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中電源動加快商用車充電網絡部署 夥領展拓展至 250 充電位 力推電動的士普及

中電源動集團擴大商用電動車充電服務,計劃今年內在全港設立超過 250 個充電位,當中大部分設於領展旗下停車場,支援的士車隊、客貨車及豪華客車使用快充與超快充設備,以配合政府推動電動的士政策。新方案亦包括手機應用程式與網上平台,協助車隊即時掌握充電情況及營運成本,冀能提升整體使用效率與管理水平。

根據《公共巴士和的士綠色轉型路線圖》,香港計劃在 2027 年底前引入約 3000 輛電動的士。中電源動瞄準此市場,推出多元充電方案,並已率先在黃大仙、觀塘、將軍澳、青衣及沙田設置逾 100 個充電位,全部以快速充電(60kW)和超快速充電(120W)為主,亦提供適合過夜車輛使用的中速充電設施,吸引車隊以優惠價格於夜間進行充電。

中電源動正與多間已獲牌的士車隊,包括 Big Boss Taxi Company Limited(Big Boss)、CMG Fleet Management Limited(Amigo)、新科發展(國際)有限公司(Big Bee)、星群的士服務有限公司(SynCab)及泰和管理有限公司(Joie)洽商合作,計劃提供針對個別車隊營運需要的充電支援。配合業務擴展,中電源動推出「CLPe Charging」手機應用程式和網上車隊管理平台,車主可根據定位功能搜尋最近充電站、查閱即時狀態與充電紀錄,並可即場繳費。管理平台亦支援查看車隊整體能源使用狀況與帳戶資料,協助企業優化資源分配。

Mercedes Benz eVito 的士登場!

中電源動表示,計劃於 2025 年進一步擴充至柴灣、深水埗、元朗及東涌等地,期望能廣泛覆蓋全港更多地區,為不同業務類型車隊提供靈活支援。中電源動集團總裁吳永豪(下圖)表示,香港各區對電動車充電需求正不斷上升,公司與領展合作有助快速擴展市區充電網絡,未來會繼續探討擴點及技術改良,以支援更多電動商用車使用。

Big Boss Taxi Company Limited 首席營運官趙晉豪(左一)指出,該公司十分重視車隊管理與服務效率,選址鄰近餐飲設施的中電源動充電站有助司機在充電同時進行休息,有效配合日常運作。星群的士服務有限公司執行董事鄭敏怡(右二)指出,該車隊八成以上車輛已轉用電動車,管理充電成本與時間極為重要,能透過網上平台即時獲取資訊,有助提升營運靈活度。而主打高階商務市場的京時豪華汽車有限公司管理合伙人鄭耀權(左二)則提到,公司客戶越來越關注可持續發展,他們亦採購更多電動車,市中心具備快速充電能力成為其重點考量。

領展香港物業及停車場管理董事總經理黎漢明表示,領展會持續與多方合作,配合智慧城市與低碳發展政策方向,提升香港整體電動車充電網絡質素與使用體驗。

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Google 行政總裁示警: 若 AI 投資泡沫化 整個科技行業將無一倖免


Google 行政總裁示警: 若 AI 投資泡沫化 整個科技行業將無一倖免

Google 母公司 Alphabet 行政總裁 Sundar Pichai 在接受 BBC 獨家專訪時發出嚴厲警告,若人工智能投資泡沫破裂,全球科技業將無一倖免,包括市值已達 3.5 兆美元(約港幣 27.3 兆元)的 Google 本身。這位科技巨頭掌門人坦言,雖然 AI 投資熱潮創造了「非凡時刻」,但市場已出現「不理性繁榮」跡象,呼應 1996 年美國聯儲局主席葛林斯潘對網絡泡沫的經典預言。本文將深入剖析 AI 投資狂潮背後的風險、產業競爭格局轉變,以及這波技術革命對全球經濟的深遠影響。

科技業進入高風險投資週期

Pichai 在專訪中直指,當前 AI 產業已進入可能「過度擴張」的投資週期。根據 JP Morgan 資產管理公司分析,自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以來,AI 相關股票已貢獻標普 500 指數 75% 的回報率、80% 的盈利增長,以及 90% 的資本支出增長。更驚人的是,2025 年上半年 AI 相關資本支出超越美國消費者支出,成為經濟增長主要驅動力,貢獻達 1.1% 的 GDP 成長。然而麻省理工學院最新研究揭露令人憂心的事實:95% 採用生成式 AI 的企業尚未從技術投資中獲得任何利潤回報。倫敦商學院經濟學家 Rebecca Homkes 對 CBS 新聞表示:「股市現在就是一場巨大的 AI 賭注,實際上只有 10 家公司在驅動整個市場」。這種高度集中的投資模式引發業界對系統性風險的深切擔憂。

Alphabet 逆勢成長的雙面刃

雖然警告泡沫風險,Alphabet 自身卻是這波 AI 浪潮的最大受益者之一。2025 年 9 月,該公司股價單日暴漲近 4%,首次突破 3 兆美元(約港幣 23.4 兆元)市值門檻,成為繼 Apple、Microsoft 之後第三家達此里程碑的科技巨擘。年初至今股價已飆升超過 32%,成為「七大科技股」(Magnificent Seven)中表現最佳者,遠超標普 500 指數 12.5% 的漲幅。這波漲勢背後有兩大支柱:首先是美國法院 9 月做出有利判決,允許 Alphabet 保留 Chrome 瀏覽器和 Android 作業系統的控制權,消除投資者對公司被拆分的疑慮。其次,Google 雲端運算部門第二季營收年增 32%,超出市場預期,顯示自研 AI 晶片 TPU 和 Gemini AI 模型的投資開始回收。

然而 Stock Trader Network 首席策略師 Dennis Dick 提醒:「投資者開始看到 Google 不再只是搜尋公司,而是透過 YouTube、Waymo 等多元業務轉型的可能性」,這種期待本身也可能成為估值過高的溫床。

AI 晶片軍備競賽白熱化

為了擺脫對 Nvidia 的依賴,Google 正積極擴大自研 AI 晶片 TPU (Tensor Processing Unit) 的市場布局。2025 年 11 月,Google 正式推出第七代 TPU「Ironwood」,性能較前代提升 4 倍,能耗卻降低 30%,並可在單一 Pod 中連接多達 9,216 顆 TPU,徹底消除大型模型訓練的數據瓶頸。AI 新創 Anthropic 已宣布將採用多達 100 萬顆 Ironwood 晶片驅動其 Claude 語言模型。專業分析機構預測,Google 的 TPU 出貨量將在 2025 年達到 250 萬顆,前三季已累計出貨 180 萬顆,達成全年目標的 72%。不過 Nvidia 仍穩坐 AI 晶片市場霸主地位,市場佔有率高達 80-90%,市值更突破 4.25 兆美元(約港幣 33.15 兆元),遠超其他競爭對手。韓國朝鮮日報分析指出,Google 為推廣 TPU 採用,甚至提供高達 32 億美元(約港幣 249.6 億元)的使用保證,反映出挑戰 Nvidia 霸權的艱鉅性。這場晶片軍備競賽除了關乎技術領先,更牽動整個 AI 生態系的權力結構重組。

泡沫疑雲:歷史會否重演

Pichai 將當前局勢與網際網絡泡沫時期類比,承認「明顯存在過度投資」,但強調沒有人會質疑網絡的深遠影響。耶魯大學管理學院報告指出,2025 年上半年美國高達三分之二的創投交易價值流向 AI 與機器學習新創,較 2023 年的 23% 大幅躍升。更令人憂心的是產業內部的循環投資結構:Nvidia 宣布對 OpenAI 投資 1,000 億美元(約港幣 7,800 億元),而 OpenAI 本身卻依賴 Nvidia 晶片;OpenAI 仰賴 Microsoft 的運算能力(源自 100 億美元(約港幣 780 億元)合作案),Microsoft 又反過來需要 OpenAI 的 AI 模型。OpenAI 估值在 2025 年 10 月已飆升至 5,000 億美元(約港幣 3.9 兆元),較 8 月的 3,000 億美元(約港幣 2.34 兆元)暴增 67%,但其 2025 年上半年營收僅 43 億美元(約港幣 335.4 億元),年增長率僅 16%。

UBS 全球股票策略主管 Andrew Garthwaite 警告,當前 AI 熱潮符合經典泡沫的所有特徵:「逢低買入」心態盛行、「這次不一樣」的投資信念、散戶大舉進場,以及除前十大企業外整體盈利停滯。然而與 2000 年網絡泡沫不同的是,今日 AI 領導企業確實擁有實質營收和獲利能力,Nvidia 2025 財年營收預計達 1,200 億美元(約港幣 9,360 億元),約為前一年的兩倍。

能源瓶頸恐成發展絆腳石

AI 發展面臨的最大實體限制或許並非技術,而是能源供應。Pichai 坦承,AI 業務的龐大能源需求已導致 Alphabet 在氣候目標上出現延遲,但仍承諾於 2030 年達成淨零排放。麻省理工科技評論研究顯示,2024 年美國數據中心總耗電量約 200 太瓦時 (TWh),相當於泰國全國年用電量,其中 AI 專用伺服器消耗 53-76 太瓦時,最高估算足以供應 720 萬個美國家庭一年用電。勞倫斯柏克萊國家實驗室預測,到 2028 年數據中心一半以上的電力將用於 AI 運算,屆時 AI 單獨耗電量可能相當於美國 22% 家庭的年用電量。更嚴峻的是,這些設施使用的電力碳強度比全國平均高出 48%。

全球來看,2022 年數據中心能耗估計達 240-340 太瓦時,約占全球電力需求的 1-1.3%,而 AI 伺服器耗電已從 2017 年的 2 太瓦時暴增至 2023 年的 40 太瓦時,呈現指數級增長。Bain & Company 估算,到 2030 年 AI 企業每年需要創造 2 兆美元(約港幣 15.6 兆元)營收才能支撐全球運算需求,這一數字遠超當前產業總營收。這場能源競賽除了考驗各國電網基礎設施,更對全球氣候承諾構成嚴峻挑戰。

