件篩選住宿。首波讓美國用戶能直接在 Uber App 內預訂超過 70 萬家飯店，未來更計畫納入度假租屋平台 Vrbo，這也代表 Uber 將直接與 Booking Holdings、Airbnb 等傳統旅遊平台展開競爭，對 Uber 生態系而言也具有更深層的戰略意義。 從機場接送到飯店外送，Uber 想把旅遊需求留在 App 內 事實上，Uber 執行長 Dara Khosrowshahi 在加入 Uber 前曾擔任 Expedia 執行長長達 12 年，Uber 甚至曾在 2024 年考慮收購這家估值 300 億美元的旅遊巨頭，儘管最終未正式提案，且不會在這次合作中投資 Expedia，但作為雙方互惠的一環，Expedia 也預計在 6 […]

LG 證實與 NVIDIA 展開討論：從機器人到車用系統，揭實體 AI 新競賽版圖

LG 電子證實，已與 NVIDIA 就機器人、AI 資料中心，以及車用科技三個潛在合作領域展開討論。《Reuters》報導指出，這項消息是在 NVIDIA 實體 AI 平台資深總監 Madison Huang 造訪首爾的 LG 電子總部，並與多家韓國主要科技企業會面後曝光。 這三個討論領域正好對應兩家公司公開的核心戰略重點，顯示這次交流已不只是例行性拜訪。《The Next Web》指出，對 LG 而言，戰略邏輯相當清晰，該公司雖然是全球最大的家電製造商之一，但其成長重心已明顯轉向 AI 驅動的實體系統。 不只企業應用！輝達 AI 進軍家庭，LG 成關鍵入口 在年初的 CES 消費電子展上，LG 發布了 CLOiD 家用機器人，配備雙機械臂、每隻手臂 7 個自由度，以及每隻手 5 個可獨立控制的手指，體現其所謂 Zero Labor Home（零勞動家庭）願景，透過互聯機器人與家電，自動化家庭中的體力工作。LG 整體的 CES 策略圍繞三大支柱：裝置優勢、協同式智慧家庭生態系，以及拓展至 AI 定義的車輛與 AI 資料中心的冷卻（HVAC）解決方案。CLOiD 機器人搭載 LG 自研的 Affectionate Intelligence（情感型智慧）平台，負責情境理解、自然互動，以及從家庭環境中持續學習。 對 NVIDIA 而言，合作吸引力在於 LG 的「消費級規模」。《The […]

Google Cloud 營收年增 63%、AWS 創 15 季最快成長：6,000 億美元 AI 基建投資進入驗收期，雲端營收能撐住燒錢速度嗎？

週三（4/29）Microsoft、Alphabet、Amazon 與 Meta 四大科技巨頭，罕見選在同一個交易日公布財報。根據《Reuters》報導，這四家被華爾街稱為「超大規模雲端服務商（Hyperscalers）」的企業，今年預計將在資料中心與其他 AI 基礎設施上，豪砸超過 6,000 億美元。 現在，市場緊盯的已經不只是充滿想像力的 AI 願景，而是這場以千億美元為單位的基礎建設大戰，能不能順利轉化為財報上白紙黑字的營收成長，以證明這些天文數字級別的投資確實有所回報。 雲端成長先給答案，科技巨頭的 AI 投資暫時過關 面對華爾街的質疑，有著雲端業務護城河的三大巨頭率先給出定心丸。Amazon、Alphabet 與 Microsoft 的雲端運算部門在財報中，皆交出亮眼的雙位數成長。《The Guardian》指出，這些雲端部門受惠於企業 AI 採用的增加，進一步出現強勁的加速成長。其中，Alphabet 的 Google Cloud 年增高達 63%，而 Microsoft 與 Amazon 也同樣靠著雲端業務大放異彩。 《The Guardian》報導認為，這一輪財報似乎給出一個近乎一致的答案：AI 投資的回報，正在優先反映於雲端運算的營收上。科技分析網站《Implicator.ai》則將這次財報形容為 AI 支出辯論的「前瞻性計分卡」（forward-looking scorecard），並強調正是因為這波雲端業務的成長，為科技巨頭爭取更多時間，以繼續投入 AI 基礎建設。 微軟與 Alphabet 持續加碼，算力供給成下一道考題 在證明需求存在後，接踵而來的考驗是基礎建設的成本。Microsoft 的 Azure 與其他雲端服務在該季度成長 40%，帶動 Microsoft Cloud 總營收達 545 億美元。Microsoft 執行長 Satya Nadella 更自豪地指出，AI […]

