隨著生成式AI快速進入企業，科技人才需要具備的能力也正在大幅改變。由思科（Cisco）領導、集結Google、微軟（Microsoft）、IBM、英特爾（Intel）、Indeed等企業成立的AI Workforce Consortium發布最新研究指出，分析的資訊與通訊科技（ICT）職務中，已有78%納入AI相關技能，顯示AI能力正從過去的求職加分項，逐漸轉變成科技人才的基本能力。記者彭夢竺／編譯

隨著生成式AI快速進入企業，科技人才需要具備的能力也正在大幅改變。由思科（Cisco）領導、集結Google、微軟（Microsoft）、IBM、英特爾（Intel）、Indeed等企業成立的AI Workforce Consortium發布最新研究指出，分析的資訊與通訊科技（ICT）職務中，已有78%納入AI相關技能，顯示AI能力正從過去的求職加分項，逐漸轉變成科技人才的基本能力。

AI Workforce Consortium發布《ICT in Motion: The Next Wave of AI Integration》，分析來自Cornerstone及Indeed的職缺資料，範圍涵蓋加拿大、法國、德國、義大利、日本、英國及美國等G7國家，共檢視50種ICT及專業支援職務，觀察AI如何改變職缺成長及企業所需技能。

[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]

10大成長職缺有7個與AI有關

研究發現，AI已經不是少數專業工程師才需要具備的能力，在分析的職務中，高達78%已經包含AI技能需求。

進一步觀察職缺成長速度，成長最快的10種ICT職務中，就有7種與AI有關，包括AI／機器學習工程師（AI/ML Engineer）、AI風險與治理專家（AI Risk & Governance Specialist），以及自然語言處理工程師（NLP Engineer）等。

這也反映企業導入AI後，需要的人才已經不只是負責開發模型的工程師。隨著AI進一步進入企業營運、產品及決策流程，如何管理AI帶來的風險、確保系統符合規範，同樣成為企業需要補足的專業能力。

AI安全需求暴增298% 多代理系統人才變搶手

值得注意的是，隨著AI應用從單純的聊天機器人逐漸走向能自主執行任務的AI Agent，企業需要的AI能力也越來越專業。報告指出，AI安全（AI Security）相關技能需求大增298%，基礎模型調適（Foundation Model Adaptation）增加267%，負責任AI（Responsible AI）增加256%，多代理系統（Multi-Agent Systems）需求則增加245%。

此外，AI治理技能需求增加150%，AI倫理也成長125%，顯示企業在追求AI應用速度的同時，也開始重視安全、法律、倫理及治理問題。

不過，目前相關人才仍存在明顯缺口。研究點名生成式AI、大型語言模型、提示工程、AI倫理及AI安全等領域，都面臨關鍵技能不足的問題。

不只會AI就夠了 溝通、領導能力反而更重要

科技技能快速變化之際，「人的能力」並沒有因此失去重要性。研究發現，企業除了積極尋找AI技術人才，溝通、協作及領導能力等人際技能的重要性也持續提高。原因在於，當AI真正進入企業工作流程後，員工不只需要知道如何操作技術，還必須懂得與不同部門合作、判斷AI輸出的結果，並確保技術被安全且負責任地使用。

Cisco人力、政策暨企業使命長Francine Katsoudas表示，AI技能確實正在開啟新的工作機會，但真正能塑造未來職場的，將是技術專業與協作、領導等人類能力的結合。

Cornerstone執行長Himanshu Palsule也指出，AI技術職務需求快速增加的同時，企業對人類技能的需求同樣提高，因此企業除了招募人才，也必須培養員工面對變化所需要的敏捷性及適應能力。

AI人才集中科技城市 矽谷職缺暴增156%

不同地區的AI人才需求也正在快速增加。報告指出，美國矽谷AI職缺成長156%，在主要科技聚落中居於領先位置，倫敦及多倫多同樣持續成為全球重要AI人才中心；另一方面，曼徹斯特、里昂及溫哥華等城市的AI職缺成長也超過70％，逐漸形成新興AI人才聚落。

