TechOrange 科技報橘

AI 台灣隊再壯大！CloudMile 獲數發部 AI 認證 展現 AI 落地實力

<p>AI 公司 CloudMile 萬里雲近期榮獲數位發展部數位產業署頒發之「人工智慧技術服務機構能量登錄」之「人工智慧技術教育訓練」與「文字內容自動生成」認證單位。該登錄制度為台灣政府推動 AI 技術服務品質的官方驗證，目的為強化台灣產業的數位韌性、技術整合與資訊安全實力。CloudMile 萬里雲的入選，證實其 AI 教育服務與生成式 AI 技術已達到國家級標準，並具備國際落地的服務實力。 CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長劉永信表示：「CloudMile 萬里雲長期致力於推動台灣產業 AI 轉型，日前已服務超過 400 家國際企業導入 AI、數據與雲端技術。我們將持續以最新的 AI Agent 應用，協助亞太企業加速導入 AI，讓台灣在國際 AI 版圖上占有一席之地。」 跨國案例驗證 AI 商業價值 CloudMile 助攻教育、媒體產業轉型 CloudMile 萬里雲的 MileAI 解決方案提供客製化的產業 AI Agent 應用，已在高科技製造、金融、零售電商、媒體與教育等超過 10 個產業成功落地。在教育領域，協助新加坡南洋理工大學升級校園助理 AI Agent，每月為行政團隊節省約 14.5 工作人天，讓校方專注於更高價值的任務。 而媒體產業，則與時報資訊合作導入生成式 AI，提升新聞撰寫與跨平台傳播效率，帶動點閱率成長逾 20%。這些案例不僅展現了 AI 的即時價值，更驗證了 CloudMile 萬里雲協助產業開發 AI 應用的能力。 「人、技術、流程」黃金三角 打造 AI [&hellip;]</p>

每年免費開放新創、學研百萬 GPU 時數！「緯創算力捐贈計畫」怎麼申請？

<p>緯創宣布啟動「緯創算力捐贈計畫（Wistron Computing Power Donation Program）」，自 2026 年起，每年將捐出 100 萬小時 GPU 算力，免費提供給具潛力的國內外新創團隊與學術研究機構，協助跨越高成本的運算門檻。 根據緯創，該計畫每年將支持多個新創團隊及研究單位，每案可獲得 6 個月、5,000 至 35,000 GPU 小時不等的無償資源，協助入選團隊進行 AI 模型訓練、微調與部署，或各類複雜模擬與虛擬運算實驗。 值得關注的是，不同於一般資助計劃，緯創算力捐贈計畫是一項結合「算力＋育成＋產業連結」的整合計畫，專注於支持 AI、永續科技等關鍵領域的技術突破和應用落地，將提供新創輔導與業界對接。 申請時間、流程、資格一次看 2025 年 11/3 至 12/12 止，「緯創算力捐贈計畫」 開放國內外新創與台灣學研機構申請，入選名單將在 2026 年 1 月初公告。入選之團隊會在 1 月進行教育訓練，並可在 2026 年 2 月至 7 月間啟用算力。 關於申請資格，「新創企業」首先須為成立 7 年內的新創企業；第二需具備台灣本地連結，例如公司註冊於台灣、設有合法登記之台灣分公司、在台灣設有實質研發辦公室，或創辦人中至少一人具有台灣國籍；第三，在技術準備度方面，要求團隊成員具備大規模算力使用經驗或 AI 相關技術背景，與資料預處理能力，並需備妥訓練與驗證所需的數據資料。 針對欲申請之「學研機構」，則需為台灣合法登記之大專院校，研究需為非教學用途，且具備研究目的與可衡量的預期成果。在技術準備度方面，與新創企業的技術準備度要求相同。 如何申請？需要提供哪些資料？ 如欲申請緯創算力捐贈計畫，可至其官方網站填寫申請表單。 針對新創企業，申請需提供的內容涵蓋公司資訊、專案計畫，當中包含專案主題、開發階段、專案意義、預期結果、算力預期用途、專案實施方法及預期挑戰，同時也需填寫專案所需運算資源，像是需要多少個 NVIDIA H100 GPU 、時數需求、算力分配與使用計畫，以及所需的儲存空間。 [&hellip;]</p>

DeFi 信任危機！Balancer 遭駭 1.2 億美元，創 2025 最大加密盜竊案

<p>去中心化金融（DeFi）協議 Balancer 週一遭到大規模駭客攻擊，損失金額高達 1.2 億美元，成為 2025 年以來規模最大的加密貨幣盜竊事件。根據區塊鏈安全公司 PeckShield 與 Cyvers 的分析，駭客利用 Balancer 智能合約漏洞，成功從多個交易池中轉移大量資產。Balancer 已在社群平台 X 上證實此事，表示工程與安全團隊正以最高優先級調查事件。 複雜漏洞鏈攻擊，數分鐘內掏空資產 事件起於 11 月 3 日，Balancer v2 交易池被偵測出「異常資金流動」。《The Street》引述 DeFi 研究員 Adi Flips 分析指出，這次攻擊鎖定 Balancer v2 的 Vault 架構和流動池，利用「授權錯誤與回呼漏洞」在智能合約間執行未授權的交易，達成跨池操控與資產竊取。 簡單來說，駭客發現了 Balancer 系統中的一個程式漏洞，能夠欺騙系統執行未經授權的交易。藉由這個漏洞，駭客得以在不同交易池之間轉移資金，並在短短幾分鐘內將代幣全部盜走。 不同於傳統私鑰洩露事件，這次攻擊完全是基於合約層的邏輯錯誤。根據 GoPlus Security 的初步報告，漏洞涉及 Vault 計算中的「精度捨入誤差」，駭客反覆執行批次交易（batchSwap），將微小的價格偏差累積成巨大資金差額，最終造成整體價格扭曲並竊走資金。 被竊資產主要包括 WETH、wstETH、osETH、frxETH、rsETH 與 rETH，分佈在 Ethereum 主網與 Base、Sonic 等多鏈上，估計總損失約 1.16 億至 1.28 [&hellip;]</p>

OpenAI 押注 380 億美元擁抱 AWS，「多雲」野心正重塑全球 AI 權力版圖

<p>OpenAI 與 Amazon Web Services (AWS) 近日達成一項為期七年、金額高達 380 億美元的合作協議，讓 OpenAI 能透過 AWS 取得「數十萬張」NVIDIA 專用 AI 晶片，以及 Amazon EC2 Ultra Servers。這也標誌著訓練與推論 AI 模型所需的基礎設施，已進入一個對運算能力有空前需求的新階段。 在生成式 AI 崛起初期，AI 公司長期以來高度依賴少數雲服務商，來提供訓練所需的龐大算力，像是 OpenAI 與微軟之間的緊密關係就是這種依賴模式的典型。然而，就在 OpenAI 與 AWS 宣布合作的前一週，OpenAI 與微軟更新了合作條款，終結對微軟的單一依賴，進而賦予 OpenAI 更大的靈活性，得以與其他雲端供應商結盟。 AWS 將為 OpenAI 打造專屬基礎設施 OpenAI 與 AWS 的協議，關鍵內容在於巨大的投資規模和戰略佈局。首先，這是一張七年期的合約，總價值達 380 億美元，AWS 將提供數十萬張 NVIDIA GPU 資源，以及 Amazon EC2 Ultra Servers，這些資源都是訓練 OpenAI 下一代生成式 [&hellip;]</p>

防範「影子 AI 」資安風險，微軟示警：別讓消費級 AI 工具滲透職場

<p>根據微軟最新發布的研究報告，「影子 AI 」（Shadow AI）的現象在英國企業界越來越普遍。有超過七成的員工在工作過程中使用未經企業批准的 AI 工具，如 ChatGPT 、 Copilot 、 Gemini，藉此讓工作更有效率。 根據 Fortune 報導，企業傳統上對 AI 所產生效益的量化方式存在根本問題，多半僅以軟體購買數量、員工訓練完成度和應用程式使用情況來評估 AI 採用深度、廣度，忽略人與 AI 互動的工作流程、效能，而這會造成「治理表演」（governance theater）問題 ——即高階管理者眼中看似成功的 AI 投資，其實未帶來實質商業價值，反倒是潛藏於員工日常工作中的「影子 AI」未授權工具，推動了真正的生產力提升，不過也伴隨重大風險。 AI 辦公場景滿地開花，重塑企業文化 從生產力角度來看，AI 工具為英國經濟帶來巨大價值。不僅能為英國的工作者每年節省約 120 億小時的工作時間、折合約 2,000 億英鎊的經濟價值，也反映出工作型態的轉變：超過半數的員工利用 AI 工具所省下來的時間，找回 work-life balance。 員工使用 AI 的主要用途包括：擬草稿、職場溝通回應參考（49%）、寫報告和簡報（40%） 以及執行財務相關任務（22%）。而 AI 使用在 IT 與電信、銷售、媒體與行銷、建築與工程、金融與保險等領域最為普遍，該產業員工平均每週透過 AI 節省 7.75 小時。 然而，這股 AI 熱潮背後潛藏著重大風險。微軟警告，當消費級 AI 工具（consumer AI [&hellip;]</p>

台灣發那科、所羅門、KUKA 推出 AI 機器人關鍵應用，為彈性製造與自動化升級帶來具體解方

<p>臺南市政府經濟發展局日前主辦「AI 智慧機器人產業發展論壇」，現場匯聚自動化技術品牌台灣發那科、所羅門、KUKA，展示 AI 機器人的最新應用與發展，並聚焦協作型機器人、AI 視覺深度整合，以及無需編程即可輕鬆操作的解決方案，為產業彈性製造和自動化升級帶來全新可能性。 發那科全系列協作機器人支援食品應用等級規格 台灣發那科在活動現場，展示 CRX 協作型機器人如何進行堆棧作業。台灣發那科 ROBOT 營業部經理陳孟弘表示，CRX 協作機器人具備接觸停止的高敏感度功能，無需安全圍籬也能與人類共同作業，大幅提升安全性；另外，這款機器人支持使用者透過圖形化界面設定堆棧程式，快速上手新設備，「操作人員只需輸入長寬高、棧板面積等基本資訊，即可透過平板上的圖形化介面，輕鬆設定堆疊順序和進入方向，並且能夠針對不同尺寸的混雜紙箱進行隨機疊棧。」 針對食品製造場域對於機器人導入的特別需求，陳孟弘說明，發那科五個協作機器人系列均具備食品專用機型，不僅搭配可食用的潤滑油，在設備外觀也採用不容易沾上污染物的特殊外部塗層，以確保在生產過程中的食品安全，「發那科機器人還可以搭載力覺功能，透過內部力量感測器做到『力量控制』，藉此完成複雜的齒輪組裝等任務。」 所羅門將視覺作為機器人的眼睛，AI 作為機器人的大腦 「所羅門專注於機器手臂與視覺的整合，將視覺作為機器人的眼睛，AI 作為機器人的大腦，」所羅門資深業務協理鍾毓修指出，機器人若運用傳統 AI 學習來做到彈性生產、少量多樣化，往往需要花費許多時間與成本，而透過所羅門高速學習型 AI，僅需極少時間和圖片即可完成 AI 模型訓練，並且能夠進一步應用於瑕疵檢測、取放搬運等多樣化辨識場景中。 聚焦實際案例，鍾毓修分享所羅門協助汽車廠進行車底盤塗膠，就運用視覺、AI 演算法等技術，讓機器人動作更精準到位，「今年 5 月，我們特別發表新一代機器人智慧檢測方案，結合所羅門先進的 AI 視覺技術與 NVIDIA Isaac Manipulator 運動規劃平台，讓機器人自動定位檢測區域，並執行高精度檢查，全程無需使用者撰寫程式碼，這尤其適合用於半導體設備、牙齒矯正器、汽車零件等多面及不規則形狀的產品檢測。」 KUKA 展示 Scara 四軸機械手臂與 AMR 應用 KUKA 作為智慧型機器人、設備和系統技術供應商，展出整合 2D 視覺的 Scara 四軸機械手臂與 AMR 自主移動機器人應用。KUKA 行銷及公關經理黃君穎表示，KUKA 推出的 Scara 四軸機械手臂方案搭配 2D 視覺，可完成平面上不規則、亂數、揀放、入庫的模擬；另一項解決方案 AMR，最大特色是無需依賴地上的任何標示或 QR Code，即可透過 [&hellip;]</p>

「馬斯克要做 Tesla Bot，我們為什麼不來做一個 TaiwanBot？」成大電機教授李祖聖解析全球機器人產業的…

<p>專訪：《TechOrange》社長戴季全 / 撰稿：李昀蔚 「我們是受到 Elon Musk 講的 Tesla Bot 的影響，因為他要做 Tesla Bot，我們就想那我們為什麼不來做一個 TaiwanBot？」本集《全新一週》邀請到國立成功大學電機工程學系特聘教授、「Taiwan Bot」總計畫主持人李祖聖，深入解析投入人形機器人領域的契機，以及當前全球發展機器人產業的關鍵技術環節。 李祖聖分享，開始研製小型人形機器人系統的起點，可以追溯至 2006 年的國科會計畫。然而在研究過程中，當 2018 年 ASIMO 宣布停止生產人形機器人時，讓看著 ASIMO 成長的他們一度不確定未來研究方向。卻也幾乎在同一時間，Google DeepMind 推出 AlphaGo Zero，以 100 比 0 的戰績擊敗了前輩 AlphaGo，這也為研究團隊提供了關於 AI 機器人的啟發，開始致力打造「會走、會看、會思考」的台灣人形機器人。 AI 時代的人形機器人：從增強式學習法到視覺整合 由於人型機器人可能擁有 26 到 30 多個關節，傳統方法難以推導出運動學解，也讓增強式學習法成為一個很好的解決方案。因為透過增強式學習，機器人可以自己修正和學習所有的動作，包括最基本的走路與抓取。 「我們真正的困難點是雙腳，」李祖聖分析，因為團隊研發的是雙足的人形機器人，因此要讓機器人面對凹凸路面時不能跌倒、碰到障礙物要能修正，還要結合感測器與視覺，才能讓機器人可以準確上下樓梯。 此外，李祖聖指出，為確保機器人姿態穩定，通常會放至少一顆 IMU （Inertial measurement unit，慣性量測單元）在機器人的質量中心，以偵測傾斜角度和重力加速度的改變，避免機器人跌倒。 從工廠到家庭：機器人落地的現實挑戰 談到人形機器人可能在哪些場域率先落地，李祖聖表示，最早還是要先進到工廠，等運作一段時間、非常穩定之後，才可能真的進到家庭場域中。李祖聖進一步分析，因為目前工廠內的協作型機器人已具備法規基礎，規範人與機器人的合作機制，相較之下，雖然家用服務型機器人備受期待，但安全與責任歸屬問題仍是邁向普及的最大限制。 至於家用服務型機器人若要普及，李祖聖認為必須同時解決人機互動、空間感知與物件辨識三個層面。首先，機器人必須能夠跟人進行對話 (Dialogue)，並辨識出不同人的音質和音色、理解他們的要求，才能根據語意執行任務。 在空間感知部分，機器人必須具備 SLAM（Simultaneous Localization and [&hellip;]</p>

