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  • JUDGEMENT

    We help you make better judgement about AI.

    不是更快知道 AI 新聞,而是更早獲得洞察做出判斷。

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    但真正困難的不是「知道發生了什麼」而是判斷:這件事,對你現在的角色與責任,是否該動、怎麼動、動到哪裡就好。

    InfoAI 存在的目的,是把 AI 的變化,轉換成可被理解、可被評估、可被行動的判斷框架。

  • 最新文章

    精選解讀|AI 高階助理正在變成「可被授權的代理人」:2026 年的競爭不在更會聊,而在誰能接管工作入口與責任鏈
    2026年2月21日
    精選解讀,AI 落地應用,AI Agent,政策與倫理
    當你看見「責任鏈」,才看得懂 AI 高階助理的真正戰場 01|什麼是「代理型 AI」,它不包含什麼 對於「代理型 AI(Agentic AI)」,我們可以這樣定義:在被授權的邊界內...
    精選解讀|福特把 AI 從「車內功能」挪到「產品入口」:Ford AI Assistant 與下一代 BlueCruise,為 2027~2028 的 L3 商業化先鋪路
    2026年2月17日
    精選解讀,AI 自駕車,公司戰略,AI 落地應用
    當你把互動放進 App,你其實是在改寫「誰擁有客戶」這件事 01|入口先移到 App:你先改變的是更新速度與互動頻率 車內功能的更新,一直是車廠最頭痛的事情之一。它牽動硬體、供應鏈...
    精選解讀|Seedance 2.0 引爆好萊塢反彈:當生成式影片走進 CapCut,版權治理被迫從「個案」升級為「系統責任」
    2026年2月15日
    精選解讀,AI@China,生成式內容,政策與倫理
    看得見的生成,管得住的責任:Seedance 2.0 讓「影片生成」第一次以平台規模撞上好萊塢的版權底線 01|被放大的不是「一支影片」,而是「系統讓侵權變得容易」 ...
    精選解讀|Simile 用 1 億美元把「人類行為模擬」推向產品化:當決策開始能被預演,真正要治理的是「把模擬當真理」的衝動
    2026年2月14日
    精選解讀,公司戰略,AI 新創與投資,AI 工具
    先把決策變成可被預演的事 01|Simile 想賣的,其實不是模型 Simile 將自己定義為「人類行為模擬平台」,主張透過 AI 建立以真人為基礎的代理人社會模擬,理解客戶或族群...
    精選解讀|ChatGPT「深入研究」全螢幕報告檢視上線:OpenAI 把研究從黑盒拉成可治理的工作流
    2026年2月14日
    精選解讀,AI 工具
    看得見,才管得動:OpenAI 把「深入研究」從黑盒拉成可審計的報告工作流 01|你會看到的改動,先從「怎麼讀」開始 這次的改動第一個重點是「全螢幕報告檢視」。OpenAI 把「深...
    精選解讀|中國 AI 新富階層浮現:算力、AI 晶片與資本市場,正在把「技術自立」變成財富重分配
    2026年2月13日
    精選解讀,AI 晶片,AI 基礎設施,政策與倫理,AI@China
    億萬富豪不是名單,是市場替算力供給鏈開出的定價表 01|財富怎麼被算出來 如果把富豪名單當成結果,更值得探索的方式是它背後的計算方式。最常見的公式其實很精簡:股權(或持股比例)乘上...
    精選解讀|字節跳動找三星代工推論晶片:它想拿回的,是推論成本與供應談判權
    2026年2月12日
    精選解讀,公司戰略,AI 晶片,AI 基礎設施,產業趨勢
    你能管理的,才是你真正擁有的 01|快速理解路透社到底說了什麼 路透社在報導裡提到,字節跳動正在開發一款自研 AI 晶片,並與三星電子洽談製造。消息人士指出,這顆晶片的主戰場是...
    精選解讀|AI 牛市為何先讓沃爾瑪吃到甜頭:資本市場把 AI 從「模型競賽」改寫成「現金流防禦戰」
    2026年2月12日
    精選解讀,產業趨勢,AI 轉型,AI 新創與投資,AI 落地應用
    當你在追模型,市場卻在盯排班、退貨與廣告投報 01|為什麼是沃爾瑪:它握有三種稀缺資產,剛好能把 AI 變成財務語言 在 AI 浪潮裡,稀缺資源不只算力與模型人才,還包括三種更容易...
    精選解讀|FedEx 把 AI 放進追蹤與退貨:它想做的,可能不只是「少接幾通客服」
    2026年2月12日
    精選解讀,公司戰略,產業趨勢,AI 倉儲物流
    把 AI 放進售後,不是為了省客服,是在重畫「入口」與「責任」的邊界 01|這不是「聊天機器人」,而是「售後工作流入口」 FedEx Tracking+ 與 FedEx...
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  • 目標讀者

    1

    AI 決策者

    2

    AI 導入推動者

  • 不做預測,不賣恐慌,只回答4個問題

    1

    這件事改變了什麼

    2

    哪些訊號可被驗證

    3

    代價和邊界限制為何

    4

    風險可控下能怎麼做

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