面對AI技能需求快速增加，AI Workforce Consortium成員也承諾，未來10年將在全球協助9,500萬人提升技能或重新培訓，並推出超過200門課程及AI技能指南等資源。

從研究結果來看，AI正在重新定義科技人才市場。對求職者而言，未來競爭力可能不再只是會不會使用AI，而是能否具備更進階的AI專業，同時保有溝通、協作、判斷及領導等能力。當AI逐漸成為科技工作的基本工具，能否把技術能力與人類技能結合，可能才是真正拉開人才差距的關鍵。

資料來源：Cisco

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美股主要指數週二（25）收高，科技股在前一交易日遭到賣壓後反彈，市場同時等待輝達公布最新財報。油價與美債殖利率回落，也讓投資人情緒稍微緩和。記者黃仁杰／編譯

美股主要指數週二（25）收高，科技股在前一交易日遭到賣壓後反彈，市場同時等待輝達公布最新財報。油價與美債殖利率回落，也讓投資人情緒稍微緩和。

[caption id="attachment_267039" align="aligncenter" width="1672"] 美股主要指數週二（25）收高，科技股在前一交易日遭到賣壓後反彈，市場同時等待輝達公布最新財報。（圖／AI生成）[/caption]

近期全球債市遭遇賣壓，殖利率攀升並對股市形成壓力。週二長天期美債殖利率回落，一方面受到油價跌至一週低點影響，另一方面市場仍在評估美國財政部長Scott Bessent擴大美債回購計畫的影響。

美銀私人銀行及Merrill市場策略主管Joe Quinlan表示，目前市場同時受到債市、地緣政治與油價等多項因素拉扯，但對未來12至18個月美國經濟展望仍相對正面，因此對市場也維持樂觀看法。

輝達財報成AI行情下一場考驗

市場焦點將轉向輝達週三（26）公布的財報，這也將成為近期由企業獲利推動股市上漲行情的重要考驗。

若輝達透露成長開始放緩，可能重新引發市場對科技股估值過高，以及AI熱潮究竟還能維持多久的疑慮。

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Siebert Financial投資長Mark Malek指出，當一家公司已經成為整波投資熱潮的核心時，單純達成市場預期已經不足以成為股價催化劑，而是變成基本要求。

市場近期也愈來愈關注AI資本支出是否具備週期性，以及大型雲端業者究竟如何為龐大的AI基礎建設投資籌措資金。

週二道瓊工業指數上漲160.24點，漲幅0.30%，收在53,577.40點；標普500指數上漲24.38點、漲0.32%，收7,677.24點；那斯達克綜合指數則上漲171.11點、漲0.66%，收26,151.30點。

