<p>Google 正將機器人軟體正式納入核心 AI 版圖。Alphabet 旗下機器人軟體公司 Intrinsic 與 Google 共同宣布，Intrinsic 正式加入 Google，未來將作為 Google 內部的一個獨立單位運作，同時與 Google DeepMind 密切合作，並使用 Google 的 Gemini AI 模型與雲端服務，強化實體 AI（physical AI）的發展。 《CNBC》指出，這次調整也意味著 Intrinsic 從 Alphabet「Other Bets」實驗性業務，正式轉為 Google 核心企業優先項目，使 Google 能更有效與 Amazon 和 Tesla 等對手競逐機器人與自動化市場。這也顯示，Intrinsic 已準備好擴大產品規模，同時與 Google 的 AI 團隊更緊密地合作。 Intrinsic 是什麼樣的一間公司？ Intrinsic 的前身是 Alphabet 旗下知名的 X 實驗室（Moonshot Factory）中的一個專案，經過五年半的孵化後，在 2021 年 7 月「畢業」成為 Alphabet […]</p>
<p>韓國正在把「主權 AI」從政策口號，變成激烈的國家級競賽。近期，韓國政府以國家資源為後盾，推動一場 AI 基礎模型選拔賽，目標是培養出真正屬於韓國、本土開發的專有模型。這不只是扶植新創或技術研發計畫而已，而是在決定未來誰能代表韓國，站上國家級 AI 基礎建設的核心位置。 推動本土的 AI 基礎模型，是韓國邁向全球前三大 AI 強國目標的重要一步。《Bloomberg》將這場 AI 基礎模型選拔賽形容為韓國版的「AI 魷魚遊戲」，因為參賽者除了要爭奪補助、資源或曝光，更重要的是獲得韓國國家級 AI 基礎模型的代表權。韓國政府明確表示，這場競賽的「終極目標」，是要開發出能與 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google Gemini 等前沿模型匹敵的本土開源模型，並藉此提供一個能抗衡美國與中國主導地位的替代方案。 而從目前已出爐的晉級名單來看，這場競賽最值得關注的，不只是財閥是否持續主導，而是 Motif Technologies、Upstage 兩家新創，正準備與 SK、LG 兩大財閥體系正面交鋒，共同競逐韓國下一代 AI 話語權。 Motif Technologies 補位殺進四強，原本由財閥主導的 AI 戰局開始鬆動 在第一輪，韓國科技部先選出 SK Telecom、LG AI Research 與 Upstage 三支晉級隊伍。不過到 2 月 20 日，韓國政府進一步宣布，由 Motif Technologies 領軍的團隊獲選補位，成為加入這場競賽的新隊伍。因此，從整體的競爭版圖來看，Motif Technologies 與 Upstage 這兩支新創隊伍，將正面對上 […]</p>
<p>當全球汽車產業版圖劇烈重組，英國正試圖走出一條不同於量產競爭的產業路線。從曾經主導全球汽車出口，到如今製造地位式微，英國開始將重心轉向人工智慧結合工程與材料科學的新創生態，並以大學研究與高附加價值技術服務為核心，重塑其在全球工業創新體系中的定位。 從汽車製造衰退到技術路線重構 英國曾是全球汽車產業的重要領導者。1950 年代，英國占全球汽車出口市場 52%，但到 2024 年已降至僅 3.75%。隨著中國在大規模製造領域崛起，英國難以再以量產優勢與之競爭，產業戰略也逐步轉向以人工智慧與工程創新為核心的升級路徑。 這條轉型路線的核心節點，是倫敦帝國學院（Imperial College London）。