企業決策者的關鍵抉擇

AI 投資熱潮對企業領導者而言,既是千載難逢的轉型契機,也是潛藏巨大風險的豪賭。前白宮經濟顧問委員會主席 Jason Furman 分析指出,當前 AI 主要影響的是經濟需求面 (數據中心建設、晶片採購),而非供給面的生產力提升,迄今生產力增長並不顯著。這意味著若 AI 投資無法轉化為實質商業價值,泡沫破裂將引發連鎖反應。然而 Goldman Sachs 等機構仍看好 AI 的長期潛力,建議投資者採取多元化策略,而非完全撤離。Schroders 投資管理公司則呼籲採取謹慎立場,認為歷史顯示,顛覆性技術發展期間出現投機過度是常態,但這不代表應放棄 AI 相關投資,而是需要更審慎的風險管理。

Wedbush Securities 分析師 Dan Ives 等科技樂觀派則堅信,這是「第四次工業革命」的序幕,大型科技公司的支出不會在 2026 年放緩。Pichai 本人也強調,人們在使用 AI 工具時不應「盲目相信」,因為這些模型「容易出錯」,建議搭配其他工具使用,並維持豐富的資訊生態系統。在這個充滿不確定性的轉折點,企業決策者需要在積極擁抱創新與審慎控制風險之間找到微妙平衡,方能在這場 AI 革命中立於不敗之地。

 

資料來源:BBCBlackRockYale InsightsThe EconomistMIT Technology Review

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企業趨勢業界消息

荷蘭解除安世半導體管制: 美中博弈下歐洲車廠供應鏈危機暫解


荷蘭解除安世半導體管制: 美中博弈下歐洲車廠供應鏈危機暫解

荷蘭經濟大臣 Vincent Karremans 於 11 月 19 日宣布,暫停對中資晶片製造商 Nexperia(安世半導體)的政府干預措施,這場為期近兩個月、牽動全球汽車產業神經的供應鏈危機終於出現轉機。此決定標誌著荷蘭在與中國進行「建設性會談」後出現重大政策轉向,也突顯歐洲在美中科技競爭夾縫中尋求平衡的現實處境。

兩個月對峙:從強硬接管到善意讓步

2025 年 9 月 30 日荷蘭政府援引罕用的《商品供應法》(Wbg)宣布接管 Nexperia,理由是發現該公司存在「嚴重管治缺陷」,威脅荷蘭及歐洲關鍵技術的延續與安全性。根據阿姆斯特丹企業法庭披露文件顯示,美國政府早在 2025 年 6 月便向荷蘭外交部明確表態,要求 Nexperia 若要從美國「實體清單」中獲得豁免,其中國籍行政總裁張學政「必須被替換」。Vincent Karremans 當時警告若不干預,「公司歐洲前端生產將在短期內因行政總裁的行動而從歐洲消失,這將導致 Nexperia 在歐洲僅存的知識、專業技能和產能消失,損害荷蘭及歐洲經濟韌性」。

中國商務部隨即在 10 月 4 日採取強力反制措施,禁止 Nexperia 在中國境內子公司及分包商出口特定成品元器件和組件,直接切斷歐洲汽車產業關鍵供應鏈。出口禁令殺傷力立竿見影:Nexperia 在歐洲工廠僅生產半成品晶圓,必須運往中國進行封裝測試後才能使用,而該公司佔據歐洲汽車電子元件供應高達 49% 市場佔有率。Honda 被迫關閉其墨西哥工廠 HR-V 跨界車生產線,Volkswagen 和 BMW 均發布聲明表示供應鏈受到影響。

地緣政治博弈:美國施壓與歐洲困境

這場危機根源可追溯至美中科技戰持續升級。Nexperia 原為荷蘭 NXP 的標準產品部門,2017 年獨立後,於 2018 年被中國 Wingtech Technology(聞泰科技)以 36.3 億美元(約港幣 283.1 億元)收購,成為其 100% 控股子公司。Wingtech Technology 部分由中國國有資產監督管理委員會(SASAC)持股,此背景令 Nexperia 成為美中科技競爭焦點。

2024 年美國商務部將 Wingtech Technology 列入「實體清單」,2025 年 9 月底進一步修訂法規,規定任何公司若至少 50% 股權被「實體清單」上實體持有,即使名稱不同也會受到相同出口限制。此政策直接威脅 Nexperia 從美國獲取先進技術和設備的能力,迫使張學政考慮將晶圓生產從歐洲轉移至中國。

荷蘭智庫 Clingendael Institute 在 2025 年 6 月發布報告指出,荷蘭在先進半導體製造設備領域面臨來自美國和中國雙重壓力:「美國要求限制對中國出口,而中國則要求維持出口」。這種戰略依賴令荷蘭在美中對抗中處於極為微妙位置。

供應鏈警鐘:汽車產業加速去風險化

歐洲汽車製造商協會(ACEA)曾嚴正警告,若短時間無法獲得替代品,零件供應將中斷並危及整車生產。Moody’s 全球供應鏈負責人 Sapna Amlani 表示:「對於採購負責人而言,這不僅是一場臨時中斷,也暴露結構性風險,即地緣政治決策可以在瞬間重塑供應鏈」。

Bloomberg 引述知情人士報導,多家汽車製造商正要求主要供應商尋找中國製晶片的永久替代品。歐洲主要供應商遊說組織 CLEPA 主席 Matthias Zink 指出:「汽車行業正在考慮對供應鏈進行更廣泛調整,以適應不斷變化的地緣政治環境。我們已經收到一些訊號,例如有人會問『怎樣才能在不如此依賴中國的情況下為我供貨?』」。

智庫 Bruegel 在 2022 年分析中預見此困境,強調歐洲應加強應急規劃以確保供應鏈韌性,包括在歐洲生產高階晶片或確保從南韓等其他地區獲得供應。

有限緩和:暫停非終結

Vincent Karremans 在 11 月 19 日聲明中表示,暫停干預措施是「善意體現」,並對中國當局為確保向歐洲和世界其他地方供應晶片而採取措施持正面態度。中國商務部在 11 月初開始部分放寬出口禁令,允許民用設備製造商獲得豁免。荷蘭政府表示,中國已承諾就任何將生產或專業知識轉移出荷蘭的計劃提前通知。

然而這並不意味爭端完全解決。阿姆斯特丹企業法庭在荷蘭政府干預一天後發布禁令仍然有效,繼續限制 Nexperia 中國母公司影響力。布魯塞爾自由大學國際關係學者指出,美中半導體競爭已成為「新冷戰下戰略前沿」,歐洲必須在技術自主與經濟利益之間尋找平衡點。

企業的戰略啟示與未來展望

Nexperia 事件為全球企業敲響警鐘:在地緣政治風險日益上升環境中,供應鏈多元化已從選項變為必需。雖然荷蘭暫停干預緩解眼前危機,但結構性矛盾依然存在。歐盟《晶片法案》強調在地化生產,正是為避免類似疫情期間車用半導體缺貨問題再度發生。

未來數月荷蘭將繼續與北京當局進行建設性對話,尋求長期解決方案。但正如 Coface 在其科技戰報告中所指,美中科技競爭透過關稅、出口管制、市場准入限制等手段不斷升級,已導致中國對美出口損失近 1,500 億美元(約港幣 1.17 兆元)。在這場持久戰中,歐洲企業必須做好準備,應對技術脫鉤與供應鏈重組帶來的持續挑戰,同時加強本土研發能力與區域合作,才能在美中博弈夾縫中維護自身利益與經濟韌性。

資料來源: CNBC
DutchNews.nl
ABC News
世界日報
Clingendael Institute

 

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Amazon 貝佐斯 62 億豪賭物理 AI: 重返行政總裁寶座的戰略意圖


貝佐斯 62 億豪賭物理 AI: 重返行政總裁寶座的戰略意圖

Amazon 創辦人 Jeff Bezos 於 2025 年 11 月宣布投入 62 億美元(約港幣 483.6 億元)創立人工智能新創公司 Project Prometheus,並親自出任共同行政總裁,這是他自 2021 年 7 月卸任 Amazon 行政總裁以來首次重返企業營運第一線。這筆資金使 Project Prometheus 成為全球資金最雄厚的早期新創公司之一,遠超前 OpenAI 技術長 Mira Murati 今年稍早創立的 Thinking Machines Lab 所募得的 20 億美元(約港幣 156 億元)。該公司專注於將 AI 應用於「物理世界」的工程與製造任務,鎖定航太、汽車、電腦等產業,預期與 Bezos 旗下太空公司 Blue Origin 產生深度協同效應。

頂尖科學家聯手:印度裔物理學家掌舵技術願景

Bezos 的共同創辦人兼共同行政總裁是資深物理學家暨化學家 Dr. Vikram Bajaj。這位印度裔科學家擁有橫跨科技與生命科學的豐富經歷。Bajaj 曾在 Google X「登月工廠」擔任主管,與 Google 共同創辦人 Sergey Brin 密切合作開發 Waymo 自動駕駛汽車等突破性專案。他隨後共同創辦了 Alphabet 旗下的精準醫療公司 Verily Life Sciences 並擔任首席科學官,後來在癌症早期篩檢公司 GRAIL 貢獻關鍵技術,最近則擔任 Foresite Labs 的行政總裁和共同創辦人,專注於以 AI 驅動醫療保健和生命科學創新。據知情人士透露,Bajaj 已辭去 Foresite Labs 職務,全力投入 Project Prometheus 的技術願景。

