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Claude Cowork新增內建瀏覽器！不用裝外掛，AI可直接開網頁、填表單
Claude Cowork推出內建瀏覽器，可直接蒐集網頁資料、擷取Dashboard數據與填寫表單。本文整理功能用途、付費方案、與Claude in Chrome差異及使用注意事項。
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
Claude Cowork有內建瀏覽器了，可以做什麼？Claude Cowork內建瀏覽器和Claude in Chrome差在哪？哪些方案可以使用？使用仍要注意資安風險
Anthropic於美國時間8月26日宣布，Claude Cowork桌面版新增內建瀏覽器（Built-in browser）。當任務需要使用網站時，Claude可以直接在桌面版應用程式側邊開啟自己的瀏覽器，瀏覽網頁、讀取內容、點擊以及輸入文字，不必另外安裝Chrome瀏覽器擴充功能。
這也代表，除了分析電腦裡的文件、使用Connectors串接服務之外，部分原本必須進入網站才能完成的工作，現在可以直接交給Cowork處理。
使用工具：Claude Cowork桌面版是否付費：付費方案限定（Pro、Max、Team、Enterprise）網頁版：https://claude.ai/電腦版：https://claude.com/download手機APP：iOS下載、Android下載
Claude Cowork有內建瀏覽器了，可以做什麼？
過去若要讓Cowork操作網站，需要透過Claude in Chrome擴充功能來操作使用者的Chrome瀏覽器；這次更新後，Claude有了一個與個人瀏覽器分開的內建瀏覽器。
Anthropic舉例，可以把以下工作交給Claude：
蒐集網頁上的研究資料
從Dashboard擷取數據
填寫網頁表單
從供應商Portal收集發票
操作沒有Connector可以串接的網站
例如準備報告時，可以讓Claude上網蒐集資料；處理行政工作時，也可以請它進入網站取得需要的資訊。
Claude Cowork內建瀏覽器和Claude in Chrome差在哪？
兩項功能都能讓Claude操作網頁，但使用情境不同：
Cowork內建瀏覽器：使用Claude自己的獨立瀏覽器，不會直接看到使用者個人瀏覽器裡的分頁、書籤或密碼，適合將一段網頁工作交給Claude處理。若有需要，也可以逐一將網站登入狀態帶入，目前macOS支援從Chrome、Edge、Firefox移轉，而Windows與Linux僅支援Firefox；銀行、電子郵件與單一登入（SSO）網站預設不會移轉，除非使用者自行選擇加入。
Claude in Chrome：是操作使用者已經開啟的Chrome頁面，適合處理已經開啟或登入中的網頁，例如更新CRM、處理收件匣或編輯文件。
簡單來說，想把網頁任務交出去，可以用Cowork內建瀏覽器；想讓Claude操作已開啟的網頁，則可使用Claude in Chrome。
如果使用者原先已在使用Claude in Chrome，仍會作為預設選項；也可以在「Settings → Cowork → Preferred browser」自行切換。
哪些方案可以使用？使用仍要注意資安風險
目前「Cowork內建瀏覽器」功能僅開放給付費方案，Anthropic表示將於一週內陸續推送給Pro、Max、Team方案的Claude桌面版使用者，支援macOS、Windows與Linux；Enterprise方案目前已可由管理員開啟功能（於Organization settings → Cowork → Built-in browser管理）。功能推送到帳號後將預設為開啟，使用者不需另外設定；只要任務涉及網站，瀏覽器就會自動在側邊面板開啟。
內建瀏覽器會在Claude桌面版中運作，只要Claude桌面應用程式保持開啟並連線，使用者也能從Claude網頁版或手機版下指令，讓電腦端的Claude執行網頁任務。
不過，讓AI直接操作網站仍有風險。Anthropic特別提醒，AI瀏覽器可能遭遇Prompt Injection（提示詞注入），例如網頁藏有惡意指令，企圖讓Claude偏離使用者原本交付的任務。官方表示雖有相關防護措施，但無法完全消除風險，因此建議一開始先從可信任的網站使用。
（參考資料：Claude）
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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
2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載
電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。
台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。
緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。
林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。
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廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。
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金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。
對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。
在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。
張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。
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微軟、Meta加碼AI帶旺台鏈 鴻海、廣達、緯穎等受惠
2025-08-01 經濟日報季晶晶、葉亭均編譯、記者林薏茹 由聯合新聞網授權轉載
資料中心兩大巨頭微軟、Meta於30日公布上季財報與營運展望均優於預期，並同步看旺AI需求，透露在AI領域的投資已開始嘗到甜美果實，催動營運成長引擎，兩家公司並同聲高喊為把握龐大商機，後續資本支出會持續提升。
微軟、Meta同聲唱旺AI前景，都將加碼投資擴大資料中心投資，市場按讚，31日早盤股價均大漲，微軟勁揚4.6%，市值突破4兆美元，Meta更暴漲11.9%。法人看好將同步帶旺AI伺服器協力廠鴻海（2317）、廣達、緯穎、英業達等營運動能，相關個股昨天強漲表態，廣達、緯穎均大漲超過4%，鴻海也勁揚逾3%。
※ 原新聞發稿日為2025/8/1，新聞轉載日為2025/8/4
延伸閱讀：「初階工作」恐被AI取代？當科技巨頭高層都這麼說，我們該如何應對？
微軟執行長納德拉指出，AI技術的快速創新和廣泛應用，正推動微軟在多個業務領域實現突破性成長，Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot等AI產品使用者採用速度，已達到「前所未有」的水準，目前Copilot產品每月活躍用戶達1億。
微軟上季資本支出年增27%，達到242億美元，超乎預期，公司預估本季資本支出將達300億美元，創新高，主要用於興建資料中心以驅動AI服務。微軟財務長胡德高呼「將繼續投資，以把握眼前龐大的機會」。
微軟也首度公布Azure雲端運算業務完整營收數據，截至6月底止的2025年全年度，Azure及其他雲端服務營收超過750億美元，年增34%。
Azure上季營收成長39%，預估本季成長37%，優於預期，顯示微軟在AI領域的大舉投資逐漸產生回報，激勵31日早盤股價飆漲8%。
微軟強調，擴大資本支出對於克服供應瓶頸至關重要，這些瓶頸限制滿足AI需求的能力資本支出正略微轉向資料中心等「壽命較長」的資產。微軟上季（截至6月底的年度第4季）營收764.4億美元，年增18%；淨利年成長近24%、達272.3億美元，都優於市場預期。
▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載
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微軟看旺AI需求之際，Meta也上調本年度資本支出下緣區間，全年資本支出預估提升為660億美元至720億美元（原先預期為640億美元至720億美元），以加強對人才、基礎建設、資料中心與能源需求的投資。
Meta財務長李蘇珊並透露，明年將是資本支出「同樣顯著」成長的一年，主要用於擴展生成式AI所需的伺服器，網路和資料中心建設。
Meta上季銷售優於預估，核心廣告業務持續強勁成長，同時對本季提出超乎預期的樂觀展望，顯示獲利動能足以支撐其大規模投資AI領域的計畫。Meta執行長祖克柏強調，穩健的廣告業務使Meta能加速投資AI搶市占，並已從新的生成式AI功能獲得「可觀」收入。
Meta並公布上季營收成長22%、達475億美元，高於市場預期的448億美元，其中廣告部門營收465.6億美元、也優於預期。本季營收估可達475億美元至505億美元，優於分析師平均預估的462億美元。
AI資料中心狂潮！全球記憶體晶片市值排名出爐 台灣4企業入榜
2026-04-23 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
隨著人工智慧（AI）快速發展，全球半導體產業結構正出現明顯變化，其中「記憶體晶片」成為最大受益者之一。根據外媒整理的市場數據，在AI資料中心建設與伺服器需求帶動下，全球記憶體晶片製造商的市值大幅上升，目前全球上市的DRAM與NAND記憶體製造商中，以三星電子市值近9000億美元居全球第一，其後依序為SK海力士與美光科技，形成全球記憶體產業最強「三強格局」。
