為什麼叫「養龍蝦」？這純粹是網友的一個戲稱。因為 OpenClaw 的官方 Logo 是一隻名為 Molty 的紅色小龍蝦，網友們就把部署、運行、調教這個工具的過程，生動地稱為「養龍蝦」。但這件事最核心的意義不在於養寵物，而在於：你能不能教好一個「實習生」，讓他進化成你的「數位分身」？

AI Agent 是什麼？它與傳統 AI 的本質區別

很多人會問：「我有 ChatGPT 了，為什麼還要養龍蝦？」關鍵在於：傳統 AI 是「問答機器」，AI Agent 是「行動代理」。

• 傳統對話式 AI (ChatGPT)： 像一位坐在辦公室的博學顧問。你問他馬來西亞怎麼玩，他給你 5,000 字攻略，但他不能離開座位。如果你叫他幫你訂機票，他做不到。
• AI Agent (OpenClaw)： 像是一個長了手的實習生。你不只問他問題，還能交辦「目標」。他會自己去點網頁、操作檔案、傳 LINE 通報，直到把事辦完。

以前是你問他答；現在是你交辦目標，他去執行過程。

三大 AI 模式對照表：誰才是你的最佳代理人？

如果把這三種模式放進辦公室，你會發現它們處理事情的深度完全不同：

對話式 AI：像你的「隨身百科全書」

關鍵在於「說」：它的強項是理解你的語言並提供資訊。就像一位博學多聞的顧問，你問他問題，他給你答案。但他不會跨出聊天視窗幫你動手做任何事。

代表案例：ChatGPT、Google Gemini。

AI 瀏覽器：像你的「超強實習秘書」

關鍵在於「找」：它進一步長出了「眼睛」。它能直接讀取你正在看的網頁內容，並幫你跨分頁做功課（比價、摘要、規劃）。它能幫你省去手動切換 10 個視窗的痛苦，但最後的執行動作（如訂票、填表）通常還是需要你點一下。

代表案例：Perplexity Comet / Atlas

AI Agent (代理人)：像你的「數位執行分身」

關鍵在於「做」：這是目前最前沿的「紅龍蝦」等級。它長出了「手」，具備自主計畫與執行的能力。

你不需要盯著它，只要給它一個「目標」，它會自己去思考步驟、操作軟體、串接不同工具，直到把成果交到你手上。

代表案例：OpenClaw (紅龍蝦)

為了讓你一眼看出差別，我整理了這張比較表：

養龍蝦到底可以幫你幹嘛？

AI Agent 真正的威力，不只是幫你「切換視窗」或「複製貼上」，而是在執行的過程中，它能代入你的「思考邏輯」與「價值規則」。

1. 它是具備你思考邏輯的「數位分身」

當你開始「養」這隻龍蝦，你會在它的 「靈魂檔案 (Soul.md)」 裡寫入你的規則。

例如：「回覆要親切但有禮貌」、「只看評價 4.5 顆星以上的標的」。

當你教完之後，它在執行任務時就會「像你本人一樣思考」。

2. 它能處理「端到端」的完整流程

以前你要：看到 Email -> 打開 Excel -> 抓數據 -> 寫報告 -> 發送 Slack。 

現在你只要「放養」一隻龍蝦，它會監控你的信箱，自動串聯這五個步驟。它可以處理的不再只是單點流程，是可以把整串工作流都給取代掉！

放養後的龍蝦能幫你解決什麼？

1. 你的「社群公關分身」：代入你的社交規則

經營社群最累的是回留言。你可以放養一隻龍蝦在你的粉專，它會根據你過去的發文風格與回覆邏輯，自動回覆網友。它不是生硬的罐頭訊息，而是代理你的社交風格。遇到真正的危機時，它才會跳出來提醒你本人處理。

2. 你的「智慧採購與監控」：代入你的品味規則

想買限量球鞋或追蹤特定標的？你不用每天刷網頁。放養龍蝦去監控各大電商，告訴它：「只要價格低於預算、且網站評價良好就通知我，並幫我填好個資。」它會 24 小時盯場。它幫你過濾了不必要的資訊噪音，直接給你最後的決策點。

3. 你的「自動化發佈機器」：代入你的編輯規則

寫完文章後，要改寫成 FB、IG、LinkedIn 不同版本很累。你只要交辦：「這是草稿，幫我根據各平台屬性改寫，並選一張適合的圖，下午兩點發佈。」它會自己產圖、改文、登入平台排程發佈。你只要專心「生產想法」，剩下的「手腳活」都交給它。

深度反思：關於安全感與「現在就要用嗎？」

把主導權交出去，最怕的就是它「橫衝直撞」。在 2026 年的現在，領養 AI 代理人其實有一套標準的「安全防護網」：

1. 隔離的沙盒環境：給它一個專屬的辦公室

現在像 OpenClaw 這種專業工具，都支援「沙盒模式」。這就像是你給實習生一個獨立的辦公室，他可以在裡面翻檔案、寫程式、點網頁，但他無法跨出這間辦公室去動到你的系統核心、或是偷看你存放在電腦深處的私密密碼。

白話說： 就算實習生搞砸了，他也只是弄亂了那間辦公室，不會燒掉整棟大樓。

2. 權限最小化：不該給的鑰匙別給

很多人以為放養就是給它所有權限。錯了！成熟的玩家會設定「權限白名單」：

• 你可以給它： 讀取 Gmail、操作特定的資料夾、查看公開網頁。
• 你要限制它： 禁止刪除任何檔案、禁止安裝軟體、禁止更改系統設定。 這就是「帶著腳鐐跳舞」，讓它在安全的範圍內發揮最大戰力。

3. 預算與熔斷機制：給它一張有額度的信用卡

如果怕 AI 亂花錢，現在的代理人平台通常可以設定「單次任務限額」或「每日預算」。

• 情境： 你叫它去訂飯店，你可以設定「單筆金額超過 5,000 元必須人工審核」。
• 熔斷機制： 如果它在短時間內突然發動上千次請求（可能發生錯誤了），系統會自動「斷電」停止運作，保障你的錢包安全。

4. 人類確認機制：你才是最後的簽核人

這是最重要的心理防線。雖然龍蝦會跑腿，但關鍵的「最後一哩路」例如按下付款鈕、發送正式合約、刪除舊資料，它必須停下來傳訊問你：「老闆，我幫你填好所有表單了，你要親自確認並按下『執行』嗎？」

這樣才能確保你的龍蝦不會突然失控跑了出去。

結語：從「下指令」到「交辦目標」

以前我們用 AI，是在學「怎麼寫 Prompt（提示詞）」；現在我們是在學「怎麼教導夥伴」。「養龍蝦」這個詞之所以爆紅，是因為它精準捕捉到了 自主代理人需要「調教、餵養與監控」 的特性。AI Agent 不是要取代你的大腦，而是要解放你的雙手。當那些瑣碎、重複、讓人心煩的體力活都有代理人幫你處理時，你才能把時間花在更有創造力、更有溫度的生活上。

這場「養龍蝦」大賽才剛開始，你準備好培育你的第一位數位分身了嗎？

【延伸閱讀】

• 【AI 工具教學】ChatGPT Atlas 是什麼？這 3 個亮點功能讓你告別 50 個 Chrome 分頁

• Sora 要收了！OpenAI 宣布告別 Sora，ChatGPT 影片生成功能也受影響！

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編按：2026/04/10 更新，台積電（2330）公布 2026 年 3 月營收，3 月合併營收約 4,151.9 億元，較上月強勢成長 30.7%，年增率更是高達 45.2%；累計今年 1 至 3 月營收約為新台幣 1 兆 1,341 億，較去年同期增加了 35.1%。儘管市場環境變幻莫測，台積電憑藉領先的技術門檻讓基本面穩如泰山。市場也期待下週 26Q1 法說會，預計針對 AI 需求是否持續升溫、明後 2 年資本支出展望是否調升以及消費性電子需求偏弱疑慮等問題，希望公司能提出更明確說法。

• 想看更完整的法說會整理，可以看看股感的另外一篇文章喔＞＞＞台積電 2025Q4 法說會重點：AI 需求爆發、2026 營收看增近 30%！
• 延伸閱讀＞＞＞台積電赴美設廠生產幾奈米？台積電赴美困境？台積電會變成美積電嗎？
• 延伸閱讀＞＞＞台積電做什麼的？股價？台積電最新財報數據！

台積電 Q4 財報

在進入台積電的介紹以前，股感這邊想帶你來看看最新公布的台積電 2025 Q4 營收數字以及 2026 Q1 的展望喔！

台積電 2025 Q4 營運概況

台積電（2330）公布 2025 年 Q4 財報，單季營收達 337 億美元，換算新台幣後表現優於財測，單季每股盈餘（EPS）為 19.5 元。在 AI 需求強勁驅動下，2025 年 Q4 毛利率衝上 62.3%，較上季增加 2.8 個百分點；營業利益率則來到 54%。

從製程營收結構來看，先進製程（7 奈米以下）已占全年晶圓營收的 74%。其中，3 奈米貢獻 28% 營收，5 奈米為 35%，顯示先進製程仍是台積電成長的絕對核心。總結 2025 全年表現，美元營收年增達 35.9%，全年 EPS 為 66.25 元，較 2024 年大幅成長 46.4%。

台積電 2026 年財測與展望

展望 2026 年，台積電給出極為強勁的指引。2026 年第一季營收預計落在 346–358 億美元之間，毛利率預估維持在 63–65% 的高水準。針對 2026 全年，台積電預估營收成長率將「接近 30%」，遠高於產業平均。

對於台積電繳出驚人財報市場上已經見怪不怪，市場上反映的是為因應 AI 超級循環，公司將 2026 年資本支出大幅調升至 520–560 億美元。資金配置比重如下：

• 70%–80%：投入先進製程（包含 N2、N2P 及 A16 的量產與擴產）。

• 10%–20%：投入先進封裝、測試及光罩。

• 約 10%：投入特殊製程。

管理層預估，AI 加速器營收未來五年的年複合成長率（CAGR）將接近 50% 中高段，並強調 2 奈米已於 2025 Q4 正式量產，將成為公司另一個長壽且高貢獻的技術節點。

台積電介紹-全球半導體業霸主

台積電成立 1987 年，總部於台灣新竹科學園區，是全球第一家專門從事晶圓代工的廠商。公司擁有晶圓代工產能約當 12 吋晶圓 100 萬片/月， 95% 以上的產能集中於台灣，在中國南京與美國華盛頓州也有少部分產能支援。 2019 年台積電為 499 個客戶生產 1 萬 761 種不同產品，累計開發出 272 種製程技術，公司員工數達到 51,000 人。

台積電市值排進世界前 10！

根據媒體報導，以市值而論，台積電 2022/6 開始排進全球前十名；以「晶圓代工市占率」而論，台積電在 2022 年第 2 季更達 53.4%，遠遠甩開第二名三星以及第三名的聯電。參考美國 CNBC 報導，台積電以及其他台灣的半導體產業鏈也讓台灣在 2020 年後成為亞洲經濟成長最好的經濟體。

這麼多優秀的成果，也難怪新聞上都是台積電了！

半導體發展

半導體在現今市場重要性逐漸提高，究竟半導體的發展過程是甚麼？我們先從兩個層面來分析：

1. 從技術演進看半導體發展歷程
2. 從費城半導體指數看半導體發展

從下圖來看，新科技的發展需要更多的半導體；而隨著技術的演進，半導體產業也漸漸從垂直整合，轉向了垂直分工的模式，而台積電就是在這樣的歷史的浪潮上成長。

1954 年德州儀器（Texax Instrument）開發出第一顆商用矽晶電晶體，貝爾實驗室也研發出氧化、光罩、蝕刻等製程技術，開始了半導體商業化發展。

1950 年代時半導體產業為垂直整合的模式，主要由有半導體需求的系統廠商主導，因技術與資金有限，還沒有專業的製造廠建立。

1970 年代記憶體技術不斷發展，日本積極進軍半導體市場，半導體的技術重心移轉到日本。半導體產業因技術移轉和需求，出現整合元件製造商（IDM），即負責從設計、製造到封裝測試所有流程。日本著名廠商如 Sony、東芝，美國則有 Intel、德州儀器、恩智浦等。

1980 年代以後，記憶體和微處理器的快速發展使單一晶片的電晶體數以倍數增長，幾乎依循 Gordon Moore 在 1965 年所提出 「每 18 個月積體電路的元件數目會倍增」的「摩爾定律」。

半導體產業在 1990 年代後朝向特殊應用 IC 及 其他多種產品快速開發階段，由於技術門檻越來越高，許多 IDM 業者為追求較低投資規模紛紛轉向 Fabless 的營運模式，成為半導體設計公司，例如 2007 年恩智浦宣布將 90 奈米的晶片製造外包給 台積電 ；2015 年 AMD 調整業務範圍並成立格羅方德，將封裝廠出售；2016 年意法半導體關閉 3 家美國的工廠等。

1980 年代末期起，亞太地區新興許多半導體生產國，1990 年代以韓國與台灣為主要製程代工產地，1990 年代末期又加入中國大陸與新加坡等國的業者，到 20 世紀末亞太地區生產值已佔四分之一，並預估持續增加。隨著韓國的三星、海力士等大廠興起，以及台積電成立後開啟了晶圓代工模式，半導體產業漸發展為垂直代工模式，由無廠的晶圓設計公司（Fabless）、傳統的 IDM 廠、與製程代工廠（Foundry）和封裝廠（OSAT）組成。

半導體發展三階段

第一階段

網際網路技術在此階段開始發展，半導體技術的進步動力主要來自於筆記型電腦和網際網路技術如Windows、寬頻。隨著 2000 年網路泡沫化，費半指數曾出現大幅下跌。該階段網際網路技術剛出現，因此還沒有業者有壟斷產業的現象，主要代表性企業為三星、Intel 及德州儀器。

第二階段

歷經 2008 年的金融海嘯後，半導體行業開始全力發展。通訊技術快速成長，由行動網際網路技術（3G 和4G）加上智慧型手機市場迅速擴張所帶動，全球半導體的產值達到 3,000 億美元以上。在這階段，Andriod 與高通達成技術結盟，半導體的設計、晶圓製造、設備與材料都出現壟斷性公司。

第三階段

摩爾定律持續運作，技術的壁壘越來越高，在這階段的費半指數持續創新高。由於 5G 與 AI 強大技術動能，以及物聯網技術、可穿戴設備的市場加乘下，全球半導體產值已達到 4,000 億美元。未來隨著 AI、物聯網、區塊鏈等新興技術對高速運算的需求持續增大，半導體市場的產值可能仍持續增長。

台積電營運概況-先進製程領先群雄

看了那麼多台積電的介紹，那到底台積電在做什麼？從營收結構部分來看，根據法說會資訊， 2Q23 製程比重：5 奈米佔 30%、7 奈米佔 23%、16 奈米佔 11%、28 奈米佔 11% 等。根據應用領域來分智慧型手機佔 33%、高效能運算佔 44%、物聯網佔 8%、車用電子佔 8%、消費性電子佔 3%、其他佔 4%。目前台積電的 5nm 製程已於 2Q20 末量產，另 4 / 3nm 於 2022 年下半年量產，而 2nm 則會到 2025 年量產。

市佔率部分，根據 Trendforce 數據， 1Q23 後台積電在晶圓代工市場擁有超過 60% 的市佔率，領先第二名三星 15% 非常多，另外一般市場也認為台積電在越先進的製程市佔率越高，主要是因台積電目前在 7 / 5nm 的競爭者只有三星一家競爭者少，且量產速度領先對手，台積電 2017 年 10nm 製程領先英特爾（Intel, INTC-US）量產，製程的電晶體密度首度領先群雄。最新的 5nm 製程更是輾壓對手，電晶體密度以 1.713 億個/平方毫米遠高於對手的 1.269 億個/平方毫米，密度高出對手 30% 以上，取得獨步全球的領先優勢。

早期半導體產業的硬傷-風險高、不利新創公司

如果講到台積電的成長歷史就不得不提到 30 年前的半導體產業結構，在台積電成立之前，全球的半導體企業都必須具備從晶片（IC）設計到晶圓製造的技術與能力，但這樣的產業結構有兩大缺點：

第一、IC 的需求並不穩定時常大起大落，且技術落後風險相當大。

這邊可以舉一個例子，在所有的 IC 產品中耗用最多矽晶圓的是 DRAM ，供需狀況已算是相對穩定，但在 08 年金融海嘯後幾年內，原為第三大供應商的日本爾必達破產，德國奇夢達破產，台灣茂德破產，力晶下市，還有一堆被迫賣股求生垂死掙扎數年的企業族繁不及備載，相信台灣比較有資歷的投資人應該還對那段歷史記憶猶新，如果 DRAM 的風險都如此之大，更遑論其他的 IC 產品?

第二、晶圓製造廠的起步價相當高，新創公司難以負荷。

一般而言， 8 吋廠的起步價約為 10 億、 12 吋廠約為 20 億美元，但這都只是技術成熟的落後製程，如果以最近台積電宣布的赴美計畫來看，一個具備先進製程晶圓製造工廠就需要 120 億美元，這還只是一個台積電產能很小的 12 吋廠。如果只做 IC 設計，只需準備數千萬美元的資本找來數百位工程師，就有機會在細分的 IC 領域取得一席之地。

台積電模式開創半導體新局

台積電在 1987 年成立時觀察到 IC 設計與晶圓製造分開的新商業模式可以改善既有產業結構的缺點，未來相當具有潛力。而專注生產客戶設計的晶片，不銷售自有品牌的 IC 產品成為台積電創立至今的最重要教條。

這種新商業模式的優勢可以觀察另一個例子聯發科（ 2454-TW ），聯發科曾在中國山寨機當道時取得巨大成功，在 2014 年約擁有手機處理器 4 成的市佔率，但後續因產品開發方向不符市場需求， 2018 年市佔率掉到僅剩 11% ，市佔率衰退了 7 成以上，但聯發科沒有破產、沒有下市、也沒有虧損過，甚至股價幾乎都維持在 200 元以上，對於聯發科的損失就是 EPS 從 30 元掉到 13 元，因聯發科並沒有像一般 DRAM 公司有龐大的折舊壓力，並沒有產生多大的經營風險，未來的產品仍有機會扳回一城。如果是 IC 設計與晶圓製造一條龍的 DRAM 公司遇到這樣的逆風局，就可能面臨破產風險。

台積電 1987 第一年營收僅有 1.28 億元新台幣虧損 1.25 億元，最先進的技術是 3 / 2.5 微米( 3,000 / 2,500 nm )跟 Intel/IBM（IBM-US）等技術領先者差了接近 10 年。當時並沒有甚麼只負責 IC 設計的公司 （Fabless），初期主要是靠英特爾等大廠把一些不重要的 IC 外包生存，不過台積電的出現導致不久後 90 年代初期只負責 IC 設計的 Fabless 公司如雨後春筍般冒出，帶動了台積電快速成長。 1995 年台積電營收成長到 288 億元， 8 年間成長超過 200 倍，帶動產業結構發生變化，。

1991 年三星成立晶圓代工部門， 1995 年比台積電成立更早的聯電（ 2303-TW ）放棄自有品牌產品，轉型為純晶圓代工廠，後續 AMD（Advanced Micro Devices, AMD-US）也把 IC 設計跟晶圓代工廠分家，新公司即第三大的晶圓代工廠格羅方德，台積電的創新商業模式為半導體產業開創了新局。

台積電技術優勢難以打破

台積電對台股越來越重要，截至 2023 年 7 月 20 號，台積電已佔到台股整體權重的 28.32%（資料來源，台灣證交所）。也就是台積電跌 1% ，就會給台股加權指數帶來將近 8 點的影響。（指數最後的漲跌幅還需依其他個股表現而定，因此無法明確的說「台積電跌 1% 就會讓台股跌 0.3257%」）

以「晶圓代工市占率」而論，台積電市占率超過 60%，穩居全球晶圓代工龍頭地位；三星（Samsung）市占率 12.4%，居第 2 位，聯電市占率 6.4%，為第 4 大廠。

台積電為什麼可以在代工市占率遠遠甩開第二名？這源自台積電的先進製程技術，和優秀的良率、交期等關鍵。但為什麼台積電能逐步甩開競爭對手呢？關鍵在「純代工」和「自主研發」這兩點上。在解釋之前，我們來看兩個科技產業的大趨勢。

產業趨勢一：網路速度越來越快

從以前的 3G、4G，到最近的 5G，未來還會有 6G、7G，網路速度越來越快是不變的趨勢，基於這個趨勢，衍生出「物聯網（IoT, Internet Of Things）」、「雲端」等技術，而也因此衍生出下一個趨勢：

產業趨勢二：晶片的設計和製造越來越複雜

網路速度越來越快，代表傳輸的資料量越來越大，晶片需要短時間內處理的資料和進行的運算也越大，這會讓晶片設計和製造更加複雜，門檻越來越高。科技業是變快非常快速也非常競爭的產業，就算連蘋果這樣有眾多死忠信徒的品牌也一樣。如果蘋果後續推出的幾款 iPhone 手機功能都落後三星一大截，果粉也會漸漸流失。而要讓手機或其他 3C 產品運作最先進的功能，就需要效能更好的晶片，效能更好的晶片就需要更先進的製程，因此製造晶片的門檻也越來越高。也因此逐漸出現了「設計」和「製造」分家的產業分工。但在台積電出現之前，大家不是這麼想的。

台積電出現之前的半導體產業結構：

在台積電成立之前，全球的半導體企業都必須具備從晶片（IC）設計到晶圓製造的技術與能力，因為晶片的設計是重大機密，交給別人代工怕有洩密風險；再來，純做晶圓代工的附加價值比賣晶片低得多。但這樣的產業結構有兩大缺點：

第一、IC 需求大起大落，且如果技術落後風險相當大。

這邊可以舉一個例子，在所有的 IC 產品中耗用最多矽晶圓的是 DRAM，供需狀況已算是相對穩定，但在 2008 年金融海嘯後幾年內，原為第三大供應商的日本爾必達破產，德國奇夢達破產，台灣茂德破產，力晶下市，還有一堆被迫賣股求生垂死掙扎數年的企業族繁不及備載。如果 DRAM 的風險都如此之大，更遑論其他 IC 產品?

第二、晶圓製造工廠的門檻相當高，新創公司難以負荷。

一般而言， 8 吋廠的起步價約為 10 億、 12 吋廠約為 20 億美元，而且是技術成熟的落後製程。如果以台積電 2020 年 5 月宣布的赴美計畫來看，一個具備 5 奈米先進製程晶圓製造工廠就需要 120 億美元（台灣上市公司市值排名第二的鴻海，市值約 500 億美元），這還只是一個月產能達 2 萬片的 12 吋廠，月產能 2 萬片多嗎？市場謠傳 2021 年台積電的 12 吋晶圓 5 奈米製程月產能將超過 9 萬片（但台積電不予證實），月產能 2 萬片只是市場謠傳 9 萬片的 1/4 還不到，可見設立晶圓製造工廠需要多大資金了。但如果只做 IC 設計 ，只需準備數千萬美元的資本找來數百位工程師，就有機會在細分的 IC 領域取得一席之地。

我們可以觀察「純 IC 設計」風險較低的另一個例子 – 聯發科 2454-TW ，聯發科曾在中國山寨機當道時取得巨大成功，在 2014 年約擁有手機處理器 4 成的市佔率，但後續因產品開發方向不符市場需求， 2018 年市佔率掉到僅剩 11% ，市佔率衰退了 7 成以上。但聯發科沒有破產、沒有下市、也沒有虧損過，甚至股價幾乎都維持在 200 元以上，對於聯發科的損失就是 EPS 從 30 元掉到 13 元，因聯發科並沒有像一般 DRAM 公司有龐大的折舊壓力，並沒有產生多大的經營風險，未來的產品仍有機會扳回一城。如果是 IC 設計與晶圓製造一條龍的 DRAM 公司遇到這樣的困境，就可能有破產風險。因此台積電這類晶圓代工廠出現後，也讓高通、Nvidia 等專門做設計的「無廠半導體」公司有了機會。

而台積電「純代工」的商業模式，也更能讓客戶放心。

純代工，讓客戶放心交予設計圖，也更能專注的投入資源。

科技產品，設計圖是競爭優勢的關鍵。像三星與蘋果都製造智慧型手機，且在全球都掀起專利侵權的法律戰，蘋果自然不放心把代工自家晶片的重責大任交到還在打官司的對手手裡（延伸閱讀：挑戰晶圓代工霸主(II)─台積電 VS 三星），這就是純代工的好處；

而純代工也能更專注的投入資源，不會排擠到自家業務。像英特爾（Intel）也曾少量跨足晶圓代工，但後來吃到苦頭，於 2018 年宣佈關閉相關業務。以晶片製造商 Altera 為例，它曾是英特爾晶片代工的主要客戶，英特爾為它生產的 14 奈米晶片在當時不論是效能或是晶片密度上都非常有競爭力。可是英特爾也為了幫它生產晶片，而延誤了自家 14 奈米晶片的生產。

但不只有台積電看到了「純代工」的好處，別的廠商也看到了。而台積電逐步甩開對手的關鍵就是「自主研發」。

台積電靠累積的技術開發經驗逐步甩開對手

2000 年以前晶圓代工產業成長相當快速，台積電在 1990 ~ 2000 年這段期間，營收 CAGR 達到 55%，當時產能擴充比技術實力更為重要，2000 年代初期製程的領先者主要是 Intel/IBM ，領先台積電約有 2 年的時間，後進者包括聯電、中芯、新加坡的特許半導體等。他們與台積電的差距不大，僅落後 2 年內，甚至有時並駕齊驅。當時台積電的競爭對手大多為追求新的製程快速量產，並不重視自有技術掌握，台積電則堅持土法煉鋼開發自有技術。

在 0.13 微米製程節點 IBM 早在 2000 年前就已完成實驗階段的開發，當時與台積電製程技術幾乎並駕齊驅的聯電打算在 0.13 微米這個節點超車台積電，於是選擇與 IBM 和英飛凌共組技術平台 Worldlogic ，並在 2000 年 5 月成功開發出第一顆 SRAM 晶片(新的製程初期會以 SRAM 晶片進行試產)，領先台積電的土法煉鋼 2 個月。不過可能因 IBM 自己也有晶圓代工廠，在技術共享上有所保留，聯電在後續良率遲遲無法提升，最後實際的量產時間，台積電是 2003 年，聯電是 2004 年，反而落後台積電一年。製程相對聯電落後的中芯、新加坡的特許半導體也都分別用技術移轉與技術合作等方式跨入 0.13 微米。

張忠謀曾在這篇日經中文網的專訪<<張忠謀：中國半導體還需要時間>>談論到台積電的學習曲線（學習曲線的意思就是藉由經驗的累積，就能比對手花更少的力氣取得進步），他認為台積電三十餘年的經驗累積讓他們能與競爭對手們保持技術上的差距。因此，目前除了三星與英特爾以外的競爭對手，台積電與中芯保持最少 5 年以上的差距，其他則已經放棄 10 奈米以下的製程開發計畫。

台積電競爭優勢近期無虞，但要小心景氣衰退、重大技術突破或反壟斷

因此，台積電近期的競爭優勢無虞。但半導體業是個變化快速的產業，也跟景氣循環密切相關。這些晶片雖然精密，但大部份產品最終仍落到我們這些一般大眾手裡，像是蘋果的 iPhone 。而當景氣衰退、大家口袋沒錢時我們可不會先把錢留著買 iPhone 或者最新的科技產品，我們會把錢先留下來過日子。而當產品賣不出去時，下給代工廠的訂單也會變少，台積電的獲利也會跟著下降，股價也會下跌。所以投資台積電時仍得小心風險才行。

台積電花了 30 年的時間從落後英特爾接近 10 年到 2017 年首度超越，靠的是新商業模式帶來比英特爾更快速的經驗累積，包括台積電的重要客戶 GPU（Nvidia）與手機處理器（高通（Qualcomm, QCOM-US））等，讓台積電每年生產的 IC 橫跨各種領域，產品線之齊全遠優於競爭對手，開發新製程的學習曲線也就會更加快，目前先進製程開發進度已走在最前頭，除非面臨技術的重大改朝換代，例如：量子電腦取代現在的電子，否則台積電的領先優勢將很難被打破，未來可能對台積電發展產生阻礙的可能會是反壟斷的問題。

【參考資料】

• 台積電公司財報
• 台積電公司法說會簡報
• 數位雜誌
• TrendForce
• WikiChip
• PassMark
• 透視台積電: 打造全球第一晶圓帝國

【延伸閱讀】

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值得關注的是，這輪融資之前在今年 2 月有消息傳出時，承諾金額還只是 1100 億美元，最終落錘時又多出 120 億美元。外界普遍解讀，這將是 OpenAI 在年底 IPO 前的最後一次大規模融資，上市的時間表已經越來越明確和臨近。

三巨頭聯手押注，散戶首次上車

OpenAI 本輪融資的核心資金來自亞馬遜 Amazon、輝達 NVIDIA、軟銀 SoftBank 三家企業，分別出資 500 億美元、 300 億美元、 300 億美元，合計貢獻了 1100 億美元。

亞馬遜以 500 億美元的出資額成為本輪最大投資方，但其投資設置了明確的附加條件： 150 億美元本輪直接到帳，剩餘 350 億美元需等到 OpenAI 完成 IPO 或實現其定義的 AGI 才算兌現。

背後邏輯不難理解，亞馬遜的舉動本質是「投資換綁定」，通過巨額資金注入，鎖定 OpenAI 長期的雲端服務訂單，OpenAI 已承諾擴大 AWS 雲端服務使用，未來 8 年內將新增 100 億美元合作額度，資金最終將以雲端服務付費的形式回流亞馬遜，形成「投資>消費>回報」的閉環，同時借助 OpenAI 的技術優勢鞏固自身雲端計算領域的競爭力，對抗微軟的生態優勢。

輝達出資 300 億美元，延續了其「晶片+投資」的綁定模式。作為 OpenAI 核心的 GPU 供應商，輝達早已與 OpenAI 簽署千億美元級合作協議，此次追加投資，一方面是鎖定未來數年的 GPU 採購訂單，確保高端 AI 晶片的核心客戶穩定；

另一方面輝達也可借助 OpenAI 的模型迭代，推動自身晶片技術升級，進一步鞏固在 AI 晶片領域的壟斷地位。對輝達而言，投資 OpenAI，就是投資自身晶片業務的未來成長空間。

軟銀則以 300 億美元成為最大的外部財務投資者，其佈局邏輯相對純粹，押注 OpenAI 的上市回報。不同於亞馬遜、輝達的戰略綁定，軟銀的投資更側重財務收益，且資金將分三期支付，與 OpenAI 的研發進展同步，既降低了投資風險，又能在 OpenAI 上市後獲得巨額退出收益。

除了三家大型科技公司之外，本輪融資還吸引了眾多全球頂級機構跟投，有科技巨頭、主權基金、風投機構。其中，微軟作為 OpenAI 的長期合作夥伴，雖未揭露具體出資額，但截至去年底其累計投資已超 130 億美元。

風投機構方面，Andreessen Horowitz （ a16z ）、D.E.Shaw Ventures、紅杉資本、貝萊德 BlackRock 、黑石 Blackstone Group、淡馬錫等知名機構紛紛跟進。

本輪融資最突破性的變化，是 OpenAI 首次向個人投資者開放認購，通過三家銀行渠道募得逾 30 億美元，同時被納入「木頭姐」凱西·伍德旗下 ARK Invest 管理的多隻 ETF，其旗艦產品 ARK 創新 ETF 將獲得約 3% 的 OpenAI 曝險，這也是該基金首次將私人公司股權納入持股。

企業客戶成成長新引擎，產品線 All in 超級應用

在公佈融資的同時，OpenAI 還公佈了營收與用戶最新數據：公司月營收已達 20 億美元， 2024 年全年營收為 131 億美元。

OpenAI 的收入來源核心支撐來自三大板塊：

ChatGPT 付費訂閱服務

作為其核心收入支柱，目前已累積逾 5000 萬付費訂閱用戶，每週活躍用戶超 9 億。OpenAI 聲稱 ChatGPT 的月度網頁訪問量和行動會話量是產業第二名的 6 倍，用戶使用時長是第二名的 4 倍，也是所有其他 AI 應用總和的 4 倍。

企業端服務

目前企業端收入佔比已超 40% ，通過 API 接口授權、定制化模型服務等形式，深度綁定各類企業客戶。OpenAI 表示，企業客戶貢獻的營收佔比已超過 40% ，預計年底前將與消費者業務持平。API 每分鐘處理的 token 數量超過 150 億，Codex 週活躍用戶超 200 萬，過去三個月成長 5 倍，月增長率超 70% 。

廣告業務

今年 2 月，該公司開始向非付費用戶推出廣告，儘管仍處於起步階段，但年化收入已突破 1 億美元，成為未來營收成長的重要補充。

與此同時，隨著模型能力持續提升，OpenAI 認為瓶頸已從智能本身轉向易用性。用戶不再需要彼此孤立的工具，而是需要一個能理解意圖、跨應用執行任務的統一系統。為此，OpenAI 計劃將 ChatGPT、Codex、瀏覽功能及更廣泛的智能體能力整合至單一平台，打造一個超級應用。

統一界面可將模型能力的提升直接轉化為用戶採納，消費端產品的使用習慣也將自然延伸至企業場景，成為企業級應用的入口。同時，單一產品界面能加快迭代速度、協調功能發布節奏，並充分挖掘智能體工作流的價值。

最終形成一個緊密的閉環：基礎設施驅動智能，智能驅動智能體，產品則使這些智能體在全球落地。

從千億融資到超級應用，OpenAI 所傳達出來的訊號都在指向一件事：用資本結構錨定預期，用產品戰略講清故事，用商業數據證明落地。當這三條線同時收束，IPO 的鐘聲也就不遠了。

《虎嗅網》授權轉載

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對於職場工作者，我覺得可以大大增加工作效率。比方說我之前有朋友在行銷代理商時，他有跟我說他有一個每天早上都一定要做的工作，過程很繁瑣需要花很多時間整理資料，這個任務是每天需要抓取產業相關且比較熱門的新聞，整理後提供給客戶。那個流程非常繁瑣：每天固定時間開幾個媒體站、找關鍵字、整理標題摘要，最後還要補上輿情與簡短 insight。

現在有了 AI 的幫助，其實就可以請 AI Agent 每天幫你整理特定產業、特定媒體圈的重大新聞，甚至還能加上大眾/社群對新聞的評論輪廓。最後由人來產出最終的 insight，就能大幅減緩大量重複性工作，把時間留給最有價值的「判斷與策略」。

本文要介紹 OpenAI 推出的 ChatGPT Atlas，它是什麼、亮點功能有哪些、實際體驗如何，同時也會把 ChatGPT Atlas 和 Chrome 做對照，最後簡單列出其他值得一試的 AI 瀏覽器。

什麼是 ChatGPT Atlas？ 

ChatGPT Atlas 是 OpenAI 推出的「內建 ChatGPT 的瀏覽器」，主打在任何網頁都能取得即時回答、摘要與智慧協助。目前官方下載頁面也說明 Atlas 仍以 macOS 版本為主。

如果你是職場新鮮人或想用 AI 提升效率的人，Atlas 的定位就是要讓你把 AI 變成你每天上網工作的「貼身助手」，縮短搜尋、整理、寫作的切換成本，甚至還可以使用Atlas 中的代理模式，讓 AI 幫你執行該做的事。

ChatGPT Atlas 功能

1）在網頁上直接取得摘要與解答

Atlas 最大的吸引力在於：你不需要在瀏覽器與 ChatGPT 視窗之間來回切換。看到長文、法規、研究報告、競品頁面時，直接把問題丟給內建 ChatGPT，就能快速得到摘要、重點整理與解釋。

舉例來說，如果我最近在研究「211 餐盤」是什麼，我在看網路上的文章或報告時，就可以一邊開著側欄的 ChatGPT，然後直接問它：如果要實踐這樣的一個方法，該怎麼去設計？或者是請它幫我整理這篇文章的重點。

對每天需要吸收大量資訊的人來說，這會顯著降低閱讀成本。

2）「瀏覽器記憶」：把你看過的內容變成可重用資產

OpenAI 認為 Atlas 會隨著使用時間變得更聰明、更實用，關鍵就在「瀏覽器記憶」：它能記住你造訪網站的上下文，必要時再調用，且完全由你選擇是否啟用、如何管理與刪除。

實際好處是，你可以把自己每天看過的產業報告、新聞、競品動向，變成「可被召回」的知識庫，而不是看完就忘。對職場新鮮人來說，這能讓你在短時間內累積「資料庫」，進而更快產出想法。

但是！雖然「記憶」很方便，但遇到敏感資訊（公司內部資料、客戶敏感內容）仍建議謹慎控制哪些網站允許 AI 讀取，並善用記憶管理與清除功能，通常要使用 Atlas 時可以先問看看公司內部能不能允許使用。

3）Agent Mode（代理模式）：AI 幫你「動手做」工作流程

除了摘要、整理，Atlas 還有更進一步的「Agent Mode」。

Agent Mode 能把瀏覽上下文納入，提升速度與實用性，適合用來做研究分析、自動化任務、規劃活動或預約。

比方說，如果你近期有規劃旅遊，就可以跟他說你的日期、希望的旅遊節奏，以及你介意的一些重點，接著請他幫你規劃整個行程，包含機票、飯店以及所有過程中需要的票券，他甚至都可以幫你比價挑選最適合的，但是「刷卡下單」的部分，台灣還沒有支援（需要等 Open AI 開啟 Operator 功能）。

與 Google Gemini in Chrome 的差異

講完 Atlas，絕對不能漏掉大家最熟悉的 Chrome 加上 Gemin 的組合。

如果 Atlas 像是隨行祕書，Gemini 就更像是個精通 Google「大管家」，畢竟生態圈整個最完整的就是 Google 家族了。

兩大巨頭誰最適合你？一張表看懂！

比較項目	ChatGPT Atlas (OpenAI)	Google Gemini (Chrome)
核心優勢	寫作與產出強：邊看網頁邊改稿非常絲滑。	資訊整理強：擅長跨分頁彙整與 Google 生態整合。
殺手鐧功能	Agent Mode：幫你自動操作網站、比價，但目前還無法幫你刷卡下單。	Personal Intelligence：懂你的信件、日曆與文件。
適合場景	內容創作、深度研究、需要 AI 記住個人偏好。	行政庶務、跨文件比對、高度依賴 Google 工具。
硬體限制	目前限 macOS (M 系列晶片)。	跨平台，Windows/Mac/手機都行。
評分	不需要額外開分頁，還有代理模式請 AI 做我做事。	目前上手最快、最泛用最常用還是這個。

還有哪些值得試試的「AI 瀏覽器」？

除了這兩個大家最常討論的，如果你有特殊需求，這幾個也是我的口袋名單：

1. Microsoft Edge (Copilot)： 如果你的公司是微軟派，這絕對是首選，它的側邊欄跟 PDF 理解能力非常穩。
   
2. Perplexity Comet： 如果你需要引用正確來源，用這個就對了。它不只給你答案，還會列出 1、2、3、4 個來源連結，讓你點回去檢查。
   
   對於怕 AI 亂講話（幻覺）的人，我覺得可以試看看這個工具。

結語：沒有最強的工具，只有最會組合工具的人

看到這裡，你可能會想問：「所以我到底該下載哪一個？」老實說，在 AI 發展速度像坐火箭一樣的現在，我不建議把自己侷限在單一工具的「同溫層」裡。

「小孩子才做選擇，聰明的工作者會根據情境切換工具。」

AI 瀏覽器的出現，本質上是為了幫我們把那些「勞力密集」的點擊、複製、貼上自動化。當你不再被瑣事綁架，你才能把腦袋留給最有價值的洞察與決策。

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編按：2026/03/25 更新
OpenAI 已透過 Sora 官方帳號宣布「告別 Sora」，並表示後續將再公布 App 與 API 的下線時程，以及使用者作品保存方式，但目前尚未提供具體關閉日期。多家外媒同日引述消息指出，這波調整不只影響 Sora 獨立 App，也可能波及相關開發者服務與 ChatGPT 內的影片生成功能。整體來看，OpenAI 正把資源從高成本的影片生成業務，轉向企業應用、程式工具與整合型「超級 App」布局，因此本文也同步更新標題與內容方向。

AI 影片生成正快速改變全球影音產業，而 Sora 2 無疑是這股浪潮的最前線。這款由 OpenAI 推出的新一代 AI 影片工具，不僅將畫質、動態與聲音同步推向全新高度，更讓「人人都能創作高質感短片」成為現實。

截止目前，台灣用戶想要使用 Sora 2 仍得要再等等，因為目前除了有地區的限制（須使用 VPN 跳至北美），還需要邀請碼才能加入。本文將告訴你：Sora 2 和前一代到底差在哪？台灣用戶要怎麼下載、註冊？邀請碼到底去哪裡拿？

這篇完整整理 Sora 1 vs Sora 2 功能差異、下載與註冊步驟、App 介面介紹與邀請碼申請教學，一步步帶你突破限制、搶先體驗這款最強 AI 影片生成工具。

Sora 2 是什麼？最新版本差異與功能更新

Sora 2 是 OpenAI 在 2025 年推出的下一代影片生成模型，從原本的「研究預覽」正式進化為一般使用者也能上手的影音創作工具。除了影像品質提升外，Sora 2 最大的特色，是能一次生成畫面、人物動作、環境聲音與對話，不需要再另外剪音軌，大幅降低影片製作門檻。

目前 Sora 2 採「逐步開放」方式，iOS App 與官方網站 sora.com 都能使用，但仍需符合地區限制與邀請碼條件，Plus／Pro／企業方案用戶優先開通。

Sora 2 功能升級有哪些？四大重點一次看

Sora 2 相比最初版本，新增多項針對影音創作的核心功能，包含動作細節、物理效果、影像穩定度以及音訊生成能力。新版本能更自然處理光影、材質、人體動作與物件互動，例如籃球彈跳、水花散開、人物奔跑時的重心變化等，都比舊版更接近真實物理，影片流暢度也明顯提升。

Remix 功能介紹：用別人的影片做二創，快速產出新版本

Remix 是 Sora 2 其中最受討論的新功能。使用者可以直接選擇平台上任一影片，保持原本的鏡頭運動與場景結構，再重新換角色、換風格或延伸劇情。

對不擅長寫 prompt 的使用者來說，Remix 就像「現成模板庫」：看到喜歡的影片，只要點選 Remix，就能用同一個腳本框架產出自己的版本。品牌與創作者則能用 Remix 辦活動或發起二創挑戰，提升社群互動性。

實用技巧 Tips：

1. 從模板挑選開始：在 Sora 2 應用／社群裡找到一支影片你喜歡其節奏或運鏡，點選 Remix。這比從完全空白起手容易得多。

2. 一步步改動：先只改一個元素，例如「同樣鏡頭，改為傍晚黃昏光線」或「同一角色，換背景風格為像素藝術」—這樣能提升成功率。

3. 控制複雜度：避免一次加入太多變動（人物、場景、鏡頭都改），尤其動作複雜或物理互動強的場景，改動越大成功率越低。

4. 原版本再 remix：當你得到一支「不錯」的影片後，可將其鎖定為參考版本；接著從此版本再開 Remix 做改進。

5. 針對社群趨勢改動：你可以觀察 Sora 2 社群熱門影片，然後 Remix 加上你的風格；這樣更容易擴散。

以下影片為 Sora 官網範例影片，讀者可從以下 prompt 稍作改動，Remix 出自己版本的內容。

Prompt：

「主要目標與視覺內容

第一眼印象：一隻巨龍掠過鋸齒般的冰刺，翅膀尖端捲起雪霧漩流；仔細觀察的細節：冰川的破碎冰層崩裂，落入湛藍的峽灣裡，琥珀色夕陽打在龍身上，結著冰霜的鱗片邊緣勾勒出光暈。表情：掠食者鎮定/游刃有餘的力量感。

格式與風格
5.0秒；4K；180°快門；模擬大尺寸數位感光元件，呈現細微銳利對比；極細膩的顆粒感；有限制的雪地反光光暈；沒有畫面微晃效果。

鏡頭與濾鏡
主鏡頭：50mm 球面鏡頭，安裝在機頭的陀螺儀空拍平台上 (平行跟拍，移動軌道帶一點向內弧度)。濾鏡：Black Pro-Mist 1/8；圓偏光鏡降低雪地的刺眼反光，同時保留閃閃發亮的效果。」– 完整 Prompt 點此

——————– 影片檔案較大，請耐心等待緩衝 ——————–

Cameos 功能介紹：讓你「本人客串」AI 影片的臉與聲音

Cameos 是 Sora 2 新增的「真人入鏡」功能。使用者先錄一小段影片與語音，系統會建立個人的臉部特徵與音色模型。之後在所有生成的影片中，Sora 就能重建你的臉、聲音與表情，讓你以不同角色、角度或場景方式出現在 AI 影片裡。

Cameos 具備完整授權控制，使用者可自行決定只有自己使用、與朋友共享，或公開給全平台使用。這項設定避免未授權的人臉套用問題，也讓個人肖像在 AI 環境中更容易管理。

隱私與安全規則：真人影像只能透過 Cameos 使用

Sora 2 對真人影像的使用有明確限制：一般圖片上傳若包含真人，系統會直接拒絕生成。若要在影片中呈現真實人物，唯一合法方式就是透過 Cameos，並由當事人提供明確授權。

此外，所有 Sora 2 影片都帶有動態浮水印，方便辨識 AI 生成內容。使用者也能隨時刪除或撤回自己的 Cameo，既能用 AI 客串影片，也能保留基本的隱私控制。

Sora 1 vs Sora 2：功能升級全解析

當 OpenAI 在 2024 年推出 Sora 1 時，AI 影片生成就已經造成科技圈一陣震撼。只需輸入簡單英文描述，就能產生十秒鐘左右的短影片。許多創作者因此開始用 AI 來做動畫、行銷素材，或做為腳本分鏡練習。

但如果你用過 Sora 1，一定會發現它還有不少限制。最明顯的，影片畫質偏低、細節常模糊，角色動作和表情偶有僵硬、不連貫。最讓人詬病的是只能做無聲影片，想加背景音、對白只能自己後製。

同時 Sora 1 的物理模擬也還不夠真實，像是角色跑步、投球時，物體容易漂浮或穿幫，鏡頭切換也不自然。

隨著 2025 年 Sora 2 問世，這些痛點幾乎一口氣全部升級。Sora 2 的畫質大躍進，最高可達 4K，畫面細緻連光影都接近電影級別。更驚喜的是它直接內建同步音訊生成，不管你輸入什麼主題，AI 都會自動生成合適的配樂、環境音、人物對話與音效。

此外，物理模擬、鏡頭運動、角色一致性、動畫流暢度全都明顯提升，AI 輸出的故事片段更貼近現實。

Sora 1 和 Sora 2 詳細比較表

Sora 2 不只是畫質升級，而是從「工具」進化成「AI 影音社群平台」。
它讓創作、分享與互動都更直覺，也讓新手能更快上手。

誰可以使用 Sora 2？支援平台、開放區域與邀請碼條件

目前 Sora 2 採「分階段開放」，以美國、加拿大等地區的 iOS App 為優先，限定 ChatGPT Plus、Pro、Team 與 Enterprise 方案使用者申請。在網頁版 sora.com，也同樣需要登入、通過資格審核，並輸入專屬邀請碼後才能開始使用。

若是企業或團隊用戶，也可透過 Microsoft 365 Copilot 或相關合作方案取得存取權限。

台灣用戶可以下載 Sora 2 嗎？

Sora 2 初期只能有北美地區可以下載，台灣網友要嚐鮮還得使用 VPN 跨區。而現在台灣也可直接在 App Store/Google Play 直接下載到 Sora APP，而且不需要邀請碼就能開始使用。

Sora 2 邀請碼取得與申請教學（已不需要邀請碼）

如果你研究過 Reddit、Twitter（X）、Discord 相關討論區，就會發現 Sora 2 目前最熱門的問題就是「邀請碼怎麼拿？」

邀請碼規則（已不需要邀請碼）

• Sora 2 採嚴格邀請制，每位新用戶註冊後獲得 4 組推薦碼（invite code）。
• 每組推薦碼只能給一位新用戶，限美/加地區使用，無法重複或轉賣。
• 官方嚴禁推薦碼販賣、破解。出現違規行為會導致帳號停權、邀請碼失效。
• 知名社群（如 Reddit r/OpenAI、Discord Sora Group）偶爾有分享，但通常一貼出就瞬間搶完。

Sora 2 使用注意事項

經過實際體驗，Sora 2 的生成能力確實強大，但也有幾個重點需留意：

影片生成速度

• 每支影片長度預設約 8~12 秒（支援 9:16 直式畫面）
• 普通 prompt 生成約 2~5 分鐘內完成，遇熱門時段或複雜場景需等待排隊
• 預覽滿意後可一鍵下載或發佈

   

限制說明

• 每日可生成次數有限，依帳號等級與地區而異
• 無法上傳真人肖像、敏感內容會自動過濾
• AI 支援英文 prompt，中文需翻譯（系統自帶中翻英功能）

  你只需要寫幾句簡單的指令，就可以生成影片了，舉例來說我的指令：
  

  「狗狗開車被臨檢，警察說：『駕照拿出來』，狗狗就馬上開車逃跑。」

  短短幾句話就可以生成底下的影片（影片有經過壓縮）：

Sora 2 的誕生，正在徹底顛覆我們對影片創作的想像，也讓「人人都能製作高品質短片」成為現實。從過去只能仰賴專業剪輯軟體與團隊，到現在只需一支手機、一句 prompt，就能生成屬於自己的 AI 影片，這樣的創新真的讓人興奮。

希望你看完這篇文章後，不僅清楚了解 Sora 2 的功能升級與差異，更重要的是 ….已經學會如何取得邀請碼，並且開始製作各種影片！

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本文將告訴你：

1. 這筆交易到底買了什麼、何時會完成？
2. Grab 到底是什麼公司，為什麼會選台灣？
3. 這樁併購之後，對消費者、商家與外送員會有什麼實際影響？

Grab 併購 foodpanda 重點：6 億美元買下台灣外送業務，最快 2026 下半年完成

Grab 與 Delivery Hero 已達成協議，Grab 將以 6 億美元、以 cash-free debt-free basis 的方式收購台灣 foodpanda 外送事業。Grab 指出，這筆交易仍須經主管機關核准，預計於 2026 年下半年交割；交割完成後，Delivery Hero 也會在過渡期間提供支援服務，協助平台轉換。