RMN 讓零售商從「賣商品」擴大為「賣消費洞察」！Target、momo 怎麼做？

<p>面對零售產業流量成本高漲，如何將既有的平台流量「變現」，已成為零售商的核心戰略。零售媒體網絡（Retail Media Network，RMN）便是在此背景下迅速擴張，主打運用第一方交易與行為數據，提供品牌更精準、可衡量的行銷成效。 市場分析平台 AlphaSense 指出，全球 RMN 市場預計到 2028 年規模將突破 1,000 億美元，占全球媒體廣告支出的約 19%，躍升為繼搜尋與社群之後的第三大數位廣告勢力。而在 AI 快速崛起之下，「AI + RMN」已成為零售商邁向下一階段競爭的核心關鍵。 AI 不僅強化推薦演算法、受眾建模與預算最佳化，更有望透過生成式 AI 快速產製與優化廣告素材，縮短從「看見廣告」到「完成購買」的決策路徑。零售商期待以 AI 進一步放大流量價值，提高 RMN 對營收貢獻。 momo 購物：AI 驅動站內＋站外的一體化投放 台灣電商平台 momo 購物，就攜手 Meta 推出「momo 聯播網」，實現站內（momo 平台）＋站外（Facebook、Instagram）的一站式廣告投遞。透過 AI 自動擴展受眾、即時優化出價與版位配置，不僅能提升商品探索到下單的完整閉環，也替商家帶來更加具體的營收導向指標。 根據 momo 在公開活動邀請品牌分享的成效，美妝品牌巴黎卡詩導入聯播網後，新客流量持續成長，ROAS 提升近兩倍；另一個服飾品牌也達到 CPC 降低 35%、ROAS 成長約 60% 的好成績，說明 AI + RMN 有能力將流量轉換成實質的廣告與銷售成長。Meta 則表示，與電商平台合作，能補齊社群廣告在購買意圖上的缺口，是廣告生態的重要強化。 Target：AI 將讓 RMN [&hellip;]</p>

【科技早餐】OpenAI 換跑道！砸 380 億美元投靠 AWS，結束微軟獨家合作

<p>【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊OpenAI 換跑道！砸 380 億美元投靠 AWS，結束微軟獨家合作 OpenAI 宣布與亞馬遜達成為期七年、總值 380 億美元的雲端運算協議，這是雙方首次正式合作。根據協議，AWS 將在 2026 年底前提供包括 NVIDIA GPU 與亞馬遜自研 CPU 的算力，用於訓練新模型與支援 ChatGPT。這項合作對 AWS 具戰略意義，也使其在 AI 雲端市場迎頭趕上微軟與 Google。 OpenAI 上月結束與微軟的獨家合作，現已與四大雲商同時合作，以解決算力短缺問題。執行長 Sam Altman 表示，隨著算力提升，營收可望加速增長。OpenAI 今年預估營收達 130 億美元，但上一季虧損仍高達 115 億美元，顯示 AI 發展的高成本壓力。 ＊微軟獲川普放行！AI 晶片出口阿聯打造中東超級資料中心 微軟成為首家獲美國政府批准，能向阿拉伯聯合大公國出口 NVIDIA 最新 AI 晶片的企業。此核准由川普政府拍板，為微軟在中東推進 AI 基礎設施掃清障礙。總裁 Brad Smith 表示，微軟已滿足所有安全要求，未來三年將在阿聯投資 79 億美元，至 2030 年總額達 152 [&hellip;]</p>

AI 投資走向泡沫？數據揭示：佔 GDP 不到 1%，爆發週期才剛開始

<p>儘管市場上關於 AI 泡沫的討論從未停歇，但《Reuters》報導，許多經濟學家仍認為 AI 的投資週期還處於早期階段。這項觀點的關鍵支撐來自高盛的數據：目前 AI 投資在美國 GDP 中的占比還不到 1%，明顯低於電力與網路浪潮期間的 2% 至 5% 高峰。 Polar Capital Technology Trust 投資組合經理 Nick Evans 也指出：「我們正處於早期階段，AI 創新的速度是數十年來最快。」這些事實共同揭示，AI 投資可能是一場具有長期成長潛力、會延續數年的結構性經濟擴張週期。 AI 基礎建設熱潮持續升溫，美國投資進入高速擴張期 AI 已經被視為全球企業投資的最大催化劑，也是當前市場成長的主要引擎。高盛預估，到 2030 年全球 AI 相關基礎設施的總支出可能高達 3 兆至 4 兆美元。此外，美國科技巨頭更是這波投資的主力，他們在資料中心與伺服器設備上的支出正以驚人速度增長，像是微軟、亞馬遜、Meta 和 Alphabet 四大公司今年合計資本支出約達 3,500 億美元。 在最新公布的財報中，Meta 將年度資本支出預測上調至 700 億至 720 億美元，並預期明年將「顯著增加」。Meta 執行長 Mark Zuckerberg 表示，公司正在「激進地超前建置產能」，為未來的技術突破鋪路。 Alphabet 預計 2025 年的資本支出將介於 [&hellip;]</p>

AI 最新熱門職缺「前線部署工程師」在做什麼？為何 OpenAI、Anthropic 都搶招募？

<p>AI 熱潮衍生出各類新興職位，而 OpenAI、Anthropic 和 Cohere 等 AI 公司，正在競相招募一種罕見的軟體開發人才：「前線部署工程師」（Forward Deployed Engineer, FDE），成爲諸多 AI 公司衝刺市場的秘密武器。 根據《金融時報》報導，求職平台 Indeed 數據顯示，2025 年前線部署工程師的需求量暴增，今年 1 月至 9 月的職缺數較去年同期成長超過 800%。OpenAI 年初成立前線部署工程師團隊，預計 2025 年擴編至 50 人；Anthropic 則將包含此職位在內的應用 AI 團隊擴大 5 倍。 前線部署工程師（FDE）是什麼？ 這個角色結合了軟體工程師與顧問的特質：不僅要會寫程式，還要能深入客戶現場解決實際問題。AI 公司會派遣 FDE 到客戶企業中，指導如何導入生成式 AI，並教導 AI 模型如何適應特定業務環境。 前線部署工程師之所以重要，是因為隨著企業對 AI 工具的熱情高漲，但多數仍不確定如何導入並獲得投資回報。 FDE 的存在意義在於「縮短 AI 應用與實際價值之間的落差」。雖然生成式 AI 工具的普及度提升，但多數企業仍不確定如何落地部署並獲得投資回報。《華爾街日報》評論引述麻省理工學院研究指出，企業進行的生成式 AI 專案中，有高達 95% 未帶來投資回報；而那 5% 成功的企業，普遍進行了深度客製化與流程整合——這正是 [&hellip;]</p>

電力不足，AI 晶片只能成堆放庫存！納德拉指微軟最大挑戰不是運算能力過剩

<p>近期，針對 NVIDIA 和 AI 產業大舉投入產製 AI 晶片，有一種觀點認為該產業最終會面臨運算能力過剩的問題。對此，NVIDIA 執行長黃仁勳表示，未來兩到三年內「不存在」算力過剩的情況，而微軟執行長納德拉和 OpenAI 近期共同受訪時，也給出了各自的答案。 GPU 不缺，電力才是 AI 真正的瓶頸 納德拉在 YouTube 節目《Bg2 Pod》中指出，供需週期無法預測，但坦白說，微軟目前手上有大量 GPU 庫存，卻無法全部部署使用。「我們遇到的最大問題不是運算能力過剩，而是電力不足。如果我們無法在靠近電源的地點快速建置資料中心，那些晶片就只能躺在庫存裡。」他甚至形容，現在的困境是「我有一堆晶片，但沒有溫暖的機房可以插電」。 他所指的「溫暖機房」（warm shells），是具備電力與冷卻條件的資料中心外殼。隨著 AI 模型訓練與推理需求暴增，新一代 GPU 的電力需求呈指數級成長。《Wccftech》報導評論，顯而易見，運算基礎設施的競賽已經到達瓶頸，像微軟這樣的公司已無法在現有配置中再容納更多晶片，納德拉所說的電力不足，也反映了另一層含義：NVIDIA 的新一代伺服器架構從 Ampere 到 Kyber 設計，機櫃功耗上升了近百倍，產業最終會遭遇「能源瓶頸」。 奧特曼在同場訪談則指出，AI 運算能力過剩「遲早會發生」，只是時間問題。他也表示，如果每單位智慧的成本持續以驚人的速度下降，例如平均每年下降約 40 倍，這對於基礎設施建設來說是一個非常可怕的基數。而 OpenAI 的賭注是，隨著運算成本下降，需求將大幅增加。但他也表達了擔憂：如果技術持續突破，讓每個人都能在自己電腦上執行個人通用智慧，那麼那些正在建設大型集中式運算堆疊的公司將會嚴重受創，現有雲端算力堆疊可能在一夜之間失去價值。 從「算力過剩」到「電力通縮」，AI 時代的能源焦慮爆發 AI 的能耗危機早已成為產業隱憂。隨著 GPU 供應鏈問題解決，新的瓶頸轉向能源供應。根據《Tom’s Hardware》報導，OpenAI 曾呼籲美國政府每年建設 100 吉瓦（GW）新發電量，視其為美中 AI 競爭的「戰略資產」。 高盛預測，到 2030 年全球資料中心的耗電量將比 2020 年增加 165%，而美國資料中心耗電將從 [&hellip;]</p>

從設計到首飛只花 556 天！Anduril 以「矽谷速度」打造 AI 無人戰機，改寫軍工研發到量產規則

<p>美國國防科技新創公司 Anduril 近日在加州一處測試場地，成功完成噴氣式無人機 YFQ-44A 協同作戰飛機（Collaborative Combat Aircraft, CCA）的首次飛行。 其中最引人注目的是，Anduril 表示 YFQ-44A 僅用了556 天就完成了從「白紙設計到起飛」的完整過程。這項成就並非單純的技術突破，更是新創企業對百年軍工產業的正面對決，因為傳統軍工產業的研發週期往往漫長且保守。 技術層面突破：半自主飛行與設計革新 Anduril 指出，YFQ-44A 協同作戰飛機是一架「沒有窗戶的微型戰鬥機」，並以「半自主」（semi-autonomous）方式飛行。在技術上，YFQ-44A 的系統無需人類指令，就可以自行管理飛行控制和節流閥調整。Anduril 的工程主管 Jason Levin 表示，YFQ-44A 可以「按一下按鈕」即可著陸，背後沒有操作員使用操縱桿和節流閥來駕駛這架飛機。 YFQ-44A 無人機專案屬於美國空軍 CCA 計畫的核心之一，目標是作為戰鬥機的「忠誠僚機」（loyal wingman）。這些自主系統預計將與 F-35 等有人駕駛的平台協同作戰，執行情報、監視和偵察等任務，並可能承擔傳統上由載人戰機執行的高風險戰鬥角色。 美國空軍正在快速推進 CCA 的開發，計畫在未來五年內部署超過 150 架。美國空軍將這些飛行視為獲取「硬數據」的機會，以制定需求、降低風險，並確保 CCA 計畫的交付速度，能夠比威脅來得更快。 從「漫長試驗」走向「快速迭代」 2024 年美國空軍開始授予 Anduril 和通用原子公司（General Atomics）合約，要求兩者設計並測試可投入生產的 CCA 原型機。兩家公司正在競標，美國空軍也期望這種競爭能進一步加速驅動創新。 「這個里程碑證明競爭如何推動創新並加速交付，」美國空軍部長 Troy Meink 則強調，協同作戰飛機在幾年前都還只是紙上談兵，這次 YFQ-44A 的快速首飛，正體現出美軍以競爭促進創新的政策導向。 為配合美國空軍期待快速迭代的研發模式，Anduril 正在建立一套新型生產系統，就是計畫將 YFQ-44A 移入位於俄亥俄州哥倫布市的 [&hellip;]</p>

【AI 讀新聞普遍有錯】主流 AI 被考倒，ChatGPT、Copilot、Gemini、Perplexity 都翻車

<p>最新研究卻發現 AI 助理的新聞資訊錯誤率，最高竟可達 76%，相當於 AI 所理解的新聞內容，超過一半都受到了扭曲，進而助長假訊息的傳播。</p>

取代 4 組人力、空間利用率提升 50%，和椿科技揭 AI 機器人如何提升電子組裝與物流產線效益

<p>「機器人不是取代你的工作，我們想要達成使用者跟機器人的互相協作，進而改善工作流程或日常營運狀況，最終升級商業模式，」和椿科技機器人事業處經理歐家宇近日在科技報橘主辦的「2026 AI Innovation Day」演講中，從 AI 機器人導入產線的實戰經驗出發，探析 AI 機器人為不同製造場域帶來的具體價值。 歐家宇表示，和椿科技自 2023 年展開「第二曲線」轉型，將核心策略從自動化設備製造延伸至數位轉型解決方案，進一步聚焦在智慧製造、智慧物流與智慧服務三大領域。特別是當台灣正邁入高齡化、少子化社會，缺工問題已不只是暫時現象，而是影響整體生產效率的長期挑戰。在這樣的背景下，AI 機器人能夠協助人類承擔危險、困難、骯髒的任務，完成人不想做、不能做、不適合做的事，進而成為企業彌補勞動缺口、提升產能與穩定品質的關鍵。 從電子組裝到物流場域，AI 機器人的實際導入案例 歐家宇以電腦組裝產線為例，說明過去多以人工搬運物料為主，工站之間的物料運送讓員工每日平均步行超過兩個半小時，補料次數更高達五十次。在導入和椿科技的 AMR 自主移動機器人後，透過「貨到人」的流程，讓人不用再頻繁移動，每日節省 2.5 至 3 小時的步行時間，投資報酬率高達 210% 左右。 第二個場域聚焦在物流中心的混裝堆棧作業流程。和椿科技協助客戶導入結合視覺辨識與即時演算法的 AI 機械手臂，讓 AI 機械手臂能自動判斷不同尺寸的紙箱與堆疊順序，成功讓空間利用率提升超過五成，並成功取代四組堆棧板人力。 第三個案例則是比亞迪汽車工廠，採用無人機器人與無人車結合的一站式無人物流解決方案，實現室內外的物流運輸。這套解決方案能在不改造既有環境的情況下直接作業，由 Walker S1人形機器人負責搬運與對接，與自動堆高機協同完成跨區運輸任務。 智慧機器人的 AI 有何不同？ 「物理世界的 AI 是要和真實世界互動的，」歐家宇說明，因此 AI 機器人必須要「大小腦結合」。所謂大腦，是指機器人如何理解並規劃任務，包括拆解任務、判斷可操作性與設計動作軌跡；小腦則掌控實際運動控制，例如靈巧手操作、移動與導航等能力。當大小腦相互協作，機器人才能在真實環境中做出即時判斷與反應，同時安全且穩定地運作。 歐家宇形容，和椿科技準備了許多拼圖，可以為不同產業找到最合適的拼圖，創造新效益。以超過 44 年的自動化經驗為基礎，和椿科技正嘗試用「AI+機器人」這個第二成長曲線，為物流、製造與服務場域，注入新動能。</p>

要讓 30 萬名員工成為「AI 專家」，摩根大通靠 2 步驟啟動內部培訓

<p>讓一位員工都配備 AI 助理、實現所有後台流程的自動化，並為每一次客戶體驗提供個人化的 AI 禮賓服務——這是美國最大銀行之一摩根大通（JPMorgan）為了迎接 AI 時代所設想的願景。 如果該計畫成功，這項專案將會對該銀行的員工、顧客、股東產生深遠影響，甚至可能改變企業勞動的本質。為了此一目標，摩根大通正在進行一場全員性的 AI 革命。這家擁有超過 30 萬名員工的金融巨頭，不只是導入 AI 技術，而是要讓每一位員工都懂得如何發揮 AI 的力量。 根據摩根大通分析長 Derek Waldron 接受《CNBC》訪問時透露，這場革命規模橫跨全球，從工程師、資料科學家到業務經理與主管都動了起來。他強調：「AI 的學習需求和應用一樣多元，最好的方式就是分階段推動。」 從基層到高層，AI 培訓不是「一體適用」 摩根大通內部推出「AI Made Easy（AI 入門）」初階課程，已有數萬名員工參加。摩根大通還設計多種訓練模組，幫助員工學會利用 AI 搜集資料、整合多重資料集，以及檢驗 AI 生成內容的可靠性。然而，這不只是技術培訓，更是一場管理思維的更新。Waldron 指出，AI 普及後，管理者也需要改變管理方式，帶動跨職能團隊在 AI 時代下完成轉型。 為了讓 AI 思維滲透整個組織，摩根大通採取了多管齊下的策略——從全員大會、經理人宣導，到遍布辦公室螢幕的宣傳活動，都在強化一個訊息：AI 是每個人的事。 兩步驟掌握 AI 思維：了解限制、學會問對問題 Waldron 解釋，摩根大通 AI 培訓核心，是一個簡潔但深刻的框架。第一步，是讓所有員工了解 AI「能做什麼、不能做什麼」。第二步，則是學會「問對問題」。 當員工熟悉 AI 的能力後，內部會再教導如何設計更好的提示（prompt），並學習設定框架與限制條件。進階課程甚至會讓學員操作兩個 LLM 互相「辯論」概念，以刺激創意與判斷。 這種實作導向的學習方式在內部快速發酵。許多團隊自發成立「Prompt of the [&hellip;]</p>

