智慧型手機之後，下一個主流裝置會是什麼？Meta執行長馬克‧祖克柏（Mark Zuckerberg）最新給出的答案，不只智慧眼鏡。Meta在年度Meta Connect活動上發表全新AI裝置Meta Charm，機身只有Apple（蘋果）AirPods充電盒大小，配備約2吋觸控螢幕與5G連線，可以直接使用旗下AI助理Muse，預計12月假期購物季出貨。記者彭夢竺／編譯

智慧型手機之後，下一個主流裝置會是什麼？Meta執行長馬克‧祖克柏（Mark Zuckerberg）最新給出的答案，不只智慧眼鏡。Meta在年度Meta Connect活動上發表全新AI裝置Meta Charm，機身只有Apple（蘋果）AirPods充電盒大小，配備約2吋觸控螢幕與5G連線，可以直接使用旗下AI助理Muse，預計12月假期購物季出貨。

隨著矽谷科技公司投入數十億美元尋找「後智慧型手機」時代的新硬體型態，Meta也進一步擴大布局。除了Charm之外，Meta也同步發表售價1,299美元的VR眼鏡、無相機版Ray-Ban Meta Audio，並把Muse導入更多智慧眼鏡，希望讓AI成為使用者操作下一代裝置的主要入口。

[caption id="attachment_308245" align="aligncenter" width="1408"] Meta在年度Meta Connect活動上發表全新AI裝置Meta Charm，機身只有AirPods大小。（圖／截取自Meta）[/caption]

鑰匙圈大小 Charm把Muse隨身帶著走

Meta Charm是這次最令人意外的新產品之一。裝置大小約等同AirPods充電盒，配備約2吋觸控螢幕及內建5G連線。祖克柏表示，Meta把完整的Muse體驗，包括即時語音與Avatar系統，都放進一個可以掛在鑰匙圈、隨時拿出來對話的小型裝置中。

Meta目前尚未公布Charm售價，但表示預計今年12月假期購物季出貨。

Charm的出現也反映科技業正在嘗試不同的AI硬體型態。從智慧眼鏡、穿戴式裝置到手持設備，各家公司都希望利用能看、能聽、能回應現實世界的AI助理，改變人們與科技互動的方式。

不過，目前仍沒有任何一種產品型態證明自己可以真正取代智慧型手機。

Muse全面進駐智慧眼鏡 還能操作電腦、購物

Meta也持續把Muse擴展到旗下智慧眼鏡產品。新功能包括電腦操作能力，以及與Walmart（沃爾瑪）、Best Buy（百思買）、Gap等零售商與服務整合。Meta希望Muse成為智慧眼鏡的主要操作介面，未來使用者只要透過語音，就能購物、預約服務及完成不同任務。

Meta過去已經透過與EssilorLuxottica合作的Ray-Ban智慧眼鏡，在AI眼鏡市場取得一定成果，如今則試圖把相同策略進一步延伸至不同類型的AI硬體。

1,299美元VR眼鏡挑戰Vision Pro

除了Charm，Meta還發表Meta VR Glasses，售價1,299美元，預計2027年春季上市，目標是以更接近一般眼鏡的體積，提供過去大型VR頭戴裝置才能實現的功能。

這款裝置重量約100公克，Meta將電池與處理器移到獨立的外接裝置中，降低戴在臉上的重量，使用者可以透過眼球、語音與手勢操作。

Meta希望藉此挑戰Apple Vision Pro等體積更大、價格更高的裝置。

不過，市場研究機構Smart Analytics Group創辦人Linda Sui認為，把重量降低至約100公克確實可能改善使用體驗，但核心使用情境仍與過去VR裝置相似，加上1,299美元的價格，能否真正進入主流市場仍有疑問。

從Charm、智慧眼鏡到更輕量化的VR設備，Meta正在同時押注不同產品型態。科技業已經開始爭奪「後智慧型手機」時代的入口，但最後勝出的究竟是眼鏡、隨身AI裝置，還是其他尚未出現的產品，目前仍沒有答案。

資料來源：路透社

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中國AI產業正進入新一波競爭，從DeepSeek等新創大舉籌資、華為加速補上AI晶片缺口，到開源模型與人形機器人快速發展，背後其實都指向同一個問題：在先進晶片與算力受到限制的情況下，中國如何用有限資源縮小與美國AI產業的差距。記者彭夢竺／編譯

中國AI產業正進入新一波競爭，從DeepSeek等新創大舉籌資、華為加速補上AI晶片缺口，到開源模型與人形機器人快速發展，背後其實都指向同一個問題：在先進晶片與算力受到限制的情況下，中國如何用有限資源縮小與美國AI產業的差距。

根據《路透社》訪問長期追蹤中國科技產業的北京記者Eduardo Baptista與Laurie Chen報導指出，中國AI發展模式與美國存在明顯差異。中國企業一方面需要更多資金投入算力，另一方面則透過開源模型、國產晶片及系統級設計尋找突破口，人形機器人硬體雖然快速進步，但真正決定下一階段競爭力的「具身AI」仍存在差距。

[caption id="attachment_203391" align="aligncenter" width="1184"] DeepSeek（圖／AI生成）[/caption]