延伸閱讀：科技革命…台灣拚主權AI 簡立峰：缺人才
根據外媒「視覺資本」（Visual Capitalist）榜單統計，從市值排名來看，三星電子以約8970億美元穩居全球最大記憶體製造商，遠高於競爭對手。排名第二的SK海力士市值約4980億美元，而美光科技則以4810億美元緊追在後。第二梯隊則包括晟碟（Sandisk）約1410億美元與鎧俠（Kioxia）約1070億美元。
值得注意的是，台灣在這份榜單中共有四家企業入列，分別為南亞科（220億美元）、華邦電（130億美元）、旺宏（90億美元）以及力積電（70億美元），數量居各國之冠，雖然市值與前三大巨頭仍有明顯差距，但台廠在利基型記憶體、車用電子與工業應用市場具備高度競爭力，長期扮演供應鏈關鍵角色。
報導分析，記憶體股價在2025年出現大幅上漲，主要原因是供給端控制產能、需求端則受到AI伺服器需求激增推動，形成供需緊縮的市場環境，進而推升價格與企業估值。其中，南亞科股價一年內暴漲約560%、晟碟上漲559%、鎧俠也上升536%；而SK海力士、美光與華邦電同樣出現顯著漲幅。
進入2026年後，記憶體族群股價仍持續上揚，截至4月中旬，三星股價已上漲約80%、SK海力士上漲73%、美光也有約59%的漲幅，顯示投資市場對AI帶動的記憶體需求仍高度看好。
從技術角度來看，記憶體晶片主要分為DRAM與NAND兩大類型。DRAM屬於短期工作記憶體，負責暫時儲存電腦或應用程式即時運算所需的資料，一旦斷電資料即消失；NAND則屬於長期儲存記憶體，常見於SSD與手機儲存裝置，可在斷電後仍保留資料。
報導指出，隨著AI模型規模持續擴大，資料中心需要更高容量與更高速的記憶體來支援運算，因此高效能DRAM與NAND的重要性日益提升，AI資料中心建設與雲端運算需求，將成為影響全球記憶體產業景氣的新關鍵因素。
公司名稱市值 (十億美元)國家/地區記憶體類型工作機會三星Samsung897.3🇰🇷 南韓皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺SK 海力士SK Hynix498.4🇰🇷 南韓皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺美光Micron481.0🇺🇸 美國皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺晟碟Sandisk140.6🇺🇸 美國NAND▶ 看職缺鎧俠Kioxia106.8🇯🇵 日本NAND▶ 看職缺南亞科Nanya22.1🇹🇼 台灣DRAM▶ 看職缺華邦電Winbond13.4🇹🇼 台灣皆有(DRAM + NAND)▶ 看職缺旺宏Macronix8.6🇹🇼 台灣NAND▶ 看職缺力積電PSMC7.3🇹🇼 台灣DRAM▶ 看職缺
AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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FAQ：AI工作常見問題
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台美日聯手進擊 AI 記憶體 力積電扛起試產與製造重任
2026-02-23 經濟日報記者李孟珊 由聯合新聞網授權轉載
AI催動記憶體商機大爆發，台股農曆年封關期間，國際記憶體族群全面噴漲，台美日也將合力打造下世代AI與超級電腦記憶體，台灣由力積電（6770）扛起試產與製造重任，結合美國半導體巨頭英特爾，以及日本軟銀集團的技術能量，三強聯手重磅出擊。
這項跨國合作，有望讓台灣首次掌握AI關鍵記憶體話語權，打破三星、SK海力士、美光寡占局面。尤其全球AI供應鏈重組之際，力積電正由成熟製程代工，逐步升級為AI記憶體製造與整合的關鍵要角，進一步讓台灣登上AI記憶體大舞台。
AI訓練與推論需求持續攀升，導致記憶體頻寬與功耗成為算力擴張瓶頸，這次台美日聯手打造下世代AI與超級電腦記憶體開發計畫，目標開發全新「Z-Angle Memory」技術，鎖定AI與高速運算（HPC）應用，要在容量、功耗與傳輸效率突破現行高頻寬記憶體（HBM）限制，讓未來AI記憶體比現有HBM更強。
（由聯合新聞網授權轉載）
相關開發計畫分工明確，軟銀集團為此新設Saimemory公司，由Saimemory統籌設計與智財管理，結合英特爾在堆疊與記憶體架構的技術，並由力積電與日本新光電氣等廠商協助試產與製造，目標2027年前完成原型開發，並在2029年邁向商業化量產。
英特爾表示，傳統記憶體架構已難滿足AI系統需求，新的記憶體設計將透過多層堆疊與先進組裝方式提升效能，同時降低電力與成本，該方向反映產業趨勢正從單一記憶體元件競爭，轉向系統層級整合，記憶體與運算架構協同設計成為關鍵。
