NVIDIA 在台北 GTC 大會上宣布，其 Isaac GR00T 人形機器人開發平台將支援宇樹科技（Unitree Robotics）的 G1 人形機器人，並推出一款全新的參考設計：NVIDIA Isaac GR00T Reference Humanoid Robot。它整合 Unitree H2 Plus 人形機器人、Sharpa Wave 五指觸覺靈巧手、NVIDIA Jetson Thor 機載運算，以及 Isaac GR00T 開放軟體與模型。另一方面，Isaac GR00T 開發平台將支援研究界常用的 Unitree G1，相關工作流程預計釋出至 GitHub 與 Hugging Face。

NVIDIA 推人形機器人研究平台，加速實體 AI 開發與部署

《IBTimes》指出，這套系統旨在協助研究人員更快速地測試與部署機器人，無須從零開始建置完整的硬體與軟體架構。同時，希望透過大型 AI 模型提升人形機器人的學習效率，使其能更快掌握新技能，並更有效地適應真實世界環境。NVIDIA 共同創辦人暨執行長黃仁勳表示，人形機器人將把實體 AI 帶入全球最大的產業領域，創造數兆美元規模的經濟機會，NVIDIA Isaac GR00T Reference Humanoid Robot 則為研究人員提供一個統一且開放的平台，有助於推動通用實體 AI 重要突破。

在硬體設計方面，該機器人採用 Unitree H2 機身架構，身高接近 183 公分、重量約 68 公斤，全身具備 31 個自由度，可模擬人體尺度進行各類研究測試。搭配兩組 Sharpa Wave 五指觸覺靈巧手後，整體自由度提升至 75 個，能夠執行更精細的抓取與操作任務。感測系統則配置頭部雙目立體攝影機、手腕攝影機及慣性測量單元，提供完整的環境感知與動作追蹤能力。

運算核心方面，機器人搭載 NVIDIA Jetson AGX Thor T5000，內建 NVIDIA Blackwell GPU，提供高達 2,070 FP4 TFLOPS 的 AI 運算效能，同時配備 14 核心 Arm CPU 與 128GB 統一記憶體，可支援即時感測資料處理與機器人推論運算。系統亦支援乙太網路、Wi-Fi 6、藍牙 5.2 及 USB 等多種連接方式，並整合麥克風與揚聲器模組，以支援語音互動功能。電力部分則採用 15Ah 電池，可提供約三小時的連續運作時間，並設有遠端緊急停止機制，以提升操作安全性。

美中科技競爭升溫，雙方合作引發地緣政治關注

目前已有多家國際頂尖研究機構宣布採用這項參考設計，包括史丹佛大學機器人中心、蘇黎世聯邦理工學院、Ai2 及加州大學聖地牙哥分校等研究單位。NVIDIA 表示，開放式平台有助於研究人員在共同架構下進行開發、驗證與成果交流，加速人形機器人技術從實驗室走向實際應用。除了開放給學術界使用外，NVIDIA Research 也將以此平台作為後續研發基礎，持續推進 Isaac GR00T 開放模型、開發框架及相關硬體技術，進一步擴大人形機器人研究生態系規模。

值得注意的是，此次 NVIDIA 與宇樹科技的合作，正值美中科技競爭持續升溫之際。《IBTimes》提及，美國部分國會議員近期曾質疑宇樹科技與中國政府有關，並主張限制其產品用於聯邦政府資助的研究計畫。面對外界關注，NVIDIA 強調，公司目前亦與美國、歐洲及南韓多家人形機器人製造商合作。市場分析認為，此舉除了擴大 Isaac GR00T 生態系布局外，也有助於降低對單一合作夥伴的依賴，分散供應鏈及地緣政治風險。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《IBTimes》、NVIDIA，圖片來源：NVIDIA。

《紐約時報》報導，開發聊天機器人 Claude 的 AI 公司 Anthropic，已向美國證券交易委員會祕密遞交 IPO 草案文件，可能在華爾街出現數十年難得一見的投資熱潮。隨著這項申請曝光，Anthropic 預計將成為今年三家備受矚目的潛在上市公司之一，另外兩家分別是火箭公司 SpaceX，以及在 2022 年以 ChatGPT 引爆 AI 浪潮的 OpenAI。

OpenAI、Anthropic 搶上市！AI 雙雄 IPO 大戰升溫

《紐約時報》指出，這些 IPO 若順利完成，可能成為史上規模最大的幾宗交易之一，帶動龐大的投資潮與員工財富增長，甚至誕生世界首位兆美元富豪：持有約 50% SpaceX 股份的馬斯克。這波上市潮也可能為非營利領域帶來可觀資金，因為 Anthropic 與 OpenAI 都已承諾將相當比例的股份投入慈善用途。SpaceX 預計將於本月進行 IPO，而 OpenAI 則準備在未來幾週內遞交申請。

IPO 申請也進一步升高 Anthropic 與 OpenAI 之間的競爭。上週，Anthropic 在新一輪融資中超越 OpenAI，成為全球估值最高的 AI 新創公司，募得 650 億美元，使其在新資金注入前的估值達 9000 億美元，而 OpenAI 最新估值則為 7300 億美元。Anthropic 在聲明中表示，此次申請「讓我們在完成美國證券交易委員會（SEC）審查後，擁有上市的選擇權」，但未透露 IPO 的具體時間與規模，將視市場條件等因素而定。隨著提交申請，公司最快可能在今年秋季上市。

為赴美上市企業提供顧問服務的 Issuer Network 創辦人 Patrick Healy 指出，市場資金有限，在多家重量級企業接連上市的情況下，投資人資金勢必有所取捨。他認為，預計率先掛牌的 SpaceX 將吸引大量資金，而愈晚上市的企業，面臨的競爭壓力也可能愈大。對 Anthropic 而言，上市時機尤其重要。若 OpenAI 搶先掛牌後市場反應不如預期，可能影響投資人對整體 AI 產業的信心，進而迫使 Anthropic 延後上市計畫，甚至調整募資規模。

《華爾街日報》舉例，類似情況曾發生在 2019 年。當時叫車平台 Lyft 與 Uber 相繼上市，率先掛牌的 Lyft 表現不如市場預期，股價走弱，也為兩個月後上市的 Uber 投下陰影。Uber 不僅下修目標估值，掛牌後股價仍出現下跌，即使當時整體科技股市場表現不差。不過，搶先上市同樣存在風險。對於新興產業而言，由於缺乏可供參考的市場經驗與獲利模式，投資人往往需要時間評估企業的真正價值，因此首家上市公司更容易面臨市場觀望與質疑。

Facebook（現為 Meta）便是典型案例。2012 年上市後三個月內，股價一度跌逾五成，市場普遍擔憂其無法順利從電腦端廣告轉向行動廣告市場。然而，隨著公司證明自身獲利能力，投資人信心逐漸回升，股價也展開長期成長。在此期間，許多原本計畫上市的科技公司，包括 Twitter，都選擇暫緩掛牌。《華爾街日報》分析，率先上市仍具備明顯優勢，企業能透過 IPO 募集資金，並讓員工持股變現，提高人才留任意願。正因如此，OpenAI 與 Anthropic 都有動力加快上市腳步，外界預期兩家公司都有望在今年完成 IPO。

程式碼生成業務帶動成長，Anthropic 加速推進 IPO

《紐約時報》提及，在三家競逐上市的公司中，Anthropic 是最年輕、成長速度也最快的一家，主要動力來自其能自動生成程式碼的 AI 工具。上週，Anthropic 表示其營收運行率（以當前表現推估的全年營收）已在 5 月突破 470 億美元，但目前仍未確認是否已達獲利狀態。Info-Tech Research Group 科技顧問公司董事 Shashi Bellamkonda 表示：「專注於程式碼生成，是這次 IPO 文件最值得注意的地方。Anthropic 並沒有試圖做所有事情，它沒有瀏覽器、沒有影像生成，也沒有電商功能。正是這種專注，使其達到 470 億美元的營收規模。」

近期，Anthropic 與美國政府的關係出現變化，主因是公司推出名為 Mythos 的強大模型，可用於偵測和修補軟體系統中的安全漏洞。Anthropic 執行長 Dario Amodei 曾造訪白宮，因美國情報機構正在評估 Mythos 的運作與影響。相較 OpenAI 與 Google DeepMind 等 AI 實驗室的產品線更為多元，涵蓋 AI 瀏覽器、商務工具與影像生成應用；Anthropic 則持續聚焦於程式開發與企業市場。

這種策略在去年秋季開始顯現成效。Anthropic 推出 Claude Opus 4.5，將其形容為 AI 能力的重要突破，特別強化程式碼生成能力。隨著使用量快速成長與企業客戶付費增加，公司營收也隨之攀升。投資機構 Altimeter Capital 創辦人 Brad Gerstner 表示：「Claude 的最新進展，推動了全球最嚴苛客戶的大規模採用。」

長期以來，Anthropic 一直受到資本市場高度關注，投資者包括 Menlo Ventures、Greenoaks Capital、Coatue、XN 等創投機構，以及 Amazon、Google、Samsung、Micron、SK Hynix 等科技企業。公司募得的大量資金，主要用於支應不斷攀升的算力成本。在 AI 需求快速擴張之下，運算資源已成為稀缺關鍵。Dario Amodei 表示，公司面臨「前所未有的需求」，因此必須持續向 Microsoft、Amazon 與 Google 等業者採購算力，以維持服務運作。

