《數位時代》在今年第二季的AI in Action特別專案中，有二支影片各自從「搶救大缺工潮」和「引爆AI新智造」出發，實地採訪業者和專家拍攝，預計於四月下旬上線。
在「引爆AI新智造」中，AI專家簡立峰的完整受訪內容，《數位時代》特別在本集整理播出，幫聽眾朋友們預熱。

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無論是幣價漲跌、監管動態，有或者是產業大佬又發表了哪些重大談話，許多人都會定期從綜合性的財經日報上，獲得最新的產業動態。

在【記者這樣看幣圈】第三集，我們邀請在《工商時報》主跑金融以及區塊鏈領域的記者黃于庭，分享她與加密貨幣相遇的故事，以及傳統報社對於虛擬通貨產業態度。

于庭與區塊鏈的第一次相遇，是在 2016 年的「語言交換」上，當時她的日語語言交換夥伴，第一次跟于庭提到了比特幣；疫情期間元宇宙熱潮時，他經手了一本元宇宙書籍的行銷案，開始跟幣圈 KOL 展開合作，這是他與區塊鏈的第二次相遇。

後來于庭進入《工商時報》擔任記者，因緣際會被分到主跑虛擬通貨產業，這是他與區塊鏈的第三次相遇。曾有同業當面告訴于庭，她被分配主跑加密貨幣產業「很不吃香」，許多傳統媒體很少會給版面報導，是甚至要找專家側訪都很困難。

但于庭卻不這麼認為，她曾在一場傳統金融記者會上，成為唯一一位買過比特幣的記者，她更想持續透過產業報導，讓更多人扭轉對於區塊鏈技術的觀念與印象。

XREX 交易所共同創辦人暨執行長黃耀文 Wayne 認為，無論是監管、反詐或是產業動態推廣，媒體對於虛擬通貨產業的報導，可以帶給社會很正面的影響力，是推動下一代金融創新，不可或缺的一股關鍵力量。

【Web3 大西進】由 XREX 交易所兩位共同創辦人黃耀文 Wayne 與蕭滙宗 Winston，以及 XREX 集團企業溝通副總尤芷薇 Yoyo 輪流主持，帶你了解去中心化的概念，從各面向看懂 Web3 世界。

【本集摘要】

• 透過「語言交換」認識加密貨幣！因「元宇宙」與區塊鏈相遇
• 主跑虛擬通貨新聞，全因「命運」安排！面對質疑、吃虧，該怎麼辦？
• 幣圈沒有持照分析師，要找受訪專家都是挑戰
• 成為記者會上唯一買過比特幣的記者，是什麼感覺？
• 用新聞扭轉觀念！區塊鏈技術如何改變生活才重要

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台北市又多一間百貨了！南港lalaport終於在3月下旬盛大開幕，占地1萬2千坪，超過300家品牌進駐，總經理更喊出年營業額要挑戰新台幣100億元的大關！

本集重點：
1.Lalaport特色品牌介紹！「林聰明砂鍋魚頭」是坐高鐵來的？
2.南港Lalaport帶動南港商圈，但可能跟汐止遠雄逛場搶客人
3.商場一間一間開，三井集團加大台灣投資力道

延伸閱讀》南港Lalaport開幕，台北城東百貨版圖大震撼！一次看懂2大巨變
https://www.bnext.com.tw/article/82676/nangang-lalaport-opening

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受到疫情的影響，為了避免接觸，消費者更傾向於非現金支付，間接帶動Fintech產業興起。第三方支付服務不僅限金錢交易，還能整合各個支付公司的服務，將線上支付與線下支付更流暢的串接，以提升消費者整體的購物體驗。

本集的來賓朴宇星 Paku桑，是中韓混血、擁有中、英、日、韓等多國語言能力，在日本Fintech行業具六年深耕經驗。Paku桑提及疫情促使日本的消費者逐漸轉向無現金支付，尤其是二維碼支付和移動支付的市場正在迅速成長。究竟支付形式的改變會如何影響消費者的使用體驗；而還在發展的二維碼支付將成為Fintech市場主流嗎？