Meta 低調重返穩定幣戰場！30 億用戶帝國押注加密支付新時代

Meta 已重返穩定幣市場。距離四年前終止先前嘗試後，這家科技巨頭如今低調向哥倫比亞與菲律賓的部分創作者推出數位貨幣付款服務。根據 Meta 官網更新，該支付功能支援透過 Solana 與 Polygon 區塊鏈網路，以穩定幣 USDC 發放款項。 可不依賴銀行跨境匯款！部分創作者可用加密錢包直收 USDC 選擇穩定幣收款的創作者，需在 Facebook 的付款平台輸入第三方加密錢包地址，Meta 不提供 USDC 兌換當地法幣服務。此外，Meta 也與 Stripe 合作，處理部分與穩定幣付款相關的加密稅務申報。 《CoinDesk》報導，此舉象徵 Meta 在早年推動的 Libra（後更名為 Diem）計畫因監管審查遭終止後，再度進軍穩定幣支付領域。Stripe Link 負責人 Jay Shah 表示：「企業現在可透過 Link 直接向客戶發送穩定幣付款，而創作者能在菲律賓、哥倫比亞等國家透過 Link 錢包接收穩定幣。」這項消息發布前，Meta 就曾尋求第三方供應商協助在旗下平台導入穩定幣支付。 此舉使旗下社群平台用戶超過 30 億的 Meta ，成為規模最大的穩定幣實際支付試驗科技企業之一。《CoinDesk》指出，Meta 正利用區塊鏈基礎設施進行全球資金轉移，讓用戶可不依賴傳統銀行系統收款。穩定幣是與法定貨幣掛鉤的加密貨幣，正被愈來愈多企業視為更快速、成本更低的支付方式，例如 Visa 表示，其穩定幣結算網路年化交易量已達 70 億美元，單季成長 50%。 監管鬆綁 Apple、Google 搶進！Meta 搭熱潮再戰穩定幣版圖 Meta 是最新一家導入穩定幣的大型企業。《Fortune》提及，自去年初以來，隨著監管環境轉趨友善，包括 Airbnb、X、Apple 與 […]

中國把全球最大公用事業變成 Physical AI 測試場：8,500 台機器人從巡檢、救援到特高壓維護全面落地

中國國家電網近日宣布斥資 68 億人民幣（約 10 億美元），大舉採購高達 8,500 台 AI 機器人，全面投入國家級電網的營運與維護。這絕非單一企業的實驗性專案，據估計，中國電力部門今年在「具身智慧（Embodied AI）」的總投資額將一舉突破 100 億人民幣（約 14.6 億美元），強勢將機器人技術深度整合進國家關鍵基礎設施中。 這項前所未見的大規模部署，向市場發出一個明確的產業訊號：實體人工智慧（Physical AI）已正式跨出實驗室，迎來真實世界的大規模商用落地。然而，當中國正把全球最大的公用事業轉變為實體 AI 的巨型測試場時，美國與西方國家卻正面臨嚴峻的兩難困境：既要應付 AI 算力狂飆帶來的龐大用電需求，又要搶救逐漸老化、瀕臨極限的傳統電網。這場融合 AI 發展與電力基建的雙軌角力，也將成為搶占下一波科技主導權的決勝點。 中國電網機器人大軍鎖定四大高風險場景 為了解決複雜的基礎設施維護問題，中國國家電網已明確規劃出這批高科技機器人大軍的四大核心應用場景：電力巡檢、帶電作業、緊急救援與倉儲物流。在具體的採購陣容中，包含 5,000 隻四足機器狗，它們將被派往地形崎嶇的山區，執行變電站與輸電線路的巡視任務。 除此之外，計畫還包含數千台人形與雙臂輪式機器人，則將被派往執行更複雜、更高風險的任務，例如維護國家快速擴張的特高壓電網。透過這些部署，中國政府與國家電網立下明確的發展目標：在 2026 年讓具身智慧在重點領域的滲透率達到 30%，並於 2030 年實現電網的全面自主營運與維護。 中美兩國在 AI 發展與硬體製造的對照 這項超過 8,000 台機器人的部署計畫之所以能夠迅速落地，背後仰賴的是中國在硬體製造端建立的絕對優勢，這也突顯中美兩國在 AI 發展路徑上的根本差異。在投資方面，紐約大學法學院教授 Winston Ma 指出：「大約 90% 的美國創投資金流入軟體領域，這在硬體科技領域留下一個關鍵的融資缺口，而主權財富基金現在正填補這個缺口。」 這種資金流向直接反映在實際產量上。儘管如 Figure AI 這一類的美國新創公司估值極高，但在 2025 年，包含 Tesla、Figure AI 和 Agility […]