AI太燒錢 DeepSeek也開始找外部資金

中國AI公司近期掀起募資潮，最直接的原因就是「算力太貴」。中國AI實驗室逐漸面臨與OpenAI、Anthropic相同的問題：想繼續競爭前沿模型，就必須投入數十億美元購買先進晶片、建設資料中心。

DeepSeek過去一直以不依賴外部資金為特色，主要仰賴創辦人梁文鋒旗下量化避險基金幻方量化支持，但隨著下一代模型需要的算力持續增加，這種模式越來越難維持，DeepSeek也開始積極募資，並準備潛在IPO。

MiniMax、智譜AI、月之暗面等中國AI公司，同樣開始尋求香港上市或出售股份，核心目的之一都是取得更多資金購買算力。

不過，中國AI資金來源並非全部來自政府，而是包括創投、科技巨頭與大型民營企業，以及國家支持或國有基金共同投入。

算力比美國少 反而逼中國AI更「精打細算」

中國AI公司的另一項現實，是能使用的先進算力仍少於OpenAI、Anthropic等美國AI實驗室。這也迫使中國研究團隊更謹慎分配資源，減少大量嘗試，把算力集中在更有機會成功的研究方向。

中國AI資料中心的整體投資規模，也沒有外界想像中龐大。《路透社》分析數千份中國政府AI資料中心文件後發現，OpenAI規劃中的Stargate超大型基礎設施計畫，光是一項計畫的預估成本，就約是中國過去5年所有AI資料中心支出的5倍。

中國的模式反而是把數百個規模較小的AI資料中心分散各地，單一計畫通常耗資數億美元。

NVIDIA受限 華為改從「整個系統」追趕

晶片則是中國AI發展最大的限制之一。NVIDIA（輝達）過去主導中國AI晶片市場，但隨著美國出口管制限制先進晶片輸往中國，也讓華為逐漸成為中國先進AI工作負載的重要供應商。

華為的策略並不是短期內直接追上NVIDIA單顆晶片的效能，而是透過先進封裝與網路設計，把數千顆晶片連接成大型「超級節點」，希望從整體系統層級縮小差距。

不過，中國AI算力能否真正突破限制，仍取決於華為的系統架構能否有效縮小與NVIDIA的差距，以及晶片產量與良率能否提高到足以滿足中國市場需求。

中國開源AI為何這麼強？

相較先進晶片，中國近年在開源AI模型上的進展格外受到關注。Laurie Chen指出，這最初並不是政府要求，而是中國AI公司知道自己落後美國前沿實驗室，因此選擇開放模型權重，讓不同研究團隊可以彼此利用成果，加快整體技術進步。

後來中國政府也開始支持開放權重模型，並將其視為向缺乏自身前沿AI能力的國家提供技術的一種方式。但開源模式也存在現實問題：模型即使廣受歡迎，企業仍可能難以把使用量真正轉換成營收。

人形機器人很會跑跳 真正難的是「大腦」

人形機器人則是另一個中國快速崛起的AI戰場。宇樹科技、優必選等中國企業近年在機器人硬體、平衡能力與動態控制方面快速進步，跑步、跳躍甚至武術表演都已經可以完成。

但真正的瓶頸仍是「具身AI」，也就是讓機器人真正理解實體世界，並自主完成各種不同工作。宇樹科技創辦人王興興就曾表示，如果技術進展順利，具身AI的「ChatGPT時刻」可能在2至3年內到來；如果發展較慢，也可能需要5至10年。

在前沿具身AI模型方面，美國新創目前仍略微領先。真正的競爭關鍵，不再只是機器人能不能跑、跳，而是能否只靠少量資料與訓練，就自主學會不同任務，同時維持足夠高的可靠度。

如果這項軟體突破遲遲沒有出現，目前大量投入人形機器人的企業，也可能面臨商業模式失敗、公司倒閉甚至估值大幅修正。

因此，中國AI快速崛起並不代表所有領域都已追上美國。從算力不足迫使企業提高資源效率，到開源模型加速技術共享，再到華為以系統級架構彌補晶片差距，中國正在形成一套與美國不同的AI發展路線；而下一階段真正決定差距的，仍將是先進算力與具身AI等核心技術能否突破。

資料來源：路透社

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現在找工作越來越難，過去被奉為標準答案的求職技巧，也不一定還有效。外媒《CNBC》訪問多名招募與職涯專家指出，當企業招聘趨於保守、AI又讓大量求職者能快速產出履歷與求職信，求職市場的遊戲規則正在改變，從「海投履歷」到「用AI寫履歷」，都可能反而讓求職者更難脫穎而出。記者彭夢竺／編譯

現在找工作越來越難，過去被奉為標準答案的求職技巧，也不一定還有效。外媒《CNBC》訪問多名招募與職涯專家指出，當企業招聘趨於保守、AI又讓大量求職者能快速產出履歷與求職信，求職市場的遊戲規則正在改變，從「海投履歷」到「用AI寫履歷」，都可能反而讓求職者更難脫穎而出。

ZipRecruiter近期針對超過1,500名求職者調查發現，55％認為目前招聘市場由企業占上風，更有67％感受到壓力，認為自己可能必須接受拿到的第一份工作邀請。

