科技資訊交流社

(1) 科技產業：IEA 2026年能源創新現況 一、前言 近年全球能源轉型持續加速，能源科技創新已成為影響產業競爭力、能源安全與供應鏈韌性的關鍵因素。 其中，太陽光電與電池技術成長尤為顯著。全球太陽光電投資額已由2015年的1,400億美元增加至2025年的4,400億美元，成長超過三倍；而隨著電動車與儲能市場快速擴張，鋰離子電池亦持續主導能源儲存市場。 在技術發展方面，近年創新重心逐漸由傳統技術優化，轉向高效率與低成本的新世代能源技術。 例如鈣鈦礦太陽能電池（perovskite solar cells）於2025年達到33%的轉換效率紀錄，顯示其未來具高度商業化潛力。 同時，鈉離子電池、固態電池與液流電池等新型儲能技術亦快速發展，使全球能源技術呈現多元化趨勢。 此外，能源創新已不再僅限於減碳與技術研發，各國政府亦逐漸將其視為攸關能源安全、關鍵礦產供應與產業競爭力的重要戰略。在此趨勢下，電池、電網韌性、核融合、人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與關鍵礦產等領域，成為全球能源科技布局重點。 國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2026年發布《能源創新現況2026》（The State of Energy Innovation 2026）報告，針對全球能源技術、創新政策、研發投資與示範應用進行系統性盤點。 本文摘錄報告重點，簡述2025年能源科技重要成果、全球能源研發設施與政策發展方向。 二、能源科技重要成果 (一)技術創新 重點介紹2025年在研發或原型設計（技術成熟程度在TRL 6以下）具有重大進展之研究成果（相關技術之TRL如圖一），未來若能成功擴展規模並具備成本競爭力，將有助於解決能源系統面臨的重要挑戰。 1.核融合（Nuclear Fusion）：仿星器運轉時間創新紀錄 仿星器（stellarator）為磁約束核融合（magnetic confinement fusion）的一種替代技術路徑，其特點在於不需要像托克馬克（Tokamak）那樣在電漿內部感應產生環向電流（Plasma Current）來維持磁場構造。 ......... 更多詳細內容請點閱以下連結: IEA 2026年能源創新現況 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ (2) ...

 (1) 科技產業：防災型微電網 面臨緊急事故及停電困境時 偏鄉如何用電 電力不僅只是為了日常生活的便利，更是支撐醫療、通訊、交通與地方生活的關鍵要素。 當極端氣候加劇，災害發生後道路中斷致供電線路修復困難，恐造成較長時間的停電，沒有電力，居民如何維持最基本的生活運作，成為重要的課題。 台電開始思考：面臨緊急事故、停電困境時，偏鄉如何用電 於是，一座座能夠自主供電、孤島運轉的防災微電網應運而生。 從台電早期的示範計畫，到中央政府補助建置計畫及地方政府自主投入建置，如今防災微電網已逐步遍及全台。 隨著再生能源、儲能與相關技術日益成熟，防災微電網從技術驗證、示範計畫逐步走向強化地方電力韌性的重要工程，並將在災害來襲時成為支撐偏鄉生活機能的堅實電力防線。 什麼是防災型微電網 防災微電網具備「孤島運轉」能力，其以單一據點之避難場所作為供電標的，設置創能(例如：太陽光電等再生能源)、儲能設備與柴油發電機，並透過能源管理系統進行整合控制，其運作模式概念單純：當市電（即透過台電電網供應給一般家庭、學校或企業使用的標準電力）停止供電時，防災微電網會切開與台電電網之間的開關並啟動孤島運轉模式，形成獨立的供電系統，其中將先由太陽光電與儲能系統相互搭配運轉，維持避難場所內的緊急電力供應。 若太陽光電因氣候因素導致電力輸出下降，且儲能系統電量亦有不足時，則啟動柴油發電機，以維持防災微電網正常運作，確保避難場所基礎民生電力供應。 防災微電網布建 逐步推動執行 攤開全臺防災微電網版圖，包括由台電早期示範建置(已移交地方政府營運)、中央或地方政府建置、產學合作建置等三類，例如新北市烏來區公所、宜蘭縣大同鄉復興社區，即為地方政府自主投入建置的案例。 .........   更多詳細內容請點閱以下連結 :  防災型微電網 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝   (2) 應用科技：簡報該怎麼「去 AI 味」？限制字數、設立禁用詞，重現你的個人風格 會議上，同事提供一份設計精美的簡報，此時你心裡會有什麼想法？ 若在 5 年前，你會讚嘆對方簡報功力高超；但現在直覺反應往往是「AI 真是厲害」。 如果他講得很心虛，你甚至能確定連內容都是 AI 生成的。 為什麼「AI 味」讓人反感？ 關鍵在於「資訊含金量太低」，大...