【科技早餐】NVIDIA 26 萬顆 GPU 打造韓國「AI 工廠聯盟」，主權 AI 成全球新戰略

<p>【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊NVIDIA 26 萬顆 GPU 打造韓國「AI 工廠聯盟」，主權 AI 成全球新戰略 NVIDIA 執行長黃仁勳在 APEC 高峰會上宣布，將與韓國政府、三星、SK 集團、現代汽車及 Naver Cloud 合作，部署超過 26 萬顆 Blackwell GPU，打造以「AI 工廠」為核心的主權 AI 架構。這項計畫將使韓國 GPU 總規模突破 30 萬顆，成為亞洲主要 AI 運算中心之一。 韓國政府負責主權 AI 雲與產業模型訓練，三星與 SK 專注智慧製造與半導體研發，現代用於自駕車與機器人模型，Naver Cloud 則打造本地大型語言模型，是最大參與者。雙方亦將推動韓語 LLM、量子運算中心與 AI 原生 6G 技術，強化科研及通訊實力。 黃仁勳表示，「AI 工廠」將成為各國戰略基礎設施，而主權 AI 將決定誰能在智慧生產時代中掌握主導權。 ＊黃仁勳：AI 已經進入「良性循環」，美國不應低估中國實力 NVIDIA 執行長黃仁勳在 APEC 企業領袖峰會上表示，AI 產業正進入「良性循環」：模型愈進步、應用愈廣泛、使用者愈多，帶動更多投資與利潤，進而推動技術發展。 [&hellip;]</p>

OpenAI 推出資安研究 AI 代理 Aardvark，可像專家一樣找漏洞、寫建議

<p>OpenAI 再次將「AI 代理」帶進一個新領域──資安研究。該公司本週正式推出全新人工智慧代理 Aardvark，能模擬人類安全研究員一樣，自主發現、驗證並說明程式碼漏洞。這款工具目前處於內部測試階段，但已開放企業申請搶先體驗。 Aardvark 的出現，意味著開發者能在不依賴傳統滲透測試或模糊測試（fuzzing）的情況下，藉由 AI 來即時掃描並理解整個程式碼庫的弱點結構。《AXIOS》指出，這項創新可望改變資安攻防的權力平衡，讓「防守方」比駭客更早一步發現問題。 從 GitHub 直接啟動，AI 代理 24 小時掃描漏洞 依 OpenAI 説明，Aardvark 是一款以 GPT-5 為核心的「代理型安全研究員」，可連結使用者的 GitHub 環境，自動持續進行程式碼分析。它會先讀完整個程式碼庫，建立威脅模型與架構理解，接著在每次新提交（commit）後即時比較差異，找出潛在漏洞。 不同於傳統工具僅依靠字串比對或靜態掃描，Aardvark 透過大型語言模型（LLM）的推理與工具使用能力，能理解程式語意與邏輯結構，並在沙箱環境中模擬漏洞觸發過程，以驗證可利用性。確認後，根據嚴重程度排序，附上程式碼註解、說明與修補建議，協助開發者理解原因與影響。 OpenAI 資安副總 Matt Knight 表示：「在某種程度上，Aardvark 找漏洞的方式，與人類安全研究員非常相似。」 不自行修補、但能提出修補方案──與 Codex 協作 不過，Aardvark 本身並不會自動修補程式，但當發現漏洞後，它會使用 OpenAI 的 AI 寫程式工具 Codex 生成修補建議，並由開發者在審核後決定是否採用。 此設計保留了人類最終決策權，避免 AI 在企業級程式碼中進行未經授權的修改。 OpenAI 透露，Aardvark 早在公司內部開發團隊中使用數月，成功找出 10 個此前未公開的開源軟體漏洞，後續都被官方收錄為 CVE（Common Vulnerabilities and Exposures）項目。在「黃金」程式庫的基準測試中，Aardvark 識別率達 92%。OpenAI [&hellip;]</p>

GitHub Agent HQ 整合 Google、Anthropic AI 編碼代理，為什麼微軟要展開這場高風險豪賭？

<p>近日微軟旗下的開發者平台 GitHub 在 Universe 2025 開發者大會上，發表讓開發者能夠存取第三方 AI 編碼代理程式的「Agent HQ」。Agent HQ 的出現，不只是一次單純的功能更新，更被視為 GitHub 核心平台角色的關鍵變革。 「去年我們已經完成第一階段，主要是程式碼補全功能，」GitHub 產品長 Mario Rodriguez 表示，現在 GitHub 準備進入「第二階段」，特點是多模態與代理化，並將具備全新的 AI 原生體驗。 此外，接下來 Agent HQ 也將公開歡迎來自 Anthropic、Google、xAI 等競爭對手的 AI 編碼助手，這些對手的 AI 編碼工具可以直接進入 GitHub 生態系統。 Agent HQ 的核心定位 隨著 AI 代理持續增加，企業需要的不再是一個專有的編碼代理，而是一種可以管理所有代理的中心化方法。因此，GitHub 將 Agent HQ 打造為一個開放生態系統，能夠在單一平台上整合多個 AI 編碼代理。 在未來幾個月內，開發者將可以在 GitHub 內使用來自 OpenAI 的 Codex、Anthropic 的 Claude、Google 的 [&hellip;]</p>

從追趕 AI 到擴大布局，揭亞馬遜最新財報背後的 AI 基礎建設與自研晶片戰略

<p>亞馬遜近日公布 2025 年第三季財報，營收繳出亮眼成績，銷售額較去年同期成長 13%，其中作為公司主要利潤來源的雲端事業 Amazon Web Services（AWS），營收更成長 20%，亞馬遜執行長 Andy Jassy 表示，「這次 AWS 的成長速度是從 2022 年以來最高的一次」。 然而雲端市場競爭已經走向白熱化，儘管 AWS 營收增長強勁，但競爭對手的成長率更高，像是 Microsoft 和 Google 同期的雲端運算業務分別增長了 34% 與 40%。 過去市場認為亞馬遜在 AI 領域的發展比競爭對手緩慢，但根據最新財報內容，以及積極興建大型 AI 資料中心與自研晶片的計畫，可見亞馬遜進一步尋求技術差異化的企圖心，從而緩解市場部分擔憂。 Project Rainier：亞馬遜的大型 AI 資料中心部署計畫 亞馬遜目前正在印第安納州的一片 1,200 英畝土地上，啟動代號為「Project Rainier 」的大型 AI 資料中心計畫，期待透過大規模的基礎設施投資，將自己對 AI 算力的需求轉化為實體資產。 Project Rainier 的投資規模達 110 億美元，是印第安納州歷史上最大的資本投資，目前設施已投入營運，專門用於訓練和運行亞馬遜最大的雲端客戶及 AI 合作夥伴 Anthropic 的模型。 亞馬遜執行長 Andy Jassy [&hellip;]</p>

蘋果財報超預期！不跟風砸大錢建 AI，庫克走出「輕 AI 資產路線」？

<p>蘋果在週四公布 2025 會計年度第四季財報，營收與獲利雙雙優於市場預期，股價盤後一度上漲逾 5%。執行長庫克（Tim Cook）並在財報會議上預告，12 月季度的營收將創下蘋果史上、也是 iPhone 銷售的最高紀錄。 「我們預期總營收將年增 10% 到 12%，iPhone 收入將達到雙位數成長，這將使 12 月季度成為公司歷史上最強的一季，」庫克表示。《CNBC》報導，這項展望遠優於分析師預期的 1,323 億美元銷售額，代表若達成，營收將高達近 1,380 億美元。 iPhone 17 帶動強勁動能，服務營收再創新高 截至 9 月 27 日的季度中，蘋果營收達 1,024.7 億美元，優於市場預期的 1,022 億美元；每股盈餘（EPS）達 1.85 美元，也高於市場預估的 1.77 美元。淨利報 274.6 億美元，較去年同期顯著成長，創下歷史新高。 從各產品線來看，iPhone 營收達 490.3 億美元，雖略低於市場預期，但仍較去年同期成長 6%，主要受新款 iPhone 17 系列上市帶動。庫克表示，iPhone 17 的需求非常強勁，他們觀察到門市流量顯著增加，消費者的反應超乎預期。他同時提到部分 iPhone 17 機型仍出現供應吃緊。 Mac 營收達 87.2 億美元，年增 13%，受惠於 [&hellip;]</p>

如何以 AI 提升企業效率與營收？立即報名 11/25 【新 AI 浪潮： 代理 AI （Agentic AI）與產業…

<p>勤業眾信調查，52% 企業已將 Agentic AI 視為提升組織靈活性與效率的關鍵技術，並且預期帶動 AI 應用從單點生成走向跨流程整合，進一步促使企業組織與營運結構的重新設計。 想知道 Agentic AI 如何引領百工百業創新，並且助企業真正提升效率與營收？立即報名 11/25 「新 AI 浪潮： 代理 AI （Agentic AI）與產業數位轉型新契機」論壇，透過最前瞻的產業洞見與成功案例，掌握 AI 落地應用的關鍵路徑。 活動 3 大亮點搶先看： ➡️ 鏈結 NVIDIA AI 生態系及產業資深專家：與 NVIDIA、頂尖新創夥伴、產業專家共探 AI Agent 的落地實踐。 ➡️ 產業 AI 應用路徑：從成功案例出發，解密行銷、金融、製造等 AI 創新應用。 ➡️ 開發者深度技術賦能：透過 NVIDIA 工作坊掌握 AI 基礎架構與開發技術。 立即報名</p>

不能讓 AI 代理亂買東西，Visa 推 TAP 替購物流程上鎖

<p>金融支付巨頭 Visa 推出「信任代理協定」（Trusted Agent Protocol，TAP），讓消費者透過 AI 代理商務功能，自動執行搜尋商品、比較價格，甚至是讓 AI 自主完成購買時，可以更加安全。</p>

「AI 機器人產業新勢力交流晚宴」激盪對話火花，新代集團、達梭系統共探機器人關鍵技術及布局策略

<p>行政院於今年五月拍板將「智慧機器人產業聚落」落腳臺南柳營，並規劃結合六甲工研 院「智慧機器人創新與應用研發中心」與沙崙「智慧機器人研究中心」，不僅打造南臺灣最完整的產學研鏈結生態系，更助攻臺灣成為全球智慧機器人產業的競爭力中心。為協助臺灣機器人生態圈企業掌握機器人產業發展新契機，臺南市政府經濟發展局在 10/28 舉辦「AI 智慧機器人產業發展論壇」，當日晚間亦透過「AI 機器人產業新勢力交流晚宴」，邀集新代科技、達梭系統等產官學研代表共聚，深化人脈連結、激盪對話火花。 臺南市政府經濟發展局局長張婷媛致詞表示，面對 AI 機器人浪潮，臺南市將會串聯相關生產線，包括機械手臂、關鍵零組件、控制器等核心技術廠商，建構大南方機器人產業生態體系，「臺南市擁有充沛的水電、土地與技術人才，已經準備好加速打造機器人製造聚落，將是科技製造業投資的首選城市。」 「臺南位居南臺灣科技廊帶，正從北、中、南三軸齊進，打造智慧科技城，」臺南市政府經濟發展局產業發展科科長徐慶文指出，北臺南作為智慧機器人製造核心區，將以柳科為核心，扶植具有技術創新性的機器人產業；中臺南作為高階半導體產業先鋒區，以南科為核心，將引進量子科技等專業技術服務業者，持續提升高科技產業聚落優勢；南臺南作為前瞻智慧科技試煉區，將以沙崙為核心，凝聚 AI、綠能、醫療等科技相關技術落地試煉，驅動臺南成為智慧科技發展重鎮。另外，臺南市透過「關鍵技術布局」、「產業生態系建立」、「資安、標準及法規制定」、「人才培育及應用推廣」的 4 大策略，全面推動智慧機器人產業，「這些策略包括補助學界 12.8 億進行關鍵技術前瞻研發、運用 29.6 億推動法人及業界應用導向的研發，我們也將提供資安強化輔導、培育碩博士科研人才銜接產業、促成投資相關新創及企業等措施，加值臺南機器人產業競爭力，」徐慶文說。 推動機器人產業深耕臺灣、布局全球 新代科技今年邁入 30 週年，不僅持續以 AI 深度融合智慧製造，強化核心技術布局，更啟動「AI 驅動智慧製造＋智慧機器人」策略聯盟，攜手多家產業夥伴推動產業協作與技術整合，藉由上下游資源與生態夥伴協力，開啟智慧製造與機器人應用的新應用。在「AI 機器人產業新勢力交流晚宴」專題演講，新代集團正鉑雷射總經理陳政嚴聚焦主題「以智慧機器人擴大在自動化產業鏈的戰略角色」，解密新代如何從 CNC 控制器核心本業出發，跨足 AI 機器人領域，驅動百工百業發揮應用價值。 當機器人關節複雜度極高，使得開發者需要整合電機特性、機械材料、熱管理、振動噪音等模擬分析數據，花費數月才能完成一個關節模組的設計。面對這樣的挑戰，達梭系統臺灣技術諮詢總監許欲生以「達梭系統虛擬孿生平台助力機器人開發」為主題，剖析企業如何運用整合式的虛擬孿生平台，進行實時資料模擬與分析，研發更高效、靈活的機器人解決方案。 在「AI 機器人產業新勢力交流晚宴」，產官學研代表一同擘劃智慧機器人產業發展藍圖，臺南市也將透過研發鏈結、產業群聚與場域實證，加速打造機器人製造聚落，迎接臺灣機器人研發製造的新世紀。 （責任編輯：曾品潔）</p>

擬砸 20 億美元收購穩定幣新創，Mastercard 的下一步要掌控鏈上結算基礎設施

<p>據《財富》報導，全球支付巨頭 Mastercard 近期正在與加密貨幣和穩定幣基礎設施新創公司 Zero Hash 進行談判，計畫以高達 15 億至 20 億美元的價格收購。如果達成交易，這將是目前為止 Mastercard 在穩定幣領域所下的最大賭注。 這一項潛在的收購行動，展現的是 Mastercard 從傳統卡片支付網絡，進入鏈上結算與穩定幣底層基礎建設的一次「變身」。《財富》報導，六位知情人士透露，Mastercard 和 Coinbase 曾同時想要收購穩定幣新創公司 BVNK，收購金額約為 20 億美元。不過後來 Coinbase 似乎贏得了 BVNK 的競標，目前處於獨家談判期，使得 Mastercard 轉而將目標鎖定在更偏向銀行業務的 Zero Hash。 一直以來 Mastercard 在支付領域的主要競爭者包括 Visa 以及 Stripe，前者近日宣佈已在全球超過 40 個國家推出逾 130 項與穩定幣掛鉤的加密卡發行計劃，後者則以 11 億美元收購穩定幣新創 Bridge。 Mastercard 收購 Zero Hash 的戰略意義 過去幾年，Mastercard 一直有在運營與交易所相關的簽帳金融卡，在收購 Zero Hash 後，將使 Mastercard 能直接獲得 Zero [&hellip;]</p>