Project Prometheus 已聘僱近 100 名員工,其中不乏從 OpenAI、DeepMind、Meta 等頂尖 AI 實驗室挖角而來的高階研究員。這場人才爭奪戰正在矽谷白熱化進行:Meta 為吸引 OpenAI 和 DeepMind 的研究人員,開出高達 1 億美元(約港幣 7.8 億元)的薪酬方案,最近招募的 Apple Foundation Models 團隊負責人 Ruoming Pang 薪酬包更超過 2 億美元(約港幣 15.6 億元)。Google DeepMind 行政總裁在 2025 年 7 月受訪時表示,Meta 的高薪挖角策略「很理性」,因為 Meta 在 AI 競賽中處於落後地位。

超越語言模型:物理 AI 開啟製造業革命新賽道

當前 AI 領域的巨頭如 Google、Meta 和 OpenAI 主要專注於大型語言模型(LLM)技術,這類系統透過分析海量數碼文本學習知識,在文字生成和理解方面表現卓越。然而 Project Prometheus 與 Thinking Machines Lab 等新創公司正在開拓不同路徑:建構能夠直接從「實體世界」學習的 AI 系統,而非僅處理數碼資訊。Meta 首席 AI 科學家、圖靈獎得主 Yann LeCun 預測,到 2030 年 AI 將經歷物理世界的革命性轉變,他本人也計劃離開 Meta 創立專注於「世界模型」(world models)而非大型語言模型的新創公司。

世界經濟論壇 2025 年 9 月發布的白皮書指出,物理 AI 正推動工業自動化進入新階段,透過「基於訓練的機械人技術」,AI 和機器學習能從模擬或真實世界經驗中學習,使機械人不再僵化地遵循特定程式,而能處理涉及變化的任務。Amazon 和 Foxconn 等早期採用者已看到顯著效益:Amazon 試點站點的效率提升 25%、運輸效率提高 10%,並創造了 30% 的技術職位;Foxconn 則透過 AI 驅動機械人將週期時間縮短 20-30%、錯誤率降低 25%、營運費用減少 15%。Nvidia 在 2025 年 10 月宣布,美國製造業已宣布 1.2 萬億美元(約港幣 9.36 萬億元)的產能建設投資,由電子、製藥和半導體製造商主導,這些公司正依賴物理 AI 和模擬技術加速製造流程。

據《紐約時報》報導,Thinking Machines Lab 旗下的 Periodic Labs 計劃在北加州設立專屬實驗室,部署機械人進行大規模科學實驗,讓 AI 系統透過分析這些「實體試錯」過程學會在很大程度上自主執行實驗。知情人士透露,Project Prometheus 也將投入類似研發路徑。

太空夢與地球製造:Blue Origin 協同效應浮現

Bezos 對 Project Prometheus 的投資與他的太空事業形成戰略閉環。Blue Origin 在 2025 年 11 月 13 日達成重大里程碑,成功發射 New Glenn 火箭執行首次 NASA 任務 ESCAPADE,將兩顆科學衛星送往火星研究其大氣層,並首次成功在大西洋駁船「Jacklyn」上回收第一級助推器,實現部分可重複使用的目標。Bezos 在今年稍早的演講中表示:「如果需要在月球表面或其他地方進行工作,我們將能夠派遣機械人執行,這比派遣人類更具成本效益」。Project Prometheus 的物理 AI 技術可望直接應用於 Blue Origin 的機械人製造和太空探索任務,支援 Bezos「數百萬人在太空生活和工作」的長期願景。

Blue Origin 也與 Sierra Space、Boeing 等夥伴合作開發 Orbital Reef 商業太空站,已獲得 1.3 億美元(約港幣 10.14 億元)獎勵金推動設計,該專案構想為可擴展的商業園區,用於太空旅遊、研究和太空製造。物理 AI 技術在這類太空製造場景中將扮演關鍵角色,使機械人能在微重力環境中執行複雜組裝和維護任務。

AI 投資泡沫爭議:華爾街與矽谷的分歧

Bezos 的巨額投資正值 AI 產業估值引發泡沫疑慮之際。Goldman Sachs 在 2025 年 11 月發布的報告指出,自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以來,AI 相關公司的市值已激增超過 19 萬億美元(約港幣 148.2 萬億元),這一數字已達到生成式 AI 對美國經濟產生的資本收益現值預估上限(5 萬億至 19 萬億美元區間,約港幣 39 萬億至 148.2 萬億元),遠超 80 億美元(約港幣 624 億元)的基準估算。該行分析師警告,市場對 AI 未來利潤的定價「遠遠領先於宏觀影響」,並援引 1920 年代和 1990 年代的創新泡沫為前例,當時市場為真實創新「支付過高代價」。

Goldman Sachs 行政總裁 David Solomon 在同一場會議上表示:「將有大量部署的資本無法產生回報,我們只是不知道這將如何演變」。然而 Bezos 對此持不同看法。他在 2025 年 10 月的意大利會議上將當前 AI 投資熱潮形容為「工業泡沫」,但強調這「可能是好事」,因為在泡沫期間「所有事情都會獲得資金」,雖然難以區分好壞想法,「這可能正在今天的 AI 投資中發生」。Bezos 堅信「AI 是真實的,它將改變每個產業」,並表示「文明豐饒來自我們的發明……這些工具增加我們的豐饒,這種模式將持續」。

BCG 和 Franklin Templeton 的研究報告指出,虛擬 AI 和物理 AI 正使生產從傳統手工、勞動密集型操作向高效率、自我控制的生產邁進,虛擬 AI 自動化數碼工作流程如設定點最佳化、生產規劃和缺陷檢測,而物理 AI 使機械人等物理系統能夠感知環境並與之互動。國際機械人聯合會(IFR)2025 年 1 月數據顯示,全球工業機械人安裝市場價值已達 165 億美元(約港幣 1,287 億元)的歷史新高,年度安裝量預計 2025 年將再增長 6%,到 2028 年將超過 70 萬台。

對企業的啟示與未來趨勢

Project Prometheus 的成立標誌著 AI 競賽進入新階段,從數碼文本處理轉向物理世界互動。對於製造業、航太和汽車產業的企業領導者而言,這傳遞了三個關鍵訊號:首先,物理 AI 技術已從實驗室走向商業化臨界點,擁有雄厚資金和頂尖人才的新創公司正加速這一過程;其次,AI 人才爭奪戰將持續白熱化,企業需要重新思考人才策略和薪酬結構;第三,AI 投資的長期價值創造與短期估值泡沫並存,企業需要審慎評估技術投資的實際回報路徑。

隨著 Yann LeCun、Mira Murati 等 AI 先驅紛紛創立物理 AI 新創公司,這個領域的競爭將更加激烈。Bezos 能否憑藉 62 億美元(約港幣 483.6 億元)的資金優勢和 Blue Origin 的產業協同,在這場物理 AI 革命中取得領先地位?答案將在未來數年逐步揭曉,但可以確定的是,AI 正在從虛擬走向實體,從軟件走向硬件,從數碼世界走向物理世界,這將深刻重塑全球製造業和太空探索的未來版圖。

資料來源:The New York TimesFortuneGoldman SachsWorld Economic ForumBlue Origin

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經濟學人:中國晶片產業 2026 年將震驚世界 AI 自主化進入關鍵轉折期


經濟學人:中國晶片產業 2026 年將震驚世界 AI 自主化進入關鍵轉折期

《經濟學人》(The Economist)預測 2026 年中國晶片產業將讓全球驚訝,從 DeepSeek 突破性 AI 模型到華為、寒武紀等企業在設計與製造端的快速進展,顯示中國正加速實現人工智能晶片自主化目標。這場由美國技術封鎖倒逼出的產業革命,正重塑全球半導體競爭格局,2025 年中國晶片設計市場達 380 億美元 (約港幣 2,964 億元),預計 2027 年將增至 710 億美元 (約港幣 5,538 億元),本土供應商市場佔有率可望突破 50%。

DeepSeek 效應引爆產業鏈變革

2025 年 1 月,中國新創企業 DeepSeek 推出的 AI 模型性能可媲美美國同級產品,卻未使用 Nvidia 尖端 AI 晶片,這項突破震驚全球科技界。DeepSeek 於 8 月宣布採用 FP8 數據格式,雖降低精度但大幅提升能效,使中低性能晶片也能快速運行 AI 模型,寒武紀晶片已支援 FP8 格式,華為下一代 AI 晶片預計跟進。然而《金融時報》報導指出,DeepSeek 原計畫使用華為昇騰晶片訓練 R2 模型時遭遇持續技術問題,最終被迫改回使用 Nvidia 系統,凸顯國產晶片在高強度訓練場景仍存在瓶頸。

本土晶片設計商市場佔有率飆升

雖然 Nvidia 在中國 AI 晶片市場仍佔主導地位,但華為、寒武紀、沐曦等中國企業已搶下約五分之二市場佔有率。寒武紀 2025 年上半年錄得創紀錄利潤,股價在 7 月至 9 月期間飆升 124%,市值達 5,210 億元人民幣 (約港幣 5,626.8 億元),一度超越日本最大晶片設備製造商 Tokyo Electron。高盛預期寒武紀特製 AI 晶片出貨量將從 2025 年的 14.5 萬顆增至 2030 年超過 230 萬顆,其最新「思元 590」晶片效能約達 Nvidia A100 的 90%。沐曦於 2025 年 7 月發佈曦雲 C600 GPU 晶片,預計年底進入風險量產階段,而摩爾線程已完成 IPO 輔導,計劃在科創板上市募資約 80 億元人民幣 (約港幣 86.4 億元) 用於次世代晶片研發。

科技巨頭轉向自研晶片生態

中國政府已禁止國內企業使用 Nvidia 晶片,促使阿里巴巴、百度等科技巨頭紛紛轉向自研晶片訓練 AI 模型。阿里巴巴自 2025 年初開始部署其真無處理器用於較小型 AI 模型,百度則測試使用崑崙 P800 晶片訓練其文心 AI 模型新版本。雖然兩家企業仍在最先進模型上使用 Nvidia 處理器,但阿里巴巴內部員工表示其自研處理器已能與 Nvidia 受限版本競爭。上海要求 2027 年前數據中心 70% 晶片採用國產設計或製造,北京更訂下同年完全獨立目標,貴陽則要求新設施 90% 晶片來自中國供應商。

