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FOMO 研究院創辦人 KP 分享從金融投資轉向經營深度電子報的歷程，強調透過 AI 協作與深度研究對抗市場 FOMO 情緒。選題聚焦半導體與 AI 結構性趨勢，KP 透過長篇分析拆解產業瓶頸，並以 SemiAnalysis 為標竿，提供獨立市場洞察。針對 AI 泡沫疑慮，KP 指出目前缺乏高槓桿與大環境轉變，不構成泡沫條件。此外，全球製造業回流美國雖是必然，但臺灣半導體供應鏈在未來五年內仍具關鍵地位。KP 將電子報經營視為「無限賽局」，重點在於持續累積質量與產業生態，而非追求短期名牌或單一勝負。
非技術背景的 NGO 工作者 Peggy 分享運用 AI 解決生活與行政難題的經驗。她透過 AI Agent 協助視障母親處理網購與預約交通，實現生活自主；並指導公務人員導入 AI 處理繁瑣的行政彙整。討論強調，AI 已大幅降低技術門檻，非工程背景者應專注於領域知識，透過自然語言與 AI 協作解決痛點。儘管政府部門面臨法規與資料機敏性挑戰，但透過建立可控的實驗沙盒，AI 仍能有效解決人力短缺與行政瑣事消耗問題，成為提升組織效能的關鍵。
Speak 共同創辦人兼技術長 Andrew 徐安廬分享 AI 如何重塑軟體開發流程與語言學習體驗。透過引入 AI 編碼代理（coding agents），工程團隊能大幅提升開發效率，但也面臨程式碼品質控管與審查流程的轉型挑戰。Speak 將 AI 視為輔助學習的系統，而非單純的對話工具，目標是透過量化學習成果與個人化路徑，打造能引導使用者達到流利程度的「超人類導師」。公司初期透過深耕韓國市場建立產品市場契合度，現正將此模式擴展至台灣等亞太地區。儘管 AI 翻譯技術日趨成熟，但語言學習的需求因人類對深度連結的渴望而持續成長，AI 應作為提升學習效率的槓桿，而非取代學習過程本身。
Autopass 執行長 Ronald 分享公司從免費流量模式轉向付費訂閱制的策略轉型，旨在建立車主長期價值。面對碎片化的充電與停車市場，Autopass 致力於成為整合各類營運商 API 的「中間層（Middle Layer）」，簡化車主從加油、停車到充電的跨場景體驗。隨著 AI 技術演進，公司內部進行組織精簡，將人力從 70 人調整至 30 人，並透過 AI 代理人進行跨部門辯論與決策輔助，大幅提升營運效率。此轉型反映了 SaaS 產業在 AI 浪潮下，必須專注於核心基礎建設與高階人才配置，而非僅依賴規模擴張。透過掌握關鍵數據與硬體對接能力，Autopass 試圖在移動產業中建立難以被取代的護城河。
泛科學共同創辦人鄭國威分享從文字編輯轉型為 YouTube 創作者的歷程，強調媒體經營需從理想主義轉向數據驅動的策略思維。面對數位紅利消退與演算法變遷，內容創作者必須精準掌握觀看數據，將頻道視為餐廳經營，透過優化封面標題與觀眾互動來提升流量。此外，AI 技術雖能輔助內容產出，但鄭國威認為人類在腳本修正與品質把關上仍具不可替代性，強調在快速變動的媒體環境中，保持好奇心與靈活調整策略才是持續生存的關鍵。
Anchor Global 創辦人 Elisa Chiu 分享其從華爾街交易員轉型為產業橋樑的歷程，致力於協助臺灣傳統產業與國際市場接軌。面對半導體與 AI 產業吸納過多資源的現況，Anchor 透過 Industry Lab 深入紡織與自行車等傳產，運用數據分析與資本市場策略推動轉型。以自行車產業為例，面對國際競爭與系統化挑戰，傳統製造業需從單純的硬體思維轉向生態圈佈局，整合租賃模式與數位數據，以應對如 DJI 等新興競爭者的跨界衝擊。此舉旨在透過產官學整合，為臺灣傳產在國際供應鏈中重塑價值，並鼓勵年輕世代在追求財富之餘，深入思考產業發展的長遠目標與社會影響力。
勤崴國際副總經理林映帆分享臺灣自動駕駛技術的發展路徑，強調從電子地圖與導航圖資起家的技術優勢，如何轉化為自駕解決方案的核心基礎。不同於國外大廠追求全場域自動駕駛，臺灣採取「勤儉持家」的策略，聚焦於封閉場域如臺積電接駁車、物流車及自動掃地車等特定應用，透過高精地圖、車聯網與 AI 演算克服機車混流等在地挑戰。面對法規與責任歸屬的創新難題，勤崴透過與政府及企業客戶深度合作，在沙盒實驗中累積實戰數據，逐步建立起具備商業可行性的自駕生態系，展現臺灣在資源受限環境下，以精準場域應用推動技術落地的實踐能力。