   (1) 科技產業：電網跟不上 AI，表後發電、獨立供電成新解方    AI 算力持續攀升，也讓資料中心供電模式逐漸改變。 隨著美國電網新增容量逐漸跟不上 AI 資料中心建設速度，市場預期 2028 年後可用電網容量將趨近飽和，未來新增大型 AI 資料中心將加速採用表後發電（Behind-the-Meter，BTM）架構， 帶動現場發電與 SOFC 需求快速成長。 目前美國電網仍面臨併網審查流程冗長、天然氣電廠建設速度不足，以及燃氣渦輪機、變壓器等關鍵設備交期拉長等挑戰，使新增供電能力難以跟上 AI 資料中心快速成長的用電需求。 未來隨著供需缺口持續擴大，大型資料中心可望逐步轉向表後發電，甚至採用獨立孤島發電（Islanded Microgrid）架構，由現場發電設備直接供應資料中心全天候運作，降低對公共電網的依賴。 隨著 AI 資料中心供電模式轉變，SOFC 的定位也正在改變，從過去等待電網接入期間的橋接電源（Bridge Power），逐漸成為資料中心的主要基載電力來源。 今年 4 月，甲骨文宣布於美國新墨西哥州建置 2.45 GW 的 AI Factory「Project Jupiter」，原先規劃採用西門子天然氣渦輪機作為供電方案，最終改為全面採用 Bloom Energy 的 SOFC 燃料電池。 Bloom Energy 與 Brookfield 於 6 月宣布擴大策略合作，將 AI 基礎設施電力專案的合作規模由原先 50 億美元大幅提高至 250 億美元，加速推動全球 AI 資料中心燃料電池部署。 市場認為，隨著 AI 用電需求持續攀升，在公共電網建設速度有限的情況下，現場發電、表後發電與獨立孤島發電 將逐漸成為大型 AI 資料中心的重要供電模式，SOFC 也有望成為未來 AI 基礎設施的關鍵電力技術。 什麼是表後發電？ 所謂表後發電（Behind-the-Meter，BTM），是指發電設備建置於用戶電表後端，由資料中心自行發電並直接供應用電，而非完全依賴公共電網。......... 更多詳細內容請點閱以下連結: 電網跟不上 AI ，表後發電、獨立供電成新解 方   ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝   (2) 應用科技：讓人買單你的提案，只需 ...

