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Oracle AI浪潮引爆市場:3000億美元合約揭示雲端新巨頭的崛起

甲骨文(Oracle)正以前所未有的姿態,宣告其在人工智慧基礎設施領域的強勢崛起。憑藉與OpenAI、xAI、Meta及Nvidia等科技巨頭簽訂的一系列重磅合約,公司業績與股價雙雙迎來歷史性暴漲,不僅重塑了市場對其的預期,也揭示了其在保密協議框架下,如何策略性地向市場傳遞其驚人的增長動力。 業績震撼華爾街:數字背後的AI驅動力 甲骨文最新公布的財報數據,徹底點燃了投資者的熱情。其股價迎來了自1992年以來的最大單日漲幅,市值一日內激增超過2440億美元,使其總市值達到9220億美元,正式叩關兆美元市值俱樂部。 這場狂歡的核心驅動因素,來自於其未來已簽約營收的驚人增長。甲骨文的「剩餘履約義務」(Remaining Performance Obligations, RPO)——即已簽訂但尚未實現的收入——同比增長了 359% 。 Melius Research的技術研究主管Ben Reitzes指出,華爾街原本預期此數字約為1800億美元,但甲骨文實際公布的結果遠超預期,堪稱「歷史性的成績單」。 甲骨文執行長Safra Catz進一步透露,公司的人工智慧業務已全面展開,客戶名單囊括了當前AI領域最活躍的參與者。其中,最引人注目的是與 OpenAI簽訂的一份為期五年、估值高達3000億美元 的雲端運算合約。 受此驅動,公司樂觀預估其核心的甲骨文雲基礎設施(Oracle Cloud Infrastructure, OCI)部門,本財年營收將大幅成長 77% ,達到 180億美元 ,並設定了在2030年達到 1440億美元 的宏偉目標。 公開與保密:合約揭露的法律界線 儘管甲骨文高調宣布了這些合作案的宏觀規模及其對財務的巨大影響,但外界無法窺探合約的全部細節。這背後反映了大型科技合作中公開性與保密性並存的法律現實。 公開的義務 : 作為上市公司,甲骨文有義務根據美國證券交易委員會(SEC)的規定,在財報和公開文件中揭露對公司財務有「重大影響」的合約。 因此,合作夥伴的名稱、合約的大致規模以及對未來營收的預測,都屬於必須向投資者公開的範疇。 保密的責任 : 然而,根據甲骨文的標準雲端服務合同(CSA),所有具體的 合同條款、服務價格、技術規格和商業機密 均受到嚴格的保密義務約束。除非獲得合作方(如OpenAI)的共同書面同意...
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深入解析:數碼印刷 Digital Pritinting 色彩與 Pantone 色彩的差異

數碼印刷(Digital Printing) 的普及為少量、客製化、快速的市場需求提供了完美的解決方案,但在色彩表現上,許多設計師和品牌主心中都有一個共同的疑問: 「為什麼數碼印刷不能直接使用 Pantone 色票?」 答案的核心在於: 數碼印刷與 Pantone 專色印刷是兩種截然不同的色彩系統 ,從技術原理、色域範圍到成本結構都有根本性的差異。 一、核心差異:油畫 vs. 水彩的色彩邏輯 我們可以將這兩種印刷方式想像成用不同的繪畫工具上色: Pantone 專色印刷 (Spot Color):如同直接使用調好的油畫顏料。 原理: 每一種 Pantone 顏色都是一個「專色」,擁有獨一無二的油墨配方。印刷廠會根據這個配方,預先將特定比例的基礎油墨混合成該顏色的專屬油墨。 過程: 印刷時,這個專色油墨會佔據印刷機上的一個獨立色槽,直接印在紙張上。一個顏色就需要一個印版。 優點: 色彩精準、飽和、穩定,無論在哪裡印刷,只要使用相同的 Pantone 色號,就能得到幾乎完全一致的顏色。 數碼印刷 (CMYK):如同用水彩的三原色調色。 原理: 數碼印刷主要使用 CMYK 四色疊印 (青色 Cyan, 洋紅色 Magenta, 黃色 Yellow, 黑色 Key)來「模擬」出成千上萬種顏色。這是一種 減色法混色 ,透過調整四色墨水的網點大小和密度組合來欺騙眼睛,讓我們看到特定的顏色。 過程: 無需製版,數位檔案直接輸出至印刷機,機器自動將 CMYK 墨水噴印到紙張上。 優點: 快速、無需製版、適合少量多樣的印刷,印製漸層和複雜圖像效果好。 二、技術限制:CMYK 的「色域」天花板 CMYK 四色混合的能力是有限的,這就引出了「色域」(Color Gamut)的概念,也就是一個色彩系統所能表現的顏色範圍。 色域範圍差異: CMYK 的色域明顯小於 Pantone 系統。一般來說,CMYK 只能模擬出約 50% 至 70% 的 Pantone 專色。 無法精確重現的顏色: 許多 CMYK 色域之外的顏色,是無論如何都混合不出來的,包括: 特殊色: 金屬色(如金色、銀色)、螢光色。 高飽和度色彩: 明亮的橘色、鮮豔的綠色、深邃的藍色和紫色等,在轉換為 CMYK 後,飽和度和亮度會明顯下降...

