OpenAI 推出 AI 瀏覽器 Atlas，瀏覽器大戰正式開打？

這幾年我們談 AI 談得多，但也常收到一個比較少被討論的問題：
台灣的企業，在這波 AI 轉型潮裡，應該怎麼做？

過去我們寫的很多數位轉型案例，大多來自美國或歐洲，像是某個跨國零售用 AI 做庫存優化、某家製造商用生成式模型自動化採購，但坦白說，這些案例套到台灣，常常水土不服。因為台灣企業面對的現實，往往不是技術先行，而是外部壓力先行。

尤其從今年四月開始，不管你是做半導體、零組件、設備製造，大家都被迫面對地緣政治，而這波震盪不只影響製造業，連我們這些普通人，也開始感覺到空氣變了：美元走弱、美債信心動搖，黃金、比特幣創高點，資金開始往新興市場與避險資產流動。這些看似遙遠的變化，可能正一點一滴地，改變我們的工作、投資，甚至生活方式。

AI郵報 × PwC《焦點直播》｜關稅新局：台灣企業面臨的挑戰與全球擴張機會 · Zoom · Luma

活動時間（Date & Time） 📅 2025 年 10 月 28 日（週二） 🕙 上午 10:30 – 11:30 📍 線上會談（報名後寄送直播連結） 活動介紹（Description） AI郵報與 PwC 首度攜手推出《AI焦點直播》系列，聚焦 AI 驅動下的企業策略、財務治理與全球佈局挑戰。 本集邀請…

AI郵報

所以我們這次決定不只是寫，而是邀請 PwC Taiwan 開一場直播，聊聊：「當 AI 遇上地緣政治，製造業與供應鏈能怎麼重新佈局？」

這是我們第一次把 AI、關稅與產業布局放在同一張圖上談。從全球擴廠、ERP 整併、到智慧稅務與預測模型，我們邀請 PwC Consulting 的兩位顧問，用他們過去在台灣製造業的實戰經驗，回答你一直想問但找不到人問的問題。

宣傳完了XD，那就進入我們本周精選的 AI 新聞，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

1. OpenAI 推出 AI 瀏覽器 Atlas，瀏覽器大戰正式開打？
2. 「文化科技的重點，在於創作者如何表達他們真正想說的話」——TTXC 給我的三個關鍵提醒
3. Netflix 宣布 All in AI，從廣告到製作全面導入生成式工具
4. Meta 大刀砍 FAIR 600 名員工？AI 研究派與工程派正式分家？
5. Claude Code 上線網頁版，Agent 寫程式變得像用 Notion 一樣簡單

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OpenAI 推出 AI 瀏覽器 Atlas，瀏覽器大戰正式開打？

OpenAI 本週正式釋出 AI 瀏覽器 Atlas，整合 ChatGPT 為核心，主打三大功能：側邊欄助理、網頁記憶（memory）與 Agent 模式。其中 Agent 模式允許 AI 代替用戶在網頁上點擊、搜尋、提交資料，強調「看得懂、點得動、記得住」，是目前最接近「可操作」的 AI 瀏覽器之一。

我覺得這些功能中最特別的是網頁記憶，它允許 ChatGPT 記住你過去造訪過的網站、搜尋過的關鍵字，甚至是你在特定網站上做過的操作內容，以便在未來回覆你的時候，有歷程可以參照，簡單的說，這讓 ChatGPT 可以更認識你問題背後的脈絡，回覆時就能更符合你的需求。

功能面來說，Atlas 並沒有帶來什麼結構性的突破。你能用它看網頁、摘要內容、叫出側欄助理、請它幫忙點幾個按鈕──這些其實在 Perplexity Comet 等 AI 瀏覽器上就能做到。

所以與其說 Atlas 是個「全新產品」，更像是為 ChatGPT 用戶設計的一個日常場景遷移方案。你不用換平台、不用改習慣，原本在 ChatGPT 聊天視窗做的事，現在可以直接在你查資料、看網站的時候順手做完。某種程度上，也讓你的 Plus 或 Pro 訂閱月費變得更有價值了 XD

