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Visual Foxpro
是一種微軟推出的資料庫開發工具，主要用於建立桌面應用程式及管理資料庫。過去在企業內部系統、財務、人事等領域廣泛使用，但因技術較為老舊，現今市場需求逐漸減少。具備此技能代表對舊有系統維護與資料管理有一定經驗，但若想提升競爭力，建議同時學習較新的資料庫技術或程式語言。
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程式設計Visual Basic 2008
Visual Basic 2008證照驗證持有者具備使用Visual Basic 2008開發應用程式的基本能力，涵蓋程式設計語法、物件導向概念、事件驅動設計及資料庫連接等技能。證照強調實務操作與問題解決能力，適合希望從事軟體開發、系統維護及相關資訊工作者，提升就業競爭力與專業技術水準。
財團法人中華民國電腦技能基金會
程式設計與軟體開發知識
網際網路是目前資訊領域最常碰到的學科，這領域包括：網路入門、通訊網路實務、全球資訊網、電子郵件與即時通訊、網誌/微網誌/Vlog－Facebook與Google+、網路資源活用、FTP檔案傳輸與P2P下載、Google搜尋祕技、網路安全的認識與防範、資訊倫理與網路著作權。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
LabWindows/CVI 進階專業認證（CCVID）
LabWindows/CVI 進階專業認證（CCVID）證照專為具備LabWindows/CVI軟體開發能力的專業人士設計，驗證持有者在使用該平台進行自動化測試、資料採集及系統整合方面的進階技能。此證照強調熟悉C語言編程、硬體介面控制及測試系統設計，適合電子工程、測試工程及軟體開發領域的專業人才，提升職場競爭力與專業形象。
尚未查核發照單位
物件導向視窗及資料庫程式設計 (Java/C#/VisualBasic)
「物件導向視窗及資料庫程式設計」證照核心旨在驗證開發者融合物件導向理論、視窗圖形使用者介面與資料庫應用的綜合實務能力。不論使用 Java、C# 或 Visual Basic 語法，持證者皆具備利用類別與物件建構視窗應用程式的技術，並能熟練處理事件驅動程式設計。此外，持證者亦精通資料庫連線、SQL 指令操作及資料存取邏輯，具備將前台介面與後端資料庫無縫整合的關鍵職能，是企業評估現代視窗軟體開發與資料庫應用人才的專業客觀指標。
尚未查核發照單位
CBE
第一個在資訊產業具有公信力的 BPEL（Business Process Execution Language）證照。
主要測驗Web Service 研發人員與Process 分析師對BPEL 1.1 此程式語言的精通度。
Active Endpoints
Adobe Photoshop
Adobe Photoshop是一個由Adobe Systems出品的專業影像處理軟體。跟公司的其它軟體一樣，Photoshop適用於Mac OS及Microsoft Windows兩個作業系統，同時公司也發布了Unix作業系統上的版本。
Photoshop主要處理以畫素（Pixels）所構成的數位影像。利用其廣泛的編修與繪圖工具，可以有效的進行圖片編輯工作。獨特的歷史紀錄浮動視窗和可編輯的圖層效果功能，能讓使用者可以方便的測試效果。對各種濾鏡的支援更令使用者能夠輕鬆創造出各種奇幻的效果。目前，Photoshop 也正在被廣範地應用在網路影像處理。Photoshop的幾個後續版本中搭配了一個獨立的軟體ImageReady，其加強了Photoshop對網路影像（主要是GIF圖檔）的支援功能。而在CS3中ImageReady被Fireworks所代替。Photoshop CS3以上版本允許使用者更新以容易操作的方式升級到最新的硬體平台。
Photoshop被大部份的人認為是最好的影像處理軟體，但與著名的3D Studio Max一樣，價格昂貴使其難以普及。這也令Jasc Software公司的Paint Shop Pro，GIMP小組的GIMP和友立資訊的Ulead PhotoImpact佔領了不少的市場佔有率。
Adobe
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案例具體效益
1.打破生產技術對創意的限制，實現品牌的創新需求，放大設計過程，提高創意靈活性，並探索更多設計替代方案或各種複雜的3D圖案紋樣式。
2. 縮短產品開發時程，8分鐘可更換現有花紋至其他3D CAD造型上。重複使用設計演算法，最大程度提高團隊效率和協作能力，並降低人為繪製所造成的品質瑕疵風險。