(1)科技產業：AI 算力競賽進入供電時代，多元供電成資料中心新趨勢 過去 AI 資料中心主要依賴公用電網供電，但隨著用電需求快速攀升，供電模式正出現重大改變。 法人分析，未來 AI 資料中心將從「電網優先」逐步走向「能源優先」，透過天然氣機組、固態氧化物燃料電池（SOFC）、電池儲能系統（BESS）及微電網等多元能源組合，提升供電可靠性並加快資料中心部署速度。 電網興建速度太慢 法人指出，目前限制 AI 資料中心發展的關鍵已不再只是發電量，而是能否在需求時程內完成接電（Time-to-Power）。 隨著 AI Campus 規模由過去 5 至 50 MW 快速提升至 100 至 300 MW，部分規劃甚至達 1 GW，輸電網、變電站、變壓器及接電審批速度逐漸成為新的瓶頸，美國部分大型案場的接電時間已由過去約 1 至 2 年延長至 3 至 7 年，使資料中心即使完成建置，也可能因無法取得足夠電力而延後營運。 自主供電成趨勢，SOFC 與 BESS 受矚目 對大型 AI 資料中心而言，等待數年的接電時間意味著大量 GPU、伺服器等設備無法投入運作，不僅延後 AI 服務上線，也提高企業的資本成本與機會成本。因此，愈來愈多業者開始評估自備發電、儲能及微電網等方案，希望降低對公用電網的依賴，縮短資料中心從建置到正式營運的時間。 其中，SOFC 近年逐漸受到市場關注，主要原因在於具備模組化、部署速度快及可直接設置於資料中心園區內等優勢，不必等待大型輸電線路或變電站完工，即可提供穩定電力來源。 對 AI 資料中心而言，這類分散式發電系統能更快速為高密度運算設備供電，也讓資料中心在電力配置上擁有更高的彈性。 ......... 更多詳細內容請點閱以下連結:   AI 算力競賽進入供電時代，多元供電成資料中心新趨勢 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ＝＝＝＝＝＝ ＝＝ (2) 應用科技：千萬別照著PPT念！報告3個小技巧，優秀員工都在用的說話術 大部分的職場人士會在製作「簡報」上傾心盡力。為了製作出幾近完美的簡報，會閱讀相關書籍、聽講座，或者蒐集資料到深夜，以主管的標準反覆修改，做出較具邏輯且說服力高的簡報。 然而，真正要利用那份簡報報告時，反而無法流暢表達，甚至就連看著簡報上的文字閱讀都很吃力。 明明簡報製作得十...

   (1) 科技產業：人工光合作用新突破，日本團隊開發新型太陽能    日本大阪公立大學研究團隊開發出一套新型人工光合作用系統，透過在電解槽中整合具自我調節功能的固態電解質，讓系統在日照變化下仍能穩定生產太陽燃料，且無需額外配置電池與最大功率點追蹤（MPPT）控制設備，有望降低人工光合作用系統的建置成本與複雜度，此研究成果刊登於《EES Solar》。 人工光合作用被視為下一代再生能源技術之一，可利用太陽能將水與二氧化碳轉換為甲酸等化學燃料。 相較於傳統太陽能發電直接輸出電力，人工光合作用可將能量轉換成可儲存、運輸的燃料形式，有助於解決再生能源間歇性供電問題。 一般人工光合作用系統為維持太陽能電池最佳發電效率，通常需要搭配 MPPT 技術，即透過電子控制設備持續調整電壓與電流，使太陽能電池維持在最佳輸出狀態。然而相關系統往往需額外配置電池、控制器及電力轉換設備，增加成本與維護負擔。 此次研究團隊則將特殊固態電解質直接整合至電解槽內，使電解槽本身具備自我調節能力。 當日照增強時，電解槽溫度會隨之升高，而材料特性會使電阻下降、電流增加，進而自動調整運作狀態，達到類似 MPPT 的效果，無需額外控制系統即可維持穩定運作。......... 更多詳細內容請點閱以下連結: 人工光合作用新突破，日本團隊開發新型太陽能   ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝   (2) 應用科技：你上台是要做「簡報、授課還是演講」？福哥：搞懂2大因素再開PPT 簡報、授課、演講有何不同？ 從「讓自己看起來很厲害」到「讓觀眾覺得自己變厲害」 「簡報、授課、演講，這3者到底有什麼不一樣？」這個問題從我2014年出版《上台的技術》開始，就經常被問到。 經過了12年，隨著我陸續出版《教學的技術》、《線上教學的技術》、《遊戲化教學的技術》，對這個問題我有了更深一層的體悟。 以前我可能只從時間長短來區分，但現在我可以更精確的說：「簡報有簡報的技術，教學有教學的方法。」 雖然都是拿麥克風上台，但因為「時間」與「目的」不同，選擇的策略必須截然不同。 真實案例：兩個老師，兩種建議 在談理論之前，先分享一個真實的故事。身為簡報和教學教練，這幾年我指導過很多很優秀的老師，其中包括像「仙女老師」余懷瑾，以...

  (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。…… 更多詳細內容請點閱以下連結： 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」 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...