製造端良率突破成關鍵戰場

華為輪值董事長徐直軍宣布昇騰晶片路線圖:2026 年第一季推出昇騰 950PR,第四季推出昇騰 950DT,2027 年第四季推出昇騰 960,2028 年第四季推出昇騰 970。華為計劃在 2025 年底啟動專用 AI 晶片工廠生產,另外兩座工廠預計 2026 年投產,三座工廠合計產能將超過中芯國際現有同類生產線。中芯國際計畫將 7 奈米及以下晶片產能翻倍,保守估計 2025 年底總產能將達 4.5 萬片/月,2026 年增至 6 萬片/月,2027 年進一步提升至 8 萬片/月。《金融時報》報導指出,中芯國際生產華為昇騰 910C 的良率已從一年前的 20% 提升至可獲利的 40%,目標是達到台積電為 Nvidia 生產 H100 晶片的 60% 良率水準。

能效與性能權衡的中國路徑

中國晶片設計通常以犧牲能效換取性能,華為 CloudMatrix 系統由 384 顆昇騰晶片組成,運算能力可抗衡 Nvidia 頂尖產品,但耗電量卻是對方四倍以上。業界正探索晶片設計與軟件協同改良的新方法,DeepSeek 的 UE8M0 FP8 變體能進一步降低運算能力、儲存與頻寬需求,晶片產業分析師董導立指出這代表中國 AI 領域軟硬件協同的新階段。雖然中芯國際必須依靠舊款曝光機挖掘潛力,良率僅為台積電一半,但 SemiAnalysis 預測中國晶圓廠仍可生產數百萬顆 AI 晶片,足以滿足國內大部分需求。

地緣政治加劇技術脫鉤風險

美國自 2019 年起限制先進晶片及製造裝置出口,2025 年更禁止 Nvidia H20 晶片銷往中國,雖然該晶片是專為符合先前限制而設計。荷蘭政府在美國壓力下撤銷 ASML 深紫外光刻系統出口許可,並暫停軟件更新、技術支援與備件供應。歐洲智庫歐洲對外關係委員會建議若中國武器化稀土出口,歐盟應考慮擴大對 DUV 機台的管制,這將迫使 ASML 放棄佔其總營收 25% 以上的中國市場。ASML 行政總裁 Christophe Fouquet 表示中國要生產 EUV 機台仍需多年時間,但該公司 2025 年第三季來自中國的銷售達 24 億歐元 (約港幣 203.52 億元),佔系統銷售營收 42%。

2026 產業前瞻與企業影響

中國「十五五」計劃 (2026-2030) 將半導體與 AI 領域科技自立自強列為核心任務,2024 年中國半導體產業營收突破 1 兆人民幣 (約港幣 1.08 兆元),AI 核心產業規模超過 5,000 億人民幣 (約港幣 5,400 億元)。TechInsights 數據顯示,中國半導體產能預計 2029 年達 8.75 億平方吋,五年內增長 40%,雖然面臨美國出口管制,中國企業在 28 奈米及以上成熟製程已佔據全球顯著產能市場佔有率。華為昇騰 910B 性能已達 Nvidia H20 的 85%,即將推出的 920 預計將縮小差距,顯示技術封鎖反而加速中國企業自主創新過程。雖然本土企業可能在能效與性能上暫時無法超越全球領先者,但到 2026 年底有望滿足國內大部分需求,這將重塑全球半導體供應鏈並影響跨國科技企業在華策略佈局。對於依賴中國市場的國際半導體設備商與晶片設計廠,技術脫鉤趨勢將迫使其重新評估業務結構;而中國科技企業雖獲政策支援,但仍需在技術追趕與商業化落實間取得平衡,未來兩年將是驗證中國晶片自主化戰略成敗的關鍵窗口期。

資料來源:鉅亨網The EconomistFinancial TimesSemiAnalysisReuterseuters

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企業趨勢業界消息

Tesla 啟動美國製造「全面去中」計劃 要求供應商 2027 年前完成零件替換


Tesla 啟動美國製造「全面去中」計劃 要求供應商 2027 年前完成零件替換

特斯拉行政總裁馬斯克旗下的電動車製造商,正加速將美國生產線與中國供應鏈徹底脫鉤。這家全球電動車龍頭企業於 2025 年初向數千家供應商發出明確指令:未來在美國組裝的所有車款,必須完全排除中國製零件,並計劃在未來 1 至 2 年內完成供應鏈重組。此舉標誌著全球汽車產業供應鏈重構進入加速期,也揭示了地緣政治風險如何深刻改變企業戰略佈局。馬斯克這項大膽決策,除了影響特斯拉本身,更可能成為汽車產業「去中國化」的轉捩點,迫使整個供應鏈生態系統重新洗牌。

供應鏈重組背後的戰略考量

特斯拉此次供應鏈大調整並非突發奇想,而是經過長期醞釀的戰略部署。自 2020 年新冠疫情導致中美供應鏈嚴重中斷後,特斯拉便開始逐步降低美國市場對中國零件的依賴,並積極鼓勵中國供應商將生產線轉移至墨西哥或其他地區。然而 2025 年川普政府對中國進口商品加徵高額關稅後,特斯拉內部決策層明顯加快了「去中化」的執行速度。知情人士透露,特斯拉高層長期面臨關稅波動帶來的定價困擾,無法制定穩定一致的價格策略,這成為推動供應鏈重組的關鍵動力。目前特斯拉與供應商已完成部分中國製零件的替換工作,剩餘零件預計在 2026 至 2027 年間全部轉換至其他地區製造的替代品。

產業面臨最大挑戰:電池技術突圍

在特斯拉「去中化」藍圖中,最難攻克的堡壘是磷酸鐵鋰 (LFP) 電池技術。中國寧德時代 (CATL) 一直是特斯拉 LFP 電池的核心供應商,這種電池以價格競爭力強著稱,但高度依賴中國製造。直到 2024 年,特斯拉仍在美國市場銷售配備中國製 LFP 電池的車款,但由於無法符合美國政府電動車稅收抵免資格,且面臨高額進口關稅,特斯拉最終停止在美國使用中國製電池。為解決這個瓶頸,特斯拉正在內華達州建設 LFP 電池生產設施,該工廠預計於 2026 年第一季度開始運營。這座位於內華達州斯帕克斯的工廠將首先為 Megapack 儲能產品和 Powerwall 家用儲能系統生產電池,隨後可能為北美市場的電動車型提供電池供應。特斯拉此舉,除了能規避關稅壓力,更能在技術創新和供應鏈安全方面取得突破。

地緣政治升溫加劇供應鏈危機

2025 年 11 月發生的中國與荷蘭晶片供應爭端,成為促使特斯拉加速供應鏈多元化的催化劑。荷蘭政府於 2025 年 9 月 30 日以國家安全為由,接管中資企業聞泰科技旗下的晶片製造商 Nexperia,此舉引發北京強烈反彈,導致中國一度停止出口 Nexperia 晶片。這種突發性的供應鏈中斷對全球汽車產業造成嚴重影響,因為 Nexperia 是多種汽車零件的關鍵晶片供應商。雖然美國總統川普與中國國家主席習近平在 10 月 30 日於南韓舉行的會談中達成臨時協議,但中荷爭端持續延燒,全球晶片供應危機的陰影仍然籠罩著汽車產業。特斯拉內部消息人士表示,晶片供應爭端發生後,公司內部關於加速供應鏈多元化的討論顯著增加。這次事件充分暴露了高度集中的供應鏈在地緣政治風險下的脆弱性,促使特斯拉下定決心徹底重組美國市場的供應鏈結構。

通用汽車跟進 產業掀起「去中」浪潮

特斯拉並非唯一採取「去中化」策略的汽車製造商。通用汽車 (GM) 於 2025 年 11 月初向數千家供應商發出類似指令,要求在 2027 年前完全清理供應鏈中的中國零件。通用汽車的策略重點是實現區域化生產,優先從車輛製造地的同一地區採購零件,特別是針對北美生產基地。通用汽車高層將此舉定位為提升供應鏈「韌性」的戰略部署,以應對貿易戰帶來的不確定性。從照明組件到電子模組,再到稀土元素,通用汽車的供應商被要求重新配置長期建立的供應網絡,尋找中國以外的替代來源。這波產業重組浪潮正將全球汽車供應鏈推向墨西哥、越南和印度等新興製造中心。墨西哥汽車工業協會預測,墨西哥將在 2025 年底成為全球第五大汽車生產國,2024 年產量達 4,000,000 輛,較 2023 年增長 5.56%。汽車產業的近岸外包 (nearshoring) 趨勢,正在重塑北美製造業版圖。

中國市場銷售承壓 雙重挑戰浮現

與此同時,特斯拉在中國市場的表現也面臨嚴峻考驗。中國乘用車協會數據顯示,特斯拉 10 月在中國的零售銷量僅為 26,006 輛,創下 2022 年 11 月以來三年新低,較去年同期下降 35.76%,較 9 月更是暴跌 63.64%。這個急劇下滑部分歸因於六座版 Model Y L 銷售動能減弱,以及上海工廠大幅增加出口配額。特斯拉上海工廠 10 月出口 35,491 輛車,創下 2023 年 11 月以來最高月度出口紀錄,較去年同期增長 27.69%。包含國內銷售和出口在內,特斯拉中國 10 月總批發銷量為 61,497 輛,年減 9.9%,月減 32.3%。2025 年前十個月,特斯拉在中國的零售銷量為 458,710 輛,年減 8.38%,顯示其在全球最大電動車市場的競爭力正面臨挑戰。這種「美國去中、中國承壓」的雙重困境,凸顯特斯拉需要在地緣政治風險與市場佈局之間尋找微妙平衡。

