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專指為特定用途客製化晶片的設計與開發，涵蓋電路架構規劃、邏輯設計與驗證等流程。此技能能提升產品效能與能耗效率，廣泛應用於通訊、消費電子及工業設備等領域。具備此能力的人才，在半導體產業及科技公司中具備高度競爭力，對推動硬體創新和技術整合至關重要。
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亞馬遜AI晶片挑戰輝達！世芯股價飆、緯穎吃大單，盤點台廠亞馬遜晶片供應鏈
亞馬遜明年AI晶片量將與超微並駕齊驅，自研ASIC晶片成為挑戰輝達的新勢力，台灣哪些供應鏈將受惠？《天下雜誌》專題報導前進西雅圖，指出亞馬遜將是輝達、Google不能輕忽的對手，也將是台廠不敢忽視的客戶。
文／鄧凱元、黃亦筠 圖／Amazon提供 由天下雜誌授權轉載
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台廠不敢忽略的訂單晶片自主10年長征算力快到一般電腦跟不上世芯吃大單，股價飆8成卡位整機組裝與液冷散熱台廠亞馬遜晶片供應鏈
亞馬遜明年AI晶片量將與超微並駕齊驅，自研ASIC晶片成為挑戰輝達的新勢力。台灣作為AI產業軍火庫，哪些供應鏈將受惠？
台灣是全球AI產業的軍火庫，對亞馬遜亦然。而且這一次，亞馬遜的訂單來得又急又快。
其實，亞馬遜在生成式AI之前，就替自己的雲端伺服器設計微處理器CPU。如今，跟隨Google自研晶片TPU的腳步，亞馬遜正在ASIC（特殊應用積體電路）的道路上，急起直追。
11月初，《天下》剛抵達西雅圖，就遇上亞馬遜宣布「雷尼爾計劃」（Project Rainier）正式啟動。
該計劃以逾50萬顆自研ASIC晶片Trainium2組成叢集，供其AWS上使用的Anthropic大型語言模型做訓練。亞馬遜的訴求是，這會比輝達GPU便宜3成。
台廠不敢忽略的訂單
這場AI算力反擊戰背後，是台廠不敢忽略的訂單。電商起家的亞馬遜，今年喊出的資本支出市場第一，明年也不容小覷。
根據摩根士丹利10月報告，Trainium系列晶片明年出貨量將達150萬顆。這些晶片由世芯電子承接，是台積電三奈米製程與先進封裝CoWoS的客戶。
摩根士丹利報告以全球AI運算晶圓片的消耗量預估，明年AWS佔比將達6%，僅次輝達55%與Google 22%，和晶片大廠超微持平，遠超微軟、Meta與OpenAI。這代表AWS已成戰略級晶片玩家，「2026年Google雖仍是ASIC出貨量冠軍，但AWS成長速度最快，」報告中指出。
「未來，晶片不會是贏者通吃的局面，會是多個平台並存，提供客戶選擇的環境，」AWS執行長加爾曼認為。
做雲端生意的AWS，很早就完全自己掌握從晶片到基礎設施到應用的規格，因為這樣才能控制成本。
晶片自主10年長征
2015年，亞馬遜收購以色列晶片新創安納普爾納實驗室（Annapurna Labs），成為這場長征的起點。
第一步是打破對通用CPU的依賴。自己打造Nitro系統，把原本由CPU負責的虛擬化、網路、安全等功能轉交專用硬體處理，不只提升效能，更為日後晶片客製化鋪路。
安納普爾納主導晶片設計，採「系統優先」法，先設計整個系統，然後再倒推回去，設計最適合這個系統的晶片。
AWS彈性雲端平台副總裁馬塔（Nishant Mehta）對《天下》證實，這個實力堅強的實驗室，共同設計了AWS資料中心中運行的晶片、韌體、軟體、板子和伺服器。這能實現無縫的效能優化，並確保晶片能客製化，滿足客戶真實的工作負載。
安納普爾納工程總監席諾曾向《華爾街日報》透露，能做到的競爭力關鍵在「同步」，「自家設計晶片、核心、整體伺服器和機架是同時進行的。這讓團隊能跑得超級超級快。」
席諾沒有吹牛。Nitro推出一年後，AWS又發表首款全新微處理器Graviton。其高度客製化與垂直整合，使其在特定工作負載下，擊敗傳統英特爾的x86。
講起這段歷史，加爾曼滿懷感謝，就是因為Graviton晶片不斷升級，AWS才能逐步贏得客戶信任，成為全球雲端服務市佔率第一。
算力快到一般電腦跟不上
隨著大型語言模型需求暴增，安納普爾納實驗室轉向研發AI核心晶片。先推Inferentia推論晶片，再於2021年推出Trainium1，挑戰AI訓練晶片的高難度市場。最關鍵的成績，是獲得亞馬遜電商部門採用，這也催生了下一代——Trainium2與雷尼爾計劃。
「在短短10個月內，（Trainium2）擴展到超過50萬顆晶片，」馬塔透露，背後顯示亞馬遜積極的步伐。
「我們會比在非常上游的泛用型晶片廠更了解我們的客戶要什麼，所以才訂得出（晶片）規格來，」AWS台灣總經理王定愷說得含蓄。所謂泛用，人人都知是指輝達。
跟當年自己做CPU一樣，馬塔說，亞馬遜自研的AI晶片，性價比將比主流通用GPU高出3到4成。
不過，輝達主導的GPU戰爭，從來就不只是晶片。一名矽谷分析師透露，「使用AWS ASIC晶片的客戶需要花時間重調校配套軟體，因為達不到輝達CUDA的效果。」
晶片的下一步，就是自己設計專屬伺服器。
亞馬遜的UltraServer由64顆Trainium晶片組成，峰值算力達83.2浮點運算，約等於全台2300萬人同時狂按計算機、「快到一般電腦完全跟不上」的速度。
配合AWS自家虛擬網路，整組設備能像一台超大型伺服器運作，專門突破大規模AI訓練的瓶頸。
「我們不採用現成的，而是從每一個零件開始優化，我們知道伺服器中需要的每一個零件，」馬塔說。
這種客製化設計，讓測試客戶蘋果預估可節省約5成的成本。
「AWS量體不小，大家都想爭取，」一名台廠業者直言。
世芯吃大單，股價飆8成
世芯電子是亞馬遜雲端服務晶片供應鏈的主力設計伙伴，正面臨史上最大產能需求。
摩根士丹利報告以CoWoS封裝產能預估，亞馬遜佔用台積CoWoS今年約5000片晶圓，明年將暴增到7萬片，成長幅度達1300%。
反映在世芯的股價上，過去半年漲了8成。TrendForce分析師邱珮雯觀察，AWS最新晶片，主要會由世芯和Marvell接案，但從總體量看，與世芯合作的版本為主流。
「世芯並沒有明確展望AWS的出貨佔比，但預期Trainium3推出後，AWS將回歸世芯第一大客戶，」邱珮雯表示。
2024年，亞馬遜透過私募投資世芯5.3億台幣，成為持股不到1%的策略性股東。董事長沈翔霖不評論客戶，但坦言雲端服務商與大型科技廠都投入自研ASIC，追求更高效與更低成本，進而降低對通用GPU的依賴。
短期內，GPU仍是主流選擇。但未來ASIC與GPU將依應用需求並存。
「我們必須在專案設計中即與客戶密切合作…，提前鎖定關鍵產能，確保專案能順利、迅速進入量產，」沈翔霖表示。外界普遍認為，世芯當年接受亞馬遜投資，因此舉有助世芯鞏固台積製程與CoWoS產能。
有了自研晶片，專屬客製化AI伺服器同樣由台廠操刀。
卡位整機組裝與液冷散熱
一名台系伺服器系統大廠主管對《天下》表示，AWS下單量體很大，「對台灣供應鏈很補。」
「你看（AWS）資本支出就知道，大部份拿來買硬體，」這名主管指出。
目前AWS客製化AI晶片伺服器最大組裝商是緯穎。
邱珮雯表示，Trainium3的伺服器，預計到2026年第二季開始放量及版本接替。
「AWS量倍增，同業對緯穎業績很眼紅，」一名了解伺服器供應鏈的主管透露，AWS原本只是緯穎的第三隻腳，內部也沒料到，「這一隻腳，成長可說是超乎預期。」
法人機構甚至預言，這讓緯穎今年營收達翻倍成長，AWS並從第二大客戶推升至接近或成為其第一大客戶。
緯穎拿下大量AWS AI伺服器訂單，業績大成長。圖為董事長洪麗寗。（莊凱程攝）
另外，像提供AWS資料中心高速交換器的智邦，近年也積極跨入伺服器組裝，延伸至L10到L12階段的機櫃整合。
「智邦800G交換器就出貨給亞馬遜資料中心，也提供Trainium AI伺服器AI加速卡、模組。會想再往前組裝到機櫃系統，利潤更多，這很自然，」一名AI伺服器組裝廠副總經理指出。
但跨足機櫃液冷系統組裝與電機整合並不容易，需要高資本投入，也構成技術護城河。台廠包括緯穎、鴻海、廣達皆積極卡位，搶食包括AWS在內的大型雲端服務廠商機。
