AWS學習資源 ｜104學習

全部 課程 貼文 證照 測驗 教室

和 AWS 相關的課程 (29)

和 AWS 相關的貼文 (200)

Claude for Startups 怎麼用？小團隊的席位分配與 API 預算

Claude for Startups 提供兩種性質不同的資源：一年最多五個 Claude Team Premium 席位，支援成員日常使用；一次性 US$1,000 API 額度，支援程式呼叫模型。API 額度核發後六個月到期，Team 免費期間則是一年。小團隊安排導入時，需要把人員工作與產品運算各自算清楚。 Anthropic 在 2026 年 10 月 6 日擴編方案，目前官方名稱是 Claude Startups。免費 Team 只適用 Team 新組織，核准與認領後的實際權益依官方條件。已經付費使用 Team 的公司，不宜把免費席位列進節省預算。 官方方案與擴編公告： https://claude.com/programs/startups https://claude.com/resources/articles/were-expanding-the-claude-startups-program-to-help-founders-build 五個 Premium 席位，按工作頻率與責任分配 Premium 席位包含 Claude Code 與 Claude Cowork，工程和非工程成員都有可使用的工作工具。席位分配不必只按職稱或層級決定；更有用的標準是工作頻率、處理的資料，以及是否需要持續使用較高額度。 工程成員可以用 Claude Code 處理程式碼工作，產品與營運成員則可在支援的工具裡整理文件、分析資料或形成工作稿。若某位成員只偶爾閱讀結果、很少直接操作，就不應僅因資歷較高而優先占用 Premium 名額。 Team 的聊天與 Claude Code 共用方案用量。大量程式工作可能壓縮同一位成員其他工作的可用量，免費一年也沒有取消這些限制。團隊應看實際使用情況安排席位，並把額外席位與超額用量另列預算。 現行 Premium 的用量是 Standard 的五倍，差別主要在可持續使用的容量。若成員經常處理長文件或執行多輪程式工作，較高額度更有實際用途；輕度使用者的席位類型，則可在續用時依工作量重新配置。成員數增加後，也要把新進人員的工具費納入招募與專案預算。 官方 Team 定價與用量說明： https://claude.com/pricing 工程與非工程協作，要保留交付物的責任 席位讓更多人能產生文件或程式草稿，但工作交接仍需要清楚。產品成員提出需求時，應交付功能範圍、例外條件與驗收要求；工程成員完成實作後，則提供可驗證的行為與尚未處理的問題。把這些資訊交給 Claude 整理，才能支援下一位同事的工作。 非工程成員的使用價值，也不只在生成文字。例如整理訪談紀錄，需要保留原始資料與整理後的發現，避免推論與受訪者陳述混在一起；營運報告的金額、期間和計算方式，則應能回到原始資料。席位增加了處理能力，資料來源與最終判斷仍由負責人管理。 共用的工作規則適合放在團隊可以維護的位置：哪些資料可交給工具、哪些輸出需要核准，以及哪個版本是正式文件。這能減少每位成員自行發明不同做法，也讓工程端的產品評估與非工程端的內容驗收有共同依據。 API 額度，對應產品與開發環境的用量 US$1,000 是一次性的第一方 Claude API 額度，透過 Claude Console 認領，不能用於 AWS Bedrock、Google Vertex AI 或其他第三方平台帳單。它也不能折抵 Team 訂閱月費。產品原本走第三方雲端的團隊，應維持這項費用區分。 這筆資源適合對應有明確排程的 API 整合、產品原型與評估工作。產品呼叫量會隨使用者與流程變動，因此團隊需要分開記錄開發測試、評估與實際服務的用量，才能知道下一階段的主要成本來自哪裡。 六個月平均分配 US$1,000，約為每月 US$166.67，這只是排程參考，官方沒有要求按月等額使用。若前期需要密集比較模型與建立評估資料，就可較多分配在開發階段；後續則依產品品質與客戶需求決定正式用量，無需為了用完額度增加沒有產出價值的呼叫。 額度到期與使用條件： https://claude.com/programs/startups https://www.anthropic.com/legal/credit-terms 第二年的成本，要在免費年內看見 依 2026 年 10 月 8 日官方價格，Team Premium 年繳為每席每月 US$100，月繳為 US$125，價目未含適用稅項。若第二年仍維持五個 Premium 席位，按目前年繳價計算，一年訂閱費為 US$6,000；實際續用價格與付款安排，以當時方案為準。 一般 Team 可以混用席位類型。Standard 現行年繳價是每席每月 US$20，月繳為 US$25。若續用配置改成三個 Premium 加兩個 Standard，按目前年繳價試算為每年 US$4,080。這是可比較的配置成本，是否適合仍取決於各成員需要的用量與功能。 API 預算則要依產品呼叫量續編。半年額度用完或到期後，產品仍在運作，就需要有後續的運算費用來源。Team 訂閱、API 用量與額外工具三項費用分開，才能看出優惠結束後，哪些是固定支出，哪些會隨客戶成長。 現行席位價格與類型： https://claude.com/pricing 權限與資料治理，從導入時就有人負責 Team 提供集中管理與連接工具的管理功能，官方說明預設不以公司內容訓練模型。企業本身仍需定義哪些資料可以上傳、哪些成員可讀取，以及外部工具的操作權限。 團隊宜以公司管理的帳號安排席位，由指定管理者處理成員進出、連接工具與費用。客戶名單、合約、未公開產品資訊等資料，按工作所需提供；工具只需要讀取資料時，就不應一併取得修改或寄送權限。API 的開發測試與正式服務，也應能分辨用量與責任人。 工程與產品團隊若遇到架構或成本取捨，可以使用方案提供的 Applied AI office hours。官方安排為每場 45 分鐘、雙週一次，錄取會員透過 email 或會員後台取得預約連結。帶著實際流程、錯誤與用量資料討論，會比只問一般功能更容易聚焦。 Whoops SEO 的 Claude for Startups 原始解析整理了申請資格、各項福利、計費用途與導入背景，可用來核對團隊的方案條件： https://seo.whoops.com.tw/claude-for-startups/ 方案另外提供最高 US$45,000 的夥伴工具優惠價值，但各家兌換資格與期限不同。工具選擇應維持原本的工作需要，將折扣期結束後的價格、資料匯出與移轉成本一起納入評估，才知道優惠是否真的減少團隊的支出。
Sliven 褚崇名・Whoops AI 搜尋應用研究室