[caption id="attachment_235166" align="aligncenter" width="1200"] 履歷不只是列出工作經歷，更要清楚展現自己的價值，面試才會加分。（圖／123RF）[/caption]

別再讓AI幫你「整份履歷寫完」

AI原本被認為可以讓求職變得更有效率。調查顯示，47％曾使用AI協助求職，其中幫忙撰寫履歷就是常見用途之一。

但當所有人都使用類似Prompt產生履歷，問題也跟著出現。Glassdoor首席經濟學家Daniel Zhao指出，招募人員收到的履歷與申請資料開始變得非常相似，因為求職者使用類似方式讓AI客製化內容，結果反而失去個人特色。

ZipRecruiter職涯專家Sam DeMase因此建議，不要再讓AI直接寫完整履歷，而是自己整理相關經歷、工作成果，再把履歷與職缺說明交給AI比對，找出可能遺漏的技能或經驗。

Zapier招募主管Bonnie Dilber也表示，在大量制式化申請資料中，真正投入心力、看起來像真人撰寫的內容反而更容易被注意。過度「複製貼上」的AI履歷，甚至可能觸發招募人員對求職詐騙的警覺。

求職信可以不寫 除非你真的需要解釋

另一個逐漸失去重要性的求職工具則是Cover Letter（求職信）。Handshake教育與人才長Julia Stiglitz表示，企業對求職信的重視程度已經降低，尤其新創或早期階段公司，甚至可能不再要求提供。

但如果求職者的背景與應徵職務看起來存在明顯落差，簡短的求職信仍有價值。例如原本準備念醫學院的人突然應徵其他產業，就可以利用求職信說明轉換方向的原因，以及原有能力如何轉移到新工作。

重點不是寫得長，而是讓招募主管快速理解「為什麼應該把你放進最值得考慮的候選人」。

「海投履歷」失效 48小時內精準出手

多名招募專家都認為，現在已經不是大量投遞履歷的好時機。與其使用工具一次申請大量職缺，不如先鎖定真正想要的工作、設定職缺通知，並在職缺刊登後48小時內送出客製化履歷，再透過人脈增加被招募人員注意的機會。

DeMase直言，現在求職者必須更像「專家」，而不是什麼職缺都投的「通才」。當AI讓投遞履歷變得越來越容易，求職者是否展現出明確意圖反而更加重要。而且海投履歷也可能加速求職倦怠。美國勞工統計局數據顯示，目前約四分之一求職者已經失業至少6個月。

找工作別只搜「職稱」 改搜自己會的技能

求職策略也可以從「找職稱」改成「找技能」。DeMase建議，除了輸入特定職稱，也可以直接搜尋資料分析、關係建立、團隊領導、文案撰寫等能力，或Figma、Jira、Salesforce等技術技能。

例如搜尋需要「談判能力」的職缺，就可能找到媒體業務、採購專員、客戶經理等不同職位，讓求職者發現原本沒有考慮過、但實際上符合自身能力的工作。

現在不是轉職好時機？專家：先投你有95％把握的工作

在企業招聘意願偏低的市場環境下，專家也認為，目前想大幅轉換跑道或挑戰遠超過自身經驗的工作，難度可能比過去更高。原因在於企業現在有更多具備直接相關經驗的候選人可以選擇，自然較沒有必要冒險錄用需要較長適應時間的人。

Dilber建議，現階段可以優先把求職力氣放在自己「95％至100％符合資格」的職缺，提高每一次申請的成功機會。

不過，這不代表求職者應該等待市場好轉再開始行動。Zhao認為，與其試圖抓準「最好找工作的時間」，不如現在就練習面試、確認自己真正想找的工作並重新建立人脈。

如果想尋找短期機會，DeMase則建議可以注意約聘或臨時職缺，部分企業正在年底以前加快填補這類急迫的人力需求。

資料來源：CNBC

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Anthropic執行長Dario Amodei本月才呼籲全球AI產業放慢新能力推出速度、正視安全風險，如今公司又正式推出新一代AI模型Claude Opus 5.5。Anthropic表示，新模型效能可媲美旗下頂級Fable 5.1，但與前代相比，運行成本降低40％，並進一步強化安全防護。記者彭夢竺／編譯

Anthropic執行長Dario Amodei本月才呼籲全球AI產業放慢新能力推出速度、正視安全風險，如今公司又正式推出新一代AI模型Claude Opus 5.5。Anthropic表示，新模型效能可媲美旗下頂級Fable 5.1，但與前代相比，運行成本降低40％，並進一步強化安全防護。

在軟體開發測試方面，Anthropic更宣稱，Claude Opus 5.5的成績超越競爭對手OpenAI的GPT-5.6 Sol，而運行成本僅約三分之一。在AI模型競爭持續升溫之際，Anthropic也試圖證明，提升模型能力與強化安全並非只能二選一。

[caption id="attachment_204619" align="aligncenter" width="1536"] AI新創Anthropic。（圖／Anthropic官網）[/caption]

效能媲美Fable 5.1 運行成本降40％

Anthropic表示，Claude Opus 5.5在效能上已經可以與旗下頂級模型Fable 5.1相比，但運行成本比前代更低。Claude Opus 5.5定價為每100萬個輸入Token收費4美元，每100萬個輸出Token則為20美元，比Claude Opus 5低20％。