【科技早餐】AI 供應鏈把台灣推上全球第 6，台股市值正式超越加拿大

【科技早餐】今天精選 8 則國內外重要科技新聞。 ＊AI 供應鏈推升台股市值，台灣超越加拿大站上全球第 6 根據《彭博》報導，在 AI 相關類股需求與台積電股價上漲帶動下，台灣上市企業總市值達 4.47 兆美元，超越加拿大的 4.44 兆美元，成為全球第 6 大股市。台積電市值也膨脹到約 1.8 兆美元，持續支撐台股在全球市場中的位階。 這項排名變化，反映 AI 需求不只推動半導體產值，也同步影響市場評價與國際資金配置。對國際資本市場來說，台灣不只是半導體製造重鎮，也正在成為 AI 投資主線中的重要市場。 ＊台灣半導體產值上看 7.1 兆，AI 需求續推歷史新高 資策會產業情報研究所（MIC）預估，受惠 AI 需求持續成長，今年台灣半導體產業產值將再創歷史新高，達到新台幣 7.1 兆元。MIC 指出，AI 運算需求持續擴張，帶動先進製程與先進封裝同步成長。 其中，晶圓代工產值預估達新台幣 4.6 兆元，IC 封測產值達 7,787 億元，記憶體則是價格和出貨量同步往上。不過，IC 設計端因消費性電子需求復甦有限、終端成本上升，表現可能分化；台灣在晶圓代工與先進封裝仍具不可替代性。 ＊鴻海看 AI 基建支出雙位數成長，全球雲端客戶續加碼算力 鴻海（Foxconn）將在 5 月 29 日舉行股東會。董事長劉揚偉在致股東營運報告書中表示，今年 AI 基礎設施支出預期將維持雙位數百分點高速成長，全球主要雲端服務供應商也持續擴大 AI 資本支出。 劉揚偉指出，產業投資重心已從終端消費市場，轉向以算力為核心的雲端基礎建設。鴻海將以自動化製造能力、全球供應鏈網絡與系統整合能力，支援客戶加速 AI 部署，也讓台灣供應鏈在 […]