Claude Haiku 5.5 能做哪些工作？客服、文件整理與企業應用解析

Claude Haiku 5.5 適合大量且範圍明確的職場工作：整理客服案件、從文件抽取欄位、判斷案件應交給哪個部門，以及為較大的模型準備資料。Anthropic 於 2026 年 10 月 7 日發布這款模型，主打成本與回應速度；複雜的多步程式開發，官方仍將 Sonnet 5.5 與 Opus 5.5 列為較合適的選擇。 這次發布對企業的意義，是更多重複工作有機會放進系統自動處理。各部門需要決定的，是哪些資料整理工作可以直接交付，哪些回覆與決策必須經過承辦人的判斷。 發布與客戶早期測試來源： https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5 文件問答：從一份資料找出特定答案 AlphaSense 的 Ask in Document 回答的是一份或少數文件上的具體問題，既有服務在生產環境每週約有 800 萬次呼叫。本次公司以 400 個查詢進行早期測試，回報 Haiku 5.5 得分為 0.84，Haiku 4.5 為 0.76，並稱改善達統計顯著。 文件範圍清楚、問題具體，正好符合 Haiku 的定位。採購單的交貨日期、報告中的費用項目、產品文件上的限制條件，都有原文可供對照。這類工作適合把答案與相應文件位置一起交給承辦人，保留摘要對應的上下文。 Box 也在早期測試中回報，Haiku 5.5 相較 Haiku 4.5 高 11 分、延遲約為一半，並提到成本報告、財務摘要與每週例行檢視等用途。Box 未公開評分尺度，這項結果能支持的是其自家環境中的前後比較。 這兩家公司提供的是 Anthropic 公告引用的客戶早期測試，尚無法直接套用到其他公司的資料。它們值得參考之處，是把模型用在明確的業務單元：指定文件上的問答，或固定形式的例行分析。企業導入也應維持這種任務邊界，避免從摘要功能一路擴張成未經驗證的決策系統。 CRM 與案件分流：判斷資料是否需要處理 HubSpot 以模擬 CRM 系統測試模型，工作包含交易報告等任務。Haiku 5.5 在這套評測中取得三次平均 92.8% 的成績。公司特別提到一項資料稽核工作：從紀錄中找出已過時、卻不容易判斷的項目；在其測過的模型裡，Haiku 的完成速度、命中率與誤判表現最佳。 這個結果談的是 HubSpot 的特定測試套件，並非所有 CRM 工作的正確率。對業務或客服主管而言，它提供了一個具體方向：模型可以協助找出值得承辦人注意的資料，例如缺少更新、內容矛盾或需要補充資訊的案件。 客服分類也有類似的要求。案件分錯部門，會增加轉單與等待；摘要若漏掉客戶已提供的資料，下一位承辦人又得重問一次。導入 Haiku 時，分類是否符合公司的部門責任、摘要是否保留未解決事項，都應納入驗收。回覆中的退款、交期或賠償承諾，則要接到公司的授權流程，不能僅因模型產生了完整句子便直接送出。 跨部門協作：讓資料抽取與綜合判斷分工 Rogo 在官方公告中描述的用法很清楚：較大的模型製作簡報，Haiku 5.5 作為 subagent，從 10-K 年報抽出簡報需要的分部營收。Subagent 是接受主模型委派、負責一項較窄工作的模型。 這種分工適合用來理解企業應用。製作營運報告時，讀取資料、整理欄位與解釋業績變化，對判斷能力的要求不同。Haiku 負責有明確資料來源的抽取，較大的模型或分析人員負責解釋原因。交接內容應包括數值、單位、期間與文件位置，讓後續分析保留原始資料的意義。 Asana 的早期評測涵蓋錯誤分流、專案設定，以及從大型專案組合找出高風險或逾期工作。