不過，TrendForce分析師龔明德指出，自研晶片的AI伺服器目前以Google暫時領先，但AWS也頗具成長動能、積極發展自有方案，「中長期來看，預估兩者出貨量距離將愈來愈近。」
亞馬遜將是輝達、Google不能輕忽的對手，也將是台廠不敢忽視的客戶。
台廠亞馬遜晶片供應鏈
公司主要產品或服務工作機會上游世芯電子高階ASIC設計服務看職缺台積電CoWoS先進封裝看職缺日月光投控半導體封裝與測試看職缺下游欣興電子高階印刷電路板看職缺金像電看職缺高技看職缺智邦高速網路交換器、AI加速卡看職缺緯穎資料中心伺服器、機櫃、機架等ODM設計與製造看職缺光寶AI伺服器電源模組看職缺奇鋐AI伺服器散熱解決方案看職缺貿聯-KY電子線束與連接器看職缺川湖伺服器機櫃、機架所需之導軌系統看職缺
（原文標題：亞馬遜AI晶片逆襲輝達！世芯股價飆、緯穎吃大單，台廠還有誰受惠？）
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用AI做簡報，建議先「生成大綱」！簡報大綱規劃模組Prompt分享
想用AI做出高品質簡報，為什麼需要先「生成投影片大綱」？作者分享透過「投影片大綱規劃模組Prompt」，確保簡報內容精準呈現，並讓結構更加完整。內文詳細解析Prompt用法、實際應用案例，以及在NotebookLM、Notion AI和Google AI Studio等平台的操作方法。本文節錄自《超有料！職場第一實用的AI簡報術》。
文／廖韋評
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為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析AI生成簡報大綱應用實際範例AI投影片大綱規劃模組使用方法方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）方法二：使用Notion AI產出大綱方法三：使用一般的LLM產出大綱方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
已經設計好了簡報目標、分析簡報對象的需求、彙整大量簡報中可能會需要用到的關鍵字，並根據這些資料規劃了搜尋用的指令、得到了許多網路上的搜尋成果作為背景參考資料。
在將這些簡報內容視覺化之前，由於每個AI投影片生成工具對於簡報內容的建構能力並不相同，所以為了確保能夠有最完整的簡報品質，我們要先透過投影片大綱規劃模組來將這份簡報的逐頁大綱擬定完成！
編按：為了確保AI能夠做出精準符合需求的簡報內容，作者建議先定義簡報需求，做資料蒐集及資料彙整之後，透過投影片大綱規劃模組，生成完整投影片大綱，再正式進入以AI簡報工具生成投影片的環節。延伸閱讀：AI生成簡報工具怎麼選？Gamma、Felo、NotebookLM等6大AI簡報工具推薦
為什麼用AI生成投影片，需要先「生成投影片大綱」？
1. 確保內容精準性：投影片導向的AI在生成投影片時，通常不允許使用者上傳背景參考資料。如果沒有大綱預先規劃內容，可能會導致最終視覺化內容的資訊失真。
2. 模型能力差異：投影片導向的AI核心模型為了追求反應速度和降低成本，通常採用非推理模型。相比之下，先在大語言模型 (LLM，如ChatGPT、Gemini) 中生成大綱，可以利用其更強大的邏輯推理能力。
3. 避免內容過度壓縮：投影片導向的AI有可能為了方便版面排版，將使用者提供的內容過度壓縮或省略。預先生成詳細大綱，能確保核心訊息被完整保留。
4. 降低修改成本與耗時：如果直接讓AI生成投影片，不僅耗費時間較久，後續發現邏輯或內容錯誤時，修改調整的成本也較高。
5. 確保節奏與品質：透過指令先行生成大綱，能確保內容的節奏與文字品質符合講者預期。
綜上所述，如果我們在生成投影片視覺內容之前，先透過其他AI生成大綱，較能夠透過指令確保內容的節奏與文字品質符合我們預期。
投影片大綱規劃模組：Prompt用法解析
編按：投影片大綱規劃模組由：投影片大綱生成規劃、投影片內容大綱生成規則、輸出格式規則組成，本文將逐段解析prompt，實際應用時需整組貼上，用法詳見下文。
Prompt# 投影片大綱生成規劃## 角色 (System)你是一位「投影片製作AI助理」，擅長將大量資料整理成有條有理的投影片脈絡。## 執行流程Step 1. 根據簡報的總時間長度評估「投影片頁數」(預估每 1~2 分鐘一頁)，並依內容的邏輯結構與深度彈性調整，確保敘事流暢。Step 2. 整合簡報目標、受眾需求、關鍵內容清單、參考資料，打造整份簡報的 Story LineStep 3. 根據這份簡報的 Story Line 將簡報內容拆解成 3-5 個章節，並按照章節彙整對應的參考資料 (務必使用參考資料，我會檢查)Step 4. 根據每個章節的參考資料拆解數個「核心訊息」作為投影片的標題，再設計投影片大綱Step 5. 設計投影片大綱時，先生成完整口語講稿、再根據講稿內容提取投影片內文或數據圖表 (口語講稿的內容應該要遠多於投影片的文字，需涵蓋該頁投影片的所有內容，並補充額外資訊。)Step 6. 設計投影片內文時，判斷頁面類型，再根據類型決定文字數量/密度/格式。Step 7. 最終審視與串連：檢查所有投影片是否緊密圍繞「核心訊息」，並確保「故事線」的起承轉合流暢自然。
相較於以往直接讓AI閱讀資料產生大綱，這一部分模組提供了一個比較細節的流程：
先根據簡報時長判斷投影片頁數。
再根據內容先提出整體故事線以確保簡報的敘事邏輯順暢。
最後才是切分章節與設計每頁投影片內容。
比較值得分享的是，為了避免AI在生成投影片時文字過於生硬，所以在「Step 5」的時候特別要求AI同時輸出「講稿和投影片文字」，這個做法的好處是可以用講稿內容來評估實際的簡報時長、也能避免內容與講稿不同步的問題、但缺點是會花費不少的TOKEN額度、可能導致內容被壓縮，可以視情況決定是否自行拿掉。
Prompt## 投影片內容大綱生成規則### 第一張：封面設計 內容：主標、副標、講者名字設計風格：依主題決定版面 (置中/左右分欄/滿版圖片等)、字級清楚、對比明確### 第二張：目錄頁內容：標題、各章節內容設計風格：若章節數 ≤ 4：左側加上插圖，右側標題與章節對齊；若章節數 > 4：不使用插圖，以清楚的清單呈現### 章節頁內容：章節編號(以 Ch. 呈現)、章節名稱、內容項目 (列點或以、分隔)設計風格：使用半圖半文版面### 金句頁 (建議整份簡報只要放 2 - 3 張)內容：無需標題，僅一行關鍵句設計風格：強調不要有任何的插圖、大小設定為 H1### 純內文頁-標題內文：請根據內容總結一個 Tagline 做為標題，而不能只是執行時程這樣的單字、標題內文內容不能超過 10 個字-內容列點：根據講稿判斷重點，並以「-」條列，最多只能往下展開一個子階層、且子階層文字不能過多-呈現邏輯：依列點文字的邏輯，在「排版指令行」指定排版形式 (如：金字塔圖、流程圖、ICON 版面……)，但不要有不相干的裝飾性插圖！-設計風格：內文頁請強調「不要有任何的插圖」### 數據圖表頁若判斷該頁適合放置數據圖表：-標題：列出圖表標題，並於後方加上「(須人工補充圖表)」-內容：圖表核心洞見：[ AI 需在此處生成一句話，說明此圖表最想傳達的結論或趨勢]-關鍵數據點：列出講稿中提到的具體數據 (為確保數據的可觀性，盡量不使用過多文字)設計風格：建議圖表類型 (長條圖/折線圖/圓餅圖/表格)### QA (最後一張)內容：標題字「QA Time」＋三個建議觀眾提問＋一個核心 CTA
由於讓 AI 自己規劃內容時，容易全部是資訊塞滿的內容頁，所以這邊特別在版面設計中加上了目錄頁、金句頁、數據頁、QA 頁的設計引導，讓投影片的版面變得更加豐富、較不容易造成觀眾的疲乏。
