OpenAI 將在 ChatGPT 中導入廣告，你的 AI 助理要被汙染了嗎？

Hank

20 Jan 2026 — 14 min read

「廣告」不只是目前科技平台變現的核心手段，也可能主宰未來 AI 平台的手段。

這週我們看到曾經最純粹的 ChatGPT 終於也擋不住商業化的浪潮，開始測試廣告投放，我從電腦螢幕前已經感受到 Gemini / Claude 的訂戶笑嘻嘻，應用面廣還不用看廣告 XD ；而在 Agent 相關的話題上，本週精選出兩則精彩的內容，分別是 Anthropic 推出 MacOS 專屬的 Cowork 以及 Cursor CEO 分享 GPT 5.2 Agent 寫出三百萬行程式碼的瀏覽器。

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

OpenAI 將在 ChatGPT 中導入廣告，你的 AI 助理要被汙染了嗎？
你知道用 AI 也有「20/80 法則」嗎？AI - Inside 論壇 Takeaways
NVIDIA 開年釋出 13 個開源模型＋企業藍圖，加速 AI 生態擴張
Anthropic 推出 Cowork，把 Claude Agent 帶進日常任務處理
Microsoft 公布全球 AI 普及率報告，美國僅排第 24，DeepSeek 在開發中市場爆紅
Cursor 用 GPT-5.2 寫出完整瀏覽器，AI coding agents 正式突破百萬行代碼牆

OpenAI 將在 ChatGPT 中導入廣告，你的 AI 助理要被汙染了嗎？

OpenAI 於週末宣布，針對美國地區的 ChatGPT 免費與 Go 用戶（$8/月方案）開始測試「對話導向」的廣告，標示為 Sponsored Recommendations。儘管過去曾在 Reddit 上看到有月付 200 美元的 Pro 用戶收到廣告，但這是 OpenAI 成立以來首次宣布在產品中導入廣告。

根據官方說法，這些廣告會根據用戶對話進行個人化推薦，但會避開政治、健康和未成年使用者等敏感領域。如果升級到 ChatGPT 的 Plus 以上的用戶，如 Pro、Business 和 Enterprise 版本則不用擔心，不會有廣告（未來猶未可知 XD）。

觀察筆記

OpenAI 這次推出廣告版 ChatGPT Go，其實跟近兩年 OTT 平台的訂閱策略蠻像的，像 Netflix (US)、Amazon Prime Video 等，都採用廣告補貼的方式壓低訂閱門檻 & 增加收入。

但 AI 跟 OTT 有個本質差異：影集拍完可以無線撥放，使用者越多，越能增加邊際效益；但 AI 公司成本不只有主產品 (AI 模型)，每次用戶的使用都要付出「不穩定」的推論成本，以營收壓力來說真的大很多，畢竟兩者燒錢的速度不在同一個量級。

當然，AI 平台的收益不可能單靠廣告，還有其他如 API 、企業採用以及訂閱費等增加營收的管道，只不過其中最大條的 API 跟企業採用預算，似乎蠻大程度都落到 Anthropic 手裡，尤其最近 The Information 報導 Microsoft 對 Anthropic 的支出將突破 5 億美元，這對 OpenAI 來說無疑是種壓力，推廣廣告版 ChatGPT Go，很可能就是為了補這塊現金流，以應對接下來的 IPO。

其實我個人的觀點，挺失望的，因為廣告跟著我們從 Yahoo、Google、Facebook 走了將近 30 年的時間，而到了 AI 時代，廣告仍然是大規模免費產品變現的一個預設管道。

你知道用 AI 也有「20/80 法則」嗎？AI - Inside 論壇 Takeaways

上週，AI 郵報、聯強國際共同舉辦了 AI - Inside 論壇。這場活動最讓我印象深刻的，不是那些眼花撩亂的技術展示，而是關於在這個時代，我們該如何「生存」的實戰心法。

活動中，聯強國際副總 Jerry Ku 提出了一個很有趣的觀點：「AI 時代的 20/80 法則」。過去我們的工作價值，往往取決於你投入了多少苦力；但未來，無論是企業還是個人的生存法則，在於你能不能利用過去累積的經驗（Domain Knowledge），去配合 AI 槓桿出最大的效益。也就是說，你的目標不再是從零做到一百，而是只出 20 分的工（關鍵決策與專業引導），讓 AI 幫你創造剩下 80 分的價值。