【搶先特斯拉、Figure AI】1X 家用人形機器人 NEO 開放預購！你願意讓它進到家裡嗎？

<p>家用人形機器人正一步步走出實驗室，進入人類的生活日常。挪威新創 1X 宣布開放預購家用人形機器人 NEO，單機售價 2 萬美元，或每月 499 美元訂閱，最低綁約 6 個月。和智慧型手機一樣，這款機器人提供多種顏色選擇：棕褐色、灰色、深棕色。官方預計 2026 年開始在美國用戶家中部署，2027 年拓展至更多市場。 1X 要攻入的是「家庭」新戰場，並宣稱 NEO 是「世界上第一款旨在改變家庭生活的消費級人形機器人」，與仍以工廠、倉儲場域為主的 Tesla、Figure AI、Agility Robotics 形成對比。 規格與定位——可提 29 公斤、續航約 4 小時 NEO 身高約 5 呎 6 吋（約 167 公分）、重 66 磅（約 29 公斤），設計語言刻意柔和：布料外觀、輕量機身與橡膠化關節，目的是在家庭環境裡「看起來安全、實際也更安全」。它能搬運約 55 磅（約 24 公斤）物品、單次充電運作最多 4 小時，電量不足時可自行走到牆面插座補電。機身具備多組麥克風與喇叭，能以語音互動，也可透過手機 App 操作與排程。鏡頭提供遠端即時視角，使用者可在外查看 NEO 正在做的事。 按照 1X 公開的示範影片，NEO 可以澆花、收拾雜物、從冰箱拿水、開關洗碗機、摺衣服，並能上下樓梯。然而它並非萬能：目前不支援戶外工作，不能割草、不能下廚，初期也不會處理高溫、尖銳或過重物件。手部具防水設計，但機身布料非防水材質。就算是能做的家務，速度與品質也仍在「學徒期」——摺衣服可能要 2 分鐘，洗碗機關門會震一下，收納杯子未必像人類那樣整齊。1X 執行長 [&hellip;]</p>

【科技早餐】AI 軍備競賽進入「燒錢時代」！三大巨頭財報揭開下輪戰局

<p>【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊AI 軍備競賽進入「燒錢時代」！三大巨頭財報揭開下輪戰局 Google 母公司 Alphabet、微軟與 Meta 近日相繼公布上季財報，AI 依舊是市場焦點。Alphabet 表現亮眼，憑藉搜尋與雲端業務，單季營收首度突破 1,000 億美元大關。原先市場擔心生成式 AI 衝擊搜尋，但該部門營收反比預期多出 15 億美元；聊天機器人 Gemini 每月活躍用戶也突破 6.5 億人，直追 ChatGPT 的每週 8 億活躍用戶。Alphabet 雲端業務營收更猛增 34%，成為關鍵成長引擎。 另一方面，微軟與 Meta 雖表現不俗，但資本支出暴增也引發市場關注。微軟上季資本支出年增 74%，達 349 億美元，成功帶動雲端營收跳增 39%。Meta 則預估今年資本支出高達 700 億至 720 億美元，並預告明年支出將「顯著高於」今年，儘管其 AI 硬體部門持續虧損。 分析指出，AI 正讓科技業從「輕資本」轉向「重資本」。即便大廠持續砸重金，仍趕不上市場需求。這場競賽中，誰能將巨額投資轉化為穩定回報，誰就有機會勝出。 ＊黃仁勳 GTC 宣示「AI 工廠」啟動，力挺「美國製造」 NVIDIA 執行長黃仁勳近日在美國華盛頓 GTC 大會上，以一句「感謝各位的付出，讓美國再次偉大」作結，被外界解讀為公開回應川普政府的「美國製造」政策。黃仁勳強調，NVIDIA 下一代 Blackwell 晶片與 [&hellip;]</p>

從硬體霸主成為全球 AI 新創軍火庫，NVIDIA 如何用「投資」改寫產業格局？

<p>NVIDIA 近期成為全球首家市值達到 5 兆美元的公司。值得注意的是，僅在三年前，也就是 OpenAI 的 ChatGPT 問世之前，NVIDIA 的估值約為 4,000 億美元，而在 ChatGPT 推出後的數月內，其市值就突破了 1 兆美元大關。NVIDIA 執行長黃仁勳透露，NVIDIA 已經為接下來五個季度確保高達 5,000 億美元的 AI 晶片訂單。 NVIDIA  的成長，主要來自於一小群大型科技公司為尋求建立龐大資料中心基礎設施，所產生的巨大支出。這些 GPU 就是 AI 能力的核心，因此硬體供應商實際上就是 AI 時代的「基礎設施提供者」。然而，現在 NVIDIA 的策略已不再只是出售晶片與其他硬體，而是從加速新創投資開始，積極控制 AI 生態鏈、展開戰略轉型。 從硬體供應商到生態系構建者 《Bloomberg》報導強調，NVIDIA 正加速對 AI 新創公司的投資，例如上個月 NVIDIA 就宣布計劃向 OpenAI 投資1,000億美元，成為史上規模最大的新創投資。分析師指出，NVIDIA 需要藉由新創公司開創的一系列新用途來提振需求；黃仁勳也曾表示，許多新創公司正在 NVIDIA 的技術基礎上進行開發，為其 GPU 創造更多使用途徑。 Bernstein 分析師 Stacy Rasgon認為，NVIDIA 此舉可以確保這些新創企業的基礎設施是建立在自己的技術上，未來一旦市場被其技術滲透，競爭對手將難以介入或奪走市佔。 此外，NVIDIA 不只提供新創公司資金，還提供它們取得運算資源的機會，像是 Perplexity [&hellip;]</p>

OpenAI 傳 IPO 估值上看 1 兆美元，黃仁勳看好：可能是史上最成功的一次

<p>OpenAI 昨日才宣布完成重大重組，今日即傳出啟動上市前置作業。《路透社》引述知情人士指出，OpenAI 正為首次公開發行（IPO）做準備，估值目標最高上看 1 兆美元，若成行將成為史上規模最大的 IPO 之一。 最快 2026 年底送件，2027 年掛牌 時程上，據稱 OpenAI 考慮最早時間點是 2026 年下半年向主管機關送件申請，其財務長 Sarah Friar 曾對部分同事表示公司目標在 2027 年掛牌，但《路透社》指出一些外部顧問評估，不排除 2026 年底就推進。 OpenAI 對此回應，「IPO 並非當前重心，因此我們不可能設定上市日期。我們正專注打造可持續發展的企業，並推進我們的使命，讓所有人都能從 AGI 受益。」 完成重組，為 IPO 與 AI 投資狂潮鋪路 不過確立以非營利法人持有營利事業控股的架構後，OpenAI 的資本進路已明顯打開：非營利組織改名為 OpenAI Foundation，持有 OpenAI Group 26% 股權並保留董事任免權；微軟則取得 27% 持股，名義價值約 1,350 億美元，同時不再獨占雲端供應權。此舉有助 OpenAI 未來以股票作為籌碼，並更有效率地籌集大規模資本以支撐基礎設施建置。 根據《Bloomberg》報導，OpenAI 的資本需求極為龐大。該公司目前尚未獲利，但執行長奧特曼在本週一場活動中透露，OpenAI 已承諾將投入 1.4 兆美元用於 AI 基礎設施建設。除了透過融資與發債方式籌資外，Altman 也指出，最可能的發展路徑仍是最終進行 [&hellip;]</p>

讓 AI 進倉庫、改包裝、排路線，momo 用智慧物流迎戰電商新時代

<p>「現在電商真的遇到很強大的對手，」momo 富邦媒體科技首席資料科學家謝百恩近日在科技報橘主辦的「2026 AI Innovation Day」論壇，以「AI 驅動智慧物流：打造永續與高效的電商未來」為講題，分析在日益激烈的電商競爭與物流挑戰背景下，momo 如何借力 AI 提升物流、倉儲、品管、ESG 的效率與服務品質。 謝百恩說明，物流可以進一步拆解為進貨、分配、包裝、配送四步驟，並分別導入商品多模態檢測、倉儲商品智慧配置、智能化包裝與配送熱點分析技術，讓物流更高效永續。 AI 多模態檢測：讓商品分類與違規偵測更精準 在進貨階段，傳統品管依賴人工抽驗，效率低且難以應對上架商品龐大的數量，因此 momo 決定導入自己開發的商品分類模型，運用 AI 影像辨識和語意理解，實現自動化分類與違規偵測，在第一階段便達到約 90% 準確率。 「大語言模型的 Token 數是有限的，我們不可能把六千多個分類當作提示詞，問大語言模型哪一個分類最適合，」謝百恩強調，因此 momo 讓模型從前十個候選分類中進行再判斷，也可以讓模型做全商品掃描，進一步抓出哪些商品可能分類錯誤，最後再讓品管人員只需針對少數商品複查，準確率可以提升 5% 到 7%。 在違規偵測方面，momo 將「禁止與限制商品政策」內容導入大語言模型，讓 AI 直接比對政策條文與商品描述。此外，針對《菸害防制法》規範，momo 更透過結合文字與影像的菸品偵測模型，掃描商品圖文中的細節，連商品圖中角落的菸蒂或電子菸造型產品都能被偵測出來，「截至 2024 年底，我們已經透過這個模型查出 24 件異常產品，讓公司避免被罰款，」謝百恩說。 用 AI 辨別商品最適合的包裝樣態 在分配階段，momo 以 AI 模型取代人工經驗，以模型分析各區銷售熱度，並自動規劃主倉與衛星倉的商品配置。謝百恩分析，主倉的容量較大，負責維持庫存水位與品項齊全度；衛星倉則根據區域需求配置熱銷商品與搭配品，以縮短運送距離，「在導入倉儲商品智慧配置後，我們併件率提升 8%、跨區出貨下降 10%。」 「智能化包裝就是會用 AI 歸納商品特性，讓包裝更高效，」謝百恩指出，在包裝方面，過去人工撰寫的包裝指南無法即時更新，因此 momo 導入大語言模型分析倉庫自己的商品資料、包裝圖片與歷史紀錄，自動生成商品包裝指南，提供現場作業人員與新人訓練參考。 另一方面，momo 以 AI 讓判斷從「分類」層級精準到「商品」層級，更精準檢視單一商品是否適合使用環保袋，並在導入三個月後達到環保袋使用率提升 [&hellip;]</p>

OpenAI 宣布 Sora App 正式登台！稱用戶對「Cameo」客串功能有完全控制權

<p>OpenAI 今（30）日正式在台灣推出 Sora App，讓台灣成為亞洲最早能體驗 OpenAI 新一代 AI 影音創作技術的市場之一，同步推出的地區還包括泰國與越南。OpenAI 表示，台灣擁有充滿活力、創意十足的內容創作社群，Sora App 現已於 iOS 平台向台灣所有用戶開放，支援繁體中文，免費下載、無需邀請碼，但未來可能因 GPU 運算資源進行調整。 Sora App 是什麼？ OpenAI 的 AI 模型 Sora 2 能透過簡單的文字描述生成逼真、高品質的影片，使用者只要描述想看到的場景、角色、動作，Sora 就能將它們呈現在螢幕上。Sora App 則是一款基於 Sora 2 模型的全新 iOS 社群應用程式，介面與 Tiktok 類似但內容完全由 AI 生成，自 9 月在美國與加拿大上線五天內下載量即突破 100 萬次，如今在台灣上架。 OpenAI 舉辦線上說明會時強調，Sora App 與其他視訊模型的不同之處在於，Sora 除了影片具有可控性、角色一致性，以及 Cameo（客串）等差異化功能，還有這是「以社群為導向、專注於創作」的應用程式，人們可以透過 Cameo 和 Remix（混搭）功能進行創作、分享、評論並和其他人的內容互動。 根據 OpenAI，Sora App 的最大特色功能「Cameos」，可讓使用者或經授權的朋友在影片中登場。啟用 Cameo [&hellip;]</p>

廣告穩健、雲端領跑、Gemini 成新動力，Alphabet 財報揭 Google 如何用 AI 開啟新一輪成長

<p>Google 母公司 Alphabet 近日公布 2025 年第三季財報，總營收達到 1,023.5 億美元，寫下史上首度單季營收突破 1,000 億美元的里程碑。 第三季出色的財務表現主要得益於核心業務的強勁成長：廣告與雲端運算業務營收均超出預期。其中Google Cloud 的營收成長 34%，成為 Alphabet 成長最快的部門之一，而搜尋廣告業務的成長也維持在兩位數。 在傳統搜尋廣告模式及雲端業務持續支撐獲利之際，Google 接下來如何透過積極的 AI 技術整合與產品化戰略，為公司長期發展鋪平道路？ 搜尋與廣告優勢仍在，但結構正在變化 搜尋與廣告業務仍然是 Alphabet 營收的絕對主力。在第三季度，Google 的廣告收入總額達到 741.8 億美元，年增長率為 12.6%，搜尋與其他（Search and Other）部門的營收為 565.7 億美元，年增 14.5%。廣告收入的增長，也緩解部分投資者對經濟不確定性可能衝擊數位廣告市場的擔憂。 然而挑戰依然存在，微軟和 OpenAI 共同推出由 AI 驅動的 Atlas 瀏覽器，目的是直接與 Google 的核心搜尋引擎和瀏覽器生態競爭，這被視為多年來對 Google 搜尋主導地位的重大挑戰。 AI 重新定義搜尋 分析師指出，儘管 AI 驅動的搜尋量正在不斷提升，但 Google 的搜尋市場份額似乎穩定下來，Google 也正在保護自己的核心領域，不打算放棄領先地位。 為了鞏固在搜尋領域的主導地位，Google 正在搜尋結果中導入更多 AI [&hellip;]</p>

「臺南是國家級機器人重要發展基地。」臺南市長黃偉哲攜手產學界專家，共探 AI 機器人驅動的智慧新未來

【不是失業，而是重組】AI 打亂白領結構，也推升 5 大熱門職缺

<p>AI 正迅速改變美國企業的組織架構與人力策略。過去一年中，從華爾街的投資銀行巨頭到矽谷的科技公司，AI 已不再只是實驗工具，而是決策效率與成本管理的重要軸心。生成式 AI 帶來前所未見的效率提升，同時也引發人力結構的「白領職位萎縮」。 企業案例顯示，AI 已改變白領階級人力結構 美國雲端科技巨頭 Salesforce 嘗試以生成式 AI 支援內部行銷與客服工作；沃爾瑪則利用 AI 進行供應鏈預測、庫存管理與定價策略，使決策週期從數週縮減至數小時。 這些案例反映出 AI 不僅能重複性管理作業，還能取代決策與迅速處理大量資訊。企業高層逐漸意識到，AI 是降低成本與重新定義勞動分工的關鍵戰略，而非單一的技術導入。 不過，AI 的取代效應已讓美國就業市場出現明顯的結構變化。高盛分析指出，約有 6% 到 7% 的美國勞工有被 AI 取代的風險；史丹佛數位經濟實驗室也發現，自從大型語言模型開始普及以來，「易受人工智慧影響的職位」的入門級招聘人數下降了13%。 這意味著踏入職場的門檻正在提高，新進勞動力必須同時具備處理資料能力、善用 AI 提示詞甚至是跨領域解決問題的能力，才能避免被 AI 邊緣化。 受到最大影響的是軟體開發、客服與文書行政類職務。然而，儘管體力勞動與現場工作雖然尚未受到巨大影響，但隨著自動駕駛、智慧物流系統的進步，目前的穩定也只是暫時性的。 若將眼光拉回企業方，世界經濟論壇也預測，到了 2030 年，AI 可能取代約 9, 200 萬個職位，同時創造出 1.7 億個與 AI 協作相關的新崗位。也就是說，整體就業率不會萎縮，但 AI 取代部分人力將改變未來的勞動市場結構。因此，企業若無法及時重新訓練員工、培養使用 AI 的素養與跨域溝通能力，將面臨人才轉型的困難，甚至影響產能與創新速度。 AI 改變就業結構，企業力求「精實部隊」 從不同企業的實際案例中，可以看出 AI 對勞動市場結構轉換的影響，例如亞馬遜在整合 AI 生成物流預測系統後，宣布將企業後勤與行政團隊進行精簡，藉此壓縮營運成本。 而瑞典金融巨頭 [&hellip;]</p>