新模型目前已經可以透過Amazon Web Services（亞馬遜雲端服務）、Google Cloud（Google雲端）及Microsoft Azure（微軟Azure）等平台使用。

程式能力超越GPT-5.6 Sol 成本僅約三分之一

程式開發也是Claude Opus 5.5這次主打的能力之一。根據Anthropic公布的測試結果，Claude Opus 5.5在一項軟體開發基準測試中的成績超越OpenAI GPT-5.6 Sol，但運行成本約只有後者的三分之一。

不過，相關效能與成本比較來自Anthropic公布的測試結果，實際表現仍可能依不同工作內容、使用方式與環境而有所差異。

才喊AI該減速 Anthropic強調安全測試

Claude Opus 5.5推出的時間點格外受到關注。Amodei本月稍早才呼籲全球AI產業放慢推出新能力的速度，希望讓AI安全措施有更多時間跟上技術發展。

Anthropic也特別強調，Claude Opus 5.5在正式推出以前，已經交由獨立AI安全研究機構Frontier Design與METR進行外部測試，並加入過去只有旗下最高能力系統才會使用的安全防護措施。

在Anthropic內部安全測試中，Claude Opus 5.5的表現也優於過去系統。

其中一項專門測試模型是否會試圖突破限制邊界的評估顯示，Claude Opus 5.5出現相關行為的可能性，比Claude Opus 5或Mythos 5.1低約85％。

Sonnet、Haiku 5.5也要來了

Anthropic這波模型更新還沒有結束，接下來幾週還將推出Claude Sonnet 5.5與Claude Haiku 5.5，並將Claude Opus 5.5的多項效能、速度與安全改進帶到其他產品線。此外，Anthropic也將擴大相關計畫，讓經過審核的資安與生命科學研究人員取得更廣泛的模型使用權限。

從降低運行成本、強化程式開發能力，到導入更多外部安全測試，Anthropic一方面呼籲AI產業控制前沿能力發展速度，另一方面仍持續推出新模型，也讓「放慢AI」究竟代表停止推出新模型，還是透過更嚴格安全測試控制發展節奏，成為產業持續討論的焦點。

資料來源：路透社

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Meta新推出的個人AI助理Muse主打可以自主寄信、購物、訂旅程，甚至替使用者打電話處理生活瑣事，但部分看似由AI完成的電話，背後可能其實是真人操作。根據外媒《路透社》取得Meta內部貼文顯示，他們近期測試「human concierge（真人禮賓）」功能，讓外部承包人員代替Muse撥打部分電話，引發員工對隱私與敏感資訊外洩的疑慮，目前Meta已暫時撤回這項功能。記者彭夢竺／編譯

Meta新推出的個人AI助理Muse主打可以自主寄信、購物、訂旅程，甚至替使用者打電話處理生活瑣事，但部分看似由AI完成的電話，背後可能其實是真人操作。根據外媒《路透社》取得Meta內部貼文顯示，他們近期測試「human concierge（真人禮賓）」功能，讓外部承包人員代替Muse撥打部分電話，引發員工對隱私與敏感資訊外洩的疑慮，目前Meta已暫時撤回這項功能。

Muse推出後快速受到市場關注，Sensor Tower數據顯示，上線以來下載量已超過250萬次，並在推出後兩週登上美國App下載排行榜冠軍。不過，這次測試也揭露，科技公司要實現「自主AI」承諾，有時仍需要真人在幕後協助。

[caption id="attachment_204557" align="aligncenter" width="1200"] Facebook母公司Meta。（圖／123RF）[/caption]

AI打電話訂餐、詢價 背後可能是真人

Muse的電話功能可以讓使用者要求AI撥打美國商家電話，例如預約剪髮、詢問商品是否有庫存，或向不同業者取得報價。但Meta近期向員工測試另一種做法：當Muse需要打電話時，可以把任務交給受過訓練的真人，由承包人員實際撥打電話並完成任務。

內部資料顯示，Meta上週曾向一半員工開放這項「human agent calls」功能，希望解決部分商家不願意與AI電話互動的問題。有員工就曾嘗試讓Muse打電話給保險公司，但對方一聽到是AI就直接掛斷。

Meta內部測試則顯示，如果改由真人撥打電話，任務成功率可以提高至95％至98％，高於完全由AI撥打的成功率。

一個Bug就可能把敏感資訊交給陌生人

然而，讓真人介入也帶來新的隱私問題。部分Meta員工擔心，使用者原本以為自己把資訊交給AI處理，實際上卻可能有外部承包人員接觸電話內容與敏感資料。

一名員工甚至在內部質疑，這項功能帶來的風險是否值得，因為只要出現一個系統錯誤，就可能把不必要的資訊洩漏給真人客服。另一名員工要求Muse致電網路與有線電視業者協商帳單後，更發現通話逐字稿顯示，負責撥打電話的真人承包人員曾在通話中做出涉及種族歧視的言論。

Meta主管承認疏失 暫時撤回功能

Meta Superintelligence Labs一名副總裁隨後在內部承認，在沒有適當揭露的情況下開始測試真人代打電話「是一次疏失」，並表示公司目前已撤回這項功能。