業界分析，AI記憶體被視為算力基礎設施的重要一環，這次台美日聯手進擊下世代AI記憶體，由軟銀集團整合設計與投資資源，英特爾提供架構與技術支援，並導入台灣製造能力，藉跨國協作，有助於建立HBM之外的新記憶體路線，降低對既有供應體系依賴。
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「台灣半導體已沒有敵人」力積電董座黃崇仁剖析２大主因：我們有螞蟻雄兵
機器人大戰／簡立峰：AI應用 美主大腦、陸硬體強
2026-03-09 聯合報記者洪欣慈 由聯合新聞網授權轉載
今年中國春晚舞台上，人形機器人演出成為全球焦點，不僅是技術火力展現，更牽動美中之間的科技戰局，以及全球AI硬體的未來。聯合報專訪台灣AI專家、前Google台灣董事總經理簡立峰，他直指，AI應用賽道，美國定義大腦上限、中國主導小腦硬體。以下為第一人稱專訪內容：
陸專攻硬體製造 想複製電動車路徑
春晚向來是中國展現科技實力的舞台，從這次人形機器人的武術對打、舞蹈等演出，可以看到中國人形機器人的關節靈活度、材料、散熱、視覺能力等技術都有顯著突破。春晚不只是一場科技秀，更是穩定老百姓信心、向全世界展現國家戰略與野心的火力展示。
背後反映出中國在AI競賽中選擇的賽道成果。若將AI發展版圖分為邏輯推演的「大腦」，以及肢體控制、物理移動的「小腦」，中國現在強的就是小腦。中國深知在雲端AI與大型語言模型競逐上，短期內難以超越美國，去年的DeepSeek之後就沒有其他震撼全球的模型突破，具有市場潛力的Manus也出海，中國因此策略性地選擇了另一條賽道，投入大量國家資本、發揮世界工廠優勢，專攻硬體製造。
如今看來確有成績，中國正沿著過去發展電動車的成功路徑，將龐大的硬體製造供應鏈緊握在手。材料的輕量化、散熱模組的升級，以及製造成本的壓制力，讓中國成功定義了全球人形機器人的「產能」。
春晚機器人大秀 只是預排未見應變
但在華麗表演之後，各界也必須理解，能動不是重點，能完成任務才是重點。春晚上機器人的流暢動作是經過預先編排的結果，距離具有高度適應力和彈性、能快速學習新任務的機器人，仍相當遙遠。技術進步也不等於商業成功，今年人形機器人正式進入交付年，摩根士丹利預估，中國的人形機器人銷量今年將達28000台，比原預測多1倍；交付之後，機器人究竟能解決什麼真實痛點、帶來什麼實質經濟回報，才是最大挑戰。
目前人形機器人要商業化，還面臨三個難以跨越的硬傷：
第一是部署的隱形成本極高。在餐廳或工廠等複雜環境，機器人每一次學習新任務、環境調校都非常耗時，當訓練與維護成本遠高於直接聘僱一名熟練工人時，企業導入意願將大幅降低。
第二是從「預先編排」到「自主應變」的任務執行鴻溝。春晚機器人雖展現高超肢體自由度，本質上還是高度預先編排的表演，但無論是應用在產業或軍事，真實環境都充滿變數，核心能力在於能否靈活完成任務。
第三是動力與續航的物理極限。機器人愈靈巧，所需的馬達就愈精細，也需要更複雜的減速機制，來處理更細緻的任務，耗電量隨之劇增。目前人形機器人續航力普遍僅約2到4小時，使其應用場景被嚴格限制。
美應用領域領先 觀望中國商轉成果
在這波市場考驗中，中美兩國如今正扮演截然不同的角色。過去科技發展多由美國驗證市場，但在人形機器人領域，中國正以龐大的製造力，替全球進行大規模的概念驗證（POC）。今年中國人形機器人將大量出貨，硬體通常會帶動軟體，能讓機器人完成各種任務的應用開發預料會開始百花齊放，大批實驗將同時在中國進行，中國會更有機會找到機器人未來發展的可能性。
不過，也需警惕硬體產能過剩的風險。硬體製造必須先行投入鉅額的資本支出，中國選擇由國家投入，先花錢製造、再做市場測試的賽道，如果在今年大量交付萬台機器人後，未能開拓出具備足夠商業價值的應用場景，中國密集的供應鏈就可能面臨嚴重的產能過剩危機。美國市場目前面臨AI軟體估值泡沫的隱憂，而中國則必須嚴防實體機器人的硬體泡沫。
至於美國，預料將持續主導並定義機器人的能力「上限」。儘管中國動作頻頻，但美國在機器人「大腦」的能力，如推理、深度思考，以及軍事、高階醫療、複雜物流等特定應用領域仍保持領先；相較於中國的衝刺，美國機器人的技術發展雖然進度不一，整體透明度還是比中國高，也較能走向全球。美國如今正在觀望中國的商轉落地是否會產生泡沫，進而決定美國是否需要全面加速跟進。
破除人形化迷思 關注成本與泛用性
而這些現實挑戰，也將迫使各界重新思考根本問題：自動化設備一定要是「人形」嗎？
人類往往因為自身形象，對「人形」有著浪漫幻想，但回歸商業本質，解決問題才是關鍵。在倉儲物流中，有輪子的無人搬運車加上AI視覺，移動效率遠勝雙足機器人；軍事偵察上，四足機器狗的穩定度也優於人形。能低成本且精準地解決單一痛點，進而創造巨大商業利潤的自動化設備，才是國家和產業實際所需。
如果一味追求人形，或期待人形機器人達到通用AI（AGI）的能力，試圖用一套昂貴硬體適應千種不同任務，在現有技術下成本效益極低。雖然特斯拉執行長馬斯克年初樂觀預估AGI今年會實現，但AI能力的突破現多半停留在語言模型，要用在物理性的機器人身上，還有很長一段路。
2026年，人形機器人市場將從科幻想像走向務實檢驗，這場美中科技的持久戰，現在僅是起步的第一年。
