科技報橘

＊ Meta 新模型正式上場，AI 戰線從開源轉向封閉整合
＊ OpenAI 為上市暖身，IPO 擬保留部位給散戶
＊ Perplexity 年化營收衝破 4.5 億美元，AI 搜尋靠代理工具變現
＊ 希臘跟進澳洲，2027 年起禁 15 歲以下使用社群媒體
＊ 中國人形機器人量產加速，TrendForce 估 2026 產量年增 94%

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延伸閱讀 📖 Meta 新 AI 模型算力需求大降一個量級！解密 Muse Spark 如何重構技術底層邏輯
https://techorange.com/2026/04/09/meta-muse-spark-ai/

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＊ 英特爾聯手馬斯克蓋 Terafab，AI 晶片戰往製造端整併
＊ TikTok 再砸 10 億歐元蓋芬蘭資料中心，歐洲用戶資料加速留在本地
＊ Anthropic 組 AI 資安聯盟，Glasswing 直接瞄準系統漏洞
＊ Uber 押注 AWS 自研晶片，AI 算力直接改寫配對與配送效率
＊ 資料中心愈蓋愈大，Google、Amazon 與 Microsoft 面臨用水壓力

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延伸閱讀 📖 Anthropic 不敢全面公開的 AI：Claude Mythos 為何正在重寫網路安全規則？
https://techorange.com/2026/04/08/anthropic-claude-mythos-ai-cyberthreats/

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＊ 三星首季獲利年增 755%，一季就超過去年全年
＊ 通與 Google 合作延長到 2031，Anthropic 同步鎖下 3.5GW 算力
＊ OpenAI 提出 AI 時代政策藍圖，四天工作制與自動化稅入列
＊ 高盛估 AI 每月淨減美國 1.6 萬個工作，失業後還可能職涯降級
＊ 英特爾先進封裝成代工突破口，Google、亞馬遜傳出洽談中

延伸閱讀 📖 OpenAI 發表 AI 政策藍圖：從機器人稅到 4 天工作制，為何被批是監管虛無主義？
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＊ 美國會補晶片設備漏洞，ASML 對中出口再收緊
＊ 微軟砸 100 億美元押日本，AI 基建直接連到國安
＊ 中國本土 AI 晶片逼近 41%，NVIDIA 在中國不再一家獨大
＊ Visa 推 6 款 AI 工具，信用卡爭議處理開始自動化
＊ Google 推 Gemma 4，開放模型戰線從手機打到資料中心

延伸閱讀 📖 【封殺 AI 流量將錯失商機】AI 流量成長速度是人類八倍，企業如何兼顧營收並防禦詐欺？
https://techorange.com/2026/04/04/ai-traffic-cyberthreat-benchmark-report/

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📢本集來賓：
✨謝昀澤 Jason／KPMG 安侯企業管理股份有限公司董事總經理

📢收聽這集，你可以得知：

一、 OpenClaw 本質、潛在成本與挑戰
✨「養龍蝦」是什麼？OpenClaw 如何結合 RPA（流程自動化）與 LLM（大型語言模型），從聊天機器人進化成能執行一連串複雜任務的數位助理？
✨為什麼「免費的最貴」？OpenClaw 本身開源免費，卻因為 AI 自主運作加班，一夜燒掉上百美元 Token 預算，帶給我們什麼啟示？
✨為什麼有「棄養潮」？為何 OpenClaw 任務成功度其實不高？訂票也訂不到？為什麼目前網站的「人機規範機制」（如：圖形驗證碼）其實就是 AI 代理執行的最大阻礙？
✨分手要付「贍養費」？為什麼解除安裝 OpenClaw 會像「物理超渡」一樣困難？甚至需要付費請專人解安裝？背後隱藏哪些權限與資料處理的衍生成本？

二、 企業級 AI 代理的戰略意義與 Token 經濟
✨NVIDIA 推出 NemoClaw 的戰略意義是什麼？為什麼被定位為「AI 的作業系統」或「AI 的勞動力平台」，甚至能解決 OpenClaw 原本「不安全、難安裝」的問題？
✨企業評估人才的標準未來將如何轉變？績效指標會轉向衡量「指揮數位龍蝦大軍」的能力，而不是看帶了多少員工嗎？
✨Token 預算是增加出來的 IT 費用嗎？KPMG 如何建議企業將 Token Budget 視為「新的生產力」的「資本支出重新配置」，而不是單純的成本增加？
✨沒有跟上 AI 代理浪潮的企業會怎樣？在「生產力」和「效率」上，將錯失哪些重要的競爭優勢？

三、 企業導入的資安風險與治理建議
✨企業導入 OpenClaw 可能面臨哪四大資安風險？除了買錯東西、刪除重要郵件，還包括哪些惡意威脅？如何破解 Prompt Injection（提示注入，即 AI 被套路、被騙了）、指令誤判、外掛投毒、以及系統漏洞？
✨既然人類語言（如「今天情人節，但我不是一定要你回來」）都存在言外之音，企業該如何精準設定授權邊界、安全護欄，避免 AI 助理做出誤判的風險？
✨企業應如何建立 AI 代理的「安全魚缸」？在正式部署前，KPMG 建議企業採用哪些方法（如沙盒、虛擬機）來隔離 AI 助理，以確保不會接觸到企業核心系統？
✨企業開始實驗 AI 代理前，應先檢驗哪些基本要件？如何確認「數據品質」、「流程 SOP」和「原有資安」達到一定程度的成熟度？
✨KPMG 給予企業的 12 字治理方針是什麼？如何實施「要限權，不碰錢，人要在，防作怪」這套策略，以確保 AI 代理在「最小必要權限」下運作，並透過 Human in the loop 機制防範數位內鬼？

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