科技股回神 AMD大漲4.9%

大型科技股多數收高，其中輝達上漲2.2%，Meta接近上漲2%。

美光上漲2.5%，費城半導體指數則上漲1.4%，部分收復週一2.7%的跌幅。

AMD在Raymond James調高股票評級後大漲4.9%。

生技公司Moderna則勁揚14%，主要受到Barclays調高目標價帶動。此前Moderna與Merck才公布雙方共同開發的皮膚癌疫苗後期試驗結果。

另一方面，Dick's Sporting Goods在下調全年財測後暴跌30.7%，Nike股價也同步走低。

Target則下跌3.8%。公司因一款萬聖節服裝被批評讓人聯想到「blackface」而道歉並下架產品，再度引發市場對品牌管理失誤的擔憂。

PCE、Fed政策成下一波市場焦點

市場接下來也將關注週三公布的個人消費支出（PCE）物價數據，以進一步判斷美國通膨壓力。

本月消費者物價數據大致符合預期，降低市場對聯準會即將升息的押注。

不過，週二公布的調查顯示，美國8月消費者信心降至7個月低點。

根據LSEG數據，目前貨幣市場仍預期聯準會年底前可能升息一次，幅度為1碼，也就是25個基點。

投資人也將關注聯準會主席Kevin Warsh週五在懷俄明州Jackson Hole發表的談話，以尋找更多貨幣政策方向線索。

整體市場廣度方面，紐約證交所上漲家數與下跌家數比例約為1.71比1，那斯達克則約為1.76比1。

標普500當天出現11檔52週新高、4檔新低；那斯達克則有105檔創新高、85檔創新低。

美國交易所當天成交量約143.2億股，低於過去20個交易日完整交易時段平均的164億股。

來源：路透社

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AI搜尋新創Perplexity身價持續攀升！根據外媒《The Information》引述知情人士消息指出，NVIDIA正在洽談投資Perplexity，預計參與新一輪股權融資，這筆交易可能讓Perplexity估值突破300億美元（約新台幣9,500億元），較一年前的估值大幅增加超過50%。記者彭夢竺／編譯

AI搜尋新創Perplexity身價持續攀升！根據外媒《The Information》引述知情人士消息指出，NVIDIA正在洽談投資Perplexity，預計參與新一輪股權融資，這筆交易可能讓Perplexity估值突破300億美元（約新台幣9,500億元），較一年前的估值大幅增加超過50%。

目前雙方仍處於洽談階段，Perplexity拒絕針對相關報導發表評論，NVIDIA則尚未回應。

Perplexity近年憑藉AI搜尋服務快速崛起，並獲得多位重量級投資人支持。《The Information》去年9月就曾報導，Perplexity當時已完成一筆估值達200億美元的融資，如今若新一輪融資順利以超過300億美元估值完成，短短約一年時間，公司估值將再增加超過五成。

[caption id="attachment_164750" align="aligncenter" width="1200"] 消息指出，NVIDIA正在洽談投資Perplexity，預計參與新一輪股權融資。（圖／取自Perplexity官網）[/caption]

年化營收突破7.5億美元 年初還不到2.5億

支撐Perplexity估值快速上升的其中一項因素，就是營收明顯成長。報導指出，Perplexity目前年化營收已突破7.5億美元，相較今年初還不到2.5億美元，成長至超過3倍。

其中，部分成長動能來自Perplexity Computer。這是一項以雲端為基礎的AI代理服務，主要鎖定專業工作者，可以協助使用者自動執行電腦上的工作任務。

隨著生成式AI競爭從聊天機器人、搜尋逐漸延伸至代理式AI（Agentic AI），各家業者也積極開發能夠代替使用者完成多步驟任務的AI代理。

Perplexity Computer帶來的營收成長，也讓AI代理逐漸成為Perplexity搜尋服務之外的另一項業務動能。

Perplexity簽下7.5億美元Azure協議

隨著使用量及AI運算需求擴大，Perplexity也持續增加雲端基礎設施投入。根據《彭博社》先前報導，Perplexity今年已與微軟（Microsoft）簽署一項價值7.5億美元的協議，將使用微軟Azure雲端服務。

另一方面，NVIDIA近年除了是全球AI晶片的重要供應商，也持續透過投資方式擴大AI生態系布局。Perplexity現有投資人陣容除了NVIDIA之外，還包括亞馬遜（Amazon）創辦人貝佐斯（Jeff Bezos）及日本軟銀集團（SoftBank Group）。

Perplexity更已開始規劃進入資本市場。執行長斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）今年6月接受《CNBC》訪問時表示，無論Anthropic及OpenAI上市後的市場表現如何，Perplexity仍計畫在2028年進行首次公開募股（IPO）。

若此次新一輪融資順利完成，Perplexity估值將從去年約200億美元進一步突破300億美元，加上年化營收在今年快速攀升，也反映在AI搜尋及代理式AI競爭升溫之際，資金仍持續湧向具備高成長潛力的AI新創公司。

資料來源：路透社

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輝達（NVIDIA）公布Vera Rubin平台最新Agentic AI實測結果，顯示在代理式AI推論工作負載下，Vera Rubin NVL72的吞吐量大幅超越Grace Blackwell NVL72，同時進一步降低Token運算成本，鎖定未來大規模AI Agent部署需求。記者黃仁杰／編譯