收聽本集節目，同Paku桑一起認識日本Fintech產業脈動！

本集重點
✅ Paku桑有在中、日、韓三方工作經驗，什麼原因讓他最後決定深耕日本產業？
✅ 二維碼支付PayPay為何在疫情期間受日本市場歡迎，消費者行為有哪些轉變？
✅ 日本疫情期間，PayPay如何利用大規模推廣活動瞬間贏得日本市場？
✅ 信用卡、交通卡和二維碼支付的競爭，未來的支付市場將如何整合這些系統？是否還會有新的支付方式誕生？
✅ 對於有意在日本開展Fintech業務的外國企業，Paku桑有哪些建議與觀察？

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節目資訊
主持人：Ko桑 (柯誠) 
本集來賓：Payoneer Inc. 亞太區Relationship 担当 朴宇星
了解更多國際新創圈大小事 👉🏼 https://meetstartup.pse.is/6zskgv
認識本集節目來賓🎧 https://www.linkedin.com/in/sparkin1118/
Production Team: Meet創業小聚  
Editing and Post-Production: 聲歷其境 All Around You

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《數位時代》2025年四月號封面故事「全球100+臺灣50 AI企業」試圖繪製一張AI時代的最新海圖。創新長黃亮崢James邀請《數位時代》主編陳君毅Matthew，探討這份專題研究的歷程與背後思索，與決定如何呈現現階段發現的觀點，也談談我們在研究AI技術與商業發展的焦慮與因應之道。

我們從全球不同來源資料整理出431家不重複的企業中再精選出100家，希望呈現給讀者一個觀察AI世界的角度。而臺灣AI 50則著重在AI first的純AI公司，或是將AI技術融入特定產業的企業。

聽完這集節目，你可以知道：
1.大語言模型的發展：模型擴大規模已遇到效益遞減問題，如DeepSeek等如何透過後訓練方法得到更小模型，推理的進展與推論成本的降低。

2.工具普及化會改變競爭：翻譯、Vibe Coding等輔助工具會提升效率，API成本降低、更多企業能接入頂尖模型，技術民主化會改變市場。

3.資料與人才成為AI時代的護城河：非結構化資料處理技術受重視，優質資料、非結構化資料結構化的能力成關鍵。

4.垂直領域AI應用是現階段重點：透過犀動智能、海盛科技和KoBold Metals等案例，了解AI如何在垂直產業創造突破性價值。

5.商業模式正待革命轉變：Perplexity如何變現？ Indie Hacker能以極少人力、Day 1有營收的模式服務全球市場。

6.AI人才流動會影響產業格局：為什麼頂尖AI科學家(僅約200-1000人)的流動會影響產業發展，看全球AI100如何通過專注特定方向來差異化競爭。

臺灣在大型語言模型的開發上可能不是最有優勢的戰場，但隨API成本降低，企業在應用層面仍有很大發揮空間。君毅觀察未來競爭將不再僅限於技術領域，而是在於客戶體驗、商業需求定義、業務能力以及介面設計等方面。

AI時代的海圖正在不斷演化，今天的標記可能只是明日航程的起點。陳君毅說：「不要過度相信任何的產業盤點地圖，因為AI的世界真的太快了，下個月可能就有變化。」重要的不是地圖本身，而是透過這份盤點所揭示的思考邏輯與觀察角度，幫助我們在快速變化的AI時代找到屬於自己的方向。我們也期待有機會認識更多還沒被發掘的AI公司與商業案例。