Dentscape 運用 AI 技術將傳統耗時一至兩週的假牙設計流程縮短至三分鐘，有效緩解全球牙技師短缺的結構性難題。創辦人 Bill 分享，團隊透過與牙技所合作取得獨家設計數據，並結合哈佛牙醫學院等學術資源，訓練出能精準處理複雜 3D 牙齒建模的 AI 模型。該公司從 2D 模擬軟體轉型為 3D 垂直領域 SaaS，強調創業應從第一天即鎖定全球市場，並透過獨特的技術組合建立競爭門檻。此技術不僅提升假牙製作效率，更透過數位孿生概念精準模擬咬合與密合度，為傳統牙科產業提供數位轉型的新路徑，展現 AI 在醫療專業領域的實際應用價值。
前 Meta 與 Amazon 資料科學家 Jimmy 分享從政策幕僚轉職矽谷科技業的歷程，並剖析 AI 技術如何重塑資料科學工作流程。隨著 AI 工具普及，傳統資料清理與分析工作逐漸自動化，導致技術門檻與職位需求產生劇烈變動。Jimmy 指出，Meta 內部透過監測 AI 使用量來推動轉型，這種趨勢不僅加速了研究效率，也引發了對職位被取代的焦慮。他強調，在 AI 時代，單純的技術操作價值將被稀釋，具備特定領域知識（Domain Knowledge）、溝通能力與領導決策的專業人才，將成為不可替代的核心。面對科技業裁員潮與 AI 帶來的結構性變革，專業人員應將 AI 視為提升生產力的槓桿，並轉向更具策略性與信任導向的價值創造。
資深媒體人劉寶傑回顧從報社記者轉型電視節目主持人的歷程，剖析媒體產業在網路與 AI 衝擊下的劇烈變遷。他強調，媒體從過去的資訊守門人轉變為觀點與價值的傳播者，新聞節目必須在競爭激烈的環境中，透過獨特的敘事節奏與表演性吸引受眾。劉寶傑認為，個人成就與國家命運皆取決於「選擇大於努力」，必須順應時代趨勢並堅守核心價值。面對當前地緣政治與資訊傳播的挑戰，他主張應建立強大的自我認同與護城河，並以芬蘭在動盪中捍衛國家主權的歷史為例，呼籲在政黨攻防與資訊混亂中，仍需保有理性論述與對土地的深層認同，避免陷入虛無主義與粗暴的政治鬥爭。
開源軟體已成為人工智慧時代不可或缺的基礎設施，若缺乏開源生態，AI 技術將僅限於少數大型企業掌握。Apache 軟體基金會董事 Justin Mclean 強調，開源的核心價值在於社群協作與供應商中立，能確保技術發展的透明度與信任感。面對 Log4j 等資安挑戰，開源社群展現了高效的修復能力，並透過持續的資安審查與 AI 輔助工具提升安全性。台灣憑藉硬體製造優勢，若能積極參與國際開源專案，將有機會在 AI 軟硬體整合的全球版圖中佔據關鍵位置。開源不僅是程式碼的共享，更是透過社群維護與跨國協作，共同推動技術演進的過程。
台灣無人機產業的發展關鍵在於晶片與感測器的國產化，以擺脫對紅色供應鏈的依賴並確保資安。目前產業面臨硬體組裝產能、軟體人才短缺及指揮管理系統整合等挑戰。為提升競爭力，政府正推動公版規格與開源平台，鼓勵產學界共享數據與演算法，並規劃專屬測試場域進行實戰驗證。無人機不僅是國防防禦的關鍵，未來在物流與防災領域亦具備龐大商機。透過建立標準化的隨插即用模組與自主指揮系統，台灣能將硬體製造優勢轉化為系統整合的出口實力，在國際市場中建立具備資安保障的無人機生態系。
YouTube 共同創辦人陳士駿分享從矽谷回臺定居後的觀察，指出臺灣創業生態系長期受限於半導體產業結構，缺乏軟體業所需的彈性與成功退場機制。他強調，臺灣需培育具指標性的軟體企業，以激勵下一代創業家。針對 AI 浪潮，他認為 AI 能顯著提升工程生產力並降低創業門檻，但創業者應具備謙遜與自信，並隨時準備根據市場變化進行調整。在教育方面，他主張培養好奇心與跨領域思考能力遠比單一技術更重要。目前他致力於擔任 Berkeley Skydeck 加速器亞太大使，透過連結矽谷資源與臺灣人才，試圖填補兩地創業生態的斷層，推動更具活力的創新環境。