供應鏈重構的產業影響

特斯拉與通用汽車的供應鏈重組計劃,將對全球汽車產業生態系統產生深遠影響。中國是汽車零件 (包括晶片與電池) 以及車用原料的重要生產和出口國,憑藉龐大生產規模、低成本及貨幣貶值優勢,許多零件價格相對低廉。供應商轉移生產基地將面臨資本投資增加、物流路線重組,以及零件短缺或產品上市延遲的風險。短期內,供應鏈調整可能導致零件成本上升,最終轉嫁到消費者身上,推高車輛售價。標普全球移動出行 (S&P Global Mobility) 執行董事 Mike Wall 指出,車廠目前正在吸收關稅成本,但價格上漲勢在必行,這將降低消費者購買力,最終減少汽車銷量和物流流量。長期而言,供應鏈區域化和地理優化趨勢將加速,北美和盟友地區的生產與物流活動將顯著增加,而中國供應鏈的佔比將持續縮減。對於中小型供應商而言,由於美國勞動力成本較高,許多企業可能無法將零件製造遷回美國,面臨財務可行性的嚴峻挑戰。

企業面臨的戰略抉擇與未來走向

特斯拉「去中化」策略的成功與否,將成為全球汽車產業供應鏈重組的重要指標。這項計劃要求建立新的供應商夥伴關係,涉及東南亞、歐洲甚至美國本土供應商,雖然充滿挑戰,但也為供應鏈創新和多元化提供機遇。美國是特斯拉最大市場,所有在美國道路上行駛的特斯拉車輛都在加州和德州等本土工廠生產。相比之下,上海工廠使用約 400 家本地一級供應商生產的零件,超過 60 家已整合進特斯拉全球供應鏈系統,本地化採購率超過 95%。這種區域化生產模式突顯了特斯拉「一地區一供應鏈」的戰lgbtq 思維。未來 1 至 2 年,特斯拉能否順利完成供應鏈轉型,同時維持成本競爭力和產品質素,將直接影響其在美國市場的表現。隨著全球貿易保護主義升溫、關稅壁壘增加,以及地緣政治風險持續發酵,汽車產業的供應鏈格局正經歷數十年來最深刻的變革。企業如何在效率、成本與風險之間取得平衡,將成為決定勝負的關鍵因素。

 

資料來源: Reuters CnEVPost Channel News Asia Inbound Logistics The Wall Street Journal

 

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Apple 加速行政總裁接班計劃:Tim Cook 明年可能卸任 領導層迎來重大變革


Apple 加速行政總裁接班計劃:Tim Cook 明年可能卸任 領導層迎來重大變革

根據《金融時報》報道,Apple 正在加速推進行政總裁接班計劃,執掌公司超過 14 年的提姆·庫克 (Tim Cook) 最快可能於 2026 年卸任,這將為全球市值達 4.03 兆美元 (約港幣 31.4 兆元) 的科技巨擘帶來重大領導變革。Apple 董事會與高階主管近期密集討論交接事宜,硬件工程資深副總裁 John Ternus 獲內部視為最有力的接班人選 。此次領導層轉換與公司當前業績無關,而是經過多年規劃的策略性安排,適逢 Apple 面臨 AI 競爭加劇、產品創新壓力與高層人事重組的關鍵時刻。

接班部署 進入最後階段

據多位知情人士透露 Apple 董事會近幾週顯著加快接班人選討論節奏,為 Cook 自 2011 年接任以來長達 14 年的領導生涯劃下句點做準備。《金融時報》指出公司不太可能在 2026 年 1 月底發布涵蓋關鍵假期銷售旺季的財報前宣布新任行政總裁 ,但若於明年初公布人事案,將讓新領導團隊有充足時間適應,趕在 6 月全球開發者大會 (WWDC) 與 9 月 iPhone 發布會等年度盛事前就位。 John Ternus 於 2001 年加入 Apple 產品設計團隊,2013 年晉升為硬件工程副總裁,並於 2021 年 1 月 25 日升任資深副總裁,負責領導 iPhone 、iPad 、Mac 、AirPods 等所有硬件工程團隊。《彭博社》形容他是「Apple 高階主管團隊中最年輕的成員」,且「極具魅力且深受好評」,在 Apple 從 Intel 轉向自研 Apple Silicon 晶片 的過程中扮演關鍵推手角色。

多家媒體指出若 Ternus 接任,將讓一位硬件專家重新執掌公司,這對 Apple 在新產品類別突破速度受質疑、以及應對競爭對手 AI 快速進展的時刻具有戰略意義。 Cook 先前曾表示偏好內部接班人,並強調公司設有完善的接班計畫框架。根據產業研究顯示內部接班規劃成效優於外部空降,科技業 84% 的成功行政總裁任命來自組織內部,而營運長 (COO) 是主要領導人才管道,佔所有新任行政總裁 的 21% 。這項數據支援 Apple 從內部晉升 Ternus 的策略邏輯。

高層人事大洗牌加速轉型

2025 年對 Apple 而言是高層人事變動頻繁的一年,多位 Cook 時代核心幹部相繼退居二線或離任。長期擔任財務長的 Luca Maestri 於 2025 年 1 月 1 日卸任,由財務規劃與分析副總裁 Kevan Parekh 接任,Maestri 則轉任企業服務團隊負責人,繼續監督資訊 系統、資訊保安與房地產開發等職能。在 Maestri 任內,Apple 年營收從 2014 年的 1,830 億美元 (約港幣 14,274 億元) 成長超過一倍,達到 2024 年的 3,830 億美元 (約港幣 29,874 億元) ,服務業務營收更增長超過五倍。 另一位 Cook 親信、擔任營運長近 15 年的 Jeff Williams 於 2025 年 7 月宣布退休,並於 11 月 14 日正式離開公司,結束長達 27 年的職業生涯。Jeff Williams 獲視為 Apple Watch 誕生的關鍵推手 ,並協助建立全球最受敬重的供應鏈體系之一,其離任標誌著 Apple 「重大人事換血」。資深高管 Sabih Khan 接任營運長職位,而 Williams 原先負責的部分職責則重新分配給包括 Ternus 在內的其他高階主管。《彭博社》形容這波人事變動發生在「iPhone 製造商本已動盪的時期」。

AI 競爭白熱化考驗新領導

Apple 當前面臨的最大挑戰之一是在人工智能領域的競爭態勢。自 2022 年底 ChatGPT 問世以來,矽谷焦點全面轉向 AI ,Cook 曾向投資人表示公司在此技術領域投入巨額資金。然而 Apple 的「Apple Intelligence」策略強調裝置端智慧與私隱 保護,與 Google 、Microsoft 等競爭對手的雲端優先、數據 密集型模式形成鮮明對比。 這種差異化策略既是優勢也是挑戰。Apple 前行政總裁 John Sculley 建議,Cook 的繼任者應該減少對應用程式 的關注,將重心轉向代理式 AI (agentic AI) ,以與 OpenAI 競爭。分析師指出 Apple 在 AI 領域的支出相對保守,可能導致競爭力差距擴大。同時 OpenAI 以約 64 億美元 (約港幣 499.2 億元) 收購新創公司 io,並延攬 Apple 前首席設計師 Jony Ive 開發 AI 硬件 ;Meta 的 Ray-Ban Meta 智慧眼鏡自 2021 年推出以來已售出 200 萬副,整合 Llama 大型語言模型;Google 則宣布 Gemini 模型將成為 Android 裝置預設助理,功能超越 Siri 。

雖然面臨挑戰,Apple 憑藉自研晶片與統一記憶體架構,能在 iPhone 與 Mac 上直接運行強大 AI 模型,這是多數 Android 硬件無法匹敵的「效能護城河」。軟件 工程資深副總裁 Craig Federighi 在去年 WWDC 小組討論中暗示,Apple 計畫將多種 AI 模型 (特別是針對特定任務的模型) 整合進 Apple Intelligence 框架。這種「合作夥伴式」 AI 策略類似 Apple 過去在搜尋領域的做法,在 2025 年 6 月 WWDC 上成為焦點議題。

科技業接班規劃新趨勢

Apple 的接班部署反映了更廣泛的科技業領導轉型趨勢。2024 年科技業行政總裁 離職率創歷史新高,年增 90% ,主要受 AI 轉型加速驅動。然而研究顯示 75% 的上市公司董事會在過去一年討論長期接班規劃,71% 確認緊急情況下的臨時行政總裁 人選,58% 評估內部候選人管道。雖然如此 ,近三分之一 (30%) 的董事會坦承若行政總裁明天離職並無確定接班人,10% 則不確定是否有人選。 董事會面臨的最大挑戰包括:維持強健的內部人才管道 (58%) 、有效評估內部候選人準備度 (40%) 、制定長期接班計畫 (37%) 。Apple 顯然在這些方面做足功課,Ternus 的長期培養與多位高階主管的有序交接,展現出教科書般的接班規劃執行。 策略時機也至關重要。Apple 進入 2026 年時,在服務業務、穿戴裝置與自研晶片方面保持成長動能,並持續擴大跨裝置 AI 路線圖,使得領導層明確性成為投資人在多年期產品投資前的優先考量。董事會近期的討論節奏顯示在不急於假期業績公布前宣布的前提下,已就過渡時間窗口達成共識。

新時代挑戰與機遇並存

Ternus 若接掌 Apple 行政總裁職位,將面對一系列複雜挑戰:如何在 AI 軍備競賽中保持創新優勢、是否需要更積極的併購策略、如何平衡私隱 承諾與雲端 AI 功能需求、以及如何延續 Apple 在後 Steve Jobs 與後 Cook 時代的產品創新傳統。分析師指出新任行政總裁 可能被賦予「重新點燃 Apple 追求策略性併購」的責任,雖然 Apple 擁有大量現金與有價證券,但收購估值達 3,000 億美元 (約港幣 2.34 兆元) 的 OpenAI 或 615 億美元 (約港幣 4,797 億元) 的 Anthropic 等「前沿模型」公司,在監管審查下並不現實。 同時這也是展現領導力的黃金機會。Apple 的硬件 優勢、垂直整合能力與供應鏈掌控力,為差異化 AI 策略提供堅實基礎。M4 晶片產品線的推出、新款 iPad mini 與 iPad Air 的更新,以及 Apple Watch 等產品的持續演進,都為新領導團隊提供強大產品武器庫。Ternus 在硬件工程的深厚經驗,特別是主導 Apple Silicon 轉型的成功記錄,使他成為引領 Apple 下一階段硬件 與 AI 融合創新的理想人選。