為什麼 2025 是「裁員大年」？美國今年已裁近百萬人，AI、自動化引爆勞動力重整潮

<p>根據人力資源機構 Challenger, Gray &amp; Christmas 的調查報告指出，截至今年 9 月，美國企業已宣布裁員 946,426 人，是從 2020 年疫情以來最高，然而年度累計僱用計畫僅 204,939 人，創 2009 年金融危機以來新低。 Challenger, Gray &amp; Christmas 資深副總裁 Andrew Challenger 表示，裁員潮主要源於勞動力市場停滯、成本上升與 AI 等變革性技術。這些因素推動企業加速人力重整，讓 2025 年成為名副其實的「裁員大年」。 整體而言，美國勞動力市場正陷入一種「低僱用、低解僱」（low-hiring, low-firing）的狀態。經濟學家指出，企業正透過不遞補空缺職位的方式悄悄減少人力，顯示整體人力動能正在放緩，一些學者甚至將當前的環境描述為企業在「屏息以待」的新平衡狀態。 為什麼 2025 年成為「裁員大年」？ Challenger, Gray &amp; Christmas 資深副總裁 Andrew Challenger 明確指出，「停滯的勞動力市場」是當前大規模裁員背後的主要原因之一。同時，川普政府貿易政策帶來的不確定性、移民法規變化以及 AI 崛起，都是減少勞動力的關鍵因素。 此外，企業為了削減開支、應對疫情後的過度招募現象，正在進行結構性人力重整以削減成本。另一方面，AI 驅動的自動化技術革新也成為主要裁員理由，例如亞馬遜執行長 Andy Jassy 就曾在今年 6 月表示，增加使用 AI 工具的比例，可能會導致裁員。 「裁員大年」的企業縮影 《Reuters》報導，全球第二大雇主 Amazon [&hellip;]</p>

AI 讀懂你的「選擇障礙」！亞馬遜推 AI 購物助手「Help Me Decide」幫推坑

<p>在海量商品面前，「選擇障礙」是不少網購消費者的真實寫照。為了讓你不再在多款相似商品之間猶豫，亞馬遜（Amazon）推出全新 AI 購物助手「Help Me Decide」，讓你一鍵即可獲得最合適的商品推薦。這項功能可透過分析你的瀏覽紀錄、搜尋習慣與購買偏好，主動跳出推薦，並說明為何那一款是最佳選擇。 逛到猶豫時，AI 主動給出決策建議 當消費者在 Amazon 平台上查看了多款相似產品、卻仍未下單，「Help Me Decide」的按鈕就會出現在商品詳情頁頂端，或在首頁「Keep shopping for」區域啟動。只要點擊，它就會整合你過去的瀏覽軌跡、搜尋查詢、購買紀錄與偏好行為，快速得出一款「最適合你」的商品。 舉例來說，若你查找多個露營帳篷，同時也瀏覽了兒童睡袋、成人登山鞋或車用大型爐具，系統可能判定你需要的是一款「適合一家四人、全季節、保暖空間大」的帳篷。這種貼合使用者上下文、知曉你過去行為的推薦，正是 Amazon 企圖強化的決策助力。 不只推薦一款，「Help Me Decide」還進一步提供升級款、平價替代款，讓使用者在一個流程中看到「我該選這款／我可選便宜款／我可選更高階款」三條路，推薦同時附上說明，指出關鍵特色、引用顧客評論精華，還會解釋推薦理由。例如：「根據你近期查看的兒童登山鞋與戶外睡袋，這款帳篷具備 4 人空間、雙層保暖結構與便攜設計，是你全家露營的最佳選擇。」Amazon 表示：「Help Me Decide 為用戶提供個人化、值得信賴的推薦，讓你從猶豫到做出決定更快速、更安心。」 Amazon 目標：讓 AI 成為用戶的購物夥伴 這次推出的功能其實是 Amazon 在 AI 購物領域的最新進擊。過去它已經推出 AI 購物助手 Rufus、個人化興趣提醒 Interests、導購型 Shopping Guides 與視覺搜尋 Lens Live，這些工具已構成 Amazon 在讓消費者更快找到、比較、下單的完整利器，而「Help Me Decide」則針對多款可選卻難決定這一環節，轉化為「一鍵推薦」的決策。 從消費者角度看，「Help Me Decide」降低了從搜尋到決定的心理與時間成本。當用戶不用再翻閱數十條評價、對比多個頁面、煩惱功能差異，購買的決策路徑被縮短了。而對 Amazon 而言，此功能有望提升轉化率、縮短購物流程與消費者等待時間，亦即「看到、比較、決定、下單」的轉換更順。對於品牌而言，若 AI 幫助使用者在猶豫環節下單，就意味着「選擇障礙」成為可以量化、可優化的環節。 [&hellip;]</p>

【科技早餐】NVIDIA 市值突破 5 兆美元，黃仁勳帶領 AI 經濟進入「國家級」規模

<p>【科技早餐】今天精選 7 則國內外重要科技新聞。 ＊NVIDIA 市值突破 5 兆美元，黃仁勳帶領 AI 經濟進入「國家級」規模 晶片設計大廠 NVIDIA 市值正式突破 5 兆美元，成為全球首家達到此里程碑的企業，規模超越蘋果、微軟與 Google 母公司 Alphabet。此一數字也接近整個加密貨幣市場的規模，甚至超過部分國家 GDP。此波突破，與執行長黃仁勳在 GTC 大會上對 AI、6G 通訊、量子運算及機器人的布局，以及宣布將為美國政府打造 7 台超級電腦的消息密切相關。根據彭博彙整資料，NVIDIA 現在約佔標普 500 指數總市值的十分之一，黃仁勳個人資產亦跟著顯著成長。 不過，隨著公司影響力擴大，NVIDIA 也成為地緣政治關切的焦點。美國當局對高階晶片的出口有所限制，Blackwell 等高效能晶片在美中談判中備受關注，顯示 AI 技術發展已與國際政治議題緊密交織。 ＊亞馬遜裁員 1.4 萬人，聚焦 AI 投資與組織效率 亞馬遜宣布將裁減約 14,000 個企業職位，這是公司近年來規模較大的裁員行動。公司人力資深副總裁 Beth Galetti 表示，裁員旨在因應人工智慧帶來的結構性轉變，並將資源重新配置到 AI 與基礎建設上。受波及的部門包括人資、營運、裝置與企業服務等，約佔企業員工的 4%。執行長 Andy Jassy 指出，公司期望以更精簡的組織運作來提升創新速度與效率，並以類新創的方式調整內部流程。 亞馬遜同時持續大量投入 AI 與資料中心，今年資本支出已超過 1,000 億美元。市場分析指出，若趨勢延續，裁員規模有可能進一步擴大至約 30,000 [&hellip;]</p>

Arm Unlocked Taipei 2025：攜手打造從雲端到邊緣的 AI 運算平台

<p>全球領先的運算平台公司 Arm，即將於2025 年 11 月 13 日，在台北市舉行嶄新的技術 AI 領袖峰會「Arm Unlocked」。本次活動以「探索 AI 運算的未來」為主題，將匯聚全球運算生態系的領先企業、晶片設計夥伴、科技公司與軟體開發者，共同分享 Arm 如何以技術驅動高效能且可擴展的 AI 平台，涵蓋從雲端到邊緣、從硬體到軟體，以及從技術到應用的完整視角。 在人工智慧（AI）與高效能運算迅速演進的時代，Arm 以「平台優先」（platform-first）策略為核心，強調一體化運算解決方案，涵蓋 CPU、GPU、系統 IP、軟體工具與開發者生態系，協助全球合作夥伴將 AI 能力整合至終端裝置、邊緣智慧系統與資料中心。此次 Arm Unlocked Taipei 2025 將由包括 Arm 資深副總裁暨物聯網事業部總經理 Paul Williamson在內的多位 Arm 資深主管，以及超過20家來自國內外各主要企業的重量級講者，共同探討如何以創新架構、兼具節能與效能的解決方案，以及軟硬體無縫整合的工具，推動 AI 運算的全面升級，為運算的未來注入新動能。 活動現場將呈現豐富多元的內容，包含主題演講、技術討論、實作展示與交流互動。與會者將有機會率先了解 Arm 最新的 AI 運算平台策略與應用方向，深入洞察 AI 驅動的運算創新趨勢。今年論壇包括三大議程主題，分別聚焦於「消費性電子」、「邊緣人工智慧」以及「基礎設施」三個核心領域，由 Arm 資深主管、技術專家與生態夥伴聯手呈現，從設計到部署的實務洞察與最新成果。現場同時設置合作夥伴展示區，展示已Arm 技術為基礎的最新應用與 AI 解決方案，為參與者打造橫跨產業鏈的交流平台，促進生態圈的合作與創新。 台北場是 Arm Unlocked 巡迴亞洲各主要科技城市包括上海、首爾、深圳、東京之後的壓軸場次，象徵亞太地區在全球 AI 運算轉型中的關鍵角色。台灣場次不僅是掌握技術脈動的最佳機會，更是連結產業菁英、探索未來合作契機的重要平台。無論您在是晶片設計公司、系統整合商任職，或者是軟體開發者或 AI 解決方案提供者，Arm [&hellip;]</p>

ChatGPT 變身購物中心、PayPal 負責結帳，讓「聊天」成為購物新方式

<p>近日支付巨頭 PayPal 與 OpenAI 達成合作，未來將把數位支付功能深度整合到 ChatGPT 中。這項合作也標誌著一個重要的轉折點：聊天工具不僅是用來提問或生成內容，而是正在轉變為一個功能齊全的購物入口。 PayPal 執行長 Alex Chriss 指出，每週有數億人使用 ChatGPT 處理日常任務，包括尋找喜愛的產品，同時也有超過 4 億人使用 PayPal 進行購物。這次合作的目標，是期待透過 AI 代理，讓用戶在對話中無縫完成從「發現」到「支付」的完整商業流程。 PayPal 同時擔任支付中樞與商家接入平台的角色 OpenAI 與 PayPal 之間的合作建立在 Agentic Commerce Protocol (ACP) 基礎上。這是一個由 OpenAI 開發的開源規範，讓商家能夠將產品提供給 AI 應用程式使用，使用戶得以透過 AI 代理完成購物。 在這項合作中，PayPal 同時擔任「支付中樞」與「商家接入平台」的角色。作為支付與收銀台，PayPal 支援 OpenAI 的「即時結帳」（ Instant Checkout）功能，成為第一個登陸 ChatGPT 的數位錢包。用戶可以使用 PayPal 錢包進行結帳，享有銀行帳戶、餘額與信用卡等多種資金選項，同時獲得 PayPal 提供的買賣雙方保護、追蹤服務與爭議解決機制保障。 另一方面，PayPal 正將其龐大的全球商家網絡連接至 OpenAI，為數千萬小型企業與大型品牌打造能在 ChatGPT 內銷售的通路，並透過推出的「代理商務套件」（agentic [&hellip;]</p>

HUMAIN 攜手高通在沙烏地阿拉伯部署 AI 基礎設施，推動全球 AI 推論

<p>HUMAIN 與高通技術公司今日宣佈展開一項具有變革性的合作，將於第九屆未來投資倡議（Future Investment Initiative，FII）會議前，在沙烏地阿拉伯部署先進的 AI 基礎設施。此項計畫將提供全球 AI 推論服務，並成為全球首個全面最佳化的邊緣到雲端（edge-to-cloud）混合式 AI 服務。該合作將使沙烏地阿拉伯成為全球 AI 樞紐，延續雙方於 2025 年 5 月美國—沙烏地投資論壇上的合作宣示。 根據該計畫，HUMAIN 預計自 2026 年起，部署 200 兆瓦的高通 AI200 與 AI250 機架解決方案，以在沙烏地阿拉伯王國及全球實現高效能 AI 推論服務。這將驅動企業與政府機構能以業界領先的總體擁有成本（TCO），大規模釋放 AI 的全部潛能。 此項計畫透過結合 HUMAIN 的區域基礎設施與完整 AI 堆疊專業，以及高通技術公司在 AI 與半導體創新領域的全球領導地位，推動沙烏地阿拉伯的技術生態系統發展，並為各國打造具備完整 AI 能力的藍圖，涵蓋從資料中心營運到商業 AI 服務。 HUMAIN 執行長 Tareq Amin 表示：「憑藉高通世界級的 AI 基礎設施解決方案，我們正在為沙烏地阿拉伯王國的 AI 未來奠定基礎。這項合作結合了 HUMAIN 深厚的區域洞察力與獨特的完整 AI 堆疊能力，以及高通無可比擬的半導體技術及產品領導地位。我們將共同推動沙烏地阿拉伯引領新一波全球 AI [&hellip;]</p>

北祥資安教育中心正式啟動 攜手 DBSAFER 培育資安人才

<p>致力於提供頂尖資料安全解決方案、全球已超過 6000 家企業使用，並成功整合 PAM 與 DAM 的一站式企業資安防護工具 DBSAFER，於 28 日在亞洲總代理威彼資訊、臺灣代理商智雲科技以及卓越經銷商北祥科技服務共同運籌帷幄之下，成立「北祥資安教育中心」。此舉不但象徵智冠集團子公司智雲科技即將踏入資安市場，同時邀請全台各大軟體經銷商一同合作，運用 DBSAFER 獨家模組 FaceLocker，為政府機關、企業提供最佳資安防護，達到滴水不露的「零信任防護」。 Vision AI 技術運用 FaceLocker 可達真正「零信任」防護 數位時代浪潮來襲，不論是政府機關、企業，近年來紛紛重視且加強資安防護韌性。對此， DBSAFER 考量到現代駭客手法越來越高明，甚至內部員工都有可能成為資安漏洞，因此除了 PAM 與 DAM 等解決方案外，更是積極推廣「零信任」防護理念，開發出獨家模組「FaceLocker」，透過人臉辨識來強化資料庫安全，做到「任何人都不能完全信任」的終極程度。智雲科技 IT 總監 David 表示，FaceLocker 採用 Vision AI 技術，讓任何人在讀取企業重要資料時，都必須通過驗證，此舉將有別傳統的帳號密碼金鑰，杜絕被複製、竊取，同時該功能還可有效識別人臉是否為真人，且臉部資料全程加密，避免隱私遭侵犯之風險。 在 DBSAFER 獨家模組「FaceLocker」防護之下，將有效守護企業機密資料，也能防範消費者個資外洩之風險。更因應《個資法》修法推動與關鍵基礎設施防護規範上路，幫助企業在資安領域構築涵蓋可視性（Visibility）、可控性（Controllability）、可稽核性（Auditability）之完整資料庫安全防護體系，不僅回應日益嚴格之法規要求，更建立起穩固的資安治理競爭優勢。 北祥資安教育中心 用實際行動強化企業資安體質 為因應近年雲端化、零信任架構浪潮以及日益嚴格的法規要求，「北祥資安教育中心」將以實務導向為核心，致力培育兼具理論與實戰能力的企業資安專業人才。北祥科技服務發言人王金輝認為，結合 PNPSECURE 原廠技術、威彼資訊國際整合經驗以及北祥自身在地化服務能量，打造一座兼具教育訓練與實戰演練的專業基地。教育中心課程涵蓋 DBSAFER 的入門基礎班到高階認證課程，從操作入門、特權帳號管理與稽核防護實作，並配備安全隔離的實機操作環境，讓學員能在真實模擬中強化資安防護力。 未來，教育中心也將推動完整認證制度，預計至 2026 年培訓超過百名學員、合作企業逾二十家，期望成為串聯企業、學界與政府的重要樞紐，推動台灣邁向更高層次的資安自主與永續發展，建立從教育、認證到實施的一站式完整服務鏈。 PNPSECURE 韓方代表來台授證 智冠鐘興博期許雙軸發展 DBSAFER 亞洲代理商威彼資訊代表金修顯於記者會上所言：「許多產業在轉型時最容易忽略的就是資訊安全，因此選擇與 PNPSECURE 合作，引進 DBSAFER。」原廠 PNPSECURE [&hellip;]</p>