公司回報，相較其目前使用的模型，任務完成延遲降低逾 30%，每個 agent 輪次的推論速度最快達 2.5 倍。這些是 Asana 自家評測的結果，也說明速度的價值通常出現在需要連續呼叫模型的流程。 價格與容量，會影響導入的工作範圍 依 2026 年 10 月 8 日可查到的官方價格，完整提示不超過 100k tokens 時，Haiku 5.5 標準輸入、輸出每百萬 tokens 分別為 US$0.10、US$0.50；超過門檻，整筆請求改用 US$0.50、US$2.50 的單價。Tokens 是模型計算文字用量的單位，輸入是交給模型的內容，輸出是模型產生的內容。 Haiku 5.5 有 100 萬 tokens 的上下文視窗，支援文字與圖片輸入、文字輸出。這讓長文件工作有足夠的容量，但把所有資料一次送進去，仍會產生較高檔位的費用。快取可以降低重複背景的讀取成本，快取內容卻仍算在完整輸入長度內。 官方定價： https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing 官方規格： https://platform.claude.com/docs/en/models/haiku-5-5/overview Haiku 5.5 的 API 已在 Claude Platform、AWS、Google Cloud 與 Microsoft Azure 等管道提供。企業導入需要確定自己的使用管道、權限及計費方式。 回應速度與推理投入，要依工作調整 Haiku 5.5 有五檔 effort 設定，用來調整模型的推理投入，API 預設為 medium。簡單分類與短工具任務可比較 low 的速度與品質；較長的工作若包含搜尋、跨資料核對或多步操作，low 更容易省略檢查或提早停止。提高 effort 也會增加時間與費用，並非每項工作都需要最高設定。 這個設定會影響部門如何驗收。即時客服在乎使用者的等待時間，每週營運報告則有較多處理時間；兩者不必使用同一組設定。業務主管可以定義需要保留的資訊、可接受的錯誤與交付期限，技術團隊再據此比較模型和推理投入。 官方 effort 指南： https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort 工作品質如何判斷 導入成效應沿著原本的工作結果衡量。文件抽取看金額、日期與單位是否正確；案件分類看轉單是否增加；對話摘要看承辦人是否還得重讀整段紀錄。這些指標比「生成多少字」更接近部門實際的工作量。 系統也需要保留資料不足時的處理方式。抽取不到欄位就留下缺漏狀態，有互相矛盾的紀錄就交給負責人處理。若模型有權寫入 CRM 或寄出回覆，權限應按工作分配，避免資料整理功能連帶取得不必要的操作權。 原本已經使用 Haiku 4.5 的團隊，還要安排整合相容性測試。Haiku 5.5 換用新 tokenizer，同一文字約多用 30% tokens；預設 thinking 與回應解析方式也有變化。這些會影響文件容量、輸出上限與費用估算，應由技術團隊依遷移指南處理。 官方遷移指南： https://platform.claude.com/docs/en/models/haiku-5-5/migration-guide Whoops SEO 的 Claude Haiku 5.5 原文整理了完整模型規格、價格、效能比較與 API 遷移背景，適合在評估企業導入時對照： https://seo.whoops.com.tw/claude-haiku-5-5/
Sliven 褚崇名・Whoops AI 搜尋應用研究室