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微軟、Google、Meta擴AI基建…三巨擘搶買伺服器 台鏈吃補
2025-10-31 經濟日報編譯劉忠勇、記者吳凱中 由聯合新聞網授權轉載
微軟、Google、Meta三大北美雲端服務提供商（CSP）公布財報，看好AI需求強勁，同步上修未來資本支出預測，AI伺服器建置動能持續到明年，相關供應鏈鴻海（2317）、廣達、緯創、緯穎、英業達等後市看俏。但科技巨頭持續投入驚人資本支出，也開始考驗華爾街投資人的神經。
延伸閱讀：AI需求旺 掀搶電大戰…台廠積極布局
Google母公司Alphabet單季營收首度突破千億美元大關，公告今年的資本支出將達910億至930億美元，高於先前的850億美元，是今年第二度調高。微軟執行長納德拉則表示將「持續擴大AI領域的資本與人才投資，以把握前方龐大的機會」，高層並預測，明年資本開支接近1,400億美元。
▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載
Meta財務長蘇珊・李指出，2026年資本支出將「顯著高於」2025年，明年的整體支出成長率也將「明顯加快」。Meta今年資本支出將達700億至720億美元，高於先前預估。
Alphabet、Meta和微軟上季資本支出總計達到780億美元，年增率高達89%，微軟上季資本支出349億美元更創新高，投資人對燒錢速度和回收時程感到不安，Meta和微軟在29日公布財報後盤後股價雙雙下跌，Alphabet盤後股價大漲。美股30日早盤，Alphabet上漲、Meta下跌，微軟下跌。
市場持續質疑AI是否正在醞釀另一大泡沫，Bernstein分析師Mark Moerdler在微軟高層的電話會議中提問，這些AI投資是否真能帶來回報，「或者坦白說，我們是不是正處在泡沫之中？」微軟財務長胡德重申，即使過去幾季投入數百億美元，仍無法滿足當前對AI及其他服務的需求。
因應北美四大CSP及中小型客戶AI算力需求，鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達、神達等伺服器大廠今年已大舉擴增美國伺服器產能。仁寶、和碩今年也有美國建設計畫，仁寶昨（30）日公告，董事會核准子公司Compal USA Technology Inc.在德州Taylor與Georgetown兩地簽署租賃協議，建置新據點，共投資9,410萬美元（約新台幣28.95億元）。
鴻海董事長劉揚偉日前指出，客戶需求持續強勁，鴻海過去一年擴大AI伺服器相關投資規模，已開始開發輝達下世代Vera Rubin NVL 144 MGX平台，預估出貨時程可能落在明年下半年。
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廣達執行副總暨雲達總經理楊麒令先前表示，AI需求持續爆發，廣達訂單塞爆，今年以來已擴產八次，仍不敷使用。緯穎方面，法人預估，訂單能見度看到2027年，主要客戶都在加碼投資AI基礎設施，產業前景樂觀。
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Claude Cowork排程任務怎麼用？讓AI定時工作，自動產出報告教學
想讓Claude定時幫你完成重複性工作？本文解析Claude Cowork的Schedule排程任務功能，教你設定執行時間、權限與模型，打造自動搜尋資料、整理內容、產出報告的AI工作流程。本文節錄自《Claude 萬用手冊》。
文／施威銘研究室
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Schedule：讓Claude定時幫你做事實戰：每天早上接收台股盤前快報建立排程任務手動試跑排程任務
使用Cowork模式前，請先確認你已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱），並安裝最新版Claude Desktop。Cowork是桌機版獨有功能，網頁版與行動版無法使用。Claude網址：https://claude.ai/下載桌機版：https://claude.ai/downloads延伸閱讀：Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇
Schedule：讓Claude定時幫你做事
前面介紹的Cowork任務，大多是「你下指令、Claude執行、完成後交回結果」的一次性流程。不過，實務上有些工作並不是只做一次，而是每天、每週或每月都會重複出現。
例如每天早上的市場快訊、每週五的工作週報、每月初的對帳整理，這些工作通常規則固定、格式明確，但每次都手動執行又很花時間。這時就可以使用Cowork的Schedule（排程任務）功能。