(1)科技產業-鋁線材的逆襲：為什麼它正成為全球再生能源輸電的關鍵材料？優勢在哪裡？ 這幾年，全球能源轉型進程快速推進。歐洲啟動「 REPowerEU 」行動計畫，美國推動 IRA 補貼，亞洲多國亦擴增風電與太陽能裝置容量。 發電端的綠色化，儼然已成共識。然而，當大量再生電力產生之後，一個根本但常被忽略的問題浮現：綠電如何從偏遠的風場、山頭、海上，穩定且高效率地傳送到城市與產業中心？ 當再生能源大舉上陣，電怎麼送？ 電網成為能源轉型的「第二戰場」。這不僅是升級既有設施，更是重構一整套可適應再生能源特性的傳輸網路。 相較傳統集中式電廠，風電與太陽能的發電點分布更廣、變動性高，所需的電網密度與智慧化程度也高出許多。 輸電線路不僅要覆蓋更遠的距離，更需要配合新型儲能與轉換技術，提供穩定供電。   這場電網戰爭的背後，有一種材料正在悄悄走紅：鋁線材（ Aluminum Wire Rod ）。 鋁線材崛起的原因：比銅輕、便宜，還能導電 鋁線材並非新材料。早在 20 世紀初期便已應用於電纜製造，但長期以來受限於導電率略低於銅（鋁約為銅的 61% ），多被用於低階應用。 然而，現今技術進步，加上電網升級需求暴增，鋁線材的產業地位正在重估。   鋁的三大優勢如下： 🔺 輕盈：同體積下，鋁的重量僅為銅的一半，適合高塔架空線路，減少支撐結構負擔。 🔺 成本優勢：鋁價格穩定且原料來源多元，約為銅價的三分之二以下，適合大規模佈建。 🔺 耐腐蝕性佳：鋁具自然氧化保護層，特別適用於海上風場、濕熱環境。   目前主要的鋁導體類型包括： 🔻 AAC （ All Aluminum Conductor ）：純鋁製，適用短距離城市配電。 🔻 AAAC （ All Aluminum Alloy Conductor ）：鋁合金製，導電率略降但機械強度更高，適合中長距離輸電。 🔻 ACSR （ Aluminum Conductor Steel-Reinforced ）：鋁包鋼心型，適合長距離、高張力輸電系統。 這些導體正是現今歐洲、北美、亞洲各國用來升級其國家電網的「核心原件」。 從風場到城市電纜，鋁線材的新戰略價值 鋁線材已不再只是便宜的替代品，而是被視為「綠能基建」的一...

 (1) 科技產業： 美科學家透過核廢料產生氚，為核融合發電廠提供燃料 核融合（ nuclear fusion ）是一種將兩個原子融合在一起以釋放熱能的過程，藉由這些熱能便可推動發電機提供幾乎零排放的大量電力， 因此一直被視為最潔淨的能源形式之一。 如今美國科學家正在開發一種方法，將核廢料回收再利用來製造氚（ tritium ，一種稀有的氫同位素）， 以做為核融合的主要燃料之一。   為解決氚短缺問題，美國動起讓核廢料回收再利用的腦筋 當前核電廠依靠核分裂（ nuclear fission ）來產生能量，但同時也會產生大量會持續多年具放射性的核廢料。 相對地，為宇宙恆星提供能量的核融合過程，最終只會產生極少量的放射性廢料。這一過程需要氘（ deuterium ）與氚的融合。 前者取得相對容易，但美國目前卻面臨氚的短缺。氚天然存在於高層大氣層（ upper atmosphere ）中，目前氚的商用生產主要來自加拿大的反應爐。反觀美國，其國內並沒有任何生產氚的能力。 洛斯阿拉莫斯國家實驗室（ LANL ）物理學家 Terence Tarnowsk 表示，目前全球氚的庫存總量約為 55 ± 31 磅（ 25 ± 14 公斤）。 商用氚的價格約為每磅 1,500 萬美元（每公斤 3,300 萬美元）。根據他的估算， 55 磅（ 25 公斤）的氚足以為超過 50 萬戶家庭提供六個月的電力。 一個值得注意的問題是，美國現存商業核電廠產生的核廢料高達數千噸，面對高度放射性的核廢料，需要昂貴的儲存設施來確保安全封存。 科學家們也因此看到利用核廢料來生產有價值氚的可行機會。   透過粒子加速器啟動原子分裂反應，實現效率與安全兼具的核融合發電 在洛斯阿拉莫斯國家實驗室與美國國家核安局（ National Nuclear Security Administration ）贊助下， Tarnowsky 對具潛在商用價值可能性的氚反應爐進行了多次電腦模擬，以評估這些設計的產能與能源效率。 其所模擬的反應爐設計使用粒子加速器來啟動核廢料中的原子分裂反應（ atom-splitting reaction ），它們會釋放中子，並在一系列其他核躍遷（ nuclear transition ）之後產生氚。 …… . ...