針對涉及種族歧視言論的承包人員，Meta也表示，該名「真人代理人」未來將不再參與任何Meta專案。

不過，Meta並沒有完全放棄這項構想。

Meta發言人Daniel Roberts表示，這次測試的目的，就是取得回饋並在正式推出以前加入安全與隱私保護措施。公司仍在與商家合作改善潛在的電話功能，只有在準備完成並提供適當資訊揭露後，才會正式推出。

「自主AI」背後仍可能需要真人幫忙

這並不是Meta第一次利用真人協助AI完成任務。約10年前，當公司仍名為Facebook時，就曾在Messenger測試數位助理「M」，當時外界估計，大約70％任務實際上仍由真人完成。

這次Muse測試再次凸顯自主AI面臨的現實問題：即使AI已經可以自行操作工具、完成任務，但當電話另一端的人類不願意與AI互動時，企業仍可能需要真人介入。

問題在於，Meta推出Muse時特別強調安全性，包括為每個AI Agent建立獨立、安全的雲端虛擬機器，並將密碼等敏感資訊另外存放。

因此，當使用者原本認為任務是在受保護的AI環境中完成，背後卻可能突然加入真人承包人員，如何讓使用者清楚知道「現在究竟是AI還是真人在處理我的資料」，也成為Muse正式擴大相關功能以前必須解決的問題。

資料來源：路透社

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AI進入職場後，正在改變的不只是工作效率，連員工「到底在做什麼」都開始不同。Boston Consulting Group（波士頓顧問公司，BCG）最新全球調查發現，47％受訪者表示，現在花在管理、指揮AI上的時間，已經比自己實際執行工作的時間更多；72％更認為，AI已經大幅改變目前職務需要的技能。記者彭夢竺／編譯

AI進入職場後，正在改變的不只是工作效率，連員工「到底在做什麼」都開始不同。Boston Consulting Group（波士頓顧問公司，BCG）最新全球調查發現，47％受訪者表示，現在花在管理、指揮AI上的時間，已經比自己實際執行工作的時間更多；72％更認為，AI已經大幅改變目前職務需要的技能。

BCG指出，企業過去導入AI主要著眼於「幫員工提高個人生產力」，但下一階段的重點將轉向重新設計工作本身。隨著AI Agent進一步接手任務，人類員工未來的角色，也可能越來越像是負責指揮、管理與檢查AI。

[caption id="attachment_251849" align="aligncenter" width="1054"] 上班族、面試、履歷、職涯。 （圖／123RF）[/caption]

近半員工花更多時間「管AI」

BCG第四年度《AI at Work》報告調查全球14個市場、11,749名員工，結果顯示，AI對工作的影響已經從輔助工具逐漸進入工作流程本身。目前72％受訪者表示，AI已經大幅改變自己職務所需要的技能；47％更表示，自己花在管理與指揮AI上的時間，比親自完成工作的時間更多。

第一線白領員工的AI使用率也快速增加。沒有管理職責的一般白領員工中，目前已有74％固定使用AI，使用率較前一年增加23個百分點。印度、中東、巴西與南非等市場的第一線員工AI使用率，更高於全球平均，也領先美國、法國與義大利等多個成熟市場。

AI每週省下一天 但不知道該拿來做什麼

AI確實替不少員工省下大量時間。42％固定使用AI的第一線員工表示，每週至少可以因此省下一個完整工作日。問題是，企業似乎還沒想好這些省下來的時間該如何運用。

高達66％受訪者表示，公司很少或完全沒有提供指引，告訴他們應該如何運用AI省下的時間；超過一半員工也沒有將這些時間轉向更具策略性的工作。

BCG認為，如果企業只讓員工使用AI，卻沒有同步重新設計工作流程，這些效率提升最後可能無法真正轉化為企業價值。

AI讓工作更開心 卻也讓大腦更累

AI對員工工作感受也出現矛盾現象。67％固定使用AI的員工表示，AI提高自己的工作滿意度；但同時也有41％表示，AI增加了工作中的認知負荷。

BCG將這種現象稱為「Joy Paradox（快樂悖論）」：AI一方面讓工作變得更有效率、更有趣，另一方面卻也讓員工必須投入更多心力理解、管理與判斷AI產出的內容。

而且這種「AI蜜月期」可能不會持續太久。BCG指出，員工剛開始使用AI時，可能因為新鮮感與新的思考方式而提高工作樂趣，但如果企業沒有清楚說明AI策略與工作方向，這種正面感受會逐漸消退。

6成員工認為AI Agent未來能做一半工作

AI Agent的快速進展，也正在進一步改變員工角色。目前30％受訪者表示，公司已經將AI Agent整合進工作流程，比前一年的13％增加超過一倍。

同時，61％受訪者認為，未來3年內AI Agent至少可以完成自己一半的工作；在主管與企業領導者中，也有65％認為AI Agent將接手自己至少一半的工作內容。

然而，52％受訪者目前對AI Agent仍只有有限了解，企業在監督與責任歸屬等治理制度上的進度，也仍落後於技術發展。

工具不是關鍵 「工作怎麼改」才決定AI價值

BCG進一步發現，企業能否真正從AI獲得效益，關鍵可能不是換上更強的工具，而是有沒有清楚的AI策略並重新設計工作流程。調查顯示，明確的AI策略可讓可衡量的企業效益提高25個百分點；如果只有更好的AI工具，卻缺乏策略與工作重新設計，提升幅度只有約5個百分點。