該校長期推動創業文化與跨學科研究，形成串聯學術研究、產業應用與新創公司的創新生態。英國創投環境與產業界對新技術的開放態度，也為 AI 新創提供早期市場驗證機會。 倫敦 AI 工程軟體公司 Monolith AI 創辦人兼執行長 Richard Ahlfeld 指出，英國工程教育重視機率系統，使工程人才更容易適應人工智慧的運作方式。他認為，這種以機率思維為基礎的工程訓練，使英國在 AI 發展上具備獨特優勢。此外，倫敦周邊產業生態，包括 F1 車隊與勞斯萊斯等企業，也為新創提供試驗與合作場域。 工程導向 AI 新創的代表案例 在英國 AI 創新版圖中，Monolith AI 是最具代表性的公司之一。該公司成立於 2018 年，核心目標是「賦能工程師自主使用人工智慧」，協助非 AI 專業者在工程研發流程中導入 AI 工具，解決實務應用的「最後一公里」問題。 2025 年 10 月，美國人工智慧基礎設施公司 CoreWeave 收購 Monolith AI，收購金額雖未公開，但估計達數億美元。該公司曾與日產合作開發新款 Leaf 電動車，成功將測試成本降低 17%。收購後，Monolith 的資源規模大幅擴張至原先的百倍以上，並計畫拓展航空領域、電動垂直起降飛行器（eVTOL）技術，以及 AI 加速器晶片生產優化等應用。 另一家源自帝國學院戴森設計工程學院的新創 […]</p>
<p>AI 不只是產業競爭，更是國家主權的重新設定。主權 AI（Sovereign AI）固然重要，但 AI 主權（AI Power）才是決定我們長期勝負的關鍵，將直接決定台灣在全球新分工、AI 治理模式與全球數據秩序中的位置。 所謂「主權 AI」，通常指一個國家能否自主擁有模型、基礎設施與數據控制權；但「AI 主權」則是更高層次的能力——指一個國家是否能運用 AI 影響自身命運、強化國家競爭力，並在全球秩序中維持實質影響力。這不只關乎經濟利益，更關乎台灣在未來世界文明中的位置與尊嚴。 為什麼我們必須擴大 AI 主權？ AI 是一場革命性且不可逆的科技趨勢，我們必須意識到，這絕非單純的產業或經濟問題，而是長期的政治與社會結構課題。英國已經把 AI 視為主權問題，而台灣如果仍停留在被動思維，將在下一輪全球分工中被重新定位。從歷史中我們可以看到：出口棉花的國家不會自動變成紡織大國，出口勞動力的國家不會變成工業大國。同理，僅僅作為出口 AI 晶片的國家，若無戰略自覺，並不會自動晉升為 AI 之國。 台灣人口僅佔全球不到千分之三，GDP 卻佔全球超過千分之七。這代表我們長期以來成功透過技術與產業戰略，突破了規模限制。然而，AI 正在改寫這套成功路徑與遊戲規則。上個月，英國前首相 Tony Blair 的智庫報告《AI 時代的國家主權》明確指出：「領導者沒有退出這場革命的選擇，落後者將失去影響力。」 對於台灣而言，AI 主權的建立是全方位的工程——從人才培育、經濟型態、生活進步、國政治理到國防定義，甚至包含社會衝擊的韌性。以城市演化為例，工業革命從農業社會中催生了現代化大都市，而 AI 勢必催生以數據為神經元的 AI City。 我們必須自問：五年後的台北，是僅止於和 NVIDIA 合作土地開發，還是能和 NVIDIA 合作 Alpamayo 自駕車開發？為了提升捷運安全和 NVIDIA 合作影像應用開發？或是和 NVIDIA 合作台灣主權模型做市民服務應用開發？若今年結束，台北市府和 NVIDIA 的合作仍停留在土地開發，代表五年後我們在 AI 時代的城市治理，很可能還是失敗的。 五年後的台中，是僅止於機械之都，或是成為 AI 進入實體（Embodied […]</p>