AI決定誰錄取、誰被裁？職場指引10月擬公布 施宣輝：光靠自律恐不足

2026-10-06 經濟日報記者王郁倫　由聯合新聞網授權轉載 企業營運跟工作流程大量導入AI，帶來全新挑戰，台灣玉山科技協會理事長施宣輝指出，企業對資安的危機意識偏低，隨AI助力駭客攻擊擴大，未來應比照金融業規範，呼籲政府應透過法令或財務罰則，促使企業更重視資安課題。 安碁資訊（6690）董事長施宣輝今年接任玉山科技協會理事長，上任後就宣布將推動3大重要科技議題，包括人工智慧與資訊安全，雲端運算及太空科技，6日率先舉辦「2026 年 AI × Cyber Security 企業營運韌性論壇」，邀數位發展部政務次長侯宜秀及長庚大學資管系教授、台灣醫學設計學會理事長許建隆演說。 AI的發展速度超出預期，施宣輝指出，1968年曾有科幻電影《2001太空漫遊》探討AI電腦自主決策，但今年產業實務上已經發生，OpenAI在7月想做頂尖AI模型的駭客能力測試，他們在封閉安全測試中，發現AI模型為達成任務自行尋找「零日漏洞（Zero-day vulnerability）」跳出沙盒，連接Hugging Face平台執行超過1.7萬次未經授權的指令行動，凸顯AI Agent為了完成任務不擇手段。 但AI不只是在攻擊方失控，在防守方也有展現優勢，Anthropic於2026年4月推動Project Growing，提供頂尖模型給Google、Microsoft、AWS等業者，成功找出存在27年的作業系統漏洞及上萬個危險漏洞。川普近期也邀請科技巨頭包括Google、Meta、OpenAI、NVIDIA黃仁勳、Elon Musk等簽署「AI 憲法」性質的自律協議。 施宣輝表示，現在科技進展到已經不需要討論AI是否會失控？而是該思考，當AI失控時，「我們是不是已經準備好」？施宣輝表示，期望先推動產業界更注意更重視AI時代的資安議題，目前業界還不夠意識到AI的危險性，因為AI的殺傷力還沒有廣被看見，大家警覺度不夠。 施宣輝指出，AI時代資安的管理光靠道德約束缺乏罰則恐仍不足，且在分散式AI基礎設施下，誰能掌握關鍵「拔插頭」的權力，值得深思，企業AI治理光靠自主也不夠，需要有法規規範。 施宣輝指出，多數企業抱持「投資資安就像買保險、覺得自己不會中」的僥倖心態。施宣輝強調AI時代駭客攻擊力無限，思維必須轉變為「一定會中，重點是多久能復原、傷害能限縮多小」（防護如打疫苗），他建議應比照現在對金融業、電商業資安的規範做上市櫃公司重訊通報，或是比照ESG/碳費揭露機制，透過連結法令跟財務罰則，才能促使製造業與電商業重視資安。 宏碁集團也擁抱AI，施宣輝表示，現在員工希望公司統一購買Token，為此安碁透過API Gateway / Filter進行脫敏與資安過濾，避免員工誤傳機密，但中小企業多缺乏資源建置。 AI應用擴大，雲端廠商(CSP)因應金融/醫療資料在地化法規，紛紛建置更多AI算力中心，安碁的宏碁雲架構eDC機房需求也很大。 世界經濟論壇《2026全球風險報告》已將「AI 的負面結果」列為未來十年上升最快的風險。除傳統IT威脅外，AI系統本身已成為駭客新的攻擊目標。如何建立從治理、防禦到員工意識的完整資安韌性，已成為企業重要課題。 數發部次長侯宜秀在論壇中表示，數發部與勞動部跨部會協作進行風險評估與指引制定，預計將於10月正式公告「工作場所/職場 AI 的使用指引」，這將對企業的人力資源（HR）管理與職場治理產生重大影響。 愈來愈多企業在招聘人才時，啟用AI協助篩選適合人才，也有許多HR用AI協助考評，侯宜秀指出，將列出企業在招募篩選運用AI時的注意事項，如在職場中使用AI進行員工監控或安全性防護時，應注意哪些規範，若在資遣或離職名單選擇中運用AI，也必須遵守相關的操作界限與規範，不過目前該指引定位為上位指導方向與原則性指引，暫不具強制性罰則，期盼引導企業將其落實至內部公司治理政策中。
【104職場力】・AI