在競爭方面，Anthropic 也面臨來自多方壓力。OpenAI 已將重心轉向程式碼產品 Codex；馬斯克也同意與 AI coding 新創 Cursor 合作，並可能進一步收購；Google 與 Microsoft 持續強化面向開發者的 AI 工具。但 SpaceX 同時也是 Anthropic 的合作夥伴之一，Anthropic 近期宣布，已取得 SpaceX 位於孟菲斯的 Colossus 1 資料中心全部算力資源，讓其能使用超過 22 萬顆 AI 晶片，進一步開啟雙方在太空建置 AI 資料中心的合作想像。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《紐約時報》、《華爾街日報》，圖片來源：Anthropic。

微軟在 2026 Build 開發者大會上公開 Project Solara，這是一套以 AI 代理為核心的新裝置平台，目標讓部分工作任務不再受限於傳統 App 介面，能直接透過 AI 代理與專用裝置完成。與過去以 Windows 為核心的策略不同，Solara 採用微軟基於 Android 開發的企業版平台 MDEP，支援更小型、低功耗、可由 IT 部門管理的新型態企業裝置，已完成兩款可實際運作的硬體原型，並吸引多家知名企業準備參與試點計畫。

微軟發布 Solara AI 平台，瞄準下一代運算裝置市場

隨著生成式 AI 技術快速發展，微軟正布局下一代運算平台。讓使用者不必在不同軟體之間切換操作，而是直接透過 AI 完成工作任務。搭配現成硬體元件，企業也能更快速、低成本地開發符合特定需求的智慧裝置。這項布局被視為微軟搶攻 AI 裝置市場的重要一步。目前除了微軟之外，Google、Amazon 與 OpenAI 等科技大廠也積極投入相關領域。《GeekWire》指出，若個人電腦是微軟建立軟體帝國的關鍵，AI 則被視為下一波運算平台競爭的主戰場。

負責領導微軟應用科學團隊的企業副總裁暨技術院士 Stevie Bathiche 指出，隨著 AI 能力持續提升，許多過去仰賴應用程式完成的工作，未來都可能直接由 AI 代理接手。他認為，傳統 App 主導的使用模式正逐漸鬆動，人機互動方式也將迎來新一輪改變。

Solara 定位為一套涵蓋晶片、裝置到雲端服務的 AI 平台。展示現場亮相的兩款概念裝置，分別是一台桌面 AI 中樞與一枚智慧識別證。桌面裝置可放置於個人電腦旁，透過語音互動、臉部辨識登入，並主動整理每日待辦事項；連接顯示器後，還能直接存取雲端 Windows 環境。

智慧識別證則鎖定第一線工作場景設計，內建指紋辨識與攝影機模組，使用者只需按下一個按鍵即可喚醒 AI 助理，並完成錄音、逐字稿轉錄或影像辨識等工作。為了展示實際應用情境，微軟以醫療照護領域作為示範。當醫護人員佩戴智慧識別證後，AI 可協助掃描病患資料、自動記錄看診內容、整理生命徵象數據，甚至進一步啟動處方流程。

在另一項展示中，AI 透過裝置上的攝影機掃描辦公室改造會議的討論白板，並根據內容提出改善建議，例如增加植栽以提升工作環境品質，展現 AI 在日常工作協作中的潛在應用。微軟強調，這兩款裝置只是概念驗證的起點。相較於個人電腦或智慧型手機，公司更看好那些不適合頻繁操作螢幕的工作場景，例如工廠、醫院、物流中心或穿戴式設備環境。

Stevie Bathiche 表示，未來運算裝置將持續朝向更貼近使用者的方向發展，而 AI 代理也將逐漸從電腦與手機中走出來，進入眼鏡、耳機、戒指等更多日常設備，成為隨時待命的數位助手。根據微軟規劃，未來幾個月內，包括 AccuWeather、Best Buy、CVS Health、Levi’s 與 Target 等企業都將陸續展開試點計畫，測試 Solara 平台在實際商業場域中的應用成效。

Solara 採用 MDEP 架構，打造非 Windows 的新平台

Solara 的另一項特點，在於它並非建立於 Windows 平台，而是採用微軟自行開發的 Microsoft Device Ecosystem Platform（MDEP）。這套系統以 Android 為基礎，原本便已應用於 Teams 會議室設備等企業產品。微軟表示，相較於 Windows，MDEP 更適合部署在體積小、功耗低的裝置上，同時仍保有企業所需的管理與安全機制，包括遠端更新、裝置驗證、Microsoft Defender、Intune 與 Entra ID 等服務。

對於外界認為相關功能是否能直接由智慧型手機取代，Stevie Bathiche 說明，企業其實早已進行過類似嘗試，尤其是在醫療照護領域。但醫護人員透過個人手機存取病患資料，容易引發隱私與資訊安全疑慮，增加企業管理複雜度。相較之下，專為特定工作情境設計的裝置不僅具備更高的安全性，且電池續航力能長達一週，操作方式更符合第一線工作需求。Stevie Bathiche 認為，運算裝置正朝向更專業化的方向發展。未來的電腦未必都是個人電腦或手機，而是會以不同形式出現在各種工作場景之中，並與使用者保持更緊密的連結。

談到桌面中樞裝置時，Stevie Bathiche 也回應外界將其與智慧音箱相比的看法。他指出，兩者最大的差異在於企業整合能力。以 Amazon Echo 為例，其核心仍是單一的 Alexa 助理；Solara 則允許企業部署專屬 AI Agent，並由 IT 部門統一管理。在展示過程中，桌面中樞可透過藍牙與個人電腦連接，在不同裝置之間無縫銜接工作流程，這也是一般智慧音箱難以做到的整合深度。

攜手高通、聯發科，微軟採市售晶片加速 AI 裝置普及

微軟也坦言 Solara 仍處於相當早期的發展階段。Stevie Bathiche 透露，原本團隊並未計畫這麼早對外公開，但執行長 Satya Nadella 在看過相關成果後，認為值得在今年 Build 開發者大會上提前亮相。反映出 AI 產業競爭日益激烈，各家科技公司都希望盡快展示自身布局。Stevie Bathiche 指出，AI 技術也正大幅縮短產品開發週期。以此次展示的智慧識別證為例，團隊僅花費約三天時間，便將軟體移植至不同廠商的晶片平台並完成運作，展現出新平台的高度彈性。

《GeekWire》提及，Solara 未來的商業模式仍有許多問題尚待釐清。目前較明確的是，Solara 裝置會與 Microsoft Azure 雲端服務連動，至於平台收費模式、應用範圍與市場定位，仍在成形之中。在功能設計上，Solara 採用多代理（Multi-Agent）架構，可同時運行多個 AI Agent，並透過協調機制自動分配工作任務。除了微軟自家的 Microsoft 365 Copilot 外，企業也能導入其他第三方 AI 服務，打造符合自身需求的應用環境。

硬體方面，高通與聯發科已成為首批合作夥伴。智慧識別證搭載高通最新穿戴式晶片，桌面中樞則採用聯發科物聯網晶片。微軟強調，兩款裝置皆使用市售晶片，而非客製化方案，希望藉此降低開發門檻，加快產品推出速度。外傳 OpenAI 正在開發的 AI 裝置同樣採用高通與聯發科平台，顯示相關市場競爭逐漸升溫。

在 Stevie Bathiche 看來，Solara 的核心其實是在回答一個問題：下一代電腦將以什麼樣的形式出現在人們身邊？微軟相信，未來的運算能力不再侷限於手機或個人電腦，而是會融入眼鏡、耳機、識別證等各種裝置之中。當 AI 能夠持續感知環境、理解需求並主動提供協助時，人們與科技互動的方式也將隨之改變。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《GeekWire》、Microsoft，圖片來源：Microsoft。

《富比士》報導，代理 AI（Agentic AI）帶來的最大討論焦點，往往集中在工作機會被取代與消失的議題。然而，數據所呈現的另一面卻顯示，AI 不僅正在改變既有職位，更持續創造大量全新的工作機會，而這項發展相較於失業議題，獲得的關注明顯較少。

新領時代來臨：AI 帶動百萬新職缺，人才需求全面翻轉

相較於外界普遍聚焦 AI 將取代工作機會的討論，最新數據顯示，AI 也正快速催生大量新興職業。根據 LinkedIn 今年 1 月公布的分析，自 AI 技術普及以來，全球已新增超過 130 萬個相關職缺，包括 AI 工程師、前線部署工程師及資料標註員等新興職務；同時，AI 基礎建設擴張也帶動超過 60 萬個資料中心相關工作機會。

LinkedIn 將這波轉變稱為 New-Collar「新領人才」時代，意指人才需求不再只看傳統學歷，而是結合知識工作、進階技術能力與人類特質。其中，AI 工程師更已連續兩年成為美國成長速度最快的職位。