  (1)科技產業： 電池續航力總是不夠，讓機器人學「吃飯」可能是新解法？   4 月 19 日，北京舉辦了全世界第一場人形機器人半程馬拉松，冠軍用了 2 小時 40 分鐘即完成比賽， 雖然比起人類仍慢上許多，但卻已經接近入門級業餘跑者的完賽水準。 只不過，其中 一項容易遭到外界忽略的細節，在於冠軍機器人不得不在馬拉松中途，由人工介入更換多達 3 次電池， 這也充分說明了當前機器人技術所面臨的深度挑戰，那就是機器人該如何有效利用電力，以及補充自身能源。   機器人不會疲倦，但是動力卻會耗盡 隨著科技不斷發展，現代機器人已經擁有十足的敏捷性，甚至能夠模仿動物的運動方式，並以高精度的機械化手段執行複雜任務。 從另一個角度來看，機器人的協調性和效率堪比生物，僅在耐力方面仍略遜一籌，即便機器人並不會感到「疲倦」，但「動力」卻總會在某個時候耗盡。   美國威斯康辛大學麥迪遜分校機械工程副教授 James Pikul 表示，作為一名專注於能源系統的機器人研究者，動力問題其實包含了許多面向，例如人類該如何賦予機器人如同生物般的持久力，以及為什麼人類距離該目標仍如此遙遠。 James Pikul 說，雖然大多數關於能源問題的機器人研究，主要都集中在研發更為強大的電池上，然而學界卻也正積極思考另一種可能，那就是一款藉由「進食」取得能量的機器人。   生物跟機器在續航力上的差距 波士頓動力公司的 Spot 和 Atlas 等機器人，受益於生物力學和電機控制研究，已展現出高敏捷度，能行走、奔跑和攀爬，馬達效率甚至超越動物肌肉。然而，當談到續航力，情況卻截然不同。 例如，四足機械狗 Spot 充飽電只能運作 90 分鐘，需近一小時充電，這與人類 8 到 12 小時的輪班，或雪橇犬數日的奔跑能力相去甚遠。 因此， James Pikul 指出，目前機器人領域的核心挑戰，不在於如何運動，而在於如何有效利用、補充和儲存能量。   鋰電池技術每年只進步 7% 鋰離子電池雖然普及，但其能量密度提升緩慢，每年僅約 7% 。這意味著想讓機器人續航時間翻倍，單靠鋰電池就需十年。相比之下，生物將能量儲存於脂肪中，每公斤可提供近 9 kWh 動力；一隻雪橇犬體...