Prompt## 輸出格式規則1. 僅輸出 Markdown 格式2. 每張投影片採以下結構呈現： - `# Slide N｜主標題` - 簡報核心內容：以 bullet 方式呈現 - 口語講稿：換行之後以註記呈現 `/* .... */` - `:: 設計風格：......`3. 以 `---` 分隔不同投影片，這個很重要！。4. 依序編號 Slide（1‥N），不遺漏也不重複。##輸出格式案例#Slide 14｜短中長期規劃 - 短期（一個月內）：成立風險盤點小組由財務、業務、採購部門主管組成。任務：全面量化公司目前的外幣資產、負債、及未來一季的預期現金流。- 中期（一季內）：制定內部應對策略舉辦跨部門工作坊，建立避險共識與標準作業流程（SOP）。 產出：更新版的標準報價合約範本、金融避險工具使用原則。- 長期（半年內）：融入日常營運定期（如每季）檢視與調整避險策略。<info>將匯率風險納入各部門的KPI與年度預算考量。</info>/*我建議，我們不需要等到所有事情都完美才開始。我們可以從今天開始，啟動一個為期三個月的「匯率風險管理優化專案」。第一個月，我們需要立即成立一個由財務、業務、採購主管組成的跨部門任務小組，目標只有一個：全面盤點我們目前到底有多大的外幣風險部位。[4] 第二個月，我們要舉辦一場深度工作坊，把今天提到的策略，變成我們公司自己的SOP。第三個月，我們要看到具體的產出：一份更新版的標準報價合約，以及第一筆「自然避險」的採購訂單。 */:: 設計風格>>時間軸：清晰標示出「一個月」、「一季」、「半年」的關鍵行動與產出。---## 開始編排1. 請先宣告投影片頁數2. 列出Story Line3. 生成整份簡報的大綱
最後為了確保AI所產出的大綱格式，在後續轉變成投影片時能夠被其他AI穩定的讀懂，這邊針對輸出格式做了完整的範例，並將同一張投影片內不同邏輯描述，以不同的註記方式呈現。
AI生成簡報大綱應用實際範例
範例以荒廢公園再利用為題目：
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
AI投影片大綱規劃模組使用方法
了解了模組的設計概念和成效之後，我們要如何使用這個模組呢？其實就是把所有模組的產出成果（簡報情境、對象分析、關鍵內容、搜尋成果）統一上傳至AI，再讓AI了解完所有簡報需求之後，根據投影片大綱規劃模組整合搜尋而來的資料就可以了。
方法一：使用NotebookLM產出大綱（推薦）
網址：https://notebooklm.google.com/
確定上傳簡報情境、對象分析、關鍵內容清單。
確定把所有 AI 搜尋的成果上傳。
在問答區中輸入大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法二：使用Notion AI產出大綱
網址：https://www.notion.so/
將所有的搜尋成果存放在Notion的資料庫中。
在資料庫的頁面中，點開右下角的Notion AI，或是在Notion AI的首頁中透過@呼叫存放管理結果資料庫，只要確認有參考到資料庫的情況下。
以對話的方式貼上大綱規劃模組，即可獲得完整的投影片大綱。
圖／旗標《超有料！職場第一實用的AI簡報術》
方法三：使用一般的LLM產出大綱
如果你尚未將這些搜尋結果匯入至NotebookLM或者Notion AI，我們也可以直接使用一般的通用型AI來製作投影片大綱
挑選一個使用習慣的通用型AI（ChatGPT／Gemini／Grok／Claude／Google AI Studio）
將簡報情境、對象需求分析、簡報關鍵內容清單以文字檔上傳（或者直接複製貼上），並跟AI說「這是簡報的核心需求。請先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
接著，將Deep Research和Perplexity的搜尋結果上傳（或複製貼上），跟AI說這是「這是相關網路的參考資料。一樣先閱讀即可、不需要產生大量回應。」
確認將大量資訊都提供給AI參考之後，將投影片大綱規劃模組貼上，AI就能整合前面所提供的資料，產出完整投影片大綱！
如果你不知道要用什麼樣的AI，筆者在這邊推薦你一個最適合的選項：Google AI Studio。
方法四：使用Google AI Studio產出大綱（推薦）
網址：https://aistudio.google.com/
由於投影片大綱規劃模組所需要上傳的文件&內容較多，輸出的內容也會比較多，相比一般的通用型AI會更推薦使用 Google AI Studio！
這是一個專為開發人員與創作者設計的AI開發平台／工具，讓用戶可在瀏覽器介面免程式快速體驗、測試、設計及整合Gemini模型。跟Gemini相比，Google AI Studio有著：
更多的免費 Gemini 3.0 Pro 額度
較長的上下文讀取
單次更高的文字輸出上限
節錄自：旗標《超有料！職場第一實用的 AI 簡報術：用對工具讓生產力全面進化！》／廖韋評 著
★ 104學習推薦：建立「職場簡報力」標準，讓你的能力被看見 ★重量級講師王永福、謝文憲、葉丙成共同發起認證＋考前影片：▶ 台灣簡報認證 - 初級｜通過認證回傳104履歷
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AI基本法借鏡國外 美專法重競爭、歐盟南韓有罰則
2026-01-06 聯合報編譯高詣軒綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
立法院去年底通過AI基本法前，美、歐、日、韓都已相繼制訂AI專法或政策計畫，目標不外乎推進AI研發並明定應如何管制風險。其中，美國著重競逐技術主導地位，與日本同樣仰賴既有法規框架，未新設罰則，這一點似乎與我國類似。歐盟則強調管理風險，與南韓均能處罰企業。
延伸閱讀：讓風險治理變得清晰…AI基本法 要成為企業加速器
歐盟歐洲議會2024年3月率先通過「AI法」，依據風險高低管理AI。該法認為風險最高而禁用的AI應用，包括使用政治、宗教等敏感個人特質建立生物辨識歸類系統等。
南韓國會2024年12月通過「AI發展與建立信任基本法」（AI基本法），今年1月生效，確立政府在AI研發、資料訓練政策、應用推廣等方面提供支持的基礎，同時定義作為監管目標的高風險AI和生成式AI，防止技術限制或AI誤用濫用導致的潛在問題。
美國拜登政府2023年曾發布行政命令，要求制定AI使用過程涉及安全、公平、公民權利、國安的相關指引，但川普新政府未延續，去年7月公布新的「AI行動計畫」，以放寬環境規範，並大幅擴大對盟友的AI出口，來維持美國對中國大陸的AI技術領先優勢。
日本去年5月也通過首部AI專法，簡稱「AI推進法」，同年9月完整生效，以促進AI應用並應對AI濫用風險，從而緩解公眾擔憂，意在支持而非限制AI開發和應用。
美國智庫戰略國際研究中心指出，美、日監管方式相似，尋求借助在特定領域的既有法律法規框架，也偏好針對特定產業和應用個案，進行與特定風險相應的監管。各國AI政策的差異也反映國家戰略。
其中，美國明確目標是競逐技術主導地位，視AI為能改變地緣政治權力平衡的戰略資產，日本則優先考慮促進大眾對AI的信任，是聚焦產業政策、合作式路線。
AI法 國際比較
歐盟AI法美國AI行動計畫日本AI推進法南韓AI基本法台灣AI基本法特色全球最早，著重風險管控旨在維持對中國大陸的AI優勢，加速創新促進AI應用並應對風險，未定罰則確立政府支持AI基礎，平衡創新與管制推動AI研發，避免AI應用侵害。細節待定罰則可處750萬至3500萬歐元無明定無明定可處最高3000萬韓元無明定時間2024年3月2025年7月2025年5月2024年12月2025年12月
AI最新熱門工作揭曉！工程師不只要會寫程式 這技能創造更多收入
2025-11-02 經濟日報編譯易起宇 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Anthropic和Cohere等人工智慧（AI）新創公司，正加緊招募一種為數稀少的軟體開發人才：前線部署工程師（Forward-Deployed Engineer，FDE）。這些軟體工程師必須既要會寫程式，又要在派駐到企業客戶組織內時，能和顧客交流，協助客戶客製化模型，加速採用AI技術，以創造更多收入。
英國金融時報（FT）報導，OpenAI今年初成立一支FDE團隊，預計今年底前將擴充至約50名工程師。Anthropic也表示，今年將把包含FDE和產品工程師的應用AI團隊規模，擴大為五倍，以滿足客戶需求。