觀察筆記

這次 ChatGPT 推出 Atlas，讓我再次想起一個老問題：為什麼這些 AI 工具，總是先支援 macOS？

後來我查了一下 Reddit，也讓 ChatGPT 扮演一間剛起步的 AI 新創公司，問它如果要推出新產品，會先選 Mac 還是 Windows。它的答案讓我發現，這其實是一個滿務實的選擇：
首先是人──OpenAI 的工程師和設計師幾乎清一色用 Mac，從開發環境到內部測試流程都以 macOS 為基礎，自然優先支援；
再來是平台特性──Windows 雖然市佔高，但設備太多樣，要處理的驅動、相容性問題太多，對於還在快速疊代的新功能來說，根本不利於收 feedback 跟追蹤行為數據。

所以與其說這是偏心，不如說 macOS 是個更穩定的實驗場。只是對 Windows 用戶來說，每次看到新功能釋出都要默默補一句：「好啦我們下個月見 XD」

「文化科技的重點，在於創作者如何表達他們真正想說的話」——TTXC 給我的三個關鍵提醒

今年參加 TTXC，我第一個直覺是：「這像是一場升級版的松菸展覽」。過去在松菸，常常是一個主題、一個倉庫、一場展覽，偶爾會有大型企劃分散在不同場館；但 TTXC 整場的體驗很像是「駁二尋寶、城市探險」的感覺 —— 你得在港邊倉庫間穿梭，有的是飛行劇場式展場，有的是沉浸式 XR 體驗，也有以產業交流為導向的內容策展與座談。這讓我不只是「看展」，而是開始思考：這些展演背後的團隊，是如何確定訊息、設計媒介、走到今天的商業落地（其中負責魔戒的特效製作公司 Wētā Workshop，團隊有 2500 個人；專注於 AR 互動式體驗遊戲的 Moment Factory 產業橫跨三大洲，有 500 多名員工）。

對我來說，這場體驗最有趣的不是這些公司使用了多炫的技術，而是這些作品背後的創作是如何組織、商業化，還有他們怎麼面對 AI 的浪潮？在聽完他們的座談後，給了我很多啟發，於是特別在電子報中與大家分享：

一、TECH 的迷思

來自 Marshmallow Laser Feast（MLF） 的藝術總監 Ersin Han Ersin。他談到一個我們常誤會的觀念：

“We often misunderstand the term technology. What matters is not the tool, but the message.”
我們經常誤解「科技」這個詞。
真正重要的不是工具本身，而是它所傳遞的訊息。

Ersin 舉例說，縫紉、衣服、建築，甚至一盞燈的安排，其實都可以被視為一種「技術」。可能是因為我們身處在台灣，太習慣把「科技」等於晶片、等於製造、等於現在紅遍全球的 AI，但他提醒我們：以創作來說，重要的不是媒介，而是你想說什麼，然後什麼媒介最能完美的表達它。

我覺得回過頭來，可以從 AI 這件事談起。現在我們對 AI 的態度應該是保持開放，願意學習、願意實驗。如果這個工具能讓你的作品更有效率、更有層次、更能說服人，那當然該去用；但同時也要記得，不要為了用而用。

因為技術從來不是目的，它只是幫助你把訊息講清楚的媒介。真正該被討論的，還是你想傳達什麼？而 AI，只是其中一種可能。

二、把觀眾帶回現實世界：Moment Factory 的啟發

另一位讓我印象深刻的講者是 Moment Factory 的 Founder Jérôme。這家公司成立至今 24 年，團隊超過 500 人，從 Madonna 在 SuperBowl 的演唱會到全球各地的沉浸式體驗，都能看到他們的作品。Jérôme 說：「我們不是要讓人逃進虛擬世界，而是把觀眾帶回現實。」

他舉例他們的遊戲《GRiD》，這是一款以經典乒乓遊戲為靈感的體感互動裝置，觀眾的身體就是控制器，不需要手把、不需要螢幕。這讓我想到，現在許多百貨或公共空間中看到的沉浸式遊戲，其實都源自這樣的理念——讓科技成為空間的延伸。

但更讓我驚訝的是他們在幕後的做法。Jérôme 分享，Moment Factory 團隊也在導入 AI：他們用 AI 來簡化政府專案中上百頁的文件內容，並在前期準備階段使用 AI 進行資料統整與初步設計模擬，大幅縮短溝通與開發時間。對他來說，AI 不是替代創意，而是幫助團隊「更快進入創作的核心」。