而保哥也分享他在內部公司打造 Agent & 寫 Skills 給員工使用的心得，他 echo Jerry 提到的 20/80 法則，認為這是將過去花最多時間的「重工成本」轉嫁給 AI 。
並提到「好好說話」是一個非常需要練習的技能，如何用純文字精準的描述需求，就像對一個盲人說話一樣，你就可以利用 AI 的產出來快速迭代修正。

觀察筆記

其實整場活動聽下來，給我最大的體悟是：AI 不會取代專業，而是「放大」那些擁有 Domain Knowledge（領域知識）的人。

我們看看矽谷最近的風向就知道了。為什麼 AI 巨頭們開始瘋狂投資或收購像 Harvey AI（專注於法律領域的 AI）這類垂直型公司？因為通用的大模型雖然什麼都懂一點，但在專業領域往往不夠精深。這證明了：越是核心的 Domain Knowledge，越是 AI 時代最強的護城河。

另外，保哥分享到如何與「幻覺」共存。首先是即使他幫你產出的額外 80 分，有60分都是錯覺，你還是賺到了時間。雖然我們可以接受 AI 有幻覺、有錯誤，利用它的高產能來換取時間，但這不代表我們就雙手一攤、任由它胡說八道。重點在於，我們有方法可以「減少幻覺」，提高那 80 分產出的品質：

用 Copilot 鎖定「邏輯」： 我們可以用 GitHub Copilot 將自己的專業 SOP 寫成 Skills。這就像是把你腦中的 Domain Knowledge 變成一本標準作業程序，強迫 AI 按照你的邏輯辦事，大幅減少它「自由發揮」導致出錯的機會。
用 Fabric 鎖定「真相」： 資料治理是另一道防線。透過 Microsoft Fabric 的 OneLake，我們把企業雜亂的數據洗乾淨，確保 AI 讀到的庫存、營收數據都是「真的」。當源頭數據正確（Grounding），AI 產生幻覺的機率就會直線下降。

NVIDIA 開年釋出 13 個開源模型＋企業藍圖，加速 AI 生態擴張

在 CES 2026 上，NVIDIA 一口氣開源了 13 個 AI 模型，涵蓋 agentic AI（代理人系統）、物理 AI、自動駕駛、機器人、生醫等領域，並同步釋出搭配使用的 開發框架與企業藍圖（Blueprints），全面上架 Hugging Face 和 GitHub。

Nemotron 家族（agentic AI / 多代理系統）：Nemotron Speech ASR（低延遲即時語音辨識）、RAG 相關嵌入與 rerank 模型、LLM Router（自動路由請求到最佳模型）。
Cosmos 平台（物理 AI / 世界基礎模型）：Cosmos Reason 2（視覺語言推理 VLM，領先 Physical AI Bench leaderboard）、Cosmos Transfer 2.5 & Predict 2.5（生成合成影片，用於模擬不同環境）。

Alpamayo 家族（自動駕駛 / AV）：Alpamayo 1（10B 參數 chain-of-thought 視覺語言動作模型，業界首個開放 reasoning VLA for mobility），附模擬框架、大型數據集，挑戰 Tesla 等封閉系統。
Isaac GR00T（機器人）：GR00T N1.6（視覺-語言-動作模型，支持全身控制、sim-to-real）。
Clara（生物醫學）：擴大應用於藥物發現與實驗室自動化。另外還釋出相關框架如 Isaac Lab-Arena（機器人評估）、OSMO（邊緣到雲端訓練框架）。

這些模型不僅附訓練數據、藍圖範例，還強調能以更少 GPU 訓練、自由修改與商用。藍圖部分則主打企業可直接套用、客製化的實作指引，近期新增的兩項包含：

Multi-Agent Intelligent Warehouse：整合 ERP、WMS、IoT 的智慧倉儲解決方案
Retail Catalog Enrichment：自動生成商品描述與圖像，強化電商營運

整體來看，這波動作不只是開源技術，而是 NVIDIA 正式進軍 AI 基礎層（infrastructure layer），以「開放模型 + 開放工具」的方式，建立屬於自己的 AI 生態圈，拉攏開發者、企業與研究社群，把原本賣晶片的角色，轉化為AI 生態的主導者。