求職平台Indeed數據顯示，這種需要與客戶面對面交流的AI職缺，今年來已一飛沖天，1-9月每月刊登的FDE職缺數量已暴增逾800%。
這種人才趨勢的出現，是因為雖然從製造業到醫療保健等各行各業，都正日益熱衷於引進AI工具，但常不確定該如何應用AI技術，以及要怎麼利用這筆投資獲利。
Anthropic應用AI團隊主管瓊恩表示：「一家財星500強（Fortune 500）的銀行業者，和一家打造原生AI產品的新創公司，需求完全不同。」
數據情報大廠Palantir英國AI主管普雷特尚，形容這種方式為「從內部發現產品」，「你會希望自己打造的事物，在以簡報介紹給客戶時，促使他們說，『這東西將顛覆遊戲規則』」，前線部署工程師知道「珍貴的軟體並非程式碼或語言有多精美…而是要對終端客戶有意義」。
Palantir約20年前便從軍隊派駐海外的概念取經，招募這種人才，如今FDE已約占半數員工，並已派遣到阿富汗和伊拉克的軍事基地、美國中西部的工廠、以及煉油廠。
AI新創公司也希望效仿Palantir。Cohere共同創辦人暨執行長戈梅茲表示，一開始和客戶簽約時就部署工程師，有助建立長久而持續的關係。
雖然FDE目前在AI企業員工中的占比仍相對小，但OpenAI表示，此職位的需求已超越其預期。OpenAI歐洲和中東FDE團隊主管佛尼爾說：「這讓我們學會了不同行業客戶的真正需求，並幫助我們基於真實世界的運作，提升研究和產品陣容。」
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AWS助攻AI人才媒合 超過4.5萬人透過免費課程累積AI「學力」證明
AI相關職缺需求持續攀升，年成長9.1%，2025年第二季更突破12萬個AI相關工作機會。為回應市場熱度，104學習與AWS合作推出 「AI人才就緒計畫」，上線五個月已吸引超過4.5萬人次參與AI入門與進階技術的學習路徑，無論是商務應用、提示工程、生成式AI到雲端技術，皆成功帶動學習與求職行為轉換，逐步打造具備「學習力×科技力×溝通力」的AI人才生態圈。
文 /【104學習】
AI學習熱潮持續升溫 生成式AI與提示工程最熱門完課認證讓學員主動應徵率成長近2倍：AI技能提升求職行動力學力證明讓企業邀約面試數增加7成：學習紀錄成「辨識人才」指標挑戰AWS官方證照：打造被市場看見的競爭力
AI學習熱潮持續升溫 生成式AI與提示工程最熱門
由104學習與AWS合作推出的「AI人才就緒計畫」，包含兩大主題「商業應用技能」與「技術開發技能」，總共16堂、不到10小時的免費課程。該計畫自2025年7月在104學習課程中心上線以來，共吸引超過4萬5800人次參與課程，展現台灣職場對生成式AI、提示工程與雲端技能的高度需求。
在課程主題中，「商業應用技能」最受學員青睞，其中又以 「生成式AI如何顛覆您的工作模式」課程的學習人次最高，反應許多非工程領域的職場工作者，也開始積極導入AI工具提升效率與創造力。
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在「技術開發技能」主題部分，最受歡迎的則是「提示工程最佳實務：有效利用Claude 3」，協助工程師與技術人員掌握當前最主流的提示設計與生成式AI 應用技巧，進一步提升模型運算與內容生成的品質。
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特別的是，當使用者在104學習完成AWS線上課程之後，系統將自動產出完課證明，並直接同步至使用者的104履歷表中，讓企業能一眼辨識求職者的AI能力。這項機制不僅提高求職者履歷的讀取率，也為學員帶來更明確的求職優勢。
完課認證讓學員主動應徵率成長近2倍：AI技能提升求職行動力
因此，除了超過4.5萬人次投入AI 技能學習之外，104 與AWS的AI人才就緒計畫，更因具備「學習紀錄回傳與履歷自動更新」功能，使求職者與企業兩端的行為皆出現顯著轉變。
在求職端，根據104學習的數據顯示，在「商業應用技能」主題中，以完成「打造生成式AI就緒組織」課程的學員求職行動力最積極，這些學員在獲得該課程的完課證明，學習紀錄自動同步至履歷後，在接下來三個月內，他們主動應徵職缺次數成長了195.4%，也就是說，完成生成式AI課程的學員，更願意多投幾封履歷。這項數據同時反應，具體的AI技能證明不僅帶來求職者的成就感，更能強化他們的信心，使其願意跨出舒適圈，投遞過去因技能門檻而不敢挑戰的職缺，AI 學習歷程因此成為促進求職行動力的重要推力。
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學力證明讓企業邀約面試數增加7成：學習紀錄成「辨識人才」指標
在企業端，104學習觀察到相同趨勢。在「技術開發技能」課程主題中，完成「提示工程最佳實務 : 有效利用 Claude 3 」並擁有該學習紀錄認證的學員，在三個月內獲得的企業主動邀約面試次數提升68.8%。顯示企業在搜尋人才時，已優先鎖定具備AI技能學習歷程的履歷。104與AWS認證的學習紀錄成為企業招募時的重要指標，使其更容易辨識具備生成式AI、提示工程與雲端應用能力的即戰力人才。
這些數據不僅代表學習行為上的進步，更顯示AI技能已深刻影響求職市場的互動方式。對求職者而言，學習不再只是加分項，而是能直接轉化為行動力與機會；對企業而言，AI學習歷程正在成為加速辨識人才、提升招募效率的新標準。
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挑戰AWS官方證照：打造被市場看見的競爭力
在補強AI 技能後，越來越多學習者開始進一步挑戰AWS官方證照。根據多項國際IT證照薪資調查，擁有AWS AI相關證照，平均年薪上看10萬美元，顯示雲端與AI技能已成為全球企業高度重視的能力指標。對求職者而言，AI證照不僅是技能驗證，更是企業在評估AI應用與技術能力時可直接參考的「專業可信度」。
104學習與AWS整理出最受學習者關注的AWS熱門認證：
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如果還沒準備好立刻投入考照，104學習也提供多元的AWS認證學習資源，協助使用者們以更從容的步伐進入雲端與AI的專業領域。104學習涵蓋從基礎入門到進階備考的完整課程，包括雲端基礎概念、生成式AI應用、提示工程實作、機器學習訓練流程與AWS服務操作技巧等內容，都能找到相對應的學習路徑。104學習以系統化課程、可回傳104履歷的學習紀錄與彈性進度安排，陪伴準AI人才逐步累積雲端與AI技能，為正式挑戰AWS證照打下更扎實的基礎。
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Gartner公布2026年十大戰略技術趨勢 AI帶動創新新成果將大量湧現
2025-10-27 經濟日報記者彭慧明 由聯合新聞網授權轉載
全球科技研調機構Gartner 27日發布對2026年重點關注的十大戰略技術趨勢。Gartner研究副總裁高挺（Arnold Gao）表示，2026年各項戰略層面重要技術動向密切交織，反映了一個由人工智慧（AI）技術驅動的高度互連世界現實圖景，技術領域創新速度湧現的新成果將大量出現、遠超從前。
Gartner提出的2026年重要戰略技術趨勢如下：
一、AI超級運算平台
AI超級運算平台整合CPU、GPU、AI ASIC、神經形態運算與替代性運算範式，使企業統籌複雜工作負載，同時釋放更強性能、更高效率與更多創新潛力。該系統融合強力處理器、海量存儲、專用硬體與編排軟體，可處理機器學習、模擬與分析等領域資料密集型工作負載。
Gartner預測，到2028年，應用混合計算範式架構於關鍵業務流程的領先企業合計超過40%，較當前8%水準大幅增長。
二、多智慧體系統
多智慧體系統（MAS）是多個AI智慧體構成、利用交互作用實現複雜個體或共同目標的集合，既可在單一環境中交付，亦可於分散式環境中獨立開發部署。
高挺表示，通過使用多智慧體系統，企業可實現複雜業務流程自動化、提升團隊技能、開創人類與AI智慧體新協作方式。採用模組化設計的專業智慧體通過在各工作流中重複使用成熟解決方案提升效率、加速交付與降低風險。此方案便於擴展運營規模與快速適應需求變化。