<p>如果 AI Agent 不只是「幫你用軟體」，而是開始直接「替你完成工作」，那今天許多工作者每天登入的企業 SaaS 工具，還有沒有存在的必要？Anthropic 開發者關係主管 Alex Albert 近期提出一項高度衝擊性的預測：2026 年多數傳統軟體產品，將會被可以直接完成任務的 AI Agent 取代。 Alex Albert 的核心觀點是，許多 SaaS 產品本質上只是工作流程的「薄包裝」（thin wrappers）。因此，當 AI Agent 已逐漸具備處理底層流程的能力，使用者未來可能不必再登入專門的專案管理、CRM 或資料分析工具，而是可以直接下指令，讓 AI Agent 完成原本要在多個介面中切換才能完成的任務。 為什麼 CRUD 應用程式將最先受衝擊？ Alex Albert 的說法之所以震撼，在於它挑戰了 SaaS 產業的根本前提：企業需要各式各樣的專門軟體來管理不同業務。當這個前提被削弱，對目前估值超過 2,700 億美元的全球 SaaS 市場而言，將不只是產品競爭加劇，而是商業模式本身正在承受生存壓力。 Alex Albert 也特別點名，「CRUD 應用程式」將是最先受衝擊的一類軟體，也就是主要負責建立、讀取、更新、刪除資料的應用程式。這類工具因為邏輯相對直接、規則性高，更容易被大型語言模型結合資料庫與商業規則自動化。因此，當 AI Agent 能直接連上資料庫、依規則完成操作時，原本獨立存在的應用介面層（UI）、託管基礎設施，甚至部分支援需求，都可能被弱化或取代。 這股趨勢也已反映在創投圈與公開市場，《WebProNews》指出，創投正將資金從傳統 SaaS 轉向 AI 原生公司，SaaS 企業的估值倍數也從 2021 年的高點大幅壓縮。 三項條件同步成熟，讓 […]</p>
<p>生成式 AI 正以驚人速度滲透進日常工作，從寫報告、寫程式，到製作簡報，越來越多人習慣把 AI 當成助手。但真正決定人們能否從 AI 中獲益的，可能不是使用頻率，而是另一項更關鍵的能力：AI 流暢度（AI fluency）。 AI 公司 Anthropic 最新發布的《AI Fluency Index》研究顯示，人們與 AI 協作時展現的行為模式，將直接影響 AI 是否能發揮真正價值。研究更揭示一個值得警惕的現象：當 AI 輸出看起來越完美，人們反而越少質疑它。 什麼是 AI 流暢度？關鍵不在使用，而在協作 根據 Anthropic 定義，AI 流暢度指的是人類與 AI 有效協作的能力，也就是把 AI 當成思考夥伴，而不是完全委託其完成工作的一次性工具。 為了量化這種能力，Anthropic 與學者共同建立「4D AI Fluency Framework」，定義 24 種代表良好協作的行為，包括：明確描述需求、提供範例、持續迭代結果、質疑 AI 推理。 研究團隊分析了 2026 年 1 月一週內 9,830 筆 Claude 對話紀錄，建立 AI Fluency Index，試圖理解人們如何與 AI 合作。 […]</p>
<p>美國近日宣布透過和平工作團（Peace Corps）打造新的「Tech Corps 計畫」，目前正招募具科技服務精神的志工，並藉由將 AI 技術志工派往全球，進一步協助夥伴國家採用美國 AI、建立能力、強化制度，以提升當地的繁榮，並將目標鎖定在「全球南方（Global South）」中，那些尚未在美中科技陣營裡選邊站的新興經濟體。 Peace Corps 表示，設立 Tech Corps 的核心，是為了支援透過 American AI Exports Program（美國人工智慧出口計畫）採購美國 AI 技術的國家。