Meta 收購 Manus！祭出史上第三高價，全面接收「會賺錢的 AI」
在寫今年最後一週電子報前，我看了一下日期，不知不覺中，我們的電子報已經陪伴大家走了兩年的時光。特別是今年六月新增純文字版後，那種透過完整文字與大家「對話」的感覺變得挺深刻的，最主要的原因是，在 Instagram 沒辦法完整的陳述新聞脈絡 & 影響，就沒辦法達到我們開始寫電子報的意義：讓讀者在閱讀電子報時，能夠獲得用 AI 創造價值的想法。
最讓我們驚喜和感激的是，這半年時間讀者人數悄悄增加了 5,000 位，且大家的開信率始終維持在 60% 左右。在資訊爆炸的時代，這 60% 的信任對我們來說意義非凡，感謝點開電子報的讀者們，願意在忙碌的生活中，撥出一段時間，成為這趟科技旅程的同行者。
雖然國外還在耶誕長假，但 AI 的世界卻沒有「休假」。上上週我們才剛討論完 Manus，今天它就被 Meta 收購了。這種「週報才剛發、世界就變樣」的快節奏，正是我們電子報的意義之一：在紛亂的訊息中，為你梳理出最清晰的脈絡。
本週除了最新的科技動態，我們會穿插一些精華文章的回顧。負責 Vibe coding 的同事 Vicky 整理了過去的精華教學。如果你也想感受那種「隨心所欲、直覺開發」的魅力，千萬不要錯過文中的精華回顧。
這週廢話不多說，馬上讓我們進入本週的五件 AI 大事，搭配一段觀察筆記
讓你不只是看熱鬧，也能看懂門道。
本周焦點事件
- 收購 Manus！Meta 祭出史上第三高價，全面接收「會賺錢的 AI」
- 台灣缺工救星？微軟 Ignite 論壇：別再把 AI 當工具，它是你的「數位新同事」
- 當 AI 擁有「技能包」，Skillsmap 如何成為你的最強外掛？
- 晶片巨頭的防禦戰：Nvidia 斥資 200 億美元獲得 Groq 技術授權
- 開源界的新王者：中國 AI 新創 Z.ai 發佈 GLM-4.7，Coding 能力直逼頂級模型
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收購 Manus！Meta 祭出史上第三高價，全面接收「會賺錢的 AI」
Meta 於今早（12/30）投下震撼彈：宣布以 20 億美元（約台幣 640 億） 全資收購新加坡 AI 新創公司 Manus AI。這筆交易不僅金額驚人，更在政治敏感時期完成了「去中化」的切割，確保 Manus 未來將完全切斷中國投資背景，專心併入 Meta 的 AI 藍圖。
Manus 從 Demo 到年收一億美元，只有八個月。如果你有追蹤這半年的 AI 趨勢，一定對 Manus 不陌生。這家公司今年四月時憑藉著一支「世界上第一個通用 AI Agent」的 Demo 影片瞬間爆紅，隨後更推出 Wide Research、Connectors 等工具以及先前介紹的 Manus 1.6 MAX 模式，直接挑戰現今主流模型的地位。
不同於許多還在燒錢找商業模式的 AI 公司，Manus 是少數「會賺錢的 AI」。儘管訂閱費用高達 199 美元（Pro），但他們憑藉著強大的 Agent 執行力（幫你篩選履歷、做市調、寫代碼），在短短幾個月內就累積了數百萬用戶，並跑出了 1 億美元的ARR。這份現金流能力，正是讓 Meta 願意給出 20 億美元估值的關鍵。
對標 Oculus：Meta 歷史上的第三大收購
20 億美元是什麼概念？翻開 Meta 的收購歷史，這筆金額具指標意義：
- WhatsApp (190 億美元)
- Oculus VR (20 億美元)
- Manus AI (20 億美元)
- Instagram (10 億美元)
當年收購 Oculus 的 20 億美元是買下了一整個硬體研發團隊、專利與重資產設備；而今天的 Manus 只有 8 個月大，員工數極少，這 20 億美元幾乎全是買「演化速度」與「ARR 成長曲線」。老實說，考慮到通膨與現在 AI 賽道的瘋狂估值，Meta 這次收購 Manus 更像是在「撿便宜」。比起砸幾百億去買算力卡，這 20 億美元換來的不只是 ROI，更重要的是將 Manus 擅長的 Agent 整合能力快速導入 Meta 旗下的 Facebook、Instagram 和 WhatsApp。
