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智見科技創辦人 Bruce 分享從 IC 設計跨足軟體與生成式 AI 的創業歷程。公司產品線從早期的手機照片沖洗服務，演進至針對繁體中文市場的設計工具 VVPIC、Instagram 編輯軟體 VVSticker，以及近期聚焦女性用戶的 AI 角色聊天 App Floze。開發過程中，團隊透過「十倍計畫」持續迭代，強調在 AI 時代，垂直領域的精準需求與在地化體驗仍具備強大競爭力。針對 AI 聊天機器人的技術挑戰，記憶管理與上下文脈絡處理是核心難題，需在成本、速度與品質間取得平衡。儘管 AI 產業面臨泡沫化討論，但市場對情感陪伴與效率工具的真實需求持續成長，證明生成式 AI 已具備實質商業價值與落地應用潛力。
工業數位孿生技術正成為解決全球製造業生產力短缺的關鍵。MetAI 透過開發「模擬生成層」，將 2D CAD 設計圖快速轉譯為高精準度 3D 模擬場域，為工業 AI 提供必要的訓練基礎設施。此技術深度整合領域知識，確保模擬環境符合半導體廠房等精密製造的物理運作邏輯，而非僅止於視覺生成。執行長 Daniel 強調，Physical AI 是應對人力資源短缺的必要手段，透過與 NVIDIA 生態系合作，MetAI 致力於縮短建廠流程並提升 ROI，將臺灣深厚的產業 know-how 轉化為全球製造業升級的核心驅動力，展現出 Physical AI 在工業應用中不可替代的實質價值。
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。
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