此出口計畫是依據行政命令成立的跨政府計畫，目的是將完整的美國 AI 技術堆疊輸出至海外，涵蓋硬體、資料系統、AI 模型、軟體與資安標準等面向，以維持美國在全球先進技術領域的優勢地位，並提供應用層（application layer）的實作協助，以及最後一哩（last-mile）的採用支援。換言之，Tech Corps 在整體出口架構中的角色，不只是推動採購，更是補上技術落地的執行環節。 Tech Corps 瞄準的是 AI 落地前的「最後一哩」 《Euronews》指出，儘管 Tech Corps 計畫聚焦在輸出「完整 AI 技術堆疊」，但 Tech Corps 的志工會特別強調在「AI 應用層（application layer）」的實作。 這些參與 Tech Corps 的志工，將在健康、教育、農業等關鍵部門推動 AI 採用，並協助排除 AI 解決方案落地過程中的障礙。例如，教育領域的志工將進入學校，協助教師運用 AI 改善備課流程與學生學習成果；健康領域的志工將在國家或區域衛生單位服務，同時運用已採購的美國 AI 技術共同開發模型，以建立高效且準確的資料分析方法；農業領域的志工則將服務於農業推廣單位，協助優化關鍵訓練資料集的流程。 這些志工除了協助實作，也能幫忙評估 […]</p>
<p>過去十多年，NVIDIA 幾乎主宰了 AI 資料中心運算，但在每天數億人使用的個人電腦（PC）中還不算是核心角色，如今它正準備大舉重返消費級 PC 市場。根據《華爾街日報》報導，NVIDIA 正在開發整合 CPU 與 GPU、基於 Arm 架構的電腦晶片，並預計搭載於今年上市的筆記型電腦。 報導引述調研機構 Digitimes 分析師 Jason Tsai 的說法指出，NVIDIA 進入消費級個人電腦市場，並非希望在短時間內獲得巨額利潤，而是要在 AI 時代中與消費者保持聯繫，「這不只是供應某些晶片或製造更好零件的問題，相反地，這攸關 NVIDIA 如何更深入融入下一代 PC 生態系統。」 他表示，NVIDIA 和其合作夥伴希望在維持續航力的同時，讓 Windows 個人電腦更輕薄，並能與蘋果最新的 MacBook 機型展開更直接的競爭。報導指出，在 PC 晶片方面，NVIDIA 有兩個合作夥伴，包含英特爾、聯發科；個人電腦方面，戴爾和聯想等主要 PC 製造商，已經在研發搭載 NVIDIA 新型處理器的筆記型電腦。 AI 時代來臨，PC 成為 NVIDIA 必須搶下的終端入口 長期以來，NVIDIA 在 PC 市場的角色是提供獨立顯示卡，與英特爾或 AMD 的 CPU 搭配使用。但根據報導，NVIDIA 即將推出的晶片，採用「系統單晶片」（SoC）設計，把 CPU、GPU 和 AI […]</p>
<p>如果說過去兩年 Apple 的 AI 發展路徑還在積極「追上生成式 AI」，那麼現在 Apple 執行長 Tim Cook 正試圖把焦點往前推進一步：不是讓 AI 更會說，而是讓 AI 更會「看」。 《Bloomberg》報導，Tim Cook 正釋出明確訊號，表明視覺智慧（Visual Intelligence） 將成為 Apple 推進穿戴式 AI 裝置的「定義性功能」（Defining Feature）。過去， Tim Cook 在財報會議中就曾特別點名視覺智慧，並稱其為 Apple Intelligence 中「最受歡迎的功能之一」， 因此 Apple 也愈來愈強調視覺 AI，並開發以視覺智慧為核心基礎的穿戴式裝置。 Apple 自研視覺模型，想把視覺智慧變成未來硬體底座 目前 Apple 已在 Apple Intelligence 架構下，於 2024 年推出的 iPhone 16 Pro 等裝置首度提供視覺智慧功能。使用者可以透過拍照或截圖，向 OpenAI 的 ChatGPT 提問影像內容，或是輕鬆透過 Google 執行反向圖片搜尋。然而，卻也因為視覺智慧目前高度仰賴外部模型，這項功能往往被市場視為只是 […]</p>