3. 透過演算法直接繪製重複造型或花紋，維持產品質量和造型一致性。
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Google在台灣設立AI研發中心！工作內容、為何建立、台美實驗室差異一次看
2025-11-20 聯合新聞網科技編輯 張明哲、莊翰 由聯合新聞網授權轉載
Google台灣AI基礎建設研發中心今（20）日進駐台北市士林區承德路上，鄰近捷運劍潭站，這是Google在彰化成立資料中心、新北市板橋成立海外最大硬體研發中心後最大投資之一，而Google台灣AI基礎建設研發中心 集結硬體工程、軟體工程、與供應鏈團隊的數百位員工，是Google在美國 總部以外規模最大的AI基礎建設硬體研發工程團隊。
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Google台灣AI基礎建設研發中心今（20）日進駐台北市士林區承德路上，鄰近捷運劍潭站，賴清德總統出席力挺。（攝影／聯合新聞網《科技玩家》）
Google為何在台建AI研究中心？
Google台灣AI基礎建設研發中心也讓外界好奇到底會做些什麼工作，Google表示，工程師幾乎全程參與過程，包含最初的架構、設計與工程、製造與部署、測試時程，到後續的產品交付，台灣團隊在軟硬體與供應鏈專業的高度緊密結合帶來不少優勢，讓他們能縮短開發週期、更快解決問題。
全新的Google台灣AI基礎建設研發中心（Google Cloud 辦公室 ）裡頭有10幾座專業實驗室 ，可讓Google工程與供應鏈團隊及台灣合作夥伴，在研發出的產品部署到Google 世界各地的資料中心和AI基礎建設之前，進行最嚴謹的測試、檢驗與優化。
圖片來源／Google
台灣美國實驗室差異是什麼？
Google Cloud辦公室在台北市士林區設置10幾座Google實驗室，與美國Google實驗室有何不同？Google官方表示，兩者僅在規模上有些差異，研究方面，如散熱技術、debug、主機板、機械、永續等都很類似；在設備部分，美國與台灣的實驗室都一樣優異，都來自於供應商的夥伴。
圖片來源／Google
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微軟冷革命！震撼散熱台鏈 「微流體」從晶片下手捨棄現有元件
2025-09-25 經濟日報 編譯劉忠勇、記者劉芳妙 由聯合新聞網授權轉載
微軟發動新一波「冷革命」，宣布正發展「微流體（microfluidics）」技術，透過水冷液直接流經在晶片蝕刻出的微小管道來散熱，效果優於現有解熱方案，有利開發更強大的晶片，並且不再需要既有散熱元件，恐衝擊健策、奇鋐、雙鴻等台灣散熱相關廠商後市。
延伸閱讀：微軟、Meta加碼AI帶旺台鏈 鴻海、廣達、緯穎等受惠
微軟的微流體技術可能顛覆當下AI伺服器散熱技術，改從直接從晶片端結構下手，不再需要均熱片、水冷板等元件，將導致現有散熱廠無生意可做，震撼業界。相關消息衝擊，專門製造資料中心冷卻系統的Vertiv周二股價收盤大跌6.2%。Eaton和Modine Manufacturing也分別下跌2.6%和3.4%。
健策（3653）、奇鋐及雙鴻等台灣散熱指標廠昨（24）日股價同步軟腳，類股股王健策大跌105元，收2,250元，下滑105元、跌幅4.46%最重；奇鋐則摜破千元大關，收994元，下跌21元；雙鴻失守900元大關，終場下跌26元，收879元。
業界分析，AI算力愈來愈強，能耗同步激增，輝達AI新平台Rubin與下一代Feynman平台功耗恐高達2,000W以上，帶來龐大解熱問題，輝達為此從2023年起，幾乎每年都發動一次「冷革命」，從傳統氣冷一路進化到水冷，到最近傳出的全新「微通道水冷板（MLCP）」技術，為的就是要解決AI伺服器愈來愈熱的問題。
微軟發動新一波「冷革命」
技術名稱微流體(microfluidics)技術。原理透過水冷液直接流經晶片蝕刻出的微小管道來散熱，技術層次走入半導體製程階段。產業影響◆ 效果優於現有解熱系統，有利開發更強大的晶片。◆ 顛覆當下AI伺服器散熱技術，改從直接從晶片端結構下手，不再需要均熱片、水冷板等元件，將導致現有散熱廠無生意可做。受衝擊台廠健策、奇鋐、雙鴻等台灣散熱廠商。
每次輝達「冷革命」，都為台灣散熱廠帶來新商機，不過，微軟有意打破現有路徑，另覓新解方，也將顛覆現有產業生態。
微軟系統技術主管艾莉沙（Husam Alissa）表示，微軟正在內部的原型系統測試「微流體」，應用於支援Office雲端應用的伺服器晶片、以及處理AI運算任務的繪圖處理器（GPU）。
