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蘋果的越南豪賭:用一個「不存在的產品」,解開中美地緣政治的死結

最近許多新聞開始出來,Apple 將推出智慧家居產品系列 homepod 是其中一塊,同時有許多細節值得細細品味。 當所有人的目光還聚焦在iPhone產能如何「去中國化」的宏大敘事上時,一個反常識的細節卻被忽略了:蘋果選擇將其下一個全新的、可能顛覆智慧家庭市場的硬體類別——一個帶螢幕的家庭中樞設備,其誕生的第一聲啼哭,放在了越南。 這不是一次普通的產能「搬家」,而是蘋果歷史上的首次。過去數十年,從iPod到iPhone再到Vision Pro,蘋果的鐵律是在中國完成新產品從0到1的孵化,再利用其無可匹敵的供應鏈能力將其推向全球。而這次,蘋果掌舵者提姆・庫克(Tim Cook)卻選擇了一片全新的土壤,與老搭檔比亞迪一起,在越南為一個「未來之子」安家。 問題是,為什麼?為什麼要用一個承載著「下一個入口」期望的全新產品,去冒險挑戰一個尚未成熟的製造基地? 答案可能比我們想像的更為深刻。 蘋果的「越南賭局」,賭的不是一條產線的成敗,而是整個智慧家庭戰役的未來,以及在地緣政治的驚濤駭浪中,為下一個十年的帝國尋找一個安全的錨點。 雙重焦慮:失落的客廳與懸頂的達摩克利斯之劍 要理解庫克的這步險棋,必須先看懂蘋果正面臨的「雙重焦慮」。 第一重焦慮,來自於那片蘋果始終未能征服的領地——用戶的客廳。 在智慧型手機、手錶、耳機市場封王之後,蘋果在智慧家庭領域卻像一個迷路的巨人。儘管坐擁軟體核心HomeKit,但多年來,其硬體產品線卻始終羸弱。相比亞馬遜的Alexa生態和Google的Nest系列早已透過低價、開放的策略,將智慧音箱和螢幕變成了數億家庭的「類水電煤」基礎設施,蘋果的HomePod更像是一個曲高和寡的昂貴擺件。蘋果佔領了用戶的口袋和手腕,卻唯獨在「家」這個最重要的場景中,成了局外人。 第二重焦慮,則來自庫克一手打造的、那個曾經讓蘋果引以為傲,如今卻日益沉重的「中國枷鎖」。 中美貿易的持續緊張,讓蘋果這家全球市值最高的公司,前所未有地暴露在地緣政治的風險之下。川普時代揚言的額外關稅,以及針對中國供應鏈國家的延伸打擊,都像一把懸在蘋果頭上的達摩克利斯之劍。庫克的供應鏈哲學曾是效率和成本的極致體現,但現在, 當你的後花園(中國)風雨飄搖時,最明智的不是加固籬笆,而是在別處開闢一個全新的果園。 這兩大焦慮,一個關乎未來增長,一個關乎生死存亡...
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從「盲抽」到 2.3 億播放:用 AI 影片,把爆款廣告變成「可複製的工程」

文章最後的 interview 影片,絕對值得大家花個時間細細品味,推薦給大家! 在 AI 影片工具日新月異的今天,人人都在嘗試,卻鮮有人能做出真正「能看完」的廣告。當同行還在為 AI 的不確定性、高昂成本和潛在輿情風險焦頭爛額時,一位名叫 PJ Ace 的創作者,卻悄然用一套工程化的「圖→動」流水線,將爆款廣告的播放量推上了驚人的 2.3 億。 這不僅是數字的勝利,更是方法論的勝利——他向世界證明: 「爆款不是靈感,是把不確定性一層層剝掉。」 過去數月,從文字到影片(Text-to-Video)的 AI 生成技術迭代如飛,但品牌和創作者的痛點卻始終未變:端到端生成內容隨機性大,讓客戶難以預審;時間與成本如同無底洞;公眾對「AI 取代人類」的敏感神經,稍有不慎便引發反彈;即便千辛萬苦做出來,也鮮少能形成真正的傳播「鉤子」。 面對這片充滿亂流的 AI 藍海,許多人仍處於「盲抽」的階段,期望靈感眷顧,卻往往事與願違。 PJ Ace 的轉捩點,始於一次顛覆性的思考:既然直接從文字生成影片充滿變數,何不反其道而行?他不再奢求 AI 一步到位,而是選擇了一條更為「工程化」的路線—— 「腳本→鏡頭單→圖生圖→圖轉影片→剪輯交付」 。這是一個從「盲抽」到「可控」的關鍵躍遷。 用他的話說:「 先用圖片鎖住 80% 視覺,再用動畫拿下最後 20% 情緒。 」 透過先確定靜態視覺,再賦予動態生命,PJ Ace 成功將創作過程中的隨機性降至最低,讓每一個環節都變得可預測、可審閱、可迭代。 他將這套讓爆款可複製的方法論,拆解為三招「必殺技」: 1. 點燃觀眾:先用「梗」把注意力焊死 PJ Ace 深諳注意力經濟的底層邏輯。他認為,在資訊爆炸的時代,沒有人有義務看完你的廣告。因此,他首先聚焦於如何用最短時間抓住並鎖定觀眾的注意力。他的秘訣是三把鑰匙: 公域 IP: 運用觀眾耳熟能詳的歷史或文化符號(如龐貝、瑪麗·安托瓦內特、鐵達尼號)作為開場。用熟悉感迅速帶領觀眾入場,降低理解門檻。 強反差: 在這些歷史節點上安插「壞建議」,製造出巨大的荒誕感和戲劇衝突(例如:在龐貝腳下賣分時度假,或在鐵達尼號沉沒前推銷「救生艇買二送一」)。這種反直覺的設計,讓人們忍不住想知道接下來會發生什麼。 趨勢梗: 以當下熱議的網路迷因或時事熱點作收尾,將廣告內容順滑地融入社群...