OpenAI 獲得新生！重組推動微軟市值突破 4 兆美元，雙方做了哪些取捨？

<p>多年來，OpenAI 一直位於生成式 AI 發展的最前線，而微軟則是其最早的戰略支持者。早在 2019 年，微軟便投資 10 億美元，成為 OpenAI 的獨家雲端合作夥伴，並獲得透過 Azure 將其模型商業化的權利。如今，這項合作協議迎來重大變革，可能重新塑造全球 AI 產業的權力版圖。 OpenAI 與微軟的新關係：從依附到平行 10 月 28 日，OpenAI 宣布與微軟達成協議，正式將公司劃分為「非營利實體」與「營利實體」兩部分。營利部門將轉型為名為 OpenAI Group PBC 的新公益公司，仍由原非營利母公司（更名為 OpenAI 基金會）監管。此舉旨在簡化治理結構、精簡股權設計，並加速通用人工智慧（AGI）發展。 OpenAI 原於 2015 年以非營利組織成立，致力於開發「造福人類的 AI」，但隨著模型訓練成本與運算需求暴增，創辦團隊發現非營利架構無法支撐所需資源。2019 年，OpenAI 成立限盈利子公司 OpenAI LP，允許投資者獲得有限回報，其餘利潤則歸母公司所有。 然而這種「非營利控股營利體」的混合模式過於複雜，使 OpenAI 的治理與資金運作陷入矛盾。《tom’s Hardware》指出，微軟在 2019 年簽署的獨家協議進一步限制了 OpenAI 的靈活性，也成為後來雙方重談合作關係的導火線。 「控制權」一直是 OpenAI 與微軟之間談判的主要焦點。微軟基於先前的投資，能使用 OpenAI 技術，並將該技術融入其企業軟體和消費產品中，且獲得作為 OpenAI 獨家雲端運算供應商的獨家權利。然而隨著 OpenAI 野心不斷增長，雙方關係變得緊張，OpenAI 競相建構越來越大的模型，但微軟的高層在分配給這家新創運算能力資源時發生衝突。 新架構：微軟持股 [&hellip;]</p>

精誠資訊將 AI 技術深度融入 ESG 永續金融的創新實力，自主研發「ESG 智能永續數據平台」

<p>精誠資訊自主研發的「ESG 智能永續數據平台」，榮獲第五屆《工商時報數位金融獎》創新金融組金質獎，展現其將 AI 技術深度融入 ESG 永續金融的創新實力，成為台灣金融產業推動綠色轉型的重要技術推手。 獲獎的「ESG 智能永續數據平台」結合 AI 推理引擎、LLM（大型語言模型）、向量資料庫與台灣原生 ESG 資料庫，打造出兼具即時性、在地化與智能化的 ESG 智慧決策平台，協助金融機構與投資人以數據為依據，快速掌握企業永續表現與風險趨勢，推動永續金融的基礎建設升級。 精誠資訊科技創新服務事業部副總經理吳文舜表示：「精誠所提供的是以導入生成式 AI 方式進行非結構化資料的中文語意分析，同時依據產業特性動態建立在地化評分模型，涵蓋證交所規範上市櫃公司應申報的 44 項 ESG 量化指標，提供更即時、透明與可比較的 ESG 評估方式，解決傳統 ESG 工具多依賴國際資料來源與靜態財報揭露，更新頻率低且缺乏客觀性的問題。」 使用者也可透過精誠另一項產品「Winner Talk 贏家對話」，於系統介面上即時查詢 ESG 資料、生成投資摘要與決策建議。「Winner Talk 贏家對話」擁有數十萬筆資料，範圍涵蓋新聞、財報、個股資訊與 ESG 相關資料，結合 RAG 與 AI Agent 技術，具備記憶與推理能力，如同擁有專屬 ESG 顧問，大幅提升分析效率與決策速度，真正實現「AI 驅動的永續投資洞察」。 智能永續數據平台整合台灣超過 1,800 家上市櫃企業資料，提供橫向產業比較、ESG 智能預警與決策分析，廣泛應用於投資決策、放貸審核、風險管理與綠色金融商品設計等場景。平台不僅補足國際評分標準在地性不足的缺口，也強化了金融機構於永續評估的速度與深度，為台灣綠色金融發展奠定關鍵技術基礎。 「數位金融獎」今年是第 5 年舉辦，今年報名參選的金融業者將近 90 家，歷經資格審、初審、複審以及決審嚴謹的評選過程，「ESG 智能永續數據平台」一舉獲得「創新金融組」的最高榮譽金質獎，代表評審對於該產品對臺灣發展數位金融的高度肯定。 進一步瞭解精誠「ESG 智能永續數據平台」，協助產業強化風險管理與永續決策力，請參考https://tw.systex.com/esg-ai-platform/。 （本文訊息由精誠資訊提供，內文與標題經 [&hellip;]</p>

鴻海將讓人形機器人上產線，與 NVIDIA 合作打造休士頓 AI 工廠

<p>在近日舉行的 NVIDIA GTC DC 技術大會上，鴻海董事長劉揚偉受邀參加會前節目，揭示鴻海聚焦「AI、機器人、伺服器製造」的戰略藍圖。 鴻海不斷增加對 AI 和雲端基礎設施的投資，尋求智慧型手機和傳統電子產品製造以外的新成長動力，與  NVIDIA 的合作，也被視為智慧工廠發展歷程中的「決定性時刻」。對於製造供應鏈和台灣來說，這意味著在全球供應鏈加速轉移與新工業化趨勢中，台灣供應鏈有望從單純的代工角色躍升為智慧製造的整合者。 休士頓 AI 工廠的指標佈局 為了滿足快速增長的 AI 運算需求，鴻海宣布持續擴大 AI 伺服器的生產基地，範圍涵蓋美國的德州、威斯康辛州和加州。其中，鴻海位於美國德州休士頓的 AI 伺服器製造廠，將成為全球矚目的焦點。 鴻海已宣布與 NVIDIA 在休士頓共同打造的新世代 AI 伺服器智慧製造工廠，將利用NVIDIA Omniverse 函式庫預先做規劃並模擬各種場景、採用 NVIDIA 物理框架 PhysicsNemo 開發即時熱流分析的 AI 代理模型、透過 NVIDIA Isaac 做全廠 AMR 的路徑規劃等，並透過 NVIDIA Metropolis 視覺 AI 系統監控生產作業，強化品質與安全管控。 此外，休士頓工廠也將率先在生產線上部署搭載 NVIDIA Isaac GR00T N 模型的人形機器人進行生產作業，這也是鴻海首個在生產線上使用人形機器人的 AI 伺服器工廠，鴻海和 NVIDIA 計畫將此工廠打造成為「全球領先的 AI 智慧工廠標竿」。 [&hellip;]</p>

【NVIDIA GTC 大會】從 GPU 到 AI 工廠，黃仁勳如何重塑美國科技霸權？

<p>台灣時間 10 月 29 日凌晨，NVIDIA 創辦人兼執行長黃仁勳於美國華盛頓登場的 GTC 大會發表重磅演講。這場被稱為「AI 超級盃」的盛會，不再只是晶片技術的展示舞台，而是一場描繪「美國 AI 世紀」的戰略宣言：從將晶片製造帶回本土，到用 AI 推動通訊到量子運算的完整願景，意在讓 NVIDIA 成為美國新一代科技競賽的核心引擎，勾勒出一份國家級 AI 藍圖。 【亮點一】GPU 主導運算架構，邁入加速運算時代 黃仁勳開場直指摩爾定律已近極限，傳統 CPU 架構難以再支撐 AI 時代的算力需求。他宣告「加速運算的時代已經來臨」，並以 GPU 平行運算與 CUDA 軟體生態系作為 NVIDIA 的技術核心，推動整個運算架構的轉變。 NVIDIA 加速運算的實現，依賴其精心打造的軟體基礎——CUDA-X 全棧加速函式庫。這個龐大的軟體生態系統涵蓋多個關鍵領域，包括深度學習中的 cuDNN 和 TensorRT-LLM、資料科學平台 RAPIDS（cuDF/cuML）、決策優化工具 cuOpt、運算微影解決方案 cuLitho，以及量子與混合運算框架 CUDA-Q 和 cuQuantum。 黃仁勳將這個完整的軟體生態系統形容為「公司最珍貴的寶藏」。它構成了 NVIDIA 加速運算戰略的技術核心，為各行各業的運算轉型提供了根本動能。 【亮點二】AI 工廠革命：資料中心變成「生成智慧」生產線 但今年的重點早已超越晶片本身。黃仁勳在演講中提出「AI 是生產力實體（AI is work）」的新觀點，並以「AI 工廠（AI Factory）」概念重新定義資料中心——不再是儲存資料的空間，而是專為「生成智慧」設計的生產設施。 面對指數成長的 AI [&hellip;]</p>

HPE 為美國能源部實驗室建造次時代超級電腦「Discovery」與 AI 叢集「Lux」系統

<p>HPE（NYSE:HPE）宣布獲選為美國能源部（DOE）的橡樹嶺國家實驗室（Oak Ridge National Laboratory, ORNL）建造兩套超級運算系統，旨在推進美國於 AI 與超級運算領域的領導地位，並支援科學、能源和國家安全發展。此兩套系統包括次時代的百萬兆級（Exascale）超級電腦「Discovery」，其將接替該實驗室的 Frontier（由 HPE 建造並突破百萬兆級運算門檻的超級電腦）；以及一個新的 AI 叢集「Lux」系統，該叢集將透過多租戶（multi-tenant）雲端化平台，協助美國能源部推進 AI 與機器學習的計畫。 Discovery 將採用全新的 HPE Cray Supercomputing GX5000，此為 HPE 針對領導級系統推出的次世代超級運算平台，利用統一的 AI 與高效能運算（HPC）架構簡化全站點和分散式叢集的運作。其將搭載內嵌分散式非同步物件儲存（Distributed Asynchronous Object Storage, DAOS）的全新 HPE Cray Supercomputing Storage Systems K3000（作為 HPE Cray Supercomputing GX5000 的選配儲存系統）進行增強。Discovery 將為 AI、高效能運算與量子運算提供全新功能，預計可將特定應用程式的生產力提高十倍，協助科學家加速在精準醫療、癌症研究、核能和航太等領域取得突破。 「當我們為橡樹嶺國家實驗室建造 Frontier 並開啟百萬兆級運算的時代，我們即達成了超級運算歷史上的巔峰，也是美國的一大勝利，」HPE 總裁暨執行長 Antonio Neri 表示。「我們很榮幸能憑藉此一領導創新技術，持續與美國能源部、橡樹嶺國家實驗室和 AMD 建立強大的公私夥伴關係，透過打造 Discovery 和 Lux 系統，加速推動科學探索和 AI [&hellip;]</p>

員工將公司機密貼到 ChatGPT 了，「影子 AI」正撕開企業資安破口

<p>生成式人工智慧工具的廣泛應用，正在以一種前所未有的方式加劇企業的資安風險。 傳統的「影子 IT」（指未經 IT 部門批准的應用程式），如今已進化為「未授權 AI」：員工將個資與敏感的公司資訊，複製、貼上 ChatGPT 等不受管理的 GenAI 工具中，導致資料外洩和合規違規的風險劇增。 員工的「過度開放」行為 美國資安公司 LayerX Security 的《2025 年企業 AI 和 SaaS 資料安全報告》指出，企業員工的驚人行為模式： 這種趨勢的核心在於 GenAI 工具的便利性。使用者直接透過「複製、貼上」來簡化工作，但卻忽略了這些工具背後的資料處理與儲存機制，可能導致敏感數據進入第三方模型訓練或儲存，讓資安團隊陷入「不可見資料流」的監控困境。 ChatGPT 為最常用的 GenAI 工具（90%），其他工具如 Gemini（15%）、Claude（5%）與 Copilot（3%）也被廣泛採用，但大多員工僅使用單一工具，顯示 ChatGPT 已成企業無法忽視的通用應用。 使用「個人帳戶」讓風險變成隱形 企業資安部門面臨的真正危險，在於對這些數據流的零能見度。 研究發現，大多數危險的互動都是透過不受管理的瀏覽器和個人帳戶發生的。高達 71.6% 的 GenAI 存取是透過非企業帳戶進行，而員工平均每天會貼上包含公司敏感資料的內容 3.8 次。 面對來自個人帳戶的操作，企業資安部門根本無法評估哪些資料已經被外洩、訓練或儲存於外部 AI 模型中，也因此難以回應合規審查或客戶疑慮。 GenAI 成為資安策略的新痛點，但目前多數企業仍缺乏明確的「生成式 AI 使用政策」，更缺乏對工具的 API 封鎖、DLP（資料防止外洩）規則，甚至使用者行為監控機制。 對策：系統化治理與多層次防禦 在生成式 AI 成為主流工作工具的趨勢下，企業必須建立一套系統化且可實踐的 AI 安全治理框架，從根本上解決問題，可採取作法包括： [&hellip;]</p>

【你的品牌會「說話」嗎】AI 語音成新世代行銷武器，應用該注意什麼？

<p>生成式 AI（Generative AI）技術的成熟，「AI 生成語音」也開始應用在商業上，尤其在廣告、客服、品牌形象塑造等領域獲得迅速發展，根據 Mordor Intelligence 的報告，2025 年該技術的市場規模估計約 24 億美元，預計至 2030 年將達約 96 億美元。 上述預測顯示，一方面企業希望以聲音建立更「人性化」的互動體驗，另一方面也看中語音內容的大規模、多語言、低成本製作潛力。這場聲音革新正悄悄改寫行銷與品牌經營的規則。 加速內容製作：降低成本，多語種也不是問題 AI 生成語音讓企業能以更低成本、更高效率建立語音內容。過去對行銷團隊而言，製作專業級配音內容一直是時間與成本的雙重挑戰，傳統錄音流程需要邀請配音員、預約錄音室、反覆修正達到理想效果，可能耗時數週，如今 AI 語音能在短短幾分鐘內就生成高品質音訊。 同時，AI 生成語音一併解決品牌在不同國家宣傳時，因為語言、口音，難以真正「在地化」的難點。透過 AI 生成語音技術，可自動生成多國語言與區域口音的版本，無須重複錄音，便能快速推出多市場版本的廣告；品牌亦可針對地區特性調整語氣與文化語彙，使訊息更具親和力。 更進一步，AI 生成語音甚至有協助品牌打造專屬聲音角色的潛力，讓「聲音」成為品牌另一種型態的 logo，在產製多語版本的同時，保留既有的聲音特質，強化品牌的辨識度與統一性。 德國家電製造商 BSH 與丹麥時尚品牌 Bestseller 就透過 AI 影片與語音生成平台 Synthesia 製作在地化培訓影片，將外包影片的製作成本降低 70% 以上，並能即時更新不同語言版本。 AI 生成語音讓語音客服擺脫「機械感」 以往，AI 語音常被批評機械感強、缺乏情感，甚至有一些不自然的抑揚頓挫。但 AI 生成語音的發展，如今的 AI 聲音能呈現自然的語調與節奏，甚至可根據品牌個性調整語氣，讓消費者與語音助理的互動更流暢，客戶使用率、滿意度也更高。 以美國銀行 Capital One 為例，其語音助理 Eno 成功讓客服等待時間縮短 40%、單次互動成本下降 23.5%；歐洲地區通訊品牌 Vodafone [&hellip;]</p>