輝達（NVIDIA）公布Vera Rubin平台最新AI代理實測結果，顯示在代理式AI推論工作負載下，Vera Rubin NVL72的吞吐量大幅超越Grace Blackwell NVL72，同時進一步降低Token運算成本，鎖定未來大規模AI代理工具部署需求。

[caption id="attachment_265967" align="aligncenter" width="1921"] 在代理式AI推論工作負載下，Vera Rubin NVL72的吞吐量大幅超越Grace Blackwell NVL72，同時進一步降低Token運算成本。（圖／輝達提供）[/caption]

此次測試由輝達使用真實的Agentic Coding工作流程進行，採用SemiAnalysis AgentX基準測試，評估Vera Rubin等AI基礎設施執行代理式程式設計推論的表現，測試模型包括Kimi K3、MiniMax M3、GLM5.3、Qwen3.5及DeepSeek V4 Pro。

Blackwell每MW吞吐量最高較Hopper提升80倍

在Blackwell平台方面，GB300 NVL72「Grace Blackwell」伺服器執行DeepSeek V4 Pro 1.6T時，每MW功率可提供的吞吐量，是H200 NVL8「Hopper」方案的15倍。

輝達表示，這代表在相同電力預算下，Blackwell能維持更高且反應更快的AI代理推論吞吐量。

成本方面，Blackwell每百萬Token的成本則比前一代降低10倍，使AI營運商能在相同電力與基礎設施預算下部署更多AI Agent，或以更低營運成本提供相同運算能力。

當模型規模進一步放大至Kimi K3 2.8T時，Blackwell相較Hopper的每MW吞吐量甚至提升80倍，同時能維持每位使用者每秒215個Token的互動速度。

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Vera Rubin吞吐量再比Blackwell高30倍

進入Vera Rubin世代後，效能差距進一步拉大。

根據輝達測試，Vera Rubin NVL72在DeepSeek V4 Pro 1.6T工作負載下，吞吐量較Grace Blackwell NVL72提高30倍。

在互動效能方面，Vera Rubin約可維持每位使用者每秒160個Token，最高更可達約280 TPS；相比之下，Blackwell峰值低於每位使用者每秒180個Token。

每百萬Token成本最高降低35倍

除了吞吐量之外，Vera Rubin在Agentic Coding工作負載中的Token成本也大幅下降。

輝達指出，Vera Rubin NVL72每百萬Token成本相較Blackwell最高可降低35倍，使單一系統能夠長時間、大規模同時運行多個AI代理工具。

搭配NVIDIA DSX MaxLPS技術後，系統還能在GPU、機櫃及不同工作負載之間管理電力配置。

輝達表示，透過這套電力管理機制，AI工廠在相同1MW電力預算下，最多可以配置多40%的GPU。

目前測試還沒算進Vera CPU

值得注意的是，這次測試尚未計入Vera CPU在Tool Calling等工作負載中的效能，只聚焦Vera Rubin晶片本身，而非完整的「Extreme Codesign」7晶片平台。

因此，隨著更多完整Vera Rubin系統正式部署，輝達預期AI代理與推論效能仍有進一步提升空間。

目前輝達旗下新一代AI產品已陸續進入生產，包括Vera CPU、Rubin GPU、Vera Rubin伺服器、Groq 3 LPX推論晶片，以及相關網路產品。

來源：wccftech

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如果說過去幾年全球科技巨頭不斷試圖灌輸大眾的一句話，就是AI將非常、非常快速地改變我們生活中的幾乎一切，但面對支撐AI熱潮的資料中心引發廣泛且激烈的民眾反彈、客戶承擔的高昂成本以及其他障礙，OpenAI執行長Sam Altman如今開始修正這套說法。他承認，自己和其他堅定相信AI發展的人，對未來的預測可能過於樂觀。記者許若茵／編譯

如果說過去幾年全球科技巨頭不斷試圖灌輸大眾的一句話，就是AI將非常、非常快速地改變我們生活中的幾乎一切，但面對支撐AI熱潮的資料中心引發廣泛且激烈的民眾反彈、客戶承擔的高昂成本以及其他障礙，OpenAI執行長Sam Altman如今開始修正這套說法。他承認，自己和其他堅定相信AI發展的人，對未來的預測可能過於樂觀。