Schedule可以把一個任務的提示詞、執行時間與工作環境固定下來，讓Claude在指定時間自動執行。它和一般Cowork任務的能力差不多，一樣可以使用Connector、Skill與Plugin；差別在於，一般任務是你手動開始，排程任務則會依照時間表自動啟動。排程任務大致有幾個特性：
只需要設定一次任務內容
可以依照固定頻率自動執行，例如每小時、每天、平日或每週
每次執行都會開啟新的任務回合，並讀取當下最新的資料、檔案或Connector內容
執行結果會保留在任務清單中，方便日後回頭查看
能使用一般Cowork任務可用的Connector、Skill與Plugin
接下來，我們就來看看要怎麼設定排任務吧！
實戰：每天早上接收台股盤前快報
我們會以「每天早上8:00自動產生台股盤前快報」作為範例，示範如何建立一個排程任務。這個任務要做的事很單純：每天早上，Claude會自動搜尋最新的台股大盤、國際股市與指定自選股資訊，整理成一份Markdown格式的盤前快報，存到指定資料夾中；同時也會建立一封Gmail草稿，方便我們檢查後寄出。
也就是說，我們會把原本每天都要手動查資料、整理重點、寫成快報的流程，改成由Claude定時完成。接下來就來看設定方式。
建立排程任務
首先，進入左側欄的Scheduled頁面，點擊「+ New task」，可以看到兩種建立排程任務的方法：
Create with Claude，就是透過Claude一步步引導你建立排程。這種方式適合你只有大概想法，但還不確定任務細節該怎麼寫的情況。
Set up manually，即手動設定。這種方式適合你已經知道任務要做什麼、何時執行，以及要使用哪些工具。本例會使用手動建立的方式，直接設定盤前快報的排程任務。
點擊Scheduled，進入排程任務頁面；點擊+ New task，開啟建立選單；本例選擇「Set up manually」，開啟手動設定視窗。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【TIP】注意！排程任務只有在電腦開機、未進入睡眠，且Claude Desktop持續開啟時才會執行。若希望排程任務能準時執行，建議開啟Keep awake，並確認Claude Desktop沒有被關閉。
開啟手動設定視窗後，就可以開始填寫排程任務的名稱、任務描述、任務內容、工作路徑、模型與執行時間等設定。其中最重要的是任務內容。這段文字就是Claude每次執行排程時會依照的提示詞。因為排程任務會反覆執行，若提示詞寫得太模糊，Claude每次都要花更多推理成本判斷你想要什麼，也比較容易產生不穩定的結果。
建議把資料來源、例外處理、輸出格式、檔名規則與後續動作都寫清楚。特別是排程任務通常會長期執行，模型選擇也要考量使用量。如果任務是固定流程、規則明確的工作，通常不需要使用最高階模型；本例雖然不算深度推理任務，但步驟較多，包含搜尋、整理、寫檔與建立Gmail草稿，因此使用Sonnet系列會比Haiku更穩定。
本例範例提示詞如下：
【提示詞】所有資料都用今天搜尋的結果，不要靠記憶，抓不到就標「資料缺漏」，過程中不要問我。1. 國際與台股大盤：幫我看昨天台股、美股、日韓股市主要指數 （加權、櫃買、道瓊、那斯達克、日經、KOSPI）的收盤點數和漲跌幅。2. 自選股：2330、2414、2317、3008、2603，每一檔列出昨日收盤、漲跌幅，以及近24 時內的重大新聞或公告1–2則（含連結）。3. 輸出：Markdown格式，分四段——國際盤、台股大盤、自選股、重點關注。 存到StockBrief 資料夾，檔名yyyy-mm-dd.md（今天），同名覆寫。4. 另外把內容轉成精簡的純文字郵件版，用Gmail擬稿到flag-examples@gmail.com，主旨「盤前快報-yyyy/mm/dd」。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
Create scheduled task：
任務名稱建議使用英文或數字，因為Claude的任務名稱不支援以中文命名
選定工作路徑資料夾，本例為StockBrief
權限模式選擇「Act without asking」，避免排程執行到寫檔或建立Gmail草稿時停下來等待確認
選擇Sonnet系列模型。本例屬於搜尋、整理、輸出與建立草稿的固定流程，不需要使用Opus；但步驟較多，使用Sonnet會比Haiku更穩定
設定排程任務的執行時間
點擊「Save」儲存
（圖／《Claude 萬用手冊》）
儲存後，可以在Scheduled頁面的任務列表中看到剛建立的排程任務。（圖／《Claude 萬用手冊》）
【補充】設定排程的第三種方法
除了Create with Claude和Set up manually之外，也可以直接在新的Cowork任務中描述你想建立的排程任務，讓Claude協助規劃。
這種方式適合你已經知道大方向，但還沒整理好完整執行細節的情況。你只要先說明想建立的任務類型、執行頻率，以及大致要完成的步驟，Claude就能根據你的描述補齊任務內容、時間設定等。若資訊不足，它也會先提出問題，確認後再進入排程任務的建立流程。