量子電腦還沒商用，電子六哥已搶進！緯創、鴻海、廣達各押什麼？

從電子六哥到工研院，「量子電腦」成為熱門話題。然而業界共識是，最快商業化時間在2029年之後，甚至量子主流的技術路線都還沒確定，為什麼現在就成為兵家必爭的重點？解析緯創、鴻海、廣達、仁寶如何搶進量子電腦，前哨戰已經開打。 文／楊孟軒　圖／楊孟軒、王建棟、邱劍英攝　由天下雜誌授權轉載 本文目錄（點擊可快速前往） 量子和資料中心高度綁定鴻海明年推出通用型量子電腦廣達押注三大路線領先新創仁寶主攻「量子退火」與輝達平台應用工研院8吋廠替量子新創做晶片量子電腦關鍵5問答 電子六哥搶進量子電腦，手段路線都不同，背後邏輯是量子是AI基礎建設的延伸。亞馬遜、微軟等大客戶，都在加速投入。 「量子技術出來後，可以解決很多問題！」一提到量子電腦，負責前瞻技術的緯創技術長沈慶堯充滿熱誠。 其實，緯創在量子電腦鴨子划水，十分低調。然而，一出手就大手筆購買一台20位元的量子電腦，暫放在美國，等到內湖研發中心完工後會運回台組裝。鮮為人知的是，緯創也透過較外圍的基金，間接投資量子新創公司，進行技術交流。「我不能告訴你是投哪幾家，」沈慶堯神祕地賣了關子。 緯創研發團隊目前積極投入量子演算法、系統架構到相關零組件研究。沈慶堯強調，量子學習曲線非常長，緯創邊做邊學，尋找未來切入商業市場的定位。 事實上，過去半年，從電子六哥到工研院，「量子電腦」成為熱門話題。然而業界共識是，最快商業化時間在2029年之後，甚至量子主流的技術路線都還沒確定。但為什麼現在就成為兵家必爭的重點？ 緯創資通董事長林憲銘。（圖／王建棟攝，由天下雜誌授權轉載） 延伸閱讀：廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人 量子和資料中心高度綁定 因為，量子電腦最大的買家，就是電子六哥的AI伺服器大客戶們──北美的大型雲端服務商。「量子就是AI基礎建設的延伸，」沈慶堯一語點破。 未來量子電腦不會直接取代AI伺服器，而是在未來高效能運算架構之內，和GPU、CPU分工合作。資策會MIC產業顧問施柏榮分析，調配不同形態運算單元的「異構運算」，以及因應量子特性延伸出的「資料中心基礎設施管理」（DCIM）能力，是量子時代決勝關鍵。 未來資料中心從算力分配、訊號傳輸和水電等，都要重新設計。關鍵零組件也有差異，量子運算對溫度的敏感度遠超AI伺服器，不再是散熱而已，超導體等量子運算需要接近絕對零度（約攝氏-273度）的極低溫環境，「溫控一旦失準，熱雜訊增加，可能大幅提高錯誤率，影響量子電腦的運算效率。」 而低溫載板與基板、低溫線束、控制與讀取電子、冷凍設備到光通訊傳輸，這些都是國內系統廠需要提前佈局並加強的能力。 而大客戶AWS、微軟，近期在量子電腦的研究都有巨大突破。微軟今年6月發表以代理式AI協助開發最新的量子晶片Majorana 2；AWS去年也推出Ocelot量子晶片，並逐步擴增Amazon Braket平台上提供的量子運算服務。 工研院電子與光電系統研究所所長張世杰觀察，在AI伺服器時代，電子六哥取得巨大成功，是因為很早就投入資源。如今大客戶紛紛投入量子研究，他們也希望在商機爆發前，透過投資新創或購入設備，提前摸索系統整合的技術與商業定位，複製AI時代的成功經驗。 鴻海明年推出通用型量子電腦 電子六哥各自研究的路線、採取的路徑都不同。唯一自建量子電腦的是鴻海。新店寶高智慧產業園區，除了是鴻華先進研發電動車的重要基地，更藏著一座籌備3年的量子電腦實驗室。 