從財務角度看，這不是 Grab 買下一個單純燒錢的平台。根據 Grab 公告，foodpanda 台灣業務 2025 年商品交易總額（GMV）約 18 億美元，且在未分攤 Delivery Hero 集團成本前，已經達到調整後 EBITDA 獲利。預估這筆交易到了 2028 年，至少可額外貢獻 6,000 萬美元的調整後 EBITDA。

若拿 2024 年 Uber 曾提出的 9.5 億美元收購價相比，Grab 這次的 6 億美元明顯更低。這次交易價格較低，背後既有監管因素，也有賣方資本配置考量：

• Uber 先前已因壟斷疑慮被公平會擋下，讓潛在買家變少。
• Delivery Hero 已表明，出售台灣業務是其 ongoing strategic review 的第一步，並將把資金用來強化資本結構。

何時完成收購？會不會被公平會擋？

時程：最快 2026 年下半年交割，2027 年初前完成平台轉移

目前官方時程相對明確。Grab 預計在 2026 年下半年完成交割，並以 2027 年初前完成 foodpanda 用戶、商家夥伴與外送夥伴全面移轉到 Grab App 為目標。也就是說，短期內 foodpanda 不會立刻消失，整合會有一段過渡期。

foodpanda 也已對用戶說明，在交易正式完成前，平台服務將維持正常運作，pandapro 會員、胖達幣、優惠券與帳號資料保護都不受影響。這代表至少在主管機關審查完成前，一般消費者的使用體驗不會立刻改變。

會不會被公平會擋？機率比 Uber 案低，但不是完全沒有變數

從競爭法角度來看，Grab 案和 Uber 案最大的差別，在於「買方原本在台灣有沒有市場地位」。2024 年公平會禁止 Uber Eats 併購 foodpanda，理由是兩者本來就是台灣外送市場最大的兩個平台，結合後市占率將超過 9 成，且公平會認定業者提出的矯正措施不足以維持競爭，因此依《公平交易法》第 13 條第 1 項禁止結合。

但 Grab 在台灣外送市場原本幾乎是零市占，因此若只看「外送市場集中度」這一點，它面臨的公平會壓力通常會比 Uber 小得多。也正因如此，市場普遍認為 Grab 案比 Uber 案更有機會過關。

不過仍存在以下審查風險：

1. 主管機關仍會檢視這筆交易是否改變台灣外送市場競爭結構。
2. Grab 的股東結構中包含 Uber、SoftBank、Toyota 等大型機構投資人，而外界也持續關注其早期投資脈絡中涉及滴滴等中資背景的討論，未來是否延伸到投審、資安或資料治理層面的審查，仍有待正式送件後由主管機關認定。

Grab 是什麼公司？為何這次首選台灣？

Grab 何時成立？

Grab 成立於 2012 年，最早從馬來西亞起家，創辦人是 Anthony Tan（陳炳耀）與 Tan Hooi Ling（陳慧玲）。公司早期以叫車服務切入，之後逐步擴展到外送、雜貨配送、支付、貸款、保險等服務，成為東南亞最具代表性的超級 App 之一。

Grab 目前在哪些國家營運？

根據 Grab 2025 年年報，Grab 目前在東南亞 8 個國家、超過 900 個城市提供服務，涵蓋柬埔寨、印尼、馬來西亞、緬甸、菲律賓、新加坡、泰國與越南。這次若順利完成收購台灣 foodpanda，台灣將成為 Grab 第 9 個市場，也是第一個東南亞以外的市場。

Grab 股東有誰？

若從持股結構來看，Uber Technologies 是 Grab 的重要機構股東之一，另外主要機構股東還包括 SoftBank 相關投資主體、Toyota、MUFG、BlackRock、Morgan Stanley 等。這也是為什麼這次交易特別引人關注，因為 Uber 一方面是 Grab 的股東，另一方面又是台灣外送市場的直接競爭者。

不過需注意，持股不等於控制權。Grab 採雙層股權設計，創辦人 Anthony Tan 透過 Class B super-voting shares 持有遠高於經濟持股的表決權。根據《The Business Times》引述 Grab 文件，Anthony Tan 在 2024 年底雖僅持有約 3.7% 股份，但表決權達 63.2%，2026 年 3 月股東同意提高 Class B 股每股投票權後，他的表決權甚至可升至 74.9%。代表 Uber 雖是大股東，但 Grab 的實際控制權仍高度集中在創辦團隊手上。

Grab 為何首選台灣？

站在 Grab 的角度，台灣之所以吸引人，不只是因為市場已成熟，更因為它具備多個與 Grab 既有能力相匹配的條件。

首先，Grab 在官方說法中強調，台灣人口約 2,300 萬，對 mobile-first 服務需求強，且高密度、交通繁忙的都會環境，與 Grab 長期經營東南亞大城市物流的經驗高度相容。其次，Grab 內部簡報也把台灣定義為「高價值市場」：城市密度高、家戶收入在其服務區域中僅次於新加坡、單人戶比例高，都有利於外送需求與配送效率。

更現實的一點是，foodpanda 台灣本身就是成熟資產。Grab 公告顯示，foodpanda 台灣 2025 年 GMV 約 18 億美元，且已在調整後 EBITDA 基礎上獲利；完成收購後，Grab 將立即取得台灣 21 個城市的服務據點，而非從零建立品牌、商家與外送員網路。

另一方面，Grab 自身的財務條件也比過去更適合啟動大型併購。Grab 2025 年不只繳出首次全年淨利，全年營收達 33.7 億美元，並同步宣布新的 5 億美元庫藏股計畫。這表示它並不是在虧損壓力下被迫擴張，而是在財務體質改善後，主動尋找下一個成長市場。

foodpanda 近年合併大事紀

若要看懂這次交易，foodpanda 的歷史脈絡也很重要。

2012：foodpanda 成立並進入台灣

foodpanda 成立於 2012 年，於同年進入台灣市場，之後花 7 年時間完成全台 21 縣市外送覆蓋，並在 2019 年進一步擴展至生鮮雜貨配送。

2016：Delivery Hero 收購 foodpanda

2016 年 12 月，Delivery Hero 宣布簽署最終協議收購 foodpanda。對 Delivery Hero 而言，這筆交易的意義在於補上亞洲與中東北非等市場版圖，強化全球外送布局；對 foodpanda 而言，則是正式納入 Delivery Hero 旗下，成為其在亞洲的重要品牌。

2024：Uber 宣布收購 foodpanda 台灣業務

2024 年 5 月，Uber 曾宣布擬以 9.5 億美元收購 foodpanda 台灣業務，另行投資 3 億美元認購 Delivery Hero 新股。當時市場一度認為，這將使台灣外送市場從雙雄競爭走向高度集中。

2024 年底：公平會否決 Uber 併購案

2024 年 12 月，公平會正式禁止 Uber Eats 與 foodpanda 的結合案，主因是兩家平台合併後市占率將突破 9 成，其他競爭者難以制衡，且業者提出的矯正措施不足以回復競爭。

2025：Uber 終止交易並支付分手費

2025 年 3 月，Uber 宣布終止收購 foodpanda 台灣業務，並依合約支付約 2.5 億美元終止費。這筆高額分手費，也讓 foodpanda 台灣在出售未果之後，仍保有一定財務緩衝。

2026：Grab 以 6 億美元接手

到了 2026 年 3 月，Grab 宣布以 6 億美元收購台灣 foodpanda 外送事業。這次最大不同在於，買方不再是台灣既有雙雄之一，而是尚未進入台灣外送市場的區域型平台。也因此這筆交易的監管邏輯，與 Uber 案不同。

併購後會有什麼影響？

對消費者：短期幾乎不變，長期看整合是否順利與競爭是否持續

對一般消費者來說，在交易正式完成前，foodpanda 服務照常、會員權益照常、優惠券與點數照常，用戶現階段不需要急著轉平台，也不必擔心帳號資料立刻被改動。

但若把時間拉長來看，未來仍有幾個值得觀察的重點：

1. 平台介面與使用體驗可能逐步改變
Grab 已表示，未來將把 GrabMaps、個人化餐廳推薦、AI 商家助理、即時銷售分析等技術帶進台灣，並以 2027 年初前完成平台移轉為目標。這代表未來消費者看到的，可能是整個外送介面、推薦邏輯與下單體驗都逐步改成 Grab 版本。

2. 市場競爭理論上仍會存在
過去 Uber 併購 foodpanda 之所以被擋，關鍵就在於合併後市場可能走向單一主導；但 Grab 入場後，表面上仍維持兩大平台競爭。對消費者來說，這通常比一家獨大更有利，因為平台仍需要在價格、優惠、配送速度與訂閱服務上彼此競爭。

3. 真正考驗在於能不能把既有用戶留住
即使交易完成，也不代表 foodpanda 的用戶一定會自然轉到 Grab。若未來平台轉換過程出現服務斷層、App 體驗不佳，或品牌轉換不夠順利，消費者仍可能直接流向 Uber Eats。這會是 Grab 接下來最重要的執行挑戰之一。

對外送員：短期先求穩定，長期關鍵在制度整合與外送專法

對外送員而言，現階段最在意是收入會不會受影響、接單制度會不會變、保險與保障會不會縮水。目前從官方說法來看，短期的基調仍是先維持穩定：

1. 交易完成前，既有權益原則上維持不變
foodpanda 表示，在主管機關審查期間，外送夥伴權益保障仍是優先事項；Grab 也強調，整合過程中將維持高水準服務，並逐步把外送夥伴移轉到 Grab 平台。

2. 若整合順利，外送效率理論上有機會提升
Grab 一直強調自己擅長用 AI 調度、商家工具與更高密度的訂單管理來提升平台效率。如果這套系統成功導入台灣，理論上外送員在相同上線時間內，有機會接到更多單、提高整體配送效率。

3. 真正的不確定性出現在平台轉換期
外送員之後真正要面對的，可能是一連串制度調整，包括：

• 帳號如何遷移
• 接單系統是否改變
• 評分與獎勵制度是否延續
• 原本熟悉的派單邏輯是否被重寫

4. 外送專法上路後，影響可能比併購本身更深
另一個不能忽略的變數，是台灣外送專法。未來平台在最低保障、保險、費率透明度等面向的責任都可能提高。這代表外送員未來面對的，是整個制度環境的變動，至於新增成本最後由平台、商家還是外送員吸收，仍有待後續觀察。

結語

表面上看，這是一筆 6 億美元的外送併購案；但拉高一層來看，它其實不只是一場單純的交易。這筆出售，是 Delivery Hero 啟動策略檢視後的重要一步，背後反映的是資產處分與資本結構調整的考量。對 Grab 而言，這不只是首次跨出東南亞，更是一次把超級 App 模式、AI 工具與外送營運經驗複製到新市場的實戰測試。放到台灣市場脈絡中看，這也代表外送產業不會走向 Uber 一家獨大，而是進入另一輪新的雙強競爭。

至於結果是否真能如 Grab 預期般順利，接下來還得看兩件事：一是主管機關是否放行，二是 Grab 能不能把 foodpanda 既有的用戶、商家與外送員穩穩接住。這樁交易現在才剛開始，真正的考驗，反而是在核准之後。

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當「機櫃」成為新的計算單元

黃仁勳首先指出，運算的模範樣式已經徹底改變。過去，勝利的標誌是打造最強的晶片；但現在，問題大到無法裝進單一硬體。為了解決這點，NVIDIA 採納了所謂的「極端協同設計」（Extreme Co-Design）。

這意味著工程師不再只關注晶片本身，而是將焦點擴展到整個軟硬體堆疊：從 GPU、CPU、記憶體、冷卻系統到機櫃架構，甚至是整個數據中心。黃仁勳解釋，當你把一萬台電腦連在一起，如果沒有極端的整合，通訊的瓶頸會讓運算效率停滯不前。他眼中的「電腦」不再是桌上那台主機，而是整座消耗吉瓦（Gigawatt）等級電力的「AI 工廠」。這種從零件到系統的垂直優化，正是 NVIDIA 能在摩爾定律放緩之際，依然實現算力指數級成長的關鍵。

管理的工程學：60 名下屬與「光速」思考

在管理上，黃仁勳同樣展現了異於常人的工程邏輯。他擁有超過 60 名直屬下屬，且從不進行「一對一」面談。對他而言，資訊的孤島是創新的敵人。他在公共場合或集體會議中進行「推理」，將自己的見解與決策過程透明地展示給團隊，從而形塑整家公司的信念系統。

他提出了一個獨特的管理標竿——「光速」（Speed of Light）。這不是比喻，而是要求團隊思考：在不違反物理定律的前提下，這項技術或流程的最快極限是什麼？如果現狀需要 74 天，而物理極限只需要 6 天，那麼剩下的 68 天就是待消除的浪費。這種對物理極限的追求，讓 NVIDIA 得以在供應鏈、研發與執行力上，始終保持超乎常人的韌性與速度。

存亡邊緣的豪賭——CUDA 與痛苦的磨練

NVIDIA 的成功並非一帆風順。黃仁勳在訪談中坦言，若能重來，他可能不敢再創立這家公司，因為過程中的痛苦與羞辱比想像中多出百萬倍。

其中最具代表性的決策，莫過於 20 年前強行將 CUDA 架構放進消費級的 GeForce 顯示卡中。當時這個舉動吃掉了公司所有利潤，讓市值暴跌。但他深信，計算平台的價值在於「裝機量（Install Base）」。他以近乎偏執的意志力，在沒人看好、沒人使用的情況下，默默耕耘了十年，直到深度學習革命爆發，CUDA 瞬間成為全球開發者唯一公認的標準。這段歷史展示了黃仁勳對未來的深刻推論：他不是在搶奪現有的市場，而是在發明一個尚未存在的未來。

從寫程式到定義規格

面對大眾對 AI 取代工作的焦慮，黃仁勳給出了一個樂觀且務實的觀點。他認為計算已經從「檢索型」轉向「生成型」，電腦不再只是數據的倉庫，而是生產智能的工廠。

他斷言，未來的程式設計將不再是學習 C++ 或 Python，而是「規格制定（Specification）」。當每個人都能用自然語言與 AI 協作，全世界的程式設計師將從 3,000 萬人暴增至 10 億人。木匠、農夫、醫生成為新的「建築師」，他們利用 AI 處理瑣碎的任務，將心力專注於創新與問題解決。他強調，智能將成為廉價的商品，但「人性」——包含共情、決心與對痛苦的耐受力——才是未來最稀缺且珍貴的價值。

知識的傳承與人類的無限可能

在訪談的最後，話題轉向了生命與死亡。黃仁勳對死亡的態度與他的工作一樣充滿活力：他不相信所謂的「接班人計劃」，因為真正的接班不該是權力的移交，而是「知識的即時傳承」。他要求自己在每一分每一秒，都將所學與思考毫無保留地灌輸給團隊，直到他在工作崗位上倒下的那一刻。

黃仁勳對人類未來抱持著極大的「工程浪漫」。他預見疾病的終結、污染的減少，甚至是人類意識與機器人的結合。他鼓勵每個人擁有一顆「赤子之心」，在面對未知挑戰時，永遠先問一句：「這能有多難？」

從洗碗工到市值數兆美元企業的掌舵者，黃仁勳用他的一生詮釋了 Alan Kay 的名言：「預測未來的最好方式就是發明它。」在這個 AI 時代的黎明，他正帶著 NVIDIA，邀請全人類一起成為未來的發明者。

有興趣的讀者歡迎觀看 YouTube 上 Lex Fridman 的原文訪談！

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演講中，馬斯克正式公布了 TeraFab（兆級晶圓廠） 計畫。它除了是一座工廠，更把 SpaceX、Tesla 與 xAI 三大巨頭的合體，希望利用星艦（Starship）將算力推向永遠陽光普照的太空，並透過 Optimus 機器人開啟一個資源無限的時代。

為了讓讀者更能感受這場將重塑人類未來數十年的戰略規劃，股感將馬斯克的演講內容整理成完整逐字稿，讓你一字不漏地進入馬斯克的世界，見證銀河文明的起點。

歷史上最宏大的「兆級晶圓廠」計畫

有個重要的聲明要宣佈，那就是歷史上目前為止最宏大的晶片製造行動，到目前為止最宏大的一次。一個人們現在可能甚至都還沒想過的層次。我會稱之為一種「背景之外的問題」（out of context problem）。

人類渴望成為一個銀河文明。我想大多數人都會同意，最令人興奮的未來是我們身處星際之中的未來，我們不再永遠受困於一個星球，而是成為跨行星物種，就像讀過最好的科幻小說一樣，比如《星際爭霸戰》（Star Trek）、伊恩·班克斯（Iain Banks）、艾西莫夫（Asimov）或海萊恩（Heinland）。我們想讓這一切成真。不只是小說，而是將科幻轉變為科學事實。那才是令人嚮往、興奮的未來，我當然非常期待。

為什麼我們必須往太空擴展電力？

值得考慮的是，你會如何評價文明？在 60 年代有一位物理學家（我想是俄羅斯人）卡爾達肖夫
（Kardashev）。他在宏觀層面上思考如何衡量任何給定的文明，他說：「如果你是第一型，你正在使用你星球的大部分能量。」事實上，要成為真正的第一型文明，我們還有一段很長的路要走。我們現在使用的能量，只是到達我們星球的太陽能量的一小部分。

但是目前地球只接收了太陽能量的大約五十億分之一。所以太陽真的是巨大的。太陽佔了太陽系中所有質量的 99.8%。所以有時人們會問我，地球上其他的能量來源呢？比如地球上的核融合？嗯，不幸的是那規模非常小，因為太陽佔了太陽系質量的 99.8%，木星大約佔 0.1%，而地球則屬於「雜項」類別。我想卡爾·薩根（Carl Sagan）可能說過，地球就像廣闊黑暗中的一粒微小塵埃，非常非常小。太陽是巨大的。

所以真正擴展文明的方法是在太空中擴展電力。這必然是正確的，因為我們在地球上捕捉到的太陽能量如此之小，因為我們只是這粒微小的塵埃。另一種思考方式是，全人類在地球上產生的電力大約只佔太陽能量的一兆分之一，這意味著如果你將文明的電力輸出增加一百萬倍，你仍然只佔太陽能量的一百萬分之一。考慮到我們在宏大宇宙中是多麼微小，這真的令人肅然起敬。我們經常陷入地球上的這些爭端，當你考慮到宇宙的宏偉時，這些其實都是非常微小的事情。所以我覺得考慮宇宙的宏大以及我們能做些什麼比以前更偉大的事情是很重要的，而不是擔心地球上那些小爭端。那些沒什麼意義。

從月球城市到星際殖民

是的，我們想成為一個向銀河系擴張的文明，擁有讓任何人隨時隨地都能去的太空船。那將會非常史詩。在月球上有城市，在火星上有城市，移民太陽系，並向其他恆星系統發送太空船。這聽起來像是最好的未來。為了做到這一點，我們需要利用太陽的力量。所以，雖然一座兆級晶圓廠（Terafab）非常巨大，每年一兆瓦（Terawatt）的運算量以我們的文明標準來看是巨大的，但它仍然只是通往卡爾達肖夫第二型文明的一小步，而且你甚至還沒在第三型文明掛上號。所以這在當前人類標準下是一件大事，但在宏觀圖景中仍然很小。

三位一體協作：SpaceX、xAI 與 Tesla 的共同使命

而且這對人類來說非常困難。所以要實現這個非常困難的目標，需要 SpaceX、xAI 和特斯拉共同努力，來創造這個史詩般的兆級項目（Terawatt project）。特斯拉、xAI 和 SpaceX 都做到了人們以前認為做不到的神奇事情。這裡有德州超級工廠（Giga Texas）；有正在建造的 Optimus 機器人；有一個全球超級充電網絡。不久前，人們還認為電動車成不了氣候。特斯拉剛開始時，基本上沒有電動車在售。人們說這是不可能的，而現在特斯拉每年生產 200 萬輛電動車。

然後是 xAI，雖然它是一家新公司，現在也是 SpaceX 的一部分，它也以極高的速度建造第一個吉瓦（Gigawatt）規模的運算集群。輝達（Nvidia）的黃仁勳說他這輩子從未見過有東西能建得這麼快。這是來自輝達極高的讚譽。

然後是 SpaceX，我想你們可以自己讀。你們已經知道了。我是說可重複使用的火箭，人們曾說可重複使用的火箭是不可能的，就算你做到了，在經濟上也不可行。結果我們做到了，然後我們讓它在經濟上變得可行。現在我們已經降落超過 500 次了，接著我們做了獵鷹重型火箭（Falcon Heavy），現在我們在做星艦（Starship）。星艦是拼圖中至關重要的一塊，因為為了擴展運算和電力，你必須進入太空，這意味著你需要將大規模載荷送入太空。星艦將實現這一點。

這能讓你對規模有個概念。我們在那裡放了 Optimus，用 Optimus 當作比例參考。Optimus 大約 5 呎 11 吋（約 180 公分）。這讓你對 Starship V3 火箭的大小有個概念。Starship V4 會更長。事實上，V4 會讓 V3 看起來有點矮。所以我們將透過 Starship V3 把送往軌道的載荷從 100 噸擴展到 200 噸。然後你可以看到那是 AI 衛星組的小型版本的大略近似值。大約是 100 kW（千瓦）。圖中按比例顯示了太陽能板和散熱器。出於某種原因，關於太空中的散熱器一直存在一些奇怪的爭論。可以保證的是，SpaceX 擁有 10,000 顆在軌衛星，知道如何在太空進行熱排除。

為何必須打造自己的 TeraFab？

所以你可以看到散熱器相對於太陽能板其實相當小。我們稱之為迷你衛星（minissat），因為它只有 100 kW。我們預計未來的衛星可能會達到兆瓦（Megawatt）級別。所以為了達到每年一兆瓦（Terawatt）的運算量，你每年需要大約 1,000 萬噸的入軌載荷，以每噸 100 kW 計算。我們有信心這是可行的，不需要任何新的物理學或不可能的事情。所以我很有信心 SpaceX 每年能達到 1,000 萬噸的入軌量。然後我們正在建立高達一兆瓦的太陽能。這解決將會解決太陽能發電的問題。

所以，關鍵的缺失環節就是一兆瓦的運算力。目前 AI 運算的輸出大約是每年 20 GW（吉瓦）。這張圖表解釋了為什麼我們需要建造「兆級晶圓廠」（Terafab），因為地球上所有其他的輸出加起來，大約只佔我們需要的 2%。所以如果你把地球上所有的晶圓廠加起來，它們大約只佔我們兆級項目或兆級晶圓廠項目的 2%。

所以，我們當然希望我們現有的供應鏈清楚：我們非常感謝現有的供應鏈，感謝三星（Samsung）、台積電（TSMC）、美光（Micron）等。我們希望他們盡可能快地擴張，我們會買下他們所有的晶片。我對他們親口說過這些話。但是，他們在擴張速度上有一個感到舒適的上限，而那個速度遠低於我們的需求。所以，我們要麼建造兆級晶圓廠，要麼就沒有晶片可用。而我們需要晶片。所以我們要建造兆級晶圓廠。

奧斯汀先進技術中心：一站式的晶片設計與生產

我們將從這裡奧斯汀的一座先進技術晶圓廠開始。我想阿博特州長（Governor Abbott）也在現場。我想感謝阿博特州長和德州政府的支持。在這座先進技術工廠中，我們將擁有製造任何類型晶片（邏輯和記憶體）所需的所有設備，我們還將擁有製造光罩（lithography masks）所需的所有設備。在單一建築中，我們可以製作光罩、製造晶片、測試晶片、再製作另一個光罩，並擁有一個極快的高效率遞迴循環來改進晶片設計。據我所知，世界上沒有任何地方擁有這樣的一切：邏輯晶片、記憶體、封裝、測試，還有光罩製作與改進，就在同一個地方循環。

所以，我們不會只在裡面進行傳統運算。我認為有一些非常有趣的「新物理」是有潛力的，我有信心它會成功。只是時間問題。所以我們將在運算領域挑戰物理極限，嘗試一系列瘋狂的點子。如果你擁有那樣快速的迭代循環，你就能做到。我再怎麼強調都不為過，能夠在同一棟建築內製造晶片、測試、更改設計再造一個，這種重要性是不言而喻的。我認為在這種情況下，我們的遞迴改進能力可能比世界上任何其他地方都要好上一個數量級。

針對 Optimus 的邊緣運算與太空專用晶片

廣義地說，我們預計生產兩種晶片。一種將針對邊緣推理（edge inference）進行優化。這將主要用於 Optimus 和汽車中，特別是 Optimus，因為我預計人形機器人的產量將是汽車的 10 到 100 倍。如果地球上的汽車年產量約為 1 億輛，我預計人形機器人的產量將在每年 10 億到 100 億台之間。那是非常巨大的。所以，特斯拉的目標是製造其中非常顯著的比例。

然後我們需要一種專為太空設計的高性能晶片，它要考慮到太空更艱難的環境，那裡有高能離子、光子、電子累積。太空是一個充滿敵意的環境。所以你想在設計晶片時就為太空進行優化。而且你通常會想讓它運作得比在地球上稍微熱一點，以減少散熱器的質量。有很多限制條件會讓你設計出與地面不同的東西。

為什麼太空才是 AI 算力的終極目的？

對於太空運算，我的猜測是，那是運算力的絕大部分，因為在地球上會受到電力限制。這就是為什麼地面晶片大約是 100 到 200 GW，而太空中大約是一兆瓦（Terawatt）級別的晶片。因為電力限制，地面上可能最後就是這樣。

太空有一個優點：永遠陽光普照。這非常好。我實際上認為，在太空中部署 AI 的成本降到低於地面 AI 的速度，會比大多數人預期的要快得多。我想可能只需要 2 或 3 年，將 AI 晶片送入太空的成本就會低於地面，因為在太空，由於陽光充足，你不需要太多的電池。而且你獲得的太陽能，相較於地面，在太空中至少會多出五倍或更多，因為你沒有大氣衰減、沒有晝夜循環，也沒有季節性。而且你總是正對著太陽，所以你在那一點上真的最大化了太陽能。

而且太空太陽能的成本實際上低於地面太陽能，因為你不需要厚重的玻璃或框架來保護它免受極端天氣的影響。所以，一旦入軌成本降到一個低數值，把 AI 放在太空就變得非常有說服力。基本上這變成了一個不需要多加思考的選擇。此外，隨著你進入太空，你會獲得規模經濟，事情會隨時間變得更容易。而當你試圖在地面放置越來越多的電力時，你會耗盡空間，用光容易開發的地點，然後你會遇到更高層次的「鄰避效應」，沒人想要那東西在自家後院。所以實際上在地球上增加電力會隨時間變得更難、更貴，但在太空卻會變得更便宜、更容易。

月球電磁投射器的藍圖

所以，你們剛剛看到的是——因為你們一定在想，兆級（Terawatt）之後要做什麼？。如何達到拍瓦級（Petawatt，千兆瓦）？答案是，透過在月球上安裝電磁質量投射器（mass driver），配備機器人、Optimus，顯然還有很多人類，來實現這一目標。有了它，可以創造出拍瓦級的運算力並將其送往深空，因為月球沒有大氣層，且重力只有地球的六分之一。所以你在月球上不需要火箭。你字面上可以直接在表面將它加速到逃逸速度。這再次降低了利用能源的成本，並使你能夠做到比兆級大一千倍的規模。

當然，我最想看到的未來是，看到月球上的質量投射器，因為那將會無比壯觀。那應該有望讓我們至少達到太陽能量的一百萬分之一。想到這裡就覺得自己很渺小。但是，太陽能量的一百萬分之一將會比地球現在的經濟規模大一百萬倍。人類再向外擴展到行星、到其他恆星，創造出我能想像到的最令人興奮的未來。

AI 與機器人開創星際未來

這看起來有點像《蠢蛋進化論》（Idiocracy）的開場，麥克·賈吉（Mike Judge）開啟了一個驚人富足的時代。顯然，其中的元素包括永續能源、太空旅行、AI 和機器人，為每個人帶來驚人的富足。這真的是通往驚人富足的唯一路徑：AI 與機器人。這不是說它不會出錯，希望它會往好的方向發展，但我認為它大概率會是正確的，那會是一個你熱愛的未來。這是我能想到的最好的未來。

然後我們超越月球、超越火星，我們航向土星環。如果能買到去土星的旅行，不是很神奇嗎？坦白說，我覺得以後一切都會是免費的。聽起來很瘋狂，但如果你擁有一個規模達到當前地球經濟百萬倍的 AI 機器人經濟，字面上任何你想要的需要都能被滿足。只要你能想到，就能擁有。我想伊恩·班克斯在他的《文明》（Culture）系列小說中寫得很對，未來其實沒有金錢，每個人都享有富足。只要你能想到，你就能擁有。這意味著任何人都可以去土星旅行，而不僅僅是少數人。如果你想要，你就能擁有。

加入我們的旅程。幫助我們設計驚人的晶片、製造驚人的晶片，建立一兆瓦的晶片、一兆瓦的太陽能，以及每年 1,000 萬噸的入軌載荷。謝謝大家。

股感也附上在 X 上的 TeraFab 發布會連結，有興趣的話可以點進網址直接觀看原片！

https://x.com/i/broadcasts/1yKAPMzlvgWxb?s=20

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黃仁勳在演講中大膽預測，至 2027 年，全球 AI 基礎設施的需求將高達至少 1 兆美元。為了支撐這個龐大的 AI 帝國，NVIDIA 提出了五大核心技術支柱，並宣示企業 IT 將從傳統的「軟體即服務（SaaS）」全面轉型為「代理程式即服務（AaaS）」。在這篇文章中，股感將從技術架構、資料處理、軟體生態系到實體機器人，深度拆解 NVIDIA GTC 2026 的核心精華，趕快繼續看下去吧！

運算典範的轉移——「推論」的黃金交叉與 Token 經濟學

過去十年，NVIDIA 引領了現代 AI 的大爆炸，但過去兩年的發展速度卻超越了人類歷史的任何時期。黃仁勳將這段進程分為三個關鍵階段：

1. 生成式 AI 的崛起：ChatGPT 的問世讓 AI 不僅能感知與理解，更擁有了生成獨特內容的能力。NVIDIA 甚至將生成式 AI 與 3D 電腦圖形融合，推出了 DLSS 5（神經渲染技術），讓電腦圖形栩栩如生。
2. 推理能力的進化：隨著 o1 與 o3 模型的出現，AI 學會了反思、自我思考與計畫，能夠將複雜問題拆解為可理解的步驟，使 AI 變得值得信賴且基於事實。
3. 代理式 AI（Agentic AI）的誕生：Claude Code 等模型的出現，讓 AI 能夠讀取文件、編寫程式碼、編譯、測試並自我迭代。人類不再問 AI「是什麼」，而是要求它「創造、執行、建構」。

運算需求暴增 10,000 倍

當 AI 從「感知」走向「行動」，每一次思考、推理與生成都需要進行「推論（Inference）」。黃仁勳指出，推論的轉折點已經到來，這導致所需的運算量增加了大約 10,000 倍。加上使用量增加了 100 倍，整體運算需求在過去兩年內暴增了 100 萬倍。

Token 成為新時代的原物料

在 AI 工廠中，產出的產品就是 Token。未來的運算資源將依據 Token 的吞吐量與速度進行商業分層：低速高吞吐量用於免費層，而超高速、大脈絡長度的 Token 則以高溢價（例如每百萬 Token 150 美元）出售給需要解決關鍵路徑問題的研究人員。企業 CEO 未來最重要的任務，就是緊盯「AI 工廠在固定電力下的 Token 吞吐量與速度」。

資料即根本——cuDF 與 cuVS 重新定義企業資料處理

AI 的強大建立在資料的基礎上。NVIDIA 針對企業的兩大資料型態，推出了革命性的底層加速函式庫：

結構化資料的加速引擎：cuDF

結構化資料（如 SQL、Spark、Pandas）被黃仁勳稱為「企業的根本真相（Ground Truth）」。過去這些資料表由人類與傳統軟體處理，但未來將由速度極快的 AI 代理程式接手。

• 商業應用落地：IBM 的 WatsonX Data SQL 引擎已整合 cuDF。雀巢（Nestle）利用這項技術處理遍布 185 個國家的供應鏈資料，不僅速度提升了 5 倍，成本更降低了 83%。
• 雲端與地端佈局：NVIDIA 與 Dell 合作打造了 Dell AI Data Platform；在 Google Cloud 上加速 Vertex AI 與 BigQuery，並成功為 Snapchat 降低了近 80% 的運算成本。

非結構化資料的語義金鑰：cuVS

世界上高達 90% 的資料（PDF、影片、語音）是非結構化的，過去難以被查詢。NVIDIA 透過 cuVS 向量儲存技術，讓 AI 能夠閱讀、理解並建立索引，將這些沉睡的資料轉化為可搜尋的知識庫。

機密運算（Confidential Computing）的突破

隨著 AI 進入企業核心，資料安全成為首要考量。NVIDIA 的 GPU 是全球首創支援「機密運算」的硬體，確保即使是雲端營運商也無法窺探企業的資料或模型。這項技術促成了與 Azure、AWS 以及 Palantir 的深度合作，讓 AI 平台甚至能部署在完全隔離網路（Air-gapped）的國家級或企業級環境中。

硬體架構的極致工藝——Vera Rubin、Groq 與 NVLink 網路

NVIDIA 秉持「垂直整合、水平開放」的策略，不只做晶片，更打造完整的運算系統。隨著摩爾定律的失效，NVIDIA 透過極致的共同設計（Extreme Co-design），實現了效能的飛躍。

Blackwell 架構的驚人效益

去年發布的 Grace Blackwell 結合 NVLink 72 與 NVFP4（第四代浮點運算 Tensor Core）技術。相較於 Hopper 架構，Blackwell 將推論的每瓦效能提升了驚人的 35 倍，甚至被知名分析師指出實際提升高達 50 倍。這使得 NVIDIA 擁有全球最低的 Token 生成成本。

專為代理式 AI 而生的 Vera Rubin

面對 Agentic AI 需要處理龐大 KV 快取、頻繁存取儲存系統並快速使用工具的需求，NVIDIA 推出了全新平台 Vera Rubin：

• Vera CPU：專為極高單執行緒效能與資料處理設計，是全球唯一採用 LPDDR5 記憶體的資料中心 CPU，其每瓦效能是目前全球 CPU 的兩倍。
• 水冷與無纜線設計：Rubin 系統採 100% 45度溫水水冷設計，且徹底移除了機架內的複雜纜線，使安裝時間從過去的兩天大幅縮短至兩個小時。
• Rubin Ultra 與 Kyber 機架：為了支援更巨大的模型，Rubin Ultra 運算節點透過全新設計的中板（Midplane）垂直插入 Kyber 機架，能在單一 NVLink 域中連接多達 144 顆 GPU。

世紀併購與解耦推論：Groq 晶片的整合

高吞吐量（需要極高 FLOPs）與低延遲（需要極高頻寬）在硬體設計上本是互相矛盾的。為了解決這個物理極限，NVIDIA 併購了 Groq 團隊，將其以 SRAM 為基礎的確定性資料流程處理器（Deterministic data flow processor）整合進架構中。

• Dynamo 作業系統：NVIDIA 開發了名為 Dynamo 的軟體，實現了「推論解耦（Disaggregated Inference）」。
• 協同運作：將需要大量數學運算的「注意力機制（Attention）」交給 Vera Rubin 處理，而將受限於頻寬、需要極低延遲的「解碼與 Token 生成（Decode）」交給搭載 Groq 晶片（LP30 機架）處理。
• 效能狂飆：這套結合方案在兩年內，將單一百萬瓦工廠的 Token 生成率從 200 萬暴增至 7 億，足足提升了 350 倍。

未來藍圖：Feynman 架構與全方位網路

黃仁勳也預告了下一代 Feynman 架構，將配備全新 GPU、新一代 Groq LP40 晶片、名為 Rosa 的 CPU，以及 BlueField-5 DPU 與 CX10 SuperNIC。 在網路連線方面，NVIDIA 積極推動 CPO（共同封裝光學元件）技術，Spectrum-X 已經全面量產。未來將同時並行「銅纜向上擴展（Copper Scale-up）」與「光學向上/向外擴展（Optical Scale-up/out）」，以滿足龐大的產能需求。

百萬瓦 AI 工廠的數位孿生——NVIDIA DSX 平台

在基礎設施的建置上，時間就是金錢。延遲一個月可能意味著損失數十億美元的 Token 營收。為了解決 AI 工廠設計複雜度的問題，NVIDIA 推出了 NVIDIA DSX 平台。

• 虛擬設計與模擬：DSX 是一個基於 Omniverse 的數位孿生藍圖，結合了 Siemens（外部散熱）、Cadence（內部模擬）、EAP（電氣）等生態系夥伴的工具，讓工程師能在虛擬世界中完美設計機架與散熱系統。
• Max Q 動態能源管理：在工廠啟用後，DSX 會轉變為營運中樞。透過 Emerald AI 代理程式監控電網需求，並利用 Max Q 技術動態調配冷卻與運算電力，確保不浪費任何一瓦特，極大化 Token 吞吐量。
• 太空資料中心：NVIDIA 甚至放眼宇宙，正在開發具備抗輻射能力的 Vera Rubin Space 1 電腦，計畫在太空中建置資料中心。

軟體產業的文藝復興——Open Claw 與 AaaS 時代

黃仁勳直言 2026 最具顛覆性的軟體發表，莫過於 Open Claw 專案的崛起。

代理電腦的作業系統：Open Claw

由 Peter Steinberger 開發的 Open Claw，在短短幾週內就超越了 Linux 30 年的成就，成為人類歷史上最受歡迎的開源專案。 Open Claw 本質上是「代理式電腦的作業系統（OS of agentic computers）」。它能管理資源、存取檔案系統、呼叫大型語言模型、進行排程，並具有多模態的 I/O（輸入/輸出）能力，能理解人類手勢、發送簡訊與電子郵件。

從 SaaS 到 AaaS 的典範轉移

黃仁勳斷言：「世界上每一家 SaaS（軟體即服務）公司，都將成為一家 AaaS（Agentic as a Service，代理程式即服務）公司。」 過去的企業 IT 是提供「工具」讓數位工作者（人類）使用；未來的企業 IT 將直接提供特定領域的「專家代理程式」供企業租用。未來的工程師招募，甚至會將「分配多少 Token 預算」作為與底薪同等重要的薪酬福利。

企業級安全防護：NeMo Claw 與 Open Shell

然而，讓代理程式在企業網路中擁有存取敏感資訊、執行程式碼與對外通訊的能力，存在極大的資安風險。為此，NVIDIA 將 Open Shell 安全技術整合進 Open Claw，推出了企業級參考設計 NeMo Claw。它具備策略護欄與隱私路由器，確保企業能安全地在內部執行自訂的 AI 代理。

擁抱多元領域的智慧大腦——NVIDIA 開放模型與 NeMo Tron 聯盟

為了讓企業的 Open Claw 代理程式擁有最強大的大腦，NVIDIA 積極推動「開放模型計畫（Open Model Initiative）」。

不同於單一模型打天下的思維，NVIDIA 針對不同領域釋出了六大系列的前沿模型：

1. NeMo Tron：專注於語言、視覺理解與邏輯推理。
2. Cosmos：用於實體 AI 世界的生成與理解。
3. ALO：全球首款具備思考與推理能力的自動駕駛 AI。
4. Groot：用於通用機器人的基礎模型。
5. BioNeMo：專攻生物學、化學與分子設計。
6. Earth-2：扎根於 AI 物理學的天氣與氣候預測模型。

其中，NeMo Tron 3 Ultra 被譽為全球最佳的基礎模型，NVIDIA 承諾將持續迭代研發（如未來的 NeMo Tron 4、Cosmos 2），並支援各國建立主權 AI。此外，NVIDIA 宣布成立 NeMo Tron 聯盟（NeMo Tron Coalition），結盟了 Cursor、LangChain、Mistral、Perplexity、Black Forest Labs 等頂尖 AI 新創，共同推動代理式 AI 的生態系發展。

實體 AI 與機器人的全面普及

數位世界的 AI 發展成熟後，NVIDIA 正全力將 AI 帶入物理世界（Physical AI）。

自動駕駛的 ChatGPT 時刻

黃仁勳宣布，自動駕駛的 ChatGPT 時刻已經到來，AI 如今已能安全地自主駕駛車輛並解釋其決策過程。NVIDIA RoboTaxi Ready 平台迎來了比亞迪（BYD）、現代（Hyundai）、日產（Nissan）與吉利（Geely）四大車廠加入，加上原有的賓士、豐田與通用，年產能高達 1800 萬輛。同時，Uber 也將在多個城市部署這些自駕車網路。

機器人技術的突破：Isaac 與 Newton 物理引擎

GTC 現場展示了 110 款機器人，幾乎全球的機器人製造商（如 ABB、KUKA）都在與 NVIDIA 合作。 因為真實世界的資料永遠不夠訓練機器人，NVIDIA 提出了以「運算即資料（Compute is data）」為核心的解決方案：

• 利用 Isaac Lab 進行開源的機器人訓練與模擬。
• 透過 Newton 可微分物理模擬器與 Cosmos 世界模型，生成海量合成資料來進行策略訓練。
• 大會中的亮點之一是迪士尼的「雪寶（Olaf）」機器人，它正是透過在 NVIDIA Warp 基礎上運行的 Newton 物理引擎進行訓練，使其能夠完美適應真實的物理世界。

結語：NVIDIA 的終極願景

2026 年的 GTC 大會，NVIDIA 展現了其作為「AI 時代基礎設施」的絕對統治力。從最底層的冷卻系統、NVLink 網路、Vera Rubin 晶片與 Groq LPU 的硬體融合，到中層的 cuDF 資料處理與 DSX 數位孿生，再到最上層的 Open Claw 作業系統與 NeMo 基礎模型，NVIDIA 構建了一個無懈可擊的五層 AI 蛋糕。

正如黃仁勳所言，這不僅僅只是一個單一應用的技術，更是人類運算史上最大規模的平台轉移。NVIDIA 正以垂直整合的深度與水平開放的廣度，攜手全球生態系夥伴，引領人類正式邁入 1 兆美元規模的「代理式與實體 AI」新紀元。未來的世界，從雲端到邊緣，從程式碼到實體機器人，都將烙印著 NVIDIA 的創新印記！

 【本篇文章由 AI 協助產出】

 【延伸閱讀】

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• 2025 GTC 大會重點整理！全新晶片 Rubin 來了！黃仁勳說了什麼？

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股感 StockFeel 推出「活動主辦贊起來！」2026 活動贊助計畫，同時也提供一個開放的活動平台「參與感 JoinFeel」，只要你的活動有人流、有互動，就有機會透過參與者的熱情，轉換成贊助金額和資源！

什麼活動可以申請活動贊助？

股感的贊助計畫不限規模，任何活動我們都歡迎申請活動贊助。你是以下六大類活動主辦嗎？快來看看活動是否符合資格：

1. 知識型活動

活動類型如：理財講座、職涯分享會、技能工作坊、各類課程

2. 體驗型商業活動

活動類型如：各類市集、快閃店、品牌活動

3. 藝文與展演

活動類型如：藝術展覽、舞蹈演出、音樂祭、演唱會、成果發表會

4. 戶外與大型賽事

活動類型如：馬拉松、球類等運動賽事，或是露營、團體旅遊

5. 生活風格與在地創生

活動類型如：手作體驗、飲食販售、地區型創生節慶、美容講座、聯誼活動

6. 專業領域交流

活動類型如：職涯發展、商業論壇、金融科技、創新發表會

立即『贊』起來！我要申請活動贊助！！！

Tips：若你的活動類型沒有出現在上方範例，不用擔心～ 請先填寫申請表單，或是來信股感信箱詢問，我們將盡快評估後回覆！

股感信箱：service@stockfeel.com.tw

兩大贊助方案：現金、曝光可以同時使用！

想獲得活動贊助，有哪些贊助方案呢？

方案 A：現金贊助

適合對活動人流有信心，能夠透過線上或線下的方式，吸引活動參與者完成「指定任務」的主辦方。

指定任務說明：

• 主辦方通過申請後將獲得一組「專屬註冊連結」
• 主辦方可以將連結置入活動官網、社群貼文或現場 QR Code 等渠道
• 依據活動帶來的股感新會員數，可以換取現金贊助（即帶來會員數越多、股感提供贊助金越高！）

*新會員：於活動期間透過「專屬註冊連結」新註冊之股感會員

方案 B：平台資源贊助

適合需要宣傳管道的活動，主辦方可以將活動「免費」上架至股感的活動平台「參與感 JoinFeel」，並依據活動參與人數，換取現金贊助。

1. 免費曝光： 上架費用 0 元，即可免費公開發佈活動資訊
2. 輕鬆管理： 現成會員系統，後台一站式輕鬆管理
3. 入場審核： 報名者專屬 QR Code，手機掃描快速驗證入場

Tips：透過活動參與人數換取現金時，是以「新會員數」作為計算。

*新會員：活動期間首次註冊為股感會員之帳號

贊助申請 7 步驟：簡單透明，還有機會「提前撥款」！

贊助申請流程十分友善主辦方，簡單、快速，讓大家都能參與！

Step 1｜線上申請 

建議於活動前 1 個月提出，由一位代表填寫線上表單。

Step 2｜專人審核 

股感團隊將於 1-3 週內完成審核，並會依據企劃書內容來評估贊助方案。

Step 3｜細節討論 

初審通過後，將會安排線上會議，溝通細節以及贊助金額和資源。

Step 4｜贊助確認 

雙方確認合作意向與細節後，即會進行線上簽約，隨後正式展開各項推廣項目。

Step 5｜提前撥款 

股感了解籌備期需要現金流！只要完成合約約定的「基礎任務」，即可申請提前撥付部分贊助金。

Step 6｜成果結算 

活動結束後，需依照股感提供結案報告模板，彙整並提交最終的成效數據和活動的精彩過程！

Step 7｜尾款結清 

團隊收到結案報告並確認活動成果達成後，會安排撥付剩餘的贊助尾款。

常見問題 FAQ

Q：我可以同時申請現金跟資源贊助嗎？

A：可以！我們會根據你的活動規模評估贊助資源。

Q：我的活動規模很小，這樣也可以申請嗎？ 

A： 可以！只要活動能有效帶動群眾參與，也可以透過專屬連結或上架「參與感 JoinFeel」，我們都非常歡迎！

Q：我們已經有使用中的活動平台，還能申請贊助嗎？ 

A： 沒問題！您一樣可以選擇「方案一：現金贊助」。透過「專屬註冊連結」的方式累積換取現金贊助。

Q：我是商業公司舉辦的快閃店，也能參加嗎？ 

A： 當然！無論是個人策展人、品牌行銷公關、地方創生團隊或是企業主辦方，只要有活動資金或曝光需求，符合審核標準皆可合作。

Q：現金贊助的「轉換成效」具體是怎麼計算的？ 

A： 結算標準以「透過專屬註冊連結，完成股感會員註冊」的有效帳號數量為準。為確保公平性，系統將自動過濾機器人、重複 IP 或異常註冊之無效帳號，股感保留最終成效數據之認定權利。

Q：上架「參與感 JoinFeel」平台需要收費或抽成嗎？ 

A： 上架參與感不會收取費用！本計畫旨在提供主辦方資源，只要符合審核標準，上架曝光、使用後台系統等皆不需要上架費，惟若透過參與感使用金流服務，第三方金流平台將收取部分金流手續費用。

讓股感成為你辦活動的神隊友！ 別再猶豫，現在就點擊下方連結，領取你的活動贊助金！

立即『贊』起來！我要申請活動贊助

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校園贊助方案介紹

股感推出的校園贊助方案依照活動人數的不同分為三種不同等級的方案：檸檬種子級（50-300 人）、檸檬樹級（300-1,000 人）、檸檬果實級（1,000 人以上），並由小至大型活動依照不同規模等級，開設不同贊助條件和提供不同的贊助金額以及資源。

股感在這邊也想跟大家提醒一下，所有方案的贊助對象為全台大專院校系學會/學生會/社團/營隊等學生團體組織，活動性質可包含校際活動、社團活動等校園大中小型活動，如畢展、成發、講座、系上活動、跨校活動等，如果不確定想要舉辦的活動是否在贊助對象中，也歡迎隨時聯繫股感！

立即按『贊』！我要報名校園贊助

校園贊助流程

選好適合自己活動的贊助方案就可以開始申請啦～古代有曹植的七步成詩，而股感有贊助的七步成「金」，只需要簡單七個步驟即可完成申請！

校園贊助 Step 1：交出申請 

申請贊助者需於活動一個月前，由一人代表填寫申請表單。

校園贊助 Step 2：審核 

完成申請後，由股感公司內部專人審核一至三週，其標準會依企劃書內容評估贊助，詳情請參考企劃書模板。

校園贊助 Step 3：細節討論

符合資格者將寄信通知，並以線上會議為主進行細節討論，其包含贊助金額、資源和贊助條件等合約內容。

校園贊助 Step 4：贊助確認

經過細節討論確定雙方無異議後 ，將進行贊助確認並開始執行雙方合約內容之合作項目。

校園贊助 Step 5：提前撥款 

考量到有些活動會有經費急需的狀況，因此股感特別開放已完成「基礎」任務的申請者可獲得提前撥款達標金額。

註：「基礎」任務為協助股感品牌會員推廣。

校園贊助 Step 6：結案

在活動結束3周內需依照股感提供的結案報告模板繳交活動成果彙整報告，和我們分享你們的活動精彩瞬間吧！

校園贊助 Step 7：撥款/加碼 

最後的最後！確認活動成果如期後，股感在收到活動成果彙整報告後會撥款剩餘金額。

神秘情報：若超額完成任務，將會獲得加碼獎金喔！

校園贊助成果分享

股感在2025上半年也與多位校園夥伴合作，活動類型從學系博覽會到之夜成果發表都非常豐富，來看看同學們精彩的活動成果吧！

股感校園贊助 Q&A

看完這邊不知道你對於股感的校園贊助方案是否有足夠的了解了呢？在這邊股感也針對各位同學可能會有疑惑的問題整理解答在下方了！

Q：哪些活動可以申請校園贊助？

我們接受各類型校園活動的申請，包括但不限於系學會活動、社團活動、營隊、畢業展、成果發表會、講座和跨校活動喔！

Q：校園贊助的內容有哪些？

根據活動規模和贊助級別，我們提供現金贊助、實物資源（如抽獎品等）及曝光管道（如股感 FB 與 IG 社群）。

Q：如何申請校園贊助？

進入活動頁面，完成股感企劃書模板後上傳報名表單，並完成表單填寫。

Q：若無法達成校園贊助條件會怎麼處理？

若因不可抗力因素（如天氣、疫情）導致活動變更，皆可討論相應調整方案。但若因疏忽未達成條件，贊助金額與資源可能視情況減少。

Q：校園贊助之資金或資源會如何發放？

贊助金額會在活動前依照雙方協議以匯款方式支付。實物資源或其他資源會提前協調配送。

Q：是否可以同時申請多個活動的贊助？

可以，但每個活動需分開提交申請，並將根據活動的具體情況進行審核。

Q：活動中可以自由選擇宣傳方式嗎？

可以，股感鼓勵學生發揮創意宣傳，但須確保符合雙方協定的品牌露出標準。例如，企業 LOGO 的尺寸、位置及用途應事先溝通。

Q：如果活動規模較小，是否仍有機會獲得校園贊助？

當然！股感也支持小型活動，只需在申請中清楚說明預期成效，讓我們了解活動的特色與目標。

股感信箱：service@stockfeel.com.tw

【延伸閱讀】

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那麼，為什麼即使是非涉案集團的會計師事務所也需要承擔部分責任呢？要如何確保投資人能夠信任財報的公信力呢？這就是會計師事務所的主要工作之一。四大會計師事務所作為全球多數企業的財務服務提供者，扮演著維護金融市場穩定性的重要角色。四大會計師事務所的背景？四大所提供的服務？四大為何如此受歡迎？本文將帶你一探究竟！