觀察筆記

剛好這週參加了 NVIDIA 與各大品牌在台北文創舉辦的 RTX AI PC DAY。整場分兩區，一邊是大師講座區，請來鳥巢、林思翰這類在業界口碑極高的 AIGC 講師，現場幾乎擠爆，很多人站著聽完。

另一邊是開放體驗區，展示了從 ComfyUI 節點式創作流程，到用 RTX 卡跑的即時 AI 渲染與互動，以及 Gamer 向的低延遲硬體加速，讓人直接感受到「AI PC」這個詞不只是炒作。

我自己也對電腦組裝挺有興趣，之前常常幫朋友組遊戲機或是剪輯用的電腦，但在這一年來，AI PC 也成為他們組電腦的需求之一。也因為剛看完這場、再對照 NVIDIA 在 CES 一次開源 13 個模型 + Blueprint 的操作，我反而更清楚他們現在的野心：不是賣單顆 GPU，而是蓋一整套 AI 生產力體系，從模型、框架、應用，把開發者 / 非開發者的使用旅程綁在 NVIDIA 上。

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Anthropic 推出 Cowork，把 Claude Agent 帶進日常任務處理

Anthropic 本週推出一款全新 macOS 工具 Cowork，讓 Claude 的 agentic 能力正式擴展到非開發者日常工作場景，包含：檔案整理、報告撰寫、費用管理等。

與以往的 Claude Code 不同，Cowork 採用更直覺的 UI 操作邏輯，用戶只需指定一個資料夾，Claude 就能在其中自動生成、分類、調整各種文件。此外，它也內建整合 Asana、Notion 等第三方工具，並可透過 Chrome extension 控制瀏覽器完成任務。

讓 Claude 幫你整理你的資料夾（雖然 Claude 沒有發生過 Antigravity 移除整個 D 槽的悲劇，但使用上還是需要小心）

Cowork 支援一次委派多項任務，用戶可以中途離開、稍後回來查看成果，Anthropic 形容這就像把事情交給一位「人類同事」去處理，而非聊天機器人。

目前 Cowork 以「研究預覽」形式開放，僅限 Claude Max 方案用戶（ Claude Max 的含金量有點過份了！），並只在 macOS App 上提供體驗。

這是 Claude Code 爆紅後的延伸產品之一，也代表 Anthropic 正式開始將 agentic AI 從開發者推向更廣泛用戶族群，不單純只是 for Coding 的工具。

Microsoft 公布全球 AI 普及率報告，美國僅排第 24，DeepSeek 在開發中市場爆紅

Microsoft 旗下 AI Economy Institute 最新發布報告，揭示截至 2025 年底，全球 AI 使用率達到 16.3%，但國與國之間的落差正在快速擴大，尤其是在經濟體之間。

幾個關鍵數據：

阿聯酋（UAE）以 64% 普及率名列全球第一，AI 已成當地工作人口的日常工具；
美國反而僅排第 24 名，儘管擁有最多的 AI 模型與基礎設施；
台灣在上半年為 22 名，下半年普及率雖有上升，但排名下滑至 23 名；
南韓從上半年的 25.9% 普及率，在下半年突然衝上 30.7%，從 25 名躍昇至 18 名；
全球北方（已開發國家）與開發中經濟體之間的差距，擴大到 10.6 個百分點，AI 應用的 M 型化越趨明顯；
DeepSeek 模型在非洲等資源有限地區使用量為其他地區的 2~4 倍，主要靠其開源免費模型與華為的在地部署支援。

Cursor 用 GPT-5.2 寫出完整瀏覽器，AI coding agents 正式突破百萬行代碼牆

你以為 AI Vibe coding 只是寫一些小應用、改幾行 code 嗎？Cursor CEO 在 Twitter 分享他們最新的實驗，讓 AI Agent 打造瀏覽器，對，不只是網站，而是瀏覽器。他們讓數百個 GPT-5.2 coding agents (當然是透過 Cursor) 自主運行幾週，從零打造出一款能正常跑網頁的瀏覽器，代碼量超過 300 萬行。

整個架構採用類似 Ralph Wiggum 模式，把 agents 分成 規劃者（planner）、執行者（worker）、審核者（judge） 三種角色，自行分工、迭代、交叉驗證。除了瀏覽器，他們還讓 agents 建出：