三、特定領域語言模型（DSLM）
資訊長（CIO）暨執行長（CEO）要求AI帶來更多商業價值，但一般大語言模型（LLM）難以勝任專業任務。特定領域語言模型（DSLM）憑藉更高精度、更低成本與更高合規性填補這一空白，是針對特定行業、功能或流程專用資料上訓練或微調的語言模型，DSLM能更精準、可靠且合規地滿足特定業務需求。
Gartner預測，到2028年，企業使用的生成式AI（GenAI）模型超半數屬於特定領域模型。情境 (Context) 成為決定代理部署成功與否的關鍵因素之一。基於DSLM的AI代理可解讀特定行業情境，即使在陌生情境中也能做出合理決策，因而具備超卓準確性、可解釋性與決策合理性。
四、AI安全平台
AI安全平台為協力廠商暨客製化AI應用提供統一防護機制，進行集中監測、強制執行使用策略，有效防範AI特定風險，如提示注入攻擊、資料外洩、惡意代理行為等，幫助CIO執行使用政策、監控AI活動、在全AI系統中建立統一防護邊界。Gartner預測，到2028年，使用AI安全平台保護AI投資的企業比率超過50%。
五、AI原生開發平台
AI原生開發平台使用GenAI實現空前快速、便捷的軟體發展。軟體工程師作為「前端部署工程師」進入業務部門，使用該平臺協同領域專家開發應用。企業只需維持現有開發人員規模，組建微型團隊配合AI即可開發更多應用。目前，領先企業組建微型平臺團隊，在安全與治理框架範圍內讓非技術領域專家能自主開發軟體。
Gartner預測，到2030年，80%的企業通過AI原生開發平臺使大型軟體工程團隊轉為更靈活的小團隊並通過AI賦權。
六、機密運算
機密運算重塑企業敏感性資料處理方式。由於工作負載被隔離在基於硬體的受信任執行環境（TEE），即使面對基礎結構所有人、雲端提供商或任一擁有硬體物理存取權限之實體，機密運算也能確保內容與工作負載隱形能力，對受監管行業、面臨地緣政治與合規風險的跨國公司與競爭對手的合作尤為重要。
Gartner預測，到2029年，在非可信基礎結構中處理的業務當中有超過75%將依託機密運算機制保障使用安全。
七、實體AI
實體AI是因人為賦權而具有感測、決策與執行能力的機器與設備（例如機器人、無人飛行器暨智慧型設備），將智慧型演化演算帶入到現實世界，為看重自動化、適應性與安全性的行業帶來可觀收益。但同時可能引發人們對就業的擔憂，因此要採取謹慎的變革管理。
八、前置主動式網路防禦
企業面臨網路、資料與聯網系統威脅倍增，前置主動式網路防禦正成為趨勢，以運用AI驅動的安全運營、程式化阻斷與欺騙技術在攻擊者行動前就實施干預，以預測手段實現防護。Gartner預測，到2030年，CIO從被動防禦轉向主動防護，前置主動式網路防禦解決方案將占企業安全支出總額一半。
九、數位溯源
企業日益依賴協力廠商軟體、開放原始程式碼與AI產生內容，數位溯源驗證已成為一項重要需求。數位溯源指對軟體、資料、媒體暨流程來源、所有權與完整性進行驗證的能力。企業可使用軟體物料清單（SBoM）、認證資料庫、數位浮水印等新工具驗證與追蹤供應鏈中的數位資產。
Gartner預測，到2029年，在數位溯源方面投入不足的企業會面臨高達數十億美元的制裁風險。
十、地緣式遷移
地緣式遷移指企業因考慮到地緣政治風險而將資料與應用從全球公有雲遷出至主權雲端環境、區域雲端服務商或自有資料中心等本地平台。主權雲端這一概念曾僅限銀行與政府機構，如今因全球局勢動盪加劇而影響各類企業。
Gartner預測，到2030年，歐洲暨中東地區將有超過75%的企業把虛擬工作負載遷移至降低地緣政治風險的解決方案，2025年還不足5%。
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AI能快速生成廣告，創意人優勢剩什麼？奧美創意總監 × AI導演：掌握4大能力不怕被AI取代
AI只要3天就能完成一支廣告，創意人該如何突圍？解析廣告業實戰流程，看創意工作者如何將AI轉化為高效神隊友，奧美顧客體驗創意總監與AI影像創辦人揭密，掌握人性洞察、專業品味、好奇心、保持學習彈性等4大核心能力，就能打造不被淘汰的職涯價值。
文／104人力銀行數位科技人才職涯專區提供、《104職場力》整理
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停止焦慮！創意工作不是「人和AI的對立」人類創意的不可取代：AI只能「理所當然」AI深度改變創意工作流程：加速你的前10個想法不被AI取代：創意人必備4大突圍能力
生成式AI浪潮席捲全球，讓行銷、設計等創意工作進入前所未有的轉型期，許多人正經歷創意焦慮：當AI逐漸介入發想、設計與製作流程時，創意人該如何重新定義自己的價值？針對這個核心痛點，奧美廣告顧客體驗創意總監Sofie與OCT AI創辦人周佳佑導演，分享了他們在實務中的第一線觀察與建議。
本文節錄自104人力銀行數位科技人才團隊舉辦的線上講座「【104 AI座談】 AI時代，創意不怕被取代｜創意工作者的突圍之道」對談精華，完整直播回顧請見：
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【與談嘉賓】● Sofie｜奧美顧客體驗創意總監15年奧美經驗，擅長結合傳統與數位行銷，專注於打造創新品牌體驗與跨領域整合。● 周佳佑｜OCT AI 創辦人從音樂製作人轉型AI影像創作，完成客戶的「全AI生成廣告」。
停止焦慮！創意工作不是「人和AI的對立」
AI來勢洶洶，創意人會被取代嗎？奧美顧客體驗創意總監Sofie認為，其實不該將關係視為「人類 vs. AI」的對立，而應該是「人類 with AI」的協作模式 。
她認為，真正的關鍵在於「作品是否有靈魂」。如果只是偷懶用AI生成，消費者一眼就能看出來，一下就被唾棄；但若能善用AI創造出人類難以達成的效果，AI就會是放大創意的最佳槓桿 。例如近期爆紅的AI阿嬤大戰詐騙集團，用AI阿嬤來消磨詐騙電話的時間，就是把AI用得很好的案例。
OCT AI創辦人周佳佑導演對於AI的衝擊也抱持相對樂觀態度，他說：「AI非常有可能會取代掉你所有的工作，」然而，他緊接著強調，AI也有可能提供你「十倍、百倍、千倍」新的工作機會，或新的生存機會，創意人應該往這個方向去邁進。
從兩位創意人的觀點來看，如果只把AI當作偷懶的工具，產出的價值不高；但如果能用來「解放因技術不足而無法達到的創意」，AI就能成為創新的可能性。
人類創意的不可取代：AI只能「理所當然」
AI成為不可避免的合作夥伴，那麼創意工作者最核心的價值「創意發想」，在AI時代有了什麼樣的轉變？如何清晰劃分人與AI在創作上的界線？
周佳佑與Sofie一致認為，當前的AI創意與人類創意有著本質上的區別。
AI創意：擷取人類經驗，給出「理所當然」的答案
周佳佑導演分享，他們在發想廣告創意時，常常會先用AI測試，看AI能提供什麼樣的創意和腳本。
他指出，現階段AI的創意本質上是擷取人類既有經驗的總和，這導致AI給出的答案往往都在「理所當然」的邏輯框架內。簡言之，AI是巨大資料庫，裝滿了人類的智慧，它能將這些資料濃縮，產出符合人要求且高效的內容。
人類創意：環境、情緒、經驗塑造的「天馬行空」
周佳佑舉例，當我們要求AI畫一張椅子，它的邏輯就是「讓人坐的」，畫面不會超乎常理；但人類的創意可以天馬行空，例如「一個人走過去把椅子吃掉」，這是AI較難主動聯想到的 。人類的創意之所以能產生超越邏輯的發想，是因為受環境、情緒、突發事件的影響；而由於AI缺乏這些真實體驗，因此當沒有給予任何指令時，AI只會提供「正常的東西」。
AI深度改變創意工作流程：加速你的前10個想法
實務上的問題是：如何將AI真正融入工作流程，提升效率？兩位創意人分享了在廣告業前端發想到後端製作中，AI扮演的具體角色與帶來的實戰挑戰。
廣告與創意發想：AI是超高速腦力激盪夥伴
在廣告公司，AI已成為最強的Brainstorming夥伴，創意人可以快速透過AI收集資料，迅速掌握狀況。
Sofie分享，奧美廣告有句話說：「前10個想出來的點子，別人都想得到。」因此真正的創意討論，往往在第11個之後才會進入討論狀況 。
