諾貝爾獎經濟學家潑冷水：AI 難重現 1980 年代繁榮，高生產力時代恐已結束 |
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TechNews 編輯台|發布日期
2026 年 07 月 07 日 16:30 |
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2010 年諾貝爾經濟學獎得主、倫敦政經學院教授克里斯多福·皮薩里德斯（Christopher A. Pissarides）近日表示，人工智慧不太可能讓西方經濟重返過去高生產力成長時代，並警告外界不應對 AI 能提振整體經濟抱太高期待。 繼續閱讀..
比舊金山更慘，西雅圖商辦空置率全美最高 |
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黃 嬿|發布日期
2026 年 07 月 07 日 11:10 |
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西雅圖市中心或許正藉著世界盃的東風，傳遞出強烈的「我們回來了」的訊息，但市中心的經濟引擎仍處於停滯狀態。西雅圖市中心近 37% 的辦公空間空置，超過舊金山，是美國主要城市中心空置率最高的地區，且專家擔憂，過去西雅圖市區的商業榮景，可能永遠不再復返。 繼續閱讀..
不擔心被 AI 取代 ，村上春樹：好作品來自靈光乍現 |
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作者
黃 嬿|發布日期
2026 年 07 月 06 日 14:22 |
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許多職業未來會被 AI 取代，特別是文學界，現在許多作家普遍對 AI 文學發展的速度和規模感到不安。英國劍橋大學研究顯示，英國超過一半的已出版小說家認為 AI 最終可能會完全取代他們的工作。但最近出版新書的村上春樹有信心地表示，AI 不會取代作家，因為 AI 無法靈光乍現。 繼續閱讀..
人工幾十年只找到 20 種，AI 一出手就發現兩種室溫超導體新材料 |
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TechNews 編輯台|發布日期
2026 年 07 月 06 日 7:40 |
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Word、Excel 被 AI 取代漸成定局？AI 浪潮衝擊微軟 Office，生存地位面臨考驗 |
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TechNews 編輯台|發布日期
2026 年 07 月 03 日 11:10 |
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微軟核心生產力軟體 Word、Excel 與 PowerPoint 在生成式人工智慧（AI）崛起後面臨質疑。外媒 2 日報導，微軟股價下跌，外界開始重新評估傳統辦公文書軟體幾年內會否被 AI 取代。 繼續閱讀..
離開 Meta 自創 AI 實驗室獲 10 億美元融資，楊立昆直指 LLM 在機器人領域「毫無希望」 |
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TechNews 編輯台|發布日期
2026 年 07 月 03 日 10:10 |
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在 Meta 擔任首席 AI 科學家長達十年的深度學習領域先驅楊立昆（Yann LeCun），2025 年離職並創立「先進機器智能實驗室」（Advanced Machine Intelligence Labs，AMI Labs），目標是推動人工智慧超越 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等模型，因為他認為這些 AI 無法應付現實世界的複雜，如讓機器人做家事。 繼續閱讀..
「矽電光熱」成 AI 發展主要瓶頸！法人點名台積電、穎崴等十檔受惠股 |
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林 妤柔|發布日期
2026 年 07 月 01 日 18:27 |
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AI 基礎建設投資熱潮持續升溫，市場關注焦點已從需求是否存在轉向「供應鏈能否跟上」。根據法人出具最新報告指出，未來 AI 晶片發展最大的挑戰，不再只是算力競賽，而是來自矽（Silicon）、電（Power）、光（Photonics）與熱（Thermal）四大關鍵瓶頸，即所謂的「S.P.O.T.」。隨著 AI 晶片持續升級，如何突破先進製程、供電、光通訊及散熱等物理限制，將成為決定產業競爭力的核心。 繼續閱讀..
豐田用 AI 統一全公司規格術語，使新車生產週期縮短 |
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TechNews 編輯台|發布日期
2026 年 07 月 01 日 18:00 |
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名古屋報導，豐田汽車將統一規劃、製造與銷售部門的車輛規格表專門術語，目標是讓流程更順暢並更快推出新車。 繼續閱讀..
AI 零組件產能排擠、大廠減產加劇，晶圓代工成熟製程漲價效應延伸至 2027 年 |
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TechNews|發布日期
2026 年 06 月 30 日 16:51 |
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TrendForce 最新調查，AI 伺服器、通用型伺服器（General Purpose Server）與邊緣 AI 周邊需求持續升溫，晶圓代工產能配置明顯朝 AI 相關產品傾斜，加速改變成熟製程供需結構。8 吋製程受惠 AI 相關電源訂單增量及台積電、三星減產，產能利用率與代工價格強勢拉升。12 吋成熟製程則因台積電啟動減產，有望帶動中長期轉單效應；加上 55 奈米以上電源 IC 訂單強勁，引發台系晶圓廠減產 High Voltage（HV）製程、訂單流向中系廠供應鏈等效應，以及 AI 相關新興應用增量排擠、原物料通膨等因素，營造 12 吋成熟製程代工漲價氛圍，漲勢將延伸至 2027 年。 繼續閱讀..
不斷訂閱最新 AI 產能卻未提升，其實不是模型功能不夠好 |
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TechNews 編輯台|發布日期
2026 年 06 月 29 日 7:20 |
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人工智慧近年進軍各大企業，但《富比士》專欄作者 Ankit Agrawal 觀察顯示，真正卡住成效的，往往不是模型本身，而是組織設計與工作流程。許多大型企業只導入工具，交給員工自己試錯調整；短期看似產能提高，數月後卻常面臨投資報酬不明、工程壓力上升、審查與上線流程塞車等問題。 繼續閱讀..