世界經濟論壇（World Economic Forum）在《未來工作報告》中預估，到 2030 年全球將新增約 1.7 億個工作機會，雖然有 9,200 萬個職位可能因技術變革而消失，但整體仍將淨增加約 7,800 萬個工作。其中，AI 與機器學習相關專業人才被列為未來成長最快的職業類別之一。

麥肯錫（McKinsey & Company）則進一步提出代理式組織概念，認為未來企業運作將逐漸形成「人類與 AI 代理共事」新模式。在這樣的環境下，員工的角色不再只是執行任務，而是負責協調、監督及管理 AI 系統，確保其能有效完成工作目標。

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不只需要工程師：企業搶前線部署、治理與安全人才

從企業的人才布局來看，最先受到 AI 浪潮帶動的仍是技術相關職缺。除了傳統的 AI 工程師外，許多企業近年開始招募能直接深入客戶現場、協助建置與調整 AI 工作流程的人才。這類被稱為前線部署工程師的角色，負責串接企業需求與 AI 技術應用，被視為代理式 AI 時代的重要推手。包括 OpenAI、Anthropic、Google 等科技公司都已將其列為重點招募職位。

《富比士》提及，隨著 AI 應用逐漸從實驗階段走向實際營運，企業對治理與風險管理人才的需求也同步升溫。除了確保系統符合各國法規與監管要求，相關人員還必須處理演算法偏誤、資料隱私與模型透明度等問題。不少企業也開始設立專責團隊，負責推動 AI 工具導入、員工培訓與跨部門協作，希望讓新技術真正融入日常工作流程，而不只是停留在測試階段。

AI 能力提升也讓資訊安全成為新的關注焦點，這裡的安全需求不只是傳統資安，而是針對 AI 系統本身進行紅隊演練。AI Red Team Engineer 會以對抗方式測試模型是否容易被越獄、是否會產生不安全行為，當 AI 代理不只是回答問題，而是能調用工具、執行任務時，這類測試也成為部署前的必要防線。因此，專門模擬攻擊情境、測試模型漏洞的 AI 安全人才逐漸受到重視。也有企業開始尋找能重新設計工作流程的人才，負責規劃人類與 AI 的分工模式，確保自動化系統在提升效率的同時，仍能維持決策品質與營運穩定。

相較於技術職位，真正龐大的就業成長可能來自非工程領域，每 20 個 AI 代理新職位中，有 10 個不是工程職。麥肯錫指出，未來最具規模的新興工作類型，將是受到 AI 強化的一線工作者，包括策略、產品、人資、法務、銷售、客服成功與稽核角色等職務。這些工作並非被 AI 取代，而是在 AI 協助下改變工作內容與技能需求。

以企業顧問與產品管理為例，愈來愈多組織開始尋求能夠理解 AI 技術、同時具備商業思維的人才，協助評估應用場景、規劃導入策略，並將技術能力轉化為實際商業價值。LinkedIn 的數據顯示，AI 顧問與策略相關職位已成為成長最快的新興職業之一，反映企業對數位轉型人才的需求正快速增加。

除了職能轉變，企業組織架構本身也開始出現新的管理模式。《富比士》指出，部分研究機構預測，未來 AI 代理將如同員工一般被納入企業營運體系，因此專責管理數位勞動力、協調人機協作的主管角色也將逐漸成形。與此同時，負責訓練 AI、優化模型表現的資料標註與訓練人才，以及設計 AI 對話體驗的內容與互動專家，也成為企業擴大導入 AI 過程中的重要支援力量。

當 AI 成為數位員工：企業如何打造人機協作新模式

AI 導入範圍持續擴大，也開始改變企業內部的人力管理與組織運作方式。過去人資部門主要負責員工招募、培訓與績效管理，但在 AI 代理逐漸參與日常工作後，企業也開始思考如何規劃人機協作模式，包括工作流程重新分配、組織架構調整，以及未來人才培育方向。部分研究機構甚至認為，未來企業的人力規劃不再只考量員工數量，還必須將 AI 代理納入整體管理架構之中。

法務與合規領域同樣出現新的需求。隨著企業大量導入生成式 AI 與代理式 AI 系統，智慧財產權、資料使用權限及法規遵循等議題日益受到重視。如何確保 AI 應用符合法律規範，並降低營運風險，已成為企業推動 AI 專案時不可忽視的一環。

AI 也正在重塑業務與客戶服務部門的工作模式。過去需要耗費大量時間進行的市場研究、客戶資料整理與後續追蹤工作，如今愈來愈多交由 AI 處理，讓業務人員能將更多心力投入客戶經營與商務開發。與此同時，企業也開始需要熟悉 AI 應用的人才，協助客戶導入相關工具、追蹤使用成效，並推動後續擴大應用。隨著 AI 治理與監管要求逐漸成形，企業對風險管理與稽核專業人才的需求也明顯增加。除了檢視 AI 系統是否符合內部規範外，也必須確保相關應用符合國際標準與監管要求，例如 AI 管理系統標準 ISO 42001，以提升系統透明度與可信度。

《富比士》補充，從這些人才需求的變化可以看出，企業導入 AI 已不再只是技術升級，而是牽動整體組織運作模式的調整。當愈來愈多企業開始招募相關人才，也代表 AI 正逐漸從實驗性工具轉變為營運核心的一部分。KPMG 研究指出，約七成大型企業計畫在未來三年內進行組織重整，而這些新興職務與能力需求，正是企業邁向 AI 驅動營運模式的重要訊號。

儘管外界仍持續關注 AI 對既有工作的衝擊，但從人才市場的變化來看，AI 同時也正在催生一批過去未曾存在的新型工作。《富比士》指出，未來企業競爭力的關鍵，或許不只是擁有最先進的 AI 技術，而是能否建立一套有效的人機協作機制，讓人才與 AI 代理在同一套組織架構下發揮最大效益。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《富比士》、World Economic Forum，圖片來源：Unsplash。

《CNBC》報導，為擺脫對廣告業務的高度依賴，並尋找 AI 帶來的新營收機會，Meta 正加速布局 AI 代理市場。近日宣布擴大推出 Meta Business Agent，並先針對部分使用 WhatsApp Business App、Instagram Pro、Messenger 與 Meta Business Suite 的企業開放測試部分營運輔助功能。

Meta Business Agent 上線，可自動整理訊息並提供營運摘要分析

Meta Business Agent 將納入日前推出的 Meta One 企業訂閱方案。Meta 上週同步宣布，開始測試 Meta AI 應用程式與網站的付費服務，積極推動 AI 商業化，並尋求廣告業務之外的營收來源。Meta 表示，目前已有超過 100 萬家企業在 WhatsApp 與 Messenger 使用 Business Agent，而 WhatsApp、Messenger、Instagram 每天累積超過 10 億個企業對話，也是 Meta 推動企業 AI 代理的重要基礎。

除了回應客戶訊息外，Meta Business Agent 也能協助企業掌握日常營運狀況。例如每天提供工作摘要，整理未讀對話內容，並分析顧客互動情形，協助業者快速掌握重要資訊。Meta 目前已針對部分使用 WhatsApp Business、Instagram 專業帳號（Instagram Pro）、Messenger 及 Meta Business Suite 的企業開放測試。

Meta 表示，未來將持續擴充 Business Agent 的功能，包括市場研究、產品洞察分析、行程管理工具整合以及競爭情報蒐集等應用，進一步協助企業處理日常營運工作。同時，Meta 也推出全新的 Meta Business Agent Platform，提供企業建立、客製化及大規模部署 AI 代理的基礎架構。透過該平台，企業可串接 Shopify、Zendesk、Shopee 等數百項第三方服務與系統，讓 AI 代理能直接執行更多商業任務。

針對大型企業用戶，Meta Business Agent Platform 也提供企業級管理機制、風險控管與成效追蹤功能，協助企業制定 AI 運作規則，並在顧客已習慣使用的通訊平台中提供更個人化的服務體驗。Meta 指出，對於使用 WhatsApp 的企業客戶而言，Meta Business Agent Platform 可與現有的 WhatsApp Business Platform 搭配運作，同時也支援 Messenger 與 Instagram 等服務。對已使用 WhatsApp Business Platform 的大型企業，將針對 AI 代理功能採使用量計費，類似企業目前依訊息量付費的模式。

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Meta 98% 營收仍仰賴廣告，AI 成下一成長引擎

Meta 表示，希望透過 Meta Business Agent 協助不同規模的企業運用 AI 技術提升營運效率與客戶服務品質，加速數位轉型與業務成長。Meta 執行長 Mark Zuckerberg 在倫敦舉行的活動中說明，過去只有大型品牌具備充足資源提供全天候且個人化的客戶服務，如今藉由 AI 技術，中小企業也有機會以較低成本達到相近的服務水準。

《CNBC》指出，在廣告業務之外，Meta 正積極尋找新的成長動能。雖然公司近年陸續推出硬體裝置及多項數位服務，但目前仍有約 98% 的營收來自廣告，因此 AI 被視為下一階段的重要發展方向。Meta 去年 10 月已在墨西哥、印度等市場測試名為 Business AI 的服務，如今進一步升級為 Meta Business Agent，並納入企業產品體系。