【DEAT 專欄】手機沒電的都市焦慮，如何靠共享電力解套？

<p>如果你曾經在捷運站裡焦急地尋找插座、在旅途中手機突然關機，或因為忘記帶行動電源而錯過重要通知，那你一定懂「手機沒電」的焦慮感。這不只是數位焦慮，而是現代都市人一種新的「斷電恐慌」。 畢竟現在的手機，早就不是單純的通訊工具，而是整座城市生活的開關：我們靠它付款、導航、搭車、打卡、聯絡朋友，甚至當作工作筆記、健康紀錄、門禁卡……在手機電量歸零的那一刻，也等於生活暫停。 行動電源人人有，但背後的風險你注意到了嗎？ 於是，行動電源變成了現代人的「生存裝備」。有人包包裡放一顆，有人甚至備上兩三顆以防萬一。看似貼心的準備，其實也埋下了潛在的環境與安全問題。 根據環保署統計，台灣每年產生超過 800 公噸的廢棄行動電源，但回收率卻不到 30%。許多人不知道如何正確回收，結果導致鋰電池悶燒、自燃的意外事件頻傳。新聞中不乏垃圾車起火、捷運車廂冒煙、甚至登機安檢爆炸聲的案例。 這些電池，不只是過度生產與閒置造成的浪費，更可能演變為城市治理上的潛在風險。 「手機充電」應該是公共設施，而不是一場生存遊戲 你可能會問：城市裡不是有插座嗎？但實際上，現有的公共電源點常常集中在不夠方便、需要長時間停留的場所。例如，轉乘捷運、趕高鐵時根本沒空坐下來慢慢充電；而在圖書館、展演空間、戶外公園，插座常被占用、位置隱密，根本難以快速解決燃眉之急。 這時，共享電力的價值就凸顯出來了。這些分布在各大交通節點、商圈、展館的行動電源站點，讓你「隨借隨還」，不必額外購買設備，也不必重複充電與攜帶，只需手機快沒電時，借一顆、走人、充電結束就歸還。這不只是便利，更是減碳、更安全、且符合循環經濟的行動選擇。 「以租代買」不只是消費模式，而是城市的新治理思維 當我們把共享電力納入公共空間布點，就等於幫城市加了一層能源彈性網絡。這些網點不但能提供即時能源，更能在災難來臨時，發揮不可取代的應變功能。 根據產業估算，如果共享電力的布點能在五年內覆蓋全台八成的公共場域與交通節點，每年可望減少超過 300 萬顆行動電源的製造與報廢，節省的碳排放高達 1,200 公噸，相當於一座中型購物中心全年營運的碳排。更重要的是，這些電力站也能支援超過 70% 的避難所電力需求，在災害時刻使通訊不中斷。 這正是「以租代買」在城市永續中的最佳示範：不是每個人都需要自己擁有一顆電池，但每個人都能在需要時取得電力，符合智慧城市的永續設計。 政府不能只是審核者，更應成為推動者 目前共享電力仍多半仰賴商業合作方式進入場域，各地政府對布點條件的規範也不一致，導致整體發展進程緩慢。對比日本、韓國等國家，早已將共享電力納入防災設施與 ESG 指標的一環，成為政策配套中的基本公共設施。 我們建議，中央與地方政府應共同制定共享電力進駐公共場域的規範，包括：安全檢驗、資訊資安、營運管理與緊急應變機制等，同時導入補助、租金減免、流程簡化等誘因機制，提升合作效率與服務品質。 此外，建議政府擴大公共空間 PoC 試點，讓共享電力布點成為日常建設的一部分，帶動學校、醫院、企業跟進，真正形成可持續且具示範意義的電力網絡。 真正的城市升級，是讓「沒電」變得不再焦慮 當我們下一次在轉乘途中手機快沒電時，不再驚慌找插座；當我們在災害現場能輕易取得電力；當共享電力像廁所與飲水機一樣，成為城市公共建設的標配──那才是數位治理真正與人們生活產生連結的時刻。 共享電力的真正價值，不在於一顆行動電源，而是它背後能讓城市變得更有韌性、資源使用更有效率、居民感受到更有安全感的未來。 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。</p>

機器手臂研發從 3 年縮短至 1 年！亞馬遜靠 2 技術加速機器人革命

<p>在美國的亞馬遜物流中心，機器手臂正悄悄改寫這家企業的研發速度。最新登場的機器人 Blue Jay，從概念誕生到投入實際測試，僅花了一年多時間——而以往同類機器人如 Robin、Cardinal、Sparrow 的開發週期往往需要三年以上。亞馬遜技術長 Tye Brady 指出，這場速度革命來自 AI 與數位孿生（Digital Twin）的結合，讓工程師能在虛擬世界中加速試錯，重塑機器人設計流程。 一台取代三條產線的機器手臂 Blue Jay 不僅是亞馬遜的新一代物流機器人，更是其整合能力的代表作。它能同時完成三項作業：揀貨（picking）、上架（stowing）與整併（consolidating）——等於將三條產線的流程壓縮在一台機器上運作。亞馬遜表示，Blue Jay 能處理倉庫中約 75% 的商品類型，大幅提升運作效率並節省空間。 官方比喻，Blue Jay 像是一位永不失誤的雜耍者，同時又如協奏曲的指揮家，能讓多個機械手臂在高速度下維持完美節奏。它目前正於美國南卡羅來納州的物流中心進行實地測試，由麻州的亞馬遜機器人研發團隊設計開發，未來將成為 Same-Day Delivery（當日送達） 站點的核心設備。 AI × 數位孿生：開發週期縮短三倍 過去亞馬遜在開發新型機器人時，往往需要大量「真實試錯」的時間，從結構設計、手臂協作到感測校正都要經歷反覆測試。而 Blue Jay 的開發團隊採用了數位孿生技術，在虛擬環境中創建真實物理條件，讓 AI 模型模擬機械手臂的抓取、移動與碰撞反應。 這項轉變，使工程師能在電腦中同時測試數十種原型設計，甚至能訓練基礎模型（Foundation model）判斷不同物體的形狀與重量，提前優化機構設計。加上亞馬遜機器人團隊的經驗，當這些虛擬原型完成後，實體機器人的建構與調校便能大幅提速，縮短模擬與真實之間的「Sim-to-Real」落差。 全球機器人部署突破百萬台，亞馬遜邁向自主營運 目前亞馬遜在全球超過 300 個物流據點部署機器人，並於今年在日本啟用第 100 萬台機器人。隨著 DeepFleet 基礎模型的導入，亞馬遜預期整體機器人車隊的運作效率可再提升 10%，讓包裹配送更快、更省成本。 此外，亞馬遜也在測試名為 Project Eluna 的智慧營運系統，能透過 AI 即時分析倉庫數據、預測瓶頸與改善作業配置。雖然尚在早期階段，但已展現出讓倉庫主動思考的潛力。 ＊本文初稿由 AI 生成，經《TechOrange》編撰，資料來源：《The Robot [&hellip;]</p>

從「每個人都能改」到「只有 AI 能寫」，馬斯克的 Grokipedia 讓知識生產更快也更危險

<p>馬斯克 (Elon Musk) 創立的 xAI 在近日推出由 AI 驅動的知識百科全書「Grokipedia」早期版本，標榜能即時生成與更新內容，被視為對維基百科運作模式的重大挑戰。Grokipedia 官方稱其條目是由 Grok 大型語言模型自動綜合資訊並發布，能更快、更精準地回應資訊。 然而，這場以效率為名的革命，也讓外界質疑知識生產的權力正從群眾移向企業。《Five Blocks》指出，Grokipedia 代表的不僅是新平台的崛起，而是一種知識治理邏輯的轉變──從「人類協作的公共知識」變成「企業控制的演算法」。這樣的轉變，也將重新定義 AI 時代對「真實」與「可信」的理解。 Grokipedia vs 維基百科模式 Grokipedia 與維基百科同樣致力記錄網路知識，但在運作機制上卻呈現完全相反的邏輯。維基百科過去二十多年來建立在志願者驅動的編輯模式上，任何人都能登入修正錯誤、參與辯論與決策，這個過程本身就是一種公共審查機制。 相較之下，Grokipedia 則取消這種模式，讓使用者只能透過意見回饋表單提交建議，再由 AI 模型自行判斷是否採納，也讓知識創建從「開放協作」變成「模型自治」，因為 Grokipedia 是由 AI 生成並由 AI 編輯，核心機制是由模型驅動，不依賴人類發布文章。 在治理結構上，維基百科由非營利的維基媒體基金會管理，具備透明政策與志願監督機制；Grokipedia 則屬於營利性產品，控制權集中在 xAI 與其模型內部。儘管馬斯克承諾以 AI 取代人類共識，讓演算法成為「真相的仲裁者」，但這同時意味著，知識生產的決策已從「由群眾辯論決定真偽」轉為「由模型輸出定義事實」。 當社群退出，信任危機也浮上檯面 Grokipedia 缺乏開放編輯權與透明審核機制，也引發社群信任危機。《The Verge》揭露，包括 PlayStation 5、MacBook Air、Lincoln Mark VIII 等多篇 Grokipedia 條目，幾乎直接複製 Wikipedia 的內容，顯示 Grokipedia 雖宣稱創新，實際上仍必須依賴人類志願者的集體成果。 維基媒體基金會發言人 Lauren [&hellip;]</p>

AI 要先解決誰的痛？OpenAI 和 Anthropic 要賣兩種截然不同的未來

<p>《華爾街日報》報導，OpenAI 近期簽署了數千億美元的協議，用於建立搭載晶片的資料中心，希望藉此進一步鞏固其在 AI 領域的主導權。不過，其競爭對手 Anthropic 擁有更清晰利用 AI 實現永續業務的途徑，近期更宣布進軍金融領域。 報導分析，OpenAI 和 Anthropic 做的事情類似，都在開發先進 AI 模型、聊天機器人、圖像生成器和許多以此為基礎的智慧工具，不過他們以不同方向切入 AI 創造收入的問題。 OpenAI 的戰略：把世界變成它的資料中心 OpenAI 現在已經不是一間只靠 ChatGPT 吸流量的工具型公司，而是在往一個「我就是整個 AI 基礎建設」的角色走。這種佈局等於是先把供應鏈、硬體、電力、資料中心通通鎖死在自己這邊，讓後進者即使想砸錢，也未必跟得上同樣的算力密度與速度。 這種路線的邏輯很直接：如果未來所有高階模型都得靠 OpenAI 這張基礎設施網路才能跑，那麼它不只是模型供應商，而會變成 AI 時代的「電力公司」。但它同時也意味著非常高的資本壓力。OpenAI 必須持續說服投資人、雲端夥伴和大型客戶，這個超大規模算力網路未來會回本，而且最好是壟斷級地位。 有趣的是，OpenAI 目前把重心放在規模與主導權，並且繼續經營大眾市場。ChatGPT 仍是全球最火紅的 AI 入口之一。OpenAI 對外表示，ChatGPT 每週有超過 8 億名使用者，靠著這個龐大使用量，OpenAI 的年化營收已經來到大約 130 億美元左右，約 30% 來自企業客戶，剩下多數來自一般使用者訂閱與 API 需求。但這條路其實還有一個未解的問號：消費者端要怎麼長期變現。 Anthropic 的打法：讓 AI 先變成企業裡最忙、最值錢的員工 Anthropic 走的是另一條線：它不急著先拿下所有人，而是先拿下會付高價的那群人。資料顯示，Anthropic 大約 80% 的營收來自企業客戶，它對外說目前已有約 [&hellip;]</p>

【10 億美元打造主權 AI 工廠】美國與 AMD 合作 AI 超級電腦計畫，三年內挑戰核融合突破

<p>AMD 與美國能源部近日宣布將共同投資 10 億美元，開發 Lux、Discovery 兩座新一代 AI 超級電腦，目的是鞏固美國在 AI 和高效能運算（HPC）領域的領導地位，以應對從核融合、癌症治療到國家安全威脅等重大科學挑戰，確保美國擁有足夠算力來運行日益複雜且需要大量數據處理能力的關鍵基礎設施。AMD 表示，這兩座系統也將直接支持「美國 AI 行動計畫」。 Lux 與 Discovery 兩座 AI 超級電腦的藍圖 Lux 與 Discovery 兩座超級電腦，皆部署於橡樹嶺國家實驗室（ORNL）。Lux 預計在 2026 年初上線，由 AMD、甲骨文、HPE 共同開發，採用 AMD Instinct MI355X GPU、EPYC CPU 與 Pensando 網路技術，是美國首座專為科學研究設計的 AI 工廠，用於訓練、微調基礎模型，以推進能源、材料、醫藥與先進製造等領域。ORNL 主任 Stephen Streiffer 表示，Lux 超級電腦的 AI 運算能力將達到現有超級電腦的三倍。 Discovery 則將於 2028 到 2029 年間投入運作，採用下一代 AMD EPYC CPU（代號為「Venice」）與 Instinct [&hellip;]</p>

【挑戰人形機器人技術瓶頸】達明機器人如何破解「虛實落差」與「泛化」兩大難題？

<p>專訪：《TechOrange》社長戴季全 / 撰稿：李昀蔚 「現在的人形機器人技術，其實是 AI 跟機器人技術的深度整合，與其說是垂直發展，倒不如說是橫向、把各種不同領域技術整合進來，所以如何無縫整合，其實是一個相當大的工程，」本集《全新一週》邀請到達明機器人智慧機器人發展處處長夏紹基，從達明機器人在今年五月成立的人形智創中心開始談起，分析 AI 機器人的趨勢，以及人形機器人發展的挑戰與解方。 夏紹基表示，因為人形機器人必須在人類生活的環境中移動並執行任務，所以最重要的是要讓機器人理解環境，因此需要一個空間 AI 模型，告訴機器人環境中物品的位置、方向、大小、顏色等資訊。這些感知與視覺技術，是達明機器人開發人形機器人時持續探究的一塊，並期待結合學術單位的研究成果，共同打造這些新技術。 傳統機器人與人形機器人的差異 夏紹基指出，傳統或現行的機器人，主要設計目的是「執行程式設計師編寫的程式碼」，屬於 Rule-based（規則式）。此外傳統機器人運行的時候會比較聚焦在物理階層的互動技術，但「規劃任務」則是人類的工作。 然而，隨著如大語言模型（LLM）或視覺大語言模型（VLM）等新一代 AI 模型的導入，機器人的架構開始產生結構性轉變，「除了可以透過自然語言對談之外，機器人也可以規劃整個任務過程，並根據環境因素規劃整個任務過程，」夏紹基形容，AI 進來之後，是把「規劃」這一層工作自動化，未來可能只需要直接指揮機器人、告訴它命令，就可以自動完成指定任務，這也是未來人形機器人與現有機器人最大的不同。 人形機器人落地應用的兩大挑戰 今年八月，達明機器人推出結合 NVIDIA Isaac GR00T 機器人通用模型與自主研發 AI 視覺技術的人形機器人TM Xplore I。從結構設計來看， Xplore I 頭部具有兩軸自由度，可進行旋轉與俯仰動作，雙手各有七個自由度，軀幹則有六個自由度。Xplore I 的頭部與雙手皆配有鏡頭，同時考慮到應用場景主要會在平坦的工廠，因此腳部以輪式為主。 「目前我們碰到的困難是在機器人跟真實世界互動時，會產生差異，導致精度沒有辦法符合，」夏紹基分析，造成這種現象的來源有兩個原因，首先是「從模擬到實體」的問題，因為現在缺乏一個可靠的物理 AI，因此經過虛擬環境所模擬出來的動作，放到真實世界的時候就會產生落差，進而造成落地的困難。 第二個原因是，機器人其實是透過有限資料學習運動技巧，所以當環境出現不同變數，機器人就較難進行之前學習的動作，這又被稱為「泛化」。因此如何克服從模擬到實體的差距，以及把動作泛化到每一個環境都適用，是目前人形機器人落地應用的兩大挑戰。 夏紹基說明，這兩大挑戰也是現今全球業界的共同課題，達明機器人也持續透過關注世界模型與物理模型的開發進展，並結合現有學術單位的研究成果，探究提升機器人精度與適應能力的解方。 人形機器人將是未來社會的解方 「Xplore I 是達明的第一代智慧人形機器人開發平台，基本上往後我們的人形機器人技術，都會以這個平台為基礎繼續發展，」夏紹基強調，達明選擇以工業應用為主戰場，期待充分發揮人形機器人的優勢，並針對不同行業與專業領域，訓練具備特定技能的專業型機器人，提供客製化服務，讓企業不需投入高額建置或維護成本，也無須專業團隊管理，就能達到提升生產效能、有效降低支出的成果。 夏紹基指出，隨著台灣進入超高齡社會，人形機器人將是填補人力缺口的重要解方。未來，這些機器人將不僅是生產線上的輔助夥伴，還可以延伸到長照與陪伴場域，進一步照顧老年人的日常生活，甚至能 24 小時監控長者的健康狀況，「以這個角度來看，其實人形機器人不只提供比較好的生活照顧，也減輕年輕人的負擔，所以對社會結構來講，我覺得人形機器人是一個正向的影響。 」</p>

