生成式 AI 正在爆發成長，但背後最關鍵的燃料──高品質資料──卻正面臨全球枯竭。研究指出，現有語料可能在 2026 年前耗盡，讓模型面臨「吃不飽、吃不對」的雙重危機。 更嚴重的是，當前主流 AI 訓練大多仰賴英語世界的資料，讓模型在處理非西方語境時失準，也讓全球多數地區陷入「資料殖民」——只能使用別人定義的語言與知識。 在這場資料競賽中，日本新創 APTO 推出社群標註平台 harBest，讓資料不再專屬於少數科技巨頭，而能由全民參與、在地生產、專業分工。對台灣而言，這樣的平台不是「可以有」，而是「應該有」。
當時尚產業追求更快、更綠的供應鏈，一塊「看得見又摸不著」的數位布料，正在改變一切。 台灣新創 NunoX 打造布料的數位孿生技術，從高解析掃描、AI 模擬到雲端協作平台，讓設計師不再等布、工廠不再亂寄，品牌決策也能一鍵完成。 這不只是數位工具，而是一場從代工現場出發的供應鏈轉型革命。
NVIDIA Inception startup
🧬｜為什麼我們需要新的新藥開發方式？ 每一顆你吞下的藥丸，背後可能是 10 年以上的研發歷程，還有高達上 10 億美元 的投入。而更令人驚訝的是，在這場馬拉松裡，超過八成的候選藥物，會在臨床階段前就失敗。 藥物開發為什麼這麼難？ 因為從一開始，我們就得在數以「十億計」的分子中，找出那幾顆可能有效的「潛力股」。這就像在熱帶雨林裡尋寶，比如你可能聽過的百憂解（Prozac），從最早的分子篩選到真正上市花了 15 年；而針對乳癌的標靶藥物赫賽汀（Herceptin）也花了 超過 12 年才完成驗證。即使是疫情下快速推出的新冠藥 Paxlovid，也建立在過去 超過 20 年的病毒研究基礎上。這正是為什麼新藥研發成本這麼高、風險這麼大的原因之一。 但如果有一種方法，能讓我們先讓 AI 把「垃圾」篩掉，專注研究最有希望的那一批分子呢？這正是來自新加坡的新創公司 Nanyang Biologics
AI工具
EdgeAI
2025 年 5 月，高通執行長 Cristiano Amon 在台北 Computex 的開場演講中指出： 「不是雲端 AI，也不是裝置端 AI，而是兩者並行。」 這句話背後，代表的是整個產業正在發生的結構性轉變——AI 不再只存在於資料中心，而是開始走向裝置端。而這個變化的關鍵技術，就是「邊緣運算（Edge Computing）」。邊緣運算不是某種設備，而是一種位置的概念——它發生在資料產生的地方與雲端之間。
AI趨勢
* Reddit 正式開戰！怒告 Anthropic「偷抓 20 億筆貼文」訓練 AI！ * Gemini 2.5 Pro 強勢更新！Google 再次出手拉開領先差距？ * Claude Gov 出現了！AI 正式「參戰」國安任務？ * Perplexity 爆發！下個十億用戶的入口，正在成形？ * OpenAI 工程師助理升級版登場！AI 不只會寫 code，還會跑整包專案？ Reddit 正式開戰！怒告 Anthropic「偷抓 20 億筆貼文」訓練 AI！ 去年 Reddit 宣布要「賣資料給 AI 公司」時，還有人不以為意，
SmartCity
過去，城市治理多半依賴人力調度與單點回報。但在面對氣候變遷、都市擁擠與基礎設施老化等挑戰時，傳統手段早已跟不上城市的複雜程度。尤其在災害發生的前幾分鐘，若無法即時掌握情勢、精準判斷並跨部門協作，城市就只能被動承受後果。
ESG
過去十年，全球每年產生的廢棄物已超過20億公噸，預計到 2050 年將增至 38 億噸，增幅約為 70%。而其中只有約 13.5% 被有效回收或再利用。無論是發展中國家缺乏基礎設施，還是已開發國家面臨分類成本過高、利潤過低的現實，「回收」這件事，在絕大多數情況下，仍是一場看不到成果的苦工。
人工智慧
你可能聽過許多 AI 新創公司在做語言模型、影像辨識、聊天機器人， 但很少有一家公司，是讓 AI 學會怎麼搬東西、排產線、甚至自己「組裝物流系統」。 MetAI 做的事不太一樣。它是靠一座「能讓 AI 練功的虛擬工廠」，打開了全新的應用場景。
News
你聽過「掃眼球換加密幣」嗎？由 OpenAI 執行長 Sam Altman 與 Alex Blania 共同創立的 Worldcoin (現名為 World)，結合虹膜掃描驗證（Orb）與加密貨幣發放，將在台灣正式登場。隨著台灣成為亞洲重要新站點，World 將如何影響本地 Web3、生物識別與金融科技發展，也成為產業與公眾關注焦點。 然而，World 在全球推行的同時，也引發了隱私安全、社會公平與國際法規等多方爭議。有人期待它能推動新一代數位經濟，有人則擔憂資料安全與排他性問題。 本篇文章將帶你快速梳理： * World 的核心機制，它為什麼需要你的眼球？ * 瞳孔識別的隱私疑慮，你的身體，是誰的數據？ * 優點與創新，它能解決什麼問題？ * 主要爭議與風險：世界各國為何做出不同選擇？ 無論你是 Web3 愛好者、數位隱私擁護者，還是只是單純對「掃眼球換錢」感到好奇，
AI工具
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專欄議題
人工智慧（AI）和數據的快速發展正改變商業和就業市場。企業越來越依賴數據來提升效率和競爭力，而一些創新公司也在利用 AI 技術解決社會問題，AI 與數據相輔相成。印度的新創公司 Karya 就是其中的先鋒，本文將介紹印度 AI 新創 Karya，如何利用數據零工改善社會經濟；以及全球視角下，AI 與數據為基底的潛力。