明確指出要建立「排程任務」；提供簡單的步驟大綱，Claude就能根據你的大綱，協助補齊排程任務的設定細節。（圖／《Claude 萬用手冊》）
當資訊不足時，Claude會先提出問題，協助補齊任務設定；確認必要資訊後，Claude會進入排程任務的建立流程。（圖／《Claude 萬用手冊》）
手動試跑排程任務
設定完成後，建議先手動試跑一次，確認任務能不能順利完成。尤其是第一次建立排程時，不建議直接等到正式排程時間才看結果。因為如果提示詞、權限設定或資料夾路徑有問題，排程可能會在實際執行時失敗，反而錯過原本要產出的內容。
即使還沒到排程時間，也可以從Scheduled頁面的任務列表中點進任務詳細頁，手動啟動測試。
點擊剛建立的排程任務，進入任務詳細頁。（圖／《Claude 萬用手冊》）
點擊鉛筆圖示，可打開排程任務設定視窗，進行編輯修改；點「Run Now」，即可立刻手動執行一次排程任務。（圖／《Claude 萬用手冊》）
啟動排程任務後，左側任務清單中會出現Scheduled區塊，顯示正在執行的排程任務。點擊該任務後，就可以進入執行視窗查看進度。
排程任務的執行方式和一般Cowork任務很像。Claude會先根據提示詞規劃步驟，接著搜尋資料、整理內容，最後把Markdown檔寫入指定資料夾，並在Gmail中建立草稿。
點擊正在執行的排程任務，可以進入任務視窗查看過程
Runs：會記錄這個排程任務的每次執行紀錄
Progress：Claude依照提示詞規劃的任務步驟
Context：會顯示此排程任務，點擊後可以回到任務詳細頁
（圖／《Claude 萬用手冊》）
任務完成後，Claude會將生成的 Markdown檔寫入指定資料夾，它也會在Gmail中建立對應的盤前快報草稿。
（圖／《Claude 萬用手冊》）
Gmail草稿中查看Claude建立的郵件內容，確認內容沒有問題後，可再由使用者手動寄出或分享。（圖／《Claude 萬用手冊》）
這樣就完成排程任務的建立與測試了。
節錄自：旗標《Claude 萬用手冊：Claude.ai | Desktop | Cowork | Code Mode | Design | Computer Use | Skills | Connectors | Plugins》／施威銘研究室 著
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宛如鋼鐵人「賈維斯」？AI助理Clawdbot爆紅 資安專家：一般人別裝
2026-01-29 聯合報編譯梁采蘩 由聯合新聞網授權轉載
AI技術正從「被動接收指令」跨越到「自動執行」？近期在科技圈爆紅的開源軟體Moltbot（原稱Clawdbot），展示AI代理的全新可能。它不再只是回答問題，而是能直接操作電腦、具備長期記憶，24小時為使用者處理任務，宛如一位專屬於你的數位助理，概念類似電影鋼鐵人的「賈維斯」。
傳統AI如ChatGPT僅限於文字互動，Moltbot則宛如「住在」你的電腦內，擁有與人類同等級的系統權限。它可連接Anthropic Claude、Google Gemini或OpenAI等大型AI模型作為「大腦」，並且透過你常用的通訊軟體（如Telegram、iMessage等）接收指令，在電腦上開啟瀏覽器、整理文件、發郵件，甚至執行複雜的程式開發工作。
Moltbot三大核心亮點包括：
一、長期記憶與主動性：系統會自動紀錄對話細節與使用者偏好。例如，若使用者曾提過固定發送電子報，Moltbot會根據過往內容，主動擬定草稿並提醒確認，而非被動等待指令。
二、全方位執行力：它能串接多種辦公軟體（如Notion、行事曆），並能根據網路即時資訊進行研究，將繁瑣的資料蒐集與彙整過程自動化。
三、手機即控制台：透過通訊軟體串接，使用者即便不在電腦前，也能隨時隨地交辦任務，讓家中或辦公室的電腦成為不間斷的工作站。
Moltbot的運行成本包括付費訂閱AI模型，以及一台穩定待命的電腦。蘋果Mac Mini被視為絕佳平台，原因在於它安靜且低功耗，方便24小時待命。網路上甚至有人一口氣買了12台Mac mini，建立一支「數位軍團」，讓不同的AI代理分別負責讀財報、寫推文、處理郵件，宛如一個小型自動化公司。
使用Moltbot的風險也顯而易見。由於它具備高度系統存取權限，且屬於開源專案，目前尚缺乏嚴格的安全防護機制。安全問題也是專家建議另外買Mac Mini架設的原因，以防萬一出事時影響自己的主電腦。專家還建議為Moltbot開設獨立的電子郵件與應用程式帳號，以確保個人隱私安全。
不過，英國科技媒體The Register仍點出Moltbot三大致命隱憂：
1. 公網曝露：資安專家已發現數百個配置不當的實例，導致私密對話與憑證在網路上「裸奔」。
2. 供應鏈風險：Moltbot技能庫缺乏審核，駭客可透過惡意插件遠端執行指令。
3. 明文儲存：部分敏感資訊未經加密儲存於本地端，極易遭盜資軟體一網打盡。
Google Cloud資安副總愛德金斯（Heather Adkins）等專家直接建議一般人「不要安裝」。專家認為，現代作業系統花費數十年建立的沙盒與權限隔離機制，正被AI代理工具以「功能需求」為由逐一拆解。當AI代理必須讀取所有文件、執行所有命令時，它也同時成為系統最強大、也最脆弱的後門。