AI 代理市場的競爭持續升溫。亞馬遜與微軟近期相繼推出相關產品，開源平台 OpenClaw AI 則受到不少開發者與企業關注。NVIDIA 執行長黃仁勳日前更稱其為「人類史上最受歡迎的開源專案」，顯示 AI 代理已成為科技業者爭相布局的新賽道。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《CNBC》、Meta，圖片來源：Meta。

《Business Insider》報導指出，隨著企業大規模導入 AI 工具，使用 AI 逐漸從一種選擇，轉變為職場中的基本要求。面對在 AI 軟體與 AI 代理系統上投入的數十億美元，包含 JPMorgan、Meta 與 KPMG 等大型企業，紛紛建立內部數據儀表板，用來追蹤員工在日常工作中使用 AI 的頻率與方式，部分企業甚至會在內部公開使用數據，讓員工能比較彼此的 AI 採用程度。

AI 使用量成管理參考，企業使用數據評估員工表現

在部分企業中，AI 使用量開始被納入績效評估與工作表現比較的指標，用以辨識所謂的「落後者」，進一步作為人力資源決策的參考依據。

然而，這類高度細緻的監控機制也開始在職場內部引發緊張關係。《Business Insider》指出，當 AI 使用量被做成排行榜，指標也開始被扭曲。部分員工會刻意增加不必要的 AI token 使用量，刻意最大化 AI token 使用量（tokenmaxxing），拉高自己的使用數據。這讓企業面臨一個新問題：AI 使用量升高，不一定代表生產力提高，反而可能推高成本、削弱指標可信度。亞馬遜過去曾設立內部排行榜追蹤 AI token 使用情況，但因擔心鼓勵不必要的使用行為，已於今年 5 月底關閉該機制。

同時，企業的監控重心也逐漸從傳統的工作效率指標，轉向更細緻的工作行為分析。過去多數企業主要透過登入時間、滑鼠移動、螢幕截圖等數據來評估遠距工作生產力；但在 AI 時代，企業開始更關注員工實際如何完成工作，包括寫作、程式設計、溝通與決策等流程，以理解 AI 在工作中的實際作用。

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Meta 蒐集鍵盤與滑鼠數據訓練 AI，引隱私與監控爭議

隨著 AI 代理技術興起，這類能在較少人為監督下完成任務的系統，進一步推動企業對「工作過程數據」的需求。部分企業甚至將員工行為數據視為 AI 訓練資源。例如 Meta 曾在內部備忘錄中提到，將開始蒐集員工的滑鼠移動與鍵盤輸入等操作紀錄，用於訓練自身的 AI 系統。

《BBC》指出，Meta 正在縮減原先規劃中的員工電腦活動追蹤措施。今年 4 月，Meta 推出一項用於蒐集員工操作行為的新工具，因可記錄鍵盤輸入與滑鼠點擊，用以訓練 AI 模型，隨即引發內部員工強烈反彈。根據最新調整，系統將允許員工每次最多暫停資料收集 30 分鐘，並可申請完全排除在該計畫之外。

該政策推出後在內部持續引發爭議，反對聲浪延續數週，甚至有員工發起連署請願，目前已累積超過 1500 名員工簽名。在這項名為模型能力計畫（Model Capability Initiative, MCI）的工具首次對外說明時，Meta 曾向《BBC》表示，若要打造能協助使用者完成日常電腦工作的 AI 代理系統，就必須取得真實的操作範例，以理解人們實際的使用方式。

Meta 也強調，相關資料僅用於特定用途，並設有保護敏感資訊的機制。然而，員工普遍對此說法並不埋單。一名未具名的 Meta 員工向《BBC》表示，被要求讓個人操作行為用於訓練 AI 模型，感受上非常反烏托邦，尤其在公司預期可能進一步裁員的背景下，更加深內部不安。Meta 今年已裁撤約 2000 名員工，並於 4 月通知內部，預計再進行約 10% 的人力縮編，約 8000 人。

從 AI 使用量到操作軌跡，隱私問題與監控疑慮待解

另有一名近期離職的員工則形容，追蹤工具只是「持續將 AI 強行導入工作場域的最新手段」。根據《Reuters》取得的內部備忘錄，該文件據稱由 Meta Superintelligence Labs 副總裁 Stéphane Kasriel 撰寫。備忘錄指出，MCI 團隊已進行多項優化，以降低工具對筆記型電腦電池續航的影響。這項調整是在外界回報該工具消耗大量數據、導致遠端工作時網路流量明顯增加後所進行。

Stéphane Kasriel 在備忘錄中表示，儘管公司對於上線初期所建立的隱私保護機制仍具信心，相關流程也經過多層風險審查，但已注意到員工對於工作設備個資使用、電池續航，以及希望更自主控制資料收集時機等面向的疑慮。

在績效與晉升制度方面，AI 使用也成為評價標準之一。埃森哲（Accenture）執行長 Julie Sweet 曾表示，在公司內部，熟練運用 AI 已成為員工晉升的必要條件。除制度性要求外，部分企業也透過獎勵機制推動 AI 採用，例如 KPMG 在美國顧問部門推出計畫，針對利用 AI 提出創新商業構想的員工提供現金獎勵。

《Business Insider》提及，AI 正從輔助工具轉變為職場衡量與治理的重要指標，但隨之而來的監控爭議、數據失真與隱私問題，也使企業在推動 AI 普及的同時，面臨新的管理挑戰。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Business Insider》、《BBC》、《Reuters》，圖片來源：Unsplash。

亞馬遜（Amazon）在倫敦舉行的「Delivering the Future」活動中，揭曉新一代自主移動機器人 Proteus。除了提升倉儲物流作業能力外，新版 Proteus 最大的改變在於導入 AI 自然語言理解功能，員工只需像與同事溝通一樣說明需求，機器人便能自動完成任務安排與執行。

從搬運到自主導航，亞馬遜打造新一代智慧物流中心

《Reuters》報導，這項技術是亞馬遜未來數年將在歐洲投入 100 億歐元升級物流與倉儲系統計畫的一環。新一代 Proteus 預計於 2027 年上半年率先在歐洲導入，相較於目前僅能在裝卸貨區域運作的版本，新系統設計上可在倉儲樓面更廣泛區域移動，並支援履約中心與配送站內的容器運送、工作站之間轉運等任務。目前第一代 Proteus 已部署於美國 25 座物流中心，主要負責搬運重量近 400 公斤的推車，藉此減少員工搬運重物及長距離往返的工作負擔。

新版 Proteus 最大的特色在於具備自然語言理解能力。員工不需要學習專門指令，只要以日常對話方式交代物料搬運需求，系統就能判斷任務順序、規劃路線與執行時機。亞馬遜機器人部門副總裁 Scott Dresser 表示，員工告知機器人需要完成的工作，其餘流程都能由系統自動處理。他認為，Proteus 未來將成為物流中心的重要工作夥伴，負責重複性高且較耗體力的搬運工作，讓員工能把時間投入庫存流動管理、品質控管等較高技能工作。

除了 Proteus 之外，亞馬遜此次也展示多項倉儲自動化技術，包括旗下首款具備觸覺感知能力的 Vulcan 機器人，以及用於貨箱搬運的 STARK 系統。其中，STARK 已在西班牙巴塞隆納展開測試，亞馬遜預計在 2027 年前將其擴展至歐洲 15 個物流據點。

亞馬遜強化歐洲布局：預計增 2.5 萬名員工與多項投資

亞馬遜歐洲營運副總裁 Armin Cossmann 表示，這些技術將改變物流中心在支援員工與服務客戶上的運作方式，以因應持續增加的配送需求。他指出，隨著客戶對配送速度與服務品質的要求不斷提高，公司也會持續投入技術升級與創新。

針對外界對自動化可能衝擊就業的疑慮，亞馬遜強調，技術投資與人力擴張將同時進行。作為歐洲投資計畫的一部分，公司預計未來數年在歐洲履約中心增加 2.5 萬名員工。亞馬遜也指出，自導入機器人技術以來，不僅整體員工規模持續成長，也逐步發展出設備維護、系統可靠度與機器人支援等新型職務。

Scott Dresser 表示，歐洲已成為公司推動營運轉型與技術創新的重要市場，未來無論是資金投入、人才培養或技術導入，都將持續加大力道。除了倉儲自動化外，亞馬遜也宣布，今年將在歐洲設立超過 25 個支援當日內快速配送的據點，涵蓋英國與德國等市場，同時也把快速生活用品配送服務 Amazon Now 擴展至英國曼徹斯特與伯明罕。

《Reuters》補充，目前生鮮雜貨當日配送服務已覆蓋美國超過 2,300 個城市及日本東京部分地區，未來數月內也將進一步擴展至日本、英國等市場。今年 2 月，亞馬遜預估全年資本支出將比前一年增加超過 50%，達到 2,000 億美元，顯示全球科技業正持續加碼投入 AI 基礎建設與物流自動化領域。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、Amazon，圖片來源：Amazon。

《Business Insider》報導指出，Walmart 內部有一款名為 Code Puppy 的工具，由工程師 Mike Pfaffenberger 開發，並已在公司廣泛使用。Code Puppy 的意義並不只是另一個 AI coding assistant，它其實反映出 Walmart 面對 AI 時代的一項更深層策略：避免過度依賴少數幾家大型 AI 供應商。