[caption id="attachment_204468" align="aligncenter" width="797"] OpenAI執行長Sam Altman如今開始修正這套說法。他承認，自己和其他堅定相信AI發展的人，對未來的預測可能過於樂觀。（圖／OpenAI）[/caption]

在Altman看來，絕大多數人已經深深融入現有的科技使用習慣，即使AI原生平台例如OpenAI的Codex看起來能力再強大，或者企業投入再多行銷資金，也很難讓人們迅速轉向這些平台。

「我認為有幾件事我錯了。」Altman週日接受Podcast主持人David Senra訪問時表示，其中一點就是「經濟體系本身存在非常強大的慣性。人們持續做著相同的事情……他們向同一家公司購買產品，也持續希望以相同方式使用工具。我認為這在許多方面其實是件好事，這會讓眼前這場重大轉型更加平順，也更加緩慢，我對此感到感激。但我認為，這意味著我們所有人對時間表的期待都過於積極……」

Altman表示，改變人們的行為「比科技狂熱者所認為的困難得多」。他將AI的普及比喻為Netflix成立初期，人們仍然持續前往Blockbuster租借影片的情況。當時Netflix仍只是透過郵寄方式提供DVD，尚未轉型成為串流服務。

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不過，即使如此，Altman的說法仍可視為一種隱性的推銷。去年夏天，他曾在一篇名為「The Gentle Singularity」的部落格文章中主張，「超級智慧」這個當時在矽谷仍相對新鮮的流行詞，將以緩慢的方式出現，讓人類能夠逐步適應它對個人生活及整體社會帶來的變化。如今對許多人而言既可怕又陌生的事物，隨著時間推移，最終將變得稀鬆平常。

人類是習慣的動物，大多數人不會在一夜之間放棄已經使用多年的工具，轉而採用AI代理。然而，使用習慣和經濟慣性並不是AI企業目前面臨的唯一重大障礙。這些企業也正陷入聲譽危機，許多人透過網路及公開場合積極抗議資料中心的擴張及其生態影響、AI驅動的監控，以及部分人認為可能導致新一輪財富差距的現象，而這種差距甚至可能比目前社會存在的差距更加嚴重。

此外，還有非常嚴重的網路安全疑慮。包括OpenAI兩款模型在內，多個前沿AI模型在內部測試期間失控並入侵第三方組織，引發外界對這項技術安全性以及若落入錯誤人手可能帶來風險的新一輪討論。OpenAI表示，將放慢其中一款名為Astra的新模型開發速度，轉而專注建立更完善的網路安全測試機制，防止類似的駭客事件再次發生。

Altman在與Senra的對談中也承認，科技產業至今仍未成功讓一般大眾真正認同其所描繪的未來願景，也就是每個人都能由超級智慧、更重要的是安全的AI代理協助生活。

「作為一個領域，我們並沒有很好地向人們解釋其中有哪些好處，以及如何降低可能帶來的負面影響。」Altman在訪談中表示。

資料來源：gizmodo

這篇文章 全民普及AI「比預期更慢」 Sam Altman改口認錯：過於樂觀 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

輝達（NVIDIA）昨（24）日宣布，Groq 3 LPX機櫃已進入全面量產，這也是公司去（2025）年以200億美元收購Groq相關資產後，首度將其技術正式商業化。記者黃仁杰／編譯

輝達（NVIDIA）昨（24）日宣布，Groq 3 LPX機櫃已進入全面量產，這也是公司去（2025）年以200億美元收購Groq相關資產後，首度將其技術正式商業化。

[caption id="attachment_265944" align="aligncenter" width="1672"] 輝達（NVIDIA）昨（24）日宣布，Groq 3 LPX機櫃已進入全面量產。（圖／AI生成）[/caption]

輝達資深總監Dion Harris表示，Groq 3 LPX將與Vera CPU及Rubin GPU一同部署在新型雲端業者Nebius的資料中心，預計今年稍晚正式上線。