Wechaty 對話式 RPA SDK:從零開始建構聊天機器人完整指南

為什麼需要聊天機器人? 在這個數位化時代,聊天機器人已經成為企業與客戶互動的重要工具。無論是 客服自動回覆 、 會議提醒 、 群組管理 ,還是 訊息轉發 ,聊天機器人都能大幅提升工作效率,讓重複性的工作自動化處理。 想像一下:  - 🤖 自動客服 :24小時回答常見問題,不用擔心客戶半夜找不到人  - 📅 智能助理 :自動提醒會議、生日、重要事項  - 👥 群組管理 :自動歡迎新成員、分享重要訊息、過濾垃圾訊息  - 🔄 訊息轉發 :將重要訊息自動轉發到相關群組或個人 什麼是 Wechaty? Wechaty 是一個 對話式 RPA (機器人流程自動化) SDK ,專為聊天機器人開發者設計。它就像是聊天機器人界的「萬能翻譯機」,讓你 寫一次程式碼,就能在多個平台上使用 。 Wechaty 的核心優勢: 跨平台支援 :一套程式碼可以同時支援微信、WhatsApp、飛書等多個平台 多語言支援 :支援 JavaScript、Python、Go、Java 等7種程式語言 開源免費 :完全開源,有活躍的社群支持 簡單易學 :最少只需要6行程式碼就能建立一個基礎機器人 功能強大 :支援發送訊息、管理群組、處理好友請求等完整功能 適合誰使用? 程式新手 :想要學習機器人開發的初學者 小企業主 :需要自動化客服或群組管理 開發者 :想要快速建立聊天機器人原型 創業團隊 :需要低成本的自動化解決方案 建構步驟與模組 1. 環境準備(約需10分鐘) 在開始建構你的第一個聊天機器人之前,我們需要先準備好開發環境。別擔心,這些工具都是免費的! 安裝 Node.js Node.js 是執行 JavaScript 程式的環境,就像手機需要作業系統一樣。 步驟: 1. 前往 Node.js 官網 2. 下載 LTS 版本 (目前建議 v18 或更新版本) 3. 下載完成後,雙擊安裝檔案,按照指示完成安裝 4. 安裝完成後,開啟終端機(Windows 用戶請開啟「命令提示字元」) 5. 輸入 node --version 確認安裝成功 預期結果: 應該會顯示類似 v18.17.0 的版本號 檢查 npm npm 是 Node.js 的套件管理工具,會隨...