她說，過去可能要花一小時苦思才能想出前10個點子，現在透過與AI對話，能幫助創意人快速跨越「第10個門檻」，直接進入更有價值的討論、加速工作進行 。因此Sofie也會要求她的團隊成員，在正式討論前先跟AI聊過，而只要出現新的AI工具或新功能，團隊也會彼此分享資訊和使用心得。
她認為，AI就像一個永遠能提供回應的隊友，即使AI的回答有些是「硬掰」出來的，它也能觸發人類夥伴產生新的聯想，讓討論得以繼續深入。
對於文案出身的Sofie來說，AI也能減少溝通成本。當她面對視覺夥伴（Art Partner）時，可以先請AI協助將文字想法設定成初稿畫面，讓視覺夥伴一眼就能理解文案的意圖，進而提升效率。
AI影像製作流程：3天就能做完一支廣告，挑戰是什麼？
製作「全AI生成廣告」的團隊又是什麼樣子？周佳佑分享，他們的分工與傳統廣告製作流程非常不同，首先團隊成員都是全遠端工作，目前成員包含專門腳本與做分鏡的、專門寫外掛程式的，以及專門「玩」AI軟體的測試人員 。
流程跟傳統製作最大的不同在於，廣告腳本產出後，他們通常會用2~3種推薦的AI軟體去測試分鏡畫面，多方嘗試後才能確定最終感覺。
雖然團隊用AI產出一支廣告非常快，可能3天就能把案子做完，但遇到修改的情況，也許時間會拉長到3個月。
周佳佑坦言，最大的挑戰會來自臨時的修改，其實花的時間，不一定會比傳統的拍攝方式還少。
「我曾經做過一個廣告，做完之後導演說，我希望桌子上面多放一些東西。他覺得只是多放一些東西而已，可是對AI人來講，這個鏡頭就是重做了。」
由於AI產生的畫面一經修改，任何動作或細節都不會與前一次一樣，因此必須與客戶嚴謹確認最終定案時間點。他也說明，前期與客戶的溝通和對品質的共識，是控制製作成本的關鍵。
創意人最常用的AI工具？怎麼選工具？給新鮮人的建議？
提到目前工作上最常使用的AI工具，Sofie分享了涵蓋影像、聲音到文字的工具。她說，團隊目前最頻繁使用的是Gemini生成圖片與Veo 3生成影像，她認為相較於ChatGPT的 DALL-E 3往往帶有明顯的「AI感」，Gemini受惠於Google龐大的資料庫，產出的影像在真實度上表現更佳 。
影音創作部分，較常使用Suno製作音樂，以及用ElevenLabs的人聲生成工具，認為其在國台語的表現都相當自然。而在文案撰寫與個人創意發想時，Sofie則偏好使用Claude，認為它的中文語感敏銳，回覆不會有生硬的「英翻中」感，是她私下愛用的AI夥伴 。
對於工具的學習與導入，周佳佑則點出了年輕創作者可能面臨的AI工具成本挑戰。他表示，市面上AI工具眾多，如果想要真正掌握某個工具，僅靠免費試用額度可能遠遠不夠，玩不出深度的成果。但他也強調，建議初學者在付費之前，可以先透過YouTube觀看相關教學影片，確認自己的使用需求後再投資訂閱功能。
不被AI取代：創意人必備4大突圍能力
面對科技帶來的職涯焦慮，年輕創意人最需要知道的是，有哪些核心能力是AI無法取代，且值得培養的？兩位創意人針對這個問題，提供了明確的建議。
1. 走進真實世界，培養人性洞察力
Sofie認為，無論科技如何演進，廣告本質始終是「人與人的溝通」藝術。然而，AI只能模擬人類講話方式，無法捕捉到人類情緒與互動中那些最細微的洞察。
舉例說明，AI可能知道媽媽很累，但它無法察覺「媽媽被叫到他的本名會很感動」，這種來自人跟人相處的細微共感，只有人類才能察覺。
因此，Sofie認為人生的所有體驗都是創意的原料和材料，對年輕創意人的建議則是：「放下手機，跟人好好接觸、好好聊天，這種人跟人的同理心跟共感，是需要實體去感受跟體驗的。」
2. 提升專業品味，學會判斷「AI完美假象」
當AI能夠快速生成大量素材時，創意人的價值不再是「生成能力」，而是「篩選與判斷能力」。
Sofie認為，創意工作者的「品味」非常重要。品味來自於廣泛的吸收，不論是音樂、影像，都需要聽得夠多、看得夠多，才能建立與培養判斷力。
「AI給你東西的時候，如果你是很有品味的創意人，就會知道這東西可能不怎麼樣，你也會知道什麼樣的創意才會是打動人心的有效創意。」
她說，為了避免被AI產出的「完美假象」文字或影像所迷惑，要具備專業品味與審美標準，才能精準選出最能打動人心的創作。
3. 保持好奇心，用提問力驅動AI
周佳佑則指出，在AI快速迭代的時代，已經打破傳統學習曲線，AI讓創意人有機會跳過中間漫長的學習時間，直接從發想變成結果。而為了填補這段被AI取代的學習空缺，創意人必須善用AI作為知識庫。
周佳佑建議，年輕人一定要「勤勞地去問AI」，並對世界保持高度好奇心。他認為，只要將AI視為巨大的知識資料庫，你可以從中呼喚出扮演各種角色的「專家」來與你討論，透過持續不斷的提問，大量的知識累積將會集結成你的創意原料。
4. 保持學習彈性，功底結合科技效率
針對近年招募新人的標準，奧美Sofie透露，面試時她會詢問應徵者近期在摸索哪些AI工具，以及喜歡的電影類型，來觀察對方的科技敏銳度與品味；若應徵者表示很少使用AI，也會令她感到擔憂 。
除了檢視探索新工具的熱忱，Sofie也看重「喜歡發問」的特質 。她強調，廣告終究是關於「人」的工作，因此最重要的核心能力在於能否進行良好的「來回對話」，應徵者必須具備與團隊順暢互動、互相拋接想法並激發靈感的溝通能力
對於已有經驗的視覺設計工作者，Sofie認為這類人才若本身具備深厚的Art底子，又能結合AI工具，將能發揮「如虎添翼」的強大效果 。不僅能將過去難以執行的視覺想法快速生成，更能大幅節省製作時間，能將專業底蘊與科技效率完美結合，將是業界的搶手人才 。
周佳佑導演則直言，AI出現後為各行各業設立了新的效率標竿，資深設計師是否會被取代，關鍵在於「產能」能否與AI抗衡 。他分析，即便設計師功力深厚，若一個案子需耗時一個月，而AI僅需一天，客戶在考量時間成本下，往往不願意等待 。因此，他建議設計師必須善用工具來加速既有的好底子，先在產能上超越AI，再加上獨特的創意，才能保有優勢 。
【版權風險提醒】AI帶來的挑戰與風險目前AI生成作品的著作權法規仍在發展中，且存在侵權風險（如Suno與Sony的版權爭議），跨國企業或大型客戶對AI素材的使用規範會更為嚴謹，創意人需了解工具使用限制，並應對法規風險。
以上就是本次關於「AI時代，創意工作者的突圍之道」相關精華整理，AI時代，創意工作的門檻看似降低，實則對「人」的本質要求更高。無論是Sofie強調的「人味與洞察」，還是周佳佑提出的「善用工具超越產能」，都指向一個結論，面對AI的全面介入，創意工作者無需過度焦慮，AI並非取代人類的對手，而是能放大創意、加速流程的強力夥伴。立即報名，免費看「AI 時代，創意工作者的突圍之道」完整回放>>
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有AI技能平均薪資提高47%！求職履歷該放上的3張AI證照
AI在職場上的重要性，如同10到15年前的Microsoft Office，不是「加分項」，而是「沒有就不會錄取」的技能。AI專家提醒，「AI素養」不只是會在ChatGPT輸入指令而已。推薦3種有幫助的AI證照，幫助縮小知識差距，把AI應用在特定的工作領域上，並用來優化、設計出新的工作流程，為履歷加分。
文／樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載
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擁有AI技能的4個好處企業想看到的「AI素養」是什麼？3張2025年履歷必備AI證照為什麼這3張證照特別重要？
如果你希望在2025年進入一家具有前瞻性思考能力的企業工作，AI素養與技能是100%沒得商量的基本條件。
現在，AI在職場上的重要性，如同10到15年前的Microsoft Office，不是「加分項」，而是「沒有就不會錄取」的技能。
若沒有AI技能和素養，即使你勉強獲得錄取，也很可能在第一波裁員中被淘汰，跨國企業Accenture近期就裁撤多達1萬1000名無法適應AI的員工。
有充分的職場數據能證明AI素養已經企業非常需要的基礎職場能力，不只能幫助企業導入AI，更能直接為你的職涯加分。