微軟的「微流體」技術是透過冷卻液直接流經晶片蝕刻出的微小管道，直接在晶片上散熱。由於冷卻液直接在晶片上散熱，因此在相對高溫（在某些情況下高達攝氏70度）下依然有效。
微軟上周在總部園區展示顯微鏡下的這項技術，並表示迄今的測試已顯示，這種技術效能明顯優於傳統散繞方式，可望允許微軟藉由堆疊方式，開發效能更強大的晶片。
微軟也能藉由「微流體」技術，刻意運用「超頻」讓晶片在使用高峰期過熱，換取更佳效能。微軟技術院士柯禮溫（Jim Kleewein）指出，微軟不必額外增加晶片數量，只需讓現有晶片超頻幾分鐘即可滿足需求。
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▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載
不只是寫出能跑的程式碼：為什麼軟體工程師需要 CASE 全週期安全認證？
軟體開發的世界裡，Java、.NET 等主流程式語言早已非常成熟，但攻擊手法也同步進化。Datadog《State of DevSecOps 2024》報告指出：90% 的 Java services 易受第三方程式庫中引入的關鍵或高風險漏洞影響，顯示 Java 應用在實務環境中廣泛依賴外部元件，而其中的弱點是主流程式碼安全之外的重要風險來源。
最新資安研究與行業報告顯示，整體應用程式安全威脅持續上升，包含 Microsoft 官方《Microsoft Digital Defense Report 2025》指出現代漏洞規模與攻擊複雜度正在增加，對應用系統帶來更大挑戰。 同時，Datadog 在其《State of DevSecOps 2025》報告中發現，像 .NET 這類服務經常因第三方元件漏洞引入高風險弱點，若 SDLC 不將安全前置，漏洞後補將難以有效防範。多起 2024 年公開的 .NET 相關 CVE 也證明，在實際開發與部署環境中，資訊洩露與拒絕服務等漏洞仍然頻繁出現，進一步凸顯了從 SDLC 全週期納入安全策略的必要性。
對多數工程師來說，這樣的場景並不陌生：
功能準時交付、測試也過了，卻在上線後被掃出高風險漏洞
滲透測試報告一來，才發現問題根本埋在需求或架構階段
資安單位要求補強安全，卻只得到一份模糊的修正清單
問題不在於你不會修，而是太晚才開始想安全。
對於現代開發者而言，學會寫出能運作的程式碼已經遠遠不夠。傳統的程式設計教育往往未強調安全問題，導致開發者只能在工作中摸索，甚至在漏洞發生後才進行補救。這就是為什麼 EC-Council CASE (Certified Application Security Engineer) 認證應運而生——將安全從事後補救 (Afterthought)轉變為開發的首要考量 (Foremost thought)。
為什麼「安全編碼」還不夠？你需要的是「安全 SDLC」
市面上不少應用程式安全課程，重點多半放在 OWASP Top 10、語法層級的防護或單點漏洞修補。這些固然重要，但在實務上，工程師真正頭痛的通常是：
為什麼這個功能「一開始就不該這樣設計」
為什麼改完程式，風險評分還是降不下來
為什麼每次資安問題都變成開發端的鍋
CASE 認證的不同之處在於，它採用了更全面的視角，涵蓋了典型的軟體開發生命週期 (SDLC) 的所有階段：從需求、設計、開發、測試到部署，把安全變成流程的一部分。
CASE：把安全拉回開發流程的起點
CASE 認證課程由 EC-Council 與全球應用程式開發與資安專家共同設計，目標很明確：讓開發團隊在每一個 SDLC 階段，都有可執行的安全決策依據。
透過在需求收集、架構設計、實作與部署階段導入安全方法，企業能大幅降低因應用程式漏洞導致的營運與資料風險。對工程師而言，這不只是寫出更安全的程式碼，而是避免反覆返工、降低事故責任風險。
CASE 對企業的實際價值
對組織而言，CASE 不只是培訓個人，而是降低整體技術風險。
提前預防高成本漏洞
建立標準化安全流程
減少跨部門摩擦
提升合規與審查能力
強化 DevSecOps 文化
修補漏洞的成本，往往是設計預防的 10–30 倍。CASE 的價值，在於把成本轉化為投資。
CASE 對工程師職涯的價值
在 DevSecOps 成為主流趨勢的環境下，安全能力已經是高階工程師的基本門檻。CASE 帶來的不是單一技能，而是職涯定位的轉變：
從 Developer 進階為 Secure Developer
從寫程式的人變成做決策的人
能與架構師與資安專家對等溝通
具備跨 Web / Mobile / API / IoT 的安全視角
未來留下來的工程師，不是寫得最快的，而是能寫得安全且設計得穩的人。CASE 認證協助你從只會開發功能進階到開發安全且可長期維運的系統，成為職場常勝軍。
課程資訊