與 AI 打造「微團隊」拚出極限效率，企業親解小團隊有何大優勢

<p>隨著 AI 科技不斷發展，企業型態也迎來顯著轉變，許多新創公司都開始跟上「微團隊」風潮，僅憑藉少數員工和人力資源，承擔起過往大型企業才有能力完成的任務。</p>

新創 Aetherflux 想把太空變太陽能電場，「太空太陽能」從科幻走入實驗

<p>當陽光穿透大氣層抵達地球表面時，已經損失了相當比例的能量，如果能在太空中直接收集太陽能，再將這些能源傳回地球，會是什麼樣的景象？ 這個聽起來像科幻小說的概念，正逐步從想像走向現實。位於加州的新創公司 Aetherflux 正在測試一項技術：透過低軌道衛星收集太陽能，並利用雷射將電力無線傳輸回地球。這項技術不僅挑戰了傳統能源產業的界線，更可能重新定義人類取得能源的方式。 「太空太陽能」從科幻走入實驗階段 太空太陽能的構想並非全新發明，早在二十世紀四零年代，科幻小說大師 Isaac Asimov 就在他的短篇故事中提出過類似概念。當時這個想法還停留在純粹的想像層次，受限於火箭技術、材料科學與能源傳輸技術的發展，人類無法真正實現這個大膽的願景。 然而經過數十年的技術累積，特別是近年來太空探索成本的大幅下降與雷射技術的成熟，太空太陽能終於從科幻走入實驗階段。 在太空中收集太陽能具有地面發電無法比擬的優勢。首先，地球的大氣其實幫我們阻隔了許多陽光，而太空中的陽光不受大氣層、雲層或晝夜循環的影響，能夠持續穩定獲取能源。其次，太空中的太陽輻射強度遠高於地表，能源收集效率顯著提升。這些特性使得太空太陽能成為一個極具潛力的清潔能源解決方案，吸引了全球各地研究機構與企業的目光。 而 Aetherflux 這間由美國金融科技公司 Robinhood 的共同創辦人 Baiju Bhatt 創立的公司，計畫在明年透過 SpaceX 火箭將其衛星技術送入軌道——與傳統大型單一衛星的設計不同，Aetherflux 採用了衛星群架構的創新方案；Baiju Bhatt 解釋，他們將部署一個由多顆衛星組成的系統，每顆衛星都能透過紅外線雷射向地面傳輸電力。 這種分散式的設計帶來了顯著的優勢。首先，將發電能力分散到多顆衛星上，而非依賴單一巨型衛星，大幅降低了系統的脆弱性與建造難度。其次，地面接收端可以設計得更小巧靈活。當衛星繞行地球時，它可以先向一個地面站傳輸電力，當衛星移動到另一個位置時，再切換到另一個地面站繼續供電。這種多點接收的設計，不僅提升了整體系統效率，也增加了電力供應的靈活性。 選擇軍事市場作為起點 Aetherflux 首先選擇與美國國防部合作，而這個決定背後有其戰略考量。 在戰場環境中，傳統的能源補給方式存在明顯的脆弱性。運送柴油發電機的車隊容易成為敵方攻擊目標，不僅增加後勤負擔，也讓前線部隊暴露在危險之中。太空太陽能傳輸技術能夠直接為戰場提供電力，繞過了這些風險，為軍事行動帶來革命性的改變。 比爾蓋茲旗下的能源創投基金認為，軍事市場不僅規模龐大，而且對技術的要求極為嚴格。如果 Aetherflux 能夠滿足國防部的需求，就證明了技術的可靠性與可行性。更重要的是，透過政府訂單支持的初期發展，公司能夠快速達到規模化，進而降低技術成本。當成本下降到一定程度後，就能將業務拓展到更廣泛的民用能源市場。 Aetherflux 的投資陣容相當強大，除了突破能源創投外，還包括 Index Ventures、Andreessen Horowitz 以及 New Enterprise Associates 等知名創投機構。迄今為止，該公司已經募集了六千萬美元的資金，為其計畫提供了堅實的財務基礎。 太空太陽能的挑戰：成本 Aetherflux 並非太空太陽能領域的唯一玩家。加州理工學院以及英國的太空太陽能 Space Solar 公司都在探索類似的技術路徑。更值得關注的是，中國今年也宣布要在太空建造一座寬達一公里的太陽能發電站，將能源傳回地球。 不過，擺在所有參與者面前的最大挑戰，依然是成本問題。 Baiju Bhatt 坦承，目前這項技術的成本相當高昂，要達到與傳統能源的競爭力還有很長的路要走。他認為，降低成本的關鍵在於兩個方面：一是火箭發射技術的持續進步，這將降低將衛星送入軌道的費用 ; 二是各項零組件技術的成熟，包括更高效的太陽能板、更精準的雷射傳輸系統以及更可靠的地面接收設備。 規模也是降低成本的重要因素。隨著部署的衛星數量增加，以及每一代技術的改進，單位發電成本將逐步下降。這是一個需要時間與持續投資的過程，也是為什麼選擇軍事市場作為起點如此重要，政府的長期承諾與穩定需求，為技術的迭代與成本的優化提供了必要的緩衝空間。 [&hellip;]</p>

AI 資料中心溫室氣體排放將佔全球 10%！專家揭 6 大策略實現淨零排放

<p>2025 年台灣國際能源週（Energy Taiwan）與淨零永續展（Net Zero Taiwan）即將在本週登場，在展前記者會中，主辦單位和業者一致強調，在全球極端氣候變遷、嚴峻的碳管制壓力下，淨零排放已不再是企業社會「責任」，而是決定企業能否在全球貿易秩序中成功的競爭力與差異化起點。 碳稅威脅迫在眉睫，綠電升級為出口競爭要素 SEMI 全球行銷長暨台灣區總裁曹世綸指出，由於歐盟碳邊境調整機制（CBAM）和美國碳關稅的實施，以及眾多國際客戶承諾 RE100，迫使台灣製造供應鏈必須積極減碳並尋求綠色創新。外貿協會副秘書長邱揮立接續表示，台灣高科技產業在全球戰略位置不可或缺，推動企業落實減碳是本次展覽的關鍵定位。 風睿能源董事長林雍堯則提供更為量化的警示。他指出，根據 CBAM 2023 年的試行數據，每噸碳排放成本約在 100 歐元左右，若依此價格推算，台灣現行傳統電力每度電約需加計 1.5 元新台幣的碳稅。他強調，再生能源不再是道德選擇，而是在國際市場生存下來的競爭要素。 林雍堯進一步透露，綠電需求已從高科技業擴散至傳統產業，例如某家塑膠射出業者一年需求達 7 億度綠電，某電動車原料供應商更達 12 億度。他強調，過去人們認為再生能源很昂貴，「但請各位必須去思考，再生能源，我們（離岸風電）可以提供一個持續 25 年甚至 30 年的固定、零碳的電價。」 AI 帶動電力革命：資料中心瞄準「負碳能源」 能源挑戰的最前線來自 AI 產業。固態燃料電池及氫燃料電池製造商 Bloom Energy 亞太區副總裁 Adam Bacon 在會中表示，AI 已成為近 50 年來推動全球電力需求成長的最大驅動力。 他提出警示數據：到 2030 年，全球資料中心的用電量將逼近 1000 太瓦時（TW hours），到 2027 年 AI 將佔據資料中心負載約 27%。目前，AI 資料中心負載佔全球溫室氣體排放量的 2.5% 至 3.7%，超越航空業，預計到 [&hellip;]</p>

Red Hat 推出 Red Hat Developer Lightspeed，助開發人員提升以 AI 驅動的生產力

<p>世界領先開放原始碼軟體解決方案供應商 Red Hat 近日宣布推出 Red Hat Developer Lightspeed，這是全新生成式 AI（gen AI）解決方案組合，旨在透過智慧且具備情境感知能力的輔助功能，加速開發人員的工作流程。這些新型虛擬助理能直接整合至 Red Hat 開發人員工具，在既有工作流程中協助提升生產力並減少情境轉換。Red Hat Developer Lightspeed 現已納入 Red Hat Developer Hub 內建功能，使用者也可透過 Red Hat Advanced Developer Suite 訂閱方案，於應用程式移轉工具套件中使用此功能。 隨著業界逐漸採用特定領域的專業 AI 助理，市場需求已從單純追求原始生成能力，轉向能提供值得信賴、可靠且具備情境關聯性的輔助功能。為滿足上述需求，Red Hat Developer Lightspeed 提供專為軟體開發生命週期設計的深度整合 AI 工具，有助於開發人員在遵循營運標準的同時，更快地將現代化的新應用程式推向市場。 Red Hat 產品管理資深總監 James Labocki 表示：「我們相信 AI 的未來不僅僅是更好的模型，更在於將智慧輔助直接整合至開發人員的工作環境中。Red Hat Developer Lightspeed 專為開發人員與企業而設計，讓他們得以更快地建置與現代化應用程式，同時遵循重要的營運標準，為實現軟體開發前所未有的規模與速度提供安全基礎，邁出重要的一步。」 為關鍵開發人員任務提供 AI 驅動的輔助功能 Red Hat Developer [&hellip;]</p>

【全球首個日圓穩定幣誕生】目前亞洲唯一能「出海」的 JPYC，如何成為加密結算新骨幹？

<p>今（10 月 27 日）日本宣布推出全球首個與日圓掛鉤的穩定幣 JPYC。JPYC 穩定幣是由日本新創公司 JPYC 發行，核心特色是與日圓 1:1 掛鉤、能完全兌換成日圓，並以日本銀行存款和公債作為擔保，確保與日圓價值等同的穩定性與可靠性。為了鼓勵採用，JPYC 穩定幣在初期將不收取交易手續費，同時計畫透過持有日本政府債券所產生的利息來創造收入，實現永續營運。 日本在 2023 年就頒布允許發行穩定幣的《資金結演算法》，並將穩定幣歸類為「貨幣計價資產」，只能由銀行、信託公司和註冊的資金轉移機構發行。這樣的法規轉變也為日本金融機構進入數位資產領域鋪平道路，例如日本三菱日聯銀行（Mitsubishi UFJ Bank）、三井住友銀行（Sumitomo Mitsui）和瑞穗（Mizuho）三大銀行，正在日本聯手推動穩定幣的普及。 JPYC 可以「全球通行」的獨特地位 在亞洲地區，以韓國為例，韓元屬於境內貨幣，受到嚴格的外匯管制，因此與韓元掛鉤的穩定幣僅限於白名單的韓國用戶，多數應用在國內結算。至於台灣，由於新臺幣並不離岸使用，因此雖然技術上可兌換，但與新臺幣掛鉤的穩定幣同樣缺乏全球流動性。 JPYC 與亞洲其他地區僅限國內流通的穩定幣截然不同，這主要歸因於日圓「可自由兌換」和「可離岸使用」的特性，因此賦予日圓穩定幣超越日本國內支付生態系統的實際應用價值，也讓 JPYC 被視為亞洲唯一真正能夠在全球流通的法幣掛鉤穩定幣。日本三大銀行更計劃在未來三年內發行價值約 1 兆日圓的 JPYC。 目前全球穩定幣市場的總市值已突破 3,070 億美元，其中美元支持的穩定幣佔據絕大部分份額，因此日本發行國內穩定幣的關鍵之一，也是為了加強在數位時代的金融主權。根據國際清算銀行（BIS）的數據，截至 2025 年 4 月，美元參與全球 89% 的交易，日圓則參與 16.85%，可見美元與日圓在全球交易的活躍程度；另一方面，由於美國和日本都已對法幣掛鉤穩定幣進行監管，若兩邊都能獲得足夠的流動性和兌付深度，這可能形成亞洲加密貨幣結算的新骨幹，並標誌著一個真正的多幣種穩定幣經濟的開始。 JPYC 的潛在挑戰 儘管 JPYC 具有巨大潛力，但專家認為若要普及仍需時間。前日本央行高層、現任立教大學學者下田知行表示，「日圓穩定幣能否在日本普及，存在很大的不確定性，如果大型銀行加入市場，發展速度可能會加快，但至少需要兩到三年。」 此外，日本社會歷來偏好實體貨幣，雖然日本的無現金支付比例已從 2010 年的 13.2% 增長到 2024 年的 42.8%，但在這個數位支付滲透率仍待提升的背景下，穩定幣的普及尚須時間。 日本政策制定者也表達擔憂，指出穩定幣可能促使資金流出受監管的銀行體系，並削弱商業銀行在全球支付流中的作用。日本央行副總裁冰見野良三近日表示，穩定幣可能會成為全球支付體系的關鍵參與者，可能部分取代銀行存款的作用，同時也敦促全球監管機構必須做出調整。 JPYC 的成功將取決於持續創新、與傳統金融機構的強大合作，以及清晰的監管路徑。此外，如何解決審慎監管、儲備透明度和跨境監管協調等制度面的議題，將是關鍵觀察點。 從 2023 [&hellip;]</p>

賣 2,000 美元的 iPhone 還要插廣告？Apple Maps 廣告機制被批「斂財行為」

<p>Apple 正在將新的獲利觸角延伸至核心應用程式。據《Bloomberg》報導，Apple 預計最早會在 2026 年於 Apple Maps 推出廣告機制，允許店家付費，讓自身資訊在搜尋結果中更醒目，也使 Apple Maps 廣告將成為 Apple 新的營收來源。 硬體產品替換週期拉長，Apple 思考新營收布局 隨著 iPhone 及其他硬體產品的替換週期拉長、Apple 產品銷售的成長速度放緩，讓服務收入成為蘋果營收結構中的新焦點。 根據 Statista 的數據，蘋果的 Apple Pay、Apple Music、Apple TV、App Store 和 iCloud 等服務，在 2025 年第三季創下營收歷史新高，僅三個月就創造 274 億美元的收入，比五年前的 132 億美元增加 108%。這些經常性、高利潤的收入對於維持公司成長至關重要，同時也把用戶更牢固地鎖定在蘋果的「圍牆花園」（walled garden）生態系統內，一旦進入就很難離開。 近期 Apple 正努力推動將廣告引入 iOS 的計畫，Apple Maps 應用程式是這項計畫的下一個目標。 Apple Maps 廣告的運作機制 Apple Maps 的廣告機制預計將與現有的 App Store 模式相似，聚焦在搜尋結果的優化與推廣。未來，店家將可以付費讓自己的地點在搜尋結果中顯示於「更醒目」的位置，這種做法的目標是讓各類商家能獲得更高的曝光率。 這種模式與 App [&hellip;]</p>