AI時代的工作革命:從工作本質到超級個體

Caesar Chi 個人觀點綜合分享 冰友啊,我們正站在一個歷史性的轉折點上。人工智慧不僅僅是另一個科技工具,它正在 徹底重新定義工作的本質 ,並且以一種前所未有的方式解放人類的創造力。 最近大家都在分享許多不同觀點,但同時也都提到或者某個程度也都在威脅著說:AI正在消滅那些我們稱之為「工作」的東西,同時催生出一種全新的工作模式,但我自己覺得接下來的模式會是一個 —— 超級個體 的時代已經到來。 什麼是「假工作」?為什麼它們必須消失? 讓我先說一個殘酷的事實:我們大多數人每天花費大量時間在做的工作,其實並沒有創造真正的價值。 被軟體綁架的日子 想想你每天花多少時間在各種軟體系統之間切換?從CRM到ERP,從Slack到Notion,我們成了軟體的奴隸。為什麼?因為傳統軟體的設計邏輯是: 你必須適應它,而不是它適應你 。 我記得有個朋友跟我說,他每天花2小時更新CRM系統,把客戶資料從A系統搬到B系統,再整理成報表。這是在服務資料庫,不是在服務客戶!這就是典型的「假工作」。 官僚主義的真面目 更可怕的是,我們創造了無數的會議、協調、報告,這些都是為了彌補「整體智能的缺陷」。當事情變得複雜,我們就增加更多的人、更多的流程、更多的官僚層級。 但是,朋友們, 這些都是因為我們的資訊處理能力有限 。人腦只能記住200個人的關係,所以我們需要CRM;我們無法同時處理多個複雜任務,所以我們需要無數的會議來協調。 AI的出現,就是要終結這一切。 AI如何重新定義工作? 從軟體奴隸到工具主人 AI最革命性的地方在於它的 極度靈活性 。它不是要你適應它的邏輯,而是它來適應你的工作流程。 想像一下:你開完會,直接把會議記錄丟給AI,幾秒鐘內,它就能提取出所有相關的公司、基金、個人資訊,並自動更新你的知識庫。這不是夢想,這是現在進行式。 超級個體的誕生 這裡是我最興奮的部分: 一個人加上AI,可以等於過去的整個團隊 。 我在使用Cursor進行開發時深刻感受到這一點。過去需要前端工程師、後端工程師、UI設計師協作的項目,現在我一個人就能完成。AI成了我的「外腦」,它記住了所有的技術細節、最佳實踐、甚至是我的編程習慣。 這不是取代人類,這是 放大人類的能力 。 誰會受到衝擊? 白領工作的大洗牌 讓我們誠...

台灣政府七月底最新統計資料綜合分析報告,市場之我見

台灣政府各部門於2025年7月底陸續發布多項重要統計資料,涵蓋就業市場、經濟成長預測、對外貿易、工業生產等關鍵經濟指標。本報告綜合分析主要包括主計總處7月22日發布的就業失業統計、台灣經濟研究院7月25日發布的總體經濟預測、中華經濟研究院7月17日的經濟展望,以及其他政府部門的重要數據發布[1][2][3][4][5][6]。這些數據共同描繪出台灣經濟在2025年呈現「前高後低」的發展格局,上半年受惠於AI需求及提前拉貨效應表現強勁,但下半年將面臨成長動能趨緩的挑戰。 就業市場表現:失業率季節性上升但仍創24年同月新低 根據主計總處7月22日發布的統計數據,2025年7月失業率為3.45%,較6月上升0.06個百分點,連續2個月走揚,但仍創下24年同月最低紀錄[7][4]。經季節調整後的失業率為3.34%,與6月持平。主計總處分析指出,7月失業率上升主要受畢業季影響,屬於季節性變化,過去5年數據顯示,7月失業率月增幅度多在0.04到0.09個百分點之間,今年0.06個百分點的增幅仍落在合理區間內[7]。 就業人數方面,7月達到1,161萬1千人,較6月增加2萬3千人或0.20%,主要增長來自服務業的1萬9千人,受惠於暑期商機帶動用人需求[4]。失業人數為41萬5千人,較上月增加9千人,其中初次尋職失業者增加5千人,因對原有工作不滿意而失業者增加4千人,均反映畢業季的正常現象[7]。勞動力參與率為59.40%,較上月上升0.15個百分點,顯示勞動市場整體仍保持穩健[4]。 從國際比較來看,台灣7月季調後失業率3.34%表現優異,明顯低於加拿大的6.4%、美國的4.3%,僅略高於香港的3%和南韓的2.5%[7]。整體而言,雖然失業率因畢業季因素微幅上升,但勞動市場基本面穩定,就業情勢良好。 經濟成長預測:各機構預估「保3」有望但下半年趨緩 台灣主要經濟預測機構在7月陸續發布2025年經濟成長率預測,普遍維持樂觀但謹慎的態度。台灣經濟研究院7月25日將全年GDP成長率預測上修至3.02%,較4月預測上修0.11個百分點[3][6]。中華經濟研究院7月17日預測為3.05%,而中央研究院7月4日則預測2.93%,較去年12月預測下修0.17個百分點[8][9][10]。 各機構預測的共同特點是經濟成長呈現「前高後低」或「上熱下冷」的發展格局[3][8]。...