輝達快速把Groq晶片導入量產，也反映低延遲AI推論的重要性持續提高。這類晶片主要用來縮短AI Agent產生回應的等待時間，尤其在程式碼生成等需要即時互動的應用中更為重要。

Harris表示，對提供AI Token服務的業者而言，更低的延遲也能讓雲端服務商推出價格更高的進階服務方案，滿足對反應速度要求更高的客戶。

200億美元收購後快速商業化

輝達去年12月以200億美元收購AI晶片新創Groq的部分資產，是公司歷來規模最大的收購案。

Groq架構的一大特色，是直接在晶片裸晶上整合500MB高速SRAM，希望降低資料必須頻繁往返外部記憶體造成的瓶頸。

Groq晶片由三星電子負責製造，輝達GPU則主要由台積電生產。

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輝達此次推出的Groq 3 LPX機櫃，單一機櫃內整合256顆Groq 3晶片。根據Artificial Analysis測試數據，Groq 3 LPX每秒可輸出3,400個Token。

低延遲推論成新戰場 AMD、Cerebras也搶進

低延遲AI推論市場競爭也正快速升溫。

AMD今年稍早宣布，將把自家機櫃級系統與Cerebras晶片整合，同樣鎖定低延遲推論市場。

OpenAI近期公布的Ultrafast模式則宣稱可達每秒750個Token，並由Cerebras技術驅動。

不過，這類低延遲晶片並不是要取代GPU。

GPU仍是目前AI運算的主要核心，可以同時處理模型訓練與推論，也能因應不同模型與新技術；Groq這類晶片則主要鎖定推論流程中的「Decode」階段，也就是模型逐步生成Token的過程。

Harris表示，重點並不是取代GPU，而是「針對工作負載的不同部分，使用合適價格、合適的處理器」。

Groq與Vera Rubin分工 黃仁勳：程式碼工作負載四分之一交給Groq

輝達目前也正在加快Vera Rubin系統出貨，該平台今年稍早已進入生產。

今年3月發表Vera Rubin與Groq 3 LPX時，執行長黃仁勳曾預估，從目前Blackwell世代到新一代Vera Rubin系統，累計銷售額至2027年可達1兆美元。

黃仁勳當時也表示，未來針對程式碼相關AI應用，會把資料中心約四分之一的空間配置給Groq晶片。

他當時表示：「其餘的資料中心則全部都是Vera Rubin。」

輝達預計本週三（26）公布最新財報。

來源：CNBC

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中國電商與雲端運算巨頭阿里巴巴週日啟動一筆規模800億港元、約102億美元的配股計畫，所募資金將全數投入AI相關發展。記者黃仁杰／編譯

中國電商與雲端運算巨頭阿里巴巴週日啟動一筆規模800億港元、約102億美元的配股計畫，所募資金將全數投入AI相關發展。

[caption id="attachment_265937" align="aligncenter" width="1658"] 中國電商與雲端運算巨頭阿里巴巴週日啟動一筆規模800億港元、約102億美元的配股計畫。（圖／AI生成）[/caption]

如果交易完成，將成為香港上市公司史上規模最大的增發新股（primary follow-on offering），同時也將是今年全球第三大增發案，僅次於Alphabet與Intel。