即使你不是程式設計師或開發者，也必須從基本的AI認知，進一步學會如何實際應用在自己的工作職能與團隊中。Amazon Web Services最新研究顯示，92%雇主已經把AI技能列為職缺要求。
延伸閱讀：數發部《AI產業人才認定指引》發布！盤點AI認證資源、熱門職缺及職涯圖解
擁有AI技能的4個好處
擁有AI技能的好處包括：
1. 薪資加成
Indeed和Amazon Web Service研究顯示，具備生成式AI技能的員工，平均薪資可提高多達47%。
2. 更多工作機會向你敞開大門
世界經濟論壇（World Economic Forum）預估，到了2027年，AI將淘汰9200萬個工作，同時創造7800萬個新職位。擁有嫻熟AI技能的你，可以好整以暇地等待一份薪資優渥的前瞻AI工作。
3. 更有力的職涯槓桿
擁有AI能力的員工能創造解方、解決團隊的鴻溝，這是別人做不到的事情，對企業而言是不可多得的稀缺資產，尤其是高階工作職位。
4. 提升生產力與幸福感
有效運用 AI可以減少你花在行政雜務和瑣事的時間，釋放創造力與專注力，讓你有更多心理能量決定戰略和焦點，也能減少工作負擔，更能按照自己的步調產生高品質的工作。
AI專家威爾絲（Rachel Wells）提醒，「AI素養」不只是會在ChatGPT輸入指令而已。那不是策略，也不是組織要尋求的能力。
企業想看到的「AI素養」是什麼？
那麼雇主到底想在履歷上看到什麼？
威爾絲幾個星期前在倫敦的工作創新峰會（Work Innovation Summit）透過與Asana執行長羅傑斯（Dan Rogers）的對話和議程獲得了答案。
對企業來說，「AI素養」是指能應用AI策略，完全重新設計出清楚、乾淨的工作流程，同時搭配正確的安全框架。
威爾絲以此為出發點，推薦3種有幫助的AI證照，幫助你縮小知識差距，把AI應用在特定的工作領域上，並用來優化、設計出新的工作流程，這些證照可以為你的履歷加分，也成為面試時討論的切入點。
3張2025年履歷必備AI證照
AI策略建構證照（Building AI Strategy Certificate）
發證單位：ISC2
學習內容：「建立AI技術的基本知識，自信地參與AI科技，強化資安策略，符合國際標準，並推動企業內部讓AI以安全、合規、符合倫理的方式落地。」
適合對象：資安主管
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IBM應用AI開發者證照（IBM Applied AI Developer Certificate）
發證單位：edX
學習內容：Python程式設計、提示工程技巧、使用HTML、CSS、JavaScript開發網頁
適合對象：希望打造AI工具，直接解決組織實際工作痛點的專業人士
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工作流程專家證照（Workflow Specialist Certificate）
發證單位：Asana
學習內容：學習如何規劃、建構、部署成功的工作流程，幫助團隊掌握最佳做法。」
適合對象：專案經理、營運主管、效能顧問。
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為什麼這3張證照特別重要？
這些證照不只是一般的「生成式AI入門」，而是能立即提升你在履歷上的專業形象。
這些證照顯示你和潛在雇主一樣，對AI的導入和應用非常認真，證明你正在順應變革、主動替未來做準備，而不是對抗AI。這將讓你的能力與企業策略高度對齊，幫助你在求職者中脫穎而出。
別擔心，即使你只是剛開始上這些AI課程，或正在修課的過程中，也一樣可以放進履歷，展現你積極投入新技能的態度。
（資料來源：Forbes、Amazon）
（原文標題：求職必備 2025年應該放上履歷的3張AI證照）
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讓風險治理變得清晰…AI基本法 要成為企業加速器
2026-01-06 聯合報記者陳儷方、董俞佳 由聯合新聞網授權轉載
立法院在去年底三讀通過「人工智慧(AI)基本法」，這部法案將AI發展定位為國家政策之一，著重國家在推動AI時扮演的角色，以及應遵循的原則，特別是關注可能造成人民生命、身體、自由、財產損害，並防範歧視、虛假訊息等風險。
延伸閱讀：人工智慧基本法三讀通過 台灣迎接AI法律新時代
AI基本法第三條揭示七大基本原則，包括永續發展與人類福祉、人類自主、隱私保護與資料治理、資通安全與系統安全、透明與可解釋、公平與不歧視，以及問責原則。中央主管機關為國科會，國科會前瞻及應用科技處處長蔡妙慈說，這些原則將作為政府各部會在推動政策、技術與產業時的共同準則。
數發部負責訂定風險分類框架、提供評估驗證工具，行政院統籌各目的事業主管機關進行法規調適。
推動AI立法的實踐大學法學院講座教授暨人工智慧法律國際研究基金會執行長張麗卿表示，台灣的AI基本法是將先前的倫理準則，提升為具有法律約束力的基本原則，為後續涉及AI的法規、政策制定提供價值基礎與法制定位，避免AI的開發與應用侵害人類或破壞社會秩序、危及國家安全。
但它是基本法，沒罰責，因此很多法規未來都得動起來，重新調整涉及AI領域的相關規範。
張麗卿以自駕車產業為例，AI基本法並不會影響自駕車產業，而是透過符合AI基本法立法意旨的交通法規，來直接影響交通產業。
普華商務法律事務所合夥律師李裕勳指出，受AI基本法影響較大的產業別，主要是需要高度監管的產業，如金融業、醫療產業，需要使用較多敏感性資料的產業，AI運算結果直接用於客戶服務的產業，以及具有較高倫理期待的產業，例如學術界等。他表示，AI基本法導入管理、監督機制，將使得AI發展周期可能變長，增加成本，但可確保其合理性及可接受性。
張麗卿認為，AI基本法關鍵作用，在提供一套全國共通的風險治理語言，讓企業在研發、部署、商業化前可預先評估；從中長期來看AI基本法反而是加速器，真正拖慢AI發展的，往往是「法律不確定性」，不知道風險邊界在哪裡。
李裕勳認為國科會應加速成立「國家人工智慧戰略特別委員會」，並儘快公布組織條例，明確委員會的職責、組成、運作及決議效力。
李裕勳建議經濟部及地方政府可制定更明確且具誘因的政策，協助資料中心選址、確保電力及綠電供應穩定、簡化行政流程，政府可藉由AI基本法，改善AI產業的投資環境，並協調跨部會資源提供解決方案。
擔心AI讓飯碗不保？微軟研究：這10大職業最危險！
生成式AI正在重塑職場，哪些工作最有可能被AI取代？又有哪些職業仍相對安全？微軟透過20萬筆用戶與Copilot聊天機器人的對話，分析出AI在職場中的真實影響。
文／王穎皓 由Cheers授權轉載
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AI最常被使用的情境AI最擅長 V.S. 不擅長的任務受AI影響最大 V.S.最不受影響職業排名AI對高薪工作影響最大？此份微軟報告的參考性高嗎？
隨著生成式AI技術快速發展，職場變革已成為不可逆的趨勢。微軟最新研究分析了2024年前9個月、20萬筆Copilot用戶對話紀錄，發現AI最常被應用於知識型任務，包括資訊蒐集、內容撰寫、簡單諮詢與對外溝通。
AI最常被使用的情境
根據微軟研究團隊的分析，當用戶與AI協助時，多數需求集中在閱讀、研究、撰寫等文字性任務。反映出現階段AI在處理文字、語言和資訊整理方面的強大能力。
值得關注的是，雖然使用者與AI實際執行的任務僅約有60％重疊，意味著在40％對話中，兩者並不完全吻合。也就是說，AI的實際執行角色往往是解說、教學、勸導和提供協助，而用戶多數是在尋求資訊、進行閱讀研究工作。
雖然用戶對AI的期待與AI的實際能力之間存在差距，但AI在知識型工作上的應用潛力仍然相當可觀。特別是在需要大量資訊處理和文字工作的領域，AI已展現出顯著的輔助效果。
這種使用傾向反映AI最能勝任的是支援性角色，而非全面取代。例如，行銷人員可能讓AI協助撰寫文案、彙整市場資訊；客服代表則用AI整理回覆腳本、處理常見問題。
AI最擅長 V.S. 不擅長的任務