1.報名本課程贈送一次認證考試「EC-Council Certified Application Security Engineer Exam(原價USD450)」，需於課程結束憑exam voucher code於恆逸官網考試中心自行登記考試時間
2.開課日起一年內，恆逸提供一次重考優惠價NT$1,000元(原廠重考費用USD249)
3.課程優惠方案：開課前2週完成報名繳費，享有早鳥恆逸銀卡優惠價
SpaceX上市，台灣太空產業不只找工程師，生產製造需求首度超越研發
1957年人類首次將人造衛星送上太空，當時太空產業仍是國家級競賽，與一般人的職涯選擇距離遙遠。但隨著低軌衛星、衛星通訊與商業太空市場快速發展，太空產業正逐漸從研發實驗室走向量產與商業化階段。2026年6月，SpaceX宣布啟動上市計畫，目標估值達1.77兆美元，再度凸顯全球太空經濟的成長潛力。104人力銀行盤點2023至2025年台灣太空產業相關職缺發現，產業人才需求已出現明顯轉變，從研發導向逐步擴大至製造、生產、物流與部署等完整供應鏈。
文 / 104人力銀行
▊ 104人力銀行數據
針對104人力銀行平台上，與太空產業相關的職缺需求，統計2023至2025年整體人力需求規模及產業擴張增速：
整體需求規模：
2023年：22,007人
2024年：21,976人，與前一年持平
2025年： 24,526人，年增11.6%，新增約 2,550人
2025年需求最大產業Top3：
第一名｜電子資訊／軟體／半導體相關業：21,190 人
第二名｜一般製造業：1,042 人
第三名｜運輸物流及倉儲：652 人
2025 年需求人數最多職類 TOP 3：
第一名｜研發相關類：5,548 人
第二名｜生產製造／品管／環衛類：4,484 人
第三名｜資訊軟體系統類：4,442 人
產業別變化（2024→2025增幅）：
電子資訊／軟體／半導體相關業：新增 2,288 人、年增幅12.1%，仍為整體太空發展人才需求最主要產業。
運輸物流及倉儲業：從 54 人增加至 652 人，年增幅達 11 倍
批發／零售／傳直銷業：需求人數略減，但薪資中位數大幅提升 4,000 元，漲幅最高
職類別變化（2024→2025增幅）：
生產製造／品管／環衛類：新增 966 人、年增幅27.5%，首次超越資訊軟體系統類，成為需求第二大職類
研發相關類：新增 785 人、年增幅16.5%，仍為核心需求，2025 年累計 5,548 人
資材／物流／運輸類：新增 658 人、年增幅109.4%，薪資中位數增加4,300 元居冠
操作／技術／維修類：新增 650 人、年增幅29.3%，顯示產線人力進入建置高峰期
經營／人資類、行銷／企劃類：雖新增人數相對有限，但薪資分別增加5,000 元與2,500 元
薪資概況：
整體平均薪資中位數從 2023 年 4 萬元成長至 2025 年 4.2 萬元
電子資訊／軟體／半導體業薪資中位數 4.3 萬，高於整體均值，調幅相對有限（+1,500 元）。
批發／零售業薪資中位數3.9 萬，但漲幅卻最為積極（+4,000 元）。
▊ AI輔助摘要：
觀察一：太空產業從研發走向量產
研發人才仍是產業核心，但2025年生產製造職缺首度超越研發職缺，顯示產業正從技術驗證階段邁向量產與商業化發展。
觀察二：物流與現場技術人才快速崛起
物流倉儲、操作技術與維修等職類需求同步成長，其中運輸物流需求一年增加11倍，反映衛星設備與精密零組件運輸、安裝及部署需求快速擴大。
觀察三：人才需求沿供應鏈全面擴張
從研發、製造到運輸與部署，各環節人才需求同步增加，顯示台灣太空產業已逐漸形成完整產業鏈，不再只是少數工程師參與的高科技領域。
結論
104人力銀行數據顯示，當產業從技術研發走向量產部署，所需要的已不只是研發工程師，更包括製造、品管、物流、維修及營運等多元人才。太空產業正從少數菁英的技術競賽，逐步發展為帶動整體就業與供應鏈成長的新興產業。
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OpenAI衝算力 牽手Google 廣達、英業達營運進補
2025-07-18報導 經濟日報記者林薏茹 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI因應算力需求大增，除採用最大金主微軟Azure的雲端運算資源之外，也將Google雲端納入其雲端供應商名單。OpenAI規劃，ChatGPT及其應用程式介面（API）採用Google雲端平台位於美國、日本、荷蘭、挪威及英國等地的基礎設施。
法人看好，Google拿下OpenAI雲端服務大單，將催動新一波AI伺服器建置熱潮，伺服器主要協力廠廣達（2382）、英業達等，營運吞補丸。