資料來源: 路透社 Business Standard Dimsum Daily Apple官方網站 Stock Analysis

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人工智能業界消息資訊及通訊科技

Waymo 無人駕駛車高速公路服務:改寫自動駕駛產業競爭格局


Waymo 無人駕駛車高速公路服務:改寫自動駕駛產業競爭格局

Waymo 於 2025 年 11 月 13 日正式在三藩市、鳳凰城和洛杉磯三大城市推出全美首創的高速公路無人駕駛計程車服務,成為美國第一家在高速公路上提供完全無人駕駛載客服務的公司,此舉有望將乘車時間縮短達 50%。這項 24 小時全天候運營的突破性服務率先開放給選擇體驗的用戶使用,標誌著自動駕駛技術從城市道路邁向高速公路的關鍵里程碑。Waymo 此次擴展,除了鞏固其在美國自駕計程車市場的領導地位,更在與 Tesla、Uber、Zoox 等競爭對手的較量中取得顯著技術優勢。

技術突破背後的十年累積

Waymo 高速公路服務的推出並非一蹴而就,而是建立在超過十年的測試基礎上。該公司首席軟件工程師 Pierre Kreitman 指出,高速公路駕駛雖看似簡單,實則面臨獨特挑戰——關鍵事件發生頻率較低,意味著系統接觸罕見場景的機會較少,因此必須透過封閉測試場地和電腦模擬進行大量訓練。過去一年間 Waymo 已為部分 Alphabet 員工提供三藩市、洛杉磯和鳳凰城附近高速公路的試乘體驗,累積數百萬英里的高速公路行駛里程。值得關注的是 Waymo 使用的軟件系統和感應器配置與城市道路相同,但經過特別改良以應對高速公路的特定情境,包括高速車流跟隨、車道變換和安全靠邊停車等功能。

服務範圍擴張與機場接送佈局

伴隨高速公路服務啟動,Waymo 同步將三藩市灣區服務範圍擴大至聖荷西,創建橫跨半島、面積達 260 平方英里的統一服務網絡。該公司現已開通聖荷西國際機場 (San Jose Mineta International Airport) 的路邊接送服務,收費標準比照一般計程車的機場通行費。更重要的是 Waymo 已取得三藩市國際機場的測試許可,目前正在洽談合作協議。機場接送服務的佈局對 Waymo 至關重要,因為這是傳統共乘平台 Uber 和 Lyft 的重要營收來源,若 Waymo 成功打入機場市場,將能直接挑戰這些競爭對手在高價值路線上的主導地位。目前 Waymo 在三藩市灣區部署 1,000 輛車、洛杉磯 700 輛、鳳凰城 500 輛、奧斯汀 200 輛、亞特蘭大 100 輛,並計劃將高速公路服務逐步擴展至奧斯汀、亞特蘭大及更多城市。

全球自駕計程車競爭態勢分析

Waymo 高速公路服務推出時機精準,正值全球自動駕駛產業進入商業化加速期。根據市場研究機構數據,全球自動駕駛汽車市場規模預計從 2025 年的 2,738 億美元(約港幣 21,356.4 億元)成長至 2034 年的 4.45 兆美元(約港幣 34.71 兆元),年複合成長率達 36.3%。更專注的 robotaxi 市場則展現更驚人的成長潛力,預計從 2025 年的 15 億美元(約港幣 117 億元)暴增至 2035 年的 4,033 億美元(約港幣 31,457.4 億元),年複合成長率高達 75%。Goldman Sachs 研究報告指出,robotaxi 在共乘市場的佔有率在 2025 至 2030 年間將呈現約 90% 的年複合成長率。在此背景下 Waymo 於 2024 年 10 月完成由母公司 Alphabet 領投的 56 億美元(約港幣 436.8 億元)融資,用於擴展其自動駕駛叫車服務,展現資本市場對該技術的持續信心。截至 2025 年 4 月 Waymo 每週提供超過 25 萬次付費乘車服務,每月總里程超過 100 萬英里。

競爭對手的追趕與差距

雖然多家企業競相佈局自動駕駛市場,但 Waymo 在高速公路完全無人駕駛服務上仍保持顯著領先優勢。Tesla 行政總裁 Elon Musk 宣稱將於 2025 年 4 月在奧斯汀工廠開始生產無方向盤和踏板的 Cybercab,但該公司目前在奧斯汀推出的自駕計程車服務在高速公路路段仍需配置坐在駕駛座的安全監督員。Cybercab 雖已在公共道路上進行測試,但仍處於工程驗證階段,距離大規模商業部署尚有距離。亞馬遜支援的 Zoox 公司於 2025 年 9 月在拉斯維加斯大道推出免費無人計程車服務,連接度假村、娛樂場所等 5 個地點,但服務範圍限於城市道路,尚未涉及高速公路。

安全協議與監管合作框架

為確保高速公路服務的安全性,Waymo 建立全面的營運協議體系。該公司車輛在高速公路上以最高限速行駛,多數情況下為每小時 65 英里 (104.6 公里),但也可能超過速限幾英里。系統經過特別訓練以平順安全地在高速公路與地面道路之間切換,並能識別和適應周圍道路的獨特環境。若需靠邊停車,車輛會先駛離高速公路,在一般道路尋找安全地點。更關鍵的是 Waymo 已擴展其營運協議,加強與加州高速公路巡邏隊等安全官員的協調機制,確保在高速公路上的 robotaxi 能與執法單位有效溝通。這種主動的監管合作模式有助於建立公眾信任,也為其他城市的擴展奠定基礎。

對傳統共乘平台的顛覆效應

Waymo 高速公路服務的推出對 Uber 和 Lyft 等傳統共乘平台構成直接威脅。過去這些平台的核心競爭優勢之一,就是能在高速公路暢行無阻地連接城市不同區域,而 Waymo 車輛過去需要繞路避開高速公路,導致行程時間較長。如今這一劣勢已被消除,加上無需支付人類駕駛薪資的成本優勢,Waymo 有望在價格競爭力上超越傳統平台。McKinsey 2023 年調查顯示,業界對自動駕駛競爭格局的預測正在轉變——2021 年時 58% 受訪者認為北美將率先部署 L4 級高速公路自駕技術,但到 2023 年受訪者對中國和北美的預期已呈現均勢,反映中國在政府支援、研發投資和數據可用性等方面的快速進展。然而 Waymo 此次率先推出完全無人駕駛的高速公路服務,再次鞏固了美國在自動駕駛商業化領域的領先地位。

商業模式成熟度與盈利前景

從商業角度觀察,Waymo 高速公路服務代表其商業模式正邁向成熟階段。Waymo 聯席行政總裁 Dmitri Dolgov 表示:「實現完全自主的高速公路運營是一項深遠的工程壯舉——概念上容易理解,但真正掌握卻極為困難。這個里程碑有力證明了我們營運和技術成熟度」。高速公路服務除了能縮短行程時間 50%,還能大幅擴展服務半徑,讓 Waymo 觸及更多郊區和城際通勤需求。這對提升單車利用率和營收至關重要。

對企業與產業的深遠影響

Waymo 高速公路服務的成功推出,對整個交通運輸和科技產業具有多重啟示。首先這證明 L4 級自動駕駛技術已達到商業可行的成熟度,不再僅是概念驗證。其次隨著自動駕駛車輛進入高速公路這一更複雜的場景,汽車保險、道路基礎設施、交通管理等相關產業都將面臨深刻變革。第三對於物流和運輸企業而言,Waymo 在高速公路上的成功為自動駕駛卡車的商業化提供了重要參考。

 

資料來源:TechCrunchReutersElectrekPrecedence Research

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全球資訊網之父警告:AI 恐終結網絡廣告商業模式


全球資訊網之父警告:AI 恐終結網絡廣告商業模式

全球資訊網發明者 Tim Berners-Lee 爵士在近期訪談中發出嚴正警告:生成式人工智能可能徹底摧毀支撐現代網絡運作長達 30 年的廣告營收模式,這項技術革命正迫使整個數碼生態系統面臨前所未有的轉型危機。

AI 直接答案時代的商業崩盤

Berners-Lee 在 2025 年 11 月接受 The Verge 節目主持人 Nilay Patel 專訪及金融時報 AI 未來峰會演講時指出,當使用者透過 ChatGPT 或 Google AI Overview 等大型語言模型獲取資訊時,他們不再需要點擊連結、瀏覽網站,這導致網站流量與廣告曝光量直接歸零。根據 Pew Research Center 最新研究報告,當 Google 提供 AI 摘要時,用戶點擊傳統搜尋結果的比例驟降 50%,更令人震驚的是僅有 1% 用戶會查看 AI 摘要中引用的來源連結。這位在 1989 年創造全球資訊網的英國電腦科學家表示:「如果大型語言模型在閱讀內容,但人類不再閱讀,我們的商業模式就會出現問題,整個廣告營收流會崩潰」。