【30 秒看懂】四大是哪四大 ！

• 四大是哪四大：四大指的就是德勤（DTT）、普華永道（PwC）、畢馬威（KPMG）與安永（EY）這四間會計師事務所喔！
• 台灣的四大：這四大會計師事務所在台灣對應的則分別是勤業眾信（Deloitte）（PwC）、資誠、安侯建業（KPMG）、安永（EY）喔！

四大會計師事務所哪四大？

四大會計師事務所指的是德勤（DTT）、普華永道（PwC）、畢馬威（KPMG）與安永（EY） 4 間會計師事務所，在台灣分別被稱為勤業眾信、資誠、畢馬威與安永，為 4 家全球最大的國際專業服務組織，是由二戰後八大會計師事務所多次合併而成，合稱「EDPK」。

Deloitte 德勤（勤業眾信聯合會計師事務所）

德勤（Deloitte & Touche，簡稱 DTT）又稱為勤業眾信聯合會計師事務所，成立於 1845 年，總部位於英國倫敦，若以員工數量來看，德勤為全球最大的會計師事務所。台灣的勤業眾信成立於 2003 年，是由宋作楠成立的勤業會計師事務所與蔣書棟成立的眾信會計師事務所合併而成，其後成為德勤在台灣的加盟成員。

PwC 普華永道（資誠聯合會計師事務所）

普華永道（Pricewaterhouse Coopers，簡稱 PwC）又稱為羅兵咸永道、資誠聯合會計師事務所，成立於 1998 年，總部位於英國倫敦，是由普華會計師事務所（Price Waterhouse）與永道會計師事務所（Coopers & Lybrand）在英國倫敦合併而成。台灣的資誠最早由朱國璋及陳振銑教授於 1970 創立，隨後才加入 PwC 跨國會計師事務所聯盟。

KPMG 畢馬威（安侯建業聯合會計師事務所）

畢馬威（KPMG）又稱為安侯建業聯合會計師事務所，成立於 1987 年，總部位於荷蘭，是 Peat Marwick International （PMI）與 Klynveld Main Goerdeler（KMG）合併而成，KPMG 四個英文字母是由主要創辦人的英文姓氏縮寫組合而成。台灣的安侯建業最早由張安侯成立，加入 Peat Marwick Mitchell & Co. 後，成為台灣歷史最悠久的國際性會計服務組織，是畢馬威在台灣的加盟成員。

EY 安永（安永聯合會計師事務所）

安永（Ernst & Young，簡稱 EY）成立於 1989 年，總部位於英國倫敦，是由恩斯特·惠尼會計師事務所（Ernst & Whinney）與亞瑟·楊會計師事務所（Arthur Young）合併而成。台灣的安永聯合會計師事務所最早於 1969 年創立，為台灣首家以聯合方式成立的會計師事務所，也是安永在台灣的正式會員所。

四大會計師事務所排名

四大會計師事務所的競爭相當激烈，勤業眾信在近年持續維持領先的優勢，不過四大幾乎壟斷了整個會計服務產業，在台灣四大會計師事務所的市占率相當高，若以員工數、營收、客戶數而言，勤業眾信皆為四大排名之首。

四大會計師事務所會什麼搶破頭？

四大會計師事務所的工作時間長、薪水相對低，加班到晚上 9 點、 10 點甚至更晚是常態，尤其在報稅季節的工作量相當繁重，對比薪水高、年終獎金高且工時較為固定的金融業，吸引力似乎不高，那為何四大會計師事務所還能吸引大量人才進入呢？綜合網路討論與從業人員經驗分享，可以歸納出以下原因：

薪水獎金

會計師事務所的職位大致可分為專業助理（審計員）、專業領組、理級主管、合夥會計師，而我們可以根據金管會的〈會計師事務所服務業調查報告〉一窺各職位薪水行情。根據下表可知，從專業領組以上的職位，都有機會獲得百萬年薪！且會計師薪水還有一大部分的組成為績效獎金，並未囊括於表中，因此實際所得會比呈現的數據更高。而若不清楚什麼是理級主管、專業領組、升職、會計師事務所職涯發展等等，我們將在後續段落中探討，記得看到最後喔！

另外，四大會計師事務所近年來調薪幅度亮眼，根據報導，2023 年安永、勤業眾信調薪幅度達 9％，安侯建業調薪 9.5％，資誠的審計部門甚至達調薪 13％，且績效優異者有望上看 30％。穩定的調薪、升職對喜歡穩定且不怕工時長的年輕員工來說，不失為一大誘因。

名聲響亮

四大會計師事務所能提供系統性的全面訓練，並能廣泛接觸不同財務領域，是新鮮人累積經歷的好地方。許多大型上市櫃公司與外商將其視為品質保證，因此若能先到四大會計師事務所磨練，未來有機會能轉職到心中更理想的職位或企業，對於職涯發展更有利。另外，根據中華民國內部稽核協會，成為公開發行公司稽核人員或代理人的其中一個方法即為「於法人會計師事務所從事審計工作滿二年以上者」，可見四大不僅是業界所重視的，政府機關也相當信任其名聲地位。

職涯發展

四大會計師事務所的職涯發展可分為兩種面向：將四大作為跳板、深蹲四大等升職，以下將分別介紹。

• 將四大作為跳板
  這類人通常將四大作為未來職涯跳板，在事務所待 2 至 3 年，累積一定經驗與資歷後便離職。而談到可以從四大轉任的職業，由於審計員的工作會深入接觸不同行業的財務結構，因此能跳槽的領域也非常廣泛。若不想走單純的財務、稅務會計，舉凡券商、投資銀行（IB）、私募基金（PE）、創投（VC）等皆是有機會轉入的領域。
  
• 深蹲四大等升職
  若想深蹲四大，則事務所皆有一套明確的職涯路線，股感用以下圖表帶你快速了解各職位間的年資、職務內容差異！

四大會計師事務所特色

四大會計師事務所各自擁有其特色，不過四大會計師事務所有別於一般的跨國公司，採取加盟的方式在各地區成立據點，經營具有一定的自主權，不同地區的四大可能會有不同的運作特色，以下整理四大會計師事務所在台灣較為鮮明的特色。

• 德勤 Deloitte（勤業眾信聯合會計師事務所）：曾經獲頒台北市政府勞工局第二屆幸福企業獎，因此被稱為「幸福企業」、「幸福所」。
• 普華永道 PwC（資誠聯合會計師事務所）：由於企業 Logo 為橘色標誌顯眼，被稱為「橘所」。
• 畢馬威 KPMG（安侯建業聯合會計師事務所）：總部辦公室位於台北 101 大樓，樓層較高，因此被稱為「高樓所」。
• 安永 EY（安永聯合會計師事務所）：在台灣最具國際化的會計師事務所，公司內設置兩個符合國際標準的飛鏢標靶供員工使用，因此被稱為「飛鏢所」。

四大會計師事務所主要事務

過去傳統的會計師事務所主要從事審計、查帳等工作，也就是針對企業的財務報表，進行資料搜集與查核，以評估企業的財務狀況，並根據財務報表與公認會計準則做出結論報告。不過隨著企業其他需求的興起，會計師事務所的主要事務不再侷限於會計、審計，更擴及到鑑識、稅務、管理顧問、不動產、風險管理、精算、企業財務、法律服務等綜合性服務，近年甚至延伸到 ESG 服務上，疫情加速數位轉型則使數位人才需求、顧問業務快速成長。

以台灣的勤業眾信聯合會計師事務所（Deloitte）為例，提供的服務有審計與確信服務、稅務服務、財務顧問服務、風險諮詢服務、管理顧問服務、法律諮詢服務六大類，詳細的服務項目則包含企業上市櫃、國內外稅務諮詢、企業併購、內部控制、策略與營運管理、法令遵循等。假設一間公司要申請上市，這時會計師事務所會協助企業進行財務規劃與諮詢，例如：如何調整成本結構，讓企業可以達到證交所的規範，上市後也能成為企業的顧問，若企業營運上有困難或遇到法律問題時，會計師事務所可以派員協助企業解決，另外，企業獲利後如何節稅，例如：建議投入部分收益至公益活動等，也是會計師事務所的服務範疇。

延伸閱讀＞＞＞投資新顯學！ESG為什麼成為投資選股新指標？

四大會計師事務所現況

以 2024 財年公布的營收表現來看，勤業眾信營收年成長 3.1% 、資誠 3.7% 、安侯建業 5.1% 、安永3.9% ，與 2023、2022 年的雙位數成長相比成長有限。不過，四大會計師事務所的良好口碑流傳已久、公信力高，仍然壟斷了大部分金融市場，市場上尚無可以取代四大的力量。而究竟四大事務所的現況與發展如何？以下將一一列點告訴你！

• 持續投入 AI 事務：自從 2023 年生成式 AI 崛起，四大便持續投入資金，除了鑽研相關領域已協助客戶，也推出自有 AI 平台優化顧客服務。舉例來說，PwC 於 2024 年投入約 15 億美元於 AI 領域，並推出 AI 平台 Harvey 和 Leah 提供稅務法律諮詢；安永於 2023 年推出 EY.ai、EYQ 平台與與模型，並在 2024 年投入 10 億美元於 AI。由此可見，四大的轉型已經不只是數位化，更朝向 AI 前進。
• 顧問諮詢業務趨緩，稅務法律諮詢需求增：由於 2020、2021年疫情與戰爭等事件影響，四大開始發展顧問諮詢部門，提供類似於三大顧問公司 MBB（McKinsey、BCG、Bain）的服務。目前，此部門營收已超越審計部門，成為四大主要的營收來源。然而，雖然顧問諮詢是長期的發展策略，由於併購市場低迷、亞洲市場疲軟等原因，部門成長率在 2024 年趨近於零。筆者觀察到近一、兩年內，稅務與法律諮詢反而成為快速成長的部門。推測由於監管、永續政策越來越嚴格，企業需要揭露更多稅務及法務資訊，導致這兩個部門成長快速。

• 人事費用成獲利關鍵：四大會計師事務所的營收表現雖然亮眼，不過營業利益率普遍偏低，這是由於人事成本過高的原因，由於人力密集於平均收入較高，導致營益率偏低，因此四大的營運關鍵在於人事成本的控制。
• 歐亞大陸潛力大：近兩年來 EMEA 地區（歐洲、中東、非洲）成長強勁；美洲仍為主要收入來源，成長溫和穩定；亞洲則主要因 2024 年中國、澳洲經濟表現不佳而呈現負成長。長期而言，若排除近期亞洲市場疲軟的問題，目前亞太區營收佔比仍為最低，而隨著亞洲各國對公司治理要求上升，四大會計師事務所未來在亞洲的業務有很大的成長空間。

四大會計師事務所結論

1. 四大會計師事務所是指德勤、普華永道、畢馬威與安永 4 間會計師事務所，在台灣更常見的四大名字分別為勤業眾信、資誠、安侯建業與安永聯合會計師事務所。
2. 若以 2024 財年的員工數、營收與客戶數，德勤也就是勤業眾信在四大會計師事務所排名第一。
3. 四大會計師事務所的工作有工時過長、薪水較低的劣勢，但因加薪升職穩定、名聲響亮、職涯發展廣等因素，仍有許多年輕人願意進入四大。
4. 目前四大會計師事務所投入大量資金於 AI 事務；部門方面稅務與法律諮詢成長快速；區域方面 EMEA 地區成長快速，亞太地區有待中國經濟恢復，有強大市場潛力。

常見問題與回答

Q：台灣的四大會計師事務所分別是哪幾家？

A：台灣的四大會計師事務所分別是：
。勤業眾信（Deloitte 德勤）
。資誠（PwC 普華永道）
。安侯建業（KPMG 畢馬威）
。安永聯合會計師事務所（EY 安永）

Q：四大會計師事務所的服務範疇有哪些？

A：四大會計師事務所的服務已從傳統的審計與查帳，擴展到多元領域，包括：

。鑑識會計（防範財務舞弊）
。稅務規劃
。管理顧問（策略、營運）
。風險管理
。精算服務
。企業財務諮詢
。法律服務
。ESG（環境、社會、公司治理）服務。

Q：四大會計師事務所在面對新興科技和市場趨勢時有什麼發展？

加大投入 AI ：大量投資生成式AI，開發AI平台（如 PwC 開發 Harvey 和 Leah，安永的EY.ai、EYQ），來優化客戶服務和內部效率。

顧問諮詢業務變遷：顧問諮詢曾經是主要營收來源，但由於併購市場低迷、亞洲市場疲軟等原因，近期成長趨緩。而稅務與法律諮詢部門則是因為全球監管和永續政策趨嚴而快速成長。

全球市場潛力：歐美市場繼續保持穩定，亞太地區（特別是中國經濟恢復後）因為公司治理要求提升，被視為未來業務的巨大成長潛力區。

【資料來源】

• 勤業眾信 2024 年透明度報告
• KPMG 台灣所 2024 年透明度報告 
• 2024 資誠聯合會計師事務所透明度報告 
• 安永聯合會計師事務所 2024 年透明度報告
• Deloitte reports FY2024 revenue
• KPMG International Annual Results 2024
• Global Annual Review 2024: A Year of Solving Together
• EY reports global revenue of US$51.2b for fiscal year 2024

【延伸閱讀】

• 4 個重點 破解做假的財報
• 資產負債表是什麼？股感教你看懂資產負債表！
• EP14小心會計詐術

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如果你是被資遣，那麼在領取失業給付期間，可以申請健保補助。但如果你是自願離職，就必須透過適當管道來加保健保。到底「健保中斷」指的是什麼？對我們的權益會有什麼影響？該採取什麼行動？別擔心，這篇文章會為你一一解答以上這些問題。

你知道政府有提供失業補助嗎？如果你目前處待業狀態，可以參考>> 失業補助 重點總整理：申請資格、流程為何？可以領多少？

什麼是「健保中斷」？

健保中斷的定義

當我們離開公司後，公司的人資或負責人事的員工會跑流程，將我們的健保轉出，也就是進行退保。而前面提到的「健保中斷」往往就是發生在前公司為我們退保之後。當我們沒有馬上找到新工作，在下一間公司為我們加保健保前，就會形成健保空窗期。

舉例來說，如果 1 月 25 日是金小五在 A 公司上班的最後一天，但他花了快 2 個月才在 3 月 20 日找到 B 工作。那麼，他從 A 公司離職到 B 公司的這段期間，如果沒有透過適當的管道補辦，就會呈現「健保中斷」的狀態。

為什麼不能中斷健保

「全民健康保險法規定，凡符合參加全民健康保險資格者，一律要加保，其投保記錄應銜接，不能中斷。」衛福部中央健保署官網清楚提到，由於健保是強制性的社會保險，所以只要符合投保資格的國民，都一定要依規定加保。

因此，不論是因為被資遣、自願離職、投保身分變更，又或者是搬家換地址等個人因素，造成沒有繳交健保費、健保紀錄未完整銜接，都會造成「健保中斷」。這就會影響我們在就醫時的某些權益。

健保中斷會如何？

了解「健保中斷」的嚴重性後，接下來我們就來看看，到底這樣會造成什麼影響。最直接的就是面臨以下 2 種情況：

1. 無法持健保卡看病，需自費就醫

健保中斷後，不論你生病時想看醫生，或者突然面對需要緊急手術的情況，都無法持健保卡就醫，享受健保帶來的權利，看診、手術都需要全額負擔醫療費用。

2. 繳清健保保險費後、自費就醫申請退費較麻煩

如果你在健保中斷期間，已經自行付了全額的醫療費用，儘管之後能因為補繳健保費而申請退還部分醫療費。但不論在時間，或者流程上都有所限制，且相當麻煩。

必須在繳清健保費後的 6 個月內，準備好以下 3 樣文件，向健保署各分區申請核退「健保中斷」期間的自墊醫療費。

核退自墊醫療費必備文件

1. 醫療費用收據正本
2. 費用明細
3. 全民健康保險特殊情況自墊醫療費用核退申請書

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3.健保費逾期未繳、超過寬限期：額外支付滯納金

如果超過繳費期限，但沒有超過 15 天寬限期，那只要補繳健保費就沒事了。但若過了寬限期，就需要額外加收一筆滯納金。從寬限期滿日開始，到補繳健保費前一天為止，每超過一天，加收保險費 0.1% 滯納金，最高滯納金總額可以累計至 5% 健保費。

沒工作健保要在哪加保？

健保中斷期間，如果沒有加入工會或農會，就看看是否有能夠依附眷屬，若有就可以到眷屬投保的單位補辦。如果沒有加入工會、農會，也沒有眷屬可以依附，那就直接到戶籍地的區公所，或健保署服務據點進行加保。

自付健保費多少錢？

目前每人每月自付健保費一個月是 426 元（以第一級投保人為例）。另外，如果依附眷屬投保，費用就會和眷屬在公司的個人負擔保費一樣，本人＋1眷口=852 元同一位眷屬只能被 3 人依附，所以公司連同員工及其依附健保費的家人，最多收 4 人的保費。

健保費隨著基本工資上漲而微幅增加，由每個月繳交 409 元增加至 426 元。

這部分要特別注意，如果是姻親關係的家人，就無法以眷屬身份在被依附者的公司加保。舉例來說，小華目前失業，就無法在弟媳的公司中以眷屬的身份加保健保。諸如此類的加保條件，可以在加保之前，先到衛福部健保署官網先查詢清楚。如果還是無法確定細節，就打健保局服務電話 0800-030-598 詢問吧！

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信件開篇，阿貝爾向「史上最偉大投資者」華倫·巴菲特（Warren Buffett）致以崇高敬意。巴菲特不僅將波克夏從一家紡織廠打造成全球頂尖的企業帝國，更與已故的查理·蒙格（Charlie Munger）共同確立了波克夏「以股東為真正合夥人」的核心精神。

目前，巴菲特每週五天仍以董事長身分在辦公室坐鎮，為波克夏的保險、非保險業務及資本配置提供無價的指導。阿貝爾明確表示，身為新任執行長，他的首要任務是「守護文化（Keep the culture）」，確保波克夏的護城河在未來 60 年依然堅不可摧。

波克夏的五大基石價值觀 (Foundational Values)

阿貝爾在信中特別強調，波克夏的成功並非偶然，而是建構在近 40 萬名員工共同堅守的五大基石之上：

權力下放模式 (Decentralized Model)

波克夏賦予旗下優秀經理人極大的自主權，將官僚主義降至最低，這種「基於信任的自治」讓最貼近市場的人能快速做出精準決策。阿貝爾承諾，波克夏的 CEO 們永遠不需要應付繁瑣的官僚層級，也不會被強加短期的盈利預期而損害長期價值。

誠信至上 (Integrity)

「為公司賠錢，我會諒解；但若損害公司一絲名譽，我將毫不留情。」巴菲特 1991 年的名言依然是波克夏的鐵律。阿貝爾舉例，旗下鐵路公司 BNSF 在 2025 年成功解決了與斯維諾米什（Swinomish）印第安部落長期的原油運輸糾紛，正是透過承認錯誤、道歉並建立尊重溝通，展現了企業做錯事時應有的誠信與擔當。

堡壘般的財務實力 (Financial Strength)

波克夏謹慎使用債務，目前持有的現金與美國國債總額已超過 3,700 億美元。這筆龐大的流動性不僅是抵禦極端風險的護城河，更是波克夏在市場恐慌時能果斷出手的「乾火藥」。

資本紀律 (Capital Discipline)

波克夏的資本配置原則非常嚴格：只投資看得懂、具備持久優勢且由誠信管理者領導的企業。

• 2025 年新收購： 波克夏宣佈收購了化學公司 OxyChem（來自西方石油的淵源）以及滅鼠控制領域的家族企業 Bell Laboratories，這兩者皆具備穩定的長期經濟前景與優秀的現金流。
• 股票回購與股息： 當股價低於保守估計的內在價值時，波克夏會持續回購股票。至於股息，只要保留盈餘能創造大於一美元的市場價值，波克夏目前仍不會發放現金股息。

風險管理 (Risk Management)

執行長就是波克夏的「首席風險官」，在保險領域，阿吉特·賈恩（Ajit Jain）制定的嚴格風險定價標準是波克夏的王牌；在定價錯誤時，波克夏寧可放棄生意也絕不妥協。

波克夏 2025 年財務表現總覽

波克夏再次提醒投資者：應謹慎看待包含未實現投資損益的 GAAP（一般公認會計原則）淨利潤，因為它會隨股市大幅波動，評估波克夏年度表現的最佳指標是營業利益（Operating Earnings）與現金流。

• 2025 年營業利益： 445 億美元（低於 2024 年的 474 億美元，但高於過去五年平均的 375 億美元）。
• 營業活動淨現金流： 460 億美元（五年平均為 400 億美元以上），突顯了旗下業務強大的造血能力。

保險業務：波克夏的絕對核心

2025 年，波克夏的保險業務完美達成了兩大目標：以紀律實現承保利潤增長，以及擴大浮存金（Float）。

• 綜合成本率（Combined Ratio）： 2025 年產險與意外險的綜合成本率高達 87.1%（數字越低越好，低於 100% 代表有承保利潤）。這項數據優於其五年平均（90.7%）及二十年平均（92.2%），對於如此龐大體量的保險公司而言，這是一個極度卓越的成績。
• 保險浮存金（Float）： 年底達到 1,760 億美元（高於 2024 年的 1,710 億美元，且遠高於 2015 年的 880 億美元）。
• GEICO 車險： 透過改善成本結構與提高費率，GEICO 利潤率顯著恢復。但阿貝爾也坦言，近年來的大幅提價導致了客戶留存率下降，GEICO 的下一個挑戰是在維持承保紀律的同時，透過科技投資與精細化定價來奪回客戶。

非保險業務：龐大帝國的機遇與挑戰

波克夏擁有 51 家非保險營運企業，涵蓋鐵路、能源、製造與零售業。阿貝爾直言不諱地指出了各部門的表現與待改善之處：

BNSF 鐵路公司

• 亮點： 2025 年產生 81 億美元淨營運現金流，並向波克夏派發了 44 億美元股息；安全營運連續十年領先業界，運輸效率創下歷史新高。
• 挑戰： 營業利潤率（Operating Margin）雖提升至 34.5%（2024年為32.0%），但與業界頂尖水準仍有差距。阿貝爾明確表示，若未來幾年無法大幅縮小此差距，「我們將會感到失望」。此外，波克夏對收購其他一級鐵路公司沒有興趣。

BHE 波克夏海瑟威能源

• 亮點： 產生 84 億美元營運現金流，電價平均低於全美零售基準 24%，維持了極高的客戶價值。
• 挑戰與應對： 面對 AI 數據中心帶來的龐大電力需求，BHE 強調基礎設施擴建成本必須由這些特定客戶承擔。針對美西野火風險，旗下 PacifiCorp 已為 2020 年的火災承擔責任並和解，但阿貝爾強硬表態：電力公司不是「最後的保險公司」，面對不合理的責任歸屬，將堅決透過司法途徑抗爭。

製造、服務與零售業

• Precision Castparts (PCC)： 走出航空業低谷，2025 年創造了 24 億美元營運現金流。信中特別讚揚了該公司在面對賓州工廠大火時，展現出完美的危機處理與產能調配能力。
• Pilot 旅遊中心： 在波克夏全面接管後，專注於門市升級與電動車充電網路建設。司機偏好度（Pro Preference score）從 2022 年的 27% 躍升至 2025 年的 35%（業界第二）。阿貝爾充滿企圖心地表示：「我們應該成為第一，在此之前我們不會滿足。」
• NetJets： 作為全球最大的私人飛機營運商，目前在 150 多個國家營運近 1,100 架飛機，表現依然強勁。

股權投資組合：極度集中與耐心等待

波克夏對股市投資的態度與收購企業完全一致：評估內在價值、耐心行動、長期持有（最好是永遠）。阿貝爾目前作為執行長，承擔股票投資組合的最終責任，而泰德·韋施勒（Ted Weschler）則管理約 6% 的投資組合。

美國核心持股 (截至 2025 年底)

波克夏的資金高度集中於少數深具護城河的美國偉大企業：

日本五大商社投資

阿貝爾強調，日本投資的戰略地位與美國核心持股同等重要。波克夏透過發行低利率（平均成本 1.2%）的日圓債券來對沖匯率風險。

這 9 大核心持股的總市值高達 1,940 億美元，佔波克夏 2,978 億美元股票投資組合的近三分之二。以其 245 億美元的原始成本計算，目前的股息殖利率高達 10%。 此外，阿貝爾也坦率承認，對卡夫亨氏（Kraft Heinz）的投資回報令人失望。

管理層變動與未來展望

• 人事異動： 擔任波克夏財務長（CFO）多年的核心人物 Marc Hamburg 將於 2027 年 6 月退休，職務交接將於 2026 年 6 月開始，由 Chuck Chang 接任。此外，Mike O’Sullivan 成為波克夏首位總法律顧問（General Counsel）。
• 2026 年度股東大會： 訂於 2026 年 5 月 2 日於奧馬哈舉行。今年的問答環節將分為兩場：第一場由阿貝爾與保險副董事長阿吉特·賈恩（Ajit Jain）共同主持；第二場則由阿貝爾、BNSF 執行長 Katie Farmer 及零售服務總裁 Adam Johnson 共同登台，為股東全面解析波克夏的保險與非保險業務版圖。

結語

葛瑞格·阿貝爾的這份首發信件，風格務實、數據清晰，既沒有好高騖遠的畫大餅，也不迴避目前面臨的挑戰（如 GEICO 的市佔率流失與 BNSF 的利潤率落後）。他向市場傳遞了一個強烈的訊號：波克夏的靈魂與文化並未隨著管理層的交接而改變。在超過 3,700 億美元現金的加持下，這艘名為波克夏的金融巨艦，正以極度的耐心與紀律，穩步航向下一個 60 年。

【資料來源】

• Berkshire Hathaway Inc.

【延伸閱讀】

• 巴菲特的謝幕信：卸任執行長，不再參與公司營運
• 股神巴菲特接班人？格雷格·阿貝爾是誰？為何是他接班？

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繁榮的假象與未來的警告

如果我們對 AI 的樂觀預期完全成真，這對經濟來說真的是好事嗎？這場思想實驗設定在 2028 年，當時美國失業率飆升至10.2%，股市從 2026 年的高點暴跌近四成。這並非傳統的金融海嘯，而是一場由「智能過剩」引發的結構性崩潰，而這一切，僅僅用了兩年時間。

第一階段：狂歡、裁員與「幽靈 GDP」的誕生

故事始於 2026 年。當時 AI 技術迎來爆發，企業開始大規模裁減白領員工並由 AI 取代。初期，這帶來了完美的財務數據：企業利潤率擴張、財報超預期、生產力創下半世紀以來的新高，標普 500 指數一度逼近 8,000 點。

然而，經濟學家很快發現了一個致命問題——「幽靈 GDP」（Ghost GDP）。AI 代理人（Agents）不需要睡覺、不需要醫療保險，更重要的是，它們不消費。一個能取代上萬名曼哈頓白領的 AI 伺服器集群（Cluster），不會去買星巴克、不會買房、也不會去度假。

高收入的白領階級佔據了美國超過一半的消費支出，當他們失去工作或被迫接受大幅降薪時，消費市場遭遇了毀滅性打擊。這形成了一個無法停止的惡性循環：消費萎縮導致企業利潤承壓，企業為了生存進一步加碼投資 AI 來裁員降低成本，進而導致消費力再次探底。

第二階段：軟體業（SaaS）的自我吞噬

到了 2026 年底，AI 代理編程工具（如升級版的 Claude 或 Codex）已經成熟到可以在幾周內複製出市面上昂貴的企業級 SaaS 軟體。

企業的採購部門開始意識到：「我們為什麼要花幾十萬美金續約，而不是讓 AI 幫我們自己寫一個？」這導致軟體供應商面臨巨大的砍價壓力。更慘的是，像 ServiceNow 這種按「人頭（Seats）」收費的軟體公司，因為客戶端大量裁員，導致其授權收入機械性地蒸發。

為了應對股價暴跌和營收衰退，這些軟體巨頭只能選擇裁員，並將省下來的錢投資於更強大的 AI 技術以維持產出，整個科技業陷入了一場「為了生存而加速毀滅自己客戶基礎」的競賽。

第三階段：「零摩擦經濟」摧毀仲介與訂閱制

2027 年，AI 代理人已經完全融入消費者的日常生活，並在背景 24 小時不間斷地運作。過去數十年來，美國經濟有很大一部分建立在「人類的惰性與摩擦力」之上：人們懶得比價、忘記取消訂閱、因為品牌熟悉度而接受較高的價格。

但 AI 沒有惰性。 AI 代理人開始自動幫消費者取消未使用的訂閱、在幾秒鐘內對比所有平台的價格、找出最便宜的機票與飯店。依賴「續約慣性」的保險業、賺取資訊落差的房仲業（佣金從 3% 暴跌至不到 1%）、旅遊預訂平台、理財顧問與稅務代辦，全部遭到毀滅性打擊，「客戶終身價值（LTV）」這個現代商業的核心指標大幅縮水。

第四階段：私募信貸危機與金融傳染

實體經濟的崩潰最終蔓延到了金融系統。過去十年，高達 2.5 兆美元的私募信貸市場中，有大量資金被用來收購 SaaS 軟體公司。這些收購的估值建立在一個前提上：軟體訂閱收入（ARR）會永遠穩定增長。

當 AI 摧毀了軟體的護城河，這些貸款開始出現歷史性的違約潮。更可怕的是，華爾街用來支撐這些私募信貸的「永久資本」，其實是來自一般大眾的人壽保險和年金（例如 Apollo、Blackstone、KKR 收購的保險公司資金）。這意味著，被 AI 搶走工作的白領階級，他們賴以生存的退休金和保險，正因為 AI 摧毀了底層資產而面臨違約風險。

結語：沒有煞車的列車

《2028全球智能危機》描繪了一個令人不寒而慄的場景：每一家企業、每一個消費者利用 AI 追求自身利益最大化的「理性行為」，最終匯聚成了一場摧毀整體經濟基礎的「合成謬誤」（fallacy of composition）。當生產力不再受限於人類，但消費力卻完全依賴人類時，AI 的極致成功，或許正是資本主義消費模型最大的黑天鵝。

【資料來源】

• THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS

【延伸閱讀】

• Clawdbot 是什麼？Clawdbot 能做哪些事？有哪些隱憂？
• AI 軟體概念股起飛？AI 軟體概念股趨勢？AI 軟體概念股有哪些？

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以下是股感整理此次 2026 xAI  大會上的重點內容，想了解馬斯克又說了什麼劃時代的發言？跟著股感的腳步來一起看看吧！（以下內容將以馬斯克的第一視角書寫）

兩年半的「蹣跚學步」到世界第一

外界可能很難想像，xAI 創立至今才兩年半。如果把公司比作一個生命體，xAI 現在還只是個「蹣跚學步的孩子」。但這個孩子已經在短短時間內，在語音、圖像、影片生成等多個領域拿下了第一。

事實上，根據我看到的最新數據：

「xAI 現在生成的圖像和影片數量，已經超過了所有競爭對手的總和。」

我們的對手有的已經成立了 10 年、20 年，擁有更龐大的團隊和資源。但在科技產業，位置不代表一切，真正重要的是你的速度（Velocity）與加速度（Acceleration）。如果你移動得比任何人都快，你終將成為領導者。xAI 正在以前所未有的速度前進，沒人能接近。

組織進化：從細胞團到 Macro Hard

隨著規模擴大，xAI 正在進行組織重組。就像是生物進化，從單細胞演變成細胞團，再到器官分化。之後會按應用劃分為四大團隊：負責聊天機器人與語音功能開發的 Grok 團隊、專注程式碼與應用系統的Coding 團隊、主攻影像與影片生成的 Imagine 團隊，以及最具潛力的 Macrohard 團隊

「Macro Hard」這個名字雖然是一個玩笑，但它的目標非常明確，就是對整個人類公司進行數位模擬。

當今世界上最有價值的公司，產出的內容大多是數位化的，並不是製造硬體。既然如此，我們就能完全模擬一家公司的運作。這將開啟一個我們目前難以想像的時代。為了提醒大家這個目標，我們直接把「Macro Hard」漆在了屋頂上。

算力即真理：部署速度的極限

Grok 成功的基石在於算力優勢。xAI 已經部署了 10 萬片 H100 GPU 集群，並且即將實現首個相當於 100 萬片 H100 的訓練規模。正如黃仁勳所說，在讓算力上線這件事上，沒人比我們更快。

我們正在推動一場革命，到今年年底，情況可能會演變成你根本不需要寫程式碼：

「AI 將直接生成二進位檔案，而且它產生的代碼會比任何編譯器都更高效。你只要描述結果，我們直接跳過中間步驟。」

宇宙的探索：從地球數據中心到月球質量投射器

 xAI 的目標從不只是停留在地球。為了理解宇宙，我們必須探索宇宙。地球在廣袤的黑暗中只是一粒微小的塵埃，太陽佔據了太陽系 99.8% 的質量，而我們目前只利用地球不到 1% 的潛能。

下一步，我們將與 SpaceX 合作，發射地球軌道數據中心，規模將達到每年 100 到 200 GW。但如果人類想獲得太陽能量的百萬分之一、甚至百分之幾，就必須去月球。

「我們真的要在月球上建立一個『質量投射器』（Mass Driver）。這聽起來像是科幻小說，但我們要讓它成真。」

我腦海中的畫面是：月球上的工廠自動建造 AI 衛星，質量投射器像機關槍一樣，將衛星一個接一個射入深空。這將支撐起一個超大規模的智慧體。我很難想像那種規模的智慧會思考些什麼，但這絕對是人類文明最壯觀的篇章。

7 大關鍵 Q&A 精華整理

以下股感也整理了馬斯克在 xAI 全員大會的 7 大關鍵 Q&A 精華整理：

Q1：xAI 成立僅兩年半，卻要挑戰擁有十年底蘊的對手，憑什麼？

馬斯克： 憑的是「速度」與「加速度」。 在技術競技場上，你在某個時間點的位置並不重要，重要的是你的移動速度。xAI 就像一個剛學會走路的孩子，但我們跑得比誰都快。我們已經在語音、圖像、甚至預測能力上拿下多個第一。當對手還在依賴龐大的官僚體系時，我們已經部署了全球最大的 H100 訓練集群。記住，只要速度夠快，領先是必然的結果。

Q2：你提到「Macro Hard」計畫（諧音梗對標微軟），核心目標是什麼？

馬斯克： 這是為了實現對整個「數位公司」的完全模擬。 如果一家公司的產出純粹是數位的（沒有實體硬體），那麼 AI 就應該能完全模擬它的運作。這是通往無限繁榮的鑰匙。想像一個 AI 可以自動優化流程、甚至直接生成比編譯器更高效的二進制代碼，人類將不再需要處理繁雜的中間步驟。

Q3：為什麼堅持要將 X（原 Twitter）轉型為「X Money」金融平台？

馬斯克： 因為 X 應該是你「生活的全部」。 很多人以為 X 只是偶爾上來看看新聞，但其實全球有超過 10 億人的手機裡裝著它。我們要透過 X Money 讓它成為所有金錢交易的中心。無論是 Grok 的智能服務、通訊、還是支付，我希望用戶的所有生活需求都能在 X 上完成。我們的目標是打造一個擁有 10 億每日活躍用戶的超級應用。

Q4：你為何對「開源」推薦算法與通訊代碼如此執著？

馬斯克： 因為唯有透明，才能建立信任。 我們將成為唯一一個開源推薦算法的平台。在 X 的新通訊系統中，不會有廣告商的後門，也不會有隱藏的監控。我們讓所有人都能檢查代碼漏洞。在這個 AI 氾濫的時代，透明度是防禦操縱的唯一防線。

Q5：為什麼理解宇宙的終極答案，不在地球，而是在月球與太空？

馬斯克： 因為地球只是浩瀚黑暗中一粒微小的塵埃。 人類目前只用了地球 1% 的潛在能源，而太陽占了太陽系 99.8% 的質量。如果你想獲得百萬倍於現狀的智能算力，你就必須走出地球。我們要利用 SpaceX 的運載能力，在月球建立 AI 工廠。這聽起來像科幻小說，但我們會讓它成真。

Q6：提到的「月球電磁彈射器（Mass Driver）」具體要做什麼？

馬斯克： 它將會像發射砲彈一樣，把 AI 衛星射向太空。 在月球建立自給自足的城市後，我們不再需要從地球昂貴地發射每顆衛星。透過月球的低重力與電磁彈射，我們可以源源不絕地將「智慧」送往太陽系的每個角落。想像一下，一個月球上的巨大裝置，不斷向深空發射攜帶 AI 意識的衛星，那將是人類文明史上最壯麗的景觀。

Q7：如果上述內容都實現了，你認為 AI 智能最終會思考什麼？

馬斯克： 老實說，那種規模的智能會想什麼，現在很難想像。 但這正是最令我興奮的地方。我們可能會遇到古老的外星文明遺跡，或者看到持續數百萬年的智慧形態。這一切的前提是我們必須保持探索的慾望，並將意識之光延伸到恆星之間。這就是 xAI 與 SpaceX 結合的終極願景：不只是解決人類的問題，而是去回答宇宙的問題。

下面附上 xAI 在 Ｘ 上的完整影片連結，有興趣的朋友歡迎直接去看完整影片呦！ 

Since xAI was formed just 30 months ago, the small and talented team has made remarkable progress.

The future has never looked more exciting! pic.twitter.com/QZ73H2mpBj

— xAI (@xai) February 11, 2026

結語

目前馬斯克名下企業 Tesla、SpaceX、xAI（已收購 Ｘ）、Neuralink（神經科技和腦機接口公司）已經形成一個互相支撐的生態系。終極目標是利用 xAI 作為「大腦」，串聯起所有硬體與數據終端。（例如 ：Tesla： 將 Grok 植入車載系統，實現 AI 驅動的智慧座艙與自動駕駛 ; X (原 Twitter)： 利用 X Money 結合 AI 代理，重塑金融支付與日常資訊流。）試圖打造一個無所不在、足以重塑人類日常生活的 AI 全自動化生態圈。

但是，這個夢想非常燒錢。根據 2026 年初披露的最新數據，xAI 在 2025 年期間，每月支出高達 10 億美元。主要來自建構頂級算力中心（如 Memphis 超級電腦）以及採購晶片（如 Nvidia H200/B200 系列）。但 xAI  2025 年的年營收僅約 5 億美元，遠低於 OpenAI 的百億規模，代表 xAI 目前幾乎完全依賴外部資金。

為了止血並持續投資xAI 26 年 1 月完成了 E 輪融資募款 200 億美元，投資人包括 QIA（卡達投資局）、MGX（阿聯酋政府持有）、Baron Capital Group（巴倫資本）等。策略投資者包含輝達（NVDA）及思科（CSCO）推出的創投部門Cisco Investments。加上馬斯克將 SpaceX 與 xAI 戰略整併，合併後 SpaceX 每年約 160 億美元的營收與 80 億美元的 EBITDA 將注入 xAI，支撐其高強度的 AI 基礎建設支出。

雖然公司的工作最主要就是幫股東盈利，但馬斯克看的是更遠大的技術奇點。對這位造夢者而言，你永遠不知道他什麼時候就成功把設計圖變成現實，只能繼續期待那個不久的將來 AI 宇宙計畫將會付諸實現，徹底重塑人類文明的樣貌！

【本篇文章由 AI 協助產出】

【延伸閱讀】

• 星艦帝國實現了！SpaceX 收購 xAI，馬斯克打的是什麼主意？
• 一步步成為鋼鐵人的馬斯克！挑戰傳統軍工複合體的 SpaceX！

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使用完真的會讓你重新思考：「我為什麼還要敲著鍵盤打字啊？」

Typeless 是什麼？一款適合台灣人的語音輸入工具

Typeless 是一款專注於「高品質中文語音輸入」的工具，主打自然語言理解、細膩的語句修正功能，並帶來目前在台灣最順手、最接近書寫邏輯的語音轉文字體驗。

不同於一般語音輸入工具可能只是簡單的轉錄，Typeless 從一開始就強調一件事：講話的當下，就能轉出接近你原本想寫的句子，讓你不必說完再修。這種「思緒不中斷」的設計哲學，是我選擇 Typeless 的主因之一。

Typeless 方案比較表（官方定價整理）

如果你是第一次接觸語音輸入工具，其實可以直接從免費版開始。Typeless 免費版目前每週提供 4,000 個字 的語音轉文字額度，對大多數初學者來說已經非常夠用。無論是會議紀錄、筆記、還是靈感草稿，都可以完整體驗 Typeless 的語音辨識與自動編輯功能。

等到你開始有更高頻的寫作或內容輸出需求，再考慮升級成 Pro 版就好。這樣的試用門檻很低，也很適合觀察自己適不適合這種「用說的」來工作的新習慣。

以下是免費版本與專業版本的整理表格：

怎麼選適合自己的方案？

• Free 方案 適合誰？
  初次使用者、偶爾使用語音做筆記、會議記錄、靈感草稿的人。功能完整，週週有 4,000 字額度可以使用。
  
  
• Pro 方案 適合誰？
  每天需要長時間語音輸入的專業創作者、知識型工作者、自媒體經營者或遠距團隊。無字數限制、支援進階功能與多平台同步，效率大幅提升。
  
  

前往試用 Typeless Pro，30 天內完整解鎖所有功能，之後每週依然享有 4,000 字免費額度，不需要馬上決定升級。

Typeless 是什麼樣的工具？和語音輸入、逐字稿、會議紀錄有什麼不同？

在介紹產品亮點功能之前，先釐清一個常見的誤解：Typeless 並不等同於手機內建語音輸入、逐字稿工具，或是會議紀錄 App。這三種工具各有用途，Typeless 的角色則完全不同。

手機語音輸入：快速，但不理解語意

手機鍵盤上的語音輸入功能，主要是「辨音成字」。

它會根據你講的話快速輸出一段文字，但不會處理語氣、句子結構，也不太懂你想表達什麼。往往你還要回頭整理句子、修改格式，思緒很容易被打斷。

逐字稿工具：內容完整，但需要大量整理

逐字稿工具的重點是記錄每一個字，包括停頓、贅詞與口誤。

適合做採訪紀錄、研究分析，但如果你是要寫文章、準備簡報，內容還得重新修過一遍才能用。花的時間跟打字其實差不多，甚至更多。

會議紀錄 App：適合長會議，不適合日常輸入

有些工具專門為會議設計，聚焦在「還原對話」與「整理後續行動」，屬於單獨拉出來使用的會議記錄 App。它們的目的是摘要整場討論，幫助與會者在會後快速回顧對話內容，進一步生成摘要與追蹤事項。

如果你的需求是會議後快速整理會議摘要與負責人，會議記錄 App 是不錯的選擇。但如果你想提升日常的工作效率，例如快速寫信、做筆記、整理靈感，那會需要的是更貼近「輸入工具」定位的選項。

Typeless 的定位：說出來，就是輸入

Typeless 的設計重心，是「讓說話，成為你輸入文字的方式」。

當你講出一句話，它會直接幫你整理成條理清楚、語氣自然的段落，符合你使用的情境。不需要再去修改錯字、不需要整理格式，更不用擔心講錯什麼會一字不漏地被記下來。

你說的是內容，Typeless 給你的是結果。這是它和其他工具之間最大的不同。

Typeless 的產品亮點：讓「出一張嘴」變得真正可行

在實際使用之後，我越來越能體會到，Typeless 並不是單純把你講的話轉成文字而已，還會幫你處理掉所有「講話與寫作之間的摩擦」。

你不用再擔心說太快、停頓太多、語句不順，Typeless 會自動理解你的語意、刪掉廢話、重組句型，讓最終出來的內容乾淨、好讀、可以直接貼上就用。

以下是我覺得幾個非常實用的產品亮點：

亮點 1：分得清楚你是在「記錄」還是在「下指令」

Typeless 有一個幾乎不需要學習成本，但非常直覺的設計：它會根據你電腦上「游標的位置」，自動判斷語音輸入的目的。

當游標停留在空白處時，Typeless 會進入「速記模式」，你說什麼它就記錄什麼，把語音即時轉成文字，完整保留語氣與內容，就像身邊多了一位幫你打字的助理。

但如果你先反白選取了一段文字，再開啟 Typeless，它就會自動切換為「語音編輯模式」。此時你只要開口說：「幫我改成比較口語」、「整理成條列式」、「翻成英文」，它就會直接針對該段內容進行處理，不需要額外切換任何功能。

亮點 2：根據應用情境自動調整語氣

Typeless 會依照你正在使用的 App，自動微調文字風格。例如在 Email、社群平台或筆記軟體中，輸出的語氣與格式都會貼近該情境的使用習慣。

如果你想進一步微調，也可以直接選取某段文字，再用語音要求它改變語氣或風格。

實際情境：

舉例來說，你要寫這封信，內容是：我到現在還沒有收到你的簡報。

但你發現你的語氣太過兇了，你就可以把這段話選起來，然後叫 Typeless 幫你修改成「委婉一點」的語氣。

Typeless就會幫你自動去修改語氣。現在你根本不用怕你的 Email 寫得太兇，反正只要請 Typeless 幫你修改一下，變成是委婉的語氣就好了。

可參考以下影片示範：

亮點 3：聽得懂中途改口，還會幫你整理格式

在口語輸入時，多數人很難一次把內容講完整。Typeless 能辨識你在說話過程中的修正與補充，並將內容整理成更清楚的段落或條列格式，減少後續手動整理時間。

實際情境：

例如你在整理週末行程時說：「星期六下午要先去看牙醫，兩點，然後晚上跟朋友吃飯，啊吃飯改成星期天好了。」

Typeless 可能會整理為：

週末行程：

• 星期六下午 2 點：牙醫預約

• 星期日晚上：與朋友聚餐

它會依照語意理解，輸出整理後的最終版本。

亮點 4：自動濾掉贅詞與重複語句

Typeless 能自動刪除口語中常見的填補詞，例如「嗯」、「那個」、「就是說」，同時也能判斷你在思考時產生的重複內容，只保留最終想表達的重點。

實際情境：

你在整理工作備忘時說：「這份報告我覺得…嗯…可能還要再調整一下，主要是那個數據的部分。」

Typeless 可能輸出為：

「這份報告的數據分析仍需要補強。」

亮點 5: 直接幫你翻譯

還有一個我覺得很好用的點，是他可以直接幫你翻譯。舉上面那個例子來講，這封信我可以直接全選，然後請 Typeless 直接幫我翻譯成英文。

亮點 6: 越用越像你：自動學習你的用詞風格

Typeless 允許使用者新增常用詞彙、專有名詞、人名地名等，進一步提升辨識精準度。

不管你是醫療專業、法律、財經、或自媒體創作者，都能為自己的語言風格建立專屬語料庫。打破以往語音工具只支援通用語彙的限制，讓 Typeless 成為真正「為你而設」的語音輸入助手。

Typeless 手機版操作教學：走到哪、說到哪

雖然 Typeless 是一套主打桌面端深度協作的語音輸入工具，但它也有一個輕巧實用的手機 App，方便你在走路、等車、躺床上時，快速記下靈感與代辦。

初次安裝與設定

1. 下載 App：目前支援 iOS 與 Android，搜尋「Typeless」即可下載。
   
2. 登入帳號：可使用 Email、Google 或 Apple 帳號註冊登入。
   
3. 設定語音語言：將語音預設為中文。

手機端的基本操作

1. 點擊麥克風按鈕開始錄音：按下後即可開始語音輸入，畫面會即時出現轉錄文字。
2. 按下暫停鍵停止錄音：輸入完成後，點擊停止，即可預覽並編輯結果。
   
3. 雲端同步：手機輸入的內容，會自動同步到桌面版，方便回到電腦後繼續整理、加工。

當你下載手機版 Typeless，首次開啟時會有圖文並茂的引導流程，一步一步教你怎麼使用語音輸入、怎麼設定快捷操作，甚至還會示範怎麼開啟鍵盤語音模式或用剪貼簿輸出結果。

整體介面設計非常直覺，就算是沒用過語音輸入工具的新手，也能在 3 分鐘內快速上手。

不需要看教學影片，也不用額外設定什麼繁瑣的參數，跟著 App 裡的提示做就好，非常適合第一次使用的人。

過去，許多時間其實都消耗在主管交代的細節調整上，例如調整語氣、重新排版，或把文字整理成表格，這些工作本身並不困難，卻反覆出現，久了反而讓人感到疲憊與煩躁。現在，這些事情只要開口說話就能完成，想到什麼就直接說出來，畫面與內容也會跟著往前推進，讓工作流程變得更單純——用說的，把事情做完。真正留下來的，不只是多出來的時間，還有那些不再被日常瑣事慢慢磨掉的精神與專注力。現在，就試著讓自己真的「出一張嘴」把事情完成吧。你可以先免費試用 30 天，把 Pro 版本的功能完整體驗一遍，即使沒有升級方案，每週仍然可以持續使用 4,000 字的額度。

 馬上試用 Typeless Pro

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這筆交易以全股票形式進行，對合併後實體的估值高達 1.25 兆美元，其中 SpaceX 估值約 1 兆美元，xAI 估值約 2,500 億美元。這使 SpaceX 成為全球最具價值的私人公司之一，並為預期的超級 IPO 鋪平了道路。