延伸閱讀：AI新十大建設 預算加碼…打造矽光子、量子電腦、智慧機器人國家級實驗室
OpenAI牽手Google
事件OpenAI在官網更新的雲端供應商加入Google雲端，另，未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文(Oracle)的雲端基礎設施影響Google雲端為全球第三大雲端服務供應商(CSP)，拿下OpenAI大單，將有助擴大在CSP市場的市佔率，台廠供應鏈也將雨露均霑受惠台廠廣達、英業達等資料來源：外電、法人 由聯合新聞網授權轉載
廣達受惠輝達GB200 AI伺服器出貨放量，第2季合併營收首度衝破5,000億元大關、達5,041億元，續寫單季新高。隨著第2季起較高單價的GB200機櫃出貨升溫、GB300也將於9月加入行列，廣達今年AI伺服器占整體伺服器營收占比可望突破七成。
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英業達也是Google重要AI伺服器協力廠。英業達指出，上半年出貨以機櫃（L10）形式較多，單價較高，下半年出貨將以主機板（L6）為大宗，受惠產品組合帶動，有助毛利率向上，從出貨量來看，下半年會比上半年成長，全年AI伺服器出貨將有雙位數成長。
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外媒CNBC報導，OpenAI在官網更新的雲端供應商列表中加入Google雲端，並表示未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文的雲端基礎設施。
據了解，Google與OpenAI曾針對這項合作進行數個月的討論，但由於OpenAI與微軟之間的排他性協議，而無法達成交易。直到今年1月，微軟調整與OpenAI合作模式，同意從獨家供應商模式轉為優先供應權模式，OpenAI與Google的合作關係才出現轉機。
OpenAI為因應龐大的運算資源需求，與微軟調整合作模式後，動作頻頻，尋求分散雲端供應來源。
OpenAI今年3月與CoreWeave簽署價值119億美元的五年合約，5月又再新增一筆40億美元的大單；OpenAI也於7月初與甲骨文簽下重大雲端基礎建設合作案，金額高達每年300億美元，是目前全球雲端市場金額最高的AI運算合約。
OpenAI執行長奧特曼今年4月曾表示，OpenAI正面臨運算能力限制，公開疾呼「若有人擁有10萬顆GPU容量，並能立即提供，請聯絡我們」，顯見隨著大語言模型規模不斷擴增，OpenAI對運算資源的需求也愈趨迫切。
業界人士指出，目前全球前三大雲端服務供應商（CSP）分別為亞馬遜AWS、微軟Azure及Google雲端，Google雲端拿下OpenAI雲端服務大單是一大利多，有助擴大其在CSP市場的市占率。
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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Google資本支出不手軟 台協力廠廣達、英業達吃定心丸
2025-02-06 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
Google（谷歌）母公司Alphabet截至去年第4季淨利潤首次突破1,000億美元大關，達到1,001.2億美元，收入3,500.2億美元，年成長約14%。不過該表現仍低於華爾街的預測，外傳是受到「雲端業務」成長放緩所拖累。不過團隊為了滿足AI發展所需，仍拍板今年將在伺服器和數據中心上花費750億美元。對此，市場則看好，團隊訂定資本支出毫不手軟的態度，將為主要協力的代工廠廣達（2382）、英業達（2356），今年走勢起到穩定軍心的效用。
延伸閱讀：輝達執行長黃仁勳喊話 AI已成為基礎設施
外媒稱，Alphabet在2024年第四季度的合併收入同比增長12%，達到964.7億美元，根據控股公司的資料，這反映了整個業務的穩定動態。 與此同時，該指標低於接受LSEG採訪的分析師的共識預測，他們認為收入應該更高、且在965.6億美元以內。分析師還對谷歌雲部門的季度收入感到失望，該部門的收入為119.6億美元，比去年的結果高出30%，但低於接受StreetAccount採訪的專家的121.9億美元的共識預測。
不過面對龐大的AI需求，Alphabet仍宣佈，今年將分配750億美元用於資本支出，而去年為525億美元。管理層也在會議中表示，由於團隊目前仍無法滿足對人工智慧技術的需求，因此加大投資絕對是勢在必行；首席財務官Anat Ashkenazi也直言，公司正在盡一切努力部署更多產能並滿足需求。她透露，這些資金將反映對技術基礎設施的投資，其中最大的組成部分是對「伺服器」的投資，其次是資料中心，並藉此來支援谷歌服務、谷歌深度思維的業務增長。