AI 如何重塑工程模擬？新思科技推出 Ansys 2026 R1 支援系統級研發

隨著 AI 基礎設施的爆炸性成長，科技產業的硬體研發邏輯正發生根本性的典範轉移。新思科技在其發布會中，不只展示產品的 AI 升級、推出 Ansys 2026 R1，更強調工程模擬與分析（S&A）正在從輔助工具躍升為產品開發中的決策基礎，走向系統級設計角色。 雲端巨頭重塑規則，台灣供應鏈迎來系統級挑戰 針對產業趨勢，Ansys, part of Synopsys, Taiwan Country Manager 李祥宇表示，過去硬體開發邏輯是由晶片功能來決定系統表現，然而，如今包括 Google、Microsoft 等 CSP 大廠紛紛投入自研晶片，依照系統層級的需求回頭去重新定義晶片設計。此外，現今 AI 基礎設施的產業鏈被拆解得極度細緻，光是 GPU 加速相關生態圈就有逾 40 家公司，且每一個環節都必須將效能做到極致。 李祥宇指出，台灣在全球 AI 伺服器基礎設施中擁有最完整的供應鏈，製造了全球逾 95% AI 伺服器，這項獨特優勢促使業界必須從「系統到晶片（system to silicon）」的宏觀角度來審視產品開發。 散熱與功耗的多重物理危機，工程不再能各自為政 在系統效能被推向極限的同時，工程師面臨了大量的耦合性物理難題。Ansys, part of Synopsys, Applications Engineering, Sr Director 魏培森指出，現代系統越來越複雜，不再能由單一領域的工程師獨立完成設計。若追求強大運算效能卻無法解決龐大的功耗與散熱問題，系統仍會失敗，因此必須將電、熱、應力做系統級的綜合整合。 以 AI 伺服器資料中心為例，必須從系統級別思考整體設計，再一步步往下推導至晶片層級。目前的散熱挑戰已從主機板深入至晶片層級、封裝層級與 PCB 層級，而每個層級都需要不同的散熱手法與專屬軟體工具來應對。 為了應對這種指數級成長的設計複雜度，新思科技在產品全面導入 AI。魏培森表示，傳統模擬需先畫好結構圖、手動切分網格，再耗時進行迭代運算使結果收斂。然而導入 AI 後，能幫助判斷最佳的網格收斂解析度，甚至能根據過去設計經驗直接生成新的結構預測。在他展示的一款四路油管設計案例中，AI 自動演算出內部帶有特殊連通結構的管線，使流速更均勻並大幅降低壓力，是傳統人腦難以想像的創新設計。 […]

台灣邁入量子韌性元年：智慧資安攜手 CHELPIS 打造企業級量子防禦盾，聚焦金融與政府場域

隨著量子威脅進入倒數，在這個傳統加密面臨顛覆風險的轉折點，精誠集團旗下資安服務公司智慧資安科技（uniXecure），與長期致力於後量子密碼技術（Post-Quantum Cryptography, PQC）的 CHELPIS（池安量子資安），今日（4/29）正式宣布簽署戰略合作協議。雙方將透過技術對接與通路合作，聯手導入 CHELPIS 領先全球的 NIST（美國國家標準暨技術研究院）認證技術，確保金融、政府、國防與關鍵基礎設施的數位主權，也象徵著台灣產業正式邁入「量子韌性（Quantum-Resilience）元年」。 「量子電腦出現後，如何重劃資安藍圖？」精誠資訊 Mega SI 生態長詹伊正從提問出發，強調面對產業界預估 2029 年量子電腦可能突破現有加密的威脅，許多企業卻連基礎的數位資產盤點都尚未啟動，急需專業協助。CHELPIS 創辦人暨執行長池明洋也指出，量子運算對現有加密機制的威脅並非新議題，早在 1999 年全球便已知道傳統密碼可能被破解，只是過去算力尚未到位。如今，各國與 IBM、Google 等企業加速投入算力，風險時間點不斷提前。 池明洋進一步警告，未來量子運算的核心攻擊目標並非整個系統，而是針對「金鑰交換（Key Exchange）」的過程，且目前駭客「先竊取、後解密（Harvest Now, Decrypt Later）」的威脅已經真實存在，因此後量子資安絕非遙遠的未來，而是企業現在就該啟動的防禦工程。 台灣產業 PQC 遷移挑戰：要跨越「五代同堂」系統障礙，混合式架構為過渡期解方 談到當前台灣企業導入 PQC 的痛點，實務面上最大的障礙在於歷史遺留系統（Legacy Systems）過多。由於企業內部的 IT 架構往往新舊交錯，甚至高達「三代到五代同堂」，因此要針對這些龐雜的系統進行盤點非常耗時且困難。還有要花多少錢、遷移之後 IT 系統是不是還可以正常運作，以及能否避免服務中斷，這些都是企業推動轉換時最擔心的營運風險。 為了解決企業在不大幅改動既有系統下的擔憂，業界目前推崇採用「混合式（Hybrid）」架構作為過渡期的防禦解方，也就是在實務上將現有的傳統加密演算法與後量子密碼演算法結合使用，這不僅能在保障傳輸連線安全的同時，避免單一演算法可能帶來的服務中斷風險，更能兼顧系統的相容性與穩定性。 推動這波系統重構的最大動力，往往來自於主管機關的法規推力與國際規範，尤其是高度監管的金融業等領域，因其系統龐大且資料外洩衝擊極高，勢必將成為優先進行量子安全遷移的重點領域。展望未來，業界樂觀預估在未來一到兩年內，就有機會在新建系統，或是對國際合規有高度需求的企業中，看到首批完成量子安全遷移的成功案例。 面對 2029 年逼近的量子威脅，這場資安戰役已無可迴避。為加速建立臺商全球布局的安全基礎，智慧資安正式攜手 CHELPIS，協助企業優先精準評估自身的「風險分數」與「時間分數」，並提供從資產盤點到系統防護建置的完整方案。現在，企業首要之務是即刻展開全面的數位資產盤點，才能在量子風暴中從容應戰，並讓台灣產業在未來的國際供應鏈中，持續保有強大的安全與合規競爭力，真正為「量子韌性元年」立下具體的實踐標竿。