觀察筆記
老實說，如果我們撇開表面的數字，從商業戰略的邏輯來看，這可能是祖克柏近年來最精明的一手。今年 Meta 砸了 600 億美金買算力蓋機房，投資人臉都綠了，因為大家都看不出這些算力怎麼變現。但 Manus 證明了一件事：用戶不願意為「聊天」付錢，但願意為「結果」支付 199 美元。這筆收購，其實是祖克柏把昂貴的 Llama 算力，塞進了一個「高客單價、高毛利」的容器裡，讓算力變成真正的現金流。
而且，Meta 內部的 AI 雖然強，但那種「主動幫你把事搞定」的產品 DNA，是內部長不出來的。就像當年買 Instagram 買的是「移動端的入場券」，這次買 Manus 買的是「主動執行（Proactive Agency）」的領先紅利。在 2025 年這種 AI 瞬息萬變的節奏下，領先 8 個月，就足以在市場建立難以跨越的護城河。
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台灣缺工救星？微軟 Ignite 論壇：別再把 AI 當工具，它是你的「數位新同事」
由微軟主辦，AI 郵報協辦的「領航企業論壇」於 12/23 順利落幕，正式將 Ignite 2025 的核心戰略落地。在台灣面臨連續 23 個月人口負成長、勞動力嚴重短缺的背景下，台灣微軟大型企業商務事務群總經理 Stephen Lee 明確定義：AI 的戰略角色是填補缺口，成為企業內的「數位勞動力」。
技術架構：三大 IQ 支柱讓 AI 具備「大腦、脈絡與手腳」
微軟這次推出的 三大 IQ 框架，是讓 AI 從單純的聊天機器人，進化為「企業級應用」的關鍵架構：
- Work IQ (工作智慧)：讓 AI 具備「職位意識」
這解決了 Copilot 過去「不夠懂你」的問題。透過結合 M365 的數據，AI 知道你是誰、你的職位以及正在處理的專案。論壇演示中，Excel 的 Copilot Agent 不再只是改表格，它能像專業助理一樣主動驗證公式、拆解年度業績目標。 - Foundry IQ (開發智慧)：終結「影子 AI」的安全防線
許多員工因公務私下使用外部 AI，導致資安漏洞（Shadow AI）。Foundry 則是建立一個內部的「企業模型超市」，提供超過 11,000 個安全模型，讓員工在合規的環境下開發屬於自己的 Agent。 - Fabric IQ (數據智慧)：像「綁粽子」一樣串聯數據
AI 若沒有數據意義，就只會產生幻覺。現場用**「粽子頭」**來形容語意模型（Semantic Model）——只要拉起一個定義清楚的「頭」，就能串連庫存、天氣、人流等散落數據，讓 AI 能像人類專家一樣進行邏輯推論。
觀察筆記
在我看來，這次論壇提到的 Fabric IQ 是真正的戰略武器。微軟的架構師 Tina 在活動中用「粽子頭」來形容 Fabric IQ 的語意模型很有趣。想像一下，你公司的數據就像散落在地上的幾百顆粽子，過去你要用這些數據，得一顆一顆撿，效率極低。微軟現在給你一個定義清楚的「線頭」語意層，只要你把「VIP 客戶」或「庫存警戒」這些邏輯定義好，你一拉起線頭，相關的粽子就跟著上來。
再進一步看，很有趣的是，過去我們常看這種內部工具是「錦上添花」，我們會看效率、效能提升的數據，但微軟已經將 Copilot 的產品定位轉成「填補勞動力消失的必需品」。當你招不到人、當資深員工退休，你需要的不是提升效率，而是要有人能在那裡運作。微軟正在做的，是把 AI 從工具轉型為「數位勞動力」，這不再是為了省那一點點時間，而是為了讓企業在沒人的情況下還能活下去。
老實說，這場論壇告訴我們：微軟不打算跟你爭論哪個模型最強，它要的是成為 AI 時代的基礎水電。當你開始依賴它的「數位勞動力」來填補缺口時，這場生存戰的門票，你就非買不可了。
當 AI 擁有「技能包」，Skillsmap 如何成為你的最強外掛？
