本文以「差 20 公里就沒油！3 人、1 艇與 AI 的生死計算」為題，討論一則網路流傳的案例：有人據稱用 ChatGPT 推算噴射快艇的燃油續航，從利比亞出發前往義大利，最後在離岸約 20 公里處沒油獲救，引發是否能讓大型語言模型做生死關頭計算的爭議。作者指出，LLM 雖然擅長把自然語言問題轉成可計算的格式，但它容易忽略關鍵變數（如船型、海象、風流載重、航線偏差等），在高風險任務中精度不可靠；因此，即便 AI 給的預測結果看起來接近真實，也不能盡信。文中建議，在讓 AI 協助這類計算時，應在提示中主動加入安全與情境限制、強制模型列出不確定因素與計算步驟，再以專業工具與人類專家交叉驗證，並採「安全前置 + 三道驗證」（LLM 自檢、專業工具覆核、專家審閱）流程，才能把 AI 的易用性與精準性做平衡，避免將 AI 當成萬能決策者。
在 AI 崛起的浪潮中，重要的不是害怕被取代，而是學會如何善用 AI 成為「超級使用者」。內容提出五個深刻反思：第一，未來會是「會用 AI 的人取代不會用 AI 的人」；第二，教育要改變重心，從教答案轉為教如何提問；第三，台灣因勞動力短缺反而更有機會發展 AI 應用；第四，AI 不保證真相，因此人類的判斷力更顯關鍵；第五，若不積極投入本土語言與文化的 AI 訓練，繁體中文文化恐被邊緣化。整體強調，AI 是我們能力的延伸而非威脅，未來的關鍵在於每個人都要轉型成為懂得「駕馭 AI」的訓練師，而不是被動等待變革發生。
在 2025 年的 NVIDIA GTC 大會上，黃仁勳揭示了 AI 工業革命的全面啟動，表示我們已進入能推理與行動的 Agentic AI 時代。他發表新一代 Blackwell 架構 GPU，推理效能比前代暴增 25 倍，並強調未來的「AI 工廠」將以生產知識型 Token 為主，透過新作業系統 NVIDIA Dynamo 實現智慧化運作。未來硬體路線圖中，Rubin 與 Rubin Ultra 預計在 2026、2027 年問世，效能將達 15 ExaFLOPS。NVIDIA 同時推出 NIM 架構，讓模型部署如同使用雲端函式一樣簡便，並整合 Omniverse 與數位雙胞胎進行虛實整合模擬。黃仁勳強調，AI 不只停留在雲端，而是全面進軍邊緣運算、自駕車、5G 等應用場景，為企業帶來更低成本、更高效能的智慧生產時代。
主要針對 RunPod GPU 租用成本進行詳細解析，內容依據 1 美元兌 30.5 新台幣的換算率與全天 24 小時運作為基準，分別計算出各款 GPU（包括 H100 NVL、H200 SXM、MI300X、H100 PCIe、A100 PCIe、A100 SXM、A40、L40S 及 RTX 6000 Ada 等）的每小時、每日、每週、每月、每季及每年近似費用，讓讀者能夠直觀了解不同規格與雲端方案（如 Secure Cloud 與 Community Cloud）下的成本差異，文章也特別提醒因方案選擇、使用時數、計費精度及匯率波動等因素，實際費用可能會有所變動，同時作者亦簡介了其他結合 AI 技術所提供的商業與教育服務，如照片管理平台、模組考題生成及親子伴讀激勵方案，整體提供了一份對於有意租用國外 GPU 雲端服務者極具參考價值的費用分析介紹。
主要探討了 NPU 與 GPU 兩大平台在低精度運算、模型架構硬體友好性、內存與數據流管理、專用軟體生態與工具鏈支援以及協同優化算法等面向的技術挑戰與成熟度評估，指出目前 NPU 的各項技術約介於 3 至 4 分之間，相較之下 GPU 則因其完善的軟硬體生態已達 5 分水準，預計 NPU 若要全面追平需約 3 至 5 年的技術進步；此外，報告亦針對 DeepSeek 結合 Ollama 平台在 AMD 消費級 GPU 上進行推論運算的實際表現進行比較，發現其運行穩定但效能普遍比 Nvidia 同級產品低約 10% 至 20%，整體呈現出未來隨著生態與工具優化，無論在邊緣運算還是商用應用上，都有望達到更省電、高效能的運算表現。