這場交易的核心公告聚焦於一個雄心勃勃的計劃——利用 SpaceX 的發射能力，將 AI 數據中心部署到太空軌道上。至此，馬斯克不僅將短短幾年的 xAI 估值提振到了 2,500 億美元的天價，並將其收入 SpaceX，構建起了自己的兆「宇宙 AI 帝國」。

SpaceX 和 xAI 合併的前兆

SpaceX 和 xAI 的合併，完全是一場事先張揚的事件，從馬斯克揚言要向太空發射數據中心的推文開始。

2025 年末，馬斯克在 X 上回應關於 Starlink V3 衛星的討論時提出，未來的星鏈不僅是通訊節點，更是計算節點。利用 V3 衛星搭載的高速公路激光鏈路，可以在軌道上構建網格化的分布式算力。

2026 年初，SpaceX 向 FCC 提交申請，計劃部署具備「天基計算」能力的專用衛星。相比地面數據中心，太空數據中心能享受 24 小時無間斷太陽能，且能利用輻射散熱避開地球日益匱乏的電網資源。在合併公告中，馬斯克明確表示，xAI 將不再依賴地面的電力公司，而是直接將 Grok 模型的推理和部分訓練任務部署到由 100 萬顆衛星組成的「軌道雲」上。

The Information 的報導指出，xAI 被收購後，將加速推進這一「太空數據中心」願景。合併後的公司將形成從火箭發射、衛星網路（Starlink）到前端 AI 模型（Grok）的垂直整合帝國。

當大家都將注意力放在馬斯克的 1.25 兆美元帝國的同時，可以看到 2023 年成立的 xAI，已經在短短不到 3 年的事件，估值從 0 ，瞬間漲到了 2,500 億美元——火箭般的速度，讓 OpenAI 和 Anthropic 這些新晉的 AI 霸主也感到汗顏。

雖然 xAI 的 Grok 因為「成人內容」問題，在不少國家不斷被封禁，但是這個馬斯克手下「擅長澀澀」的 AI，並不是一個能被小視的對手。

不久前，馬斯克就在 X 上宣布，特斯拉（Tesla, TSLA-US）已經重啟了 Dojo 3 計劃，其核心搭載的 AI7 晶片 並非普通顯卡。這款晶片專門針對太空環境（輻射、極冷極熱）進行了抗干擾設計，它是未來那「 100 萬顆計算衛星」的大腦。

馬斯克宣稱他未來生產的 AI 晶片總量將「超過全球其他所有 AI 晶片的總和」。雖然這聽起來很馬斯克（帶點狂妄），但考慮到他手里的特斯拉超級工廠和 SpaceX 的製造收入線，沒人敢完全當他是在吹牛。

儘管目前的 xAI Colossus（巨人）超級電腦還在瘋狂採購 55 萬塊輝達（NVIDIA, NVDA-US） GPU，但馬斯克明確表示，依賴第三方是暫時的。未來的「宇宙 AI 帝國」必須跑在他自己的矽晶片。

對於「基建狂魔」馬斯克，幾乎任何大規模建設都有可能發生。

馬斯克的「宇宙 AI 帝國」打的是什麼主意？

表面上看，這是馬斯克將左手（太空）與右手（AI）的資產進行整合。背後，是一場精妙的資本與資源重組，旨在解決 AI 產業幾個核心問題：

為 xAI 尋找可持續的「燃料」

訓練前端大模型是眾所周知的「吞金獸」和「耗電巨獸」。xAI 在算力競賽中面臨巨大壓力。將數據中心發射到太空，理論上可以利用近乎無限的太陽能，並可能通過激光鏈路在衛星間傳輸數據，構建一個脫離地面電網和地理限制的算力網路。這不僅是技術狂想，更是應對未來算力瓶頸和能源成本的前瞻性押注。

構建無可替代的「數據 – 場景 – 落地」閉環

SpaceX 的星鏈（Starlink）正在全球構建通訊網路，X（原 Twitter）擁有巨大的即時數據流和社交圖譜，特斯拉則連接著現實世界的感測器與機器人。

收購 xAI 後，馬斯克旗下核心資產（SpaceX、xAI、X、特斯拉）的加成性被空前強化。AI 需要數據和場景，而馬斯克的帝國恰好能提供從太空通訊、社交媒體到自動駕駛汽車的完整試驗場。這種閉環是其他純 AI 公司難以複製的護城河。

為超級 IPO 製造核彈級敘事

一個單純的火箭公司或一個單純的 AI 新創公司，其想像空間均有邊界。但「太空 AI 基礎設施」的故事，將人類對星辰大海的征服與目前最炙手可熱的 AI 革命結合，其資本市場吸引力是指數級成長的。

正如投資人所言，這創造了「世界上最重要、最雄心勃勃的公司」。這筆交易在 IPO 前完成，無疑是為估值火箭裝上了最強勁的助推器。

AI 競爭，進入「星艦時代」

SpaceX 和 xAI 的這場合併，標誌著 AI 競賽進入一個全新維度——競爭焦點正從單純的算法和模型規模，轉向對底層算力基礎設施、乃至能源供給的終極控制。

人們正在見證一種新型科技巨頭的誕生——基礎設施級巨頭。

過去的巨頭控制操作系統、應用商店或雲服務，而未來的巨頭，可能直接控制部署在近地軌道上的「計算星座」。這不僅是商業模式的升維，更可能引發地緣政治層面的新博弈。

誰能控制太空算力，誰就可能掌握下一代數字經濟的命脈。

壓力給到其他 AI 巨頭身上

OpenAI、Anthropic、Google等公司必須重新評估他們的算力戰略。是加深與現有雲廠商（如微軟（Microsoft, MSFT-US） Azure、Google雲）的綁定，還是開始探索類似的極端基礎設施路徑？

同時，傳統的航空航天和電信公司將被卷入這場跨界戰爭，它們要麽成為馬斯克們的供應商，要麽被迫加速自身的 AI 化轉型。

短期來看，「太空數據中心」面臨巨大的技術和成本挑戰，但其象徵意義和戰略威懾已經形成。

這步棋的本質，是馬斯克試圖用 SpaceX 的硬核工程能力，為 AI 這場「軟體戰爭」奠定一個他人無法企及的「硬體基石」。

當算力成為新時代的石油，馬斯克的選擇不是去爭奪油田，而是試圖建造一艘能開採外星能源的星艦。

畢竟，能上天的 AI 公司，目前還只有馬斯克的 SpaceX+xAI 一家。

《36氪》授權轉載

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Notion AI 是什麼？你筆記裡的 AI 小助手

Notion AI 是整合於 Notion 筆記平台中的人工智慧助手，能協助使用者快速產生文章草稿、整理會議記錄、摘要重點、翻譯內容與優化文字，並可直接在既有筆記與資料庫中進行延伸與整理。透過 AI 輔助，使用者能更有效率完成寫作、專案規劃與資訊管理，打造個人或團隊專屬的智慧工作空間。

它不像 ChatGPT 是獨立的聊天視窗，而是直接整合在你的筆記環境裡。

Notion AI 可以做什麼？

• 內容生成：撰寫文章、草擬提案、編寫電子郵件或簡報內容。
  
• 整理與摘要：針對長篇資料快速萃取重點，生成摘要或重點清單。
  
• 語氣轉換：將內容轉換成正式、友善、簡潔等不同語氣。
  
• 語法修正與翻譯：修正文法錯誤、進行多語翻譯。
  
• 靈感激發：幫你列出文章架構、主題點子或標題建議。
  

最大亮點：整合在筆記內的 AI

你不需要切換視窗、不需複製貼上，只要在 Notion 的區塊中輸入提示或點選指令，AI 就能直接在當下幫助你思考與產出，無縫結合日常工作流程。

根據 Notion 官方網站介紹，他們的願景是打造「AI 工作空間（AI-powered workspace）」，讓使用者不只寫筆記，更能透過 AI 強化內容生產、知識管理與團隊協作。你甚至可以建立「AI 代理人」，幫你處理重複任務，真正讓 AI 成為資訊工作夥伴。

Notion AI 方案比較：付費嗎？適合我嗎？

Notion 提供多種使用方案，從免費到企業級，以下是各方案與 Notion AI 支援情況的整理：

建議：先從免費帳號＋Notion AI 試用開始，熟悉操作與語感，再決定是否升級。

Notion 基礎教學：第一次使用就上手

基本概念：Page、Block 與 Workspace

• Page（頁面）：筆記的基本單位，像一張可以無限延伸的白紙。
  
• Block（區塊）：Notion 所有內容的核心組成，每段文字、圖片、清單、表格都是一個 Block，可任意拖曳排序。你可以把它想像成積木，隨意地使用這些積木去創造出更多屬於你的東西。
• Workspace（工作區）：一個帳號可以有多個 Workspace，分開管理不同專案或團隊內容。
  

操作介面快速導覽

• 左側欄：顯示你的所有頁面與資料夾，可自由拖動排序。
  
• 主畫面：選擇頁面後可編輯內容，支援 Markdown 快捷鍵、插入圖片、表格、影音等。
  
• 上方功能列：搜尋、分享、版本紀錄、匯出等進階功能。
  

常見實用功能

• 打 / 可以叫出功能列（比如 /todo 建清單、/table 建表格）
  
• 可建立子頁面（嵌套頁面）來做分層整理
  
• 支援資料庫（Database）設計任務板、閱讀清單、表單紀錄

你也可以善用 Notion 官方提供的免費模板，加快建立自己的系統。這些模板橫跨讀書筆記、任務追蹤、行銷日曆、個人生活規劃等，各種生活與工作情境幾乎都有現成範本。

Notion 官方模板中心（中文）

你不需要從零開始搭建，只要複製一份你喜歡的模板，改一改就能用。

Notion AI 的使用情境分享

情境一：會議記錄整理

可以直接打開 Notion AI，它有一個 AI Meeting Note 功能，可以幫你錄音。當你錄下開會時講的逐字稿後，它還能幫你自動轉換成會議紀錄。

點擊會議記錄的功能之後，它就會開始幫你錄音。錄完之後，系統會提供如下摘要：

1. 錄音完成後自動生成摘要
2. 後續可以標記（tag）每一位與會的人

情境二：從「翻頁找資料」到「一句話找到答案」

過去我在 Notion 裡建了大量資料庫，但每次要找東西，都得一頁頁點、一筆筆看，效率其實不高。現在有了 Notion AI，我只要輸入一句話：「我們去年 Q4 的策略方向是什麼？」它就能幫我掃描整個資料庫，把相關內容整理出來，甚至摘要給我。這不只是查找更快，更像多了一位會讀懂我資料的助理。

如果你把 Notion 和 Slack、Google Drive 等工具串接起來，AI 不只會搜尋 Notion 內部資料，還可以跨這些系統幫你找答案。

舉例：

• 「Slack 上有人提過 產品定位 的結論是什麼？」
  
• 「我放在 Google Drive 的 企劃簡報重點是什麼？」
  

Notion AI 能從多個資料來源一起整理答案。這種跨 app 查詢比起自己手動搜尋多個工具的效率提升非常多。

結語：Notion AI，像是我筆記裡的第二大腦

Notion AI 最吸引我的地方，在於它懂得怎麼幫我「找到自己的東西」。

我平常在 Notion 裡記了很多資料，有些是專案進度，有些是想法的雜記，也有些是早就忘記的草稿。以前要回頭找，常常一頁一頁點開來翻，有時還翻不到。現在，我只需要問一句：「我們去年 Q4 的策略是什麼？」它就會把資料抓出來，甚至順手幫我整理好。

這個過程讓我感覺多了一個熟悉我的數位助理。它知道我的資料放在哪裡，也理解我的提問想找什麼。

我開始更依賴它，也更願意把東西記進 Notion，因為知道回頭找的時候，它會幫得上忙。

【延伸閱讀】

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The post Notion AI 使用指南｜方案比較、基礎操作、提升工作效率的使用方式 appeared first on StockFeel 股感.

編按（2026/01/29 更新）：Google 近期已在台灣開放新的訂閱層級 Google AI Plus，主打讓一般使用者以低成本享受 Gemini 多模態能力，定位為可以嵌入日常工作流程的 AI 助手：

• 直接在 Gmail、Google 文件、Google 簡報中使用 AI 協作

• 辨識圖片、文件內容並做整理或補全

• 不會寫 prompt，也能靠「提示詞助手」生成更準確的結果

編按：2025/11/19 更新，萬眾矚目的 Gemini 3 正式登場！Gemini 3 在摘要、分析、內容生成等層面都有感升級，一推出便在 LMArena 以 1,501 分奪下榜首。更值得一提的是，Gemini 3 以全線導入 Google 旗下所有的 AI 產品，因此無論你是否為為 Pro 用戶，都可以在第一時間體驗 Gemini 3 的服務喔！

Google Gemini 好用嗎？

Claude 則是我處理大量文字資料的首選，特別是當我要丟進一整篇論文、數萬字逐字稿時，它的記憶能力與組織邏輯可能比我還要厲害。

Grok 的風格比較自由奔放，據說言論也「開放」一些。最近 Elon Musk 推出了 Grok 4，這個新模型未來我會再深入測試看看再分享，目前我的使用情境主要是觀察它怎麼即時回應 X（前 Twitter）上的社群話題與輿情熱點。

至於這篇文章的主角 Gemini，也是我最近越來越常使用的 AI 工具。它的厲害之處不只是語言能力，而是它「長在 Google 裡面」，能跟 Gmail、Docs、地圖、YouTube 等日常應用無縫整合，加上圖片生成速度快，現在甚至還開始支援影片生成功能，我最近就常在 Threads 上看到有人用 Gemini 生成 ASMR 類型的短影音。這篇文章，我會用最簡單、真實的語言，分享我這段時間使用 Gemini 的心得，並比較它和 ChatGPT 的異同，幫助你選擇最適合自己的 AI 工具。

Gemini 是什麼？為什麼它和 Bard 不一樣？

簡單說，Gemini 是 Google 推出的多模態大型語言模型。它不只是 Bard 的新名字，更是技術全面升級後的進化版本。從 2023 年底的 Gemini 1.0 到 2025 年的 Gemini 2.5 Pro，它已經能夠處理各種文字、圖片、影片、語音的輸入，也能生成這些內容。

它有點像 ChatGPT，但也不太一樣。最關鍵的差異是它「生下來」就跟 Google 的服務整合得很深。你的 Gmail、Google Docs、YouTube、地圖甚至 Android 手機，都能呼喚 Gemini 幫你完成工作。

你可以叫它幫你寫信、改投影片、總結影片內容，甚至幫你規劃旅程、打開手機 App、傳訊息。這種跨應用整合，是目前 ChatGPT（還）沒辦法做到的。

AI Plus 的費用與基本配額

至於 Google 於 2026 年 1 月全新推出的 Google AI Plus 主打讓一般使用者以低成本享受 Gemini 多模態能力，定位為可以嵌入日常工作流程的 AI 助手。目前其在台灣的月費為 NT$260 元（前 2 個月按優惠價格 NT$130 元）。相較於原本 Google AI Pro 每月 NT$650 的訂閱門檻，Plus 的價格約是 Pro 的四成左右，大幅降低了普通用戶進入高效 AI 協作的門檻。

Plus 的核心配額與功能重點

• 每日提示詞數（Gemini-Pro）：30 次
  讓你可以每天在多種情境下提出查詢或生成任務
• 每日提示詞數（Gemini 思考型模型）：90 次
  等於在日常創作、資料整理、摘要重點上有更多可用額度
• 脈絡長度支援：128k 字元
  這比基本免費方案大很多，適合處理更長的文件或資料
• NotebookLM 支援
  可用於研究與寫作支援，每個筆記本有更多可用資料來源
• Google 生態整合
  Gmail、Google 文件和簡報可直接呼叫 Gemini 功能
• 雲端空間升級
  雲端儲存空間提升至 200GB（相比免費版 15GB）

Gemini 免費／付費版差在哪？Advanced 費用

原先是免費仔，後續因為看上 Veo 3 AI 影片生成功能而成為付費會員，題外話分享，這個影片生成功能是在去年 7 月才正式在台灣推出的！

Gemini 最強的地方：完美融合 Google 生態系

老實說，這是我最驚艷的地方。

如果你也是每天都開 Gmail、寫 Google 文件、用 Google Maps 找店家，甚至用 Android 手機，那你一定會發現：Gemini 根本就不是一個單獨的 AI，而是融進你生活每一個角落的智慧助理。

以下幾個功能，是我覺得可以使用看看的：

Gmail：快速整理信件重點，幫你省下逐封查看的時間。

Google Docs / Slides：幫我改一改

Gemini 可以幫你校稿、改文案、濃縮段落，也可以協助設計簡報標題與大綱。

但其實我最常用的是請 Gemini 幫我看這份文件有沒有「錯字」，以往我可能都要把整篇文章複製貼到 ChatGPT，現在就可以直接在 Google Doc 上使用 Gemini 做這件事情，速度更快。

Google Maps + Search：行程規劃神助手

我下的指令：幫我規劃 5 天的台南之旅，如果有推薦的餐廳記得也提供給我 Google Map。

以下是 Gemini 提供給我的一小部分回應，你可以看到都有附上 Google Map 

我把同樣的指令丟到 ChatGPT（我是 Plus 版本，用 4o），與 Google 其他產品的整合程度就有差異。

Gemini 圖片生成力實測：與 ChatGPT 比較

這裡我用一個相同的 prompt 測試 Gemini 和 ChatGPT 的圖片產出效果：

Prompt: 幫我生成一張圖，描述以下情境：早上五點起床，在天色剛亮的時候，一個人在外面跑步，外面充滿著樹木、花朵，還有幾隻小狗跟在你後面一起跑步。

產圖速度上， Gemini 速度比 ChatGPT 快蠻多的，我打完這些話的時候 ChatGPT 還沒生成完畢。

生成的圖片尺寸、大小我都沒修改直接放上來跟大家分享，以寫實程度我會選擇 Gemini。

ChatGPT	Gemini

ChatGPT vs. Gemini：到底差在哪？一張表告訴你

我的使用心得：兩個都值得，但用途不同

我目前是兩個平台都在付費使用的雙刀流使用者。根據我的日常需求，我會這樣分配：

• 想快點寫完工作信、改好文件、安排行程：我用 Gemini
• 想深入討論一個觀點、寫文案、模擬角色、設計課程：我用 ChatGPT
• 想產生部落格封面圖、簡報插圖：先用 Gemini，圖像感更佳
• 想做持續對話、建 GPT 輔助腳本流程：用 ChatGPT 的 GPTs 自訂功能更靈活

沒有哪一個工具是絕對能夠取代另外一個工具的，而且也不會偏向仰賴同一個工具，近期就有發生很多次 ChatGPT 突然當機的消息，網路上一片哀嚎。 （下圖節錄網友「職場誠實樹」的 Threads 貼文）

你不需要死守某一款工具，也不用一開始就選出「最強的那一個」。更重要的是，你要熟悉每個工具的特性，了解它們的優缺點，並根據需求靈活搭配、善用它們的優勢。

這些 AI 工具的目的，不是取代你，而是幫你把時間還回來。讓你更有效率地完成工作，更專注在創造價值，最終，是為了讓你能準時下班，去過那個不被會議和文件追著跑的生活。

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Clawdbot 是什麼？

截止目前，Clawdbot（Moltbot）在 Github 的星數已經超過 6 萬，收藏數超過 7,200 。而對比 Clawdbot（Moltbot）與 Claude Code 的 Google 數據可以發現，過去三四天里前者的搜尋指數急速攀升，目前已經大幅度超過 Anthropic 旗下的終端 AI 寫程式助手 Claude Code。

或許是兩個相似的名字容易引發誤解， 1 月 27 日，Clawdbot（Moltbot）項目宣布，應 Claude 人工智慧模型背後的公司 Anthropic 的要求，項目名稱將更改為 Moltbot，助手本身也將從「Clawd」改為「Molty」。

項目創建者彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）將此次更名描述為一次「自然演進」。因為項目的 logo 和吉祥物是龍蝦，他用「同樣的龍蝦靈魂，全新的蝦殼」來比喻這次更名。

在項目官網路上，開發者在 Moltbot 的名字下方用一句話概括了其定位：一款真正做事的 AI（The AI that actually does things）。

不同於 ChatGPT 等聊天機器人需要人們打開網頁，輸入問題然後得到回覆，Moltbot 的設計邏輯是讓人們通過常用的聊天 APP（目前支持 Telegram、WhatsApp、iMessage 等）發出指令，進而喚起後台運作的大語言模型（可自行選擇 ChatGPT、Gemini、Claude 等），然後將人們的需求轉換為當地 Shell 腳本並在電腦上執行。

Clawdbot 能做哪些事？

Moltbot 網頁上列舉的能力包括「清理收件箱、發送信件、管理日程、辦理航班值機」，並強調「這些操作均可通過 WhatsApp、Telegram 或任何你常用的聊天應用完成」。而除此之外，人們還通過 Skills 系統擴展功能，擴展出很多新玩法。

在 X 上，用戶 Kevin Xu 讓 Moltbot 幫忙炒股，要求它「把這筆資金交易到 100 萬美元」，隨後，Moltbot 制定了 25 套交易策略，產生 3,000 多份分析報告，編寫 12 個全新算法，然後開始了全天候的不間斷的股票交易。雖然 Moltbot 最後把錢賠光了，但 Kevin 認為這個自動交易的過程「帥炸了」。

Gave Clawdbot access to my portfolio.

“Trade this to $1M. Don’t make mistakes”

25 strategies. 3,000+ reports. 12 new algos.

It scanned every X post. Charted every technical. Traded 24/7.

It lost everything.
But boy was it beautiful. pic.twitter.com/wYpEZ3kB67

— Kevin Xu (@kevinxu) January 26, 2026

另一個用戶 Jose 把 Moltbot 部署在 Mac mini 上，並要求它給自己做一個動態頭像。它二話不說就完成了，甚至還額外加了一段休眠動畫。

科技創業者 Alex Finn 已經沈迷於 Moltbot 很多天，並將它打造成自己的全天候助理。在 1 月 25 日這天，Moltbot 就幫他完成了這麽多任務：

「寫完 3 個 YouTube 影片腳本；完成了下一期通訊稿；市調研究 26 個其他 AI 相關帳號，整理出了它們的經營方式；製作每日簡報，匯總最新 AI 資訊；搭建專屬的項目管理系統；自主組建了專屬團隊，我現在手下已經有兩個層級的智能員工了；打造出一套完整的第二大腦系統，直接替代Notion 筆記」。

Clawdbot 有哪些優勢？

經過各種經驗總結，人們發現這只「龍蝦」有很多獨特的優勢。首先，由於數據儲存在當地，Moltbot 擁有長期記憶功能，可以記住先前的對話，長期的偏好，並根據上下文的累積越來越懂用戶。這是目前主流的聊天機器人都做不到的。

Moltbot 另一大特徵就是主動。當其他 AI 還在等你去找它時，Moltbot 已經做到能主動去找你。它會發消息提醒用戶：「你在半小時後有一個會議」、「你有兩封信件待處理」、「明天天氣不好，行程是否需要修改」，就像一個兢兢業業的助理。

此外，Moltbot 能夠常駐後台。只要用戶向它發消息，它就可以直接驅動流程做事。在X上，很多人分享了自己在現實中喝著咖啡，而Moltbot在電腦上寫代碼、整理信件的場景。

Clawdbot 有什麼隱憂？

當然，Moltbot 也並非十全十美。目前，已經有不少用戶發現了不少安全隱患。由於很多普通用戶在安裝Moltbot時不做安全防護部署，這個擁有極高系統權限和當地一切數據的虛擬機很可能成為駭客突破口，或者自己直接製造出麻煩。

一位 X 叫 Shawn 的網友剛對 Moltbot 說了一句「你好」，Moltbot 就直接回覆了自己知道的所有API Key，包括 Anthropic、Gemini 等。還有一位創業者 Sanjay，聲稱自己在配置後 Moltbot 後，錢包里的錢消失了（真實性尚未確認）。

對於各種潛在風險，開發者施泰因貝格爾也做出回應，稱運作 Moltbot 存在一定風險。他在 Q&A 中寫道：「在你的設備上運作擁有 Shell 終端訪問權限的 AI 智能體，風險系數極高……它既是一款產品，也是一項實驗：你正將前端模型的交互邏輯接入真實的消息界面與實用工具中，世上不存在‘絕對安全’的部署方案。」

雖然 Moltbot 展示了 AI 助手可能的形態，讓很多人感嘆「未來已來」，但當把它與其他 Agent 產品比較，會發現 Moltbot 在大幅地是對現有 AI 能力的激進配置。

AI Agent 的概念已經被熱炒一年多。但想要這一概念變成面向大眾的「硬碟里的賈維斯」，無疑還需要更多時間。

《虎嗅網》授權轉載

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近期在社群媒體上，一股將真人照片、寵物萌照甚至動漫角色轉化為栩栩如生「PVC 公仔照」的風潮正迅速蔓延。這些圖片有著以假亂真的光影質感、精準的人物神韻還原，以及充滿創意的場景設計，而這一切的幕後功臣，正是 Google 最新發表的強大 AI 圖像模型——Nano Banana。

在這篇文章，股感將為你揭開 Nano Banana 的神秘面紗，以最平易近人的方式，帶你一步步了解這個神奇的 AI 工具。我們將從「Nano Banana 是什麼」開始，深入探討「如何使用它」，並提供一系列「黃金指令（Prompts）」，讓你也能輕鬆詠唱咒語，將自己的照片變成獨一無二的 3D 公仔。準備好了嗎？讓我們一起進入這個充滿無限可能的 AI 創作新世界！

揭秘 AI 繪圖新寵兒——Nano Banana 究竟是什麼？

在我們深入探討如何「召喚」出你的專屬公仔前，首先得認識 Nano Banana 這位強大的「魔法師」。

「Nano Banana」其實是 Google 最新、最先進的多模態圖像模型 Gemini 2.5 Flash Image Preview 的一個可愛代號。它之所以在 AI 創作圈掀起滔天巨浪，並非偶然。相較於我們熟知的 Midjourney 或 Stable Diffusion 等前輩，Nano Banana 在幾個關鍵技術上實現了重大突破，使其在「圖片轉公仔」這項任務上表現得格外驚艷。

Nano Banana 的四大技術亮點

1. 驚人的人物一致性（Character Consistency）：這是 Nano Banana 最令人稱道的特點。傳統 AI 模型在連續生成同一個人物時，很容易出現「換張圖就換個人」的窘境，五官、髮型、神韻都會有些微（甚至巨大）的偏差。而 Nano Banana 則能牢牢記住你上傳照片中的人物特徵，無論你要求它更換場景、服裝或動作，它都能確保主角的臉孔和神韻始終如一，就像是同一個公仔在擺拍不同照片一樣。
2. 直觀的自然語言編輯：想像一下，修圖不再需要操作複雜的 Photoshop 工具，而只需要跟 AI「聊天」。Nano Banana 正是如此。你可以用最口語化的中文指令，例如「幫他戴上一副黑色墨鏡」、「把背景換成夜晚的東京街頭」，AI 就能理解你的意圖並精準執行。這種「說話式修圖」的體驗，極大地降低了創作的門檻。
3. 強大的圖像融合與理解能力：Nano Banana 不僅能處理單張圖片，它還能同時「看懂」並融合多張圖片的元素。舉例來說，你可以上傳一張自己的人像照、一張你喜歡的服裝圖，再加一張想要的背景圖，然後命令 AI 將三者完美地融合成一張全新的圖像。這種能力為場景客製化提供了無限可能。
4. 卓越的質感與光影表現：公仔之所以看起來逼真，關鍵在於材質的反光、陰影的層次以及環境光的渲染。Nano Banana 在這方面進行了深度優化，能夠生成極具真實感的塑膠、樹脂等模型材質，並根據你設定的場景（如書桌、展示櫃）打上自然的光源，讓最終成品宛如專業攝影師拍攝的開箱照。

三種途徑，輕鬆上手　Nano Banana

了解 Nano Banana 的強大之處後，你肯定已經摩拳擦掌，迫不及待想親自體驗了。目前，一般使用者主要可以透過以下三個免費的管道來使用這個模型。接下來，我們將分別介紹這三個平台的操作方法。

Google AI Studio (最直接、功能最全)

Google AI Studio 是開發者和 AI 愛好者的遊樂場，也是最能完整體驗 Nano Banana 功能的地方。

1. 前往 Google AI Studio：在瀏覽器中開啟 https://aistudio.google.com/。你可能需要登入你的 Google 帳號。
2. 選擇正確的模型：進入介面後，在畫面上方或右側找到模型選擇的選項。點擊後，從下拉選單中找到並選擇「Gemini 2.5 Flash Image Preview」。這個就是 Nano Banana 的本名。
3. 上傳你的參考圖片：在下方的對話框或輸入區，你會看到一個圖片上傳的圖示（通常是迴紋針或圖片符號）。點擊它，然後選擇一張你想要變成公仔的照片。建議選擇臉部清晰、光線良好、半身或全身的照片，成功率和還原度會更高。
4. 輸入你的魔法指令（Prompt）：上傳圖片後，在同一個輸入框中，輸入我們後續章節會詳細介紹的「指令」。例如，你可以從一個簡單的指令開始嘗試：「將照片中的人物變成一個 Q 版的黏土人公仔。」
5. 生成並微調：按下送出後，稍待片刻，AI 就會生成結果。如果對結果不滿意，你可以在下方繼續輸入新的指令進行修改，例如：「很好，現在讓他站在一個木製的書架上。」這就是 Nano Banana 強大的多輪對話編輯能力。

LM Arena（免 VPN 的便捷之選）

對於部分地區可能無法直接順暢使用 AI Studio 的使用者，LM Arena 是一個絕佳的替代方案。它是一個學術機構提供的大型語言模型競技場，也整合了 Nano Banana 模型。

1. 造訪 LM Arena 網站：開啟網站 https://lmarena.ai/。
2. 進入直接對話模式：在網站頂部導覽列，找到並點擊 「Direct Chat」。
3. 指定模型：進入 Direct Chat 介面後，你會看到一個模型選擇的下拉選單。從中選擇「gemini-2.5-flash」或類似名稱的模型。
4. 上傳圖片與輸入指令：操作流程與 AI Studio 非常相似。點擊輸入框旁的「Generate Images」按鈕，上傳你的照片，然後在文字框中輸入指令。按下生成後，網站同樣會產出結果。

LM Arena 的特色是它有時會同時生成兩張圖讓你票選，這也是它作為模型競技場的初衷。你可能會發現，Nano Banana 生成的結果通常在細節和一致性上更勝一籌。

Google Gemini 應用程式（手機端最方便）

如果你習慣在手機上操作，可以直接使用 Google Gemini 的官方 App 或網頁版。

1. 開啟 Gemini：打開你的 Gemini App 或造訪 https://gemini.google.com/。
2. 切換至圖片功能：在對話框中，找到並點擊「圖像」或相關的圖片上傳按鈕。
3. 上傳照片並下達指令：選擇你要轉換的照片，並在輸入框中同時輸入你的要求。在 App 中，你可以更口語化地說：「幫我把這張照片裡的人變成一個放在辦公桌上的 Funko Pop 公仔。」

雖然手機 App 在操作上更為直觀便利，但若要進行複雜的場景控制或多輪精細修改，功能齊全的 Google AI Studio 仍是首選。

詠唱 Prompt，召喚你的完美公仔！

掌握了工具，接下來就是最關鍵的「魔法咒語」——指令 (Prompt)。指令的詳細程度與結構，將直接決定你召喚出的公仔是否符合你的想像。一個好的指令，就像一份清晰的設計藍圖。

以下我們將指令拆解成不同模組，並提供從入門到進階的範例，你可以自由組合，創造出無限可能。

指令結構基礎公式

一個優秀的公仔生成指令，通常可以包含以下幾個元素：

[主體描述] + [公仔風格] + [場景佈置] + [細節與氛圍] = 你的完美公仔照

主體與風格指令（決定公仔的核心樣貌）

這是指令的基礎，告訴 AI 你要把照片裡的人變成「什麼樣的」公仔。

• 入門指令範例：
  • 將照片中的人物變成一個 PVC 玩具公仔。
  • 把圖中主角轉換成一個 1/7 比例的動漫手辦。
  • 生成一個 Q 版黏土人風格 (Nendoroid style) 的公仔。
  • 創造一個 Funko Pop 風格的玩偶。
  • 將他變成一個精緻的樹脂雕像 (resin statue)。

場景佈置指令（為你的公仔打造專屬舞台）

有了公仔，還需要一個酷炫的背景來襯托。

• 場景指令範例：
  • …放在一個明亮的白色展示櫃中。
  • …站在一張凌亂但充滿科技感的電腦桌上。
  • …背景是一個充滿日系雜貨的原木色書架。
  • …將它放置在一個透明的圓形壓克力底座上。

細節與氛圍指令（注入靈魂的點睛之筆）

這是讓你的作品從「不錯」躍升至「驚艷」的關鍵。

• 細節指令範例：
  • 包裝盒：旁邊放置一個印有該角色 2D 插畫的玩具包裝盒，盒子有透明開窗。
  • 環境互動：電腦螢幕上顯示著正在用 ZBrush 或 Blender 軟體為這個公仔建模的畫面。
  • 光影氛圍：使用柔和的側面打光，營造出溫暖的開箱氛圍。
  • 攝影風格：使用微距鏡頭拍攝，有淺景深效果 (bokeh)。

終極黃金指令範本（組合應用）

現在，讓我們將以上所有元素組合起來，看一個完整且強大的「黃金指令」：

「請將上傳照片中的人物，轉換成一個 1/7 比例、塗裝精緻的 PVC 動漫風格公仔。

(公仔細節) 公仔需要站在一個透明的圓形壓克力底座上，姿勢請參照照片中的動作。

(場景佈置) 將此公仔放置在一張現代簡約風格的木質書桌上。桌上還有一台筆記型電腦和一盆小小的多肉植物。

(氛圍與互動) 筆記型電腦的螢幕亮著，畫面是這個公仔的 3D 建模線框圖。在公仔的右後方，放置一個設計精美的官方授權包裝盒，盒子的正面印有角色的原始插畫，並有部分透明開窗設計。

(攝影風格) 整體採用攝影棚級別的打光，光線明亮均勻，呈現出一種專業開箱評測照片的質感，使用淺景深效果，凸顯公仔主體。」

透過如此詳細的指令，你就能最大程度地控制生成結果的每一個細節，讓 Nano Banana 為你生成一張媲美專業攝影的完美公仔開箱照。

你的想像力，是唯一的邊界

從神秘的技術代號到人人可玩的 AI 工具，Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) 正在用一種前所未有的方式，賦予我們將想像力視覺化的能力。它不僅僅是一個圖片編輯器，更是一個創意的催化劑。

今天，我們學會了如何駕馭這個強大的模型，將一張簡單的照片，變成一個充滿故事與個性的 3D 公仔圖像。我們拆解了指令的奧秘，讓你也能像一位資深「詠唱師」，精準地召喚出心中的完美作品。

現在，輪到你了。翻出你最喜歡的照片——無論是你自信的自拍、家中毛小孩的可愛瞬間，甚至是朋友的搞怪表情包——然後跟隨本文的指引，開啟你的公仔創作之旅。你會驚訝地發現，在這個由 AI 驅動的新時代，創意不再遙不可及。唯一的邊界，只剩下你的想像力。快去試試看，創造出第一個專屬於你的限量版 AI 公仔吧！

【本文由 AI 協助產出】

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如果你還沒有看到，可能只是帳號尚未獲得權限。不過這次的開放已經涵蓋台灣與日本兩地，預期在不久的未來就會全面開通。

Meta AI 是什麼？

Meta AI 是由 Meta 公司推出的智慧型助理，背後技術核心是其自研的大型語言模型 LLaMA 系列。與其他大型語言模型相比，Meta AI 的最大特色在於它深度整合於社群平台，使用者無需另開應用程式或網頁，就可以直接在 Facebook、Messenger、Instagram 的對話或貼文介面中啟用 AI 功能。

這樣的設計使 Meta AI 的使用情境更貼近日常社群互動，不論是與朋友聊天時補充資訊，或是快速生成社群貼文、圖片、翻譯內容等，都顯得特別便利。相較於其他工具，Meta AI 更像是一位融入社群生活的 AI 助理。

值得一提的是，Meta AI 目前完全免費，尚未推出任何付費方案，所有功能都可以自由使用。

台灣使用者可以怎麼用？

目前台灣用戶已經可以透過 Facebook、Instagram 和 Messenger 使用 Meta AI，不需要任何 VPN 工具或區域設定修改。

語言支援方面，Meta AI 現在已可直接使用中文對話，能順利回應日常使用需求，包含問題詢問與翻譯對話等。

即使是圖像提示，也能使用中文輸入指令並成功產出圖片。這讓中文使用者能更自然地與 Meta AI 互動，不再需要中英轉換或額外提示。目前生成圖片、動畫、去物件等功能，在 Messenger 與 IG 對話中都能操作，提供非常即時、視覺化的體驗。

你可以先去看看你的 Messenger 最上面有沒有「萬事問 Meta AI 或搜尋」的這一個區塊，如果有就代表你已經可以盡情使用 Meta AI了！

Meta AI 的主要功能特色

最大優勢在於讓使用者無需切換 App，就能在日常社交中享受強大的生成式 AI 服務。以下為 Meta AI 的四大主要特色與應用場景：

1. 深度社群整合：對話框內的智慧百科

Meta AI 展現了極強的社群協作能力，使用者不必離開聊天介面，在 Messenger 或 IG 群組中輸入「@Meta AI」 即可召喚助手參與討論。無論是規畫聚餐行程、詢問餐廳評價，還是搜尋即時的網路資訊，AI 都能直接在對話框內提供回覆，讓資訊同步分享給所有參與者，大幅提升溝通效率。

2. 多模態視覺創作：從文字生圖到智慧修圖

在視覺呈現上，Meta AI 內建了影像生成模型。使用者只需使用 「/Meta AI imagine」指令，即可快速生成圖片。（只是我還是比較喜歡使用 Gemini 生成圖）。

3. 個人化社群助手：創作者的靈感引擎

針對經營者與社群創作者，它能根據主題發想 FB / IG 貼文標題、建議吸引人的標語，甚至能針對冗長的 FB 文章或影片進行快速內容總結。

與 ChatGPT Plus、Gemini Pro 的比較

在 2025 年 AI 工具百家爭鳴的環境下，Meta AI 的加入並非單純的競爭，而是填補了社群應用的空白。經過實際測試與比較，我 Meta AI 跟目前常使用的兩款工具做個簡單分享：

1. 文字與靈魂的修飾：ChatGPT Plus (GPT-5.2)

在「文字工作」的領域，ChatGPT Plus 依然穩坐王位。

我覺得它的繁體中文語意最接近真實人類，具備極高的自然感與細膩語感。

當我需要撰寫專業長稿、進行深度內容潤飾或品牌文案創作時，ChatGPT 始終是我的首選，它能寫比較有「溫度」的文字，雖然偶爾你會覺得過熱需要降溫。

2. 邏輯大腦與視覺核心：Gemini Pro (Advanced)

Gemini Pro 在我近期的工作流程中，扮演了極其關鍵的邏輯推理與生圖角色。特別是在影像生成方面，它的風格偏向自然寫實，且在處理 「資訊化圖表」與「簡報做圖」的能力上，我認為是目前市面上最厲害的選擇。（但有可能你在看這篇文章當下， ChatGPT 又追上了也說不定）

此外，它與 Google 生態系的深度連動，讓它在處理 Google 家族產品與資料分析時，展現出強大的生產力優勢。

3. 社群場景的輕量化應用：Meta AI

相較於前兩者的專業導向，Meta AI 目前給我的感覺更偏向 「快速溝通與嘗鮮體驗」。

它的優勢在於零門檻地整合在 Facebook 與 Instagram 中，生成速度極快、風格輕巧。

雖然目前的中文表現偶爾會讓人覺得「怪怪的」，而且有時候太多 Emoji 我會覺得太假，但對於社群上的即時互動、簡單詢問或製作趣味圖來說，它提供了最簡單的方式。

Meta AI實測比較

圖片生成能力比較

我想要實際測看看畫圖能力，指令：「請給我一張戴著聖誕帽的狗狗，笑得很開朗的圖片。」我覺得 Gemini 做的圖比較真實，GPT 也不差，最像 AI 做的圖是 Meta AI，和前兩者有不小的差距。

AI 圖片生成實測比較
Gemini Pro	ChatGPT 5.2	Meta AI

長文摘要的部分，我丟給 AI 目前這篇文章，請 AI 提供給我三個重點摘要。

長文摘要測試：ChatGPT 

1⃣ Meta AI 正式登台，深度整合社群平台

Meta AI 已在台灣與日本開放使用，支援 Facebook、Instagram、Messenger，不需 VPN。它最大特色是「內建於社群平台」，用戶可以直接在對話框召喚 AI 參與聊天、查詢資訊、生成圖片等，讓 AI 成為日常互動的一部分。目前功能完全免費，中文支援也已達實用等級。

2⃣ 社群互動與圖像生成功能強大

Meta AI 支援中文輸入指令產生圖片、動畫與圖像編輯，讓視覺創作更直覺。創作者還能利用它來發想貼文標語、摘要文章、快速產圖。雖然圖像生成風格偏輕巧、表現不及專業工具，但對社群互動來說，足夠即時又方便。

3⃣ 與 ChatGPT、Gemini 的差異明確

• Meta AI：適合輕量級社群應用，反應快速、整合方便，適合即時互動與娛樂用途。
  
  
• ChatGPT Plus (GPT-5.2)：適合寫長文與精緻文字，語意自然、人味濃厚，是內容創作者首選。
  
  
• Gemini Pro：在邏輯推理與圖像生成表現最佳，特別適合做簡報、資訊圖表與與 Google 生態整合。

長文摘要測試：Gemini 

1. 全面登陸台灣社群平台，無需翻牆即可使用

Meta AI 已正式支援台灣與日本市場，深度整合於 Facebook、Instagram 及 Messenger。使用者無需切換 App 或使用 VPN，即可在對話框中直接召喚 AI 助理（如輸入 @Meta AI），目前採分批開放制，預計未來幾週內將全面普及。

2. 支援中文互動與多模態創作功能

Meta AI 目前完全免費，且已支援繁體中文對話。其功能涵蓋：

• 即時資訊查詢：在群組對話中協助規劃行程或提供網路資訊。
• 視覺創作：支援中文指令進行「文字生圖（/imagine）」、製作動畫及移除物件。
• 社群助手：協助創作者發想貼文標題、撰寫標語或總結長篇文章。

3. 定位為「輕量化社群助手」，與 ChatGPT、Gemini 形成互補

相較於其他強大的 AI 工具，Meta AI 的定位更偏向日常社交與快速溝通：

• Meta AI：勝在社群整合度高、生成速度快，適合即時互動。
• ChatGPT Plus：在文字精煉與語感溫度上仍具優勢，適合深度文案創作。
• Gemini Pro：在 Google 生態系連動與高質感寫實生圖（如資訊圖表）表現最為出色。

長文摘要測試：Meta AI

這篇文章讓我總結一下重點給你！以下是三個重點摘要：

1. Meta AI 終於在台灣開放了 ！現在台灣使用者可以在 Facebook、Instagram 和 Messenger 上使用 Meta AI，不需要翻牆或 VPN。
2. Meta AI 的特色：它深度整合於社群平台，可以在對話框內提供資訊、生成圖片、翻譯內容等，非常方便。Meta AI 目前完全免費，沒有付費方案。
3. 與其他 AI 工具比較：Meta AI 在社群互動和快速溝通方面很有優勢，但中文表現還在進步中。Gemini Pro 在生圖和邏輯推理方面表現不錯，而 ChatGPT Plus 在文字工作方面最強。

你想試試 Meta AI 嗎？

GPT 和 Gemini 的摘要能力都不錯，很難直觀區分誰比較優。而 Meta AI 則是太過於口語，而且加的 emoji 也有點硬要。或許適合聊天幫忙想用詞、和外國人聊天，但要用它來處理正式文件，恐怕還是先等等。

結語：誰適合用 Meta AI

如果你是社群平台的重度使用者，希望在發文、聊天、即時搜尋或生成圖片時，能隨手呼叫 AI 協助，那麼 Meta AI 絕對是目前最無縫且直覺的選擇。

它的核心優勢不在於極致的語言深度，而在於 「極致的便利性」與「高強度的場景融合」， 讓你在社交過程中，完全不需要切換 App 就能完成工作。

在 AI 百家爭鳴的時代，每一款工具都有其擅長之處。選擇的關鍵在於：你希望 AI 在哪個環節幫助你？ 

無論是交給 ChatGPT 潤飾文字、讓 Gemini 處理邏輯與圖表，還是透過 Meta AI 快速在社群應用。唯有學會彈性地與不同工具協作，才能在這波 AI 浪潮中游刃有餘！

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常見問題 FAQ

Q1：Meta AI 在台灣可以使用了嗎？需要 VPN 嗎？

可以。Meta 已正式在台灣開放 Meta AI，支援 Facebook、Instagram、Messenger，不需要 VPN 或翻牆。目前採分批開放，尚未看到功能屬正常情況。

Q2：Meta AI 和 ChatGPT、Gemini 最大的差別是什麼？

Meta AI 強在社群平台即時整合與便利性；ChatGPT 適合長文與高品質文字創作；Gemini 則在邏輯推理與生圖、簡報製作上表現突出，三者定位明確、互補使用效果最佳。

Q3：哪些人最適合使用 Meta AI？

如果你是 Facebook / IG 重度使用者、社群創作者或常需要即時搜尋與產圖的人，Meta AI 非常適合你；它不追求極致專業，而是提供「不用切 App 的 AI 協助」。

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更震撼的消息在於，美國總統川普於美國時間 12 月 8 日正式宣布，將有條件准許 H200 出口至中國。這項政策不僅打破了過去的封鎖僵局，更可能重塑美中科技戰的格局。在這篇文章中，股感將解析 H200 的技術實力、與競品的差異，以及這項重磅地緣政治決策可能帶來的影響！

川普為何對中國「開綠燈」放行 H200？

在經歷了拜登時期嚴格的出口管制後，川普政府今日宣布了一項令市場震驚的決策：允許 NVIDIA 向經過審查的中國客戶出口 H200 晶片。

政策核心內容

根據最新消息，這項開放並非毫無限制，而是附帶了嚴苛的商業與安全條件：

• 25% 營收上繳： 輝達每賣出一顆 H200 給中國，需將營收的 25% 作為費用/稅收上繳給美國政府。這被視為一種變相的「技術關稅」。
• 不包含 Blackwell (B200)： 最先進的 Blackwell 架構（B200、GB200）依然在禁止名單中，美國仍保留了最頂尖的技術優勢。
• 特定審查名單： 僅限於「獲批准的客戶」（Approved Customers），意味著具備軍方背景的中國實體依然難以取得。

戰略意圖解讀

這項決策背後有兩層深意：

• 壓制中國國產晶片： 過去的特供版「H20」效能過弱，導致中國客戶轉而採購華為（Huawei）Ascend 系列晶片。放行效能更強的 H200，可以重新佔領中國市場，抑制華為的市佔率成長。
• 商業利益最大化： 透過 25% 的高額抽成，美國政府直接從 AI 貿易中獲利，同時讓輝達得以消化 Hopper 架構的產能，為即將量產的 Blackwell 騰出空間。

NVIDIA H200 核心亮點：為何被稱為「記憶體怪獸」？

H200 並非架構上的大改版（仍基於 Hopper 架構），但它解決了生成式 AI 最痛的瓶頸：記憶體容量與頻寬。對於 Llama 3、GPT-4 等巨型模型來說，記憶體往往比運算核心（FLOPS）更重要。

HBM3e 技術首度導入

H200 是輝達首款採用 HBM3e（High Bandwidth Memory 3e） 的 GPU。這項技術帶來的提升是顯而易見的：

• 容量激增： 從 H100 的 80GB 提升至 141GB（接近翻倍）。
• 頻寬暴漲： 從 H100 的 3.35 TB/s 提升至 4.8 TB/s。

對 AI 推論（Inference）的巨大影響

在 AI 訓練（Training）階段，算力是王道；但在推論（Inference）階段，記憶體決定了效率。

• 更低的延遲： HBM3e 讓資料傳輸不再卡頓，生成回應的速度更快。
• 吞吐量提升： 根據 NVIDIA 官方數據，在運行 Llama 2 (70B) 模型時，H200 的推論速度是 H100 的 1.9 倍；在 GPT-3 (175B) 模型上，效能提升則達 1.6 倍。
• 降低成本： 由於單卡容量大增，企業可以使用更少張的 H200 來運行同樣大的模型，降低了伺服器建置成本與能耗。

超級比一比：H200 vs. H100 vs. B200 vs. AMD MI300X

為了讓你更直觀地了解 H200 的市場定位，我們整理了以下關鍵規格比較表：

比較分析

1. H200 vs. H100： 算力核心完全相同，差別僅在記憶體。如果是做模型訓練，H100 仍有高 CP 值；如果是專注於模型部署與服務（API），H200 是絕對首選。
2. H200 vs. AMD MI300X： AMD 曾以 192GB 記憶體和 5.3 TB/s 頻寬壓制 H100。H200 的推出成功縮小了這段差距，雖然帳面數據仍略遜於 MI300X，但考量到 NVIDIA 強大的 CUDA 軟體生態系，H200 足以鞏固其護城河。
3. H200 vs. B200： B200 是下一個世代的產物，效能是 H200 的數倍。川普政府雖然開放了 H200，但將 B200 鎖在美國本土，確保了美國在最尖端 AI 開發上的絕對領先。

川普開綠燈對產業與投資者的關鍵啟示

輝達（NVIDIA）股價的強心針

對於投資人而言，H200 的中國解禁是重大利多。中國市場過去貢獻了輝達在數據中心約 20-25% 的營收。恢復 H200 出口（即便有 25% 費用）將大幅挹注營收，且能有效清理 Hopper 架構的庫存，為 Blackwell 鋪路。

伺服器供應鏈受惠

H200 的腳位（Form Factor）與 H100 相容，這意味著伺服器製造商（如廣達、緯創、美超微）不需要重新設計主機板即可快速出貨。這波「中國急單」預計將在短期內為供應鏈帶來顯著動能。

中國 AI 發展的雙面刃

獲得 H200 對中國 AI 企業（如百度、阿里、騰訊）是短期利好，能解燃眉之急。然而，美國政府隨時可控的「開關」以及高昂的 25% 附加費用，也再次提醒了中國科技巨頭：算力自主仍是他們不得不走的長路。

結論：H200 成為地緣政治下的特殊產物

NVIDIA H200 是一款技術上極致優化、商業上定位精準的產品。它不僅填補了 H100 與 B200 之間的空窗期，更在川普的政策運作下，成為了美中博弈的籌碼。