代理式 AI 商務加速落地！FIDO 聯盟攜 Google、Mastercard 制定交易標準防失控

AI 代理興起，越來越多任務將由 AI 代替人類執行，也衍生出新的風險。在獲得 Google 與 Mastercard 的初期貢獻支持下，專注於身分驗證的產業組織 FIDO Alliance（FIDO 聯盟）表示將成立兩個工作小組，制定產業標準，用來驗證與保護由 AI 代理執行的支付及交易行為。 AI 代理商務時代來了：FIDO 聯盟出手規範 AI 交易 工作小組目標是建立一套可跨產業採用的基礎防護標準，使用者可以透過不易被釣魚或被惡意人士接管的機制，授權 AI 執行行動。這些標準也包含密碼學工具，讓數位服務能確認 AI 代理確實依照已驗證使用者的授權執行，同時也會建立隱私保護框架，讓使用者、商家與服務提供者能夠驗證由 AI 發起的交易。 《WIRED》說明，這項工作目標是在防止 AI 代理被劫持或出現惡意行為，同時建立透明度與問責機制，以便在爭議發生時能追溯責任。FIDO Alliance 執行長 Andrew Shikiar 對《WIRED》表示：「AI 代理正變得越來越普遍，並逐漸進入主流應用，但既有模型不一定是為這種模式設計的。」 Andrew Shikiar 表示，回顧近年對密碼安全問題的處理，相關挑戰其實可追溯至數十年前，當時建立的安全基礎並不足以支撐後來發展出的數位經濟。如今，AI 代理、代理互動與代理商務正站在類似的關鍵轉折點上，產業有機會避免重蹈覆轍，及早建立基礎原則，讓未來的互動更加可信。他指出，「制定可跨產業適用、並確保互通性的技術標準，是一項繁複且往往需耗時數年的工程。」 由於 AI 代理正快速發展與普及，FIDO Alliance、Google 與 Mastercard 都強調必須加快進度。兩家公司也將提供開源工具支持該計畫：Google 的 Agent Payments Protocol（AP2）提供一種加密驗證機制，確認使用者確實有意授權 AI 執行交易；Mastercard 的 Verifiable Intent（可驗證意圖）框架（與 Google […]