在積極重新設計工作流程的企業中，員工看到可衡量企業改善的比例高出24個百分點，每週省下一個完整工作日的比例高出22個百分點，工作滿意度提高的比例也高出20個百分點。

BCG認為，AI職場的下一階段不只是思考「哪些工作會被AI取代」，而是重新定義人類應該負責哪些工作。當越來越多任務交給AI，員工的價值也可能從親自完成工作，逐漸轉向如何指揮AI、判斷結果，以及把AI創造的效率真正轉化成更高價值的工作。

資料來源：BCG

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AI進入職場後，同一家公司的員工可能正快速分成兩群。Gartner最新調查發現，澳洲只有17％員工屬於高度使用AI、且對AI抱持正面態度的「AI Champions（AI高手）」，反觀高達56％屬於使用程度低、態度也較負面的「AI Resisters（AI抗拒者）」。隨著企業加速導入AI，員工之間的生產力與職涯發展差距也可能越拉越大。記者彭夢竺／編譯

AI進入職場後，同一家公司的員工可能正快速分成兩群。Gartner最新調查發現，澳洲只有17％員工屬於高度使用AI、且對AI抱持正面態度的「AI Champions（AI高手）」，反觀高達56％屬於使用程度低、態度也較負面的「AI Resisters（AI抗拒者）」。隨著企業加速導入AI，員工之間的生產力與職涯發展差距也可能越拉越大。

調查顯示，真正高度使用AI的員工不只更容易改善工作流程，被企業視為「高潛力人才」的可能性也明顯提高。這意味AI帶來的影響可能不只是工作效率提升，還可能進一步改變企業如何辨識、培養人才。

[caption id="attachment_251848" align="aligncenter" width="1054"] 上班族、面試、履歷、職涯。 （圖／123RF）[/caption]

高度使用AI 更容易被視為高潛力人才

Gartner於2026年第一季進行Global Talent Monitor Survey，共調查574名澳洲受訪者。結果顯示，目前38％澳洲員工已被要求在工作中使用AI。其中85％可以使用企業提供的AI工具，但值得注意的是，高達86％同時也會使用自己的個人AI工具，希望提高工作效率或完成更複雜的任務。

同時使用企業與個人AI工具的「混合型AI使用者」，回報大幅節省工作時間的可能性是其他員工的2.2倍。不過Gartner也提醒，員工自行使用個人AI工具，同樣可能帶來企業必須管理的風險。

真正拉開差距的則是AI使用程度。高度使用AI的員工，改善工作流程與工作程序的可能性是其他人的6.7倍，被認定為高潛力人才的可能性更達4.6倍。

17％的員工AI高手 56％卻仍抗拒AI

然而，真正能充分運用AI的員工仍只是少數。調查顯示，只有17％員工屬於「AI Champions」，也就是AI使用程度高，而且對AI抱持正面態度；相較之下，高達56％屬於「AI Resisters」，不只AI使用程度低，對AI的態度也較為負面。

Gartner HR分析總監Neal Woolrich指出，許多企業可能高估員工面對AI的準備程度，甚至直接把「推出AI工具」等同於「成功導入AI」，但單純讓員工取得工具，並不足以真正創造效益。

如果企業沒有提供適當支援、技能與明確方向，AI反而可能進一步擴大員工之間的績效差距，而不是讓所有人的工作表現一起提升。

公司給了AI工具 員工還是不知道怎麼用

問題之一，就出在企業雖然積極導入AI，卻沒有同步告訴員工工作將如何改變。調查發現，只有約一半澳洲員工表示，公司對AI使用提供明確指引、培訓或支援；真正表示公司曾清楚說明未來職務將如何改變的員工更少。

此外，AI準確度、員工技能不足及資料隱私，也仍是阻礙員工使用AI的重要因素。

Gartner更發現，影響AI成功導入最重要的因素其實是「員工信心」，而不是單純提供培訓。對未來工作抱持較正面態度的員工，生產力表現也明顯更好。

AI不只改變效率 也改變誰是公司眼中的人才

Woolrich指出，AI不只正在改變工作本身，也開始重新塑造員工體驗與勞動市場結構。如果企業無法讓員工一起跟上AI轉型，不只可能損失生產力，也可能流失人才。

尤其澳洲員工目前對就業市場與職涯前景的信心已經偏弱，當AI持續進入工作流程，員工擔心的不只是「還有哪些工作機會」，也包括自己現在擁有的技能未來是否仍有價值。

Gartner因此建議，企業不能只把AI工具交給員工，而應重新設計工作流程，同時針對AI抗拒者提供更具體的技能培訓與留才措施。

研究顯示，會重新設計工作流程的企業，營收表現超越既定目標的可能性，是沒有重新設計工作流程企業的2倍。

當高度使用AI的員工更容易改善工作流程，也更容易被企業認定為高潛力人才，AI能力與使用態度未來可能逐漸成為企業內部新的職涯分水嶺。對企業而言，真正的挑戰也不再只是「有沒有導入AI」，而是能不能避免只有少數員工跟得上。