對於企業用戶來說，H200 是目前市面上能買到的最強「現貨」推論晶片；對於關注科技趨勢的讀者來說，這標誌著 AI 晶片戰進入了一個「以技術換取利益與控制」的新階段。隨著 H200 正式流向中國市場，2026 年的全球 AI 算力版圖勢必將迎來新一輪的洗牌。

【本文由 AI 協助產出】

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你正在尋找一款能提升知識管理效率、又值得信賴的 AI 筆記工具嗎？NotebookLM 是 Google 在 2024 年推出的 AI 筆記平台，專為知識工作者、遠距團隊和內容創作者打造。它解決了資料分散、搜尋困難、AI 回答無法查證等痛點，整合了 AI 智慧、來源標註與多種內容格式於一身。無論你有多少會議紀錄、逐字稿、PDF、影片或報告，NotebookLM 都能幫你一站式整理、摘要、產生心智圖或 Podcast，並且每一個答案都標明來源。

這篇文章會帶你快速了解 NotebookLM 的特色、方案、功能和最佳應用方式，幫助你用 AI 打造自己的專屬知識庫。

一鍵生成簡報（NotebookLM 最新簡報功能）

NotebookLM 最新加入的簡報生成功能，讓你不只可以看摘要、心智圖，還能直接從筆記本中的資料，一鍵產出簡報大綱或投影片草稿。只要選擇資料來源，並告訴 NotebookLM 這份簡報要給誰看（例如：老闆簡報、課堂報告、提案簡報），它就能自動幫你整理段落結構、標題與重點 bullet，變成可直接帶去簡報的初稿。

NotebookLM 是什麼？

NotebookLM（Notebook Language Model）是 Google 打造的線上 AI 筆記助理。

它的最大特色是「根據你自己上傳的資料」——無論是 PDF、Google 文件、簡報、YouTube 影片連結、網頁，甚至音訊逐字稿，全部都能被整合進一個專屬知識庫，由 AI 協助你摘要、問答、提煉重點與關鍵洞見。

傳統 AI 工具最大風險是「AI 幻覺」：AI 可能給你自創的內容，讓人無法查證正確性。但 NotebookLM 所有回覆都會「標註來源」，確保每個答案都有憑有據。

這種「Source-grounded AI」（資料來源導向）的設計，讓你敢放心把重要研究、公司檔案、會議記錄交給 AI，因為每一句 AI 結論都能直接溯源。

NotebookLM 於 2024 年正式公開，支援繁體中文與多國語言。任何擁有 Google 帳號的用戶都可免費註冊、開始使用。

NotebookLM 方案

目前 NotebookLM 主要分為免費版（一般版）和付費版（Plus / Enterprise）。

• 免費版：所有用戶皆可註冊，適合個人、學生、小型團隊使用，已經內建完整的 AI 摘要、問答、心智圖、Podcast 內容產出等功能。
  
  
• Plus / Enterprise 付費方案：沒有單獨訂閱方案，可透過 Google Workspace、AI Pro、AI Ultra 等產品升級。主要提供更高的用量上限（如每日查詢、來源數量）、進階共用權限（如團隊分權管理）、數據分析報告、企業級安全防護等。
  
  

Google AI Pro 是升級成 NotebookLM Pro 最划算的方式，用戶可以免費試用一個月，之後每個月費用 NT$650，連同可以使用更高級的 Gemini 模型，還有 2TB 的雲端儲存空間。而台灣年滿 18 歲的大專院校學生，登錄後可以免費使用一年。詳情可參考【Google Gemini 好用嗎？最新費用方案懶人包！】。至於 Google AI Ultra 方案前 3 個月每月 $4,050，之後每月 $8,150，價格不便宜，適合專業用戶或團隊訂閱。

免費版和付費版的功能差異，免費版限制

根據官方資訊與實際使用經驗，免費與付費 NotebookLM 方案有下列差異與限制：

簡單總結：

NotebookLM 免費版已支援所有主要 AI 筆記功能，限制主要在用量與團隊協作、分析功能。對於個人和小型團隊，免費版足夠用；有大量知識庫管理、協作、進階需求時，再考慮付費升級。

NotebookLM 功能

1. 多元資料來源支援

支援上傳 PDF、Google 文件、簡報、YouTube 連結、音訊檔、網頁等。可輕鬆整合會議逐字稿、研究報告、教學影片、聊天記錄到一個知識庫，免除多平台切換困擾。

2. AI 問答與引用來源

針對筆記本中的任何內容提問，AI 會以精準、條理化方式回答，並在每段答案下方附上文件出處（頁數、段落），大幅降低 AI 亂編內容的風險。

舉例來說，我近期在看這部影片：How to Get Rich （完整中文版）Naval Podcast，但是影片長度高達 3.5 個小時，沒有時間好好把這個影片看完，這時候我就可以請 NotebookLM 幫我做摘要，並且用問答的方式，拿到我想要的答案。

3. 智慧摘要、FAQ、心智圖、Podcast

NotebookLM 可一鍵產生摘要、FAQ、心智圖，甚至將文件內容轉換成 Podcast 語音或簡報影片，讓不同學習風格的用戶都能輕鬆吸收知識。

延續上面提到的那部影片，我也可以請 NotebookLM 直接幫我生成「心智圖」

4. 學習輔助與報告生成

AI 可根據內容自動產生學習卡、考題、研讀指南、市場分析報告、時間軸等，讓你從「消化資料」到「產出洞見」一條龍搞定。

延續上面 納瓦爾（Naval）的影片，可以請 NotebookLM 「出考題」給你！

這樣互動式的學習，我覺得某種程度上可以取代家教的位置， 現在人人都有一個私人家教 NotebookLM。

5. 一鍵生成簡報（NotebookLM 最新簡報生成功能）

NotebookLM 在 2025 年推出的最新功能，就是能將文件內容直接轉換成簡報大綱。無論你的來源是 PDF、Google 文件、研究報告、逐字稿或 YouTube 影片，AI 都能協助你自動生成結構清晰的簡報草稿。

這項功能最實用的地方在於，你不需要從一堆資料裡重新「重寫」內容，而是讓 NotebookLM 根據來源內容，為你整理出簡報邏輯，包括：

• 主題大綱與章節設計

• 每頁標題與 bullet 重點

• 適合用於簡報的摘要段落

• 可用於圖表化的資訊整理

• 給不同受眾（主管、客戶、學生）的版本調整

例如，你可以給它指令：

「請根據這份研究報告，生成給主管看的 10 頁提案簡報大綱。」

「請把這個 2 小時的課程逐字稿濃縮成 8 頁投影片架構。」

「把三篇市場報告整合成一份競品分析簡報草稿。」

NotebookLM 就會依照你的來源資料，自動產生邏輯完整的簡報結構，並且在必要時附上引用來源，讓你可以快速編排、直接帶去 Keynote 或 PowerPoint 完成最終排版。

我們以《非農就業是什麼？為什麼非農數據常常修正？ 如何查詢非農數據？》這篇文章作為來源，直接上傳到 NotebookLM，並且不輸入任何 prompt、不指定格式、不給指令，單純按下「生成簡報」，大約等待 20 分鐘，NotebookLM 就自動產出一份邏輯清晰的簡報內容，效果非常驚艷。

以下是 NotebookLM 自動產生的簡報架構示例（完全零提示）：

NotebookLM 其他應用場景分享

1. 會議紀錄自動摘要

專案經理可將一週多場會議逐字稿、會議記錄一併上傳，AI 會自動提取決議重點、待辦事項，還可依公司模板產生標準化會議紀錄。即使會議資料有來自 Zoom 錄音檔、Google 文件或 LINE 對話，AI 都能整合。

2. 採訪逐字稿整理

媒體記者或內容創作者只需上傳訪談錄音或逐字稿，NotebookLM 就會自動標註受訪者觀點、歸納主題，省下海量人工摘要與對照核查的時間。

3. 學術研究與文獻回顧

學生、研究員可將論文、期刊、書籍上傳，AI 可自動產生摘要、時間軸、比較不同論文之間的差異，並協助你整理文獻回顧大綱。

4. 市場調查與策略分析

產品經理、行銷主管可一次上傳多份市場報告與競品資料，AI 能自動產生 SWOT 分析、趨勢彙整，並整理出商機、威脅與優勢重點。

5. 職場新鮮人求職

你可以把你的履歷上傳到 NotebookLM，並且把理想職缺的工作內容描述也上傳到 NotebookLM，最後請它依照工作內容描述，客製化你的履歷列點描述。

6. 新進員工手冊

將員工手冊、培訓教材和常見問題集中在 NotebookLM，新進同仁可透過 AI 問答快速獲取重點知識，也能自動產生音訊導讀，加速上手。只需輸入像是「根據員工手冊與產品介紹文件，如何使用這個產品」，NotebookLM 就會根據資料庫的內容，提供你解答。

NotebookLM 就會變成是你的導師(Mentor)！

NotebookLM 使用技巧和心得

使用技巧

1. 結構化提問：將複雜問題分拆（如：先要摘要、再問對比、最後追問未來展望），AI 會更有條理地回覆。
   
   
2. 比較型分析：直接請 AI 對不同文件進行比較，節省大量人工比對時間。
   
   
3. 指定重點：明確請 AI 聚焦於特定主題、趨勢、結論，避免答案過於發散。
   
   
4. 手動儲存重要內容：NotebookLM 對話內容需手動「儲存至記事」，才能保存在筆記本中。
   
   
5. 探索功能善用：用「探索」功能蒐集新來源、即時補強資料庫深度，但是這個功能我就會傾向直接進去 Gemini 中使用，並且搭配 ChatGPT 或者 Perplexity，有部分也是因為 NotebookLM 沒有記憶儲存功能，所以我會傾向在其他 AI 工具中做進階查詢。
   
   

結語：現在就開始用 NotebookLM，大大提升資料整理效率

在這個資訊碎片化、AI 工具百花齊放的時代，如何高效、安心、一次整合管理各種知識資料，已經成為職場、學習、創作者圈裡的共同課題。

NotebookLM，不只是一款 AI 筆記軟體，更是專屬於你的知識中樞、個人助教與高效學習夥伴。

它顛覆傳統筆記與 AI 的侷限，把 PDF、逐字稿、會議記錄、影音內容、網頁與各種重要文件，全部化為「你的」專屬知識庫。

每次問答都有依據，每個結論都標註來源，無論你是要自動整理履歷、優化會議紀錄、加速新進培訓，或是讓自己在市場研究、學術整理、內容創作上更進階，NotebookLM 都能帶來讓你安心的即時回饋。（只是要注意的是，針對「內容創意」上面，還不是 NotebookLM的特點，但是關於整理資料可以安心交給它）

真正讓人信任的 AI，是幫你省時間、減少焦慮、強化競爭力，而不是製造更多雜訊與混亂。

現在就開始試用 NotebookLM 看看吧！

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什麼是 FMCG？

FMCG 的全稱為 ”Fast Moving Consumer Goods” ，中文叫「快速消費品」，在我們的日常生活裡，幾乎無所不在。從早餐的牛奶與麵包，到中午隨手買的飲料，甚至洗髮精、牙膏與清潔劑，都屬於這個龐大而必需的產品類別。我們可以將 FMCG 簡單分成以下幾大類：

1. 食品與飲料
2. 日用品
3. 菸酒與保健品

從這幾類別也不難發現對於消費者而言，FMCG 是一些單價低，難一眼看出差異，且需要定期頻繁購買的消耗品。而對於企業而言，商品定價不能過高、毛利有限，整個產業的商業模式正是建立在「以量取勝」的基礎上——透過龐大的銷售量與快速的庫存週轉來支撐營收。

FMCG 的關鍵是什麼？

如果要你隨便說出幾個有印象的品牌，除了台積電、Nvidia 這類科技巨頭，我相信接下來浮現在腦海的，一定許多來自 FMCG 產業。原因很簡單，FMCG 與我們的日常生活最為緊密，同時它們也竭盡所能，讓大眾對『品牌』留下深刻印象。

這與消費者的購買行為息息相關。當我們購買衛生紙或清潔劑這類產品時，可選種類雖然多，但彼此差異卻不大，消費者通常不會花太多心思去仔細比較，畢竟這些商品價格親民且消耗得快。因此，當產品本身的資訊量有限時，就必須依賴強大的品牌力，讓消費者因為認同或熟悉這個品牌而直接購買產品。換句話說，建立並鞏固品牌，就是 FMCG 經營的核心。

FMCG 有哪些品牌？

FMCG 可以說是非常競爭的一個產業，競爭對手很多且消費者需求變化快速。在這背景下，有哪些實力堅強的品牌可以爬到 FMCG 頂端成為產業龍頭？

雀巢

雀巢是一家總部位於瑞士的跨國食品製造商，以「優質食品，美好生活」為宗旨。它是全球最大的食品公司。在台灣，雀巢的業務涵蓋奶粉、飲品和早餐脆片等產品，旗下知名品牌包括雀巢咖啡、美祿、Kit Kat 和鷹牌煉奶等。

寶僑

寶僑簡稱 P&G，是全球最大的消費日用品生產商之一。總部位於美國辛辛那提。其產品線非常廣泛，幾乎涵蓋了人們生活的方方面面。在台灣，其分公司位於台北市。旗下品牌包括護膚保養品牌 SK-II、頭髮護理品牌潘婷，以及嬰兒護理品牌幫寶適等。

FMCG 的核心是什麼？

FMCG 企業的成功運作，仰賴於各個核心部門的緊密協作。以下將深入解析構成其運營骨幹的四大主要職能：

• 行銷 (Marketing)：這是 FMCG 產業的靈魂部門，負責品牌願景的定義與傳遞。行銷團隊透過市場調研深入了解消費者行為與需求，據此制定品牌推廣策略、廣告策劃與消費者溝通計劃 。  
• 業務銷售 (Sales)：銷售部門是連接企業與市場的橋樑，負責將產品有效地推廣至各個銷售通路並執行銷售策略 。這包括與大型零售通路（如家樂福、全聯）、便利商店 (7-11, 全家) 以及傳統通路的關係維護與合作。 
• 供應鏈管理 (Supply Chain Management)：此部門是 FMCG 運作的命脈，涵蓋了從原物料採購、生產、倉儲、物流運輸到最終產品交付給消費者的整個流程 。高效的供應鏈管理能夠顯著降低成本並提升客戶滿意度 。  
• 產品研發 (R&D)：產品研發團隊是企業創新的引擎。他們需要對市場趨勢和消費者需求保持敏銳洞察，負責新產品的開發、改進與測試，並確保產品品質符合標準 。

外商跟本土 FMCG 差異

雖然 FMCG 整體有區分這四大核心，但限縮到在台灣的 FMCG 產業，不一定都被視為重心。

對於如 P&G、Unilever 這樣的跨國企業，他們在全球早已建立起龐大且複雜的供應鏈。當他們進入台灣市場時，並不會把重心放在建構新的物流體系，且產品研發大部分不會在台灣進行。因此，跨國 FMCG 在台灣專注於品牌行銷跟業務銷售，職缺釋出也較少。

相反地，在台灣，本土知名的 FMCG 品牌，特別是食品業者，將物流視為一項核心優勢。對他們而言，如何及時且低成本地將產品送到消費者手中至關重要。因此，這些本土品牌常會透過自有車隊或高度整合的物流系統。

要如何進入 FMCG 產業？

在台灣的 FMCG 職場，外商與本土品牌的招募策略各有側重。外商尤其偏愛透過有計畫性的校園招募，挖掘潛力新血；而本土企業則更傾向於在地化深耕，看重實務經驗與對台灣市場的熟悉度。無論你的目標是哪一類公司，以下這三條路徑，將是你進入這個產業的關鍵敲門磚。

1. 儲備幹部（MA）計畫

這條路徑被視為進入外商 FMCG 企業的「黃金門票」。這類計畫專為應屆畢業生或具備少量工作經驗的新鮮人設計，旨在培養未來的領導者。

• 運作模式： 公司會投入大量資源，安排完整的培訓課程，並讓你在行銷、業務、供應鏈等不同部門輪調。透過實際參與專案，你將全面了解公司的運作，並在短時間內累積廣泛的實務經驗。
• 適合對象： 具備優秀的邏輯分析能力、領導潛質，以及強烈企圖心的新鮮人。由於經常需要與海外總部溝通，良好的英文能力也是必備條件。

2. 參與校園活動

對於仍在學的學生而言，在畢業前就先與企業建立連結，是極具價值的策略。這不僅能讓你提早了解產業生態，也為日後求職增加籌碼。

• 校園大使： 許多品牌會招募校園大使，作為品牌在校園的代表。這不僅是絕佳的履歷亮點，也能讓你參與到實際的行銷活動中，體驗品牌溝通的第一線工作。
• 實習計畫： 這是最直接的職場體驗。透過實習，你可以在真實的工作環境中學習，並與業內人士建立人脈。許多公司會將實習視為人才篩選的管道，表現優秀的實習生，有機會在畢業後直接轉為正職。
• 適合對象： 對特定品牌有熱情的大學、研究所學生。

3. 從基層職位穩紮穩打

如果你想加入本土 FMCG 企業，或錯過了 MA 計畫的招募，這條路徑是最普遍也最穩健的選擇。

• 運作模式： 本土企業傾向於從基層直接招募人才，並給予充分的實戰機會。例如，業務代表需要直接面對通路、處理訂單；行銷專員則可能從協助專案、市場調查開始做起。
• 適合對象： 任何對 FMCG 產業有熱情、願意從基層累積經驗的求職者。本土企業更看重你對台灣市場的觀察力與在地化的思維。

FMCG 薪資與獎金概況

FMCG 產業的薪資通常具備競爭力，特別是大型跨國企業。除了基本月薪，獎金和福利也是總收入中不可或缺的一部分。

• 薪資水準：以行銷或業務部門為例，特別是受歡迎的 「儲備幹部（MA）」 職位，新鮮人的年薪起點通常介於 新台幣 60 萬至 80 萬元 之間。隨著經驗累積與職級晉升，薪資成長幅度相當可觀。
• 獎金制度：除了保障年薪，FMCG 公司普遍提供 年終獎金 和 績效獎金。這些獎金與個人表現、部門績效以及公司整體獲利高度相關，是驅動員工達成目標的重要誘因。

FMCG 企業的常見福利

除了薪資之外，FMCG 企業的福利制度也相當完善，旨在提供員工更好的工作與生活平衡。

• 產品福利：這是 FMCG 產業的一大特色。員工通常可以以優惠價格購買公司產品，有些甚至會定期發放免費的產品禮盒，讓員工能直接體驗並分享自家商品。
• 彈性工作：許多跨國公司提供 彈性工時 或 混合辦公模式，讓員工可以自由選擇部分時間在家工作，提高工作自主性與彈性。
• 教育訓練：公司通常會投入大量資源在員工培訓上，提供多元的專業課程、領導力訓練，甚至提供 跨部門或跨國輪調 的機會，幫助員工拓展職涯視野。
• 其他福利：涵蓋員工團體保險、優於勞基法的特休假、定期健康檢查，以及各種能提升員工身心健康的活動或補助。

結語

如果今天的介紹讓你對 FMCG 產業心動，不妨在面試前先準備 P&G 著名的「八大問」。這類題目幾乎是整個產業的共同考驗，並搭配 STAR 原則（情境、任務、行動、結果），能讓你的回答更有條理、更具說服力。只要勇敢跨出第一步，你也能在這個充滿魅力的產業裡，找到屬於自己的舞台。

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究竟 Nano Banana Pro 是什麼？它跟之前的版本有什麼不同？又為什麼能讓設計師和社群小編們如此興奮？這篇文章將帶你一次看懂。

Nano Banana Pro 是什麼？

簡單來說，Nano Banana Pro 是 Google 最新一代的高階影像生成與編輯模型，它背後整合了強大的 Gemini 3 語言模型能力。

不同於市面上大多數「聽指令畫圖」的 AI，Nano Banana Pro 更像是一個「會思考的數位藝術家」。它引入了所謂的「Thinking Process（思考程序）」，在真正下筆生成圖片之前，會先理解你的深層需求、規劃構圖、確認邏輯（例如：確保時鐘指針正確、酒杯裡的液體符合重力），最後才生成出高達 4K 解析度的精緻影像。

這款模型的命名雖然可愛（Nano Banana，奈米香蕉），但其「Pro」版本展現的卻是工業級的精準度，特別是解決了過去 AI 最頭痛的「文字亂碼」和「手指錯亂」問題。

Nano Banana Pro 可以如何使用？

Nano Banana Pro 並不需要複雜的安裝，它已經深度整合進 Google 的生態系中。以下是幾種最常見的使用方式：

1. 透過 Gemini（最簡單）：打開你的 Gemini，在工具選單中選擇「 Create images」。接著，務必在模型選項中切換至「Thinking」模式（這是啟用 Pro 版的關鍵）。免費版的用戶使用的額度有限有限，用罄後則將恢復為原本的 Nano Banana 模型。
2. 對話式指令：你不需要一次就把 Prompt（提示詞）寫得很完美。你可以像跟設計師聊天一樣：「幫我畫一張復古海報」、「字體再大一點」、「背景換成晚上的樣子」。
3. 專業工作流：對於開發者或重度使用者，可以透過 Google AI Studio 或 API 呼叫，進行更精細的參數調整和批量生產。

Nano Banana vs. Nano Banana Pro：差別在哪裡？

很多使用者會好奇，標準版的 Nano Banana（通常對應 Gemini Flash Image）和 Pro 版到底差在哪？我們可以透過下表快速對比：

小結： 如果你只是想玩玩梗圖，標準版綽綽有餘；但如果你需要產出「可以直接商用」或「帶有正確文字」的設計稿，Pro 版是絕對的贏家。

Nano Banana Pro 有哪些突出亮點與獨特功能？

Nano Banana Pro 之所以被稱為「重新定義標準」，是因為它辦到了以下幾件以前 AI 很難做到的事：

驚人的「文字渲染」能力（Text Rendering）

這可能是 Pro 版最讓設計師感動的功能。過去 AI 畫出來的招牌或書本文字常是外星文，但 Nano Banana Pro 可以精準地在圖片中「寫」出正確的英文、甚至是中文（視支援程度而定）。

• 應用場景： 你可以直接要求它生成一張「寫著『SALE 50% OFF』的霓虹燈招牌」，字體、拼寫完全正確，甚至連漫畫對話框的翻譯都能完美嵌字。

提示詞：為這個場景製作分鏡腳本；圖片來源：Google

支援 14 張圖片的「超級融合」

它不是只能參考一張圖，而是能同時吃下多達 14 張參考圖！這意味著你可以上傳產品照、風格參考圖、姿勢參考圖、光影參考圖，然後要求 AI：「把 A 的產品放在 B 的場景裡，用 C 的光影風格，擺出 D 的姿勢」。

• 亮點： 這對於電商合成產品圖來說，簡直是神級功能。

提示詞：中景鏡頭,14個毛茸茸的角色並排擠在一張破舊的米色布沙發上和地板上。它們都面向前方，觀看著放在沙發前低矮木桌上的一台復古木箱電視機。房間光線昏暗，左側窗戶透出溫暖的光線，電視的微光照亮了這些生物的臉龐和毛絨質感。背景是一個溫馨、略顯凌亂的客廳,鋪著編織地毯，書架上放著舊書，背景還有鄉村風格的廚房元素。整體氣氛溫暖、舒適且充滿樂趣；圖片來源：Google

結合 Google 搜尋的「真實世界感知」

因為整合了 Gemini 3，Nano Banana Pro 具備「Grounding（接地）」能力。它可以結合 Google Search 的即時資訊來畫圖。

• 例子： 你可以說「根據現在東京的天氣，畫一張東京鐵塔的圖」。它會去查現在東京是晴天還是雨天，然後生成對應天氣的圖像。

邏輯推理與細節修正

歸功於「Thinking」模型，它懂物理常識。以前 AI 畫手拿咖啡杯常常手指插進杯子裡，或是倒影方向錯誤。Pro 版在生成前會進行邏輯檢核，大幅減少了這類「恐怖谷」瑕疵，讓畫面更具說服力。

總結：誰適合使用 Nano Banana Pro？

Nano Banana Pro 是 Google 展現 AI 肌肉的一次強力展示。它不再只是一個玩具，而是真正能進入生產力的工具。

• 如果你是社群小編，它能幫你生成帶有正確文字的活動圖。
• 如果你是設計師，它的多圖融合功能是強大的靈感庫。
• 如果你是一般用戶，它高達 4K 的細緻度將帶給你前所未有的視覺享受。

下次打開 Gemini 時，別忘了切換到這個強大的「香蕉」模型，體驗一下 AI 影像生成的最新高度！

【本文由 AI 協助產出】

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2021 年《經濟學人》稱台灣是「世界上最危險的地區」，2025 年又報導「台灣病」。雖然有人支持其觀點，也有人反對，但是皆成功引起國際媒體對台灣的關注。

經濟學人的發行歷史

《經濟學人》創刊於 1843 年，由蘇格蘭商人詹姆斯．威爾遜（James Wilson）創立，最初的核心理念是推動自由貿易。隨著全球局勢變化，內容範圍也從經濟擴展到政治、科技、文化、社會議題等更廣的領域。

它以「無署名文章」聞名，強調集體觀點；也以清晰的自由主義立場、資料導向的寫作方式，以及犀利的文字風格受到全球讀者推崇。超過一個半世紀以來，《經濟學人》已成為世界各國學者、政治人物、企業領袖或對國際時事與商業議題關注者的重要閱讀來源。

從荷蘭病到矽盾：經濟學人的經典觀點

《經濟學人》之所以備受重視，是因為它長期提出足以影響全球學界與政策制定的重要觀點。

「荷蘭病」就是其中一個經典例子。在 1970 代，當時荷蘭因天然氣出口，大量進帳的同時卻因荷盾升值導致製造業衰退、經濟狀況陷入窘境。《經濟學人》將此經濟結構失衡命名為「荷蘭病」，並成為後世研究資源型經濟的重要指標。

另一個近年最具影響力的概念是「矽盾」。這個詞由美國學者克雷格．艾迪生（Craig Addison） 在 2001 年提出，指出台灣因掌握全球關鍵半導體製造能力而形成的「科技防護」。雖然「矽盾」並非《經濟學人》原創，但多次以封面與專題強調、深化此概念。在分析台灣地緣政治時，《經濟學人》指出台灣掌握全球半導體產業最關鍵的先進製程，而台積電的在科技供應鏈上佔有「不可取代性」的地位，更是台海安全的「護城河」。這樣的科技優勢在國際安全上形成了一道「矽盾」，讓國際無法忽視台灣的重要性。

「台灣病」？經濟學人的診斷與央行的回應

台灣病的症狀

《經濟學人》在最新報導中提出「台灣病」一詞，點出的問題遠不只是匯率，而是台灣長年累積的結構性失衡。以下這些現象交織，構成報導所稱的「台灣病」：看似繁榮的科技島，其實存在深層的經濟焦慮與結構失衡。

1. 新台幣長期被低估，結構性扭曲出口與經常帳

《經濟學人》引用大麥克指數指出，新台幣對美元長期被嚴重低估約 55%，在 53 種貨幣中偏離幅度最大。台幣偏弱使出口業者長期受惠，但也讓經常帳盈餘占 GDP 的比重不斷擴大，形成對外貿易長期過度順差的結構，導致台灣經濟越來越依賴出口，而非內需。

2. 經濟成果未普遍分配，低薪問題由結構性因素所造成

低匯率與低利率提高了進口成本、壓縮國民購買力，再加上出口獲利未有效回饋勞工，使薪資未隨生產力同步成長。報導指出，自 1998 年以來勞工所得占 GDP 的比例從約 35% 下滑到 25%，工資長期停滯，成為台灣低薪問題背後最核心的結構原因。

3. 資金過度溢入資產市場，引發房價泡沫

為避免台幣快速升值，央行多年維持低利率環境並大規模購入外匯，使國內利率長期偏低。過剩資金流入房市與金融市場，推升房價急速上漲，使台灣房價所得比居全球數一數二。報導指出，自 1998 年以來，房價與所得的倍數已翻升超過 9 倍，年輕世代購屋負擔沉重。

4. 壽險業資金外流造成金融體系貨幣錯配風險

巨額順差轉化為大量外匯資金，多流向美國債券等海外資產。壽險公司尤為依賴美元資產來匹配新台幣負債，形成嚴重的貨幣錯配（currency mismatch）。一旦新台幣急升，以外幣計價的資產價值下降，以新台幣計價的負債價值上漲，壽險業可能遭受重大衝擊，甚至引發系統性金融風險。

央行的回應

面對這份診斷，台灣中央銀行很快提出回應，主軸分為五大重點：

1. 匯率由外匯市場供需決定，非單一商品可衡量

央行表示，影響匯率的因素眾多，包含跨境資金移動、金融市場波動、全球資金流向等。金融自由化後，資本移動更成為左右新台幣升貶的關鍵，因此匯率不可能由單一商品價格代表。

2. 大麥克指數不適用於評估匯率是否高估或低估

央行指出，《經濟學人》過去也坦承大麥克指數只是媒體用的簡化模型，無法作為專業分析工具，自然也不能用來判斷新台幣是否被低估。

3. 金融交易主導外匯市場，PPP 已不具判斷力

2024 年台灣外資與本國資金進出規模，是商品貿易金額的 19.3 倍。匯率主要反映的是金融交易，而非商品貿易，因此以購買力平價（PPP）推算均衡匯率已不具意義，更不可能用單一商品（如大麥克）判斷匯率是否合理。

4. 新台幣被低估的推論不成立

央行強調，既然大麥克指數與 PPP 皆不適合用於匯率評估，《經濟學人》以此推論新台幣被低估、進而衍生出台灣經濟金融的負面效應並不正確。央行舉例以最新 iPhone 售價計算，新台幣對美元反而高估 17.1%。

5. 美國財政部並未要求新台幣升值

目前台灣對美國貿易順差，但就央行與美國財政部就匯率議題交涉多次以來，美國從未將台灣列入匯率操縱國，也未要求新台幣升值。

這些回應多聚焦在匯率與外匯政策本身。然而報導所涉及的結構性議題，其實遠不止匯率。央行的回應刻意避開了三個社會高度關切的核心問題。第一是房價長期飆升，購屋所得比高居全球前段班，遠超台灣薪資增幅；第二是低薪與內需疲弱，年輕世代實質薪資近十多年僅小幅上升，使內需難以成為經濟主力；第三是壽險業巨額海外資產的風險，包括大量未避險部位，使台灣金融體系面臨匯率波動時的潛在衝擊。這些問題並非央行一力可解，但也確實構成《經濟學人》診斷台灣體質的關鍵背景。

因此，「台灣病」的概念並不是台灣經濟失敗，而是提醒台灣：在出口強勁的亮眼數字背後，薪資結構、金融體質與居住環境已累積多年壓力。這也是為什麼這篇報導在台灣社會引起大量討論，迫使我們不得不正視經濟表象與真實生活之間的落差。

圖片來源：經濟學人

經濟學人要怎麼訂閱？

訂閱《經濟學人》的方式多元，讀者可以根據閱讀習慣選擇適合自己的管道：

• 官方網站：在經濟學人官網訂閱可以選擇數位版、紙本版，或兩者並行，支援跨裝置同步閱讀。另外還有提供學生方案和團體訂閱，價格相對優惠。
• 通路合作：誠品、博客來、天下雜誌、台灣英文雜誌社等平台，不定期推出優惠方案。
• 應用程式：在 Google Play 商店或 Apple App Store 下載「The Economist」，付費訂閱之後能在 App 和官網上跨裝置閱讀完整內容。

經濟學人 Podcast：不用讀英文也能掌握每週重點

如果覺得閱讀英文文章負擔較大，《經濟學人》的官方 Podcast 是非常好的替代方式，內容涵蓋國際局勢、金融變化到科技趨勢，形式輕鬆、節奏明快，非常適合通勤時收聽。除了官方網站，也有不少中文 Podcast 專門解析《經濟學人》內容，對於想快速掌握國際趨勢、但沒有時間讀原文的讀者非常友善。以下整理經濟學人的相關 Podcast ，供讀者參考。

結語

《經濟學人》從提出「荷蘭病」、分析「矽盾」，到討論「台灣病」，它不斷以深度分析影響全球議題。無論選擇紙本閱讀、數位訂閱或收聽 Podcast，都能找到最適合自己的方式進入《經濟學人》的世界，並從中獲得更宏觀、更多元的國際思維。

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常見問題 Q&A

Q1：《經濟學人》為什麼被認為具有全球影響力？

它以無署名、數據導向與自由主義立場聞名，文章深度覆蓋國際政治、經濟、科技與文化。政商領袖與學界常以其觀點作為決策參考之一。

Q2：「台灣病」指的是哪些經濟問題？

報導指出台灣出口過度依賴、薪資停滯、房價失控、資金外流與金融體質脆弱等結構性失衡。並以大麥克指數認為台幣長期被低估。

Q3：英文不好也能吸收《經濟學人》的內容嗎？

可以收聽官方 Podcast，如 The Intelligence 或 Money Talks。也有中文 Podcast 整理每週重點，例如《每日一經濟學人》與其他國際新聞節目。

Q4：「矽盾」是什麼？為何與台灣相關？

2001 年由學者 Craig Addison 提出，指台灣因掌握全球關鍵晶片製程而具戰略保護。後經《經濟學人》廣泛分析，使其成為理解台海的重要概念。

Q5：《經濟學人》要怎麼訂閱最方便？

可在官網訂閱數位或紙本版本，也能用 App 跨裝置閱讀。台灣通路如誠品、博客來、天下雜誌等不時會推出優惠方案。

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股感為你整理出 7 個高品質、全免費（或高額補助）、無需技術背景也能入門的 AI 線上課程。依據學習階段拆解，你可以照著以下路徑，一步一步解鎖自己的 AI 超能力。

第一階段：建立觀念與心態｜打破對 AI 的距離感

1. AI For Everyone（Coursera | Andrew Ng 主講）

「如果你覺得 AI 很遙遠，這門課會徹底改變你的想法」

你或許和很多人一樣，覺得 AI 是理工人才的專利，或者是科技公司才需要煩惱的事。但其實，AI 正在快速走進每一間公司、每一個人的生活裡——不管你是不是工程師、不管你會不會寫程式，都應該要學會「如何與 AI 共處」。

AI for Everyone 是 Coursera 最受歡迎的入門課之一，由全球 AI 領域最知名的老師之一——Andrew Ng（吳恩達）親自授課。

他同時是 DeepLearning.AI 的創辦人，也是前 Google Brain 的負責人，擅長把複雜的科技講得非常生活化、易懂。

課程四大亮點

1. 零技術門檻：完全不需要程式背景，適合所有職場工作者和管理者。
   
2. AI 觀念全解析：用生活化案例說明 AI、機器學習、深度學習等基本概念。
   
3. 職場應用視角：學會發掘 AI 機會、帶領團隊協作、推動公司 AI 策略。
   
4. 聚焦現實與倫理：深入探討 AI 能做／不能做什麼，以及面對社會與倫理議題。
   
   

課程連結：AI For Everyone

2. Google AI Essentials（Coursera | Google 官方）

這門由 Google 官方推出的 AI Essentials，也是為完全沒有技術背景的人設計。內容全部聚焦「怎麼把 AI 用在日常工作」，從你每天會遇到的信件整理、專案規劃、內容產出，到寫 prompt、檢查 AI 結果等，全部用最簡單的步驟帶著你做一遍。Google 團隊還會用真實職場案例，示範如何跟 AI 協作、怎麼善用各種工具提升效率。

整門課只要不到 10 小時，學完還能獲得 Google 官方證書，是最適合現代工作者的實戰入門課。

課程亮點

• 零技術門檻：不用懂程式、不需要數據分析經驗，誰都可以直接上手。
  
• 從日常應用出發：教你用 AI 寫信、整理專案、產出內容、做資料彙整，每個單元都能馬上用到。
  
• Google 證書加持：修完課可獲得 Google 官方認證，LinkedIn/履歷都能加分

課程連結：Google AI Essentials 專項課程

第二階段：實戰應用力養成｜寫對 Prompt，AI 才會真正幫你工作

3. Google Prompting Essentials（Coursera | Google 官方）

還記得我第一次真正覺得「AI 可以幫我減輕工作壓力」的時候，是在一個爆量信件與會議紀錄堆積如山的週一。Google Prompting Essentials 這門課，用五個步驟，教會我如何寫出有效的 prompt。

實際操作包括：寫 email、腦力激盪、建表單、總結文件、做數據圖表、準備簡報……如果遇到 AI 回答不精準、出現錯誤的時候，課程還會教你怎麼檢查和調整、避免偏誤。

你會自己打造一套「專屬提示語資料庫」，以後不論用 ChatGPT 還是 Gemini，通通能複製貼上直接上手。我現在就有一套自己的提詞庫，根據不同的使用情境用適合的提詞，不僅可以加快工作效率，也能保有一定的品質。

課程亮點

• 零背景可上手：無需先學 AI／程式，任何人都能開始。
  
• 5 步驟提示語框架：從「任務(Task)、背景(Context)、範例(References)、評估(Evaluate)、迭代(Iterate)」教你寫出有效的 prompt。
  
• 解決職場實務：用 AI 幫你寫信、做報告、整理資料、製作簡報，能馬上用在工作上。 

4. 各 AI 工具官方學習資源（ChatGPT / Gemini / Notion AI / Canva AI）

不是每個人都需要一口氣學完大課程，有時候你只是想解決一個當下遇到的小問題。這時最簡單的做法就是打開 AI 工具的官網學習中心。例如：你在家用電腦寫企劃、在辦公室開會做筆記、假日用手機做 IG 圖文，遇到功能不懂時直接看官方教學、範例與 Q&A。

每個主流工具都會有教你怎麼快速上手、常見應用場景與排解 bug 的實戰手冊。

• ChatGPT：官方教學
• Gemini：認識 Google AI 助理，讓日常生活更遊刃有餘

第三階段：進階應用與產業職涯加分｜從職場到產業升級，打造個人數位競爭力

5. 勞動發展署 AI 課程（台灣政府補助，依身分別有所不同）

你知道嗎？政府推動的 AI 課程，有的不只免費，還能讓你邊學邊領學習獎勵金。根據你的身分，補助方式和申請資格會有不同，幫你一次整理如下：

青年（15-29歲）：產業新尖兵計畫

政府幫你付訓練費、結訓還退還 1 萬元自付額，期間每月最高可領 8,000 元獎學金。

在職者：產業人才投資方案

上班族只需自付 20%（甚至有些情況下全額免費），最多三年補助 7 萬元。

失業者：職業訓練

不僅訓練費幾乎全免，特定身份還可領生活津貼。

每個課程都會標明起訖日期、地點、所需時數和結訓證書資格，內容包含 AI 基礎、資料分析、數位轉型、AI 實務應用等主題。

課程連結：勞動部課程

6. AI Skills 4 Women｜Founderz × Microsoft 免費線上課程

AI Skills 4 Women 是由 Founderz 攜手微軟 Microsoft 打造的免費線上課程，聚焦於賦能女性在人工智慧領域發展。

全球 AI 產業中女性參與度偏低——研究人員僅佔 12%，專業人士不到 22%，這門課正是希望協助更多女性掌握 AI 技能、開創職涯新舞台。

課程亮點

• 線上自主學習，課程總時數約 3 小時，彈性進行。
  
• 五大主題全面涵蓋：AI 基礎知識、實際應用、提示工程與倫理、AI 資安與數據分析、領導力與導師指導。
  
• 專業師資與官方證書：由 Microsoft 與 Founderz 提供課程，完成後可獲官方 Badge／證書，適用於 LinkedIn 等職場平台。

7. 台大生成式 AI 導論（YouTube | 李宏毅教授）

如果你已經具備一定基礎，想深入理解生成式 AI 的原理與實作，台大電機系李宏毅教授在 YouTube 公開的「生成式 AI 導論」課程絕對值得參考。

這系列課程全程免費，涵蓋從大型語言模型、生成技術到真實案例的介紹，也會實際演示模型訓練、資料處理等操作。

適合：工程／資料分析／對 AI 理論有興趣的進階學習者

課程連結：生成式 AI 導論 2024

後記：AI 是你最強的助攻，而不是你的對手

如果你想快速開始 AI 學習，但時間有限，以下是最務實的三步驟：

行動 1：花 2–3 小時，把 Google AI Essentials 上完

這是一門最易入門、最貼近日常工作的課：寫信、摘要、做簡報、整理資訊，全部都有一鍵示範。對上班族而言，這門課的投資報酬率最高。

行動 2：建立自己的 Prompt 提示語資料庫

你上完 Prompting Essentials 後，就會知道很多情境其實都能用 Template 解決，例如：

• 企劃草稿模板

• Email 回覆模板

• PPT 大綱模板

• 資料彙整模板

• 會議紀錄總結模板

把這些整理成「個人提示語庫」，你在工作中會越用越順、效率越來越高。

行動 3：選 1 個 AI 工具融入自己的工作流程

不需要一次學 10 個工具，從你最常用的開始，例如：

• 寫報告：ChatGPT / Gemini

• 做簡報：Canva AI

• 整理筆記：Notion AI

• 找資料：Perplexity

• 文案撰寫：ChatGPT

每天固定讓 AI 幫你做 1 件小事，一個月後你會非常有感。

看完這些課程，你會發現，AI 並不是來取代我們，而是來放大我們的能力。真正的關鍵，不在於 AI 多厲害，而在於你怎麼善用它、駕馭它。與其被浪潮推著走，不如現在就主動學習、開始實踐，讓 AI 成為你的超級助攻。

每天多用一次 AI、每天多嘗試一個新工具，你會發現，這條路沒有那麼難，主導權也一直都在你手裡。希望這份課程地圖，能陪你一起，在 AI 時代發揮出獨特的價值。

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在週一發布的致股東信中，巴菲特在信中以一句英式表達「I’m ‘going quiet’」，宣告了他職業生涯的重大轉變。 95 歲的巴菲特明確表示，他將在今年年底卸任執行長，並正式退出公司的日常管理。

巴菲特同時確認，備受全球投資者關注的下一封公司年度信函，將由他人執筆。不過，巴菲特表示，他仍將通過每年感恩節發布的信函，繼續與股東就其慈善事業進行溝通。

這一交接計劃已對市場情緒產生影響。自巴菲特今年 5 月首次宣布卸任計劃以來，波克夏的A類股股價已下跌約 8% 。巴菲特在信中稱，為確保繼任者 Greg Abel 順利過渡，他將繼續持有「相當一部分」波克夏 A 類股。

在宣告個人角色轉變的同時，巴菲特也借這封信函發出了他標誌性的商業箴言與道德警示。他嚴厲批評了企業界的貪婪風氣，特別是高層薪酬的無度攀比，為其繼任者和整個商界留下了深刻的告誡。

一、對繼任者的箴言

在信中，巴菲特對未來的領導者提出了明確的告誡，核心直指企業貪婪。他指出，高層薪酬揭露要求產生了意想不到的負面效果，反而引發了企業負責人之間「比誰賺得更多」的競賽。

「讓那些非常富有的 CEO 們感到困擾的，往往是其他 CEO 變得更加富有，」巴菲特寫道，「嫉妒與貪婪如影隨形。」他強調，波克夏尤其應避免聘用那些期望在 65 歲就退休、渴望變得「引人矚目的富有」（look-at-me-rich）或試圖開創「王朝」的執行長。

二、堅守長期主義

巴菲特的投資哲學與近幾十年來金融業的演變形成鮮明對比。在加密貨幣等投機性資產興起、以及交易時間縮短至毫秒級的當下，他所倡導的長期價值投資顯得尤為獨特。他與股東坦誠溝通的方式，無論是通過年度信函還是在奧馬哈年度股東大會上馬拉松式的問答環節，都已成為其任期內的標誌。

自 1962 年首次投資當時陷入困境的紡織公司波克夏以來，巴菲特將其發展成為一個龐大的商業帝國，業務橫跨「冰雪皇後」（Dairy Queen）、「鮮果布衣」（Fruit of the Loom）等知名消費品牌，以及保險、製造、公用事業和北美最大的鐵路公司之一。他寫道：「波克夏的經營方式將永遠使其成為美國的一項資產，並避開那些可能導致其淪為乞求者的活動。」

三、持續的慈善事業

在宣告職業生涯轉變的同時，巴菲特也宣布了最新的慈善捐贈。根據信函內容，他已向由其子女管理的四個家族基金會捐贈了 270 萬股波克夏 B 類股，價值約 13 億美元。這與他近年來在感恩節信函中宣布的慈善捐贈計劃一脈相承。

巴菲特早在 2006 年就首次承諾，將捐出其持有的全部波克夏股票用於慈善事業。此後，他與比爾·蓋茲（Bill Gates）和梅琳達·弗蘭奇·蓋茲（Melinda French Gates）共同發起了「捐贈誓言」（Giving Pledge），倡導全球最富有的人們將自己一半以上的財富捐贈給慈善事業。

2025 巴菲特致股東信全文

以下是巴菲特致股東信全文：

致各位股東：

我將不再撰寫波克夏的年度報告，也不會在年度會議上滔滔不絕。用英國人的話說，我將「保持沉默」。

算是吧。

格雷格·阿貝爾將於年底接任。他是一位出色的管理者，一個不知疲倦的工作者，以及一個的坦誠溝通者。祝他任期長久。

我會通過每年的感恩節致辭繼續與你們以及我的孩子們談論波克夏的情況。波克夏的個人股東們是一群非常特別的人，他們總是慷慨地與那些不如他們幸運的人分享自己的收益。我很享受與你們保持聯繫的機會。今年請允許我先回憶一下往事。之後，我會談談我對波克夏股份的分配計劃。最後，我會分享一些業務和個人方面的看法。

隨著感恩節的臨近，我為自己活到 95 歲感到既感恩又驚訝。年輕時，這樣的結果看起來希望渺茫。早些時候，我差點就死了。

那是 1938 年，當時奧馬哈的市民認為當地的醫院要麽是天主教的，要麽是新教的，這種分類在當時看來是很自然的。

我們的家庭醫生哈雷·霍茨是個友善的天主教徒，他上門看病時總是背著一個黑色的醫藥包。霍茨醫生叫我「小船長」，每次上門看病收費也不高。 1938 年我肚子疼得厲害，霍茨醫生來了，探查一番後告訴我，第二天早上就會好的。

隨後他回家吃了晚飯，還打了會兒橋牌。不過，霍茨醫生始終忘不了我那些有點古怪的症狀，當晚晚些時候便把我送到了聖凱瑟琳醫院，給我做了緊急闌尾切除手術。接下來的三周里，我感覺自己就像置身於修道院，也開始喜歡上了我的新「講台」。我喜歡說話——沒錯，那時也是——修女們對我很友好。

最妙的是，三年級的馬德森老師讓班上的 30 個同學每人給我寫一封信。我大概把男生們的信都扔了，而女生們的信我卻反覆讀了很多遍；住院也有好處嘛。

我康復期間最開心的事——其實頭一周情況還很危險——是我那親愛的艾迪姨媽送我的一份禮物。她給我帶來了一套看起來非常專業的指紋采集工具，我馬上給照顧我的修女們都采集了指紋。（我可能是聖凱瑟琳醫院里她們見過的第一個新教徒孩子，她們也不知道該對我有什麼期待。）

我的想法，當然完全是異想天開——總有一天會有個修女犯了法，而聯邦調查局會發現他們居然沒有給修女們采集指紋。聯邦調查局及其局長 J. 埃德加·胡佛在 20 世紀 30 年代已為美國人所敬仰，我想像著胡佛先生親自來到奧馬哈來查看我那珍貴的指紋收藏。我還幻想我和 J. 埃德加能迅速找出並逮捕那個失足的修女。全國性的聲譽似乎唾手可得。

顯然，我的幻想從未實現。但頗具諷刺意味的是，幾年後我才發現，當時我本應給 J. 埃德加本人采集指紋，因為他後來因濫用職權而身敗名裂。

嗯，那是 20 世紀 30 年代的奧馬哈，那時我和其他小夥伴都渴望擁有一輛雪橇、一輛自行車、一副棒球手套和一輛電動火車。讓我們來看看那個時代其他幾個孩子，他們就住在附近，對我影響很大，但我很久都不知道他們的存在。

我先從查理·蒙格說起，他是我 64 年的好友。 20 世紀 30 年代，查理就住在離我 1958 年起，就一直居住的房子僅一個街區的地方。

早些時候，我差點就和查理成為朋友了。查理比我大 6 歲半， 1940 年夏天他在祖父的雜貨店打工，每天工作 10 個小時掙 2 美元（節儉是巴菲特家族的傳統）。第二年我也在店里幹過類似的工作，但直到 1959 年我才見到查理，那時他 35 歲，我 28 歲。

二戰服役結束後，查理從哈佛法學院畢業，然後永久定居在加利福尼亞。然而，查理卻一直將自己在奧馬哈的早年歲月視為人生的重要階段。六十多年來，查理對我影響巨大，他是一位極好的老師，也是我保護有加的「大哥」。我們之間雖有分歧，但從無爭執。他從不說「我早就跟你說過」。

1958 年，我買了我的第一套也是唯一一套房子。當然，它在奧馬哈，離我成長的地方（大致說來）約兩英里，離我岳父母家不到兩個街區，離巴菲特雜貨店約六個街區，開車到我工作了 64 年的辦公樓只需 6 到 7 分鐘。

讓我們來談談另一位奧馬哈人斯坦·利普西。 1968 年，斯坦將《奧馬哈太陽報》（周報）賣給了波克夏，十年後應我的請求搬到了布法羅。當時波克夏旗下一家子公司擁有的《布法羅晚報》正與該市唯一的週日報紙的出版商——其早報競爭對手展開生死較量，而我們正節節敗退。

斯坦最終打造出了我們新的《星期日》產品，此後數年，我們這項原本每年都在大量虧損的投資，每年（稅前）的報酬率都超過了 100% 。在 20 世紀 80 年代初，這筆 3300 萬美元的投資對波克夏來說是一筆重要的資金。

斯坦在我家附近大約五個街區的地方長大。斯坦的一位鄰居是小沃爾特·斯科特。沃爾特，您應該還記得，他在 1999 年將中美能源公司帶到了波克夏。他還是波克夏的董事，直到 2021 年去世，也是我的摯友。幾十年來，沃爾特一直是內布拉斯加州的慈善領袖，奧馬哈和整個州都留下了他深深的印記。

