這篇報告探討職業棒球球團導入以 RAG（檢索增強生成）技術為核心的互動系統的可行性與潛在收益，指出在數位轉型與粉絲經濟興起下，傳統的互動方式已無法滿足粉絲對即時性、個人化及隱私的需求。透過建立專屬知識庫、模擬球員語言風格並持續更新資料，RAG 系統能實現高品質的個人化對話，提升粉絲參與感與忠誠度。雖然初期開發成本約為 2.5 至 20 萬美元，且每月需持續維護支出，但其帶來的效益如票務、商品與贊助收入預估可成長 10% 至 20%。同時，此系統也能蒐集精準數據供行銷分析使用，有助於吸引更多贊助商與拓展商業機會。結論建議球團應積極導入該系統，從試點專案開始分階段推行，並搭配數據分析與隱私保護機制，以強化品牌價值並提升市場競爭力。
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。
2024 至 2025 年，中華職棒掀起一波韓籍啦啦隊熱潮，自李多慧在 2022 年加入樂天桃猿後，各隊陸續延攬韓國女神級成員，目前全聯盟已有 12 位韓籍啦啦隊員，人氣、媒體關注與社群聲量爆棚，甚至有成員 IG 粉絲破百萬、年代言收入達 750 萬元新台幣。她們不只在球場上舞技驚豔，也積極拍攝 Vlog、參與綜藝、拍攝寫真，成為社群與媒體的超級流量來源，並帶動主場票房、會員數、週邊商品、觀光等多元經濟效益。整體而言，這群韓籍啦啦隊不僅提升了中職應援水準，更為台灣體育、娛樂與觀光產業注入新動能，堪稱「啦啦隊界的韓流偶像」。
文章探討台灣職棒（CPBL）與職籃（TPBL）產業的收入結構，並強調啦啦隊文化對其帶來的巨大影響。根據2024年的數據，這兩大聯盟的總收入約為20億新台幣，其中啦啦隊在票房、周邊商品銷售、直播與轉播流量以及社群媒體變現等方面扮演關鍵角色。票房仍為主要收入來源，占比高達60%（約12億），而啦啦隊的吸引力對高價票區影響甚鉅，推估貢獻至少6至10億。周邊商品銷售則占20%（約4億），其中啦啦隊相關商品如寫真集、T-shirt等特別熱銷。直播與轉播收入約2億，啦啦隊的參與讓觀看次數顯著提升。此外，社群媒體變現與代言約占5%（1億），顯示啦啦隊成員已逐步明星化，成為品牌合作與數位行銷的重要資產。整體而言，啦啦隊文化已經從傳統的比賽助興角色轉變為職業運動產業的重要經濟動能，未來透過國際合作、IP經營與數位行銷，市場仍有持續成長的潛力。
本文探討了粉絲經濟的新突破，介紹「寵愛粉絲的心靈分身 RAG 系統」如何透過 AI 技術，為偶像與粉絲之間建立更即時且個人化的互動橋樑，提升粉絲滿足感並創造經濟價值. RAG 系統允許粉絲透過 AI 模擬的偶像「分身」進行匿名且個人化的交流，不僅能即時回應粉絲需求，還可避免偶像長時間在線互動的負擔. 該系統透過蒐集偶像的語音資料與個性風格，打造擬真的互動體驗，並結合商品推薦功能，將粉絲參與度轉化為實際收益. 此外，系統還會定期整理粉絲留言，提供偶像參考，形成雙向溝通的正向循環. 文章強調，在競爭激烈的粉絲經濟市場，RAG 系統為球團、經紀公司與偶像提供創新且高效的互動方式，提升品牌價值並開創新商機。
「寵愛粉絲的心靈分身 RAG 系統」是一款專為台灣職棒與職籃球團設計的 AI 互動工具，旨在解決球員與啦啦隊因忙碌而無法與粉絲即時交流的問題。透過 AI 自動回覆留言、整合數據提供決策支持，以及智能推薦周邊商品，該系統不僅能提升粉絲黏著度，還可望帶動票房與商品銷售額成長 3%～5%。相比於傳統的社群平台與官網，RAG 系統提供全天候、跨語言的互動機制，使球團能精準掌握粉絲需求並優化行銷策略。雖然導入成本約 2,000 萬至 4,000 萬元，但預期能帶來高額投資報酬，進一步擴大球團的經濟版圖，是當前數位轉型的重要趨勢。
這篇報告分析了2025年台灣中小企業（SMBs）對檢索增強生成（RAG）的需求，預估需求在25,000至30,000家之間，反映出中小企業對提升客戶服務效率的強烈需求（剛性需求評為4分，滿分5分），RAG的初始費用為99,000台幣，月費2,000台幣，對於平均年收入9,600,000至16,000,000台幣的企業來說相對可負擔（成本佔收入不到1%），初始市場潛在營收達24.75億至29.7億台幣，每年持續顧問收費市場估計約6億至7.2億台幣，RAG能顯著減少客戶等待時間（70-80%），特別對零售和餐飲等依賴客戶服務的企業有顯著價值，但並非所有企業都視為必需，整體需求剛性高，但非絕對必要。
這篇報告分析了2025年台灣中小企業（SMBs）對檢索增強生成（RAG）的需求，預估需求在25,000至30,000家之間，反映出中小企業對提升客戶服務效率的強烈需求（剛性需求評為4分，滿分5分），RAG的初始費用為99,000台幣，月費2,000台幣，對於平均年收入9,600,000至16,000,000台幣的企業來說相對可負擔（成本佔收入不到1%），初始市場潛在營收達24.75億至29.7億台幣，每年持續顧問收費市場估計約6億至7.2億台幣，RAG能顯著減少客戶等待時間（70-80%），特別對零售和餐飲等依賴客戶服務的企業有顯著價值，但並非所有企業都視為必需，整體需求剛性高，但非絕對必要。
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。