  (1) 科技產業： 屋頂、曲型牆面輕鬆安裝，日本推超薄鈣鈦礦太陽能板 2025 年大阪世博會期間，日本於會場外展示其新一代太陽能技術，不僅將鈣鈦礦太陽能面板鋪設於轉運站的屋頂曲面， 連現場工作人員穿著的服裝也內嵌該面板，進一步展現其輕薄、可撓與可貼附等應用潛力。   不同於常見偏硬的矽基太陽能板，鈣鈦礦太陽能被視為第三代技術代表，具備特殊結晶結構與低碳製程優勢，在實驗室條件下轉換效率已突破 30% ，市售產品也達 15% 。其重量僅為傳統面板的十分之一，然後厚度為百分之一，具柔性、輕薄與多元應用潛力，對國土多山、不易擴建地面電廠的日本尤其具有吸引力。 日本政府計劃在 2040 會計年度前，將太陽能發電占比由目前不到 10% 提升至 29% ，並實現 20GW 鈣鈦礦發電裝置容量，相當於約 20 座核電廠。 政策上除訂定技術路徑圖，也投入高額補貼支持產業發展。積水化學已宣布投資 3,100 億日圓（約新台幣 620 億元），建設年產能 1GW 的新工廠，並預計自 2027 年起量產，其中約一半由政府負擔。 此一技術布局也來自對過去產業失利的反省。過去日本曾掌握全球逾五成太陽能市占，但隨後在中國快速擴張下被大量超車，市占率一路跌至不到 1% 。 根據 IEA ，至 2025 年全球太陽能供應鏈仍高度依賴中國，而鈣鈦礦的主要原料為碘，則由日本與智利主導，被視為可擺脫供應鏈依賴的戰略資源。 … . … . 更多詳細內容請點閱以下連結： 屋頂、曲型牆面輕鬆安裝，日本推超薄鈣鈦礦太陽能板   ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ＝＝＝ (2)應用科技： 告別死背簡報講稿！ 5 步驟練習「像賈伯斯一樣演講」 賈伯斯的演說風格輕鬆自然，整場簡報大多時候，賈伯斯幾乎完全不用講稿。該如何在簡報時拋開講稿和腳本呢？ 作者分享 5 個練習步驟，從寫下完整講稿、保留關鍵字、到完全不依賴講稿，讓你看起來像一位天賦異稟的演員， 或是像賈伯斯一樣自然的演講者。本文節錄自《跟賈伯斯學簡報》。   要成為卓越品質的標竿，而有些人不習慣凡事追求卓越的環境。 --- 賈伯斯 賈伯斯是 21 世紀觀眾心目中完美的簡報大師，這些觀眾期待參與對話，而不是來聽枯...

(1)科技產業：「AI 將迅速接管金融體系。」《人類大歷史》作者哈拉瑞提醒 AI 本質是代理 當生成式 AI 席捲各大產業，未來最快被徹底改寫的領域之一，或許是金融。 全球暢銷書《人類大歷史》的作者、歷史學家兼哲學家哈拉瑞（ Yuval Noah Harari ）， 在《華爾街日報》舉辦的 CEO 高峰會分享他對 AI 發展的看法，特別提到 AI 和過往科技的差異，以及為何要小心 AI 對金融體系造成的風險。 哈拉瑞提醒， AI 的本質不只是工具，而是一種代理（ agent ），因為 AI 可以獨立於人類做出決策、 創造新想法、自我學習和改變，相比之下，其他人類發明如印刷機、原子彈，都是需要人類決策、 賦予人類力量的工具。他更將 AI 比喻成「嬰兒」，表示人類可以盡己所能地教育它，但 AI 是獨立的個體， 最終可能會做出讓人驚訝甚至恐懼的行為。   哈拉瑞為何點名金融體系？ 「 AI 將迅速接管金融體系，」哈拉瑞特別點名「金融」作為 AI 最快產生巨大影響的領域。 他解釋，金融是極端資訊密集的領域，本質上並不牽涉到太多物理世界的操作，只需要輸出、輸入資訊，因此 AI 極易切入與掌握。 哈拉瑞日前在接受《 WIRED 》採訪也表示，綜觀歷史，人類發明了日益複雜的金融機制，而發明金融的目的在人與人之間建立信任和連結──即使兩個人不認識，但金錢讓彼此能夠合作，「發明一種人類無法理解的金融機制毫無意義，因為它無法建立信任。」   然而， AI 卻可能發明比利息、債券或股票更複雜的全新金融機制，並且只有 AI 本身可以理解，「 AI 之間相互信任、溝通，最終形成一個金融網絡，而人類無法理解其中發生的事，」哈拉瑞表示，屆時人類將失去對金融體系的控制。 哈拉瑞曾經舉例， 2008 年的金融危機，就是金融創新難以讓人類理解的結果──當監管機構無法充分理解新的金融產品，就無法對其進行監管。   人類應對 AI 變化的關鍵：信任、自我修正 這些言論聽來悲觀，但哈拉瑞在高峰會上說，他想表達的是 AI 既有巨大正向潛力，也有風險。 他不相信歷史或技術決定論，因為人們可以用同一種技術創造出截然不同的社會。 哈拉瑞表示，理想狀況下，應該相信 AI 能幫助人類處理超出理解範圍的事物，...