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AI 工業革命的核心，是工作開始被重新做成生產系統 納瓦爾談 AI，通常不會只看技術本身。他過去長期關注槓桿、創業、財富創造與個人判斷力，因此他看 AI 的角度，也不會停在模型能力比較。他更在意的是：當 AI 讓個人與小團隊取得過去只有大公司才有的生產能力之後，公司、工作與創業會如何重組。 這集 Podcast 的第一個關鍵概念，來自 Guillermo Rauch 提到的「software factories」。他的意思是，工程師的價值正在改變。過去公司評估一位工程師，常看他能不能交付某個功能、修好某個問題、寫出某段程式。現在更重要的是，他能不能做出一座會繼續產生更多成果...

當 AI 公司變得太重要，政府會開始問：誰該分享它的成長？ 美國總統川普在空軍一號上對記者表示，他的團隊會研究一項構想：讓美國公眾取得 AI 公司成長的一部分利益，甚至形成某種與美國公眾的「夥伴關係」。路透社（Reuters）報導，川普也表示最快下週可能與 AI 產業高層會面。這並非正式交易，也不是已完成的政策方案；目前可確認的是，美國政府已開始把 AI 公司股權、公共利益與國安競爭放在同一張政策桌上討論。 這件事所牽連出的變化是，前沿 AI 公司提供的能力已經超出聊天機器人、API 或企業工具範圍。它們同時牽動模型能力、資料中心、算力供應、政府採購、國安應用、資安防禦與公共財富...

Siri 的下一步，正在考驗 Apple 對 AI 控制權的定義 蘋果（Apple）與 Google 的 AI 合作，已經從市場傳聞走向官方確認。Google 官網刊出的 Apple／Google 聯合聲明指出，雙方進入多年合作，下一代 Apple Foundation Models 將基於 Google 的 Gemini models 與 cloud technology，並支援未來 Apple Intelligence 功能，包括更個人化的 Siri。Siri 的重建，已經把 Apple、Google、雲端模型、資料安全與使用者入口放進同一個新架構裡。 The...

一句 Actual Intelligence，回應的是畢業生對 AI 敘事的疲憊 在 2026 年美國多場畢業典禮上，AI 已經成為容易引發反應的話題。 Business Insider 整理多場 2026 年畢業典禮後指出，AI 已成為容易引發強烈反應的演講主題。有些講者因強調 AI 的不可避免或革命性遭遇噓聲，也有講者透過幽默、人本角度或更貼近學生處境的說法獲得掌聲。這些反應背後，反映的是一代年輕人進入職場前，對 AI、工作機會與未來秩序的不安。 而 Wozniak 的處理方式不同。 在 Grand Valley State University 的畢業典禮上，...

AI 正在參與下一代 AI 的開發 馬斯克談「AI 硬起飛」（hard takeoff）時，核心意思是：AI 的進步不再完全依賴人類工程師一步一步手動推進。上一代模型已經開始協助開發下一代模型，人類仍然在流程中，但介入比重正在下降。 馬斯克認為，AI 已經在很大程度上進入模型開發流程，但完全不需要人類參與的遞迴式自我改善，目前還沒有真正到來。他預期這件事可能在 2026 年底或 2027 年出現，但這仍是他的個人判斷，不是已被驗證的產業結論。 他的觀點對企業的啟發是：觀察 AI 競爭時，不能只看哪個模型回答得更好，也要看 AI 是否已經深入研發流程本身。 過去，企業...

Ternus 談 AI 時，先談產品責任 Tom's Guide 在 2026 年 4 月曾刊出一篇 Mark Spoonauer 對 John Ternus 與 Greg Joswiak 的專訪。在訪談中，當話題談到 AI 時，Ternus 的回答很有蘋果風格。他說，蘋果從來不會從「推出某項技術」開始思考，而是思考如何運用技術，做出更好的產品、功能與使用者體驗。 這句話我們可以可以理解為 Ternus 對 AI 的核心判斷：AI 的價值，不在於它被標示為 AI，而在於它能否改善使用者原本要完成的事情。 這也是蘋果長期以來最熟悉的產品邏輯。iPhone 的意義不只在多點...

Codex 的下一步，是讓 AI 接手部門工作裡最耗時的中間流程 OpenAI 近日宣佈 Codex 新增六款職務導向外掛，涵蓋資料分析、創意製作、銷售、產品設計、公開股票投資與投資銀行。這六款外掛合計整合 62 個常用 App 與 110 項 Skills，每款外掛都把相關 App、Skills、instructions 與 workflows 打包在一起。這次更新的重點是：Codex 正從軟體工程代理，延伸成跨部門工作流代理，開始處理白領工作中最耗時的中間流程，包括找資料、整理脈絡、產出初稿、建立可分享成果與追蹤修改。 OpenAI 同時推出 Sites 預覽版與...

文／睿客｜總編輯 流程能力成為 AI 門檻 Codex 這次更新，看起來是 OpenAI 把 AI 從軟體工程推向更多知識工作場景。資料分析師、銷售團隊、設計團隊、創意團隊與金融工作者，都被放進 OpenAI 想像中的 AI Agent 使用場景裡。 更值得管理層留意的是，這些職務導向外掛背後有一個共同前提：AI 要能接手工作，企業必須先把工作說清楚。 一項任務要交給 AI，至少要讓 AI 知道幾件事：這件事要先做什麼、後做什麼；資料從哪裡來；要用哪些工具；最後要交付什麼成果；如果成果不對，應該怎麼修改。 以前企業導入 AI，常常從個人效率開始。員工用 AI 寫信...

ChatGPT 開始接手可驗證任務，企業的 AI 導入不能再停在工具採購 OpenAI 最早在 2025 年 5 月 16 日宣佈 Codex 研究預覽版進入 ChatGPT，當時將它定位為雲端軟體工程代理，可同時處理多個任務；到了 2025 年 6 月 3 日，OpenAI 更新說明 Codex 已開放給 ChatGPT Plus 使用者，並允許使用者在任務執行期間提供網路存取權。若以 2026 年 6 月 3 日來看，Codex 的重點已經從「即將進入 ChatGPT」，轉向更值得企業注意的問題：OpenAI 正把 ChatGPT 從對話工具推向可分派、可監督、可驗證的工作界面。...

AI 產業過去兩年最常被問的問題，是模型還能不能繼續變強、AI 會不會泡沫化、企業投資能不能回收。黃仁勳（Jensen Huang）在 Computex／GTC Taipei 給出的回答，並沒有停在「AI 會繼續成長」。他把問題推向更商業化的判斷：AI 正在從功能、工具與模型能力，走向一套可以生產 Token、執行任務、形成收入或效率的生產系統。 觀點快讀 黃仁勳這次真正想建立的觀點，是把 AI 從「軟體能力」重新放進「工廠化生產」的邏輯裡。資料中心的角色，從成本中心被推向生產線；PC 的角色，從個人工作裝置被推向個人 AI 入口；AI Agent 的角色，也從回答問題...