AI Strategy Notes
AI 策略筆記
與 AI 一起思考,一起走在改變世界的前線。探索技術突破、商業落地與決策背後的真實挑戰。
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13 篇- 2025.08.17
AI 不再只是炫技:科技巨頭大裁員背後的冷酷商業邏輯
2025 年上半年,微軟裁員 15,000 人卻投資 AI 達 US$800 億,亞馬遜 CEO 直言「AI 將讓我們需要更少員工」,Meta 執行長預告 AI 已能勝任中階工程師工作。這波裁員潮不是經濟衰退,而是科技巨頭資源大轉移的開始。當技術競賽進入白熱化,真正決勝的不再是誰的模型參數最多,而是誰能把 AI 轉化為實際商業價值。
Taiwan Bigdata Insights·33 分鐘閱讀 - 2025.07.16
從風口到撤離:Manus 為何「連夜」出走中國?
Manus 今年 3 月在北京以「全球首款全流程 AI 代理人」之姿爆紅,不到四個月卻把模型研發中心整包遷往新加坡、刪光微博與小紅書貼文,引爆業界震撼彈。表面看來是內容審查、GPU 出口管制與 CFIUS 國安審查三重夾殺;更深層引爆點則是「政策紅利/監管風險」剪刀差在地緣政治與資本市場急速擴大,逼得創業者與投資人用腳投票。本文引用最新數據與公開報導,拆解 Manus 撤離脈絡,補充 GPU 價格實證、CFIUS 統計、留守派技術路線與台灣/東協沙盒觀點,並對照 Moonshot、MiniMax 的出海策略,最後提出台灣雲端與系統整合商的三點行動建議。
Taiwan Bigdata Insights·10 分鐘閱讀 - 2025.06.26
終端 AI 決戰 DevOps:Gemini CLI vs Claude Code
自 Google 於 2025 年 6 月 25 日以 Apache 2.0 開源 Gemini CLI、24 小時 GitHub 星數突破 20,000 後,黑底終端正式升級為能一次吞下 1 M tokens 的 AI 中樞;同日亮相的 Claude Code 則靠 No‑retention 與 AWS VPC Endpoint 攻下銀行、醫院與政府專案。兩大工具在視窗大小、延遲體感、法規適配與三年 TCO 各擅勝場。本文鎖定 CEO/CTO 決策情境,以「痛點 → 產品 → 成本 → 風險 → 法規」五段式,配合 SRE、Platform Eng.、FinOps、DBRE、前端 Lead 角色地圖,補上快取命中率與極端流量測試等實務盲點,並給出四階段多雲治理路徑,協助企業用最低轉移成本、最高研發效率搶先卡位終端 AI 世代門檻。