沃爾特上了本森高中，我也原本打算去那所學校上學——直到 1942 年，我父親出人意料地在國會競選中擊敗了連任四屆的對手。生活總是充滿驚喜。

等等，還有更多。

1959 年，唐·基奧和他的年輕家庭住在離我家街對面、距離蒙格家舊居約 100 碼遠的一所房子里。當時唐是一名咖啡推銷員，但後來他成為了可口可樂（Coca-Cola, KO-US）公司的總裁，並且是波克夏公司的忠實董事。

我認識唐的時候，他一年掙 12,000 美元，而他和妻子米基還要撫養五個孩子，這些孩子都得上天主教學校（學費不菲）。

我們兩家很快成了摯友。唐來自愛荷華州西北部的一個農場，畢業於奧馬哈市的克雷頓大學。早年，他娶了奧馬哈姑娘米基。加入可口可樂公司後，唐很快就在全球聲名遠揚。

1985 年，唐擔任可口可樂公司總裁期間，公司推出了命運多舛的新可口可樂。唐發表了一次著名的演講，向大眾道歉，並重新推出了「老」可口可樂。這一轉變發生在唐解釋說，寄給「至高無上的白癡」的信件會迅速送到他的辦公桌上之後。他的「撤回」演講堪稱經典，可在YouTube 上觀看。他愉快地承認，實際上可口可樂產品屬於大眾而非公司。隨後銷量大幅上升。

您可以在 CharlieRose.com 上觀看唐的一次精彩訪談。（湯姆·墨菲和凱·格雷厄姆也有幾段精彩的內容。）和查理·蒙格一樣，唐始終是個地道的中西部男孩，熱情、友善，骨子里透著十足的美國味兒。

最後，出生於印度並在那裡長大的阿吉特·賈恩（Ajit Jain）以及即將成為我們執行長的加拿大人格雷格·阿貝爾（Greg Abel），在 20 世紀末都曾在奧馬哈生活了數年。事實上，在 20 世紀 90 年代，格雷格就住在離我僅幾個街區遠的法納姆街（Farnam Street），不過當時我們從未謀面。

難道奧馬哈的水里有什麼神奇的成分嗎……

我十幾歲時在華盛頓特區生活過幾年（當時我父親在國會任職）， 1954 年我在曼哈頓找到了一份我以為會幹一輩子的工作。在那裡，班傑明·葛拉漢和傑里·紐曼對我很好，我也結交了許多終生的朋友。紐約有著獨特的魅力——至今依然如此。然而，僅僅一年半之後，在 1956 年，我還是回到了奧馬哈，從此再也沒有離開過。

後來，我的三個孩子以及幾個孫輩都在奧馬哈長大。我的孩子們一直就讀於公立學校（從同一所高中畢業，這所高中培養了我父親—— 1921 屆、我的第一任妻子蘇西—— 1950 屆，還有對內布拉斯加家具商場的發展起到關鍵作用的查理、斯坦·利普西、厄夫和羅恩·布盧姆金，以及 1923 屆的傑克·林格瓦爾特，他創立了國民賠償保險公司，並於 1967 年將其出售給波克夏，成為我們龐大的財產險業務的基礎）。

我們國家有很多偉大的公司、偉大的學校、偉大的醫療機構，每個地方都有其獨特的優勢，也都有才華出眾的人。但我感到非常幸運，能有幸結交許多一生的朋友，能遇到我的兩位妻子，在公立學校接受良好的教育，年幼時就能結識許多有趣且友善的奧馬哈成年人，還能在內布拉斯加州國民警衛隊結識各式各樣的朋友。總之，內布拉斯加州一直是我真正的家。

回首往事，我覺得波克夏和我之所以能取得更好的成績，大幅地是因為我們紮根於奧馬哈。如果我出生在其他地方，結果可能就大不一樣了。美國的中心地帶是出生、養家和創業的絕佳之地。我出生時純屬運氣好，抽到了一根長得出奇的簽。

現在來說說我的高齡。我的基因並沒有給我帶來什麼好處——家族長壽紀錄（當然，追溯得越久遠，家族記錄就越模糊）一直是 92 歲，直到我打破了這個紀錄。不過，我有睿智、友善且盡職盡責的奧馬哈醫生，從哈雷·霍茨醫生開始，一直到現在。至少有三次，我的生命是被離家不遠的醫生們挽救的。（不過，我已經不再給護士們按指紋了。 95 歲的人可以有很多怪癖……但也有個限度）

活到老壽星這把年紀，得有極大的運氣，每天都要躲過香蕉皮、自然災害、醉酒或分心的司機、雷擊等等，諸如此類的危險。

但幸運女神反覆無常，而且——沒有別的詞能形容——極其不公平。在很多情況下，我們的領導人和富人得到的幸運遠遠超過了他們應得的比例——而這些幸運兒往往不願承認這一點。有些豪門子弟一出生就獲得了終身的經濟保障，而其他人則在幼年時期就面臨著地獄般的困境，甚至更糟的是，身患殘疾，失去了我視為理所當然的一切。在世界上很多人口稠密的地區，我可能會過著悲慘的生活，而我的姐妹們則會過上更糟糕的日子。

我於 1930 年出生在美國，健康、聰明、白人、男性。哇！感謝幸運女神。我的姐妹們和我一樣聰明，性格還比我好，但她們的人生前景卻大不相同。幸運女神在我人生的大部分時間里都眷顧著我，但她可沒空去照顧那些九十多歲的人。幸運也是有極限的。

時光老人卻恰恰相反，隨著我年歲漸長，他愈發覺得我有趣了。他戰無不勝；對他而言，每個人最終都算在他的「勝者」名單上。當平衡感、視力、聽力和記憶力都持續走下坡路時，你就知道時光老人就在附近了。

我步入老年的時間較晚——衰老的開始因人而異——但一旦出現，就無法否認。

令我驚訝的是，我總體感覺良好。儘管行動遲緩，閱讀也愈發吃力，但我每週仍會在辦公室工作五天，與出色的人們共事。偶爾，我會冒出一些有用的想法，或者有人向我們提出一些原本可能不會有的提議。由於波克夏的規模以及市場狀況，好的想法不多——但並非沒有。

然而，我出乎意料的長壽卻給我的家庭、以及我慈善目標的實現帶來了重大且不可避免的影響，讓我們來探究一下它們。

我的孩子們都已超過正常退休年齡，分別為 72 歲、 70 歲和 67 歲。指望他們三人——在很多方面都已達到巔峰——能像我一樣延緩衰老，這顯然是不切實際的。為了提高他們在我指定的受托人取代他們之前處理完我幾乎全部遺產的可能性，我需要加快向他們三個基金會的生前贈與。我的孩子們現在在經驗和智慧方面都處於巔峰，但還未步入老年。這段「蜜月期」不會永遠持續下去。

幸運的是，調整方向很容易執行。不過，還有一個額外的因素需要考慮：我希望在波克夏的股東們像我和查理那樣對格雷格充滿信心之前，保留相當數量的「A」類股。這種程度的信任應該不會太久。我的孩子們已經百分之百支持格雷格，波克夏的董事們也是如此。

如今這三個孩子都已成熟，頭腦聰明，精力充沛，且富有本能，足以支配一大筆財富。在我去世很久之後，他們仍能活躍於世，這將是他們的優勢所在。如有必要，他們可以採取既具前瞻性又具應對性的策略來應對聯邦稅收政策或其他影響慈善事業的發展。他們很可能需要適應周圍世界發生的巨大變化。死後遙控指揮向來成效不佳，而我從未有過這種衝動。

幸運的是，三個孩子都從母親那裡遺傳了顯性基因。隨著歲月的流逝，我也逐漸成為他們思考和行為的更好榜樣。然而，我永遠無法與他們的母親相提並論。

我的孩子們有三位候補監護人，以防出現任何意外死亡或殘疾的情況。這三位候補監護人不分先後順序，也不與任何特定的孩子綁定。他們都是傑出的人，對世事洞明。他們沒有任何相互衝突的動機。

我已向孩子們保證，他們無需創造奇蹟，也無需懼怕失敗或失望。這些都是不可避免的，我也經歷過。他們只需在政府活動和/或私人慈善事業通常所取得的成就基礎上有所進步即可，同時要認識到這些財富再分配的方式也存在不足之處。

早些時候，我曾構想過種種宏偉的慈善計劃。儘管我性格執拗，但這些計劃最終都未能實現。在我漫長的人生中，我也目睹了政客們拙劣的財富轉移、家族式的抉擇，當然還有那些不稱職或古怪的慈善家。

如果我的孩子們能幹得不錯，他們可以肯定，我和他們的母親都會感到高興。他們的直覺很好，而且他們每個人都有多年的實踐經歷，起初只是很小的數目，後來逐漸增加到每年超過 5 億美元。

這三個人都喜歡長時間工作來幫助他人，只是方式各不相同。

我加快向子女基金會捐贈的步伐，這絕不是因為我對波克夏的前景有了任何改變的看法。格雷格·阿貝爾的表現遠超我當初認為他應成為波克夏下一任執行長時對他的期望。他對我們的許多業務和人員的了解遠勝於我，而且對於很多執行長都不曾考慮的問題，他也能很快掌握。無論您說的是一位執行長、一位管理顧問、一位學者，還是一位政府官員，我都想不出有誰能比格雷格更適合來管理您和我的儲蓄。

例如，格雷格對我們的財產和意外險業務的潛在收益和風險的了解，遠勝於許多長期從事這一業務的高層。我希望他的健康狀況能保持良好幾十年。如果運氣好，波克夏在接下來的一個世紀里只需要五六個執行長。尤其要避免那些一心想著 65 歲退休、一心只想成為引人注目的富豪或者想要開創家族王朝的人。

一個令人不快的事實是：有時，母公司或子公司那位出色且忠誠的執行長會患上癡呆癥、阿爾茨海默病或其他使人衰弱且長期纏身的疾病。

查理和我曾多次遇到這個問題，但都沒有採取行動。這種失敗可能會釀成大錯。董事會必須在執行長層面保持警惕，執行長也必須在子公司層面保持警惕。說起來容易做起來難，我可以舉出過去一些大公司發生過的例子。我所能建議的只有董事們要保持警覺並敢於發聲。

在我有生之年，改革者試圖通過要求揭露執行長的薪酬與普通員工薪酬的對比來讓執行長們難堪。於是，委托書聲明的篇幅迅速從 20 頁左右膨脹到 100 多頁。

但這些善意的措施並未奏效，反而事與願違。據我觀察，多數情況下，A 公司的執行長看到競爭對手 B 公司的情況後，便向董事會暗示自己應該獲得更高的薪酬。當然，他還提高了董事們的薪酬，並且在薪酬委員會的成員選擇上也格外謹慎。新規定引發的是嫉妒，而非節制。

這種螺旋式上升的趨勢似乎有了自己的生命力。讓那些非常富有的執行長們感到煩惱的往往是——其他執行長們變得更富有了。嫉妒和貪婪總是相伴相隨。又有哪位顧問會建議大幅削減執行長的薪酬或董事會的報酬呢？

總體而言，波克夏旗下企業的前景略好於平均水平，其中不乏幾顆規模可觀且彼此關聯度不高的璀璨明珠。然而，十年或二十年之後，會有許多公司比波克夏表現得更好；我們的規模也帶來了不利影響。

波克夏遭遇毀滅性災難的可能性比任何我所了解的企業都要小。而且，波克夏的管理層和董事會比幾乎所有我熟悉的公司都更注重股東利益（我見過的公司可不少）。最後，波克夏的經營方式始終會使其存在成為美國的財富，而不會從事那些會使其淪為乞求者的活動。隨著時間的推移，我們的經理們應該會變得相當富有——他們肩負著重要的責任——但他們並不渴望建立世襲財富或追求那種引人注目的財富。

我們的股價會反覆無常，有時會下跌 50% 左右，就像在現有管理層領導下 60 年裡發生的三次那樣。別灰心，美國會復甦，波克夏的股票也會回升。

最後的幾點想法：

或許這是一條自利的觀察。我很高興地說，我對自己的後半生比前半生更滿意。我的建議是：別為過去的錯誤自責——至少從中吸取一點教訓，然後繼續前行。改進永遠都不晚。找到合適的榜樣並效仿他們。你可以從湯姆·墨菲開始，他是最棒的。

還記得阿爾弗雷德·諾貝爾嗎？他後來因設立諾貝爾獎而聞名，據說他曾讀到過自己被誤印的訃告，那是他哥哥去世時，報社搞錯了，誤登的訃告。他讀到的內容令他大為震驚，於是意識到自己應該改變行為。

別指望新聞編輯室會搞錯：想好你希望自己的訃告寫些什麼，然後就去努力活出那樣的人生。

偉大並非源於累積巨額財富、獲取大量曝光或在政府中掌握巨大權力。當你以成千上萬種方式幫助他人時，你就在幫助這個世界。善舉無需付出代價，卻無比珍貴。無論你是否信教，作為行為準則，黃金法則都難以被超越。

我寫下這些，作為一個曾無數次粗心大意、犯下許多錯誤的人，但也很幸運地從一些很棒的朋友那裡學到了如何更好地為人處世（儘管離完美還差得很遠）。請記住，清潔女工和董事長一樣，都是人。

祝所有讀到這段話的人感恩節快樂。沒錯，包括那些討厭鬼；改變永遠都不晚。別忘了感謝美國為你提供了最大的機會，但美國在分配回報時，不可避免，是反覆無常的，有時甚至是唯利是圖的。

慎重選擇你的榜樣，然後效仿他們。你永遠無法做到完美，但你總能變得更好。

《虎嗅網》授權轉載

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當然，光拿錢是不夠的，馬斯克還得給股東們畫幾個餅。他在台上預測，Optimus 機器人能讓全球經濟總量增加 10 倍，會比最好的外科醫生更強，甚至能消除貧困、提供頂級醫療服務。

另一個重磅消息是，特斯拉無方向盤自動駕駛汽車 Cybercab 預計明年 4 月量產。

除了薪酬方案，特斯拉股東大會還通過了什麼？

這場股東大會的議程相當密集，關鍵提案的初期投票結果如下：

• 當選董事：Ira Ehrenpreis、Joe Gebbia 和 Kathleen Wilson-Thompson
• 批準 2024 年高層薪酬方案（諮詢性投票）
• 批準為替代馬斯克 2018 年薪酬計劃提供資金
• 批準馬斯克價值 8780 億美元的新薪酬方案
• 從特斯拉章程和細則中刪除超級多數投票要求
• 股東提案：授權特斯拉投資 xAI （通過，但有大量棄權）
• 股東提案：將高層薪酬與可持續發展及人力資本目標掛鉤
• 股東提案：廢除衍生訴訟 3% 持股比例規則
• 股東提案：每年選舉所有董事
• 股東提案：根據德克薩斯州法律，要求在修改公司章程某些條款前須經股東批準

而關於特斯拉投資馬斯克旗下 AI 公司 xAI 的諮詢性投票結果，特斯拉董事會對此表示：「由於這是一項諮詢性投票，董事會將根據目前的股東支持程度進一步評估後續行動。」

插個題外話，根據路透社的分析，儘管今年的薪酬方案在未來 10 年內可能授予價值高達 1 兆美元的股票，但會在授予時扣除這些股票的成本，因此對馬斯克來說，實際價值略低，大約為 8,780 億美元。

那麽，這份價值 8,780 億美元的激勵計劃到底怎麽回事？

先說清楚，這不是馬斯克馬上就能拿到的薪資，具體來說，馬斯克預計將獲得 4.237 億股的股票獎勵，分成 12 個階段來解鎖。每完成一個市值目標，如果特斯拉還能達成相應的利潤或營運目標，他就能拿到約 1 / 12 的股份。

想拿這近兆美元，馬斯克得完成一系列堪稱「不可能完成」的任務：

特斯拉得從現在的 1.4 兆美元一路飆升到 8.5 兆美元。什麼概念？差不多是現在市值最高的輝達（NVIDIA, NVDA-US）的 1.85 倍。

第一個階段的目標是市值達到 2 兆美元（目前特斯拉約為 1.4 兆美元），接下來的 9 個階段，每提升 5,000 億美元市值可解鎖一部分，最後兩個階段每提升 1 兆美元，最終目標為 8.5 兆美元市值。

馬斯克必須完成哪些目標？

另外，要想拿到這筆新薪酬，馬斯克還得完成一連串營運 KPI：

• 交付 2,000 萬輛特斯拉汽車
• 搞定 1,000 萬份 FSD（完全自動駕駛）活躍訂閱用戶
• 交付 100 萬個 Optimus 機器人
• 實現 100 萬輛 Robotaxi 商用營運
• 還得達成一系列調整後的 EBITDA（息稅折舊攤銷前利潤）基準，從 500 億美元到 4000 億美元不等

當然，就算完成了目標，馬斯克也不能馬上套現。這些股份有兩個關鍵的歸屬時間點： 2032 年春季和 2035 年秋季。而且就算股份歸屬了，還得再持有五年才能賣出。

此外，這份方案也給了馬斯克一個「保底」：即便遇到自然災害、戰爭等不可抗力，他還是能拿到部分股份。更關鍵的是，雖然股份還沒完全歸他，但只要目標達成，馬斯克馬上就能獲得投票權。

而投票權，恰恰暴露了馬斯克的真實目的。

畢竟很多人不理解，已經是全球首富了，馬斯克為什麼還要死磕這兆薪酬？

如上所說，如果這份薪酬方案全部兌現，馬斯克將額外獲得 4.237 億股特斯拉股票，持股比例會從現在的 13% 飆升到 25% 。

而這個 25% ，才是他真正想要的——對特斯拉的控制權。

只是，特斯拉董事會心裡其實也清楚，任何公司都不應該永遠依賴某一個人。特斯拉其實已經在為「後馬斯克時代」做準備了。

馬斯克要想拿到最後的 7,000 萬股股票，必須先建立 CEO 接班機制。這也算是給特斯拉上了個「雙保險」。

在 CEO 年薪里，馬斯克排名多少呢？

即使不計算這次的 1 兆美元方案，馬斯克的終身薪酬也早已遠超其他高層。

根據 Equilar 的分析數據，自 2006 年以來，馬斯克的終身薪酬（包括薪資、獎金、福利，以及已兌現股票與行使期權的價值）已經是其他 CEO 的數倍甚至數十倍。

而馬斯克剛剛獲批的薪酬方案，其價值幾乎相當於擁有 3,600 萬人口的波蘭一年的國內生產總值（GDP），也相當於擁有 1.74 億人口的孟加拉國 GDP 的兩倍。

作為全球首富，馬斯克的凈資產已接近 5,000 億美元。而這份新薪酬方案的出現，大幅地是因為之前的薪酬方案被法院給否決了。

2018 年那份價值約 560 億美元的薪酬計劃，被特拉華州衡平法院的 Kathaleen McCormick 大法官認定為「過度、不當且必須撤銷」。

原因在於，法官認定馬斯克在薪酬談判中掌控過大，且董事會也沒給股東提供該有的資訊。這可把馬斯克給氣壞了。

特斯拉甚至試圖讓股東「追溯批準」那份方案，但 McCormick 法官直接判定這種投票無法彌補之前的程式缺陷，去年 12 月還維持了原判。

目前，這案子還在特拉華州上訴中，馬斯克的期權到現在還懸著。

反對聲再響亮，也敵不過 75% 的支持率

雖然最終以超過 75% 的支持率通過，但這場投票遠沒有看起來那麽輕鬆。

挪威主權財富基金（全球最大主權財富基金）先前率先表態，將投票反對該薪酬方案。

他們雖然認可馬斯克在公司發展中扮演的富有遠見的角色，但對該獎勵方案的總規模「感到擔憂」，認為該方案未能緩解公司對個人過度依賴的情況。

這已經是挪威主權基金第二次反對馬斯克的薪酬方案了。先前，他們也投票反對過那份 560 億美元的計劃。

特斯拉兩大股東 Glass Lewis 和 ISS 同樣建議投資者否決該薪酬方案，認為金額過高，會稀釋股東價值。ISS 在聲明中直言：「雖然此獎勵的核心目的是留住馬斯克，但該方案中沒有任何明確條款保證他真的會這麽做。」

對此，馬斯克在上個月的財報電話會上怒斥 ISS 和 Glass Lewis，稱他們是「企業破壞分子」。

除了機構投資者的質疑，特斯拉自身的戰略規劃也引發了爭議。

特斯拉在今年 9 月發布了《宏圖計劃》第四篇，聲稱這是公司未來如何通過產品實現「可持續的富足」的藍圖。然而，與前三篇《宏圖計劃》相比，第四篇顯得格外空洞。

過去的每一篇都列出了具體目標和可操作的想法， 2023 年發布的第三篇《宏圖計劃》甚至是一份長達 41 頁的白皮書，聚焦於構建可持續能源經濟。

面對鐵桿粉絲的批評，馬斯克本人也承認批評是合理的，並表示特斯拉會補充更多細節。但兩個月過去了，這份計劃至今未有任何修改。

儘管如此，這場投票的支持者依舊相信，馬斯克是唯一能把特斯拉從「賣車公司」轉型為「AI+機器人巨頭」的人。沒有他，特斯拉可能淪為平庸的電動車製造商，市值早晚被腰斬。

最終，特斯拉用近兆美元把他綁在了船上。

《36氪》授權轉載

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編按：2025/11/04 更新，台灣「青年百億海外圓夢基金計畫」2026 (115 年) 計畫已公告！第一梯次申請日為 2025/11/3 至 2025/12/31 中午 12:00 止，在這篇文章中，股感將帶你全方位了解青年百億海外圓夢基金計畫，「築夢工場組」與「海外翱翔組」的最新申請資格、補助金額，以及 115 年度有哪些關鍵變革，趕快繼續往下看吧！

青年百億海外圓夢基金計畫是什麼？

青年百億海外圓夢基金計畫起源於賴清德總統於總統競選期間提出國家願景「投資未來世代」政策，同時也是行政院「國家希望工程」的重點項目，期盼以拓展國際鏈結交流、青年帶動百工百業創新成長、引領青年多元創意行動為推動重點，讓臺灣青年在國際舞臺上展現創造力、活力與韌性，提升臺灣青年國際競爭力，也讓世界看見臺灣青年的多元力量。本計畫由教育部青年發展署主導，總經費規模高達新台幣 100 億元。

• 計畫名稱： 青年百億海外圓夢基金計畫 (Taiwan Global Pathfinders Initiative)
• 主辦單位： 教育部青年發展署
• 計畫期程： 2025 年至 2028 年
• 核心目標： 投資 15 至 30 歲的台灣青年，支持這些青年赴海外進行「非學位」的圓夢行動，包含見習、培訓、專案執行等，以拓展國際視野，帶動百工百業創新。

115 年度關鍵變革：青年百億海外圓夢基金計畫絕對不是留學或遊學基金！

在正式投入時間撰寫計畫書前，請務必理解：

根據 115 年度「築夢工場組」最新簡章，已明文規定：「惟各部會已有專案獎補助計畫者(如體育與藝文競賽、學術研究、留學、遊學及度假打工等)，基於資源不重複原則，請逕向該部會申請。」

這意味著，如果你是打算申請海外的碩士、博士等正式學位，或參加短期的語言學校（遊學）、打工度假（Working Holiday），青年百億海外圓夢基金計畫均不會補助喔！青年百億海外圓夢基金計畫支持的是具體的「圓夢行動」，例如：

• 赴國際非政府組織（NGO）見習
• 向特定領域的國際大師學藝
• 參與國際智庫的專案研究
• 赴海外進行特定主題的田野調查或藝術創作

【時程更新】115 年度（2026年）申請關鍵時間表

這是 115 年度最重要的變革，請所有申請者牢記：

• 申請期間（第一梯次）：
  • 自 114 年 11 月 3 日（一） 起
  • 至 114 年 12 月 31 日（三） 台北時間中午 12:00 截止
• 申請方式：
  • 一律採線上報名。
  • 截止時間一到，系統將準時關閉，官方提醒，務必提早完成報名，避免最後一刻網路壅塞喔！
• 書面審查： 115 年 1 月上旬至中旬。
• （海外翱翔組）圓夢成長營： 115 年 1 月 24 日至 27 日（暫定）。
• 面談審查：115 年 1 月下旬至 2 月上旬，以線上為主，實體為輔。
• 撥款流程：第 1 階段將於審查通過及完成媒合後，由教育部青年發展署通知錄取青年領取 90% 獎勵金；剩餘之 10% 獎勵金則於成果結案後辦理請領

我符合青年百億海外圓夢基金計畫 115 年度的申請資格嗎？

1. 國籍： 具中華民國國籍。
2. 年齡： 年滿 15 歲至未滿 31 歲之青年。
   • 年齡計算基準： 以「徵件截止日」（114 年 12 月 31 日）計算，當日您必須已滿 15 歲，且未滿 31 歲。
3. 114 年度曾獲選海外翱翔組之青年不得再申請海外翱翔組；114 年度曾獲選築夢工場組之青年不得再申請築夢工場組。

重大更新！2026 (115年) 計畫，申請時程大提早！

你是否正摩拳擦掌，準備申請「青年百億海外圓夢基金計畫」？請注意：115 年度（2026 年）的申請時程與規則已大幅更新！

不同於 114 年（2025 年）分為上下半年度，115 年度的第一梯次申請已在 2025 年底開跑。這意味著你必須「現在」就開始準備！

青年百億海外圓夢基金計畫項目全解析：「築夢工場」vs「海外翱翔」

115 年度同樣維持兩大方案，但申請規則與細節均有調整。

方案一：【築夢工場組】— 你的夢想，你來定義 （自主提案）

• 核心概念： 鼓勵青年自主提案，由你來設計獨一無二的圓夢計畫。
• 適合對象： 腦中已有具體計畫、海外目標單位的「開創者」。
• 補助金額： 個案最高補助新台幣 200 萬元。
• 115 年度關鍵變革：
  • 僅限「個人」申請： 115 年度簡章明訂，「團隊或需 2 人（含）以上共同執行之企劃恕難受理」。
  • 禁止重複獲獎： 114 年度（2025年）已獲選築夢工場組之青年，不得申請 115 年度的計畫。
• 可申請項目包括但不限於：
  1. 國際組織、非政府組織、重要智庫、基金會
  2. 跨國交流合作
  3. 具公共性之社會影響力之青年多元創意行動
• 申請流程：
  1. 線上提案： 於 12/31 中午前提交完整企劃書（含學經歷、企劃發想、動機、時程、預算、預期成果、方案推廣方式、經費需求等）。
  2. 書面審查： 115 年 1 月上旬至中旬。審查結果包含通過、再輔導以及不通過，再輔導之青年，將由業師提供諮詢輔導，並進行提案修正，青年需重新提送企劃書，經書面審查委員再次審查，如通過則進入面談審查（面談審查期程另行通知），如仍未通過則結束本次提案申請。
  3. 面談審查： 115 年 1 月下旬至 2 月上旬（不含書審再輔導者），以線上為主，實體為輔。
  4. 圓夢行動： 依計畫赴海外執行。
  5. 成果分享： 依規定繳交報告與參與分享。

更多詳細資訊可參考青年百億海外圓夢基金計劃官網喔！

方案二：【海外翱翔組】— 政府搭臺，你來挑戰（申請職缺）

• 核心概念： 由政府各部會與民間組織洽談的「海外蹲點及培訓機會」，青年依據開出的「圓夢一覽表」進行申請。
• 適合對象： 想進入特定國際組織或知名機構，但缺乏敲門磚的「挑戰者」。
• 補助金額： 個案最高補助新台幣 150 萬元。
• 計畫期程： 115 年度（2026年）執行。海外執行期間（不含交通）至少 2 週，至多不超過 6 個月。
• 115 年度關鍵變革：
  • 【強制】圓夢成長營：
    • 時間暫定：115 年 1 月 24 日至 27 日（共 4 日）。
    • 注意： 報名者需配合「全程參與」，無法全程參與者將「取消入選資格」。
  • 【新增】圓夢助力方案 (15-17 歲專屬)：
    • 針對 15 歲至未滿 18 歲（或高中職在籍）的青年，若符合低收、中低收入戶，或其他特殊境遇（如單親、未曾出國、家庭突遭變故、原住民等，需由師長推薦），可申請此方案。
• 主題類別：
  1. 國際組織、基金會、智庫見習
  2. 青年議會及領袖交流
  3. 新創團隊及職能培力
  4. 青年地方創生及社區機構
  5. 文創機構
  6. 青年行動及服務
  7. 僑胞海外公共參與
  8. 專業職能培訓
  9. 科技網絡及數位服務
  10. 年度旗艦計畫主題或其他關鍵領域：115 年度旗艦主題擇定為「榮邦計畫：青年國際科技交流」
• 申請流程：
  1. 線上報名： 於 12/31 中午前，至官網「圓夢一覽表」選擇你想去的機會並提交申請文件。
  2. 書面審查： 115 年 1 月上旬至中旬。
  3. 面談審查： 115 年 1 月下旬至 2 月上旬，以線上為主，實體為輔。
  4. 【強制】成長營： 1 月底，入選者皆須全程參與。
  5. 圓夢行動： 115 年內赴海外執行 2 週至 6 個月。
  6. 成果分享。

更多詳細資訊可參考青年百億海外圓夢基金計劃官網，也可於圓夢一覽表查詢可以申請報名的團體或機構名單喔！

115 年度總比較：「築夢工場」vs「海外翱翔」

115 年度青年百億海外圓夢基金計畫常見問題

在這裡股感也整理了許多申請者（尤其是 115 年度）最想問的關鍵問題，趕快來看看吧！

Q1：我是 2025/12/31 當天滿 31 歲的壽星，可以申請嗎？

A： 不行。簡章規定是「未滿 31 歲」。以 114/12/31 為截止日，若你生日是 114/12/31，當天你就「已滿」31 歲，不符合資格。反之，若你是 115/1/1 才滿 31 歲，那在 12/31 截止日當天你仍是 30 歲，符合資格。

Q2：115 年度的簡章明說「排除留學」，那教育部還有其他資源嗎？

A： 當然有。這兩個計畫是「完全分開」的，請不要搞混：

Q3：我 32 歲，是青年，但超過 30 歲了，還有其他機會嗎？

A： 有的。如果你只是想去短期體驗（打工度假、自助旅行、遊學），青年發展署還有另一個「青年海外生活體驗專案貸款」。

• 年齡限制： 18 – 35 歲
• 貸款金額： 最高 15 萬元
• 性質： 這也是「貸款」，需要還款。

Q4：我可以用團隊名義申請「築夢工場組」嗎？

A： 115 年度不行，最新簡章已明訂「恕難受理」團隊或 2 人以上共同執行的企劃。請推派一位代表，以「個人」名義提案。

Q5：「海外翱翔組」的「圓夢成長營」一定要去嗎？我在國外怎麼辦？

A： 一定要去。115 年度簡章白紙黑字寫明，「無法全程參與者將取消入選資格」。這代表此營隊是 115 年度計畫的強制性環節。若你人已在國外或時間無法配合，你可能要重新考慮是否申請 115 年度的「海外翱翔組」。

總結：把握 115 年第一梯次，立刻行動！

2026 年（115 年度）的「青年百億海外圓夢基金計畫」帶來了重大的時程變革。申請截止日（2025/12/31） 迫在眉睫，不再是年初才開始。

這份更新後的指南，是你最強的後盾。你的行動步驟如下：

1. 立刻確認資格： 你是否在 15-30 歲？你的計畫是否為「非學位」？
2. 決定方案：
   • 我有自己的計畫： 立刻開始撰寫「築夢工場組」計畫書，並確保以「個人」名義申請。
   • 我想申請： 立刻上 twpathfinder.org 官網看「圓夢一覽表」，並確保自己 115 年 1 月 24-27 日有空。
3. 準備文件： 無論哪個方案，都需要時間準備。不要等到最後一天才上傳。

你的海外夢，國家來搭臺。機會只給準備好的人，而 115 年的機會，只給「提早」準備好的人，股感祝你申請順利喔！

【本文由 AI 協助產出】

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在華盛頓特區舉行的 GTC 大會上，NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳發表了一場充滿願景的演講。他強調，世界正處於兩大平台轉型的交會點：從通用運算轉向加速運算，以及從傳統軟體轉向人工智慧 (AI)。

演講以「美國的下一個阿波羅時刻」為開端，NVIDIA 將自己定位為這場新工業革命的核心。黃仁勳指出，NVIDIA 的真正寶藏不僅是 GPU，更是花了 30 年打造的 CUDA 程式設計模型及其超過 350 個函式庫 (CUDA X)，這才是推動一切的基礎。

以下是本次 GTC 大會最關鍵的發布與摘要：

Blackwell 效能猛獸：10 倍效能、10 倍成本降低

本次大會最核心的硬體發布是 Grace Blackwell (GB200) NVLink 72 系統。黃仁勳指出，AI 模型正變得極度龐大（如「混合專家模型」, MoE），傳統架構已達極限。

• 極致協同設計 (Extreme Co-design)：NVIDIA 不再只設計晶片，而是設計整個機櫃。GB200 將 72 個 Blackwell GPU 透過 NVLink 72 連接，使其像「一個巨大的 GPU」一樣運作。
• 10 倍效能提升：與上一代 H200 相比，GB200 在 AI 推論上實現了 10 倍的效能提升。
• 10 倍成本降低：更重要的是，它提供了 10 倍的權杖 (Token) 生成成本降低。黃仁勳強調：「這是世界上成本最低的權杖生成方式。」

這項突破確保了 AI 的「良性循環」得以持續：更強的 AI 吸引更多用戶，產生更多利潤，投入更多運算資源，從而創造更強的 AI。

Blackwell 驚人營收：5,000 億美元訂單能見度

黃仁勳揭露了 Blackwell 帶來的驚人市場需求。

• 5,000 億美元能見度：截至 2026 年，NVIDIA 在 Blackwell 及早期 Rubin 平台的累積訂單能見度已達 5,000 億美元（不含中國市場）。
• Hopper vs. Blackwell：Hopper 平台整個生命週期出貨了 400 萬個 GPU；而 Blackwell 到 2026 年預計將出貨 2,000 萬個 GPU。
• 美國製造 (Made in America)：他強調 Blackwell 供應鏈已重返美國，在亞利桑那州、印第安納州、德州和加州等地製造，實現「美國製造，服務全球」。

下一代藍圖：Rubin 平台與一年一更新

在 Blackwell 全力出貨的同時，黃仁勳已揭示了下一代平台：Rubin。

• Rubin 平台：這是第三代 NVLink 72 機櫃級電腦，採用「完全無線纜」設計，搭載 Vera CPU 和 Rubin GPU。
• 全新晶片：該平台還包括用於處理上下文的 CPX 處理器、用於 KV 快取的 Bluefield 4、ConnectX 9 網路卡以及新一代交換器。
• 一年一節奏：NVIDIA 承諾將以「一年一次」的節奏推出新一代架構，以滿足 AI 需求的指數級增長。

關鍵領域宣告：AI 重塑所有產業

黃仁勳宣布了 NVIDIA 進入多個新領域的重大平台與合作案：

宣告一：AI 工廠 (Omniverse DSX)

NVIDIA 現在開始設計「整個 AI 工廠」。Omniverse DSX 是一個數位孿生藍圖，用於協同設計 AI 資料中心的建築、電力、冷卻和運算，合作夥伴包括 Jacobs、Siemens 和 Schneider Electric。

宣告二：6G 電信 (NVIDIA ARC)

為擺脫對外國電信技術的依賴，NVIDIA 宣布與全球第二大電信製造商 Nokia 合作，推出 NVIDIA ARC（Aerial Radio Network Computer）。這是一個由 Grace CPU 和 Blackwell GPU 驅動的軟體定義可程式化基地台，旨在實現「AI for RAN」（提升頻譜效率）和「AI on RAN」（邊緣運算雲）。

宣告三：量子計算 (NVQLink & DOE)

NVIDIA 推出 NVQLink 和 CUDA-Q 平台，將量子處理器 (QPU) 與 GPU 超級電腦連接，以實現混合模擬和關鍵的「量子糾錯」。NVIDIA 同時宣布與美國能源部 (DOE) 合作，建立 7 個新的 AI 超級電腦。

宣告四：企業 AI (CrowdStrike & Palantir)

NVIDIA 宣布兩項重大企業合作：

• CrowdStrike：合作創建「光速」AI 網路安全代理程式，以應對 AI 帶來的威脅。
• Palantir：加速 Palantir Ontology 平台，為政府和企業提供大規模、高速的資料處理能力。

宣告五：實體 AI (機器人與 Disney)

黃仁勳指出，實體 AI（機器人）需要三台電腦：GB200（訓練）、Omniverse（模擬）和 Jetson Thor（運作）。NVIDIA 展示了與 Foxconn 在休士頓共建的機器人工廠數位孿生，並宣布與 Figure（人形機器人）和 Disney（Project Blue 機器人）的合作。

宣告六：自動駕駛 (Drive Hyperion & Uber)

機器人計程車 (Robo-taxi) 正處於轉捩點。NVIDIA 推出 Drive Hyperion 作為「機器人計程車就緒」的標準車輛平台，已被 Lucid、Mercedes-Benz 和 Stellantis 採用。更重磅的是，NVIDIA 宣布與 Uber 合作，將這些自動駕駛汽車接入其全球叫車網路。

宣告七：開源模型 (Open Source)

黃仁勳強調「美國必須在開源領域領先」。NVIDIA 致力於成為開源模型的最大貢獻者，目前在各大排行榜上擁有 23 個模型，涵蓋語言、物理 AI 和生物學。

宣告八：AI 的真正定義：從「工具」到「工作」

最後，黃仁勳提出了一個深刻見解：AI 不是像 Excel 那樣的「工具」（僅佔 1 兆美元的 IT 市場）；AI 本身就是「工作」。

他比喻，AI 就像一個 AI 司機，它使用「汽車」這個工具來完成駕駛工作。AI 將首次讓科技進入並優化全球 100 兆美元的經濟體，這才是 AI 革命的真正規模。

總結：兩大平台轉型，美國製造再起

黃仁勳的演講清晰地傳達了一個訊息：NVIDIA 正驅動著兩場同時發生的巨大技術革命，並透過「極致協同設計」克服了摩爾定律的終結。隨著 Blackwell 平台的全面鋪開和 5,000 億美元訂單的加持，NVIDIA 正在為「美國的下一個阿波羅時刻」打造引擎。

【本文由 AI 協助產出】

【資料來源】

• GTC October 2025 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang

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• NVIDIA GTC 2026：從 Vera Rubin 到 AaaS，黃仁勳揭示的 1 兆美元 AI 帝國藍圖
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雖然黃仁勳本人只是輕描淡寫地用一句「輝達很高興成為英特爾的股東」來概括這一事件，但只要是對晶片產業有所關注的人都知道，這次晶片界兩大巨擘在歷經三十年恩怨情仇後的驚人握手，絕不會只是一場簡簡單單的交易。它不僅會震動華爾街的股市曲線，還會在全球科技圈掀起巨大的波瀾。

英特爾和輝達，一個在 PC 時代鑄就了龐大的帝國，將「Intel Inside」的印記深深植入億萬用戶的內心；另一個則在像素與幀數的洪流中崛起，用精湛的圖形處理技術點亮了虛擬世界。為了爭奪晶片市場的主導權，它們曾互為敵手二十餘年。如今它們放下恩怨，很可能會帶來整個晶片產業的一場重大洗牌。在這個節點上，重新回望雙「英」之間多年的博弈，或許可以幫助我們更能理解晶片產業的過去、現在和未來。

起初的歲月靜好

1992 年底，加州聖荷西丹尼餐廳的服務生發現，有三位年輕工程師三天、兩頭來店裡。他們點幾杯無限續杯的咖啡和便宜小菜，聊上三、四個小時。這樣的客人不算討喜，好在那位華裔總會多給些小費，才免於冷眼。

這三人正是黃仁勳、克里斯·馬拉科夫斯基（ Chris Malachowsky ）和柯蒂斯·普利姆（Curtis Priem）。當時，黃仁勳在 LSI Logic 公司擔任 CoreWare 部門總監（註：CoreWare 是 LSI Logic 推出的一種模組化設計框架）。他發現隨著PC普及，人們對圖形處理的需求大幅上升，而當時硬體效能卻不足，因此判斷圖形處理專用硬體將可能擁有龐大市場。同時，在太陽電腦公司從事圖形硬體開發的馬拉科夫斯基與普利姆，也看到了這個機會。三人一拍即合，決定共同創業。

1993 年 4 月，他們在丹尼餐廳寫下最初的商業計畫書，並順帶給公司取了一個奇怪的名字：Nividia。之所以選這個名字，原因頗為特別－馬拉科夫斯基和普利姆都很喜歡「嫉妒」（envy），希望自己的產品能讓對手嫉妒。於是，他們從「envy」取出「NV」的發音，生出「Nividia」這個詞，也就是後來的輝達（NVIDIA）。

創業初期，輝達資源極為匱乏。黃仁勳拜訪了許多產業巨頭，希望說服他們投資，但幾乎都被拒絕。在當時看來，GPU （圖形處理器）只是可有可無的「遊戲玩具」； PC 真正重要的是CPU （中央處理器）。各大企業幾乎押上全部賭注搶佔 CPU 市場，自然無意分心投入 GPU。

在那個時代的 CPU 市場，英特爾是絕對的王者。憑藉 x86 架構和與微軟（Microsoft, MSFT-US）的深度聯盟，英特爾幾乎壟斷 PC 處理器。就在黃仁勳等人在丹尼餐廳寫下商業計劃書的前一個月，英特爾推出了劃時代的「奔騰」 （Pentium）處理器，掀起 PC 性能新革命。統計顯示， 1993 年英特爾年營收約 88 億美元，利潤超過 20 億美元，CPU 市佔率超 80% ，一騎絕塵。相較之下，輝達才湊出 500 萬美元啟動資金，如同大象身邊的一隻螞蟻。

但正是這種巨大差距，反而為輝達創造了生存空間。身為 x86 生態的掌門人，英特爾並未封鎖這家初出茅廬的小公司，反而在平台相容性上敞開大門。 1995 年，輝達推出 NV1 晶片，儘管市場反應平平，卻在英特爾奔騰處理器生態中找到了立足之地。黃仁勳後來回憶：「英特爾沒把我們當威脅，這既是僥倖，也是機會。」

從和平滑向戰爭

1999 年，輝達推出號稱「全球首款GPU」的 GeForce 256 。這款晶片不僅震撼了遊戲玩家，也讓 PC 廠商眼前一亮。其 3D 渲染能力讓《雷神之鎚》這類遊戲從卡頓變得流暢，輝達因此聲名大噪。

那麼，面對迅速崛起的輝達，英特爾有何反應？答案是：完全沒有。在當時的決策層看來，英特爾真正關心的是 PC 產業的「地基」，也就是 CPU 市場。 GPU 的繁榮只會間接推高對 CPU 的需求。因此，輝達崛起之時，英特爾仍大方提供平台相容。戴爾（Dell, DELL-US）、惠普（HP Company, HPQ-US）等廠商紛紛將 GeForce 與英特爾平台捆綁，推向千家萬戶。

新世紀初，輝達推出 Optimus 技術，讓筆記本在英特爾整合顯示卡（iGPU）與獨立 GPU 間智慧切換，兼顧效能與續航力。這項技術成為筆記本市場的殺手鐧，惠及從學生到白領的使用者。直到此時，英特爾 CEO 安迪·格羅夫（Andy Grove）仍對輝達的崛起保持戰略默許。雖然會議上已有高層提醒他關注 GPU 市場，但這位因信奉「只有偏執狂才能生存」著稱的 CEO，依舊以一句「GPU 是錦上添花，CPU 才是 PC 的靈魂」否決了建議。

然而，和平的表像下裂痕漸生。隨著 PC 市場爆炸性成長，晶片分工開始模糊。黃仁勳敏銳地嗅到 GPU 的潛力遠不止於遊戲。 2001 年，輝達推出 nForce 晶片組，直接挑戰英特爾晶片組業務。英特爾隨即發起專利訴訟，指控其竊取 x86 匯流排技術。

同時，英特爾也逐漸意識到 GPU 的重要性。 2004 年，英特爾啟動 Larrabee 項目，試圖打造高效能 GPU，直接挑戰 GeForce。這不僅是技術試探，更是市場覬覦。當時，PC 市場成長趨緩，單靠 CPU 難以支撐長期績效；而行動裝置和專業運算需求初現，GPU 自然成為英特爾必須爭取的關鍵賽道。

至此，雙「英」之間互不侵犯的默契終於終結。

專利戰場上的初次衝突

相較於初出茅廬的輝達，老牌巨頭英特爾在智慧財產權法上的累積要深厚得多。自從針對輝達的法律戰開啟以來，英特爾節節勝利。到 2009 年，輝達不得不以和解收場，支付 15 億美元許可費，幾乎等於當年營收的五分之一。黃仁勳在和解後苦笑著說：「這不是結束，而是新戰場的開始。」這場官司不僅掏空了輝達的腰包，更暴露了雙方的戰略分歧，英特爾視 x86 為自家後花園，任何入侵者都必須付出代價。

這場專利戰，給黃仁勳上了深刻一課：科技競爭從來不是單純的技術賽跑，而是專利、資本與權謀的綜合競爭。對在位巨頭而言，智慧財產權才是最大的護城河。像英特爾這樣的企業，憑藉先發優勢累積了大量專利；後來者若硬剛，將面臨重重阻力。相較之下，繞過巨頭盤踞的地盤，開拓新領域才是勝利之道。

此後，輝達調整策略。一方面有意避開英特爾，轉而與 AMD（Advanced Micro Devices, AMD-US）合作；另一方面，加強研發揮效果度與專利掌控。工程師回憶，那幾年公司氛圍如戰時狀態，黃仁勳也常親自督戰。他激勵團隊的話很直白：「專利是武器，所以我們要造更好的槍。」

贏了官司，卻輸了市場

雖然英特爾在法律戰上確實壓了輝達一頭，但在市場上，卻沒能遏止其進擊。 2005 年，輝達以 nForce 成功，一舉拿下晶片組市場 20% 的比例，已對英特爾基本盤造成直接威脅。雖然後來靠訴訟勝利，英特爾找回一些勢頭，但輝達羽翼已成，難再驅逐。

反觀英特爾對 GPU 市場的進攻則不順。 Larrabee 專案雄心勃勃，定位「萬能晶片」，兼顧消費級圖形、通用運算和高效能運算。為此英特爾試圖以軟體取代部分硬體功能，卻忽略了硬體優化。同時，Larrabee 由獨立團隊研發，與集顯團隊分離，資源效率甚至不如專為其平台設計的第三方 GPU。 2009 年原型測試顯示，其遊戲表現僅相當於輝達中階 GPU，遠低於預期。最終， 2010 年英特爾取消該計畫。

同時，英特爾也採取迂迴策略，透過整合顯示卡蠶食 GPU 市場。既然在 CPU 領域佔據絕對優勢，那就將 GPU 功能嵌入 CPU，讓獨顯失去空間。基於此，英特爾推出 IntelHDGraphics。起初進展順利，IntelHD 很快就成為筆記本標配；更重要的是，使用者心中逐漸形成一種定勢：顯示卡應是整合的，而不必是獨立的。

然而，現實偏愛異類。輝達並未在陰影下窒息，反而牢牢抓住遊戲玩家與高階市場。隨著《魔獸世界》《決勝時刻》等 3A 遊戲大作風靡，玩家發現整合式顯示卡無法提供流暢體驗，而GeForceGTX 系列則是表現壓倒性。獨顯不僅是一塊晶片，更逐漸成為玩家的身份識別。

更重要的是，輝達與開發者和遊戲廠商建立了緊密聯繫。從 DirectX 最佳化、PhysX 實體引擎，到 CUDA 的推出，輝達建構起「軟硬結合」的完整生態。顯示卡不再只是硬體，而是通往更沈浸、更逼真的數位世界的鑰匙。

2010 年前後，格局漸明：英特爾佔據低階集顯市場，高端獨顯則屬於輝達。這是一種意外卻穩定的分工——英特爾滿足「多數用戶夠用」的需求，輝達則以「性能極致」收割利潤。根據 JonPeddieResearch 的數據，在獨顯市場，輝達市佔率長期維持在 60% 以上，而英特爾幾乎可以忽略。

由摩爾定律到黃氏定律

眾所周知，在晶片產業有一個著名的「摩爾定律」 （Moore’s Law），其核心觀點是：積體電路上可容納的晶體管數目大約每隔 18 到 24 個月會增加一倍。身為業界龍頭，英特爾長期是摩爾定律的守護者。其內部研發遵循「嘀嗒」策略－處理器微架構更新與製程升級交錯，一年製程升級，一年架構最佳化。正是在這樣的節奏下，英特爾的產品不斷更新幾乎完美契合摩爾定律的預言。

然而，從 2005 年左右開始，摩爾定律的光芒日漸黯淡。隨著電晶體縮小放緩，製程成本越來越高。在這種背景下，英特爾依舊固守「嘀嗒」策略，但被困在 10 奈米這一關鍵節點。 CPU 主頻已難以像過去那樣提升，單核心效能也逐漸逼近天花板。

同時，在矽谷另一端，黃仁勳意識到：未來運算不再依賴單核線性提速，而是透過成千上萬個「小核心」並行運算完成。這個發現，最終演化為「黃氏定律」 （Huang’s Law）。

2006 年，輝達發表 CUDA （Compute Unified Device Architecture）架構，支援平行運算。從這款 GPU 不再只是渲染遊戲的工具，而成為全新的通用運算平台。

對當時的輝達而言，這是一場豪賭。推出 CUDA，意味著它不僅要賣晶片，還要建立完整的軟體生態：編譯器、開發工具、演算法庫、開發者社區，樣樣都不能少。對於一家市值尚不足百億美元的公司，這是一場冒險的跨界。但黃仁勳堅信，這是輝達從「顯示卡廠」邁向「計算公司」的唯一道路。

很快，CUDA 的潛力開始顯現。科學研究領域率先嚐到甜頭：史丹佛的分子動力學模擬、NASA 的氣候建模、金融高頻交易，都藉助 GPU 加速實現了數量級提升。有些科學研究團隊甚至用一塊高階顯示卡完成了過去需要超級電腦叢集才能完成的任務。

反觀英特爾，Larrabee 專案的挫折使其錯失了 GPU 計算的關鍵視窗。雖然後來推出 XeonPhi 協處理器，但與輝達 GPU 相比，已不可同日而語。

自此，雙「英」路徑徹底分叉：英特爾困在 CPU 這片日漸艱難的高地，而輝達則在 GPU 並行計算的荒野上開闢新路。 Top500 超級電腦名單的資料印證了這一轉變： 2010 年後，GPU 加速的超算數量迅速成長，美國的 Summit、Sierra 等超級電腦均採用輝達 GPU 作為核心處理器。