<p>隨著生成式 AI 工具愈來愈常被用來查詢投資、稅務與理財問題，有更多人開始把聊天機器人當成隨手可問的財務助手。根據投資平台 eToro 近期的一項調查，已有 19% 的散戶投資人開始使用類似 ChatGPT 的 AI 工具來管理投資組合，高於 2024 年的 13%。 然而，麻省理工學院（MIT）斯隆管理學院金融學教授 Andrew Lo 提醒，目前市面包括 ChatGPT、Microsoft Copilot 等主流大型語言模型，並非以擔任財務顧問為目的進行設計或訓練，因此現階段仍不適合作為可靠的理財建議來源。 Andrew Lo 強調，這些模型還無法擔任真正的「受託人（fiduciary）」角色，因為 AI 無法將客戶的最佳利益放在首位、根據個別情境量身打造建議，同時 AI 並不真正具備同理心，因此無法理解投資人的財務目標或個人處境，但這正是財務顧問最核心的職責。此外，大型語言模型在數學運算上並不擅長，這在需要精確運算的財務規劃中是一大問題，未來仍需要將數據處理的工作交給專業的財務軟體。 AI 作為理財顧問的關鍵限制 Andrew Lo 直言，AI 模型就像數位的「缺乏同理心的社會病態者」。正因為 AI 語氣高度流暢且自信，使用者很容易忽略 AI 並未真正理解自身處境的事實。因此 Andrew Lo 也警告：「人們現在使用的 AI 可能是危險的，特別是當使用者沒有完全意識到大型語言模型的偏見、不準確性及其他限制時。」 為了解決這個問題，Andrew Lo 目前正致力於開發一款免收費、專為理財設計且具備「受託人」資格的 AI 顧問。他也提議將過去所有的金融法規與詐欺法院判例輸入模型中，以教導 AI 模型金融倫理，並透過專門的模組來產生同理心與公平感的「類比（analogs）」特質。 即便學界仍在嘗試為 AI 理財設計補救方案，市場的反應卻已經提前出現。近期，英國如 St James’s […]</p>
<p>AI 日漸滲透人們的日常生活，消費者對於「讓 AI 幫忙購物」的態度正在快速轉變。根據《Chain Store Age》報導，電商科技公司 Nosto 的調查顯示，72% 美國與英國受訪者期待 AI 協助網購流程，三分之二的消費者已經嘗試或願意嘗試透過 ChatGPT 或品牌自家 AI 工具購物，顯示 AI 已從實驗性工具，進入主流消費決策的視野。 消費者期待 AI 成為他們購物中的輔助工具 在消費者最期待的功能中，「優惠與降價提醒」以 59% 位居首位，其次為「個人化推薦」51%。禮物靈感、即時問答功能（例如：這件衣服怎麼搭？）以及自動組合優惠套裝，也都是高需求選項。這些期待指向一個核心趨勢：消費者希望 AI 成為決策輔助系統，而不是單純的聊天工具。 該調查進一步觀察早期採用者的行為，可以看到更清晰的未來輪廓。34% 的受訪者已實際使用過對話式 AI 購物助理，在 25 至 34 歲族群中比例更高達 59%。這群人更願意信任部署 AI 助理的品牌，77% 表示品牌若提供 AI 協助，信任感會提升。他們傾向將 AI 用於產品比較、預算內禮物挑選、穿搭靈感搜尋等高參與度決策任務。81% 的早期使用者甚至願意讓 AI 協助建立整個購物車，例如為節日或返校季一次完成採購。 然而，這股熱情並非毫無保留。69% 的早期使用者表示，一旦收到與需求不符的推薦，便會立即放棄並轉向其他平台。24% 的消費者擔憂資料處理方式，21% 則對 AI 在缺乏自身參與下做出決策感到不安。這顯示 AI 能否精準理解需求，以及品牌如何處理數據與決策權限，將成為使用意願的分水嶺。 當購物入口改變，品牌必須重新學會被 AI「讀懂」 在這樣的背景下，零售競爭焦點正從「頁面設計」轉向「機器可讀性」。當購物入口逐漸轉移至 […]</p>