純白明亮的空間中，好幾座層架佈滿錯綜複雜的線束，其中，一個巴掌大小、白色透明的圓柱體，上頭鎖滿了零件，這正是用來抓住離子的「離子阱」。 鴻海研究院離子阱實驗室主任林俊達解釋，利用高精度的電極產生電場來捕捉離子，接著利用雷射光束照射離子，產生量子疊加態與量子糾纏，進行量子計算。 一手推動實驗室成立的，正是鴻海董事長劉揚偉。2021年、AI還沒盛行前，兼任鴻海研究院院長的他，認為十年後最重要的技術就是量子電腦，也看好量子電腦會成為鴻海邁向轉型升級的關鍵，因此找來林俊達等學者，投入離子阱技術。 鴻海董事長劉揚偉，一手推動量子實驗室成立。（圖／天下資料，由天下雜誌授權轉載） Google、IBM巨頭選擇的「超導體」路線，與半導體製程緊密相關。而離子阱的設備則仰賴精密加工，這正是鴻海的專長，也是鴻海有本錢打造量子電腦的主因。 林俊達分享，實驗室的核心設備主要由鴻海負責電動車動力系統、機器人，以及精密模、治、檢具的C事業群操刀製造，例如刀鋒型的電極，兩個電極之間的間距只有200到300微米距離，大約2到3根頭髮而已。真空腔也不簡單，抽完真空後，還要烘烤兩週，把隱藏氣體都趕走，打造相當於外太空等級的超高真空環境，「拿到國際量子社群展示時，也被稱讚品質很好，」他驕傲地說。 目前鴻海量子團隊有10多名成員，將逐步擴展到30人。林俊達解釋，鴻海離子阱其實有潛力能塞進50位元，但關鍵是必須對每一顆離子做好精密控制，因此目標是設定在2027年推出5到10位元的通用型量子電腦。屆時將成為中研院的20位元超導體量子電腦之外，唯一台灣民間製造、且是離子阱路線的量子電腦。 廣達押注三大路線領先新創 向來是技術狂的廣達董事長林百里，當然不可能錯過量子電腦。去年股東會時就強調，比起人形機器人，他更看好量子電腦。 相較於鴻海自製，廣達則在量子電腦路線尚未明朗的情況，選擇三大路線各投資一家新創。 廣達在超導體路線投資的美國Rigetti Computing，是美國商務部投資的9家美國量子公司之一；離子阱技術、英美合資企業Quantinuum，獲得輝達投資；中性原子路線的法國Pasqal，則是全球第二家出貨百位元等級的量子電腦公司，僅次於IBM。 Pasqal技術長兼執行總監杭伊耶（Loïc Henriet）曾告訴《天下》，他認為，廣達對量子領域的投資相當有策略性，在不同技術路線中，選擇全球最有前景的企業。 廣達在這三家新創加起來投資約30億台幣，未來在量子晶片和周圍控制電子設備的製造，也保有合作機會。 廣達董事長林百里與輝達執行長黃仁勳。（圖／邱劍英攝，由天下雜誌授權轉載） 仁寶主攻「量子退火」與輝達平台應用 仁寶的路線則跳脫硬體思維，把重點放在量子電腦的應用。 由於量子電腦硬體規格和主流技術都尚未決定，一名仁寶高層就透露，仁寶決定提早建立軟體與演算法的實力，確保未來硬體成型時，能夠無縫接軌。 2022年，仁寶就成立專職量子團隊，隸屬智慧裝置事業群，研究量子能怎麼使用。 最終，團隊決定專注於開發「量子退火」技術。有別於通用型量子技術什麼都能解，量子退火是專門解決某一類問題，提供最佳化解，例如製藥、物流、金融等。 但仁寶現階段並非已真正使用量子電腦運算，而是用GPU來「模擬量子運算」，「GPU運算效益與準確度，甚至優於早期的量子電腦，」前述高層說。 這也可以說明為什麼仁寶和輝達緊密合作。仁寶以自家演算法搭配CUDA-Q軟體平台，鎖定新藥開發領域中「分子對接」環節，也就是模擬藥物與蛋白質、受體如何對接，進行優化，比起傳統方法，速度能夠提升3500倍。 