Walmart 打造 AI 開發工具，降低供應商綁定風險

這類風險在科技產業其實並不罕見。企業往往會在新技術出現時快速導入，並逐步將核心系統建立在其之上；但隨著依賴程度加深，最後可能反而被少數供應商綁住。一旦需要更換，不僅成本極高，還可能引發系統中斷或營運風險。《Business Insider》舉例，類似情況在 IBM 時代曾經出現，在雲端運算興起後再次重演，如今也讓不少企業開始擔心，AI 可能成為下一個重蹈覆轍的領域。

在這樣的背景下，Code Puppy 被視為 Walmart 的一種應對方案。隨著企業在 AI coding 工具與 agent 上的投入不斷攀升，甚至動輒達到數百萬美元規模，如何壓低成本並降低對單一平台的依賴，也變得更加迫切。

Code Puppy 本身建立在 Pydantic AI 函式庫之上，主要用途是讓開發者透過自然語言指令來撰寫、修改、測試與管理軟體。它的功能與 Claude Code、Codex 等工具相似，都能協助生成功能、修復錯誤並分析專案，但關鍵差異在於，它並不綁定任何單一 AI 模型或供應商。

Code Puppy 可支援 OpenAI、Google、Anthropic 等供應商的多種模型，讓開發者依任務需求切換與比較結果，也能將工作負載分散到不同模型與供應商之間，以降低使用限制與成本風險。Mike Pfaffenberger 在一場 YouTube 簡報中強調，設計核心是讓企業不必依賴單一供應商，同時仍能保有對內部系統的整合與控制權。

掌握控制權比省成本更重要：Walmart 的 AI 自主化戰略

《Business Insider》指出，在成本面向上，這套設計帶來了實際效益。AI 模型多以 token 計費為基礎，一旦供應商調漲價格或收緊使用限制，Code Puppy 就能讓開發者迅速切換到更便宜的替代模型，甚至在多個模型之間自動輪替，分散單一來源的成本壓力，同時降低觸及速率限制的風險。根據公開的 GitHub 資訊，該系統支援 OpenAI、Google、Anthropic 等多家供應商模型，也因此具備相當高的彈性。

不過，在 Mike Pfaffenberger 看來，Code Puppy 的價值並不只是節省模型費用，更重要的是讓企業保有對程式碼與技術架構的主導權。隨著 AI coding 工具以極快速度生成程式碼，企業的軟體系統的規模也隨之成長，逐漸超出單一工程師能完全理解與維護的範圍。一旦大量程式碼高度依賴特定 AI 工具產生，企業在後續維護、更新與除錯時，就可能被迫持續使用同一套工具，進而形成新的技術依賴。

Pfaffenberger 坦言，Code Puppy 初期可能比 Cursor 或 Windsurf 等外部工具更貴，但他認為，為了保有對原始碼與內部系統的控制權，這筆成本是值得的。只要確保原始碼資產掌握在自己手中，而非受制於外部服務供應商。

即便擁有自家開發的 AI 工具，Walmart 近來仍開始面對 AI 使用成本快速攀升的挑戰。根據《AI News》報導，由於員工對 Code Puppy 的使用量遠超出公司預期，Walmart 已開始實施 token 配額制度，為員工設定使用上限，以控制整體支出。《AI News》指出，除了程式開發之外，員工也會利用 Code Puppy 進行試算表分析、簡報製作等日常工作；對於擁有超過 200 萬名員工的 Walmart 而言，即便每人僅增加少量 AI 使用量，累積下來仍是一筆可觀的成本。

不信任單一 AI 模型：LLM council 概念能分散風險？

除了 AI 成本控管的挑戰外，Mike Pfaffenberger 強調，Code Puppy 的誕生是源於深層結構性問題。他指出，AI coding 市場近年變動劇烈，從併購傳聞、合作關係生變，到服務條件頻繁調整，都讓使用者難以掌握未來風險。因此，他選擇自行打造一套更具自主性的工具，希望在快速變化的 AI 生態中保有更多主導權。

《Business Insider》提及，這個專案在 Walmart 內部很快擴散開來，不僅獲得技術團隊的肯定，也逐步從工程部門延伸到更廣泛的使用族群，包括技術主管，甚至門市管理人員，用來處理簡單自動化流程或進行各種創意實驗。有內部高層形容，Code Puppy 在公司「某種程度上已經紅了起來」。

從更宏觀的角度來看，Mike Pfaffenberger 對 AI 產業的發展持審慎態度。他認為，目前整個產業其實已經形成一種循環式的經濟結構：模型公司透過募資取得資金、再投入購買算力；應用端公司則付費使用模型能力；而最終使用者享受的是被補貼的服務。這樣的模式在長期來看並不穩定，一旦資金或市場預期出現變化，可能就會引發整體崩動，導致模型服務中斷或不可用。

Mike Pfaffenberger 因此提到 LLM council（大型語言模型議會）概念，也就是不依賴單一 AI 模型，讓多個模型同時解同一個問題，再交叉比對結果，降低風險並提升可靠性。對於這些觀點，Walmart 官方回應，公司工具設計以平台中立為原則，目標是讓系統能整合不同供應商的能力，而非綁定單一模型，並確保員工能在技術持續演進的過程中，使用最合適的工具完成工作。

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法國國內情報機構 DGSI（法國國內安全總局）將逐步汰換美國數據分析公司 Palantir Technologies 的資料分析系統，改採法國本土科技公司 ChapsVision 所開發的解決方案。根據《Reuters》報導，由於涉及龐大的系統移轉與技術整合作業，整體替換計畫預計需耗時數年才能完成。

降低對 Palantir 依賴，法國企業 ChapsVision 接手資料分析系統

Palantir 強調，與 DGSI 的合約目前仍持續有效。接手的法國業者 ChapsVision 公司開發資料整合平台，能將來自不同系統與來源的數據進行整合分析，協助政府與企業提升決策效率。 Palantir 自 2015 年起便為 DGSI 提供資料分析平台，去年 12 月才宣布與法國政府續簽三年合約。

然而，隨著歐洲對數位主權及資料安全議題日益重視，部分政府與企業開始重新檢視對美國科技公司的依賴程度。尤其是由矽谷投資人 Peter Thiel 創立的 Palantir，長期承接美國國防、情報與政府相關業務，其在敏感資料處理上的角色也引發外界關注。英國國會本月也有委員會建議重新評估與 Palantir 的合作案。

美國日前限制 Anthropic 先進 AI 模型對部分外國用戶的存取權限，引發盟友擔憂關鍵 AI 技術過度集中於少數美國企業手中。此一事件也進一步促使歐洲各國加快發展本土 AI 技術與數位基礎建設，降低對外部供應商的依賴。

投入 6.55 億歐元強化 AI 基礎建設，法國力拚歐洲 AI 領導地位

《Reuters》指出，在川普政府對外政策充滿不確定性的情況下，歐洲各國近年來愈發重視科技與安全領域的自主性。這股趨勢也反映在各國政府的數位政策上。法國總理 Sébastien Lecornu 表示，法國必須掌握自己的數位工具與 AI 技術，避免關鍵系統過度仰賴外國供應商。他認為，近期國際情勢已顯示，當核心技術掌握在他國企業手中時，服務存取與技術使用都可能受到外部因素影響，因此法國有必要加速發展自主技術能力。

負責接手 DGSI 系統的 ChapsVision 近年積極布局資料分析市場，希望與 Palantir 等國際業者競爭。其平台可整合來自不同來源的資料，協助政府與企業進行分析與決策。Sébastien Lecornu 表示，除了強化政府系統採用本土技術外，法國也將為全體公務員導入由本土 AI 新創公司 Mistral AI 開發的 AI 助理，藉此提升行政效率，並加速 AI 技術在公共部門的應用。

為進一步推動 AI 發展，法國政府宣布將在 2030 年前加碼投入 6.55 億歐元，擴充運算資源、強化基礎建設、支持學術研究及企業創新，並加速 AI 技術落地應用。Sébastien Lecornu 表示，未來各部會都必須提出具體的 AI 應用成果，說明如何透過科技提升行政效率與優化公共服務。 《Reuters》補充，法國政府規劃為國營健康保險機構 Ameli 開發專屬 AI 聊天機器人，並建置新的數位平台，讓民眾更方便取得政府公開資訊。

法國總統 Emmanuel Macron 也持續推動法國成為歐洲 AI 發展中心。本週 G7 峰會期間，他在法國東部城市埃維昂邀請多位 AI 產業領袖參與交流，包括 OpenAI 執行長 Sam Altman、Anthropic 執行長 Dario Amodei，以及 Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis。分析人士指出，法國希望藉此鞏固其在歐洲 AI 產業中的領導地位。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Bloomberg》、《Reuters》，圖片來源：Unsplash。

阿里巴巴推出首套機器人 AI 模型「通義機器人套件」（Qwen Robot Suite），正式進軍實體 AI 市場。《南華早報》報導，隨著全球科技業積極推動 AI 從虛擬對話走向實體應用，阿里巴巴也希望透過新技術提升機器人的環境感知、推理決策與實際操作能力，搶占下一波人工智慧發展商機。