資料來源：Gartner

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AI工具快速進入職場，但真正能把AI融入工作流程的人仍是少數。Google與Ipsos最新針對美國勞工進行的「AI Works for America」調查發現，雖然40％員工已經在工作中使用AI，但真正達到「AI Fluent（AI熟練）」程度的員工只有5％，多數人仍停留在偶爾使用AI寫作、學習或腦力激盪的階段。記者彭夢竺／編譯

AI工具快速進入職場，但真正能把AI融入工作流程的人仍是少數。Google與Ipsos最新針對美國勞工進行的「AI Works for America」調查發現，雖然40％員工已經在工作中使用AI，但真正達到「AI Fluent（AI熟練）」程度的員工只有5％，多數人仍停留在偶爾使用AI寫作、學習或腦力激盪的階段。

不過，這5％員工與一般AI使用者之間已經出現明顯差距。高達91％的AI熟練員工認為AI提高自己的生產力，每週使用AI節省時間中位數達8小時，而且回報因使用AI而獲得加薪、升職或提升工作保障的比例，也明顯高於一般AI使用者。

[caption id="attachment_251856" align="aligncenter" width="1054"] 上班族、面試、履歷、職涯。 （圖／123RF）[/caption]

6成員工工作根本沒用AI 真正熟練僅5％

調查顯示，目前只有40％美國員工會在工作中使用AI，代表仍有60％沒有使用。不同工作環境的使用率也有明顯差異，其中教育工作者使用AI的比例最高，達64％；辦公室工作者為52％，大型企業員工則有46％。

目前員工主要將AI運用在寫作、學習及腦力激盪等既有工作上，但即使已經開始使用AI，也只有18％員工非常有信心，認為自己已經充分發揮AI的能力。

Google與Ipsos進一步將員工依AI使用程度區分。其中只有5％員工屬於「AI Fluent」，也就是會利用AI重新設計工作流程，或直接將AI整合進工作流程，而且每週至少在8種不同用途上使用AI。

另外35％則屬於「AI Explorers（AI探索者）」，雖然已經接觸AI，但使用方式比較零散，尚未真正融入日常工作流程。

每週省8小時 AI熟練者生產力差距拉開

真正把AI融入工作流程後，帶來的差異相當明顯。高達91％AI熟練員工表示，AI讓自己的工作生產力提高，相較之下，AI探索者只有52％有相同感受。

節省時間的差距同樣明顯。AI熟練員工每週透過AI節省時間的中位數達8小時，而AI探索者只有3小時，相差5小時。

換算下來，如果以每週40小時工作計算，8小時已相當於一個完整工作日，也顯示真正的AI效益可能不只是「有沒有使用」，而是能否進一步重新設計原本的工作流程。

不只省時間 18％稱因此獲得更高薪資

AI熟練程度與員工回報的職涯效益也出現差距。18％AI熟練員工表示，使用AI讓自己獲得更高薪資，AI探索者只有4％；26％AI熟練員工認為AI改善自己的工作保障，遠高於AI探索者的7％。

另外，12％AI熟練員工表示，AI曾幫助自己獲得升職，AI探索者則只有3％。

不過，這些數字來自員工自行回報使用AI後獲得的職涯結果，調查本身並不能直接證明AI就是造成加薪、升職或工作保障提升的唯一原因。

7成主管招人已經開始看AI技能

企業主管對AI能力的重視程度也正在提高。調查發現，70％主管認為，擁有接受過AI訓練的員工，對企業未來5年的成功相當重要；如果主管自己就是AI使用者，這項比例更提高至82％。

AI能力也已經進入企業招募條件。70％主管表示，在目前就業市場中，AI技能已經是招募人才時的必要條件或偏好條件；在本身會使用AI的主管中，比例同樣提高至82％。

65％員工想學AI 但只有14％公司提供訓練

然而，企業對AI人才的期待與實際提供的資源之間，仍存在明顯落差。高達65％員工對接受正式的職場AI訓練具有一定程度興趣，但只有14％員工表示，公司過去12個月曾提供AI相關培訓。

工具與使用規範同樣不足。只有27％員工表示公司有提供AI工具，37％則表示公司有提供工作中如何使用AI的相關指引。

但當企業同時提供AI工具與明確使用指引時，員工成為AI使用者的可能性會提高至2.5倍，成為AI熟練者的可能性更提高至4.5倍。

因此，這份調查反映的職場AI落差，可能已經不只是「員工會不會用ChatGPT」這類工具，而是能否進一步把AI整合進工作流程。當企業開始把AI能力列入招募條件，真正能重新設計工作方式的員工卻只有5％，如何提供工具、訓練與明確使用規範，也將成為企業能否縮小AI技能落差的重要關鍵。

資料來源：ipsos

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SoftBank Group（軟銀集團）持續為投資OpenAI籌措資金。根據最新條款書，軟銀啟動超過100億美元規模的債券發行，包括100億美元及10億歐元的優先無擔保債券，募集資金主要將用於支付對OpenAI的後續投資。記者彭夢竺／編譯