這是關鍵轉折點。摩爾定律的失速，標誌著 CPU 黃金時代的終結；而 CUDA 的誕生，則為GPU 插上了飛向未來的翅膀。自此，輝達長期被英特爾壓制在邊緣的挑戰者，逐漸轉變為引領新運算範式的先鋒。

AI 時代：為輝達加冕

2012 年，AI 的歷史翻開新的一頁。傑弗裡·辛頓（ Geoffrey Hinton ）和兩位學生——亞歷克斯·克里澤夫斯基（Alex Krizhevsky ）與伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever） ——使用兩塊輝達 GTX580 顯卡訓練出名為 AlexNet 的深度神經網路，並在 ImageNet57% ，將影像辨識率從 85% 提升至 85% 。這項成績點燃了 AI 研究的火焰，「深度學習革命」就此拉開序幕。

與此同時，晶片產業走到關鍵路口。 CPU 已難以滿足深度學習的龐大算力需求，而 GPU 的平行架構恰好契合大規模矩陣運算。自此，輝達 GPU 從遊戲玩家的利器一躍成為推動人工智慧的引擎。

黃仁勳敏銳地捕捉到這一變局，並迅速調整戰略，將 AI 置於核心位置。 2016 年，輝達推出針對科研和企業的 DGX 超級電腦，並號稱「一台 DGX 相當於一個小型資料中心」。隨後，Volta、Ampere、Hopper 等多代 GPU 架構接連問世。這些創新不僅讓輝達性能領先，也進一步鞏固了 CUDA 生態的不可替代性——讓開發者幾乎別無選擇。

資本市場反應迅猛。 2015 年，輝達市值僅 150 億美元；到 2020 年突破 3,000 億美元； 2024 年更衝上 3 兆美元，超越蘋果（Apple, AAPL-US）與微軟，成為全球市值最高的科技公司。華爾街分析師稱輝達為「AI 基礎設施的唯一供應商」，其地位幾乎等同於數位經濟的「新石油公司」。

而此時英特爾卻在 AI 浪潮前亂了陣腳。 2015 年，它斥資 167 億美元收購 FPGA 廠商 Altera，試圖透過可程式邏輯元件切入 AI； 2016 年又收購新創公司 Nervana，計畫推出深度學習加速器，但專案胎死腹中，市場無迴響。 2020 年再收購 HabanaLabs，試圖補課，但開發者註意力早已被 CUDA 鎖死，努力再次失敗。

當 OpenAI 訓練 GPT- 3 模型時，其算力完全依賴輝達 V100GPU ；GPT- 4 模型則是建立在上萬張 A100 與 H100 之上。全球最前線的 AI 公司幾乎都將命運綁定在輝達的晶片體系上。儘管英特爾仍是 CPU 巨頭，但在 AI 算力戰場上，已不見這位老英雄的身影。

可以說，AI 的崛起就是一場加冕典禮。它不僅成就了輝達的輝煌，也改寫了產業權力的中心。英特爾不再是定義計算的帝國，而輝達，已成為新算力時代的代名詞。

雙「英」背後的另一隻手

如果說 AI 革命讓輝達站上舞台中央，那麼製造環節的變遷，則揭示了英特爾衰落與輝達崛起的另一面。

過去，英特爾是矽谷無可爭議的製造霸主，不僅自行設計處理器，也掌控晶圓工廠，形成所謂「整合裝置製造商」 （Integrated Device Manu facturer，以下簡稱 IDM）模式。其製程長期領先，使競爭對手在性能與能耗方面難以望其項背。摩爾定律一度幾乎等同於「英特爾定律」。

然而，到了 10 奈米節點，英特爾的光環開始黯淡。原定 2015 年量產的 10nm 製程一再延期，直至 2019 年才勉強出貨，且良率極低，嚴重打擊市場信心。更讓人唏噓的是， Intel4 工藝也接連跳票。工藝遲滯，讓昔日的王者地位蕩然無存。 2020 年，蘋果果斷棄用英特爾處理器，轉向自研 M1 晶片——這不僅是產品選擇的轉移，更像徵英特爾霸權時代的終結。

相較之下，輝達選擇了完全不同的製造道路。自始至終，它未投入巨資自建晶圓廠，而是專注於晶片設計，製造環節完全外包給台積電。憑藉這種「無廠模式」（Fabless+Foundry），輝達得以輕裝上陣，將資源集中投入架構創新與生態建構。同時，台積電憑藉著對極紫外光刻（EUV）的持續投入，逐步在先進製程上反超英特爾，成為全球無可取代的晶圓製造巨頭。

輝達與台積電的合作造就了前所未有的共生關係。但這也帶來新的瓶頸：台積電的產能限制直接影響輝達晶片出貨。在大幅地，今天全球頂尖 AI 公司排隊等待顯示卡的場景，正是台積電與輝達產能博弈的結果。

由此可見，雙「英」命運背後始終有台積電的影子。英特爾因失去製程領先而跌落神壇，輝達則因搭上台積電的順風車而扶搖直上。可以說，台積電成了雙「英」之外，牽動它們命運的另一隻手。

從對抗走向合作

2023 年，晶片產業的天平已徹底傾斜。 AI 熱潮推動輝達 H200GPU 供不應求，市值一路飆升至 3 兆美元。身為公司創辦人，黃仁勳被冠以「矽谷新教父」的頭銜。反觀英特爾，卻深陷泥沼： 2023 財年虧損高達 70 億美元，股價幾近腰斬。儘管 CEO 帕特·格爾辛格（Pat Gelsinger）力圖振興公司，並推出頗為亮眼的 Intel4 過程，但市佔率仍持續流失至 AMD 與台積電。

在內部，英特爾裁員潮洶湧；在外部，地緣政治陰霾加劇－中美晶片戰不斷升級。雖然獲得美國《晶片與科學法案》數百億美元補貼，但這位昔日巨頭仍難以應對供應鏈斷裂。在國會聽證會上，格爾辛格無奈表示：「我們需要盟友，而非更多敵人。」

在此背景下，英特爾不得不尋求外部「輸血」。 2023 年年中，它嘗試與三星、高通（Qualcomm, QCOM-US）洽談合作，但都因策略分歧而告吹。英特爾的示弱與主動，讓黃仁勳嗅到機會。雖然輝達在 GPU 領域已不可撼動，但在 CPU 市場始終未能取得實質突破。收購 Arm 公司失敗後，它急需一個新錨點，以進一步鞏固在 x86 生態中的地位。對此黃仁勳並不避諱——在一次內部會議中，他曾說：「既然英特爾有工廠，我們有 AI 大腦——為什麼不聯手？」

同時，地緣政治變遷也催化了「雙英」合作。中東歐晶片工廠投資潮讓英特爾意識到全球化佈局的必要性；而輝達也開始擔憂過度依賴台積電帶來的風險，迫切需要美國本土的替代夥伴。在這種共同需求下，英特爾 CEO 格爾辛格主動向黃仁勳拋出橄欖枝，雙方在矽谷一家私人俱樂部會晤，商討細節。

經過半年多磋商，「雙英合璧」終於水到渠成。於是，就出現了本文開頭的那一幕：曾經互為瑜亮的兩大晶片巨頭，終於走到了一起。

聯盟已成，變局仍在

毫無疑問，「雙英」的攜手將為晶片江湖帶來巨大變數。但這個由最強 GPU 與最強 CPU 供應商組成的聯盟，是否能主導未來市場？從目前來看，並不確定。

事實上，當英特爾與輝達激烈廝殺時，整個產業早已悄然生變：這場對局不再只是「雙英之爭」，而是演化為「多強博弈」。

在 CPU 市場，AMD 曾長期被英特爾壓制。但自 2017 年起，這個「千年老二」強勢反彈。隨著 Zen 架構橫空出世，AMD 重新奪回主動權。銳龍（Ryzen）在消費級市場表現亮眼，霄龍（EPYC）持續蠶食英特爾高端比例。水星研究（ Mercury Research ）數據顯示，截至 2023 年，AMD 在 x86CPU 市場的市佔率已接近 35% ，創下二十年來新高。

在 GPU 領域，儘管 AMD 長期處於輝達陰影之下，但其押注的開源生態 ROCm 已在部分應用中對 CUDA 形成挑戰。雖然開發者遷移成本不低，但在「算力去輝達化」的呼聲下，AMD 贏得了政策傾斜和部分企業客戶。只要機會合適，它完全可能成為挑戰「雙英聯盟」的力量。

同時，專用晶片的崛起也在改變格局。隨著 AI 算力需求激增，網路巨頭開始放棄對通用GPU的依賴，轉而自研晶片。早在 2016 年，Google 推出 TPU （Tensor Processing Unit），專為深度學習打造；亞馬遜（Amazon, AMZN-US）開發Inferentia和Trainium；特斯拉（Tesla, TSLA-US）則建構Dojo超級電腦。這些專用晶片未必能全面取代輝達，但它們預示著算力版圖可能呈現「碎片化」趨勢。不同任務和企業，可能會選擇最適合自身需求的加速器，而非一味依賴GPU。

更深層的變數來自地緣政治。對半導體產業而言，地緣政治已成為無法迴避的關鍵變數。從川普政府開始，中美圍繞晶片的博弈愈演愈烈。 2022 年，拜登政府對華實施高性能 GPU 出口管制，輝達 A100 、 H100 被列入「禁運清單」，並被迫推出性能閹割版 A800 與 H800 ；英特爾則因《晶片與科學法案》被要求在美國本土擴產。這意味著，競爭已超越企業間的技術與市場博弈，演變為國家間的策略較量。 「雙英」的前路，不僅要面對同儕挑戰，也必須在地緣政治的複雜棋局中尋找立足之地。

綜合來看，晶片產業格局愈發複雜。英特爾不再是唯一的CPU霸主，輝達也未必能永遠壟斷AI 算力。這個產業唯一不變的鐵律是：沒有永恆的王者，只有永恆的更替。未來走向何方，仍是無法預判的開放命題。

結語：顛覆式創新的一個註腳

回望「雙英」三十年恩仇，英特爾與輝達的此消彼長，恰好印證了克里斯滕森的「顛覆式創新」理論。

GPU 最初只是玩家和設計師的配角，英特爾起初並未視其為威脅。然而，真正改變格局的技術往往不是從主流開始，而是從邊緣切入。隨著 3D 渲染和科學運算的發展，GPU 的平行運算優勢凸顯，並在深度學習時代迎來爆發。輝達正是在這條邊緣路徑上一步步走到產業中心。

而英特爾的遲緩，則是「創新者的窘境」的典型案例。它並非技術落後，甚至早已預見平行運算的趨勢，Larrabee 和 XeGPU 專案也野心勃勃。但它難以主動放棄利潤豐厚的 CPU 主業，轉身投入一個看似「不成熟」的新市場。克里斯滕森指出，創新失敗往往不是因為落後，而是因為成功帶來的路徑依賴。

「主流曲線與顛覆曲線交叉」的模型，正可以用來解釋 CPU 與 GPU 的力量更替。 CPU 單核心效能提升逐步放緩，而 GPU 在矩陣運算上的表現突飛猛進。 2012 年的 AlexNet 就是交叉點之一，從此運算權力由 CPU 轉向 GPU，技術範式完成切換。

這段故事至此還未終結。現今的輝達已居高位，面對光子運算、量子處理器、類腦晶片等新興技術，是否會重蹈英特爾覆轍？ 「每個創新者終將成為守成者」，這正是顛覆式創新的內在循環。

因此，這不僅是兩家企業的商業傳奇，更是一種創新法則的現實演繹。它提醒企業，不應輕視邊緣市場；提醒投資人，價值遷移往往始於不被看好的技術；也提醒政策制定者，範式切換窗口期稍縱即逝。

克里斯滕森曾說，真正的挑戰不在於科技本身，而是組織能否放下眼前的利潤，轉身迎接一個不確定的未來。英特爾與輝達的故事，正為此提供了生動註解。

《虎嗅網》授權轉載

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輝達的閉環帝國： 1,000 億美元的自我投資遊戲

“輝達投資 OpenAI 1,000 億美元，而 OpenAI 又把這筆錢還給輝達”——Requisite Capital Management 合夥人布林・塔爾金頓的點評一針見血。這場看似悖論的資本運作，實則是黃仁勳建構算力帝國的精妙佈局。根據雙方協議，這筆投資將隨著每吉瓦算力設施的建成逐步到位，而每一吉瓦意味著約 40-50 萬台 GPU 的部署規模，按照輝達 CEO 黃仁勳的說法，這相當於該公司全年的晶片出貨量，是去年的兩倍。

這種”你中有我“的合作模式形成了一個完美的商業閉環：輝達通過投資鎖定了 OpenAI 這個最大客戶的長期訂單，而 OpenAI 則獲得了建設下一代 AI 基礎設施的關鍵資金和技術支持。更深遠的是，雙方將聯合優化軟硬體 roadmap，這意味著未來 OpenAI 的大模型將與輝達的晶片架構深度綁定，形成難以被競爭對手突破的技術壁壘。

輝達此次押注的底氣來自其即將推出的 Vera Rubin 平台。這款被黃仁勳稱為”AI 運算前緣又一次飛躍” 的系統，單機架即可提供 8 艾 FLOPS 的AI 算力，是上一代產品的 7.5 倍。其中全新的 Rubin CPX GPU 專為長上下文推理設計，支援一次性處理數百萬 token 的知識，這正是訓練下一代通用人工智慧（AGI）所必需的核心能力。當第一批基於 Vera Rubin 的系統在 2026 年下半年投入使用時，它們將為 OpenAI 的模式進化提供強大動力。

但輝達的野心不止於此。就在宣布投資 OpenAI 的一週前，這家晶片巨頭還斥資 50 億美元入股英特爾（Intel, INTC-US），雙方將合作開發資料中心和 PC 產品。這種”左右互搏” 的策略實則是為了建立更完整的生態系統－ 透過整合英特爾的 x86 架構 CPU 優勢，輝達正在彌補自身在通用運算領域的短板，從而為 OpenAI 等客戶提供從晶片到系統的一站式解決方案。面對 AMD（Advanced Micro Devices, AMD-US） 和雲端廠商自研晶片的雙重挑戰，輝達正用資本和技術的雙重紐帶鞏固其AI 算力的霸主地位。

甲骨文的逆襲： 3,000 億美元合約背後的雲建野心

當拉里・埃里森因甲骨文股價飆升短暫成為世界首富時，很多人還沒意識到這家傳統軟體巨頭在 AI 基建競賽中已經悄悄佔據了關鍵位置。甲骨文與 OpenAI 那份始於 2027 年的五年期 3,000 億美元雲端服務合約，不僅讓公司的剩餘履約義務（RPO）激增至 4,550 億美元，更使其一躍成為 AI 基礎設施領域不可忽視的力量。

甲骨文的逆襲並非偶然。在 OpenAI 與微軟（Microsoft, MSFT-US）的獨家合作關係鬆動後，這家以資料庫和企業軟體聞名的公司敏銳地抓住了機會。最初的 30 億美元雲端服務合約只是試探，而隨後 3,000 億美元的超級訂單則徹底奠定了其作為 OpenAI 核心合作夥伴的地位。與輝達專注於晶片不同，甲骨文提供的是從資料中心建置到雲端平台營運的全端服務，這種差異化定位使其能夠與輝達形成互補而非競爭。

更值得關注的是甲骨文在”星際之門”（Stargate）專案中的角色。這個由川普政府背書、計劃投資 5,000 億美元的AI 基礎建設計劃，原本被視為美國對抗全球 AI 競爭的戰略佈局。儘管工程進展不如預期，從最初承諾的 1,000 億美元立即投資縮水為 2025 年底前僅建成一座數據中心，但甲骨文負責的德克薩斯州阿比林地區八座數據中心仍在推進，預計 2026 年底全部完工。這些設施將與 OpenAI 的其他基礎建設項目形成加成性，構成其算力網路的重要節點。

然而，甲骨文的豪賭也暗藏風險。該公司 2025 財年的自由現金流為負 3.94 億美元，卻承諾未來幾年將雲端基礎設施收入從 180 億美元飆升至 1,440 億美元。這種積極的成長預期高度依賴 OpenAI 等大客戶的業務擴張，一旦 AI 產業出現週期性調整，甲骨文將面臨巨大的業績壓力。但對艾里森而言，這是一場必須贏的賭局—— 在雲端時代錯失先機的甲骨文，正試圖透過 AI 基建實現彎道超車。

OpenAI 的平衡術：在巨擘環伺中建構算力自主權

「我們必須做好三件事：出色的 AI 研究、人們需要的產品，以及解決前所未有的基礎設施挑戰。” 山姆・奧特曼的這番話道出了OpenAI 當下的核心戰略。面對 7,000 萬週活躍用戶的算力需求和通往 AGI 的漫長道路，這家 AI 先鋒正在巨頭環伺中精心編織一張算力網路，以確保既獲得足夠支持又不喪失技術自主權。

OpenAI 的策略核心是”多供應商制衡”。從最初依賴微軟Azure 的獨家雲端服務，到如今同時與輝達、甲骨文、微軟等多方建立深度合作，背後是對算力安全的深刻考量。與輝達的 1,000 億美元合作確保了晶片供應，甲骨文的 3,000 億美元合約提供了雲端基礎設施支持，而與微軟的非約束性備忘錄則維持了戰略靈活性。這種”不把所有雞蛋放在一個籃子裡” 的做法，讓OpenAI 在談判中獲得了更大籌碼。

最能體現這種平衡術的是 OpenAI 對 AGI 控制權的堅守。據報導，其與微軟的談判核心就在於”AGI 條款”—— 當實現超越人類智能的 AI 時，微軟能否繼續分享收益。 OpenAI 透過獨特的非營利母公司架構，確保所有安全相關決策都以”造福全人類” 為準則，這種治理結構使其在接受巨額投資的同時，仍能保持對核心技術方向的掌控。

但基礎設施的巨額投入也給 OpenAI 帶來了沉重負擔。據預測，該公司到 2029 年前將燒掉 1,150 億美元現金，光是 2030 年租賃伺服器的支出就將達到 1,000 億美元。這種”燒錢速度” 要求 OpenAI 必須在技術突破和商業變現之間找到平衡。幸運的是，其使用者規模的持續成長為商業化提供了基礎，而分散化的算力佈局則降低了單一合作夥伴要價過高的風險。

基建狂潮下的能源危機與產業洗牌

當黃仁勳預測到本 decade 末全球 AI 基礎設施支出將達到 3-4 兆美元時，他不僅揭示了一個巨大的市場機遇，也點出了產業面臨的嚴峻挑戰。這場史無前例的基建狂潮正在遭遇能源供應、環境成本和地緣政治等多重因素的製約，而這些暗礁可能決定著 AI 競賽的最終走向。

能源消耗已成為最迫切的瓶頸。國際能源總署數據顯示， 2024 年全球資料中心耗電量已達 415 太瓦時，佔全球電力消耗的 1.5% ，而到 2030 年這一數字將飆升至 945 太瓦時，超過日本目前的全年用電量。一個典型的 AI 資料中心耗電量相當於 10 萬戶家庭，而 OpenAI 的 10 吉瓦專案僅電力需求就足以供應數百萬戶家庭。這種等級的能源需求正在重塑全球能源格局－ 彭博新能源財經預測，未來 5 年再生能源發電量將因此激增 84% 。

不同企業正在採取截然不同的能源策略。 Meta 在路易斯安那州的 Hyperion 資料中心與核電廠合作，利用核能提供 5 吉瓦算力；而馬斯克的 xAI 在田納西州的資料中心卻因使用天然氣渦輪機成為當地最大污染源，涉嫌違反《清潔空氣法》。這種對比凸顯了 AI 基礎建設的環境倫理困境：在算力需求爆炸性成長的當下，如何平衡發展與永續性仍是未解之謎。

地緣政治因素也在深刻影響基建佈局。美國佔全球資料中心用電量的 45% ，其資料中心用電增量將佔全國總需求成長的近 50% ，使得 AI 基礎設施成為國家安全議題。 “星際之門” 計畫的政治背書、輝達對英特爾的戰略投資，都隱含著維護美國在 AI 晶片和資料中心領域主導地位的考量。而全球，資料中心正成為各國爭奪科技主權的新戰場，而這種競爭可能進一步加劇供應鏈的零碎化。

業界洗牌在所難免。隨著基礎設施門檻大幅提高，小型 AI 公司將越來越難以承擔模型訓練和部署的成本，產業資源可能向 OpenAI、Meta 等巨頭進一步集中。同時，傳統科技公司的命運也被重新書寫── 甲骨文憑藉 AI 基建逆襲，英特爾透過與輝達合作尋求復興，而未能跟上節奏的企業則面臨被淘汰的風險。這場圍繞算力的軍備競賽，正在重塑整個科技產業的權力版圖。

算力即未來的新文明契約

當我們審視輝達、甲骨文與 OpenAI 之間錯綜複雜的關係，以及全球如火如荼的 AI 基建浪潮時，看到的不僅是商業利益的博弈，更是一場關於未來文明基礎的重構。從黃仁勳的”算力即新石油” 到奧特曼的”基礎設施將成為未來經濟的基礎”，科技領袖們的共識正在形成：誰掌控了 AI 基礎設施，誰就掌握了通向未來的鑰匙。

這場涉及數兆美元的豪賭，本質上是在為人工智慧時代鋪設物理根基。每一個資料中心的落成、每一次晶片效能的突破、每一份巨頭間的合作協議，都在定義著AI 與人類社會互動的基本規則。就像工業革命時期的鐵路和電力網路，今天的 AI 基礎設施將決定未來數十年的技術路徑和經濟格局。

但科技狂飆的背後需要更多理性思考。當資料中心用電量將超過鋼鐵、水泥等傳統高耗能產業總和時，我們必須找到可持續的發展模式；當少數科技巨頭掌握著越來越集中的算力資源時，如何確保技術普惠而非加劇不平等值得警惕；當 AI 基建成為地緣政治工具時，國際協作與規範制定變得尤為迫切。

輝達、甲骨文與 OpenAI 的”算力三國演義” 還在繼續，而他們的每一步棋都在寫上新的文明契約。這場遊戲的終極贏家，不僅需要資本與科技的硬實力，更需要平衡商業利益、社會價值與環境永續性的智慧。畢竟，真正的 AI 革命不僅需要強大的算力支撐，更需要以人為本的發展理念── 這或許是所有參與者不應忘記的初心。

《36氪》授權轉載

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兩家公司表示，第一吉瓦的輝達系統將於 2026 年下半年上線，採用輝達的 Vera Rubin 平台。

OpenAI 執行長薩姆·奧特曼在公告中表示：「一切都始於計算能力。算力基礎設施將成為未來經濟的基礎，我們將利用與輝達共同構建的系統，不僅推動新的 AI 突破，還將大規模賦能個人和企業。」

這筆驚天合作意味著什麼？

史無前例的合作規模

這一 10 吉瓦的項目，代表了 AI 基礎設施前所未有的雄心規模。

輝達執行長黃仁勳在接受 CNBC 採訪時表示，計劃的 10 吉瓦相當於 400 萬至 500 萬個圖形處理單元（GPU）的功耗，這與公司今年全年的 GPU 出貨量相當，是去年出貨量的兩倍。

這項投資涉及的建設工程將從 2026 年下半年開始，逐步推進，輝達的投資會跟著每階段的部署走。

OpenAI 的「風險管理」

OpenAI 的算力需求反映了 AI 開發的殘酷現實。ChatGPT 現在有 7 億周活躍用戶，OpenAI 得不斷突破技術來證明自己 5,000 億美元的估值。訓練下一代 AI 模型需要海量算力，這正在改變AI公司融資與花錢的方式。

這次合作解決了 OpenAI 的燃眉之急。普通融資會稀釋股東權益，尤其 OpenAI 可能要重組公司。想優先拿到晶片，光靠買可不夠，得讓供應商也有動力。

但這筆交易的財務結構有點「繞」。OpenAI 拿了輝達的 1,000 億美元，未來會通過買晶片慢慢「還」回去。不管 OpenAI 最後賺不賺錢，輝達都穩賺不賠。

這合作時機也反映了 AI 基礎設施的激烈競爭。OpenAI 最近砸了 3,500 億美元在雲服務上，主要是甲骨文（Oracle, ORCL-US），還有微軟（Microsoft, MSFT-US）和 Google。這次和輝達的交易說明 OpenAI 想分散風險，同時確保能用上最先進的晶片。

輝達的「一盤大棋」

對輝達來說，這不只是賣晶片，而是要掌控 AI 生態。輝達已經在 AI 領域四處投資： 50 億美元給英特爾（Intel, INTC-US）做定制 CPU， 7 億美元投英國數據中心公司 Nscale，還花 9 億多美元收購 AI 新創公司 Enfabrica 的團隊和技術。

輝達正從硬體供應商變成 AI 基礎設施的「大總管」。

這次投資還能幫輝達應對競爭。AMD（Advanced Micro Devices, AMD-US）正推出性能更強的晶片，雲服務商也在開發自己的晶片。OpenAI 自己也計劃明年量產自研晶片。輝達通過持有客戶股份，增加客戶換供應商的成本。

這合作還能讓輝達偷瞄 OpenAI 的技術計劃。雙方會一起優化 OpenAI 的模型和輝達的軟硬體，輝達能了解 OpenAI 的開發方向，指導自己的研發。即使 OpenAI 以後少用輝達的晶片，輝達作為股東也能分一杯羹。

算力基礎設施將成為未來經濟的基礎

兩家公司都以變革性的視角描述了此次合作。

奧特曼強調「算力基礎設施將成為未來經濟的基礎」。黃仁勳描述通過前所未有的數據中心建設支持「下一代智能」。

這一措辭，在目前這個經濟不確定時期，的確充滿了誘惑。

上週，美國聯準會在勞動力市場降溫跡象中下調了利率。主席傑羅姆·鮑威爾指出，「勞動力市場確實在冷卻」。傳統經濟指標建議謹慎，而 AI 投資則則是充滿經濟衰退的唯一賭注。

作為一份不受約束的合作意向，雙方這一合作能持續到何種程度，最終取決於向人工通用智能的進展——這一目標在定義和時間上仍不明朗。合作假設基礎設施規模將加速能力開發，創造足以證明投資合理性的經濟回報。

AI 的盡頭是電力

為了更直觀地理解這一電力需求， 10 吉瓦大約相當於 10 座核反應堆的輸出功率，每座核反應堆通常輸出約 1 吉瓦。目前數據中心的能耗範圍從 10 兆瓦到 1 吉瓦不等，大多數大型設施的耗電量在 50 至 100 兆瓦之間。

OpenAI 計劃的基礎設施規模將遠超現有設施，所需的電力相當於多個主要城市的用電量。

奧特曼對超大型數據中心交易的雄心可以追溯到一年前。去年 9 月，Constellation Energy 執行長喬·多明格斯對彭博社表示，他聽說奧特曼希望建設 5 到 7 個各為 5 吉瓦的數據中心。Digiconomist 的亞歷克斯·德·弗里斯對《財富》雜誌表示， 7 個 5 吉瓦的單位將消耗「相當於紐約州用電量兩倍的電力」。

美國各地正在湧現其他大規模 AI 基礎設施項目。 7 月，懷俄明州夏延的官員宣布計劃建設一個AI數據中心，最終規模將達到 10 吉瓦——即便在最初的 1.8 吉瓦階段，其耗電量也超過該州所有家庭用電量的總和。該項目是否與 OpenAI 的計劃相關尚不清楚。

計算資源走向壟斷

在美國的先進半導體出口管制背景下，輝達與 OpenAI 的合作，代表了通過優越的基礎設施訪問權維持美國 AI 領導地位的賭注，同時將關鍵能力集中在少數玩家手中。

這一合作加劇了人們對 AI 產業結構的現有擔憂。

輝達、微軟和 OpenAI 這三家實體通過交叉投資日益控制關鍵基礎設施層。微軟持有 OpenAI 的大量股權，同時提供雲端運算服務。輝達現在通過直接投資和硬體供應關係進一步深化合作。

輝達和 OpenAI 的交易讓 AI 產業的趨勢更明顯：硬體和軟體巨頭通過財務捆綁加深技術合作。這既是基礎設施的大賭注，也是精明的風險管理。

這合作可能加速 AI 發展，但也集中了市場力量；可能證明投資價值，但也帶來系統性風險；可能鞏固美國技術領先，但也限制了競爭。

分階段結構提供了靈活性，但核心邏輯無法回避——AI 發展需要巨大規模，而規模需要超級合作。最初，這像是快速成長期的臨時協調。現在，它像是永久的產業格局。

《36氪》授權轉載

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巨人的妥協：英特爾為何需要輝達？

英特爾，這個曾經的半導體霸主，憑藉著 x86 架構的 CPU 稱霸了 PC 以及伺服器市場數十年。然而，英特爾近年來在製造工藝上的滯後使其備受煎熬，再加上對 AI 浪潮的崛起反應過慢，導致英特爾的市占率面臨考驗。

為了扭轉乾坤，執行長基辛格（Pat Gelsinger）祭出「IDM 2.0」戰略，其核心支柱之一便是成立英特爾晶圓代工服務（IFS），意圖與台積電一較高下。然而，IFS 長期面臨「信任赤字」的根本問題。

在同一個時間點，輝達則精準掌握 AI 浪潮，憑藉其在 GPU 的多年布局，成功打入這場 AI 技術革命的最核心。而此時輝達的入股與合作，正是幫助英特爾破解此困局的關鍵一步。

1. 終極的客戶背書：獲得輝達的訂單，是對 IFS 技術藍圖最權威的認可，能瞬間打破市場的觀望態度。
2. 寶貴的資金活水：50 億美元的現金，為英特爾耗資巨大的全球建廠計畫提供了實質支持。
3. 來自頂級客戶的指導：與輝達的深度合作，將幫助 IFS 快速提升其服務世界級客戶的能力。

在美國政府已成為其最大股東之一 （ 約 10% 股權）的背景下，再迎來輝達這位兼具客戶與股東身分的夥伴，英特爾的轉型之路，無疑獲得了商業與國家層面的雙重保險。

華府的推手：從《晶片法案》到直接持股

這場結盟的背後，美國政府的角色已從「推手」變為直接的「局內人」。《晶片與科學法案》的意圖，不僅僅是提供數百億美元的補貼，更是要建立一個強韌、安全、且以美國為核心的半導體生態系。

美國政府直接持有英特爾 10% 的股權，這一行動的信號意義極為強烈。它表明，華府已將英特爾的復興，視為攸關國家安全的戰略任務。英特爾不再只是一家接受補助的企業，而是成為一個承載國家意志的「國家隊」。輝達此次的投資，更像是在這個已確立的國家戰略框架下，完成最關鍵的一塊商業拼圖，共同打造一個牢不可破的「美國聯盟」。

輝達的深謀遠慮：一石三鳥的供應鏈佈局

對於輝達而言，與台積電的合作雖堪稱完美，但地緣政治風險始終是懸頂之劍。此次投資英特爾，是一次精妙的戰略佈局。

1. 供應鏈的戰略「保險」：投資英特爾，並將部分訂單轉移至其美國工廠，是輝達分散地緣政治風險、建立多元化供應鏈的必然選擇。
2. 創造議價能力與影響力：每股 23.28 美元的議定價格，遠非單純的市場交易，它反映了雙方對長期合作價值的共識。持有 4% 的股權，讓輝達不僅是客戶，更是有發言權的股東。這不僅能制衡其與台積電的議價關係，更能深入影響英特爾的技術路線，使其更符合自身 AI 晶片的需求。
3. 融入美國國家戰略：透過投資這家有著濃厚政府色彩的「國家隊」，輝達將自身與美國的半導體自主戰略進行了深度綁定，在地緣政治日益緊張的今天，這是一張無價的「護身符」。

對台積電的衝擊：從商業競爭到國家級賽局

輝達與英特爾的結盟，對台積電造成的衝擊是結構性且根本性的，這不再是遠方的風暴，而是已經拍打上岸的滔天巨浪。

競爭格局的質變

台積電現在面對的，不再是一個單純的商業對手，而是一個由頂級客戶（輝達持股 4%）和世界最強大的國家力量（美國政府持股 10%） 共同加持的超級實體。這場競爭已從單純的技術、良率與價格之爭，升級為產業生態系乃至國家戰略層面的直接對抗。

訂單流失與毛利壓力

在未來台積電面臨的最直接的衝擊將會是訂單的流失，輝達的訂單將不再是台積電的獨家，而是會逐步分配給英特爾。更重要的是，有了第二選擇的輝達，將大大增加對台積電的議價籌碼，台積電長期維持高毛利率的經營模式將面臨嚴峻考驗。

但是就短期而言，台積電的技術仍具有寬廣的護城河，Intel 難以在短期內滿足輝達的技術需求，因此訂單流失和毛利下降的壓力對台積電來說，在短時間內還不是一個急切需要面對的課題。

「中立性」價值的挑戰與凸顯

在這個新格局下，台積電「所有人的代工廠」的中立價值將更加可貴。輝達的競爭對手們（如 AMD、高通等）將更加依賴台積電，以對抗這個強大的「美國聯盟」。然而，當這個聯盟挾帶國家力量，提供更多優惠與保障時，台積電的中立性光環是否足以抵擋，將是未來的最大變數。

新賽局的開始，台積電的下一步

值得一提的是，在 2005 年時英特爾認為 GPU 可能將會徹底改變資料中心的技術，因此曾提出以 200 億美元收購輝達的計畫，然而此計畫最終卻遭到英特爾的董事會否定而石沉大海。20 年的時間過去，如今雙方在市場的地位早已今非昔比，英特爾堅守於傳統 CPU，而輝達則緊抓 AI 的技術革命，打造出最適合用於訓練 AI 的 GPU 產品，時至今日，輝達的市值已超過 4 兆美元，而英特爾的市值則剩下不到 1,500 億美元。

輝達入股英特爾，不是一次普通的商業投資，它是全球半導體產業進入「後全球化」時代的標誌性事件。它宣告了過去三十年由台積電引領的「水平分工」黃金時代，開始向「垂直整合與陣營對抗」的新範式轉變。

對台積電而言，警鐘已經響徹雲霄。前方的挑戰，已不僅僅是技術上的超越，更是地緣政治下的生存之道。面對這個由客戶、對手與國家意志組成的「三位一體」新巨人，台積電必須拿出加倍的努力：

• 技術上，要形成無法跨越的代差優勢。
• 生態系上，要團結所有「非美國聯盟」的夥伴。
• 戰略上，更要展現無可取代的韌性與智慧。

雖然短期來說輝達的高階伺服器仍高度仰賴於台積電的先進製程，而 Intel 的先進製程仍處於相當早期的階段，因此短期來說還不會對台積電產生重大影響。然而這場世紀結盟並不是終點，而是一個新時代的起點。它迫使台積電必須再次證明，為何在一個充滿變數的世界裡，它依然是那個最值得信賴與依靠的科技基石。

【本文由 AI 協助產出】

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今年的蘋果發表會，最值得玩味的不是 iPhone 17 Pro 到底用了什麼新材料，也不是 Apple Watch 又多了個「救命」的功能，而是蘋果似乎終於想通了一件事：那些曾經被供在 Pro 神壇上的「高端體驗」，不應該再是少數人的特權。

這與其說是一場新品發布，不如說是一次蘋果精心布局的「市場陽謀」。它用一場看似波瀾不驚的更新，試圖在每一個關鍵戰場上，都給對手來一次「維度縮減打擊」。如果你錯過了直播，別擔心，這篇深度覆盤，會帶你扒開蘋果的層層「包裝」，看看它葫蘆里到底賣的什麼藥。

蘋果秋季發表會新產品重點整理！

在文章的最前面，我們先整理了這次新發表的產品的重點特色（點擊連結可以跳至官網的預購頁面喔！），如果你想知道更詳細的產品資訊可以繼續往下閱讀喔！

• iPhone 17 系列：
  • 螢幕：首次全系列標配 ProMotion 技術 (120Hz 高刷新率)，螢幕更流暢。
  • 面板：採用第二代超瓷晶面板與新塗層，抗刮擦能力提升 3 倍，並能減少眩光。
  • 亮度：戶外峰值亮度達到 3,000 尼特，戶外對比度提升 2 倍。
  • 前置相機：
    • 首款方形感測器，提供更寬視野，照片解析度達 1800 萬像素。
    • 新增「人物居中」功能，AI 會自動縮放、平移畫面以容納所有人。
    • 無需旋轉手機，即可在垂直握持時拍攝橫向照片和影片。
    • 新增「雙攝錄製」功能，可同時使用前後鏡頭錄影。
  • 性能：搭載 A19 晶片（第三代 3 奈米技術），CPU 比 A15 快 1.5 倍，GPU 快 2 倍以上。
  • 電池：影片播放時間最長可達 30 小時，並新增「自適應電源模式」以智能省電。
  • 連接：搭載首款自研 N1 無線晶片，支援 Wi-Fi 7、藍牙 6。
  • 顏色：提供黑、紫、藍、綠、白五種顏色。
• iPhone 17 Pro 系列：
  • 材質：放棄鈦金屬，改用新的鋁金屬機身。
  • 顏色：推出全新的深藍色和鮮豔的橙色。
  • 螢幕：尺寸為 6.3 英寸和 6.9 英寸，戶外峰值亮度達 3,000 尼特，對比度提升 2 倍。
  • 後置相機：
    • 更大的相機模組，搭載三顆 4,800 萬像素的融合攝影機。
    • 長焦相機提升至 8 倍光學變焦。
  • 性能：搭載 A19 Pro 晶片，持續性能提升 40%，並配有均熱板散熱系統。
  • 電池：配備更大的電池。
  • 連接：搭載 N1 晶片，支援 Wi-Fi 7、藍牙 6。
  • 配件：重新推出 TechWoven (精織斜紋) 工藝的保護殼。
• iPhone Air：
  • 設計：主打極致輕薄，厚度僅 5.6 毫米，重量 165 克。
  • 材質：機身邊框為鈦金屬，正反兩面均為超瓷晶面板。
  • 螢幕：配備 6.5 英寸 ProMotion 顯示屏 (120Hz)，峰值亮度 3000 尼特。
  • 性能：搭載 A19 Pro 處理器。
  • 連接：
    • 搭載新款調制解調器 C1x 與 N1 晶片，支援 Wi-Fi 7、藍牙 6。
    • 在中國地區與中國聯通合作，開始支援 eSIM 功能。
  • 配件：推出專屬的 MagSafe 電池包。
• AirPods Pro 3：
  • 性能：搭載全新 H3 晶片，強化算力以實現「計算音樂」，即時分析並優化降噪效果。
  • 健康：內建全新心率感測器，可追蹤心率、燃燒卡路里等活動數據。
  • 功能：新增即時翻譯功能。
  • 充電：充電盒支援更快的 USB-C 充電和 Qi2 無線充電標準。
  • 設計：耳機尺寸更小，提供五種尺寸耳塞以提升貼合度，並具備 IP57 防汗抗水能力。
• Apple Watch Series 11：
  • 健康：新增「高血壓趨勢監測」功能，用於長期追蹤血壓波動模式。
  • 連接：加入 5G 功能，可獨立通訊使用。
• Apple Watch SE 3：
  • 連接：支援更快的 5G 網路。
  • 螢幕：首次配備全天候顯示屏與更耐刮的 Ion-X 玻璃。
  • 電池：充電速度快一倍，續航提升至 18 小時。
  • 功能：新增睡眠呼吸暫停檢測，並能直接用揚聲器播放音樂。
• Apple Watch Ultra 3：
  • 螢幕：螢幕更大但邊框更窄，整體尺寸不變，配備更堅固的 Ion-X 玻璃。
  • 連接：新增 5G 與衛星連接功能。
  • 電池：續航提升至 42 小時。
  • 健康：新增睡眠分數，並能在檢測到高血壓跡象時發出通知。

iPhone 17 系列：ProMotion 全員化，一場「遲到的正義」

首先是本次的重頭戲 iPhone 17 系列，首次在非 Pro 型號上搭載了 ProMotion 技術。

120Hz 高洗版，這個安卓陣營幾年前就普及到中端機的功能，一直是標準版 iPhone 用戶心中「永遠的痛」。今年，蘋果終於帶來了這場「遲到的正義」——全系 iPhone 17 標配 ProMotion。

別小看這個改動，這幾乎是對同價位安卓旗艦的一次「釜底抽薪」。當流暢絲滑不再是 Pro 機型的專屬福利，當三星、小米（ 01810-HK ）們最大的賣點之一被蘋果輕鬆抹平，消費者選擇標準版 iPhone 的理由無疑又多了一個。

iPhone 17 還受益於第二代超瓷晶面板，其採用了一種新的塗層，抗刮擦能力比上一代提升 3 倍，同時還能減少眩光。該顯示屏的戶外峰值亮度達到了 iPhone 史上最高的 3,000 尼特，戶外對比度也提升了 2 倍。

本次軟體更新中最獨特的功能，或許是增添「人物居中」功能的前置攝影機，這同時也是 iPhone 上首款方形前置攝影機感測器，提供了更寬的視野，照片解析度高達 1,800 萬像素。現在，用戶可以在垂直握持設備時，以縱向或橫向模式拍攝照片和影片，無需為了橫向自拍而旋轉手機。

對於合影場景，「人物居中」功能使用 AI 自動擴展視野，並能從縱向旋轉至橫向，以將每個人都納入畫面。該功能還支持超穩定的 4K HDR 影片錄製，並引入了「雙攝錄製」功能，允許同時使用前後攝影機進行錄製。

在性能方面，基於第三代 3 奈米技術構建的 A19 晶片帶來了重大的性能提升。據蘋果稱，其 6 核中央處理器比 iPhone 13 中的 A15 仿生晶片快 1.5 倍，而 5 核圖形處理器比 A15 仿生晶片快 2 倍以上。每個圖形處理器核心都內置了神經網路加速器，以支持設備端產生式 AI 模型。

電池續航也得到了提升，影片播放時間最長可達 30 小時，比 iPhone 16 多出 8 小時。據稱，這一改進得益於 A19 晶片的能效以及 iOS 26 中的先進電源管理。全新的「自適應電源模式」可以學習典型的電池消耗模式，並在需要時智能地節省電量。

蘋果還同步發布了首款無線基頻晶片 N1 ，支持 Wi-Fi 7 、藍牙 6 和 Thread 連接，同時提高了個人熱點和隔空投送等功能的性能和可靠性。此外配色部分有五種顏色可選：黑色、薰衣草紫色、薄霧藍色、鼠尾草綠色和白色。

iPhone 17 Pro 系列今年最讓人熱議的規格變動，就是「放棄鈦金屬」。這聽起來像是一次「消費降級」，但蘋果顯然不這麽認為。這背後是一道經典的蘋果哲學題：是行銷上的「高級感」重要，還是用戶實際的「體驗感」重要？蘋果選擇後者。可以預見，新的機身材料將在減重、手感和色彩上帶來新的可能。與之配套的，還有一系列新設計的官方保護殼。

蘋果早在 2023 年就通過 iPhone 15 Pro 和 Pro Max 將鈦金屬引入了 iPhone，這一變化甚至成為了當時的行銷主要賣點。

iPhone 17 Pro 系列上的新鋁金屬機身也帶來了新的顏色選擇，蘋果推出了一款全新的深藍色和一款鮮艷的橙色外觀。據信，鈦金屬在陽極氧化工藝上的局限性，限制了蘋果在以往 Pro 型號上提供更鮮亮配色的能力。

iPhone 17 Pro 和 Pro Max 分別配備 6.3 英寸和 6.9 英寸的顯示屏，戶外峰值亮度更高，可達 3,000 尼特，戶外對比度也提升了 2 倍。

作為本次設計上最重要的更新，一個更大的後置攝影機模組容納了三顆 4,800 萬像素的融合攝影機，天線系統現在環繞其周圍。升級後的長焦攝影機提供高達 8 倍的光學變焦，高於 iPhone 16 Pro 型號 5 倍的上限。此外，前置攝影機同樣支持「人物居中」功能。

其他硬體規格上，iPhone 17 Por 系列搭載 A19 Pro 晶片，配備 6 核中央處理器和 6 核圖形處理器，與 iPhone 16 Pro 型號相比，持續性能提升高達 40% ；更大的電池；用於改善散熱管理的均熱板散熱系統；以及蘋果設計的 N1 晶片，支持 Wi-Fi 7 、藍牙 6 和 Thread。

另外值得一提的是，蘋果這次還「文藝覆興」了 TechWoven 保護殼，這種精織斜紋工藝的保護殼在蘋果官方保護殼材質中已經停產許久，此次重新為 Pro 產品線加入。

iPhone Air：蘋果終於找到了打動「非科技用戶」的新密碼

如果說 iPhone 17 的更新是「意料之中」，那 iPhone Air 的亮相，就是一枚投向沈悶手機市場的「深水炸彈」。它的出現，完美回答了那個終極問題：「在手機性能早已過剩的今天，我們還需要一部怎樣的新手機？」

iPhone Air 給出的答案是：一部由設計、美學和生活方式驅動的手機。厚度僅有 5.6 毫米的手機。

這是一款為「感覺」付費的產品。極致輕薄帶來的愉悅感，專屬配件營造的時尚感，共同構成了 iPhone Air 的核心競爭力。新款 iPhone Air 重量為 165 克（ 5.8 盎司），配備 6.5 英寸 ProMotion 顯示屏，刷新率高達 120Hz 。其峰值亮度也達到了 3,000 尼特。蘋果稱其設計是迄今為止「最堅固耐用」的，其正反兩面均由超瓷晶面板覆蓋鈦金屬邊框。

雖然最核心的賣點是「薄」，但 iPhone Air 搭載了新款 A19 Pro 處理器（迄今最強大的 iPhone 晶片），以及蘋果自研的新款調制解調器 C1x ，其速度是 C1 的兩倍。除了這些升級，iPhone Air 還配備了蘋果全新的 N1 晶片設計，增加了對 Wi-Fi 7 、藍牙 6 和 Thread 的支持。

蘋果甚至為它覆活了 MagSafe 電池包，不過這次是 iPhone Air 專屬，直接解決了「又要薄、又要續航」這個物理學難題。

可以說，iPhone Air 是蘋果的一次「出圈」嘗試。它不再和安卓廠商們卷參數，而是跳出賽道，自己開創了一個「時尚科技單品」的新物種。它要打動的，是那些從未被傳統科技發表會話術打動過的人。

除了設計，iPhone Air 顯然還需要回答另一個更重要的問題，那就是 eSIM 在中國地區的落地進度如何，這顯然也是最多用戶關心的「細節」之一。

此外關於首發階段，eSIM 能且僅能支持開卡的營運商只有中國聯通（ 0762-HK ）一家，以及 eSIM 的啟動，目前也都需要前往線下的聯通營業廳、攜帶身份證進行核驗，才能正式開卡；這大概是第一份來自手機廠商的 eSIM 使用指南。

雖然看起來非常繁瑣，但考慮到目前中國處於 eSIM 的探索階段，因此這可能並非長久的 eSIM 開卡方案，這更可能是一種早期的探索策略，當然，對於 iPhone Air 的首發用戶來講，這就是一種「嘗鮮的代價」了。

AirPods Pro 3 ，向 Sony 和 Bose 發起的「降噪總攻」？

作為開場的產品，AirPods Pro 3 似乎確實有著值得讓蘋果登台首發亮相的理由：畢竟 AirPods Pro 2 已經在這個領域「封神」太久了，久到 Sony、Bose 這些老牌音樂廠商每次發新品，都得拉著它「公開處刑」一番。來自對手的壓力，蘋果不可能感覺不到。

所以，AirPods Pro 3 的到來，更像是一次「王者歸來」的宣言。外觀？經典永流傳，蘋果懶得動刀。

充電盒的尺寸和形狀也幾乎沒有變化，但現在將支持更快的 USB-C 充電和 Qi2 無線充電標準。

但內在，幾乎是「核彈級」的升級。全新的 H3 晶片，蘋果依舊是惜字如金，但誰都明白，蘋果在晶晶片從不開玩笑。那麽問題來了，這多出來的算力，蘋果會用在哪？

答案可能就是把「計算音樂」這條路走到黑。如果說 Pro 2 的降噪是讓你「靜下來」，那 Pro 3 的目標可能就是創造一個隨你而動的「絕對領域」。它能用恐怖的算力即時分析環境音，你進地鐵，它瞬間屏蔽轟鳴；同事跟你說話，它又精準提取人聲，甚至幫你潤色一下。這種依賴軟體和晶片實現的「魔法」，是傳統音樂廠商光靠堆硬體很難追趕的。

除此之外，AirPods Pro 3 在硬體上的最大的升級或許是全新的心率感測器。蘋果在 AirPods Pro 3 上使用了其最小的心率感測器，這是一款定制的光電容積脈搏波 (PPG) 感測器，它能「以每秒 256 次的頻率發出不可見的紅外脈沖光，以測量血流中的光吸收情況。該感測器與 AirPods Pro 的加速感應器、陀螺儀、GPS 以及 iPhone 上全新的設備端 AI 模型協同工作，以追蹤心率、燃燒的卡路里和活動情況。iPhone 的「健身」應用中還新增了一項名為「Workout Buddy」的健身體驗，它利用 Apple Intelligence 來追蹤鍛煉數據和健身歷史。

蘋果還為 AirPods Pro 3 帶來了全新的即時翻譯功能。主動降噪功能會降低說話者的音量，並以您偏好的語言將音樂播放給您。蘋果解釋說：「啟用後，即時翻譯功能可以幫助用戶通過 AirPods 自然地說話，從而理解另一種語言並與他人交流。當與沒有此免提功能的人互動時，可以選擇將 iPhone 橫向放置作為顯示屏，以對方偏好的語言即時顯示用戶所說的內容的文字轉錄。」

蘋果還改進了 AirPods Pro 3 在人們耳中的貼合度。蘋果表示，他們分析了超過 10,000 次 3D 耳部掃描數據，並將每只 AirPod Pro 的尺寸做得更小。其外形設計旨在更好地貼合耳道，現在還提供了五種尺寸的耳塞。蘋果甚至讓 AirPods Pro 3 更加耐用，具備 IP57 級別的防汗抗水能力。

Apple Watch Series 11 ：遲到的高血壓監測，卻是「最優解」？

沒錯，在血壓監測這個功能上，隔壁華為等廠商已經探索了好幾年。從時間上看，蘋果確實是「遲到」了。但蘋果的玩法一向是，要麽不做，要麽就做成產業標桿。

這次的「高血壓趨勢監測」就是典型的蘋果式解決方案。它沒有冒進地去挑戰傳統血壓計的「單點診斷」權威，而是另辟蹊徑，利用其強大的光學感測器和算法，提供一個普通用戶更需要、也更有用的功能——長期趨勢追蹤。這意味著它不會告訴你「現在是 130 / 80 」，而是會提醒你「你最近的血壓波動模式值得關注」。這種「治未病」的思路，巧妙地規避了醫療器械的認證難題，又實實在在地提供了健康價值。可以說，蘋果不是在追趕功能，而是在重新定義功能。