Prompting 下的好,AI 回應沒煩惱

2025 下半年度,最入門的 prompt 實際入門方式,在這邊提供給大家了,至於還在想說 one shot 就可以把完整資料生出來的各位。 至少 2025.10 目前,還無法 以上建議給予大家,接下來時間交給文章本身,完整解析整體流程 第一部分:掌握四大黃金法則 以下四個黃金法則都是您成功的基石。這些法則是綜合了 OpenAI 和 Claude 指南中反覆強調的核心原則。 法則一:清晰、具體、不模糊 AI 沒有讀心術,它只能根據你給的文字進行推測。你的指令越模糊,AI 的答案就越可能偏離靶心。 來源概念: 這個法則是提示工程中最基本也最重要的一點。 OpenAI 將其列為第一策略:「 Write clear instructions 」(編寫清晰的指令)。他們建議使用具體的細節、描述期望的受眾、格式和長度等來避免 AI 的猜測。 相關連結: OpenAI Prompt Engineering Guide - Strategy 1: Write clear instructions Claude 同樣強調:「 Be clear and direct 」(清晰且直接)。他們建議將最重要的指令放在開頭,並使用簡單、明確的語言。 相關連結: Claude Prompting Guide - Be clear and direct 情境: 你想讓 AI 幫你寫一首詩。 ❌ 不佳的 Prompt: 寫一首關於貓的詩。 ✅ 優質的 Prompt: 請你扮演一位充滿童心的詩人,寫一首五行短詩,描述一隻橘色虎斑貓在陽光下打盹的慵懶模樣。風格要溫馨、可愛。 法則二:給予足夠的背景資訊 (Context) AI 不知道你的工作內容、你的客戶是誰、你的專案進度。在要求它執行任務前,請先把它當成一位新同事,做好「情境簡報」。 來源概念: 提供相關的上下文,幫助模型產出更貼切的內容。 OpenAI 稱之為「 Provide reference text 」(提供參考文本)。他們指出,提供背景資訊可以有效減少模型「捏造」事實(hallucination)的情況。 相關連結: OpenAI Prompt Engineering Guide - Strategy 2: Provide r...

與官方正式學習:從新手到高手的 Prompt 完整入門指南

AI 更新的速度實在太快,快到我都感覺飛起來,上個月不行的事情,這個月就可以,這其中追得好累,就像那些年我們追的女(男)孩,追不到才是最美。 對於大家來說,學習些本質才是真正的核心,舉例來說就像『如何賭博必贏』,真正的答案就是『不要賭』,簡單如斯,但這麼簡單的事情,大家都覺得在騙肖誒,實際上就真的是如此,答案很多時候就是這麼簡單。 當然大家肯定不會只是聽我說說,那就讓官方來説説吧! https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5 prompting guide https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/claude-4-best-practices https://academy.openai.com/public/events/prompting-with-purpose-best-practices-and-techniques-for-chatgpt-xtm9joyzjr 這些原廠,基本上為了留住顧客,開始讓大家知道核心『如何下 Prompt』 你也許會問到,怎麼這麼好?實際上就是這麼好,不用付錢,不用給點數,只需要註冊一個帳號,免錢當然多少要付上個資,大家彼此利益交換,這才是他們希望能夠做到的,當你想起 AI ,你就會想起那個『誰』。 這些東西,一切都免錢,免錢,免錢,萬得佛。 您是否曾經覺得,與 AI(像是 ChatGPT 或 Claude)對話時,它給出的答案總是有點……不對勁?有時候答非所問,有時候過於籠統,有時候則完全誤解了你的意思。 這就像在操作一台功能強大的 GPS,如果你只輸入「去市中心」,它可能會帶你到一個你完全不想去的地方。但如果你輸入一個精確的地址、避開高速公路、並要求尋找沿途的充電站,它就會成為你最得力的助手。 與 AI 的溝通也是如此。你輸入的指令,也就是「提示」(Prompt),就是決定 AI 表現好壞的關鍵。 「Prompt Engineering」(提示工程) 聽起來很專業,但...