不只賣雲端！AWS 推 AI 代理搶攻辦公市場，微軟、甲骨文迎來正面對決

亞馬遜公司（Amazon.com Inc.）旗下雲端事業部門 Amazon Web Services 正計畫進軍辦公室生產力軟體市場，銷售由 AI 驅動的企業應用。AWS 宣布推出一系列新工具，鎖定物流從業人員與招募人員，分別名為 Amazon Connect Decisions 與 Amazon Connect Talent。再加上上月推出的一系列健康應用，顯示亞馬遜正積極利用其 AI 技術切入企業軟體市場。 AWS 行銷長 Julia White 表示，AI 模型的崛起為公司帶來推出全新產品的契機。《Bloomberg》報導，此次發布的產品依賴「AI 代理（AI agents）」技術，也就是能代表使用者執行任務的工具，例如自動面試求職者，或建立預測產品需求的試算表。 AWS 十年布局翻轉！推四大 AI 服務，讓供應鏈、招募、醫療自動化 距離 AWS 推出 Amazon Connect 已近十年。《SiliconANGLE》提及，AWS 將原本內部使用的聯絡中心即服務（contact center-as-a-service）系統商業化推出時，外界普遍質疑它是否能在已有多家成熟供應商的市場中站穩腳步，如今 Amazon Connect 已成為眾多大型品牌的核心客戶體驗平台。現在 AWS 進一步重新定位 Connect 品牌，將其從單純的聯絡中心產品，擴展為一整套可整合進企業工作流程的「代理型 AI（agentic AI）」解決方案。 新的 Connect 產品組合包含四大服務：Amazon Connect Decisions 負責供應鏈管理、Amazon Connect Talent […]

Google 一邊退出無人機競賽、一邊簽機密 AI 合約：拆解 Google 在道德紅線與國防利益間的雙重標準

Google 近期與美國五角大廈簽署一項協議，允許國防部在機密任務中使用包含 Gemini 在內的強大 AI 模型。不過，這項決定卻在 Google 內部引發強烈的反彈情緒。 超過 600 名 Google 員工連署向執行長 Sundar Pichai 發出公開信，強烈要求公司拒絕將 AI 系統用於機密軍事工作。隨著 Google 加入 OpenAI 與 xAI 的行列，將 AI 技術引入軍事網路，一場關於道德底線與利潤的爭議正在展開。 逾 600 名員工的擔憂：進入機密網路後，Google 將失去 AI 控制權 對於公司決定參與機密國防行動，許多 Google 員工感到震驚與羞愧。Google DeepMind 的資深研究員 Andreas Kirsch 就在社群媒體上直言：「我對 Google 簽署將我們的 AI 模型用於機密任務的協議感到無語，坦白說，這是可恥的。」他進一步批評，這是一筆短視近利且會失去外界信任的貪婪交易。 員工們在寫給高層的公開信中強調，AI 系統存在犯錯的可能，且能夠集中權力。他們最核心的擔憂在於，一旦這些 AI 模型被部署在與外部網路完全隔離的「機密環境」中，Google 將完全失去對其技術最終用途的控制權，無從得知美國國防部會如何使用它們。因此，作為技術的開發者，他們深知自己有責任防止這些技術被用於最不道德且危險的用途。 「合法用途」條款背後，Google 無權否決軍方如何使用 AI 這些 Google 員工的擔憂並非空穴來風。這項合約允許五角大廈將 […]