面對Alphabet將2025年的資本支出大幅增加，外界則認為將對主要的兩大協力廠商廣達、英業達帶來挹注，而有關台系AI概念股2025年營運表現，也有望再吃下「定心丸」，並在今年持續受惠。
據外媒《servernews》報導透露，谷歌母公司 Alphabet Holdings已報告截至 12 月 31 日的 2024 財年第四季度和全年的財務業績。其中，2024年底Alphabet 的淨利潤首次突破1,000億美元大關，達到1,001.2億美元，收入為3,500.2億美元，同比增長14%。不過Alphabet 也因為業績表現低於華爾街的預測，因此導致公司股價於週二在場外交易中下跌9%。
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Google NotebookLM 工具簡介
Google NotebookLM 是一個由 Google Labs 開發的 AI 輔助研究與筆記工具，可協助使用者更高效地整理、分析和理解複雜資訊。它以 Google 的 Gemini 1.5 Pro 大型語言模型為核心，於 2023 年以「Project Tailwind」之名首次亮相，並於 2024 年正式商轉，現已推出付費版本 NotebookLM Plus，並於近期提供中文語音摘要。
NotebookLM 的核心特色在於「來源 grounding」，讓使用者上傳多種格式的資料（包括 Google Docs、PDF、網頁、YouTube 影片、音訊檔案等，每個筆記本最多支援 50 個來源，單一來源可達 50 萬字），並以此為基礎生成個人化的 AI 助理。相較於傳統聊天機器人，NotebookLM 的回應完全基於上傳的內容，確保資訊的針對性和隱私性（上傳資料不會用於訓練模型）。主要功能包括：
- 自動摘要：上傳文件後，NotebookLM 會生成內容摘要、關鍵主題和建議問題，幫助快速掌握重點。
- 問答互動：使用者可針對上傳內容提問，例如要求解釋術語、提取特定資訊或比較多份文件，回答均附上來源引用。
- 內容生成：可生成學習指南、常見問題集、時間軸、簡報文件等格式，支援研究、學習或工作需求。
- 語音摘要：自 2024 年 9 月推出的功能，能將文件轉化為模擬雙人對話的 Podcasts，並可提供中文音訊，適合聽覺學習者或多任務處理者。
- 來源發現：2025 年新增的「Discover Sources」功能，允許使用者輸入主題，由 AI 從網路上搜尋並匯總相關來源。
NotebookLM 適用於學生、研究人員、專業人士等族群，特別適合需要處理大量資訊的場景，如學術研究、內容創作或商業分析。它整合 Google Workspace，可直接匯入 Google Docs 和 Slides，並支援團隊協作分享筆記本。免費版本功能強大，付費的 NotebookLM Plus（透過 Google One AI Premium 或企業方案）則提供更高容量和進階功能。
要開始使用，只需前往 notebooklm.google.com，登入 Google 帳戶即可創建筆記本並上傳來源。雖然功能強大，NotebookLM 仍有一些限制，例如無法處理無字幕的影片或 Excel 文件，且音訊生成可能偶有不準確。總體而言，NotebookLM 是一個改變資訊處理方式的強大工具，結合 AI 的深度分析與直觀的操作體驗，值得一試。
官網低加 https://notebooklm.google.com/
https://youtu.be/ei8xWNsvSY8
Google宣布量子電腦大突破 鴻海、廣達等迎大商機
2026-03-30報導 經濟日報記者秦鈺翔 由聯合新聞網授權轉載
Google於官方部落格宣布，量子電腦輕鬆破解現行主流加密技術之日「Q-Day」，將提前在2029年來臨，量子電腦發展速度超乎預期。
業界看好，台廠鴻海（2317）、廣達（2382）布局量子電腦最久且最廣，迎來量子電腦大商機，成為AI伺服器之後新一波成長動能。
延伸閱讀：AI新十大建設 預算加碼…打造矽光子、量子電腦、智慧機器人國家級實驗室
量子電腦被視為破解資安產業的關鍵技術，「Q-Day」指量子電腦運算能力強大到足以輕易破解現行主流加密技術之日，屆時金融服務、國家安全、數位簽章、虛擬貨幣資產等高度加密的網路系統都將受到猛烈衝擊，上至國家飛彈系統等最高機密，下至個人電郵、醫療、社交平台乃至於銀行帳戶都毫無安全性可言，銀行存款瞬間被搬空也可能成真。