他提到幾個我很喜歡的關鍵詞：try new things, share your findings, be opportunistic.、選擇軟硬體永遠像是一場賭局（a gamble），但他們願意不斷嘗試、把技術帶回真實世界，並從回饋中找到下一次創作的靈感。

三、AI 是文化組織內部結構的一面鏡子

另一個讓我印象深刻的分享，來自 Wētā FX 的謝安。他提到一個現實的觀察——好萊塢動畫製作的預算其實並沒有因為 AI 而降低。即使導入了新技術，電影產業的成本依然高昂，《魔戒》這樣的製作雖然號稱有上億美金的預算，但實際利潤遠不如想像。這說明了一件事：AI 並不會自動帶來效率或省錢，它只是放大原本組織的結構與問題。

謝安提到，他嘗試在團隊中導入 AI 工作流程時，遭遇了設計總監與設計師的反彈——有人擔心創意被取代，有人質疑這樣會破壞既有流程。結果，AI 不是先改變產能，而是迫使團隊重新面對內部的協作與溝通方式。

也許「AI 時代的挑戰，不只是學會使用它而已，而要讓組織能容納它。」

Netflix 宣布 All in AI，從廣告到製作全面導入生成式工具

Netflix 執行長 Ted Sarandos 在本週財報會議上直接攤牌，說他們接下來會在「幾乎所有業務流程」導入 AI。從我們熟悉的推薦系統、廣告變現，到實際的內容製作流程，全部都要讓 AI 進場協作。

【科技解密】Netflix 正在打造「最懂你的 AI」— 比你更懂你的片單

不想再滑片單？Netflix 升級推薦系統，靈感來自 ChatGPT，打造全新 AI 智慧大腦。它不只記得你看過什麼，更能預測你接下來會愛什麼，連新片都能精準推薦！

AI郵報Cathy

其實 Netflix 早已在多部製作中嘗試導入生成式技術，包括：

• 在亞當山德勒出演的高爾夫球也瘋狂 2 中 (這部我覺得還好 XD)，透過 AI 進行演員「年齡逆轉」（age-reversal）處理
• 還有我們之前有介紹過的 El Eternaut ，利用 GenAI 生成「建築倒塌」的視覺場景
• 在預算管理、剪接與配音流程中，試驗效率提升工具

但我覺得真正有意思的是 CEO Ted Sarandos 補了一句話：「AI 可以給你更好的工具，但它不會讓一個不會說故事的人，突然變成大師。」這句話其實就點出 Netflix 的核心態度：AI 是加速器，不是接班人。創意還是留給人，但流程該自動化的就別客氣。

而這樣的態度，也讓 Netflix 和好萊塢傳統製作公司站在了不同的位置。畢竟它從一開始就是做平台的，不只是拍內容，而是用產品邏輯在經營。這場 AI 進攻娛樂業的戰局裡，Netflix 很可能會是第一批真正落地的玩家。

觀察筆記

正如 Matthew Ball 說的：「Netflix 本質上不是一間影視製作公司，而是一套內容產品系統。」它的強項不是拍片，而是把內容當成平台營運的一環，從壓縮演算法、A/B 測試、用戶資料、標題優化到行銷預測，每一段流程都能用數據微調。

所以當它說「AI 是幫助創作者的工具」時，真正想強化的其實是自己的平台力──靠結構化的流程把創意變成可量化的產品，這其實也是 Netflix 長期在做的事情。所以 AI 在娛樂產業裡最務實的角色，不是自動生出好的影片故事，而是讓會講故事的人，把故事講得更好；讓會做影片的人，把影片做得更快、更準、更省。

Meta 大刀砍 FAIR 600 名員工？AI 研究派與工程派正式分家

Meta 又出招了。這週公司內部信件曝光，AI 團隊一口氣裁掉 600 名員工，主要集中在原本由 Yann LeCun 創建、以開放研究為主的 FAIR（Facebook AI Research）部門。被砍的還包含產品與 infra 團隊，但明顯繞過了由 Chief AI Officer Alexander Wang（沒錯，就是前 Scale AI 的創辦人）親自主導的 superintelligence 團隊 TBD Lab。