歐洲為何監管越嚴，越離不開美國科技巨頭？從法國健康資料遷出微軟，揭雲端與 AI 主權困境

當一個國家的國民健康數據，全都掌握在美國科技巨頭手中，會帶來什麼樣的國安風險？法國政府近期開出第一槍，正式決定將「國家健康數據中心」（Health Data Hub）從微軟 Azure 搬出，全面轉移給本土雲端業者 Scaleway。 這不只是一次單純的供應商轉換，更是歐洲積極追求「雲端主權」、試圖擺脫對美國大型科技公司長期依賴的關鍵反擊。 法國為何堅持推動「資料大遷徙」？ 這場遷移案的起因，源自對美國法律的疑慮。2019 年，法國政府在未經競爭性招標的情況下，逕自選擇 Microsoft Azure 承接健康資料託管，隨即引發持續的法律與政治審查。法國資料監管機關擔憂「美國法律域外效力」帶來的風險，因此拒絕批准完整資料集的永久轉移。 這個擔憂並非空穴來風。微軟的法務主管去年在法國參議院調查委員會宣誓作證時坦承，即使資料託管在法國境內，微軟依然無法反對美國針對法國公民資料提出的調取要求。 為了解決這個主權破口，法國國家資安機構隨後建立了「SecNumCloud」認證框架，要求關鍵資料絕不能被非歐洲法律的手段取得，實質排除美國供應商及其歐洲子公司的參與資格。在 2024 年通過的新法推波助瀾下，本土業者 Scaleway 終於脫穎而出，預計將於 2026 年底至 2027 年初正式接手，保護數千萬法國公民的健康紀錄。 從雲端、AI 到支付：歐洲已淪為美國科技的「經濟附庸」 法國的焦慮或許只是冰山一角。這起遷移案呼應《經濟學人》所點出的殘酷現實：歐洲現代經濟的制高點，早已悄悄被美國企業全盤掌握。 從底層的基礎建設來看，Apple 與 Google 支撐起整個歐洲大陸的手機生態系統。此外，美國的雲端服務不僅存放著歐洲人的數據，更讓美國的 AI 模型深深紮根於歐洲企業之中。在高階運算、太空與 AI 等領域，歐洲少有站在前沿的企業，唯一較突出的例外，是對全球晶片製造至關重要的荷蘭企業 ASML。 在日常生活裡，Visa 與 MasterCard 兩家美國公司，是歐洲人彼此付款時不可或缺的基礎設施。甚至在政府與國防兩個關鍵場景裡，歐洲政府也往往別無選擇，只能使用 Microsoft 或 Amazon 的雲端服務、依賴 Palantir 進行資料分析，或是靠 SpaceX 發射軍事衛星。 除了科技產業外，歐洲的「依賴症」更蔓延至能源與原物料。過去歐洲僅需進口一半的天然氣，如今有 85% 仰賴進口，且為了取代過去對俄羅斯能源的依賴，現在有超過四分之一是來自美國的液化天然氣。同時，在關鍵礦產上，歐洲也高度依賴中國。  《經濟學人》將這種涵蓋商業與科技的重度依賴，形容為一種「經濟附庸」（economic vassalage）。在科技依賴隨時可能被武器化的地緣政治時代，這無疑是歐洲的軟肋之一。《經濟學人》更警告，若川普及其陣營有意將這種依賴「武器化」，就可能威脅歐洲的支付系統、讓 iPhone 集體停擺，或剝奪德國中小企業使用頂尖 AI […]