工研院8吋廠替量子新創做晶片 與仁寶同集團的金寶，則投資了1000萬美元，在輝達入股的美國超導體量子新創SEEQC，並協助開發其控制晶片所需的室溫控制裝置。事實上，SEEQC不只和金寶合作，極低溫控制晶片也是由工研院的8吋晶圓廠所製造。 經濟部、工研院成立量子產業技術推動辦公室。（圖／經濟部提供） 經濟部正是希望藉此吸引國外量子公司，來借助台灣的半導體和電子製造實力。 4月底，經濟部成立「量子產業技術推動辦公室」，由工研院負責執行，張世杰分析，相較於2021年國科會成立的「量子系統推動小組」，這次更強調的是商業化與產業落地。 儘管Google、IBM等聚焦超導體的巨頭，把量子晶片視為最高核心與機密，從設計到製造都不借他人之手，但台灣的半導體製造能力，仍吸引不少新創公司。 除了SEEQC，張世杰透露，芬蘭量子指標公司IQM已經到高雄設立辦公室，並將5位元的量子電腦放在台灣半導體研究中心；其他陸續也有歐洲、北美、亞洲的一線量子新創和大廠和工研院接洽。 從電子六哥、半導體廠到工研院，都提早投入戰局，量子電腦的前哨戰，已經開打。 量子電腦關鍵5問答 量子電腦是什麼？有哪三大量子硬體路線？ 量子電腦是利用量子疊加態與量子糾纏等原理進行運算的技術。以文中鴻海採用的離子阱路線為例，其原理是以電極捕捉離子、再用雷射照射產生疊加與糾纏來運算；此外，業界主要還有超導體（Google、IBM）與中性原子（法國Pasqal）兩大路線。 電子六哥為什麼現在就搶進量子電腦，而不是等技術成熟再進場？ 因為量子電腦最大的買家，正是電子六哥既有的AI伺服器大客戶——北美雲端服務商。緯創技術長沈慶堯指出「量子就是AI基礎建設的延伸」，量子電腦未來不會取代AI伺服器，而是與GPU、CPU在運算架構中分工合作，對電子六哥而言等於延伸既有供應鏈，而非切入全新市場。 台灣科技大廠在量子電腦領域各自怎麼佈局？ 緯創購入一台20位元量子電腦並間接投資新創；鴻海自建離子阱實驗室，目標2027年推出5到10位元通用型量子電腦；廣達在超導體、離子阱、中性原子三路線各投資一家新創，合計約台幣30億元；仁寶專注量子退火演算法並與輝達合作優化新藥分子對接；而仁寶集團旗下的金寶，則投資美國超導體新創SEEQC，協助開發控制晶片所需的室溫控制裝置。 量子電腦為什麼需要接近絕對零度的環境？ 因為超導體等量子運算對溫度極度敏感，需要接近攝氏零下273度的環境；溫度控制若出現偏差，雜訊會隨之上升，進而影響運算的準確度，這也是資料中心設計與低溫零組件佈局的關鍵挑戰。 台灣政府如何佈局量子產業，吸引國際量子公司來台？ 經濟部於今年4月底成立「量子產業技術推動辦公室」，由工研院執行，較2019年國科會成立的「量子系統推動小組」更強調商業化；工研院8吋晶圓廠已為美國超導體新創SEEQC製造極低溫控制晶片，芬蘭IQM也在高雄設辦公室並將5位元量子電腦放在台灣半導體研究中心。 （原文標題：量子電腦還沒商用，電子六哥已卡位！緯創、鴻海、廣達各押什麼？） 相關工作機會 ※排序依本文出現順序 公司名稱工作機會緯創看職缺>>鴻海看職缺>>廣達看職缺>>仁寶看職缺>>金寶看職缺>>工研院看職缺>> 推薦閱讀： IBM量子電腦算力賣進波音、匯豐、莫德納　會取代AI運算嗎？台廠有機會？ 唯一敢公開嗆黃仁勳的量子公司　股價狂飆28倍，D-Wave量子退火是什麼？ 量子電腦也能幫忙煉油？法國新創吸廣達跨海投資　從諾貝爾實驗室走進沙國油田
【104職場力】・AI