八月新局面,美國全球關稅政策深度衝擊,全球貿易體系迎來新變局

2025年川普政府重新啟動新一波全面關稅政策,先是2月對加拿大與墨西哥課徵25%關稅,3月再對全球汽車、鋼鋁產品提高25%,進入4月2日「解放日」後更宣布對所有進出口商品徵收最低10%關稅,並對部分國家如敘利亞課以高至41%的「對等關稅」 。這一連串動作引發包括中國於4月對美徵收34%報復性關稅與稀土出口限制等反制措施,美國與盟友、日本、韓國、歐盟等亦展開談判或調降關稅協議,整體氛圍急遽升高 。 台灣雖非主要的關稅攻擊對象之一,但於8月1日公告對台灣進口商品設最低20%關稅(半導體列為除外項目),此時正值美方啟動根據《232條款》進行的國家安全調查,涵蓋半導體及相關設備,預計調查結果將於2025年底或2026年初揭曉,美方將有90天時間決定是否對晶片等加徵30–35%關稅,此一變數影響重大 。 美國關稅政策對全球的實質衝擊 川普新一輪關稅政策直接打亂全球供需網絡,影響製造業與股市信心。以加拿大與墨西哥為例,自2月起正面臨25%出口關稅,加國汽車零件、食品與能源價格暴漲,導致經濟成長預估從接近1%滑落至負數,失業與企業成本大幅提升 。而OECD預估該政策將令美國2025年GDP降至2.2%、墨西哥萎縮1.3%、加拿大僅剩0.7%並增加通膨壓力 。 全球股市於8月1日川普宣布新輪高關稅後明顯下跌,歐洲STOXX 600下跌1.3%,亞洲主要指數也紛紛重挫。台灣股市下跌約1.6%,因美方對台灣實施20%關稅,令半導體與科技產業市場憂心 。 世界銀行於6月將全球2025年成長預測從2.7%下調至2.3%,並將通膨預估提升至2.9%,強調貿易緊張與關稅升溫是主要阻力 。雖然國際貨幣基金組織(IMF)最近微調預測至3.0%,認為前期備貨與延遲衝擊程度稍有緩和,但仍警告未來高關稅與政策不確定性恐使經濟持續疲弱 。 在市場層面,儘管S&P 500期貨跌幅有限,分析師擔憂市場過度樂觀,認為真正的通膨壓力與供應鏈成本可能在未來數月才逐步浮現 。消費端通膨亦已顯現,美國6月核心PCE指數年增2.8%,當月進口商品價格漲幅創今年新高,美國聯準會可能延遲降息時程至10月或之後 。 關稅收入如何改變美國財政結構 進口關稅成為美國新的財政支柱之一。美國財政部報告指出,截至2025財年6月,累計關稅收入已達約861億美元,單月6月淨收入高達266~272億美...

AI Agent 全面解析:市場爆發、技術巨頭與未來展望 2025 - 2026

人工智慧代理(AI Agent)正迅速從一個技術概念演變為重塑各行各業的關鍵力量。憑藉其自主決策、環境感知與持續學習的核心能力,AI Agent 賽道正處於爆發前夜。本報告將深度整合市場趨勢、技術分析與商業洞察,全面解析 AI Agent 行業的現狀與未來。 市場規模與增長驅動力——萬億賽道的黎明 AI Agent 行業預計將迎來指數級增長。多個市場研究機構的數據共同描繪了一幅高速擴張的藍圖: 中國市場預測 :預計從 2024 年的 695.28 億人民幣增長至 2028 年的 8,520.35 億人民幣,年複合增長率(CAGR)高達 87.10% 。 全球市場預測 :普遍預測將從 2024 年的約 54 億美元增長至 2034 年的 2360 億美元,CAGR 約為 45.8% 。 驅動力量: 智慧終端普及 : AI PC :2025 年出貨量將破 1 億台,占比 40%。 AI 手機 :中國 2027 年預估達 1.5 億台,占比超過 50%。 智能家居 :2023 年中國市場規模已達 8000 億人民幣。 新興產業帶動需求 : 人形機器人 :至 2030 年中國預估破千億級別。 自動駕駛 :AI Agent 是決策大腦核心,提升效率、降低成本。 底層技術成熟 : LLM(大語言模型)進化 數位化資料驅動 雲端/PaaS/SaaS 推進商業部署 AI Agent 定義與核心能力 AI Agent 是能夠 感知環境、自主決策、採取行動 的智慧系統,其具備以下關鍵能力: 自主性 互動性 學習能力 適應性 AI Agent 分類: Simple Reflex Agents Model-Based Reflex Agents Goal-Based Agents Utility-Based Agents Learning Agents Multi-Agent Systems 市場格局深度解析——誰在領跑? AI Agent 市場涵蓋模型、框架、生態與應用四大層級。 基礎模型層:巨頭之戰 公司 核心模型 技術優勢 商業策略 OpenAI GPT-4o 通用推理、創意與數學能力領先 ChatGPT & AP...