看完前面兩則關於 Meta 和微軟的大事，你可能會發現一個共通點：現在的 AI 不再只是陪你聊天，而是要「具備技能」去執行任務。 但問題來了，如果我們想讓 AI 幫忙處理特定的專業工作（比如：分析區塊鏈數據、或是把雜亂的 JSON 轉成 CSV），難道每個人都要從頭寫代碼教它嗎？本週我們負責 Vibe coding 的同事 Vicky 帶回了一個非常重要的工具：Skillsmap。這是一個專門為 Claude Skills 設計的「AI 技能圖書館」，目前已經收錄了超過一萬種 AI 技能。
【Vicky 的實戰觀察：為什麼 Skillsmap 是開發者與創作者的必修課？】
Vicky 在這篇深度評測中，幫我們拆解了這個平台的幾個核心價值：
- 從「大海撈針」到「AI 搜索」： 過去這些 AI 技能散落在 GitHub 各處，一般人根本找不到。Skillsmap 透過 RAG 技術，讓你用自然語言就能搜尋。比如你直接喊：「我需要一個能從網頁提取圖片連結的工具」，它就能精準匹配。
- 一鍵安裝的「即插即用」體驗： 這對非技術背景的人來說是福音。透過與 Claude Code 的集成，你只需要複製一條命令執行，就能讓你的 AI 助手瞬間「學會」一項新專業，完全打破了安裝配置的門檻。
- 四大應用場景的效率翻倍： 無論是開發者想跳過「重複造輪子」的過程、內容創作者需要 AI 擔任創意副駕進行資料抓取，還是數據分析師要自動化清洗雜亂格式，Skillsmap 提供的「微型自動化」工具，都讓 AI 真正從助理進化成了能幹活的代理人。
晶片巨頭的防禦戰：Nvidia 斥資 200 億美元獲得 Groq 技術授權
輝達（Nvidia）近日達成了一項堪稱史詩級的交易：斥資 200 億美元（約台幣 6,400 億） 獲得 AI 晶片新創公司 Groq 的技術授權。這不僅僅是 Nvidia 史上最大筆的交易，還招攬了 Groq 的創辦人兼執行長 Jonathan Ross（當年 Google TPU 的催生者）與總裁 Sunny Madra 加入 NVIDIA，協助整合並規模化這項被稱為「LPU」的革命性技術。而 Groq 則會維持獨立運作，由原財務長 Simon Edwards 領軍。
為什麼 Groq 值得 200 億？Groq 的核心武器是 LPU (Language Processing Unit)，這是一套專門為「運行」AI 模型（而非訓練）所設計的架構，這項技術之所以讓 Nvidia 願意掏出天價，關鍵在於它徹底解決了當前 AI 運作最痛苦的「延遲」與「能耗」問題。不同於傳統 GPU 的泛用設計，Groq 的 LPU 是專門為模型運行（推論）而生的架構，它能讓 AI 的回應速度提升到傳統晶片的 10 倍，且能源消耗僅佔極小部分。這也解釋了為什麼三個月前 Groq 才剛以 69 億美元估值完成融資，如今 Nvidia 卻不惜支付高達三倍的代價也要買票進場。
開源界的新王者：中國 AI 新創 Z.ai 發佈 GLM-4.7，Coding 能力直逼頂級模型
獲得阿里巴巴投資的中國 AI 獨角獸 Z.ai（智譜 AI） 在正式於香港掛牌上市的前夕，發佈了專為開發者設計的新模型 GLM-4.7。這款模型在軟體工程基準測試 SWE-bench 上拿下了 73.8% 的驚人成績，成為第一個在該領域突破 70% 大關的中國 AI 實驗室。
根據首批使用者的真實反饋，GLM-4.7 在前端開發的表現上有顯著提升，生成的頁面結構更乾淨、組件層級更清晰，美觀度遠超前代。然而在實戰體感上，GLM-4.7 雖然在簡單任務的指令上非常精確且反應迅速，但在處理高難度重構或多步推理任務時，一旦出錯，其自我修復能力仍與舊版 4.6 一樣，有時甚至需要開發者花費額外的調試時間，所以更多時候使用者會選擇使用 Claude 3.5 Sonnet，在處理複雜計畫與自動修復時有很高的成功率。
有趣的是，市場上出現了另一股聲音。部分開發者認為 MiniMax 2.1 在前端開發的複雜任務中展現了比 GLM-4.7 更強的穩定性與推理細節。雖然 GLM-4.7 已將模型權重完全開源，且主打低廉的訂閱門檻（每月 20 元即可享用），但對於追求極致穩定性的企業級開發者來說，GLM-4.7 目前更像是一個「加速成長的外腦」，而非能完全放手讓它獨立執行的全能代理人。
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我們下周見
—AI郵報 編輯團隊