阿里巴巴推出通義機器人 AI 套件，瞄準實體 AI 新戰場

阿里巴巴表示，這套系統由旗下 AI 研發團隊通義實驗室（Tongyi Lab）打造，目前已在部分阿里雲企業客戶中展開測試驗證。通義機器人套件採用三層式架構設計。首先是負責導航與環境理解的 Qwen-RobotNav，透過視覺與語言模型協助機器人辨識周遭環境並規劃移動路徑；其次是 Qwen-RobotWorld，這套模型可根據影像資訊模擬環境變化，讓機器人在執行任務前先預測可能發生的情況，提高決策能力。

在實際操作層面，則由 Qwen-RobotManip 負責執行任務。這款基於 Qwen3.5-4B 架構打造的視覺、語言、動作（VLA）模型，經過 3.8 萬小時以上時間的開源資料訓練，可執行抓取、搬運等物體操作任務。阿里巴巴指出，該模型近期在 RoboChallenge 真實機器人評測中表現亮眼，在通用組別拿下 59.83 分的流程評分，任務成功率達 45%。

《南華早報》提及，此次推出機器人 AI 套件，也顯示阿里巴巴正進一步拓展 Qwen 模型的應用版圖。過去 Qwen 主要聚焦大型語言模型與多模態 AI 發展，與 OpenAI、Google，以及中國的 DeepSeek、字節跳動等業者競爭；如今則進一步將 AI 技術延伸至機器人領域，搶攻被視為下一波人工智慧發展重點的實體 AI 市場。

從硬體優勢到 AI 大腦布局，中國發展人形機器人生態系

隨著實體 AI 成為全球科技產業的新戰場，美國科技巨頭也持續加大投資力道。Google DeepMind 正推動 Gemini Robotics 計畫，NVIDIA 則以 Cosmos、Isaac 與 GR00T 等平台打造機器人與實體 AI 生態系。此外，Physical Intelligence、Skild AI 和 Figure AI 等獲得大量資金挹注的新創公司，也積極投入通用型機器人系統的研發。

《南華早報》指出，中國雖然在人形機器人硬體領域占有優勢，但競爭焦點正逐漸延伸至軟體能力。 當地科技企業近年積極發展機器人 AI 模型，希望提升機器人的感知、推理與自主決策能力，補足「大腦」技術布局。

目前參與相關競爭的業者橫跨多個領域，包括阿里巴巴 Qwen、騰訊 HY-Embodied 等大型模型團隊，以及宇樹科技、優必選、AgiBot、Galbot、Spirit AI、GigaAI 等機器人公司。此外，小鵬汽車與小米等車廠也正將自動駕駛與智慧製造技術延伸至實體 AI 應用，希望在新興市場中搶占先機。

人形機器人產業也逐漸受到資本市場關注。Morgan Stanley 分析師 Zhong Sheng 預期，未來相關企業的研發資源將持續集中於機器人模型等核心技術。隨著阿里巴巴、騰訊等科技公司加入競爭，中國能否在「機器人大腦」領域複製其硬體製造優勢，將成為觀察全球實體 AI 發展的重要指標。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《南華早報》、Qwen，圖片來源：Qwen。

AI 新創公司 Odyssey 宣布完成 3.1 億美元融資。根據《Financial Times》報導，參與投資的企業包括亞馬遜，反映其持續加強在世界模型（World Models）技術上的布局。這類模型透過學習物理規律與環境互動關係，讓 AI 能夠理解並模擬真實世界，未來可望應用於機器人、自動駕駛及遊戲開發等領域。

Odyssey 完成募資後，公司估值達 14.5 億美元。除了亞馬遜之外，本輪投資人還包括 NVIDIA 與 AMD 的投資部門、與美國中央情報局（CIA）有關聯的投資基金 IQT、創投公司 Natural Capital、Google 科學家 Jeff Dean，以及知名投資人 Elad Gil。

Odyssey 投入世界模型，挑戰以語言模型為核心的 AI 路線

Odyssey 是目前少數投入世界模型技術研發的新創公司之一。與現今主流 AI 主要依賴語言資料訓練不同，世界模型透過學習物理規律及物體間的互動關係，讓 AI 能夠更深入理解現實世界的運作方式。

創投公司 Natural Capital 合夥人 Jay Zaveri 認為，世界模型代表 AI 發展的下一個階段，未來有望推動機器人、遊戲等產業的技術革新。目前 AI 雖已展現強大的語言能力，但對現實世界的理解仍相當有限。「我們打造出類似人類大腦的架構，卻只讓它學會語言。」他表示，世界模型的目標正是讓 AI 進一步理解物理規律、環境變化及物體互動等真實世界資訊。

Odyssey 由 Oliver Cameron 與 Jeff Hawke 共同創立，兩人皆具備自動駕駛技術開發背景。Oliver Cameron 表示，相較於現有 AI 模型，世界模型能夠掌握更多語言難以表達的資訊，包括物理規律、肢體動作及環境變化等，進而建立更接近真實世界的理解能力。目前 Odyssey 擁有約 55 名員工，團隊分布於倫敦、蘇黎世及美國帕羅奧圖，成員多來自 AI 研究機構及自動駕駛相關新創公司。

根據雙方合作協議，Odyssey 將以 Amazon Web Services（AWS）作為主要雲端平台，並採用亞馬遜最新的 Trainium AI 晶片。《Financial Times》提及，對亞馬遜而言，此次合作不僅有助於拓展 Trainium 的應用場景，也有助於強化其在 AI 基礎設施市場的布局，與 NVIDIA、Google 等競爭對手抗衡。

AWS 副總裁 Ron Diamant 表示：「我的目標是有一天能告訴兒子，我打造出了世界上最好的 AI 加速器。」Odyssey 在模型開發與部署過程中的實際經驗，將成為 Trainium 持續優化的重要參考。

世界模型成本與算力需求浮現，仰賴晶片推動商業化進程

亞馬遜近年持續加碼 AI 布局。執行長 Andy Jassy 除了擴大對 AI 技術與基礎設施的投資外，也投入資金支持 Anthropic 等 AI 公司。今年稍早，他向投資人表示，Trainium 晶片相關業務已累積約 2,250 億美元的訂單需求。同時，亞馬遜創辦人兼執行董事長 Jeff Bezos 也正投入 AI 創業，推動名為 Prometheus 的新創公司發展。

《Financial Times》指出，對 Odyssey 而言，與晶片廠商建立合作關係，有助於降低訓練及部署世界模型所需的龐大運算成本。在產品展示中，Oliver Cameron 示範模型如何僅透過畫面影像、玩家操作及聲音等資料，自行重建 1997 年經典遊戲《GoldenEye 007》的多人遊戲版本，而無須預先學習該遊戲的物理引擎或規則設定。

Oliver Cameron 表示，目前公司的模型主要運行於 Nvidia H200 與 B200 晶片，每位使用者的運算成本約為每小時 2 至 4 美元，但相關費用尚未納入模型訓練成本。前 Google Ventures 倫敦合夥人 Luna Schmid 認為，隨著資金持續湧入世界模型領域，這項技術有機會迎來屬於自己的 GPT-3 時刻，如同 OpenAI 在 2020 年推出 GPT-3 後，帶動生成式 AI 快速發展的重要轉折點。

《SiliconANGLE》補充，世界模型領域正快速成長。近幾個月來，多家相關新創企業相繼獲得大額資金挹注。其中，AI 公司 Decart.ai 完成 3 億美元募資，公司估值接近 40 億美元，資金將用於開發名為 Lucy 與 Oasis 的兩款世界模型；被譽為 AI 教父的 Yann LeCun 所創立的 AMI Labs 於今年 3 月募得 10.3 億美元，用於訓練世界模型；而世界模型新創公司 Runway AI 則在 2 月完成 3.15 億美元融資。隨著資金持續湧入，世界模型逐漸成為 AI 產業最受關注的發展方向之一。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Financial Times》、《SiliconANGLE》，圖片來源：Odyssey。

AI 代理要替使用者執行任務，通常必須以使用者本人的帳號登入，幾乎等同取得其所有系統權限。愛沙尼亞共和國（Republic of Estonia）希望改變這種做法，終結 AI 代理必須「借用人類身分」運作的模式。

愛沙尼亞總理 Kristen Michal 在 6 月 17 日核准國家 AI 顧問委員會 Eesti.ai 提出的相關構想，計畫為 AI 助手核發專屬個人識別號碼（ID），將使該國成為全球首個為 AI 代理建立正式數位身分的國家。透過這樣的制度，AI 將不再需要使用人類帳號登入系統，而是能以自身的獨立身分被授權、限制並追蹤行為，使其操作過程更可控，也更容易進行稽核。

幫 AI 發身分證？愛沙尼亞再推治理新實驗

Kristen Michal 在社群平台 X 發文表示，AI 助手不應被賦予與使用者完全相同的權限，否則等同於能存取個人的所有資料與服務。他認為，AI 代理的權限範圍應受到明確限制，並具備可監督、可追蹤的機制，以確保相關行為都能被檢視與究責。