SoftBank Group（軟銀集團）持續為投資OpenAI籌措資金。根據最新條款書，軟銀啟動超過100億美元規模的債券發行，包括100億美元及10億歐元的優先無擔保債券，募集資金主要將用於支付對OpenAI的後續投資。

其中，軟銀預計支付100億美元，作為追加投資OpenAI的第三筆款項，交易預計於10月1日完成。除了OpenAI投資之外，此次債券募集的部分資金也將用於一般企業用途。

[caption id="attachment_155702" align="aligncenter" width="1200"] SoftBank Group（軟銀集團）持續為投資OpenAI籌措資金。（圖／123RF）[/caption]

100億美元＋10億歐元 軟銀大舉發債

根據條款書，軟銀此次發行的美元計價債券分為3年半、5年半及7年半3種期限；歐元計價債券則分為4年期與6年期。此次債券預計於9月24日完成定價，並在9月29日交割。

軟銀目前尚未針對此次發債回應，由於消息公布時正值日本假日，因此未能立即取得公司評論。

100億美元將投入OpenAI 取代原本過橋貸款

軟銀先前為了支應OpenAI投資，已經取得一筆100億美元的過橋貸款額度。不過，根據最新條款書，此次發行債券後，將取代原本的過橋貸款安排，換句話說，軟銀先透過短期融資確保OpenAI投資資金，再藉由發行期限更長的債券重新安排相關資金來源。

此次募集資金的主要用途之一，就是支付軟銀追加投資OpenAI的第三筆100億美元款項，預計10月1日完成。

花旗、摩根大通擔任主要簿記管理人

條款書顯示，此次債券發行由Citigroup（花旗集團）與JPMorgan（摩根大通）擔任主要簿記管理人。

從先取得100億美元過橋貸款，到如今再發行100億美元與10億歐元債券，軟銀正透過大規模融資支應對OpenAI的後續投資，也顯示OpenAI持續成為軟銀AI布局中的重要投資標的。

資料來源：路透社

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ASUS（華碩）正準備為旗下AM5主機板推出新一波BIOS更新，進一步針對採用CXMT（長鑫存儲）晶片的DDR5記憶體進行最佳化，透過低延遲調校改善記憶體效能。目前部分600、800系列主機板已經釋出Beta版本，後續預計擴大支援更多產品。記者彭夢竺／編譯

ASUS（華碩）正準備為旗下AM5主機板推出新一波BIOS更新，進一步針對採用CXMT（長鑫存儲）晶片的DDR5記憶體進行最佳化，透過低延遲調校改善記憶體效能。目前部分600、800系列主機板已經釋出Beta版本，後續預計擴大支援更多產品。

事實上，包括華碩在內的多家主機板廠商早已開始支援長鑫存儲DDR5記憶體，部分主流主機板搭配相關記憶體後甚至創下新的超頻紀錄。隨著長鑫存儲DDR5逐漸展現更高效能潛力，華碩最新BIOS則進一步把重點放在降低記憶體延遲。

[caption id="attachment_301351" align="aligncenter" width="784"] ASUS（華碩）。（圖／截取自華碩官網）[/caption]

X870、B850等主機板率先獲得Beta BIOS

目前新Beta BIOS已經出現在多款600及800系列AM5主機板，包括X870、B850、X670與B650等型號，未來預計透過後續版本進一步擴大支援範圍。這批BIOS採用AMD AGESA ComboAM5 PI 1.3.0.1d，除了基本相容性改善之外，也進一步針對長鑫存儲DDR5記憶體進行效能調校。

華碩今年7月推出的BIOS更新，就已經針對採用長鑫存儲晶片的記憶體強化效能與系統穩定性；最新版本則將重點進一步放在「低延遲」最佳化。

主攻低延遲 記憶體時序可望進一步調整

華碩目前尚未公布更新後的實際效能數據，因此究竟能降低多少記憶體延遲、帶來多少效能提升，目前仍無法確定。不過，最新最佳化預計將針對採用長鑫存儲晶片的DDR5記憶體，調整記憶體訓練以及次級時序，藉此進一步壓低延遲。

這也意味新BIOS的重點並非單純讓AM5平台「可以使用」長鑫存儲DDR5，而是在既有相容性基礎上，進一步挖掘記憶體效能。

CXMT DDR5曾衝上9000 MT/s

長鑫存儲DDR5近期在AM5平台上的效能表現也持續受到關注。先前採用長鑫存儲晶片的DDR5記憶體，已經在AMD X870E平台達到9000 MT/s，包括華碩、MSI（微星）等主機板廠商也展示相關記憶體在AM5平台突破8000 MT/s的能力。

隨著主機板廠商陸續針對長鑫存儲DDR5進行BIOS最佳化，除了追求更高記憶體速度之外，如何進一步降低延遲、改善實際效能，也開始成為下一階段調校重點。

目前華碩已針對部分主機板提供Beta BIOS，使用者可依照自己的主機板型號取得相對應版本。不過，由於仍屬Beta階段，加上華碩尚未公布具體效能數據，實際能為長鑫存儲DDR5帶來多少效能提升，仍有待後續正式版本與測試結果確認。

資料來源：wccftech

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