目前Moltbot開發團隊雖已修復部分配置錯誤，但其「信任終端」的安全模型仍被認為過時且極具風險。對於不懂技術的一般使用者而言，這套工具可能從「生產力神器」轉瞬變為資安惡夢。
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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
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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>>
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Vibe Coding時代催生新職缺！「程式清潔」在做什麼？
AI寫程式的「Vibe Coding」掀起熱潮，開發者得以快速生成程式碼，但也意外催生出新興職缺「程式清潔師」。一份調查顯示，95%的工程師仍需手動修復錯誤、額外調整AI生成的程式碼，確保專案安全與穩定。究竟Vibe Coding是革命還是混亂？而「程式清潔」這份新工作，又在做什麼？
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
人們期待，未來大量寫程式工作可能都交由AI氛圍編碼（Vibe Coding）完成，但事實上，高達95%的工程師發現他們還是要手動修復程式碼。負責把混亂程式碼清理好的新角色，正在LinkedIn等求職平台大受歡迎。
氛圍編碼（Vibe Coding）正大行其道。
這個從今年初開始盛行的「自動化寫程式」概念，由電腦科學家卡帕西（Andrej Karpathy）提出。卡帕西表示，有了AI工具後，寫程式將「完全跟隨當下情境氛圍，擁抱指數級成長，甚至忘記程式碼的存在」。
市場研究和IT顧問公司Gartner預測，未來三年內，40%的企業新軟體將由AI機器人創建。
然而，內容平台fastly最近的一份調查顯示，95%的工程師表示，他們還是要花額外的時間來調整AI生成的程式碼。
工程師們發現，AI生成的程式碼存在許多問題，從產生幻覺，到刪除重要的資訊，甚至可能造成專案的安全風險。若不花時間修復，最終的成品可能會漏洞百出。
「使用氛圍編碼，就像請一名聰明的六歲孩子把咖啡壺帶到餐桌，為家人倒杯咖啡，」資深工程師羅芙（Carla Rover）說明，它們有可能做得到，但也極有可能失敗，「而且失敗了，他們很可能不告訴你。」
另一位資深工程師梅勒扎丹（Feridoon Malekzadeh）也將氛圍編碼形容成孩子，不過是「青少年」，「你得請它做15次才能做成一件事，」「最終，他們可能會做出來，外加一些你沒要求的事，並可能把很多東西弄壞。」
梅勒扎丹計算過，她大約花費50%的時間編寫需求，10%的時間進行氛圍編碼，再用40%的時間進行修復。
程式清潔工，愈來愈受歡迎
這一切使AI生成的程式碼，已經成為一個難題，也因此催生了一種新的工程師崗位，稱為「氛圍程式碼清理專家」（Vibe Coding Cleanup Specialist）。
在求職平台LinkedIn上，已經有愈來愈多相關關鍵字的職缺——代表清理、修復程式碼，正在成為一項獨立的工作。
通常，這類職缺更歡迎資深工程師，因為他們才有相應的能力從一團乍看可行的程式碼中找到問題。
資深解決方案架構師哈克（AS Md. Ferdousul Haque）統整，常見的錯誤有：語法錯誤、邏輯錯誤、幻覺資料庫或API（引用不存在的套件、方法或參數）、虛擬資料等狀況，有時候很考驗技術人員的細心與經驗。
哈克舉例，AI工具Gemini幫忙改了一份GitHub個人資料，整體效果不錯，卻在某個網址後面加了一個句號，使得圖片無法顯示。此時，就需要他這名人類手動介入。
科技公司Solution Architecture的工程師麥利（Viored Mirea）指出，雇用一名氛圍編碼清理師非常重要，尤其是AI寫出來的程式碼可能給企業帶來安全風險，「氛圍編碼可能會讓機密資訊外洩，或是對個人資料進行錯誤處理，」他強調，「始終應該有人類要對結果負責。」
然而，也有專家對市場出現這樣的現象感到唏噓。
雲端與通用人工智慧企業負責人愛彼哈納（Abhinav）認為，雇用這樣的「清潔工」簡直荒謬，「企業試圖讓每個人都會氛圍編碼，在專案上省錢，然後卻要花雙倍的錢再去找一個能把混亂局面整理好的人。」
Squad資深技術總監波古斯拉斯基（Oleg Boguslavsky）同意，企業要引進氛圍編碼，必須確保每個人都能掌握驗證、修復的技能，否則，花錢請這些額外的專家，在經濟上將比預期更低效。
（資料來源：TechCrunch, Gizmodo, LinkedIn）
（原文標題：Vibe Coding催生大量新職缺，「程式清潔工」在做什麼？）
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