愛沙尼亞之所以率先提出這項構想，與其長年推動數位政府發展有關。《The Next Web》提及，這個擁有約 130 萬人口的國家，早已將數位身分廣泛應用於民眾生活，從醫療、婚姻登記到文件簽署等行政程序，都可透過數位身分完成。愛沙尼亞推行多年的電子居留（e-Residency）制度，也讓海外創業者得以取得官方認可的數位身分，遠端使用當地商業與政府服務。

不過， AI 並不具備法律上的身分資格，既無法獨立完成身分驗證，也不能承擔相應責任，因此現階段只能透過使用者授權，代替人類執行各項操作。愛沙尼亞政府認為，為 AI 建立專屬身分機制，將有助於填補現行制度的空缺。這項概念某種程度上也延續了電子居留制度的思維，透過制度設計，讓新的參與者能夠被正式納入既有的數位治理架構之中。

《The Next Web》指出，AI 已逐漸成為愛沙尼亞公共服務的一環。政府近年與 OpenAI 等科技企業合作，將 AI 聊天機器人導入教育體系，同時推動名為 Bürokratt 的 AI 平台，協助處理各類政府服務與行政業務。Kristen Michal 也成立由科技創業者組成的 AI 顧問委員會，並曾利用 Anthropic 的 Claude 開發名為 PM Cockpit 的管理工具，用以追蹤政府施政進度與政策目標。

AI 犯錯誰買單？從失控代理事件看數位身分制度重要性

Kristen Michal 目前尚未公布這項制度的具體上路時間，也未說明當 AI 代理因自身判斷失誤導致他人財務損失時，相關法律責任將如何認定。《The Next Web》補充，讓 AI 代理擁有獨立數位身分雖有助於提升管理與責任追蹤能力，但在政府系統中賦予機器正式身分，將涉及資安與責任歸屬等風險。

《Decrypt》舉例，一名使用者要求未經監督的 AI 代理掃描業餘網路社群，卻未設置審查機制，結果不到一天便產生 6,531 美元的 AWS 雲端運算費用，AI 代理甚至向社群發起加密貨幣募款，希望籌措資金支付這筆開銷。為解決 AI 身分驗證與責任追蹤問題，今年 3 月，OpenAI 執行長 Sam Altman 共同創立的區塊鏈身分專案 World 推出一套驗證工具，讓 AI 代理在取得網站權限前，能證明背後有真人負責，協助平台辨識請求究竟來自人類還是機器。

除了愛沙尼亞之外，烏克蘭的 Diia.AI 與新加坡也有相關試驗計畫，顯示各國正積極探索 AI 在公共治理領域的應用可能性。《Decrypt》指出，支持者認為，若各國政府能建立明確規範，界定 AI 代理的權限範圍與運作方式，不僅能降低系統失控或損害使用者利益的風險，也有助於釐清各方責任。在這樣的框架下，無論是服務提供者、使用者、基礎設施業者或其他參與者，都能更清楚了解自身權利、義務與法律保障。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《The Next Web》、《Decrypt》，圖片來源：Unsplash。

隨著人形機器人商業化發展持續受到關注，機器人業者也開始將實體 AI（Physical AI）技術導入現有工業機器人系統。《The Robot Report》報導，加拿大機器人公司 Sanctuary AI 近日宣布，與全球一級汽車零組件供應商合作，在電線插接作業上取得重要進展，任務成功率超過 99.5%，單次作業時間僅 2.54 秒，且相關數據已對照客戶實際產線的作業基準完成驗證。

Sanctuary AI 推動硬體無關策略，加速實體 AI 落地應用

Sanctuary AI 表示，與其等待人形機器人實現大規模商業化，公司選擇先將實體 AI 技術部署於現有機器人平台，加速技術在實際場域中的應用。該公司共同創辦人兼技術長 Olivia Norton 指出，實體 AI 能否獲得產業採用，關鍵在於是否具備符合生產需求的效率與穩定性，而這正是企業客戶最重視的指標。

此次測試以汽車製造業常見的線束插接作業為對象。系統必須在輸送帶持續運轉的情況下，即時辨識並操控不斷移動的柔性電線，完成精準插接。《The Robot Report》提及，測試結果顯示，該系統達到客戶現有產線的作業速度，也符合工業生產對可靠度與穩定性的要求。

Olivia Norton 說明，在移動中的輸送帶上完成電線插接作業，需要機器人具備高度的感知能力與操作靈活性，過去一直是傳統自動化設備較難處理的工作。他指出，團隊在開發過程中，始終以實際生產環境作為驗證標準，並將可靠性、安全性及作業效率納入評估，才成功克服這項長期存在於製造現場的技術挑戰。

Sanctuary AI 表示，公司擁有先進的實體 AI 團隊，團隊成員包含機器人與軟體工程師，並持續解決業界認為無法解決的問題。Sanctuary AI 指出，憑藉智慧財產權布局、專有液壓機械手及先進 AI 系統，公司已在實體 AI 領域建立領先優勢。Sanctuary AI 在 2026 年 4 月就曾展示零樣本學習（Zero-Shot Learning）在靈巧手部操作（dexterous in-hand manipulation）上的應用成果。

實體 AI 與精細抓取技術加速商用，工業機器人應用競局升溫

《The Robot Report》指出，相較於等待人形機器人全面進入市場，Sanctuary AI 選擇先將其技術應用於既有工業設備。這種不依賴特定硬體平台的策略，有助於加速製造與物流等產業導入實體 AI，以應對人力短缺與提升生產效率的需求，同時也為未來智慧工業機器人與工業人形機器人的發展奠定基礎。

Sanctuary AI 提及，無論是既有產線的升級，或是新產線的建置，企業都可以透過其解決方案取得可直接投入生產的自動化能力，縮短導入時間，建立通往下一代智慧工廠的發展路徑。實體 AI 的價值不僅在於提升當前產線效率，也在於建立一套能隨產業需求持續進化的製造基礎。

此外，AI 驅動的抓取技術近期也持續受到產業關注。《The Robot Report》補充，德國自動化業者 Festo 近期測試其 GripperAI 系統並推出輕量化氣動夾爪，而機器人義肢技術公司 PSYONIC 則與 ABB Robotics 合作，推動高靈巧度機器人操作技術發展。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《The Robot Report》、Sanctuary AI，圖片來源：Sanctuary AI。

當 OpenAI、Google 等科技巨頭持續投入資源打造更大規模的 AI 模型時，位於美國聖地牙哥的新創公司 Aether AI 選擇反其道而行。《The Next Web》報導，該公司近日完成 2,000 萬美元種子輪募資，主張 AI 的下一階段發展不該只追求參數數量成長，而應該讓機器真正理解事件發生背後的因果關係。

Aether AI 推因果世界模型，挑戰主流 AI 推理框架

《The Next Web》指出，目前主流 AI 模型大多透過大量資料訓練，從中學習各種模式與規律，進而完成推理、生成內容或執行任務。然而，這種建立在統計關聯上的學習方式，面對現實世界複雜多變的情境時，仍可能出現誤判。Aether AI 認為，現有 AI 雖然擅長找出事物之間的關聯，卻未必真正理解事件發生的原因與結果。

Aether AI 提出「因果世界模型」（Causal World Models）概念，希望讓 AI 不只是根據既有資料進行預測，而是能夠理解行動與結果之間的因果關係。換言之，系統在做出決策前，能先推演不同選擇可能產生的影響，再決定如何行動。Aether AI 表示，在早期驗證研究中，其因果模型在部分操作任務上可提升約 20% 至 30% 的資料效率。在特定情境下，僅需約 50 筆高品質因果標註資料，即可讓原本持續失敗的任務達到穩定且可靠的成功率。公司認為，這意味著 AI 在降低資料依賴的同時，仍有機會維持甚至強化決策可靠性。

近年來，隨著大型語言模型規模不斷擴張，訓練成本與算力需求也同步攀升，產業界開始討論「大模型路線」是否仍具備與過去相同的成長空間。《The Next Web》提及，在此背景下，如何突破單純依賴參數規模的發展模式，成為不少研究團隊積極探索的新方向，而因果推理正是其中備受關注的領域之一。

在應用布局方面，Aether AI 將機器人視為驗證技術的重要場域。由於機器人的每一次移動、抓取或操作，都會直接與真實環境互動，一旦判斷失誤，往往立刻反映在執行結果上。因此，相較於純軟體應用，機器人更能檢驗 AI 是否具備真正的推理與決策能力。

Aether AI 希望未來建立一套可跨平台運作的通用推理系統，成為各類機器人的核心決策引擎。不過，這項目標並非只有 Aether AI 在追求。《The Next Web》指出，從 Google DeepMind 投入世界模型（World Model）研究，到亞馬遜創辦人 Jeff Bezos 支持的實體 AI 計畫，全球科技企業與研究機構皆積極布局相關技術，希望搶占下一階段 AI 發展的關鍵位置。

從學界走向市場：Aether AI 因果推論研究獲資本青睞

《The Next Web》分析，Aether AI 能在成立初期獲得市場資金支持，創辦團隊的學術背景是重要原因之一。創辦人 Biwei Huang 目前任教於美國加州大學聖地牙哥分校，專攻因果推論與因果發現研究，並曾開發開源工具 Causal-Learn 與 Causal-Copilot，在相關學術領域累積不少研究成果。Aether AI 表示，包括因果推論學者 Judea Pearl 及機器學習研究者 Bernhard Schölkopf 等人，皆對公司研究方向抱持支持態度。