這次裁員表面上說是「讓團隊變小、流程變快」，實際上像是一次組織手術：把學術導向的 FAIR 拆掉，把速度導向的 TBD 做大。Wang 近期還積極從 OpenAI、Anthropic 等競爭對手挖人，顯然是要重建一套「封閉研發 + 快速部署」的 AI 軍隊。

而這波整併，其實早有跡象。Meta 在近期調整 AI 研究流程，要求 FAIR 團隊在發表研究論文前，必須經過內部審查流程，確認不會洩漏商業敏感資訊或戰略佈局。表面上是資訊安全控管，但對於以「開放科學」為信仰的研究員來說，這無異於設了一道「企業過濾閘」。

圖靈獎得主 Yann LeCun 創建 FAIR 時，就是要讓 Facebook 成為能與 Google DeepMind、OpenAI 抗衡的開放學術平台。FAIR 研究員多年來都是以頂會論文、開源貢獻、模型開放為核心價值，現在卻要多加一層「能不能發表、要不要延後」的內審流程，是 Meta 從早期研究為主，到近期商業為主的路線分歧。

另一個引發爭議的場面是 LeCun 最近在 MIT 的公開演講中提到的那句話：

「現在很多機器人公司…但這個產業的秘密是，他們其實沒有人知道怎麼讓這些人形機器人變得真正有用。」

這段話明顯針對近期爆紅的一大票人形機器人新創，包括 Figure AI、1X Technologies、Sanctuary AI、Tesla Optimus 等等——這些公司都在過去 12 個月拿到上億美元等級的融資，並主打結合 LLM + Robotics，要打造下一代具「通用智慧」的人形助理。

針對這番話，Figure AI 的 CEO Brett Adcock 在 X 上寫道：『Somebody tell Yann to come down from his perch and get his hands dirty』」，也有不少投資人與 AI 工程師私下在 X（Twitter）上暗酸 LeCun「落後主流」、「對新技術焦慮」。

但其實我認為，這些人批評 LeCun，不完全是因為他講錯了什麼，更多時候是一種防守性的反擊 —— 畢竟他說的沒錯，要讓人形機器人真正「通用」、不只是演 demo，靠的不只是外殼或資金，而是更深層的 AI 能力：感知融合、空間建模、長期記憶與決策連續性，這些我們現在都還沒真正解決。

Claude Code 上線網頁版，Agent 寫程式變得像用 Notion 一樣簡單

Anthropic 這週宣布，旗下的 Claude Code 現在正式登上瀏覽器版本（目前為研究預覽），不再只侷限於終端機或 API 工具鏈中。用戶可以直接透過網頁版介面操作、查看任務進度，並在雲端同時執行多個 coding 任務。

這一路演進其實反映了兩件更底層的變化：

1. 開發者工作場景變了。 很多工程師或團隊不再侷限於桌機開發環境，而是「隨手就能丟任務給 AI」— 在會議、通勤、跨國 timezone 協作中，瀏覽器變成了新的工作入口。Claude Code 上線瀏覽器就是為了「開發流程無縫接軌」的需求。
2. 成本壓力驅動多工具協作。 AI 程式協助工具雖強，但 Token 消耗、執行階段、上下文視窗（context window）都是成本變數。Ant­hropic 自己公開指出：Claude Code 每日每位開發者平均成本約 6 美元，而重度用戶可能月花 100‑200 美元。

在社群中，也可看到一些使用者「用多個 AI 工具串流程」以節省 Token 或避免在單一工具上爆量消耗。舉例：先用一款低成本模型做初稿，再用 Claude Code 處理精煉與 PR 提交。這樣的手法雖未被 Anthropic 官方點名，但在 Reddit 上不少開發者分享「我用 Claude + 另一個模型來分工，以減少 Token 使用」的實務流程。

所以這次 Claude Code 走向瀏覽器的具體場景有哪些？用戶可以連接 GitHub repo、指派特定任務，Claude 會自動在獨立的開發環境中執行程式生成與修改，任務結束後自動送出 pull request。

所以你不用裝工具、開終端機、複製 API key，只要有瀏覽器就能下指令、看進度、收成果。這也意味著團隊裡不寫 code 的人，也可以透過 Claude Code「參與到開發流程裡」。

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我們下周見
—AI郵報 編輯團隊