AI 正在重塑組織架構與工作模式，傳統的中階管理層級因 AI 代理（Agent）的自動化協作能力而面臨淘汰，未來企業將趨向僅由「建造者（Builder）」與「銷售者（Seller）」組成的精簡模式。AI 的應用核心已從單純的對話框互動，轉向具備上下文理解與自我驗證的「實戰構建」。儘管社會大眾對 AI 的認知仍存在落差，但透過精確的指令與流程設計，AI 能大幅降低行政與營運成本。實體產業如衝浪學校等，透過 AI 賦能後，不僅能自動化處理金流與行政，還能優化內容生產與人員培訓，顯示 AI 在高摩擦的傳統產業中具有極大的生產力提升潛力，人類應專注於開發稀缺的實體連結與專業技能。
企業導入生成式 AI 面臨巨大挑戰，儘管投入數百億資金，但 95% 的組織仍難以實現實質獲利。核心障礙在於缺乏明確的商業策略、部門間的本位主義，以及難以將生產力提升轉化為新營收。資料治理是落地關鍵，企業需透過 RAG 技術與語意層優化數據品質，並在零信任架構下確保資安合規。面對 AI 帶來的生存焦慮，企業應回歸基本功，重新審視商業模式的長期價值，而非盲目追求工具。與其追求成為技術領先者，不如保持對趨勢的敏感度，避免落入後段班，並透過持續的教育訓練與實戰經驗，將 AI 視為核心競爭力而非單純的效率工具。
現實世界資產代幣化（RWA）正透過區塊鏈技術重塑私募股權投資格局。Jarsy 平台將 SpaceX、Anthropic 等未上市公司的股權碎片化，將投資門檻降至 10 美元，實現金融民主化。該平台採用 100% 抵押機制，透過公開儲備證明確保資產真實性，並嚴格遵循美國 SEC 的合規標準。相較於傳統私募基金，Jarsy 提供局部流動性，並透過網路效應聚集散戶購買力，降低參與私募市場的門檻。在 AI 快速發展的時代，該團隊強調長期主義投資心態，並提倡在技術變革中保持人的主體性與深度思考，以應對市場波動與存在意義的挑戰。
Nitra 透過 AI 與金融科技整合，解決美國醫療體系中診所後台營運效率低落的痛點。該平台不僅處理病患預約、保險理賠與藥品採購，更採取「服務先行」策略，透過人工介入與 AI 逐步取代行政流程，降低診所對自動化技術的疑慮。共同創辦人 Jonathan Chen 強調，創業應聘請具備主動解決問題能力的通才，而非單一職能人員，並主張在快速變動的 AI 浪潮中保持耐心。此外，Nitra 積極在台灣建立研發中心，旨在結合美國創業經驗與台灣技術人才，推動醫療系統數位轉型。Jonathan 亦分享其長期投資哲學，建議透過自動化定期投資標的，而非盲目進行短線交易，展現其在企業經營與個人理財上的穩健思維。
財經 M 平方創辦人 Rachel Chen 分享如何將專業金融數據轉化為大眾可用的視覺化工具，解決傳統金融資訊門檻過高與散亂的問題。總體經濟分析採取由上而下的決策邏輯，透過追蹤半導體庫存、出口數據及地緣政治影響，協助投資人精準掌握市場趨勢。AI 技術在金融研究中扮演關鍵角色，不僅大幅縮短資料處理時間，更透過客製化服務提升研究效率。儘管 AI 帶來變革，但研究員對數據背後邏輯的判斷力、可驗證性與持續進步的思維，仍是投資決策中不可取代的核心價值。目前平台已成功推向國際，並透過與鄧白氏等機構合作，整合微觀與宏觀數據，為全球用戶提供更具深度的投資洞察。
本集訪談邀請擁有十五年中國旅遊產業經驗的 Karen Tang，探討從去哪兒（Qunar）到亞朵酒店的職涯轉折與企業成長策略。內容聚焦於旅遊產業從 PC 轉向移動端的技術變革，以及亞朵酒店如何透過零售業務轉型提升毛利，成功應對疫情挑戰。對話剖析了中國科技產業的 IPO 歷程、資本市場考量，以及 AI 時代下旅遊產業的商業模式難題。Karen 同時分享作為天使投資人的觀察，強調具備全球化思維與規模化能力是當前臺灣新創出海的關鍵，並反思兩岸不同環境下的創業氛圍與產業發展脈絡。
基石創投總經理林子樸（TP）分享從物理與光電工程背景轉型至創投的職涯歷程，並剖析早期投資的核心邏輯。投資決策不應僅限於預測未來，關鍵在於發掘具備高執行力與適應力的創辦人，使其能運用 AI 等新技術解決傳統產業的痛點。儘管 AI 大幅降低工程成本，但市場拓展、產業深度理解及建立企業信任仍是新創成功的核心挑戰。面對 AI 浪潮，創投的角色在於提供資本以外的資源與經驗，協助創業者在變動的市場中建立競爭優勢。隨著臺灣創業環境趨向國際化，創投應透過正向循環的財務回報，持續支持創業者挑戰全球市場，並在技術與實體場域的摩擦中尋求突破。
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