業界原預期，「Q-Day」最快在2030年之後、甚至2048年至2050年才會來臨。但Google最新貼文指出，「Q-Day」2029年就會報到，全球應提前布局後量子密碼（PQC）演算法，避免密碼遭破解。
傳統電腦單一位元以0和1表示。量子電腦定義的0和1表示方式卻能在0和1之間變動，若以硬幣比喻，傳統電腦是倒下的硬幣，只有正面或反面，量子電腦則是旋轉中的硬幣，擁有無數種狀態。演算時傳統電腦依序執行命令，量子電腦則是同時數億分身進行，能在幾秒鐘內，運算完傳統電腦幾萬年才算得出來的內容，讓傳統加密技術岌岌可危。
「Q-Day」提前在2029年來臨，因量子硬體進步及量子錯誤更正技術大幅提升。Google積極研發超導量子電腦晶片Willow 以105量子位元搭配「量子回音」演算法，快速完成傳統超級電腦需13,000倍時間完成的運算。
台廠鴻海、廣達扮演供應鏈研發先鋒。鴻海從離子阱量子電腦切入，旗下鴻海研究院目標2027年打造出五到十個量子位元可編成的量子電腦原型，重點在於晶片型離子阱設計、製造與測試，並於2029年發展出如AI伺服器一般的可擴展架構。
鴻海公開最新加密通訊技術，以MicroLED打造出高速且可擴展量子亂數生成器，其亂數生成率高達12.5 Gb/s，遠超目前最先進商用設備的1Gbps到3Gbps之間，以此基礎加速推動量子加密通訊。
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廣達董事長林百里2019年親自指派工程師投入量子電腦研究，透過投資美企Rigetti及法國新創Pasqal，同步押注超導量子電腦及中性原子量子電腦兩大主流方向，目標打造出真正物理意義上的量子電腦，看好量子技術將帶來大量的雲端與物聯網裝置新商機。
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用FoxBrain學老師傅看家本領！鴻海打造的AI模型如何幫省8成基礎工？
鴻海自研語言模型FoxBrain，靠著自建算力與產線數據優勢，讓生成式AI走進工廠現場，不只學會老師傅的技術，更預告未來產品開發流程將全面加速，這背後藏著什麼關鍵技術和策略？一起來揭開鴻海智慧製造的秘密。
文／鄧凱元 由天下雜誌授權轉載
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AI上工！鴻海FoxBrain讓人機對話成為工廠日常從租用到自建算力，鴻海砸近億成本訓練FoxBrain從DeepSeek缺陷學經驗：FoxBrain強化推理、聰明又節能老師傅「教」AI！「擷取增強生成」讓FoxBrain懂業內知識AI應用下一步，協助新品開發時間減半
地表最大代工廠鴻海，靠著自建算力，打造出繁體中文AI大型語言模型「FoxBrain」，把當今最具話題的AI代理人運用到工廠第一線，省下80%基礎工，它怎麼做到？
AI上工！鴻海FoxBrain讓人機對話成為工廠日常
今年5月的台北國際電腦展（Computex），鴻海董事長劉揚偉拋出一個驚人的數字：鴻海內部測試結果顯示，在生成式AI協助下，80%的基礎工作可以由AI代勞，剩下20%的困難工作，才是人類的天下。
劉揚偉口中，產線人員與AI代理人互動的實況長這樣：
AI代理：已完成熔膠階段參數推薦。
員工：確認並下一步。
AI代理：已完成射出階段參數推薦。如果沒有出現缺陷，請點擊「先保加壓」。如果當前出現缺陷，請選擇是先解決缺陷還是先保加壓。
員工：先解決缺陷。
AI代理：請告知缺陷類型。
員工：射紋。
靠AI代理推薦、優化機台參數，省下八成基礎的調機工作，這對擁有90萬名員工的鴻海來說，是個巨大的改變。源頭是鴻海自行開發的大型語言模型FoxBrain。
主導FoxBrain開發的鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽，在接受《天下》專訪時信心滿滿地表示，「FoxBrain有潛力成為台灣推理能力最強的繁體中文大型語言模型。」
從租用到自建算力，鴻海砸近億成本訓練FoxBrain
但開發自家的大型語言模型，對硬體起家的鴻海，是一條崎嶇之路。
栗永徽回憶，3年前在鴻海科技日，董事長要他分析AI的未來，他講的主題是當時學界已經熱烈討論的AI訓練與生成式AI大突破，「我們已經看到大型語言模型就是未來的趨勢。」不過，當時熱潮還沒起，在鴻海內部尚未獲得太多迴響，之後ChatGPT很快橫空出世，AI在集團內開始獲得重視。
一開始，鴻海開發大型語言模型是以租用算力的方式進行，但計算後發現，自建算力還比較划算，成本算得很精的鴻海，開始花錢建構自家算力，建立訓練大型語言模型需要的彈藥。
▲鴻海積極用AI實現智慧工廠，圖為富士康深圳龍華廠。（攝／謝佩穎，由天下雜誌授權轉載）