<p>在 Spotify 剛落幕的 2025 年第四季法說會中，儘管財務數字亮眼，但整場會議的焦點卻罕見地被單一主題完全佔據，那就是「AI」。 Spotify 財務長 Christian Luiga 直言，儘管許多人覺得 AI 難以捉摸，但 Spotify 早在多年前就已開始佈局，公司高層也將 AI 視為與網際網路或智慧型手機同等規模的機會，並明確把公司未來的成長動能押注於此。 不過，在這場法說會中，吸引市場目光的時刻，莫過於 Spotify 聯合執行長 Gustav Söderström 對於工程團隊現況的描述。他在回應分析師關於 AI 對生產力影響的提問時，透露 Spotify 最頂尖的開發人員，工作模式已出現本質上的改變。 當最優秀的工程師不再寫程式碼：AI 接手開發，人類角色轉為監督者 Gustav Söderström 指出，自從去年 12 月以來，公司內部最優秀的工程師已經「沒有寫過任何一行程式碼」，「他們實際上只負責生成程式碼並進行監督，」Gustav Söderström 說。 Gustav Söderström 表示，這代表工程師的角色已轉變為「監督者」，他們現在的主要工作是向 AI 下達指令，並對生成結果進行審核與驗證，而且大多數科技從業人員近期都經歷了類似轉變。 全面打造 AI 開發流程，讓 Claude Code 成為內部基礎工具 Spotify 的這場 AI 轉型並非空談，而是建立在具體的技術導入上。Gustav Söderström 在會議中展現出對 Anthropic 公司旗下 AI […]</p>
<p>過去，人工智慧更像是企業內部的技術實驗，由資料科學家與工程團隊在局部場景中測試應用，資訊長或 IT 總監往往才是主要窗口。然而，這種「技術部門主導」的階段正在快速結束。 AI 決策權上移，CEO 成為第一責任人 波士頓顧問公司（BCG）近期針對 2,360 位執行長的調查顯示，至少有 50% 的受訪 CEO 表示，若人工智慧計畫失敗，可能直接影響其職位安全。 相較之下，認為自己已準備好領導大型 AI 專案的比例，CEO 為 39%，資訊長或技術長為 38%，其他技術高階主管則僅有 25%。這項落差清楚顯示，AI 的決策責任正在從技術管理層，上移至企業最高治理層。 在多數企業眼中，AI 已不再是一次性工具導入，而是會全面影響營運模式、資本配置與競爭力的核心技術。也因此，越來越多 CEO 開始親自投入 AI 學習。 調查指出，執行長們平均每週花費約八小時，強化自身對 AI 的理解與判斷能力，反映這場轉型已高度個人化。 AI 投資轉向代理化，企業開始布局自主運作系統 隨著治理層級提升，AI 投資也進入制度化階段。BCG 數據顯示，企業目前平均將約 1.7% 的年收入投入人工智慧相關專案，顯示 AI 已成為固定資本支出的一部分，而非短期試驗。 更值得注意的是投資結構的轉變。九成受訪 CEO 認為，AI 代理（Agentic AI）將在 2026 年前帶來可衡量的投資報酬率，今年企業超過 30% 的 AI 預算，已明確流向能夠自主執行任務的代理系統。這代表 AI 的角色，正從「輔助工具」轉為具備執行能力的系統成員。 在這個階段，企業不再只關心模型準確率，而是開始評估 AI 是否能獨立完成高頻、規則明確、低波動性的工作流程，同時為人類團隊提供即時支援，讓人力專注於更複雜、風險更高的決策與關係管理。 […]</p>
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