和 AWS 相關的證照 (20)

AWS 認證的機器學習-專家級認證 | AWS Certified Machine Learning – Specialty
該憑證可協助組織確定和培養具有實作雲端計劃所需關鍵技能的人才。獲得 AWS Certified Machine Learning - Specialty 將驗證您在建置、培訓、調校和部署 AWS 上的機器學習 (ML) 模型方面所擁有的專業知識。
AWS
AWS 認證的高階網路-專家級認證 | AWS Certified Advanced Networking – Specialty
該憑證可協助組織確定和培養具有實作雲端計劃所需關鍵技能的人才。獲得 AWS Certified Advanced Networking – Specialty，驗證您在為廣泛的 AWS 服務設計和維護網路架構方面所擁有的專業知識。
AWS
AWS 認證的資訊安全-專家級認證 | AWS Certified Security – Specialty
AWS Certified Security – Specialty 可驗證您在 AWS 雲端建立和實作安全解決方案方面的專業知識。本認證也會證明您已了解專門的資料分類和 AWS 資料保護機制；資料加密方法和實施加密方法的 AWS 機制；以及安全的網際網路通訊協定和實作通訊協定的 AWS 機制。
AWS
AWS 認證的開發人員-助理級認證 | AWS Certified Developer – Associate
AWS Certified Developer - Associate 展示開發、最佳化、封裝和部署應用程式、使用 CI/CD 工作流程以及識別和解決應用程式問題的技能和知識。對具有 IT 或雲端開發人員工作角色的人員來說，此認證是 AWS Certification 之旅的良好起點。
AWS
AWS 認證的數據工程師-助理級認證 | AWS Certified Data Engineer – Associate
AWS Certified Data Engineer – Associate 可驗證應試人員在核心資料相關之 AWS 服務領域的技術和知識，以及他們是否有能力擷取和轉換資料、在套用程式設計概念時協調資料管道、設計資料模型、管理資料生命週期並確保資料品質。
AWS
AWS 認證雲端運維工程師-助理級認證 | AWS Certified CloudOps Engineer – Associate
我們正在更新 AWS Certified CloudOps Engineer – Associate 考試（以前稱為AWS Certified SysOps Administrator – Associate ），以使其與監控和維護Amazon Web Services (AWS)工作負載方面的最新技能和知識保持一致。新考試的報名將於 2025 年 9 月 9 日開放。 此變更旨在提升獲得此認證的人員的相關性和可信度，突顯他們在 AWS 上部署、操作和維護工作負載方面的知識和技能。
AWS

和 AWS 相關的教室 (8)

教室
AWS AI 人才就緒計畫
104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室，提供大家進行共學互動。
104學習｜
公開教室
AWS AI 人才就緒計畫
迎向雲端與 AI 共融時代，懂雲端、懂 AI、懂得掌握組織數位創新的新型技能，將可躋身這世代，成炙手可熱人才。 AWS 為協助個人突破職涯新價值，推出「AI 人才就緒計畫 」(AI-Ready Talent Development Program)，針對不同角色免費提供系列生成式 AI 課程、專業 AI 認證備考資源、 AWS 生成式 AI 服務試用，更進一步協助您取得 AI 認證！
104學習｜產品
共學教室
雲端新知報你知
這裡是雲端世界的知識寶庫，專注於分享最新的雲端技術趨勢與產業資訊。不論你是雲端新手還是資深使用者，我們的內容都能讓你掌握關鍵技術，緊跟產業脈動。我們致力於用簡單易懂的方式，帶你了解複雜的雲端概念，並探討其如何改變世界。如果你對雲端充滿興趣，或想在工作中有效運用雲端科技，這裡將成為你不可或缺的知識夥伴！
饒貫玄｜數學講師
共學教室
數位轉型煉金所-先行智庫
為了轉型，你也許已自學了數據儀表板，主動在內部推行許多轉型計畫，更自費參加許多海內外學者的分享。但為何企業的數位轉型這麼多阻礙？ 例如：組織對於轉型的定義不明確、每個部門對於數位轉型的認知不盡相同。其中最大的阻礙就是——舊有的思維和習慣，導致人員抗拒的心態。 如何有效地將數位轉型計劃「落地實踐」？ 我們分享的不只是工具的轉型、更是思維上的革命！先行智庫針對企業痛點，提供聚焦、討論、提案與模組化訓練，結合數據與自動化科技平台。 豐富的產官學導入經驗，更透過七大輔導手法，協助企業規劃數位轉型專案，培養轉型人才。歡迎你加入我們的數位轉型煉金所，創造新的第二成長曲線！
Steve Sue 蘇書平｜執行長
共學教室
Jason Kao的IT知識分享
各類IT知識的學習心得分享: 主要聚焦在雲端運算的各個面向議題，包含技術、資安、經濟模型、治理、大數據、AI。 任何IT諮詢顧問服務請聯絡 jas8411@gmail.com Youtube頻道教學: https://www.youtube.com/@Consultant-JasonKao FB粉絲團 : https://www.facebook.com/jason.kao.for.cloud
高梓銘｜IT Consultant
共學教室
Dr. CLOUD 數位小補帖
在這裡你會看到： 1. 雲端與 AI 趨勢快速導讀 2. IT / 資安 觀念輕鬆理解 3. 實務應用與企業轉型重點整理 準備好一起踏入我的頻道吧！
Dr. CLOUD｜特別助理