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「全球100+臺灣50 AI企業」！2025人工智慧王牌公司大盤點！
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黃仁勳在近來演講中，都會提到至少一樣新技術，ㄧ月在CES展表示量子電腦離市場還早，三月在GTC大會則是看好矽光子進度提前。
矽光子指的是結合晶片與光纖，將晶片運算的0101訊號，轉成光的明暗明暗輸出，取代傳統用銅線來傳輸，大幅縮短時間提升速度，這在AI運算中非常關鍵，也是客戶願意付高價爭取加快矽光子研究的主要原因。
將電壓訊號轉成光學訊號，牽涉許多微細而複雜的技術，尤其在光通訊和系統開發領域，美國業者居領先，台廠主要是在零件和組裝。
根據產業研究機構Counterpoint的報告預測，其中最先進的共同封裝CPO部分，自2030-2035的年複合成長率高達五成。報吿撰寫者副總監劉景民在本集podcast分享他的研究。


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「投資」一直以來都是許多人開始接觸WEB3的主因，

本集塊轉WEB3邀請到，從NFT盛行開始，到現在都仍然持續在幣圈中積極投資的Bitman，來和觀眾分享他的入圈契機、投資心法還有對產業趨勢的觀察。


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台灣老字號母嬰品牌麗嬰房自3月18日，正式被證交所打入「全額交割股」，代表資本市場認為其經營存在風險，需要限制股票流通性。面對快時尚和少子化的夾殺，究竟老牌童裝品牌要翻身，還有哪些機會？

本集重點：
1.打入全額交割股前，麗嬰房已經連虧超過十年？
2.少子化＋快時尚雙重衝擊，童裝市場正在重新洗牌？
3.麗嬰房力拚翻身，怎麼拉長會員生命周期和終身價值？

延伸閱讀》獨家專訪｜麗嬰房打入全額交割，台灣童裝真的慘兮兮？總座：2大改革拚曙光！
https://www.bnext.com.tw/article/82640/les-enphants-turn-gm

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矽谷在線，為你提供最深入的矽谷經驗！ 

PMM應該是軟體公司第一個聘僱的行銷人！這一集由台灣PMM在美國的兩位資深產品行銷經理，雄赳赳氣昂昂的介紹PMM。

1. 什麼是PMM?
2. 美國軟體業為何那麼重視PMM?
3. 產品市場定位有多重要?
4. AI會取代PMM嗎?
5. 什麼人適合做PMM? 該怎麼準備自己?

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AI已成為日常工作的重要工具，但相同問題不同人問出來的答案品質卻差異極大。數位時代創新長黃亮崢James邀請到GenAI年會策展人李慕約，深入探討如何透過提示工程（Prompt Engineering）有效提升與AI溝通的質量，為各種工作情境帶來十倍效率。

提示工程實質上有兩大面向：掌握特定關鍵字與用法，以及了解AI底層的運作邏輯。李慕約比喻這就像學習外語，既要會單字，也要理解文化背景。好的提示詞可以讓使用者即使用免費版AI，也能獲得比付費用戶更精準的結果。

現今已發展出三種主要AI形式：大型語言模型（如早期的ChatGPT-4）、推理模型（如ChatGPT-o1、DeepSeek R1）和擁有思維鏈（COT, Chain of Thought）能力的代理人模型（如ChatGPT Deep Research）。與它們溝通的方式也各有差異：語言模型需要更詳細的指令，推理模型則更重視問題定義的清晰度，代理人模型則會主動提問釐清需求後再執行任務。

李慕約提供了多個實用技巧，包括：
1.測試比較不同提示方式的效果
2.將複雜任務拆分為小步驟逐一完成
3.要求AI列出修改內容，以確保關鍵資訊不被錯誤替換
4.使用Meta Prompting（請AI先問問題釐清需求再回答）
5.同時開兩個視窗比較AI回答，確保結果一致性

常見的System Prompt（系統提示）就像憲法一樣，是AI服務提供商設定的基本規則，決定AI的能力邊界與禁區。一般用戶無法直接修改，但了解這些規則有助於避免無效提問。

隨著AI技術快速發展，李慕約建議使用者不要過度依賴網路上的提示詞範本，反而應該培養清晰表達需求的能力、了解不同AI的特長，並持續測試比較。他強調，在快速演變的AI時代，能夠有效溝通需求將是最關鍵的競爭力。

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