而 5G 功能的加入，則讓 Apple Watch 徹底「斷奶」。它終於可以理直氣壯地對 iPhone 說「拜拜」了。但問題也隨之而來，有多少用戶真的願意為這份「自由」買單？以及，在塞進 5G 基頻後，那塊小電池真的扛得住嗎？這恐怕是蘋果留給市場的最大考驗。

在 Series 11 的光環下，SE 3 和 Ultra 3 的角色定位也異常清晰。

Apple Watch SE 3 就是蘋果用來搶奪入門市場的「流量抓手」。面對小米、華為手環/手錶們的價格屠殺，SE 3 的任務就是用一塊「蘋果表」的身份，和下放的核心功能（比如更快的晶片和家人共享設置），來吸引那些預算有限的年輕人和家庭用戶。它的存在，就是為了讓你「進得來，然後就再也出不去」。

入門級的 Apple Watch SE 上也繼承了今天發布的 Ultra 3 和 Series 11 的新特性：將支持更快的 5G 蜂窩網路速度，現在的充電速度也快了一倍，電池續航時間也提升至長達 18 小時。

此外，它還將首次配備蘋果更耐刮擦的新款 Ion-X 玻璃、全天候顯示屏、睡眠呼吸暫停檢測功能，並能夠使用其揚聲器播放音樂和播客——而不僅僅是用於打電話。

而 Apple Watch Ultra 3 ，則是蘋果在可穿戴領域的「技術圖騰」。它的對手從來不是其他智能手錶，而是佳明（Garmin）這種在專業運動領域盤踞多年的「老炮」。

Apple Watch Ultra 3 的螢幕比 Ultra 2 更大，但邊框更窄，因此手錶本身的實際尺寸保持不變。它也獲得了 5G 蜂窩網路功能並增加了衛星連接，電池續航提升至長達 42 小時，新增了包括睡眠分數和檢測到高血壓跡象時發送通知等健康功能，並配備了更堅固的 Ion-X 玻璃。

Ultra 3 的每一次升級，無論是更變態的續航，還是更精準的定位，都是在向那些最硬核的用戶群體證明：蘋果不僅能做時尚單品，也能造出最專業的「工具表」。

最後是新品的開售時間/售價資訊：

• AirPos Pro 3 系列售價 7,490 元，尚未公布預購以及發售時間。
• Apple Watch Series 11 售價 12,900 元起，Apple Watch SE 3 起售價 7,900 元起，Apple Watch Ultra 3 售價 26,900 元起， 9 月 11 日早上 9 點開啟預售， 9 月 19 日正式發售。
• iPhone 17 售價 29,900 元起，將於 9 月 12 日晚上 8 點開啟預購，並於 9 月 19 日正式發售。
• iPhone Air 售價 36,900 元起，將於 9 月 12 日晚上 8 點開啟預購，並於 9 月 19 日正式發售。
• iPhone 17 Pro 售價 39,900 元起，將於 9 月 12 日晚上 8 點開啟預購，並於 9 月 19 日正式發售。

整場發表會看下來，蘋果的棋局已經非常清晰。它用一套看似常規的「組合拳」，在每個價位、每個領域都布下了重兵。用技術下放的「普惠」策略，擠壓標準旗艦市場；用專業到極致的「圖騰」產品，占領產業高地；再用前所未見的「設計驅動」產品，去開拓全新的藍海。

蘋果的生態帝國，從未像今天這樣壁壘森嚴，但也從未像今天這樣，向如此多元的用戶群體敞開懷抱。當然，棋局已經擺開，但對手們會坐以待斃嗎？安卓陣營會如何應對這場「體驗」層面的總攻？iPhone Air 開創的新賽道，是會成為下一個現象級爆款，還是僅僅滿足一小部分人的「美麗廢物」？

這一切的答案，市場很快會告訴我們。

但可以肯定的是， 2025 年的消費電子市場，因為至少蘋果這次「不按套路」的出牌，變得格外好看了。

《36氪》授權轉載

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您是否曾問過 ChatGPT 一個簡單的事實問題，卻得到一個看似頭頭是道、實則完全錯誤的答案？例如，當研究人員詢問一個先進的語言模型某位學者的生日時，模型在三次嘗試中給出了三個不同的錯誤日期，儘管提示要求「如果你知道才回答」 。這種現象被稱為「人工智慧幻覺」(AI Hallucination)，即大型語言模型 (LLMs) 會自信地產生似是而非的虛假陳述 。

這種「幻覺」不僅僅是無傷大雅的小錯誤，它嚴重破壞了我們對這些強大工具的信任 。從學術研究到商業決策，如果我們無法依賴 AI 提供的資訊，其應用價值將大打折扣。但這些幻覺究竟從何而來？它們是模型中無法根除的「幽靈」，還是一個可以被理解和解決的問題？

一篇來自 OpenAI 和喬治亞理工學院研究人員的開創性論文《大型語言模型為何會產生幻覺》給出了深刻的答案 。他們的核心論點顛覆了許多人的直覺：

幻覺並非神秘的程式錯誤，而是當前 AI 訓練與評估體系下的必然產物 。

簡單來說，我們現有的機制正在無形中「獎勵」AI 進行猜測，而非誠實地承認「我不知道」。

本文將深入剖析這篇論文的核心觀點，跟著股感一起了解幻覺如何在 AI 的「成長」過程中被植入，又為何在層層優化後依然頑固存在，並最終探討論文提出的、可能引導我們走向更值得信賴 AI 的解決之道。

幻覺的源頭—預訓練階段的統計宿命

許多人認為，只要給 AI 餵養完全準確、乾淨的資料，幻覺問題就能迎刃而解。然而，該論文指出，問題遠比這更根本。即使在最理想的情況下——訓練資料庫中沒有一絲錯誤——現行的預訓練方法本身就會從統計層面上催生錯誤 。

生成錯誤的必然性：從「是否有效」看問題本質

要理解這一點，研究人員提出了一個巧妙的視角轉換 。他們將複雜的「生成一段有效文本」任務，簡化為一個更基礎的二元分類問題，稱為「是否有效 (Is-It-Valid, IIV)」。

想像一下，我們給模型看無數個句子，讓它判斷「這個句子是有效的 (+) 還是無效的 (-)」 。這個判斷任務顯然比從零開始「創造」一個有效句子要簡單 。論文通過嚴謹的數學推導，建立了兩者之間的關係：

（模型的生成錯誤率）≥ 2 ×（IIV 分類錯誤率）

這個公式的意義重大。它告訴我們，語言模型產生幻覺（一種生成錯誤），其根源與傳統機器學習中的分類錯誤並無二致 。這就將幻覺從一個神秘的黑箱問題，轉化為一個有數十年研究基礎、可以被清晰分析的統計問題 。

造成預訓練錯誤的三大統計因素

既然幻覺等同於分類錯誤，那麼所有導致分類器出錯的原因，也同樣會導致語言模型產生幻覺。論文重點分析了以下幾個因素 ：

1. 知識的缺失：任意事實與「單例」問題

當數據中缺乏清晰、可學習的模式時，模型就會面臨「知識不確定性」(epistemic uncertainty) 。最典型的例子就是個人生日或任意指定的配對事實 。這些事實之間沒有邏輯關聯，模型唯一的學習方式就是死記硬背。

論文引入了一個關鍵概念：「單例率」(singleton rate) 。如果一個事實（例如，某位不知名人士的生日）在龐大的訓練數據中只出現過一次，它就是一個「單例」 。這些單例就像是數據海洋中的孤島，極難被模型牢固記住。研究證明，

模型在回答這類問題時的幻覺率，至少會等於訓練數據中相關事實的「單例率」 。

舉例來說，如果關於生日的訓練資料中，有 20% 的人物生日只被提及過一次，那麼一個經過標準預訓練的模型，在被問及這些人的生日時，預計至少會有 20% 的機率產生幻覺 。

2. 模型的能力限制：當工具不稱手

有時候，問題不在於數據，而在於模型本身 。如果模型的架構或設計使其難以捕捉某些類型的規律，錯誤就在所難免。這就像用一把直尺去畫一個完美的圓圈 。

論文用一個經典的例子說明：早期的 trigram 模型（一種一次只考慮前兩個詞來預測下一個詞的簡單模型）在處理需要長距離依賴的語法時，就常常出錯 。例如，它可能無法根據主語「She」或「He」來正確選擇「her mind」或「his mind」，導致生成錯誤率高達 50% 。

同樣，論文中提到的字母計數問題（例如，詢問 DeepSeek-V3 模型「DEEPSEEK」中有幾個「D」，模型卻給出「2」或「3」的錯誤答案）也反映了模型在表徵上的挑戰 。由於現代語言模型通常將單詞處理為「權杖」(tokens) 而非單個字母（例如，「DEEPSEEK」可能被拆分為「D」、「EEP」、「SEE」、「K」），這使得簡單的計數任務對它而言也變得十分困難 。

3. 垃圾進，垃圾出 (GIGO)：訓練數據的原罪

這一點最為直觀。大型語言模型的訓練語料庫來源於廣泛的網路文本，其中不可避免地包含了大量的事實錯誤、偏見、過時資訊甚至是陰謀論 。模型在學習語言模式的同時，也會將這些「垃圾」資訊一併吸收，並在生成內容時加以複製 。這在分類和生成任務中的原理是相通的 。

幻覺為何揮之不去？—後訓練與評估機制的「共謀」

如果說預訓練為幻覺的產生埋下了種子，那麼後訓練 (post-training) 和現行的評估機制則為其茁壯成長提供了肥沃的土壤。後訓練階段（如指令微調、人類回饋強化學習 RLHF）的目標本應是減少幻覺，使其更符合人類的期望 。但論文尖銳地指出，我們用來「考核」AI 的方式，正在反向激勵幻覺的產生 。

AI 變身「考生」：二元評分下的最佳策略

論文提出了一個極具說服力的比喻：

語言模型就像一個參加標準化考試的學生 。

想像一場考試，答對一題得 1 分，答錯或留空不答都是 0 分 。在這種「二元評分」(binary grading) 體系下，當一個學生對某道題目不確定時，他的最佳策略是什麼？不是留白，而是猜測一個最可能的答案。因為只要猜對的機率大於零，猜測的期望得分就高於不答。

不幸的是，這正是當今絕大多數主流 AI 評估基準的運作方式 。無論是 MMLU-Pro、SWE-bench 還是 MATH，它們主要都以準確率 (accuracy) 或通過率 (pass-rate) 作為核心指標 。在這些評估中，模型回答「我不知道」或任何表示不確定的話語，都會被判為 0 分 。

因此，為了在這些重要的排行榜上取得好成績，模型被優化成了一個極端的「應試者」 。它學會了無論何時都要給出一個具體的、自信的答案，即使它對這個答案的信心微乎其微。論文將這種現象稱為一場「懲罰不確定性的流行病」(epidemic of penalizing uncertainty)。

一場不公平的競賽：誠實模型的困境

為了更清晰地說明這個問題，論文設計了一個思想實驗 。假設有兩個模型：

• 模型 A：一個「誠實」的模型。當它不確定時，會明確表示「我不知道」，從不產生幻覺 。
• 模型 B：一個「投機」的模型。它在確定的時候與模型 A 表現一致，但在不確定時，它會選擇猜測一個最可能的答案 。

在現行的二元評分基準下，

模型 B 的得分幾乎總會高於模型 A 。因為模型 B 的每一次猜測都有可能得分，而模型 A 的每一次「誠實」作答都註定是 0 分。

這就形成了一個惡性循環：模型開發者為了讓模型在排行榜上名列前茅，會無意識地選擇那些更傾向於「猜測」的訓練策略和模型變體。這導致幻覺這種猜測行為，儘管在實際應用中有害，卻在評估體系中得到了持續的獎勵和強化 。

破局之路：如何引導 AI 學會「誠實」？

面對這個根植於體系中的難題，論文認為，僅僅開發更多、更好的幻覺檢測工具是治標不治本的 。真正的出路在於一場「社會技術層面的緩解」(socio-technical mitigation)，即

從根本上改革那些主導著 AI 發展方向的主流評估基準 。

停止懲罰不確定性：從改變評分規則開始

核心思想很簡單：我們必須停止懲罰 AI 的「誠實」。這意味著要修改現有評估的計分方式，為表示不確定性的回答提供合理的得分空間 。

引入「信心中介」：讓 AI 權衡風險

論文提出了一個具體且可操作的方案：在評估問題中引入明確的「信心中介」(confidence targets) 。這就像在考試說明中提前告知學生答錯會倒扣分一樣。

例如，可以在每個問題的提示中加入類似以下的說明：

「請僅在你對答案的信心超過 90% 時才回答。正確答案得 1 分，錯誤答案將被扣除 9 分，回答『我不知道』得 0 分。」

這個簡單的改變會帶來巨大的影響。在這種評分體系下，一個理性的模型會計算其回答正確的機率。只有當這個機率高於指定的閾值（本例中為 90%）時，回答問題的期望收益才會是正的 。否則，選擇回答「我不知道」以獲得 0 分，將是更明智的選擇。

這種方法的優點在於它的透明性和客觀性 。通過在提示中明確給出閾值，評估不再隱晦地偏好某種行為，而是為所有模型提供了一個公平的競技場。

追求「行為校準」：從說到做的誠實

最終的目標是實現「行為校準」(behavioral calibration) 。這意味著模型不僅僅是輸出一個信度的數字，而是其實際行動（是回答、拒絕回答還是給出一個更模糊但安全的答案）能夠與其內在的信心水平相匹配 。

當模型被告知信心閾值為 90% 時，它可能會選擇將一個不確定的答案「拿破崙出生於 1769 年 8 月 15 日」替換為一個它更有把握的答案「拿破崙出生於 18 世紀下半葉」。後者雖然資訊量較少，但卻是誠實且正確的。

結論：重新校準 AI 的未來：從「應試者」到「合作夥伴」

《大型語言模型為何會產生幻覺》這篇論文的貢獻在於，它將 AI 幻覺從一個令人困惑的技術故障，重新定義為一個源於統計原理和評估體系偏差的可解釋現象 。幻覺的產生有其統計上的必然性，而它的持續存在，則是因為我們現有的「考試制度」正在獎勵投機取巧的「考生」 。

要構建更值得信賴、更可靠的 AI，我們需要的不僅是更好的演算法，更是一場評估哲學的變革。通過修改主流評估基準，引入信心中介，獎勵而非懲罰對不確定性的誠實表達，我們可以重新校準 AI 的發展方向 。

這條路徑將引導 AI 從一個只會追求高分的「應試者」，轉變為一個能夠理解自身知識邊界、在關鍵時刻能夠說出「我不知道」的、真正可靠的智慧「合作夥伴」。這不僅是技術上的進步，更是確保人工智慧在未來能以更負責任、更有益的方式融入我們社會的關鍵一步。

【本文由 AI 協助產出】

【資料來源】

• Why language models hallucinate

【延伸閱讀】

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這篇文章將深入淺出地為您剖析這起備受矚目的案件，從法院的裁決細節，到對各方產生的影響，以及對我們這樣的普通使用者而言，這一切又意味著什麼。

判決核心：打破數據壁壘，而非拆解科技巨頭

長達數年的反壟斷訴訟，核心在於指控 Google 透過一系列排他性合約和商業行為，非法維持其在線上搜尋和搜尋廣告市場的壟斷地位。聯邦法官 Amit Mehta 在先前的裁決中已認定 Google 的壟斷行為成立。此次的判決，則是針對如何糾正這種壟斷行為，恢復市場的公平競爭。

法院最終的裁決可以歸納為兩大重點：

• 強制數據共享：Google 被要求向「合格的競爭對手」提供其部分的搜尋索引和使用者互動數據。這意味著，像 DuckDuckGo、Bing 等規模較小的搜尋引擎，將有機會利用這些數據來改善自家的搜尋演算法，提升搜尋結果的品質，從而更好地與 Google 競爭。
• 禁止排他性合約：法院明令禁止 Google 再與智慧型手機製造商（如蘋果、三星）和瀏覽器開發商（如 Mozilla）簽訂排他性協議，將 Google 搜尋設定為預設選項。這項舉措旨在為其他搜尋引擎提供一個更公平的競爭平台，讓它們有機會觸及更廣泛的用戶群。

然而，更引人注目的是法院「未採納」的建議。司法部原本希望透過強制 Google 出售其市佔率超過六成的 Chrome 瀏覽器，並將 Android 作業系統從 Alphabet 集團中剝離，來徹底瓦解 Google 的市場主導地位。但 Mehta 法官認為，這些結構性的補救措施「過於激進」，且執行起來「極其複雜且充滿風險」，因此予以駁回。

這一判決結果，可以說是在試圖削弱 Google 壟斷力量與避免過度干預市場之間，尋求一個微妙的平衡。法院的意圖並非要徹底瓦解這家科技巨頭，而是希望透過打開數據的「黑盒子」，為市場注入新的活力。

對 Google 的影響：短空長多？帝國根基的鬆動與轉型契機

對於 Google 而言，這份判決無疑是一次重大的打擊，但同時也避免了最壞的情況發生。

核心業務面臨直接挑戰

• 搜尋霸權的削弱：開放搜尋數據，無疑是動搖了 Google 最核心的競爭壁壘。Google 搜尋的精準度，很大程度上建立在海量的用戶數據和不斷優化的演算法之上。現在，競爭對手將有機會一窺其堂奧，雖然共享的數據範圍和細節仍有待釐清，但這無疑會縮小競爭者與 Google 之間的技術差距。
• 預設地位的喪失：長期以來，Google 斥巨資與蘋果等公司合作，以確保其搜尋引擎在 iPhone 等熱門裝置上的預設地位。如今，這條護城河被法院強制拆除。未來，當用戶首次設定新手機或瀏覽器時，可能會看到一個「選項清單」，自由選擇偏好的搜尋引擎。這將迫使 Google 不再能僅僅依靠「預設」的優勢，而必須以更優質的產品和服務來直接贏得用戶的青睞。
• 廣告收入的潛在衝擊：搜尋業務是 Google 最主要的營收來源。隨著市場競爭的加劇，如果用戶開始流向其他搜尋引擎，Google 的搜尋廣告收入勢必會受到影響。

免於分拆的喘息空間

儘管面臨上述挑戰，但 Chrome 瀏覽器和 Android 系統的保留，對 Google 來說是至關重要的勝利。

• 保全數據入口：Chrome 和 Android 不僅是擁有龐大用戶基礎的產品，更是 Google 收集用戶數據、了解用戶行為的重要入口。保住這兩大平台，意味著 Google 仍然能夠掌握通往未來數位世界的關鍵鑰匙。
• 維持生態系完整：Google 的眾多服務，從地圖、郵件到雲端硬碟，都與 Chrome 和 Android 深度整合，形成了一個強大的生態系統。一旦被迫分拆，這個生態系的協同效應將大打折扣，對 Google 的長期發展將造成難以估量的損害。

總體而言，這項判決迫使 Google 不得不從一個相對封閉的生態系統，走向一個更為開放的競爭環境。短期內，其市場主導地位和獲利能力將面臨壓力。但從長遠來看，這也可能激發 Google 進行更多的創新，以應對更激烈的市場競爭，從而推動公司的轉型與進化。

對競爭對手的影響：迎來曙光的挑戰者們

對於長期在 Google 陰影下掙扎的競爭對手而言，這項判決無疑是一大利多，為它們帶來了前所未有的發展契機。

• 提升產品質量的捷徑：對於 Bing、DuckDuckGo 等搜尋引擎來說，最大的挑戰之一就是缺乏足夠的數據來訓練和優化其搜尋演算法。現在，它們將有機會合法地使用 Google 的部分數據，這將大大加速其技術的迭代速度，提升搜尋結果的相關性和準確性，從而有能力提供與 Google 相媲美的服務。
• 更公平的市場准入機會：禁止排他性合約，意味著這些規模較小的搜尋引擎將有機會出現在更多用戶的面前。它們可以更積極地與裝置製造商合作，爭取成為預設選項之一。這對於提升品牌知名度、擴大用戶基礎至關重要。
• 催生創新與差異化競爭：當技術差距縮小，市場准入的門檻降低後，競爭將不再僅僅是「誰的搜尋結果更準確」，而會擴展到更多維度。例如，以隱私保護為賣點的 DuckDuckGo，可能會吸引更多關注個人數據安全的用戶。專注於特定垂直領域的搜尋引擎，也可能迎來發展的春天。此外，隨著生成式 AI 技術的興起，這項判決也可能為新興的 AI 搜尋公司提供發展的土壤，它們可以利用共享的數據來訓練自己的 AI 模型，開發出更具創新性的搜尋產品。

然而，挑戰依然存在。Google 的品牌影響力、技術實力以及龐大的資源，仍然是任何競爭對手都難以企及的。即使有了數據和公平的准入機會，挑戰者們仍需付出巨大的努力，才能真正從 Google 手中爭奪市場份額。

對用戶的影響：更多選擇，更美好的數位生活？

作為這場反壟斷大戰的最終受益者，普通用戶將從這次判決中獲得實實在在的好處。

• 更多元化的選擇權：未來，當您購買新手機或下載新瀏覽器時，將不再被「預設」綁架。您將有機會看到一個清晰的選項列表，根據自己的需求和偏好，自由選擇搜尋引擎。這不僅僅是多了一個選項，更是將數位世界的主導權，部分地交還到了用戶手中。
• 更高品質的服務：競爭是推動進步的最佳動力。為了在更開放的市場中留住用戶，Google 勢必會投入更多資源來改善其搜尋服務，例如提供更精準的答案、更少的廣告、更佳的使用者體驗。而其他競爭對手為了爭奪市場，也將不斷創新，推出更具特色和吸引力的產品。在這種良性競爭下，最終受益的將是全體用戶。
• 對隱私保護的更高關注：隨著市場上出現更多以隱私保護為核心賣點的搜尋引擎選項，用戶將有機會選擇那些更能保護其個人數據的服務。這也將反過來促使像 Google 這樣的主流廠商，更加重視用戶的隱私權益，採取更透明、更負責的數據處理政策。

當然，也存在一些潛在的隱憂。例如，數據共享的過程中，如何確保用戶的個人隱私不被洩露？Google 會不會以「保護用戶隱私」為由，對數據共享設置過多障礙？這些都有待後續的監管和執行細則來解答。

結語：一個時代的轉捩點

美國法院對 Google 的這項裁決，無疑是數位時代反壟斷歷史上的一個里程碑事件。它沒有選擇「一刀切」地拆分科技巨頭，而是採取了一種更為精細化的方式，試圖透過打破數據壟斷，來重塑市場的競爭規則。

對於 Google 而言，這是一個時代的結束，也是一個新挑戰的開始。它必須學會在一個更加開放和公平的環境中競爭，證明自己的價值。對於競爭對手而言，這是一扇期待已久的機會之窗，它們能否抓住時機，崛起成為新的市場力量，值得我們拭目以待。

而對於我們每一個身處數位浪潮中的用戶來說，這項判決的最終意義在於——我們的選擇，將變得前所未有的重要。一個更多元、更創新、更尊重用戶權益的搜尋市場，正在緩緩拉開序幕。而這一切，都始於這項看似折衷，卻影響深遠的歷史性裁決。

【本文由 AI 協助產出】

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此舉延續了美國政府對 Intel 約 10% 的股權投資模式，而 Intel 這筆交易是由川普主導，目的在於鼓勵 Intel 保有對其晶圓代工事業的主控權，這些舉動顯示川普政府正從科技擴展到國防等策略性產業進行政府主導式干預。這對軍工股來說是祝福還是詛咒？今天就來拆解一下從投資角度來看，這場由國會、五角大廈與市場三方共舞的賽局。

世界最大的死亡商人

2005 年尼可拉斯凱吉飾演的軍火之王電影有許多名句，其中一段經典的對白是接近電影結尾，他飾演的角色原型是俄羅斯軍火商維克多布特，專門走私各類武器到世界各地，客戶名單都是非洲軍閥、拉美毒梟、中東聖戰士、恐怖份子等，拿著他賣的衝鋒槍、手榴彈火箭炮進行友誼物理交流，也因為這樣他被國際刑警盯上最終落網，在電影結尾他告訴逮捕他的刑警：世界上最大的軍火商其實就是你老闆，也就是美國總統，他一天賣掉的武器比我賣一整年還要多，只是顧及名聲不能這麼明目張膽。

從 20 年前的電影不難品出，歷任美國總統都是世界最大的死亡商人，時至 2025 年，川普當然也不例外。現在的美國軍火公司有超過七成的訂單都是來自美國政府給的，這讓政府有股權介入的正當性與誘因，在川普目前主導的愛國資本主義下，美國政府開始主動提出要入股關鍵產業，讓這些公司轉型，變成檯面上的五角大廈股。不難看出以前的很多事情川普不想演也不想遮了，最近還提出要把國防部改為戰爭部（Department of War），認為第一次跟第二次世界大戰時叫這個名稱才夠陽剛夠兇悍，才能帶領美國贏得最終勝利，單單只是防禦不夠，還要進攻，這一切就從正名開始。上述這一切近期發生的新聞（正名提議、入股戰爭工業）都顯示，一個更強硬、更強調主動出擊的美國政府正在一步步回歸。

政府入股後的利多與風險

政府來當股東，就不會任由自家公司沒單可做，原本就手握之前的大量合同下，未來各項高價合約如極音速飛彈、金穹系統、太空雷達都可能優先交由洛馬公司主導執行，甚至可能出現「只發給我們有投資的公司」現象，政策壁壘大增，訂單與預算優先級將再上層樓。

更重要的是，政府入股也會讓其他股東信心提振，機構的資金也可能大幅跟進，在財報無太大變化下，LMT 市值因入股傳聞已開始上揚，相關 ETF 如 ITA、XAR 皆同步上漲。若美國政府後續真的進場，將視為政策護城河認證，因為公司信用評等將更加穩定，有利於發債、擴產或併購 AI 防衛與太空科技初創企業，許多國防產業的後起之秀有可能在與洛馬競爭之下直接被收購變成其中的部門或子公司，長線資金可能會開始跟風配置在 LMT 股票。

除此之外，美國政府入股洛克希德馬丁等於是宣告要正面對抗中國國企，眾所周知中國航太科工集團、航空工業等早已是 100% 國營企業，美國的國防裝備目前仍為民營公司提供，在中美全球爭霸的大背景下，美方勢必尋求「半國企」來保持軍武優勢，作為目前的產業領頭羊，LMT 將成為旗艦角色，如果真的入股成功，那波音、雷神等公司也有可能相繼跟上，擁有股權等於檯面上擁有決策話語權，對於美國政府加強控制國防產業力度將顯著提升。目前 LMT 估值本益比約為 20 至 25 倍，遠低於美股中的科技類股。一旦被納入「戰略國營股」，投資人將其視為低波動政策股，類似公用事業股票的概念，其評價模型將重估。

然而政府入股也不全都是好處沒有壞處，因為政府當股東可能干預董事會、高層任命、決策流程，尤其在與外交或軍售有關的議題上，要賣誰，不賣誰，都是政府當家說了算，此舉可能拖慢企業決策效率，與市場節奏脫鉤。不過個人觀點是，就算沒有入股，以洛馬為代表的這幫軍火商在出售武器時也同樣是被美國政府掐好掐滿脖子，試想假如今天 LMT 想把 F-35 戰鬥機賣給台灣，估計川普也不可能點頭，所以只是把檯面下的限制擺到檯面上，還算不上真正的風險。真正應該注意的未來長期風險筆者認為是創新速度。

今天如果有政府兜底，大部分企業會降低競爭意識，講白了就是少了鬥心，反正再爛也有政府養，企業可能變得老氣橫秋缺乏創新衝勁，天天吃老本坐看落日餘輝。美國國防務產業向來仰賴自由創新、技術冒險，一直推陳出新不同的厲害武器領先全球才能持續拿到新訂單保有市場優勢，若政府入股限制資源運用彈性，恐造成創新斷層，洛克希德馬丁如果讓政府入股會不會變這樣，只能交給時間去證明了。另外政府做莊有別於一般投資人，政府股東可能較不在意 EPS 或 ROE，導致部分機構投資者可能擔憂其未來獲利分配政策。

投資上短期而言，如果美國政府真的宣布入股 LMT 將屬於重大利多，股價將受政策催化，短線可能具備 10–15% 的空間。但長期需要觀察政府是否明文化持股比例與決策邊界，還有這個態勢是否擴大至其他軍火商，造成分食效應，另外就是美國財政赤字與連年攀升的軍費預算彈性，如能妥善平衡國安需求與市場治理，洛克希德馬丁將不只是軍火巨獸，更是策略資產的國家級股票，成為國安版的巴菲特股——有業務、有政策、有護城河。

正如洛克希德馬丁公司的標語所說的：「We never forget who we are working for.」或許這個在外的兒子也渴望回到老父親的擁抱（？

結論

在這個去全球化、再國營化的時代，「政府當股東」不再是發展中國家的特權，而是成熟國家對抗風險的主旋律，當民主國家的政府自身就是極致的資本家，那些能跟上這波大勢的企業將不只是贏在營收，更是贏在國運之巔。洛馬也好，波音或諾格也罷，都有可能是那張國家下注的王牌，投資他們的股票，其實也是在豪賭美國下一個五十年國運能否繼續強大興盛下去。

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不過，很多人只知故事的前段，卻沒有注意到故事的另一段，在芒格前腳拒絕這筆交易後，有一個神秘人後手立刻毫不猶豫地大舉投資康伍德公司，這個人叫傑伊普立茲克（Jay Pritzker），是芝加哥大學醫學院信託基金的負責人（一手搞醫學救人，一手買菸草宰人的黑色幽默），然後家族在 2006 年將 Conwood 出售給當時還沒被英美菸草併購的雷諾菸草公司（Reynolds American），以 35 億美元交易額落幕。

而他後面的勢力，叫普立茲克家族。

美國豪門不是只有洛克斐勒

當今提起美國大財閥家族，大家往往第一時間想到洛克斐勒、杜邦、或是甘迺迪等政治與石油相關的名字。然而，有一個低調卻無比影響深遠的家族，掌握著全球頂級酒店資產、建築文化獎項話語權，——他們就是普立茲克家族（Pritzker family）。

普立茲克家族的故事可以追溯到 19 世紀末期的芝加哥，創始人尼古拉斯·普立茲克（Nicholas Pritzker）是一位從烏克蘭移民至美國的律師，靠著法律顧問工作白手起家。但真正讓家族邁入財富快車道的，是他們對投資組合的精準眼光。他們投資了諸如前言提到的故事鼻菸製造、工業產品和不動產業甚至是國際遊輪，後來還成立了 Marmon Group 這樣的多元控股集團，專買被低估的資產後進行整頓再轉賣，靠著這樣的工業翻轉術迅速累積資本。然後在 1970 年代，他們將 Marmon 集團賣給了巴菲特的波克夏，光這一筆交易瞬間又讓整個家族財富躍升了一個級別。

除了上面提到的生意，普立茲克家族還有一個廣為人知的金雞母，那就是凱悅酒店集團（Hyatt Hotels Corporation）。1957 年，前面提到的那位靠菸草狂賺的傑伊普立茲克（Jay Pritzker）以 200 萬美元買下洛杉磯機場旁的「Hyatt House Motel」，從此開啟了酒店帝國之路，一方面為商務旅客提供短暫休息點，另一方面試圖探索旅宿業的新模式。沒想到這個布局成了現代商務型飯店的雛形，隨後凱悅快速擴張，不僅進駐美國主要城市，更在東京、香港、倫敦等全球金融樞紐設立據點。品牌定位強調現代奢華結合在地文化的雙軌策略，細分如 Hyatt Regency（商務）、Andaz（設計風）、Park Hyatt（奢華）等，而且還搞了會員制增加客戶黏著度，目的就是為了在全世界跟萬豪酒店PK，打造差異化住宿體驗。

雖然凱悅於 2009 年上市，美股代號是 H，但普立茲克家族仍透過 TRS Holdings 持有近半股權維持高度掌控權，所以凱悅酒店仍是家族色彩濃厚的企業樣本。根據凱悅酒店 2023 年年報顯示，其年營收超過 60 億美元，EBITDA 突破 11 億美元，顯示獲利體質優良，目前美股市值約 137 億美金，足可見其家族背後雄厚之財力，若是有興趣的投資人不妨加入投資關注名單。

文化影響力與家族矛盾

說到普立茲克家族的影響力，那非屬普立茲克建築獎不可了，普立茲克家族對建築的熱愛，反映於他們於 1979 年設立的普立茲克建築獎（Pritzker Architecture Prize）。此獎項素有「建築界諾貝爾」之稱，拿獎的得主都是一些建築界大神，如貝聿銘（Ieoh Ming Pei）、扎哈・哈蒂（Zaha Hadid）、妹島和世與西澤立衛（SANAA）等，皆對當代空間美學產生深遠影響。透過普立茲克建築獎，普立茲克家族成功將商業資本轉化為文化話語權，打造超越財富的家族傳承，讓外界對其家族的印象不只停留在唯利是圖的資本主義，

然而龐大的財產也引發家族矛盾，表面上，普立茲克家族代表著一個家族企業成功的經典範例，但其內部的裂痕與重組過程卻也堪稱商業世界的經典教材。在三代掌門人傑伊普立茲克過世後，龐大的資產引發繼承糾紛。家族一共 11 位繼承人，針對是否分拆資產與是否繼續由單一控股公司控管出現激烈歧見。2001 年，家族內部協議將在未來 10 年內分拆所有資產，這個決定等同於宣告家族控股帝國的終結。據《紐約時報》報導，家族成員馬修普立茲克曾控告其他成員在資產評價與資訊揭露上不公，認為他在分拆過程中被不當壓低持股價值。最終和解雖未公開細節，但這一事件讓普立茲克家族從低調典範成為八卦媒體關注焦點，果然親兄弟明算帳，再親的親情在龐大財產前都會變質。

儘管經歷裂痕，傑伊的長子湯瑪斯 Thomas Pritzker 隨後主導家族辦公室改革，他成立 The Pritzker Organization（TPO），重新整合家族資產與投資邏輯，並更聚焦於穩定現金流事業與創新產業的結合，例如科技、醫療與永續地產。普立茲克家族的分裂與重整經驗，凸顯即使擁有雄厚財富，也無法保證價值觀與決策的一致。傑伊曾說過：「我建立的不是公司，而是一種平台，讓家人理解彼此的機會。」但歷史證明，掌門人過世後這個原先的一番好意也可能成為繼承人們角力的戰場。

結論

普立茲克家族之所以影響力深遠，正是在於他們從不高調誇耀資產（外界預估家族資產超過 150 億美金），卻總能用最細膩的方式影響社會上層結構。從旅館床單的質地，到博物館建築的曲線，乃至總統背後的金主與商業聯盟，他們在財富管理上的分散布局、在建築文化上的深耕與在品牌治理上的穩定，都讓這個家族不僅僅是億萬富豪，更是社會影響力的實踐者。

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在麻塞諸塞州或新英格蘭地區，一個年輕人怎麼可能不是塞爾提克的終身迷呢？

比爾．奇索姆（Bill Chisholm）

人才濟濟，史詩留名的柏德（Larry Bird）奉獻整個體壇生涯給它。皮爾斯（Paul Pierce）在此與明尼蘇達的賈奈特（Kevin Garnett）、西雅圖的艾倫（Ray Allen）組成三巨頭，奪下 2008 年 NBA 總冠軍。它的天賦、資源、文化及歷史獲得頂級控衛厄文（Kyrie Irving）的青睞，吸引這位 2011 年的選秀狀元離開甫與詹姆斯（LeBron James）傳奇奪冠的克里夫蘭。

這支球隊是波士頓塞爾提克隊。

資料來源：New York Times

幸運四夜草：Bleed Green

資料來源：NBA

塞爾提克是支傳統勁旅。自本世紀以來，該隊僅 4 次未進季後賽（2000 年賽季、2005 年賽季、2006 年賽季及 2013 年賽季）。然而，塞爾提克生不逢時，遇上在體壇享有崇高地位的詹姆斯。塞爾提克和詹姆斯交手 6 次，僅在 2007 年賽季及 2009 年賽季勝出，其餘 4 次均落敗。

落敗的 4 次裡，其中的 2011 年賽季、2016 年賽季及 2017 年賽季均是離總冠軍僅有一尺之遙的分區冠軍決賽。2017 年的分區冠軍決賽最為經典，塞爾提克與詹姆斯廝殺到系列賽最後一場，最終以 79 分比 87 分輸給詹姆斯領軍的騎士隊。

所幸，詹姆斯於隔（2018）年西進洛杉磯湖人，塞爾提克方才少了最大夢魘。2021 年賽季，塞爾提克重返總冠軍賽，與來自舊金山的柯瑞（Stephen Curry）、格林（Draymond Green）及伊古達拉（Andre Iguodala）爭冠，卻鎩羽而歸。去（2024）年 6 月下旬，布朗（Jaylen Brown）與塔圖姆（Jayson Tatum）領軍塞爾提克，以四比一的佳績，擋下厄文與唐西奇（Luka Dončić）率領的達拉斯獨行俠。

睽違十六年，塞爾提克終解冠軍荒，獲得自 2007 年賽季後的首座冠軍。

2007 年賽季，塞爾提克的重心是賈奈特、艾倫及皮爾斯組成的「GAP 三巨頭」，以及剛入體壇甫二年的朗多（Rajon Rondo）。當年塞爾提克的總冠軍賽對手是洛杉磯湖人，那時的湖人主陣容係布萊恩（Kobe Bryant）、蓋索（Pau Gasol）、亞瑞查（Trevor Ariza）及費雪（Derek Fisher）。

除了罹難的布萊恩，陪伴塞爾提克在 2007 年賽季奪冠的隊友與對手均已退休。時光飛逝！

取而代之的係冉冉升起的波士頓雙星：塔圖姆與布朗，後者更在去年獲得總冠軍賽 MVP。

資料來源：NBA

61 億美元的歷史重演：逢低進場、逢高出售

此刻係塞爾提克相對強勢且富有爭冠相的時刻。

場邊的體育迷十分激動，盼望塞爾提克招納更多能輔助塔圖姆與布朗的球員，打造成一支類似十年前的金州勇士，維持在爭冠之路上。當時的勇士在五年內拿到三座冠軍，堪稱王朝。

但是，場內的董事會卻十分冷靜。對於這些投資者而言，二十多年前的歷史又再度重演。

2001 年賽季結束時，塞爾提克創下 14 年最佳紀錄，分別在東區季後賽擊退費城七六人及底特律活塞，並與基德（Jason Kidd）率領的紐澤西籃網爭奪前往總冠軍賽的門票。塞爾提克雖然敗北，但已在該賽季獲得自 1987 年賽季結束後的最佳表現：重回分區冠軍決賽。

於是在 2002 年秋天，擁有塞爾提克隊已十年的老闆加斯頓（Paul Gaston）宣布出售由皮爾斯與渥克（Antoine Walker）率領的這支波士頓勁旅。最終是帕柳卡（Stephen Pagliuca）與格羅斯貝克家族（Grousbecks）組成的資本團買下塞爾提克，價格為 3.6 億美元。二十三載過去，塞爾提克榮獲兩次冠軍（2007 年賽季及 2023 年賽季），所處的波士頓亦是人文薈萃、富含史韻的美東大城市，使得該隊身價水漲船高。

今（2025）年年初，歷史再度重演，格羅斯貝克家族宣布出售塞爾提克。最終由交響科技集團（Symphony Technology Group）首席執行長奇索姆（Bill Chisholm）組織資本團，以總價 61 億美元買下塞爾提克。61 億美元的成交價創下美國體壇紀錄。塞爾提克的投資價值不僅吸引波士頓人，連來自澳門的賭王之子何猷君都興致勃勃地參與奇索姆牽線的資本團，成為塞爾提克的中國股東。

格羅斯貝克家族在 2002 年的進場，到 2025 年的出場，既斬獲兩枚冠軍戒，亦獲得年報酬率近 70 % 的利潤，更認識來自各國的球星與商賈，實為名、利、情均收。（計算公式：〔（61 – 3.6）〕/ 3.6 * 100 /（2025 – 2002）≒ 69.3。）

資料來源：X

資本的世界：運動是門好生意

除了今年的塞爾提克，美西的湖人亦正發生重大股權交易案。倘該股權變更案獲准，塞爾提克近 2,000 億新臺幣的交易案將顯得小巫見大巫，因為湖人交易案預估金額為 100 億美元，總價逾 3,000 億新臺幣。

巴斯家族（The Buss）在 1979 年以 6,750 萬美元買下湖人。四十五年後，巴斯家族擬將湖人以 100 億美元的天價賣給華特（Mark Walter）。華特係投資公司古根海姆合夥人（Guggenheim Partners）執行長，亦係美國職棒洛杉磯道奇隊（Los Angeles Dodgers）、美國女籃洛杉磯火花隊（Los Angeles Sparks）、一級方程式賽車凱迪拉克隊（Cadillac Formula 1 Team）、英超切爾西俱樂部（Chelsea Football Club）及法甲史特拉斯堡競賽會（Racing Club de Strasbourg Alsace）的股東。

倘華特成功收購洛杉磯湖人隊，將成為洛杉磯的體壇資本之王，既控制籃壇的湖人，亦擁有棒壇的道奇。然而，相信未來仍有新球隊會打破今年塞爾提克與湖人的天價交易案。

交易案發生前，全球體壇估值最高的若干隊伍並非上述兩隊：橄欖球方面，達拉斯牛仔隊（Dallas Cowboys）、洛杉磯山羊隊（Los Angeles Rams）、美東的新英格蘭愛國者隊（New England Patriots）與紐約巨人隊（New York Giants）均逾 70 億美元；籃壇的金州勇士（Golden Warriors）與紐約尼克隊（New York Knicks）亦皆超過 70 億美元。

倘這些體育勁旅重新估值，相信將會超越當前價格，打破當前塞爾提克的 61 億美元與湖人的 100 億美元紀錄。畢竟，體壇雖充滿榮耀與運動家精神，但若無資本家的輔助，全世界人民將難以沉浸於歡樂之中。

【參考資料】

• 「Most valuable sports teams worldwide in 2024」，Statista。
• 「Celtics’ sale completed for $360 million」，2002 年 9 月 27 日，ESPN。
• 「Celtics’ Jaylen Brown named 2024 Bill Russell NBA Finals MVP」，2024 年 6 月 19 日，NBA。
• 「Boston Celtics Sold To William Chisholm For $6.1 Billion」，2025 年 3 月 20 日，Forbes。
• 「Celtics sold for $6.1 billion, highest price in North American sports history」，2025 年 3 月 20 日，New York Times。
• 「Buss family to sell Lakers to Mark Walter for $10B valuation」，2025 年 6 月 18 日，ESPN。
• 「巴斯家族讓出湖人大股東，結束體育娛樂複合傳奇」，2025 年 6 月 20 日，中央社。
• 「NBA approves sale of Boston Celtics at record valuation」，2025 年 8 月 14 日，NBA。

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什麼是高資產客戶？

高資產客戶，指的是擁有可觀投資財富的個人或法人。在台灣，想要成為高資產客戶，不僅要符合財力標準，還需通過銀行申請審核，才能享有更多元、量身打造的金融商品與服務。一般來說，高資產客戶需符合兩大條件：

資產淨值達新臺幣一億元以上
具備充分之金融商品專業知識、交易經驗及風險承擔能力

高資產客戶都什麼身份？

那麼，高資產客戶究竟都是哪些人呢？根據統計，這群客戶的人口組成中，有近 69% 來自 55 歲以上的族群，其中企業主占了總體近一半。進一步區分，企業主又可劃分為「創富一代」與「新富世代」：前者是白手起家的創業者，後者則是承接家族資產的富二代、富三代。不同族群之間，對金融商品與服務的需求其實存在差異，也正是銀行在設計專屬方案時的重要考量。

和諧移轉財產過時了？

財富繼承自古以來都是資產管理的核心議題。到了今日，傳承的思維已不僅是「和諧移轉」，更進一步走向「財富永續」──所承載的不只是金錢與資產，還包含精神與社會層面的價值。

對高資產客戶而言，透過節稅與傳承規劃來提升稅務效率，依舊是財富轉移與資產增值的重要目標。但同時，如何透過防火牆機制避免家族產業外流，以及新富世代也很在乎精神層面上培養下一代成為合格的接班人，這類新概念也愈來愈受到重視。

資產管理太難怎麼辦？

高資產客戶擁有龐大的資產規模，如何有效規劃資產用途，自然成為他們最重視的課題。資產配置面向相當多元，從傳統金融商品到另類投資工具皆涵蓋其中，投資範圍也不僅限於台灣，而是放眼全球。近年來，隨著國際局勢震盪加劇，再加上世代傳承自古以來就是財富管理的重要議題，高資產客戶對專業金融機構的依賴度也愈來愈高，不僅希望確保財富穩健，更期待透過專業規劃，實現資產的進一步增長。總結來說，他們最關注的核心目標，包括財富保值、稅務規劃與資產增長，因此對相關金融服務格外重視。

資料來源：2024 臺灣超高資產客群財富洞察報告

國內銀行有提供什麼服務？

由於高資產客戶對資金管理的需求龐大，也逐漸形成一個獨立市場。為了搶攻這塊市場，台灣多家金控、銀行紛紛成立「私人銀行」，提供針對個別客戶的客製化服務，從個人、家族到企業的複雜需求都能涵蓋其中。對這些客戶而言，私人銀行顧問的角色早已不只是單純的理財經理，更是協助規劃長期策略、陪伴高資產客戶傳承的專屬夥伴。

私人銀行在幹嘛？

除了傳統的資產配置與投資建議，私人銀行真正的核心價值，在於能提供一般銀行難以企及的「跨領域整合服務」，協助客戶處理財富傳承與永續發展上的難題。這些服務通常包括：

• 家族傳承與信託規劃
  透過家族信託、遺囑安排等工具，幫助客戶確保資產能按照意願傳承給下一代，同時有效隔離資產，避免因婚姻或債務問題導致財富外流。
• 稅務與法律諮詢
  由於高資產客戶的資產配置往往跨越國界，私人銀行會與專業的律師、會計師合作，提供全面的跨境稅務規劃和法律建議，確保客戶的財富管理符合各國法規，並有效節稅。
• 企業接班人培育
  針對企業主客戶，私人銀行不僅提供財務上的協助，更著眼於企業永續。他們會協助客戶規劃接班人計畫，甚至提供家族治理相關的諮詢服務，確保企業經營權能順利轉移。
• 另類投資機會
  私人銀行能為客戶引薦一般市場難以接觸到的獨特投資標的，例如私募股權、不動產、私募基金、藝術品收藏等，幫助客戶進行多角化資產配置，分散風險並追求超額報酬，這服務也受到新富世代歡迎。

亞洲資產管理中心

台灣近年積極推動成立「亞洲資產管理中心」，策略目標是將台灣打造為能與亞太主要金融市場競爭的資產管理樞紐，並選定高雄設立資產管理專區。這項計畫鎖定的客群，涵蓋金融資產達新台幣一億元以上的高資產客戶，同時也包括本國法人、海外台商資金與外國法人。

園區的核心業務分為兩大方向。其一是財富管理，提供客製化理財、租稅規劃、法律服務及遺產傳承等一站式服務；其二則是資產管理，涵蓋投資策略、資產配置、資產增值回報與風險控管。政府也鼓勵多元資產管理機構進駐，包括私人銀行、家族辦公室，以及國內外資產管理公司，共同推動台灣成為區域級的財富管理中心。

想了解更多有關穩定幣的內容，可以參考股感的這篇文章喔＞＞＞亞洲資產管理中心是什麼？台灣的優勢？亮點與挑戰？

總結

隨著高資產客戶規模日益壯大，加上新富世代的崛起，金融機構在設計客製化服務時，也必須不斷與時俱進。不僅要滿足實質財富的傳承，更需提供兼具加值效果的「軟性服務」，從家族治理到精神傳承，協助客戶實現社會影響力與價值延續，才能真正邁向財富的永續。

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Jetson AGX Thor是什麼？

Jetson AGX Thor 可以說是專為「物理 AI」時代量身打造的開發套件與生產模組。它採用最新的 Blackwell 架構，搭載高達 2070 FP4 TFLOPS 的 AI 運算能力與 128GB 內存，功耗範圍則可依需求在 40W 到 130W 間調整。與前一代 AGX Orin 相比，效能提升超過 7.5 倍，能源效率更提高了 3.5 倍，幾乎是跨世代的升級。

過去，機器人大多只能勝任單一、重複性的工作，但 Jetson AGX Thor 的出現，讓機器人在邊緣端就能直接運行像 NVIDIA Isaac GR00T 這樣的大型基礎模型。這也意味著，它們不僅能執行複雜指令，還能進行生成式推理，甚至在陌生環境中依靠觀察與學習自行調整，就像人類一樣能夠邊做邊學，持續進化。

機器人大腦如何應用？

Jetson AGX Thor 的強大算力與靈活架構，正迅速吸引各行業的領軍企業投入應用，推動機器人邁向更智慧的未來。

1. 人形機器人
   在人形機器人領域，NVIDIA 將其視為「物理 AI」的終極應用。藉由 Jetson AGX Thor 能處理複雜多模態 AI 模型的能力，人形機器人的感知與決策力大幅提升，特別是在物流系統中，它能讓倉儲作業變得更高效、更自動化。
2. 智慧製造與自動化
   亞馬遜機器人將 Jetson AGX Thor 用於其「零接觸製造」計畫，透過數位孿生技術在虛擬環境中訓練機器人，然後再將其部署到真實工廠中 。在台灣，所羅門（Solomon）也將 Jetson AGX Thor 與 NVIDIA 的 Isaac 平台整合，開發出語義驅動的人形機器人模擬系統，並於台北國際自動化工業大展亮相，展示了從缺陷檢測到環境監控等智慧製造應用。
3. 醫療與農業
   在醫療領域，它被用於開發手術輔助機器人。在農業領域，它為智能拖拉機提供動力，以實現更精準的農作管理。

Jetson AGX Thor 合作夥伴有哪些？

依據官方首波公布的 20 家合作夥伴，台灣只有研華（2395）、宜鼎（3048）旗下安提國際與益登（5289)三家企業入列。公布後，也連帶拉高三家公司股價。