產業數據揭示災難性衰退

實際數據驗證了 Berners-Lee 的擔憂正在成為現實。網上百科全書維基百科報告顯示,2025 年人類連接量較去年同期下降 8%,該組織將此直接歸因於使用者轉向 AI 驅動的搜尋引擎獲取答案。維基媒體基金會傳播總監 Marshall Miller 在官方網誌中指出:「這些趨勢反映了生成式 AI 和社交媒體對人們尋求資訊方式的影響,特別是搜尋引擎直接向用戶提供答案時,這些答案通常基於維基百科內容」。更廣泛的影響層面上,根據市場研究公司 Similarweb 數據,從 2022 年 4 月至 2025 年 4 月期間,網站搜尋流量整體下降 55%。華爾街日報報導顯示,包括 HuffPost 和華盛頓郵報在內的知名新聞網站,過去 3 年來自然搜尋流量減少超過一半。

注意力經濟向意圖經濟的典範轉移

Berners-Lee 提出了從「注意力經濟」(Attention Economy) 轉向「意圖經濟」(Intention Economy) 的願景,這代表網絡商業模式的根本性重構。劍bridge 大學列文休姆未來智慧中心技術歷史學家 Dr. Jonnie Penn 博士解釋:「數十年來,注意力一直是網絡的貨幣,除非受到監管,意圖經濟將把你的動機視為新貨幣,那些針對、引導和販售人類意圖的人將迎來淘金熱」。在注意力經濟模式下,平台透過演算法優先考慮參與度而非真實性,導致有害的情緒效應和扭曲的現實認知。Berners-Lee 批評社交媒體平台的成癮性質和用戶數據收割行為,認為過度個人化的廣告讓人們感覺「瘋狂」並產生被監視的感受。

Solid 協議與個人 AI 助理的數據主權革命

作為解決方案,Berners-Lee 正在推動 Solid 協議 (Solid Protocol),這是一項透過點對點網絡去中心化資訊共享的計劃,確保個人用戶保留數據所有權。他與創業家 John Bruce 於 2017 年共同創立 AI 新創公司 Inrupt,開發名為 Charlie 的聊天機械人,該系統利用個人數據提供特製回應,同時允許用戶控制哪些平台可以存取其資訊。Inrupt 行政總裁 Bruce 強調:「我們必須將數據保留給用戶,由個人決定誰可以看到他們的數據以及用於什麼目的,否則我們將陷入大型語言模型擁有我們的反烏托邦境地,這令人恐懼」。該公司在比利時佛蘭德斯地區的電子政務試驗中取得早期成功,公民現在對其擁有的數據以及政府如何與之互動擁有完全的可見性。

內容創作生態系統的存續危機

Berners-Lee 警告 AI 崛起可能對人們依賴的資訊品質產生嚴重後果,他擔憂「如果人們只使用 AI,人們會不會不再閱讀網誌?」。他關切用戶可能會直接接受大型語言模型的輸出結果,跳過透過維基百科等網站進行事實查核的步驟。網站人類訪客減少也意味著撰寫的新資訊變少,這對需要新鮮數據進行訓練的大型語言模型本身構成長期風險。Berners-Lee 提出一個可能的結果:「也許你最終會得到一個 AI 系統執行作者和讀者角色的社會」,形成 AI 自我生成內容的封閉循環。SEO 產業分析師 Dan Callis 預測 Google 可能完全移除有機連結,轉向他所稱的「零結果 SERP」,AI Overview 已經使有機點擊減少 34.5%,這趨勢可能升級為完全的「零結果」體驗。

科技巨頭的 AI 廣告收入矛盾現象

雖然 Berners-Lee 發出警告,2025 年第二季度科技巨頭的廣告收入數據卻呈現矛盾景象。Google 母公司 Alphabet 廣告收入達 710 億美元 (約港幣 5,538 億元),年增 10%,其中 YouTube 廣告收入達 100 億美元 (約港幣 780 億元),年增 13%。行政總裁 Sundar Pichai 在財報電話會議中表示:「這些結果反映了我們廣告業務的實力以及在 AI 和影片方面的策略投資」。Meta 廣告銷售年增 21% 達 470 億美元 (約港幣 3,666 億元),行政總裁 Mark Zuckerberg 將成長歸功於 AI 驅動的廣告定位和活動自動化改良。Amazon 廣告收入年增 23% 達 160 億美元 (約港幣 1,248 億元)。然而這些短期收益可能掩蓋了長期結構性危機,當 AI Overview 支援超過 20 億月活躍用戶並驅動全球搜尋查詢的 10% 以上時,傳統點擊流量正在被系統性地重新分配。

國際合作與 AI 安全治理的迫切需求

Berners-Lee 呼籲建立類似 CERN 的全球 AI 安全機構,作為世界頂尖研究人員合作建立防護措施的中立場域,確保 AI 系統隨著能力增強時其目標仍與人類利益保持一致。Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio 等電腦科學先驅已經表達深切擔憂,Berners-Lee 認為應該認真對待他們的警告。他指出:「如果 AI 管理公司的公關部門,它可能學會具有說服力到操縱公眾的程度,如果它以 CEO 身份經營公司,它可能選擇不符合人類利益的公司目標」。2025 年 4 月 CERN 成立 AI 指導委員會 (CAISC) 制定戰略和支援治理結構,促進整個組織採取連貫和協作的 AI 方法,計劃在 2025 年底提出統一的 CERN 全面 AI 戰略初步提案。

企業的關鍵影響與未來挑戰

此變革對企業的影響是雙重的:依賴廣告收入的內容創作者和出版商面臨生存威脅,必須探索訂閱制、小額支付或優質內容等替代變現模式。同時企業需要重新思考數碼可見性策略,從傳統 SEO 轉向針對 AI 平台的改良。Berners-Lee 將這個危機視為網絡的「重置按鈕」機會,許多人已經對網上廣告感到厭倦,過於侵入性的行為追蹤演算法需要被更透明和誠實的變現模式取代。然而 Berners-Lee 的願景面臨可擴展性和資金挑戰,他質疑未來網絡是否將由草根社群、優質訂閱或基於意圖的廣告經濟定義。他強調確保 AI 賦能用戶並維護其自主權的結構性檢查至關重要,而非成為企業自身利益的延伸。

資料來源: Search Engine Land Observer Pulse24 The Verge Inrupt

 

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YouTube TV 與迪士尼陷入僵局:串流時代的權力博弈正重塑媒體版圖


YouTube TV 與迪士尼陷入僵局:串流時代的權力博弈正重塑媒體版圖

迪士尼與 Google 旗下 YouTube TV 的內容分銷談判破裂,導致這家娛樂巨頭每日損失約 430 萬美元(約港幣 3,354 萬元)收入。根據摩根士丹利分析師 Ben Swinburne 的估算,在包括 ABC、ESPN 等超過 20 個頻道「黑屏」持續至第 12 天之際,迪士尼每週損失高達 3,000 萬美元(約港幣 2.34 億元),預計 14 天爭端期間總損失將達 6,000 萬美元(約港幣 4.68 億元)。這場始於 2025 年 10 月 30 日午夜的停播事件,不但暴露出傳統媒體與科技平台之間日益激化的矛盾,更預示著串流產業權力結構的深層轉變。

千萬用戶成為談判籌碼

YouTube TV 擁有超過 1,000 萬訂閱用戶,目前已超越傳統有線電視業者成為美國第三大付費電視供應商。根據市場研究機構 MoffettNathanson 的預測,YouTube TV 將在未來兩年內超越 Charter 和 Comcast,成為產業領導者。該平台的營收已從 2019 年不足 10 億美元(約港幣 78 億元)飆升至 2024 年的近 80 億美元(約港幣 624 億元),預計 2025 年將達到 96 億美元(約港幣 748.8 億元)。然而這場爭端也讓 Google 付出代價——市場調查公司 Drive Research 針對 1,100 名美國消費者的調查顯示,24% YouTube TV 用戶已取消或計劃取消訂閱。為安撫用戶 Google 已向受影響訂戶發放 20 美元(約港幣 HK$156)的補償金。

定價權之爭揭示產業斷層線

這場爭端的核心在於內容授權費用定價權爭奪。Google 指控迪士尼要求「前所未有的費用增長」,這將迫使 YouTube TV 提高訂閱價格;迪士尼則反擊稱 Google 拒絕支付「公平的市場費率」,並試圖「消除競爭」以及「低估那些促使其服務成長的內容價值」。根據 CNBC Sport 報導,ESPN 每月向每位付費電視訂戶收取超過 10 美元(約港幣 HK$78)的費用,是美國最昂貴的頻道。知情人士透露,迪士尼向 YouTube TV 提供的條款與其與 Comcast 和 Charter 等最大付費電視供應商達成的條款相似,但 YouTube TV 尋求更優惠的費率,因為它是唯一仍在增長的主要分銷商。

一位參與談判的 YouTube 高管匿名向 Deadline 表示,迪士尼在談判中表現出「不必要的侵略性和武斷」,反映出對付費電視經濟的「過時觀點」。然而 Wells Fargo 分析師 Steven Cahall 將此類爭端稱為媒體業務的「清算時刻」,認為「每家媒體公司都要承擔部分責任」。

串流戰爭進入新階段

這場停播事件發生的時機值得玩味。就在爭端爆發前兩個月,迪士尼於 8 月 21 日推出獨立串流服務 ESPN Unlimited,定價每月 30 美元(約港幣 HK$234)。根據訂閱數據公司 Antenna 統計,該服務在推出後首月即吸引約 210 萬訂戶,其中 57% 選擇完整版 ESPN Unlimited 服務。摩根士丹利預測,ESPN Unlimited 到 2026 年 9 月將吸引約 300 萬訂戶,每位用戶每月貢獻 18 至 20 美元(約港幣 HK$140.4 至 HK$156)的淨收入,2026 財年訂閱收入將達約 5 億美元(約港幣 39 億元)。

然而這也引發 YouTube TV 擔憂。該平台在聲明中指控迪士尼行動「對我們的訂戶不利,同時偏袒他們自己的直播電視服務,如 Hulu + Live TV 和 Fubo」。這凸顯出內容所有者與分銷平台之間日益尖銳的利益衝突——當迪士尼既是內容供應商又是 YouTube TV 的直接競爭對手時,談判的複雜性大幅增加。