「算力是所有的基礎，沒有算力談模型，也是空談，」他坦言。
算力也是財力，一張100多萬台幣的輝達H100 GPU，鴻海用了上百張，短短4個月，栗永徽帶團隊餵了大量的繁體中文資料，完成模型的先期訓練。
栗永徽當時就認為，鴻海來自台灣，當然希望FoxBrain不但要繁體中文、能理解在地知識與意識形態，同時還讓模型開源，幫助社會大眾。
另外，FoxBrain在接受一般性資料的先期訓練後，真正要落地，還要透過被稱為擷取增強生成（RAG）的方法，餵入企業的專業知識，「才能準確回到企業需要知道的答案，而不是不懂裝懂亂答，」栗永徽強調。
從DeepSeek缺陷學經驗：FoxBrain強化推理、聰明又節能
FoxBrain有個其他模型沒有的鴻海DNA：成本撙節能力強。內部實測中國年初火爆全球的DeepSeek時，栗永徽察覺到這個當紅模型竟然常過度思考，也就是在回答一個問題時，反覆使用不同的邏輯打斷推理過程，這會吃掉非常多「token」（語言模型的基礎單位）。
若把token想像成「字的積木」，AI模型就是用這些積木一個一個拼出回答，而不是一次就說出整句話。答案愈長、內容愈複雜，用掉的token就愈多，這意味著推理的時間變長，運算成本也更高。
「吐出每個token都要花錢，吐愈多花愈多，」栗永徽直言。
DeepSeek實測，啟發了栗永徽和團隊在發展FoxBrian時，設計出在推論前，先告知推論方法，以及要花多少運算資源，再由人為判斷要採取哪種模式展開，節省不必要的浪費。
另外，FoxBrain也加入了推理能力，能把複雜問題拆成多個小問題，分頭解決後再組成最終答案，透過這樣的方法讓AI變得更聰明。
一位與輝達合作開發模型應用的AI公司開發主管觀察，先前由台灣學界開發全球首創繁體中文專家模型的Project TAME，餵入的繁中資料廣度更多，但受限學界的資源，模型本身不容易持續疊加新發展。而FoxBrain有鴻海的企業資本奧援，模型才有本錢持續更新維護。
鴻海已對外揭露，FoxBrain推出後，將逐步用在智慧製造、智慧電動車、智慧城市三大關鍵應用場景。
實際怎麼用在三大平台？在一場由輝達主辦的論壇上，鴻海首度對外揭露，FoxBrain在製造產線落地的實況。
老師傅「教」AI！「擷取增強生成」讓FoxBrain懂業內知識
身為全球最大的代工製造廠，塑膠成型機擔綱重要角色，必須把塑膠粒子加熱後，射出至模具上定型，製作出筆電、手機、連接器、電視、遊戲機用到的塑膠件。
要把塑膠表面做得光滑、結構扎實又沒有毛邊，必須靠老師傅控制塑膠加熱的溫度與射速等關鍵參數。不過，新人上手時間長、缺工與經驗難傳承等，一直是問題。
所以，AI派上用場了。
鴻海董事長辦公室智能系統研發處長郭錦斌透露，鴻海把訪談現場老師傅的經驗、機台參數、研究等資料餵給FoxBrain，經過短短5個月的訓練，AI已經學會80%的基礎調機工作。
栗永徽解釋，這是透過擷取增強生成的方法，把企業擁有的行業知識傳授給AI，讓模型可以針對特定問題，從資料庫裡精確回答。
透過這樣的方法，AI把老師傅的經驗建構成「知識圖譜」，讓產線人員如同使用ChatGPT般，和AI對話。「這種協作方式以後會是我們產線上的標配，」郭錦斌表示。
▲「知識圖譜」讓老師傅經驗得以傳承。（攝／鄧凱元，由天下雜誌授權轉載）
這樣的應用，也代表大型語言模型搭配AI代理，已經從雲端落地到企業實戰。
相較剛開始反應冷淡，現在每天都有很多單位寫email或傳訊給栗永徽，「都是要來找我們討論FoxBrain怎麼開發、應用，」他笑著說。
AI應用下一步，協助新品開發時間減半
鴻海發展AI應用，有個難以複製的優勢：模型、現場數據、應用到算力的開發者生態圈，正逐步成形。
最快今年第三季，鴻海採用輝達的四櫃AI伺服器GB200 NVL72就有可能落地，屆時GPU數將增加一倍以上。劉揚偉更在Computex宣布，和輝達、台積要新建的AI工廠，GPU的張數有可能增加至萬張以上。
「這個建起來之後，算力絕對是台灣最大，」栗永徽說。
因此，AI除了用來調整機台參數，後續還有更多的工作要做。下一個應用，將是縮短從接單、模具開發到產線參數調整所需的時間。
「新產品開發要花不少時間，所以我們透過生成式AI，提供模具設計的建議，接著再讓AI調整參數，」郭錦斌估計，開發時間可省下將近一半。
未來，鴻海也將逐步把這樣的方法論，導入其他製程。
從塑膠射出產線，再落地到其他製程產線，甚至導入其他事業部的應用場域及平台，鴻海還需要更多時間。但AI這場競賽，已經從雲端高閣，漸漸落地到現場。一場比數據、比算力、比應用的競賽正式展開。
（原文標題：鴻海AI大腦FoxBrain，包下廠內八成基礎工作 如何連老師傅經驗也吸收？）
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