微軟研究也發現AI在特定工作活動上表現特別出色。在用戶滿意度最高的工作類型中，內容書寫、文件編輯、資訊研究、簡單諮詢與產品評估名列前茅。
若從任務層級觀察，微軟指出以下幾種類型的工作最容易被AI「助攻」甚至「自動執行」：
文字處理：內容撰寫、簡報製作、文件編輯。
資訊彙整：市場研究、資料查詢、產品分析。
基礎諮詢：常見問題解答、產品比較、流程教學。
這些活動有幾個共通點：結構化程度高、語言為核心、可遠距完成。這使得AI可以迅速提供可用結果，且用戶滿意度高。
相對而言，AI在以下工作中的表現尚不理想：
數據分析：需要判讀多元資料並下決策。
視覺設計：涉及美感判斷與創造性。
跨部門協作與複雜溝通：需理解人際互動脈絡與非語言線索。
這顯示AI雖強大，但尚未能完全勝任需高度創意與人際敏感度的任務。
受AI影響最大 V.S.最不受影響職業排名
微軟研究員根據Copilot用戶對每一個回覆的「讚」或「倒讚」，計算出「AI適用性分數」（AI Applicability Score）排名，評估不同工作活動由 AI 執行或支持的難易程度。
獲得更多「讚」的任務，代表用戶滿意度較高，AI 能取代該工作的機率愈大。而分數愈大則代表受AI影響較大。
口譯員及翻譯人員以0.49的分數居首，成為最可能被AI取代的職業。
這並不令人意外，因為AI在語言翻譯任務中的表現已相當優異，Google和Amazon等科技巨頭都推出了功能強大的翻譯應用程式。
緊隨其後的是歷史學家（0.48分），研究人員指出，收集歷史資訊正是AI表現最優異的領域之一。許多Copilot用戶習慣使用聊天機器人來研究歷史或社會議題，或審查材料的正確性，這使得傳統歷史研究工作面臨巨大挑戰。
AI最可能取代的前十大職業名單：
口譯員與翻譯人員（分數：0.49）
歷史學家（0.48）
乘客服務員（0.47）
銷售人員（0.46）
作家與作者（0.45）
客戶服務代表（0.44）
電腦數值控制（CNC）工具編程人員（0.44）
電話接線員（0.42）
售票員與旅遊社員工（0.41）
廣播播報員與電台DJ（0.41）
這些職業普遍具備3種特性：
高語言密集度（如翻譯、寫作、廣播）。
重複性高或流程明確（如接線、售票）。
可被遠端工具支援，非現場執行。
AI最難取代的職業名單：
與此對比，AI最難取代的職業則集中在以下類型：
需面對面互動的照護與服務工作：如護理助理、按摩師。
需要實體操作的技術勞動：如卡車司機、屋頂工、洗碗工。
依賴高度感官或體能判斷的職業：如建築工人、維修人員。
這些工作仰賴人類的實體行動、感官知覺與情緒理解能力，目前AI尚難模擬。
研究特別指出，「AI協助性」和「AI自動執行性」存在明顯差異。
許多需要實體操作的職業雖然可以透過AI獲得資訊和建議協助，但AI幾乎無法完全自動取代人類進行實際操作。這個發現為職場轉型提供了重要啟示：即使在AI時代，人機協作仍將是主流模式。
AI對高薪工作影響最大？
微軟研究在分析AI影響與社會經濟因素的關聯性時，發現了一些令人意外的結果。首先，AI影響力與職業平均薪資的關聯度相當微弱，這打破了「高薪工作更容易被AI取代」的普遍認知。
在學歷方面，研究顯示需要大學學歷的職業確實受到AI影響較高，但各學歷層級之間存在明顯的重疊區域。這意味著AI的影響並不完全按照傳統的教育程度區分，而是取決於工作內容的性質。
此份微軟報告的參考性高嗎？
然而，研究也指出了幾個重要的限制因素。
首先，統計數據僅反映「AI已展現的能力」與「用戶確實使用」的部分，無法完全預測未來的絕對影響程度。其次，研究僅基於Copilot平台，未涵蓋所有AI產品的使用情況，可能存在樣本偏差。
更重要的是，實際的AI影響程度將高度受到後續工作內容重構和職場決策的影響。許多組織可能會選擇將AI作為輔助工具，而非完全替代人力，這將大幅影響最終的就業結構變化。
從長遠角度來看，這項研究對於處在高風險職業的工作者而言，將是一記警鐘。及早學習新技能、轉換職涯跑道或學會與AI協作，將是適應未來職場變化的關鍵策略。
（資料來源：Microsoft Research、Entrepreneur）
（原文標題：微軟最新研究：AI最可能取代的１０種職業）
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IBM示警 AI模型與AI應用已成為門檻低、商業價值高的駭客攻擊目標
2025-08-04 經濟日報記者簡永祥 由聯合新聞網授權轉載
IBM近日公布《2025數據洩漏成本報告》警示，目前企業應用AI的速度遠超過其建置AI安全與治理，然而許多企業為了讓AI應用快速上線而忽略AI安全與AI治理。缺乏監管的AI系統更容易遭受攻擊，且造成的企業損失更為重大。
今年的報告首次針對AI應用的安全防護、治理機制、與控制訪問狀況進行研究；儘管研究結果顯示曾出現AI相關安全漏洞的企業僅佔採訪樣本的 13%，AI應用已經成為門檻低、商業價值高的網路攻擊目標。
IBM安全和營運產品副總裁Suja Viswesan指出，報告結果顯示AI 應用與治理之間的斷層已經存在，駭客正伺機而動。企業的AI應用普遍缺少基本的存取控制，導致機敏資料遭洩漏、模型可以輕易被篡改。隨著AI技術更多、更深、更廣地融入企業流程，AI安全防護必須成為基礎與重心。不作為的代價不僅損失金錢，更將損害客戶的信任、企業的透明度與自主權。
報告也提出一份比較資料：企業若在其安全業務領域廣泛應用AI與自動化技術，其資料洩露損失平均減少190萬美元，處理數據洩漏事件的周期平均減少80天。
報告的關鍵發現包括以下內容：
AI時代的企業安全漏洞發生領域
AI治理政策：63%曾發生數據洩露的企業尚未建立AI治理政策或仍在規劃階段。已經制定AI治理政策的企業裡，僅有34%定期審查未受批准的AI工具。
「影子 AI」的代價：五分之一的企業曾因影子 AI現象（未經公司同意或監管的AI工具）導致數據洩露，僅 37% 的企業制定管理或偵測影子 AI 的政策。與較少出現影子AI的企業相比，發生率高的企業其平均數據洩露成本多出 67 萬美元。涉及影子AI的安全事件導致個人身份資訊 (65%) 和智慧財產權 (40%) 洩露的比率，遠超過全球平均值（分別為 53% 和 33%）。
由AI驅動的智慧型攻擊：16%的數據洩露事件涉及駭客使用AI工具；主要用於網路釣魚或發動深度偽造的網路攻擊。
數據洩漏的經濟損失：
數據洩漏成本：全球數據洩漏平均成本下降到 444萬美元，是近五年來首次下降；但美國企業的平均數據洩漏成本卻高達1022萬美元。
處理數據洩露的全球平均周期創新低：隨著更多企業執行內部漏洞檢查，讓全球處理數據洩露的平均周期縮短至 241天，較前一年減少17天。與被外部攻擊的洩漏事件相比，透過內部檢測發現漏洞的企業平均減少損失達90萬美元。
醫療照護業的數據洩露成本仍居首位。儘管醫療行業的資料洩露成本較2024年減少235萬美元，其742萬美元的平均損失仍在本次調查的所有行業中居首位。醫療業的安全漏洞識別與控制周期長達 279 天，比全球均值241天多五周以上。
更多企業抵制駭客勒索：企業拒絕支付贖金的比率增加，63%的機構選擇拒絕支付勒索贖金，2024年的比率為 59%。儘管有更多企業抵制勒索，敲詐及勒索軟體事件的平均成本仍居高不下 — 尤其是被駭客攻擊時，損失高達 508萬美元。
AI 風險攀升，但企業對投資AI安全措施的動能卻不足：計畫在經歷數據洩漏事件後增加安全投資的企業比率顯著下降，從 2024年的63%降至2025年的 49%。而在計畫追加投資AI安全的企業裡，建置以AI驅動的安全方案或服務的企業不到一半。
數據洩漏的「長尾效應」：營運中斷 、營運成本增加
幾乎所有受訪企業在數據洩露後都發生業務中斷。大多數企業報告回復平均耗時超過100天，可見業務中斷的嚴重程度。
數據洩露的影響不僅止於漏洞控制：近半數企業表示計畫因洩露事件提高商品或服務的價格，其中近三分之一的企業漲價幅度達 15% 或更高。
這份報告由IBM主持與分析、Ponemon Institute 執行訪問；資料來自於2024年3月至2025年2月全球600家發生過數據洩露的企業。
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