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AI 基礎設施
算力、能源、網路與公共存取的長期結構。
07篇文章
01誰將為全球 GPU 與資料中心投資埋單？AI 基礎建設由平台先出資，不代表平台最終承擔全部成本。從資本支出、租賃、折舊、雲端合約與電力費率，追蹤風險如何在股東、企業客戶與用電戶之間移動。2026年10月6日9 分鐘閱讀02機器人真正困難的地方：現實世界不會照 API 文件運作機器人難，不只是因為模型還不夠聰明，而是因為真實世界沒有固定 schema、沒有保證延遲，也不會替摩擦、遮擋、碰撞、磨耗與人類行為提供乾淨的 API contract。2026年9月6日8 分鐘閱讀03當 Token 成本趨近於零，什麼仍然昂貴？模型輸出的單價持續下降，不代表 AI 的總成本會同步消失。真正昂貴的部分正移向能源、資料、系統整合、驗證、信任與組織改造；本文提出一套以可接受結果為單位的成本框架。2026年9月4日10 分鐘閱讀04智慧設備加入 AI 後，產品經理要開始懂哪些新問題？當 AI 進入相機、家電、穿戴、機器人與其他智慧設備，產品不再只是硬體加 App。從感測器、模型、功耗、連線、OTA、安全與隱私，重新拆解 AI 裝置的產品生命週期。2026年9月2日9 分鐘閱讀05AI 相機真正的價值，不是「看見」而是「理解事件」AI 相機真正的產品價值，不只是辨識人、車或動物，而是把連續影像轉成少量可信、可驗證、可觸發行動的事件。本文從事件規則、誤報、Edge AI、metadata interoperability 與 VLM 分析下一代智慧相機的系統架構。2026年8月27日10 分鐘閱讀06Edge AI 為什麼會重新變重要？Edge AI 並不是雲端 AI 的反動，而是當 AI 進入相機、手機、機器人、車輛與長時間運作的代理系統後，延遲、連線、隱私、功耗與成本開始迫使系統重新決定：哪些判斷必須留在裝置附近，哪些工作才值得送回雲端。2026年8月21日8 分鐘閱讀07AI 會像電力與網際網路一樣，成為新的公共基礎設施嗎？當 AI 從產品變成每個產業都依賴的能力，我們需要追問的不只是模型有多強，而是誰能使用、誰決定規則、誰承擔成本。從電力、網際網路與公共算力的歷史出發，推演 AI 成為基礎設施的三種可能路徑。2026年8月3日11 分鐘閱讀
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