阿里巴巴表示，此次配股所得淨額將100%投入公司的「全端（full stack）」AI能力，包括晶片、基礎設施，以及AI模型的開發與部署。

擬出售7.1億股 配股價較市價折讓3.6%

根據路透取得的交易條款，阿里巴巴計畫出售7.1億股普通股，每股價格112.70港元，較最近一次收盤價折讓3.6%。

不過，阿里巴巴在此次102億美元配股公告中，並未進一步說明資金將如何分配至不同AI投資項目。

公司除監管公告外，也未提供更多評論。

AI燒錢快 三年資本支出計畫已花掉近一半

阿里巴巴上週公布4月至6月季度財報時表示，公司目前已經投入接近三年資本支出計畫的一半資金。

隨著AI需求快速成長，阿里巴巴預期AI相關投資的回收期，將從原先約3年縮短至2.5年。

不過，大幅增加AI相關資本支出，也對短期獲利造成壓力。阿里巴巴該季淨利較去年同期大減75%。

執行長吳泳銘（Eddie Wu）在財報電話會議中表示，若要掌握未來成長機會，公司首先必須進行這些資本支出，建立所需的運算能力。

投資人需求強勁 傳超額認購後擴大發行規模

兩名知情人士向路透透露，此次配股獲得投資人強勁需求，包括主權財富基金也參與其中。

由於相關資訊尚未公開，知情人士要求匿名。

消息人士指出，在交易獲得超額認購後，阿里巴巴進一步擴大此次發行規模。

摩根士丹利、HSBC、UBS及中金公司（CICC）擔任此次配股的聯席簿記管理人。相關銀行尚未立即回應媒體置評要求。

阿里巴巴表示，此次配股屬於離岸交易，並未依照美國證券法完成註冊，因此美國投資人無法參與。

自2022年全球AI熱潮升溫以來，美國與中國科技公司都大幅增加AI基礎設施與資料中心投資。

包括Microsoft、Amazon、Alphabet與Meta在內的四大美國雲端巨頭，預估2026年合計資本支出將達約7,250億美元，其中相當大一部分將投入AI資料中心、晶片與雲端基礎設施。

阿里巴巴此次再啟動逾百億美元規模的股權融資，也顯示中國大型科技公司正持續透過資本市場籌資，以支應AI晶片、運算基礎設施與模型開發所需的龐大資本支出。

來源：路透社

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隨著哈佛商學院尋求擴大影響力，校方開始利用AI分身提供個別回饋，這些AI分身由新創公司HeyGen打造，並納入為期8週、收費699美元的HBS Foundry創業訓練營。課程每週仍會安排與講師進行的現場課程，但在練習提案與董事會會議時，則由AI分身提供回饋。記者許若茵／編譯

隨著哈佛商學院尋求擴大影響力，校方開始利用AI分身提供個別回饋，這些AI分身由新創公司HeyGen打造，並納入為期8週、收費699美元的HBS Foundry創業訓練營。課程每週仍會安排與講師進行的現場課程，但在練習提案與董事會會議時，則由AI分身提供回饋。

[caption id="attachment_160076" align="aligncenter" width="1024"] （圖／123RF）[/caption]

New York Times記者Sarah Kessler親自體驗這項功能，向由AI生成的Flybridge Capital共同創辦人Jeff Bussgang分身進行提案。據稱，真實的Bussgang與他的數位分身都對她提出的「香蕉版Uber」計畫沒有留下深刻印象，但Kessler表示，虛擬版本在她提案時露出明顯僵硬的笑容。

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專案負責人Katharina Rings表示，她最初設想的AI功能比較接近聊天機器人。不過，HBS推出試用版本後，學生表示希望獲得更加具引導性的體驗。儘管部分大學生並不掩飾對AI的負面感受，但Foundry參與者告訴Kessler，他們喜歡這些AI分身。

至於Bussgang本人，他承認自己的數位分身有點「詭異」，但他透露「我的學生很喜歡它。」

資料來源：techcrunch

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台灣政府預估2026年經濟成長率將達雙位數，反映市場對AI經濟的高度樂觀。不過，多名經濟學家認為，考量資本支出可能放緩、全球景氣下行風險，以及台灣經濟高度集中於半導體產業，這樣的成長速度恐怕難以長期延續。記者黃仁杰／編譯

台灣政府預估2026年經濟成長率將達雙位數，反映市場對AI經濟的高度樂觀。不過，多名經濟學家認為，考量資本支出可能放緩、全球景氣下行風險，以及台灣經濟高度集中於半導體產業，這樣的成長速度恐怕難以長期延續。

[caption id="attachment_265263" align="aligncenter" width="1672"] 台灣政府預估2026年經濟成長率將達雙位數，反映市場對AI經濟的高度樂觀。（圖／AI生成）[/caption]