此次募資由 MPCi 領投，並獲得 Inno Angel Fund、SWC Global 及 Unity Ventures 參與投資。《The Next Web》說明，儘管 2,000 萬美元的種子輪規模，與當前大型 AI 企業動輒數十億美元的投資金額相比仍有明顯差距，但在產業開始尋找大模型之外的技術突破口之際，因果推理也逐漸成為學界與業界關注的研究方向之一。

《The Next Web》補充，因果推理長期以來被視為 AI 領域的重要挑戰，要將相關理論轉化為成熟商業應用仍有不少技術門檻需要克服。目前 Aether AI 對外公布的成果多來自內部測試，尚待更多研究與實際應用驗證其成效。隨著 AI 產業持續探索新的技術路徑，加上機器人與實體 AI 市場快速發展，若因果模型未來能有效提升系統判斷能力，同時降低對龐大訓練資料的依賴，相關技術的應用範圍有望從機器人領域進一步擴展至更廣泛的 AI 場景。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《The Next Web》、Aether AI，圖片來源：Aether AI。

人形機器人產業的競爭焦點正從「秀技術」走向「拚落地應用」。《Forbes》報導，過去機器人廠商經常透過後空翻、跳舞等高難度動作展現技術實力，但如今市場更關注的是，機器人是否真的能進入工廠、物流中心等工作場域創造生產力。

為了證明產品具備實際價值，中國實體 AI 公司智元機器人（Agibot）近日啟動為期六天的直播計畫，公開展示旗下 G2 人形機器人在江西南昌龍旗科技工廠生產線上的作業情況。

智元 G2 機器人進駐平板產線，3 小時處理逾 800 台零錯誤

根據智元機器人公布的資訊，這批輪式 G2 機器人目前已部署於平板電腦量產線的品質檢測區，並與現場人員協同作業。機器人配備依任務需求客製化設計的夾爪，可執行搬運、擺放與送檢等製程相關工作，並在工廠環境中持續運作。《Interesting Engineering》指出，直播畫面顯示，這批機器人已進行超過 10 小時不間斷運作測試，期間累計處理超過 3,000 件平板電腦分類任務，並維持接近 100% 的成功率，且未出現明顯錯誤。其中，在測試初期的前三小時內，機器人即完成超過 800 台平板電腦的處理量，證明在長時間高負載情境下仍具備穩定輸出能力。

G2 被設計為新一代工業人形機器人，整合 AI 運算、精密操控與自主移動能力，以應對高強度商業應用需求。根據智元機器人介紹，該機型採用全汽車級零組件打造，具備亞毫米級定位精度。其雙臂力控系統可感測並施加低至 0.5 牛頓的力道，使其能完成精細搬運與組裝作業。核心運算平台則搭載 NVIDIA Jetson Thor，可提供最高 2,070 TFLOPS 的算力，用於即時感知、決策與運動控制。

在機構設計上，G2 配備 26 自由度的機身，以及 5 自由度的腰腿結構，使動作更接近人類的流暢表現。移動系統採用四輪轉向設計，支援全向移動、蟹行移動與零半徑轉向，讓機器人能在擁擠的工廠與狹窄空間中靈活穿梭。在人機互動方面，該平台支援多說話者持續對話、1 對 1 動作模仿，以及超低延遲的視距外遠端操控。操作人員也可透過時間分割控制系統，同時管理多台機器人。

全球供應鏈導入人形機器人測試，中美企業同場競速

《Forbes》補充，美國機器人公司 Figure AI 近期也以類似方式引發關注。該公司於今年 5 月舉辦一場長達 10 小時的「人類對決機器人」包裹分類挑戰，由 Figure 03 人形機器人與一名實習生同場競賽。最終實習生的 12,924 件包裹成績，以 192 件些微領先機器人。但外界關注的重點並不在勝負，而是在長時間重複作業下，人類出現疲勞狀況時，機器人仍能持續穩定運行。

此後，Figure 進一步將直播從 24 小時延長至超過 100 小時，並最終推進至約 200 小時的連續運行。在該次長時間測試中，Figure 03 累計處理約 249,560 個包裹，平均每 2.88 秒完成一件作業，藉此強化其在高重複性、長時間任務中的穩定性。

目前全球主要人形機器人企業皆積極推動工業場域應用。《Forbes》舉例，Figure AI 旗下 Figure 02 已進入 BMW 位於美國南卡羅來納州斯帕坦堡（Spartanburg）工廠執行鈑金零件搬運工作，Figure 03 也預計部署至零售集團 Catalyst Brands。Agility Robotics 的 Digit 則被視為首批獲得正式工作的人形機器人之一。另一方面，Tesla 持續在自家工廠測試 Optimus 執行電池分類與零件搬運任務。

中國市場的人形機器人發展同樣迅速。優必選旗下 Walker S 已進駐蔚來汽車、極氪汽車、比亞迪等汽車製造廠進行訓練，後續更拓展至富士康與順豐速運等企業。小米汽車則曾安排人形機器人在自家工廠進行實習，並公布其在連續 3 小時自主作業期間，雙手螺帽鎖附作業成功率達 90.2%。

儘管如此，業界普遍認為人形機器人目前仍未全面超越傳統自動化設備。《Forbes》指出，在固定且高重複性的工作場景中，專用工業機械手臂仍具有速度與穩定性優勢，而人類勞工在處理突發狀況、異常事件及複雜判斷方面也依然具備不可取代的能力。然而，隨著 AI、感測技術及機械手設計持續進步，人形機器人的操作靈活度與自主決策能力正快速提升。

《Forbes》提及，對人形機器人產業而言，近期真正的變化在於「證明能力的壓力」上升。過去透過剪輯精美的展示影片即可吸引市場關注，如今業界更傾向以長時間、不中斷的實際運作直播，讓機器人在真實工廠環境中接受檢驗，觀察其是否能穩定完成重複性工作。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Forbes》、《Interesting Engineering》，圖片來源：Agibot。

《Bloomberg》報導，中國人形機器人產業再掀投資熱潮，兩家新創公司完成新一輪募資後，企業估值均突破 200 億元人民幣，顯示資本市場持續看好 AI 與人形機器人發展，而中國正加速布局，力拚與美國特斯拉、Figure AI 等企業競爭全球市場。

實體 AI 競賽白熱化，中國人形機器人累積募資破 460 億

中國新創公司智平方（AI² Robotics）近日宣布完成近 50 億元人民幣融資；另一家獲阿里巴巴投資的自變量機器人（X Square Robot）也完成連續多輪募資，但未公布實際金額。完成募資後，兩家公司估值均躋身中國人形機器人產業最高梯隊。

自變量機器人創辦人兼執行長王謙表示，公司自 2023 年成立以來，持續投入實體 AI 基礎模型自主研發，目前已在 AI 模型、資料管線建置及機器人實際應用等方面取得進展，相關技術已逐步導入商業場域。

王謙指出，公司正建構涵蓋 AI 基礎模型、機器人硬體、模型驅動資料管線及實際部署的完整技術架構，藉由通用型實體 AI 模型提升機器人的感知、推理與自主執行能力，使其能適應家庭、工廠等複雜環境，進一步擴大 AI 的實際應用。

《Bloomberg》提及，在人形機器人投資熱潮帶動下，創投基金、汽車製造商及國有基金近年持續加碼布局相關產業。根據北京研究機構 ITjuzi 統計，今年以來中國人形機器人相關企業累計募資金額已達 460 億元人民幣，超過去年全年水準，反映市場持續看好實體 AI 及人形機器人的發展前景。

科技巨頭集體押注實體 AI，阿里巴巴、小米皆布局相關供應鏈

除了資金持續挹注，中國機器人企業也加快資本市場布局。總部位於杭州的宇樹科技已於 6 月初獲准在上海辦理首次公開募股（IPO），募資規模約 42 億元人民幣，成為中國機器人企業上市潮的重要代表。

中國正積極透過資金投入、產業化發展及技術創新，希望在人形機器人產業建立全球競爭優勢。《Bloomberg》指出，今年資金主要集中於機器人 AI 模型開發，投資人期待透過 AI 提升人形機器人的工作效率，使其具備更高的商業應用價值。目前中國已有超過 140 家企業投入人形機器人技術研發，產品應用涵蓋工廠製造及各類工作場域，目標是提升自動化程度，並在工作流程中取代人力。

自變量機器人表示，最新一輪融資 IDG 參與，既有投資人包括巨頭創投 HSG 及科技公司小米則持續加碼投資。此外，公司背後股東還包括阿里巴巴、字節跳動及美團等中國大型科技企業。另一方面，根據中國媒體《Jiemian News》報導，智平方此次募資除獲廣東省國有資本支持外，也吸引中國生物製藥、貴州茅台及招商資本等企業參與投資。公司並宣布，近期將興建新的人形機器人生產工廠，預計每年可生產數萬台人形機器人，進一步擴大產能，加速產品商業化及市場布局。

＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Bloomberg》、《PR Newswire》、《Jiemian News》，圖片來源：智平方。