【機器人上前線】烏克蘭機器人攻下壕溝、中國 AI 沙盤推演台北街頭的群眾控制

烏克蘭與俄羅斯的戰爭已成為地面自主系統最大規模的實戰驗證場，與此同時，中國正在構想一套以 AI 主導、幾乎不需要人員接觸的城市鎮暴體系。 這兩條路徑，代表著自主武器系統在戰鬥與政治控制兩個場景中，截然不同的部署邏輯，而兩者都在快速累積實戰資料與部署經驗。 烏克蘭：從後勤補給到正面突擊 烏克蘭的機器人戰爭不是實驗，而是迫於現實的快速演進。目前超過 280 家公司投入無人機與地面機器人的生產，產品涵蓋海上偵察平台，到配備機槍與火箭筒的武裝機器人。任務範圍也同樣快速擴張，從最初的彈藥補充與傷員撤離，到如今在無人機火力下執行正面突擊。 2026 年 3 月，烏克蘭地面機器人單月執行逾 9,000 次任務；2026 年初累計達 21,500 次。更具里程碑意義的是，烏克蘭部隊近期以純機器人部隊奪取了一處俄羅斯壕溝，而且無步兵、無傷亡。這是戰史上首次由機器人獨立完成戰鬥奪取任務的紀錄案例。 據《衛報》報導，機器人也已開始執行向波克羅夫斯克等高風險熱點補送物資的任務，使部隊免於進入高風險區域。 烏克蘭國防部長 Mykhailo Fedorov 隨後公開宣示目標：前線後勤應 100% 由機器人系統執行——烏克蘭計劃在 2026 年中前採購 2.5 萬台地面機器人，是去年總量的兩倍。負責協調生產與部署的新能力中心，同步整合了武裝部隊、總參謀部與製造商三方。 每台機器人造價 8,000 至 50,000 美元，損耗率約 25%，但每台在報廢前通常已執行多次任務。即便以最高規格的損耗率計算，這個成本仍遠低於人員傷亡或車輛損失。 當每台機器人損耗成本遠低於人員傷亡，指揮官接受更高損耗率的意願也隨之上升。 中國：AI 主導的城市控制想像 至於中國人民武裝警察部隊的研究方向，則代表著另一種截然不同的自主系統部署邏輯。據《南華早報》報導，研究方案以「新城市」為場景——一個刻意模仿台北的城市環境——構想了一套幾乎不需要人員接觸的群眾控制系統。 方案的策略核心，是透過切斷抗議者的組織能力來瓦解行動。偵察無人機透過圖像識別標定人群中的煽動者，機器人屏障將人群分隔圍堵，同步切斷網路連線，讓剩餘的抗議者在缺乏領導層與通訊管道的情況下自行散去。 對於已被識別的核心組織者，系統以網子與電擊器執行逮捕，決策由 AI 識別後由遠端人員確認。整套系統中，人類監督僅保留一項權限：降低武力強度。也就是說，升級武力的決策路徑幾乎完全由 AI 主導。 這套構想並非憑空而來。中國已在綿陽等城市，部署配備 360 度攝影機與臉部辨識系統的人形交通警察機器人，並在軍事演習中測試「狼群」戰術，包括機器狗、無人機、雷射武器與無人艇，在 AI 協調下以單一有機體的方式行動，並即時共享地圖與打擊資訊。 後勤先行，倫理邊界滯後 烏克蘭與中國的路徑雖然不同，但有一個共同邏輯：後勤與低風險任務先行。後勤機器人的決策情境相對單純，容錯空間較大，這也是為何它們能在不引發重大倫理爭議的情況下迅速規模化。真正的倫理邊界考驗，將在自主攻擊決策普及後才全面浮現。 但是機器人在戰場迷霧或群眾動亂中缺乏情境判斷能力，烏克蘭每日損失數十台於敵方反制手段，中國的城市控制系統則面臨誤判平民、快速升級的倫理風險。 更根本的問題是責任歸屬。當 AI 做出開火決策，現行國際人道法的框架並未預設這種情境，問責機制至今無解。 […]

【科技早餐】OpenAI IPO 前財務壓力浮現，龐大算力合約開始成為新考驗

【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊OpenAI IPO 前財務壓力浮現，龐大算力合約成新考驗 《華爾街日報》引述知情人士報導，OpenAI 財務長弗萊爾（Sarah Friar）曾向高層表達憂慮，擔心如果營收成長不夠快，公司未來可能無法支付龐大的運算合約費用。報導指出，OpenAI 近幾個月未達成部分新用戶與營收目標，ChatGPT 去年底也沒有達到內部設定的 10 億週活躍用戶目標。 OpenAI 在編碼與企業市場也面臨 Anthropic 競爭。雖然公司最近籌募 1,220 億美元，為矽谷史上規模最大的融資案，但面對龐大算力成本，就算營收能達標，這筆資金也可能在三年內消耗殆盡。對此，執行長奧特曼（Sam Altman）與弗萊爾回覆《路透》時表示，雙方在取得更多算力的方向上完全一致。 ＊OpenAI 打開 AWS 通道，Microsoft 獨占合作正式鬆綁 《路透》報導，Microsoft 和 OpenAI 已重新修訂合作協議，OpenAI 之後可把產品提供給 Amazon、Google Cloud 等其他雲端平台客戶，不再由 Microsoft 獨家銷售與承接。兩家公司自 2019 年合作以來，Microsoft 已投入超過 130 億美元，並持有 OpenAI 27% 股份。 修訂後，Microsoft 仍是 OpenAI 主要雲端合作夥伴，也會持續取得 OpenAI 智慧財產權授權到 2032 年；同時，Microsoft 仍可在 2030 年前取得營收分成，但總額將設上限。Amazon 執行長賈西（Andy […]