Google AI 推動 AP2 - 可望制定製造業跨境支付流程

在製造業的跨境交易中,最難解的一道題往往不是生產,而是 信任 。 買方擔心貨沒到就付款;賣方擔心先出貨卻收不到錢。這種「雞生蛋」的困境,讓傳統的跨境支付只能依靠 信用狀(LC) 或 第三方託管(Escrow) 來保障,但這些機制週期冗長、成本高昂,對於講求即時性和效率的現代供應鏈來說,顯得笨重而緩慢。 Google 推出的 AI 代理支付協議(AP2, Agent Payments Protocol) ,正是針對這個核心矛盾提出全新解法。它將「支付」與「AI代理」結合,透過 Mandates 授權合約 、 穩定幣結算 、 加密審計 與 AI 驗收流程 ,為製造業構建出一條前所未有的支付高速公路。 https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-agents-to-payments-ap2-protocol Mandates:智能化的信用狀 在未來的跨境供應鏈中,買方不再需要把錢全權交給銀行。 取而代之的,是由 AI 代理生成的 Mandates ——一份加密、不可竄改的數位合約。 買方 AI 會先設定條件: 「貨品到港並通過海關」 「第三方檢驗合格」 「IoT 感測器驗證入庫」 只要條件觸發,款項即刻自動支付。 對買方來說,這意味著 沒有驗收,就不會放款 。 對賣方來說,這意味著 貨一旦符合條件,就能即時收款 。 這種設計,本質上就是一個智能化的信用狀(Smart LC),卻比傳統 LC 更快、更便宜、更靈活。 穩定幣與自動結算:跨境金融的新常態 AP2 天生支援 穩定幣(如 USDC) 以及即時銀行轉帳,這讓跨境交易能夠突破傳統銀行的繁瑣清算流程: 資金先行鎖定 ,由系統保管,保證買方有付款能力。 條件一旦滿足 ,資金即刻釋放,不需等待數天的銀行流程。 對製造商來說,這代表 現金流週轉大幅加快 ; 對買方來說,則代表 能在全球範圍內進行即時採購 ,降低庫存壓力。 AI 驗收:從紙本到感測器 過去的驗收依賴人工簽核、文件比對,如今 AI 和 IoT 可以自動完成。 工廠出貨掃碼 → 系統上鏈 → 驗收條件觸發付款。 倉庫檢測條碼入庫 → AI 驗證數量與品項 → 自動完成對帳。 ...

Meta Ray-Ban Display 智慧眼鏡:製造業流程的數位化契機

AI 的互動我們都一直覺得最好的呈現方式並不是以 Chat 聊天的方式來呈現,應該有更直覺的方式來呈現,更直覺來進行互動。 2025 年 9 月, Meta 正式發表了 Ray-Ban Display 智慧眼鏡 ,這是第一款在消費級眼鏡中導入單眼顯示螢幕的產品。它結合顯示器、相機、麥克風、揚聲器,以及透過 Neural Band 進行的手勢控制,讓「顯示 + 記錄 + AI 輔助」成為可能。雖然初期以消費市場為主,但這項技術的誕生,也讓製造業與驗收流程的數位化出現新的契機。 科技規格帶來的新可能 Ray-Ban Display 智慧眼鏡重量僅約 69 公克 ,內建 600×600 像素全彩顯示器 ,亮度最高可達 5,000 尼特 ,即使在工廠強光環境下仍能清晰呈現。鏡片內的顯示器可以即時展示檢查清單、SOP 流程與規格圖,讓檢驗人員在不翻閱紙本、不手持平板的情況下完成作業。 內建 12MP 相機 可進行拍照、錄影,並透過雲端即時回傳,減少紀錄誤差。搭配 Neural Band,使用者可用手勢操作選單或確認步驟,雙手保持自由,安全性大幅提升。續航方面,眼鏡本體約 6 小時 ,搭配充電盒可延長至 30 小時 ,足以支援一整天的檢驗任務。 驗收與品質管理的應用場景 即時檢查與視覺導引 驗收人員可直接在眼鏡顯示器上看到檢驗清單,逐步完成尺寸、顏色、批號檢查,減少翻找文件的時間。 數據收集與追溯 相機拍攝的異常照片與檢驗數據能即時上傳雲端,每批產品的驗收歷程自動紀錄,提升追溯能力。 遠端協作與指導 遇到疑難狀況,現場人員可即時將視角直播給遠端專家,雙方同步看到現場畫面與鏡面顯示,快速獲得解決方案。 AI 輔助判斷 透過 AI 分析鏡頭影像,眼鏡能辨識零件型號、條碼資訊,甚至比對 CAD 圖紙,降低人為誤判風險。 目前導入的挑戰 雖然 Ray-Ban Display 為驗收流程帶來顯著助益,但要全面落地仍有幾項挑戰: 續航限制 :單機 6 小時續航對於長班制不一定足夠,需要充電規劃。 耐用性疑慮 :目前尚未完全符合工業級防塵、防水與抗震規範,需測試其在高溫、油污環境下的穩定性。 顯示視野 :單眼顯示的範圍有限,對於需要全景比對的檢查情境,可能存在不足。 成本考量 :售價近 800 美元,若要大規模部署,需要仔細評估...

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...