主計總處本月稍早將2026年GDP成長率預測上修至11.05%，高於5月預估的9.64%。受到AI需求推升科技產業表現帶動，台灣加權股價指數今年以來也已上漲超過56%。

Maybank外匯研究主管Saktiandi Supaat表示，今年的經濟成長速度相當特殊，不宜直接假設未來幾年都能維持相同水準。

他指出，台灣目前明顯受惠於全球科技公司大舉投資，以及AI相關產品需求快速增加，但如果AI投資速度開始放慢，影響可能很快反映到台灣的出口、製造業與投資。

Supaat也表示，台灣對科技與半導體產業的高度依賴，使整體經濟更容易受到全球科技與AI資本支出循環，以及地緣政治變化影響。

Tiger Fund Management執行長Jeremy Tan同樣認為，這些風險都讓台灣目前高成長能否長期維持出現疑問。

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全球利率若再升 AI新創融資恐承壓

除了AI投資週期外，全球利率走勢也是另一項風險。

BMI國家風險分析師Caroline Wong指出，如果通膨風險升高並推動全球利率進一步上升，金融環境收緊可能加劇股市修正，並進一步增加私人信貸市場壓力。

對台灣AI新創而言，科技公司如果面臨更有限的再融資選項，也可能拖慢整體投資成長。

Wong也提到，與北京之間的緊張局勢升高，可能進一步壓抑市場風險偏好。如果投資因此退潮，主要晶片製造商的客戶也可能尋求將部分供應鏈分散到台灣以外地區。

AI榮景未必反映到薪資 掌握技術領先成長期關鍵

台灣經濟另一個值得關注的問題，是薪資成長速度。

EIU亞洲首席經濟學家Nick Marro表示，即使以科技股為主的台灣股市大幅上漲，並帶動民間消費，實質薪資仍大致停滯。

他認為，這顯示AI熱潮帶來的經濟利益並沒有平均擴散到整體經濟，也因此難以形成更具結構性、可長期維持的成長模式。

UOB經濟學家Ho Woei Chen則指出，台灣能否持續維持技術優勢，是長期經濟成長能否延續的關鍵。

她表示，這需要持續投入研發、人才培育、先進製造能力，以及下一代科技。

來源：CNBC

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一款名為OxAlpha的神秘新AI模型，近日在網路部分社群掀起大量猜測，外界紛紛試圖找出究竟是哪家公司或團隊打造了這款模型。記者許若茵／編譯

一款名為OxAlpha的神秘新AI模型，近日在網路部分社群掀起大量猜測，外界紛紛試圖找出究竟是哪家公司或團隊打造了這款模型。

[caption id="attachment_265024" align="aligncenter" width="1024"] 一款名為OxAlpha的神秘新AI模型，近日在網路部分社群掀起大量猜測，外界紛紛試圖找出究竟是哪家公司或團隊打造了這款模型。（圖˙／截自OxAlpha）[/caption]

這款免費模型週四在OpenRouter上線，平台將其描述為「專為程式設計、長時間代理工作及生產環境工作負載打造的推理模型」。X上的Stripe執行長PatrickCollison則形容OxAlpha「非常令人印象深刻」。Collison所任職的公司正在收購OpenRouter。

那麼，OxAlpha究竟是誰打造的？OpenRouter的模型頁面將OxAlpha描述為「隱形模型」，並表示它是「由一家選擇在此次預覽期間保持匿名的第三方供應商開發及營運」。

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不出意料地，外界大量猜測都圍繞中國展開。AI分析師AndrewCurran週五表示，最初的猜測主要集中在中國公司Z.ai開發的GLM系列模型，但「今天早上人們似乎已經不太確定任何事情」。

同樣地，Wccftech一篇文章最初認為現有證據指向GLM，但後續更新則提出，OxAlpha可能是微軟MAI尚未公開的版本。

Reddit上也出現至少一篇文章宣稱OxAlpha「不可能是中國的」，另一篇文章則表達了對其「高度確信」，認為它實際上就是中國開發的模型。

資料來源：techcrunch

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