本文為閱讀吳恩達博士「前瞻 AI」演講的心得報告，探討 AI 代理人（AI Agents）未來的發展趨勢、產業應用、社會影響及台灣機會，重點包括 AI 代理人從單純的提示詞回應進化為具備自我反思與修正能力的「反覆迭代 AI」，並可透過多代理人協作完成更複雜的任務，顯示其在企業創新、決策支援與自動化應用上的潛力，此外，AI 代理人的發展將影響知識型就業市場，挑戰現有的企業運作模式，並引發隱私與倫理問題，而台灣憑藉半導體產業優勢，若能積極投入 AI 智慧應用與人才培育，將有機會在全球 AI 生態中佔有一席之地，演講最後也強調 AI 技術應保持開放與透明，避免被少數科技巨頭壟斷，以促進公平競爭與創新發展。
本報告探討房屋仲介新人如何利用短片行銷策略突破信任障礙，提升簽委託成功率，主要透過Sora AI生成技術製作高品質短片，建立專業形象、增加品牌曝光、區隔競爭對手並擴大房源可見度，具體策略包括針對不同受眾製作「買房痛點+解決方案」短片、提供市場趨勢與房地產知識的專業資訊型短片，以及建立個人品牌的內容，並建議透過YouTube Shorts、TikTok、Instagram Reels等平台進行發佈，確保高曝光與有效觸及目標客群，最終讓業主與買家在社群平台上「認識你、信任你、關注你」，即使是剛入行的新人也能透過短片行銷獲得業主青睞並成功簽約。
該報告深入探討了 GPU VRAM、DRAM、SSD 以及新技術如 aiDAPTIV+ 和 Ollama 在性能與應用上的差異與潛力，說明 VRAM 具備高頻寬與低延遲的優勢，適用於即時運算；DRAM 雖性能接近但受限於單向讀寫，適合中頻需求；SSD 具大容量但速度慢，適用於批量處理場景；aiDAPTIV+ 結合 SSD 提供低成本解決方案，適合大模型訓練與推理；Ollama 則利用 DRAM 作為延伸資源，但在高頻需求場景下表現有限。展望未來，新技術如 DirectStorage 和 GDDR7 的應用有望提升性能並縮小各硬體間的差距，推動 AI 訓練與推理的進一步發展。
這篇文章比較了兩種硬體平台 Jetson Orin NX 16GB 與 RTX 3080 Ti 搭配 AMD Ryzen R7 5700 的特性與應用場景。Jetson Orin NX 16GB 是一款低功耗、高效能的嵌入式計算解決方案，適合於邊緣運算、智慧門禁、長時間運行的錄音轉錄等場景，並以低成本和能效比為特點；而 RTX 3080 Ti + AMD Ryzen R7 5700 則提供高效能，適合需要快速處理大數據的專業應用，如即時字幕生成、多模態分析和大規模深度學習，特別適合固定場所的高性能需求場景。文章建議根據應用需求在性能、功耗與成本間取得平衡，實現最佳資源配置與效率提升。
本文探討比特幣與黃金作為戰略儲備資產的角色與關係，比較兩者在價值儲存、避險功能與應用場景上的差異。黃金因其稀缺性與穩定性，長期作為核心儲備資產，適用於實體經濟需求；而比特幣則因去中心化、高流動性與數位特性，被稱為「數字黃金」，適合數位經濟的快速支付與跨境交易。兩者間既存在競爭，如吸引避險資金流向的重疊，也具有互補性，能在不同場景中發揮協同作用。結合黃金的穩定與比特幣的靈活性，能提供更全面的儲備結構，但需考量比特幣的高波動性、技術依賴與政策風險等挑戰，建議採多元化策略以應對未來經濟的不確定性。