(1) 科技產業：AI資料中心需求猛增 瑞銀預言：儲能產業將迎5年「繁榮周期」 (2) 應用科技：還用 AI 提升效率、完成瑣事？黃仁勳的震撼教育３堂課：這樣用 AI「太可惜」

 (1) 科技產業：AI資料中心需求猛增 瑞銀預言：儲能產業將迎5年「繁榮周期」

能源儲存是電網的關鍵組成部分，主要用於平抑風能和太陽能發電的波動性。
由於可再生能源是未來 5 年美國唯一預期顯著增長的發電領域，電網對儲能電池的需求也隨之大幅上升。
據《路透》報導，瑞銀證券分析師 Yan Yishu 在周三 (12 日) 的簡報會上預計，
全球能源儲存需求可能在 2026 年實現 40% 的年增長。

在市場競爭方面，美國是中國能源儲存製造商的關鍵市場，因其是全球利潤最高的市場之一，
目前中企在美國市場佔有 20% 的份額。
不過，中東、拉丁美洲、非洲和東南亞等新興市場的成長速度可能更快，
預計增長率可達 30% 至 50% 或更高。

然而，中國企業對美國出口面臨的最大風險，來自於川普總統「大而美」法案中的「外國敵對實體」要求，該規定限制了中國擁有或控制的公司參與美國能源部門。……

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(2) 應用科技：還用 AI 提升效率、完成瑣事？黃仁勳的震撼教育３堂課：這樣用 AI「太可惜」

捫心自問：生成式 AI 面世以來，你是變得更聰明了，還是漸漸有點懶得思考了、甚至以前做慣的事，也漸漸生疏了？

輝達（Nvidia）執行長黃仁勳接受 CNN 的專訪時，直言自己每天都在使用 AI，但他沒有感到認知能力下降，反而覺得自己的認知技能正在提升。這個答案，與部分人焦慮 AI 將使人類思考能力萎縮完全相反。

黃仁勳指出，使用 AI 的方式，決定了我們是因此進化還是退化。

而許多人，可能一開始就用錯了力氣。

 

黃仁勳的震撼教育：許多人用 AI，都存在３個誤區

 

誤區一：把 AI 當「拐杖」，而非「老師」

「不要把它（AI）當作處理你會做的事情的拐杖。把它用在你不會做的事情上。」黃仁勳說道。

回想一下你使用 AI 的場景，是不是常請 AI 處理那些我們「本來就會做」的事？
黃仁勳警告，這就是最危險的「認知拐杖」。當你把「能做」的事全數外包，你大腦中對應的思考能力便可能停滯。

 

相反地，黃仁勳會要求 AI 「教我不知道的事」或「幫他解決原本無法靠自己有效解決的問題」。對他而言，AI 不是替代品，而是老師；不是助手，而是認知能力的「催化劑」。

當你使用 AI 來學習一個全新領域、分析一個你無法獨力完成的複雜模型，或是在你束手無策時提供解題思路，AI 才真正發揮了幫助人類「增強智慧」的價值。

 

誤區二：被動「索取答案」，而非主動「策略提問」

許多人使用 AI 的第二個錯，是將 AI 視為「答案生成器」。輸入一個問題，然後被動地等待並接受那個答案。

黃仁勳強調，「『提示』（prompting）AI、提出問題的概念，本身就是一項高度的認知技能。」他以自己身為 CEO 的日常為例：「我大部分時間都在提問。90% 的指令實際上是與問題融合在一起的。」與 AI 互動時，他並非在「下指令」，而是在啟動一個「提問系統」。

 

AI 輸出的品質，取決於輸入提問的品質。為了構思出好問題，「你必須思考，你必須具有分析能力，你必須自己進行推理。」

而這，才是 AI 提升認知能力的核心祕訣。我們不能再像過去使用搜尋引擎一樣，丟出模糊的關鍵字；必須先在腦中解構問題、分析情境、建立邏輯框架，然後才能「問出」一個能引導 AI 深入核心的好問題。

這也是為什麼，黃仁勳認為 AI 並沒有削弱人們的思考力，反而強迫我們更深入地「思考、分析與推理」。

 

誤區三：少質疑與批判，輕易接受或相信 AI

如果說「有策略地提問」是進階用法，那黃仁勳的第三個心法，就是 AI 的「駕馭術」：他從不輕易相信 AI 給出的第一個答案。
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