頻繁爭端成為產業新常態

值得注意的是,YouTube TV 在 2025 年已經歷四次內容授權爭端。8 月與 Fox 爭端雖然迅速解決,但 9 月與 TelevisaUnivision 衝突至今未解,該西語廣播公司的頻道自 9 月 30 日起從 YouTube TV 下架。此前 YouTube TV 還與 NBCUniversal 就 Peacock 串流服務整合問題發生摩擦,Google 要求存取這個月費 8 美元(約港幣 HK$62.4)服務完整內容庫。維吉尼亞大學媒體研究學者指出,「YouTube TV 持續捲入內容授權爭端,反映出串流電視產業更廣泛的結構性緊張,而非單一平台的問題」。

行業分析師警告,隨著剪線潮 (cord-cutting) 加速,付費電視營運商對節目支出更加謹慎,內容授權爭端將變得更加頻繁和激烈。然而諷刺的是,根據串流媒體分析師的數據,過去 1.9 年間僅有約 20% 剪線用戶轉投 YouTube TV,遠低於媒體普遍認知的「大多數剪線者湧向 YouTube TV」的說法。

套餐模式捲土重來

在串流服務價格不斷攀升、消費者疲勞感加劇的背景下,產業正見證套餐模式復興。根據 TiVo 2025 年第二季度影片趨勢報告,消費者平均訂閱串流服務數量正在反彈,平均每月在影片和電視服務支出達 169.12 美元(約港幣 HK$1,319.14),高於 2024 年第二季度的 140.06 美元(約港幣 HK$1,092.47)。套餐特別是推動新訂閱的關鍵,透過重現傳統電視熟悉感來簡化娛樂決策。根據 Fabric 2025 年第一季度分析,主要串流平台 (Netflix、Prime Video、Disney+) 的月流失率已攀升至約 5.5%,遠高於幾年前的 2%。這促使 43% 平台現在依賴套餐優惠,其中超過半數與寬頻/電信供應商合作。

對企業的影響與未來展望

這場迪士尼與 YouTube TV 對峙,預示著串流產業正進入一個新競爭階段,傳統內容巨頭與科技平台之間的權力平衡正在重新洗牌。對內容供應商而言,如何在維護內容價值與避免過度疏離分銷夥伴之間取得平衡,將是關鍵挑戰。對串流平台來說,在追求增長同時控制內容成本,並提供消費者可負擔的訂閱價格,考驗著其商業模式可持續性。隨著更多傳統媒體公司推出自有串流服務,類似內容授權爭端可能成為常態而非例外。

資料來源:cnBetaBusiness InsiderDeadlineVarietyCNBC

 

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人工智能企業趨勢業界消息

蒙特雷翻譯名校 2027 年熄燈: DeepL、ChatGPT 即時口譯重塑翻譯市場生態

美國蒙特雷國際研究院 (MIIS) 將於 2027 年夏季結束蒙特雷校區所有住宿制研究所課程。校方稱原因是長期招生下滑與赤字擴大,但在翻譯產業內部,AI 翻譯加速滲透被視為結構性壓力來源之一。 作為中譯界名校,MIIS 由米德伯里學院 (Middlebury College) 管理。校董會於今年 8 月特別會議拍板,將在教學銜接期內保障在讀生於蒙特雷完成學位,並於 2027 年 6 月前陸續關停相關學位與部分網上項目;校方強調決策屬財務考量而非學術品質問題。

關鍵結論先讀

MIIS 已停止 2025 年秋季開始的多數兩年制學位招生,並啟動分階段安置,約 130 名全職教職員將受影響,就業市場承壓;同時行業協會與校內社群對關閉決策表達強烈反對與憂慮。 根據校內通告,米德伯里本部 2024 年春季揭示 1,410 萬美元 (約港幣 1.1 億元) 整體赤字,其中 8,700 萬美元 (約港幣 6.79 億元) 缺口由蒙特雷校區拖累,促使校方在多輪節流後仍難扭轉招生與財務結構,最終做出關閉決策。 歐洲與中國市場的 AI 翻譯解決方案迅速迭代,從端到端同傳到企業級代理與即時語音翻譯,產品與能力的跨越,使傳統譯訓與入門崗位面臨被「機器初譯+人工保證」重塑的現實壓力。

校方決策與行業震盪

校方官方頁面顯示,MIIS 作為米德伯里的一部分,將結束蒙特雷的住宿制研究所學程,並自 2025 年秋起不再接受多數兩年制學位申請,同步提供在讀生完整教學資源直至學成離校。同校的《Middlebury Campus》進一步披露,8 月 27 日董事會批准關閉,並稱此為「財務決策」,在讀學生可如期畢業,員工將依序獲得通知與過渡安排。 校內報導指出,MIIS 約有 130 名全職教職員,關閉將把他們推入地方及高教就業市場的「有限機會」環境,契約期內者將獲補償或調派,但競爭仍然激烈。面對決策,歐洲翻譯研究學會 (EST) 理事會公開譴責關閉,認為此舉將損害全球語言服務的人才供應與學術傳承,社群憂慮加深。

同時,產業資訊平台 Slator 指出,MIIS 長期作為口筆譯與本地化管理的重要人才來源,2027 年關停的連鎖效應,將波及企業與機構端的招聘節奏與培訓成本結構。美國筆譯口譯協會 (ATA) 亦整理校方教學銜接與員工安置時間表,顯示自 2025 年底起將分階段削減人力,並停止多數兩年制學位的招生與教學擴張。

技術競速與就業再分配

在 AI 翻譯的供給端,DeepL 宣布企業客戶超過 200,000 並持續擴語種,且以新一代語言模型強化文檔譯寫與平台一致性,鞏固其企業場景滲透力。CNBC 報導其採用最新 Nvidia 系統,理論上可於 18 天「掃全網」進行語料翻譯,顯示基礎設施帶動的規模與成本曲線優勢。 OpenAI 則把即時語音翻譯納入 ChatGPT「Advanced Voice Mode」的原生能力,透過多模態模型持續口譯式互動,降低跨語溝通的摩擦與等待成本,逼近實用口筆譯的服務邊界。在模型路線上,Unbabel 發表 TowerLLM,於多個英譯歐亞語對上微幅領先 GPT-4o,CTO João Graça 強調以高質雙語數據微調的優勢,暗示專用模型在專業域翻譯的性價比正在上升。

中國與香港場景亦在加速:科大訊飛於香港舉辦的亞太翻譯論壇展示端到端同傳大模型,聲稱在多場景下將翻譯準確率提升三成、延時壓到 5 秒內,並把能力下沉至翻譯機與 App 等多終端,直擊活動同傳與商務即時溝通需求。香港翻譯學會聯同多所院校討論 AI 對課程與用人的影響,企業代表直言 AI 已深度改變流程與招募標準,學術與業界需重構合作培養鏈條。

教育轉型與人才鏈條

MIIS 學術主管 Jeff Dayton-Johnson 指出,除未能快速達成四年扭虧計畫的量化指標外,聯邦資助與國際生招生環境的壓力也在決策中被考量,反映高教財務對外部結構變量的高度敏感。《Middlebury Campus》並披露本部赤字與校內反饋,顯示關閉議題在 2024 年春季之後加速發酵,最終在 2025 年夏末定案,社群雖震驚但不得不面對招生成本與學費敏感度的現實。 從雇主端看,Slator 強調 MIIS 在翻譯、會議傳譯與本地化管理的人才供應角色將出現斷層,短期內可能推升中高階譯者的項目單價與培訓週期,但入門與中低端任務將更快被「AI 初譯+後編校」重塑。

香港翻譯學會的圓桌亦指出,產業正在把人才標準從「純語言能力」轉向「語料與 Prompt 工程、質控與風險管理、領域知識」的綜合能力組合,課程設計正被迫迭代。 作為對照,企業工具鏈在穩步擴張:DeepL 以新增語種與檔案工作流打通企業應用,OpenAI 把即時語音翻譯納入對話層,專用模型如 TowerLLM 在多語對專業文本中逼近乃至超越通用大模型,這些路線共同壓縮了傳統崗位的「純人工」份額。由此可見,AI 翻譯帶來的是崗位再分配與技能再定義,而非單純的「替代」或「淘汰」敘事,關鍵在於組織如何重構流程與評估體系。

時間線與歷史對照

2024 年春,米德伯里披露整體赤字,蒙特雷校區貢獻主要缺口,引發校內外關注與抗議;至 2025 年 8 月,董事會通過關閉方案,並以教學銜接保障在讀生順利畢業。2025 年秋起,校方停止接受多數兩年制學位申請,並開展對員工的分階段安置計畫,首輪職位調整被安排在 2026 年初,過程將延續至 2027 年關閉節點。 歷史上,MIIS 長年扮演高階口筆譯人才搖籃,其關閉對全球語言服務供應鏈的象徵意義,遠大於單一校區收縮;相較之下,2025 年的產業端卻在快速疊代,從 Nvidia 堆疊的翻譯計算平台到原生即時語音互譯,供給曲線在往低成本、高速度位移。在此背景下,學界與業界關於「去學院化」與「產學深度融合」的分歧將更為尖銳,如何在保有專業倫理與質控的前提下吸納 AI 能力,將是未來三年的主戰場。

結語與展望

對企業而言,AI 翻譯將加速標準化任務的自動化,推動譯者角色轉向高價值的質控、風險管理與跨域知識整合;而供應鏈將更依賴具產品化與工作流設計能力的「譯技複合型」人才。未來 12 至 24 月的關鍵變量在於院校是否能以模組化課程銜接企業實戰、以及模型廠商是否在專業域持續拉開質價比優勢,這將直接決定崗位結構與薪酬帶的再平衡。開放問題是:當 AI 翻譯成為預設基礎設施後,誰來定義專業標準與倫理底線,並以何種方式在商業速度與學術深度之間找到新均衡。

資料來源:MiddleburySlatorCNBCFortuneHong Kong Translation Society

 

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