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螞蟻「靈光AI」30秒造App – 蘇仲成:創意將全面被釋放

螞蟻集團最近推出新一代人工智能系統「靈光AI」(Lingguang AI),主打用戶以自然語言輸入一句說話,即可在約30秒內自動生成可運行的小型應用程式(Flash App)。這項技術推出後迅速在內地引起關注,被視為軟件開發邁向「No-Code」階段的重要里程碑。 靈光AI具備多模態能力,能同時理解文字、圖片及鏡頭畫面,用戶只需輸入「幫我做一個支出計算器」或「做一個運動記錄工具」等描述,系統便會自動產生界面、功能邏輯及基本交互,無需任何程式背景。螞蟻方面表示,希望透過這項產品,令更多人能夠自行創作實用工具,將「人人可做App」變成可能。是次邀請到人工智能應用研究學會(AiX Society)創會會長蘇仲成進行訪問分享。 30秒完成小工具 創作不再受技術限制 記者觀察示範操作可見,用戶輸入需求後,靈光AI會快速生成包含按鈕、欄位、列表或計算邏輯的介面,並即時可使用。系統亦允許用家修改輸入規則、調整外觀或加入其他元素,使其更貼近實際所需。 螞蟻方面強調,靈光AI並非傳統模板式小程式,而是透過大模型理解用戶意圖再自動組合功能,從而令創作過程變得更直觀。手機也因此變成一個即時的「軟件創作平台」,不再需要下載開發工具或理解程式語法。 不少使用者表示,靈光AI讓他們得以把腦中的點子變為可運作的軟件,不再因為「不懂編程」而止步。市場亦有聲音認為,這類工具或將令創作生態加速擴張,帶動更多個人化、細分化的應用誕生。 市場亦有聲音認為,這類工具或將令創作生態加速擴張,帶動更多個人化、細分化的應用誕生。(資料圖片) AiX Society創會會長:創作力量會以倍數增加 就是次熱議話題,人工智能應用研究學會(AiX Society)創會會長蘇仲成接受 《香港01》記者訪問時表示,靈光AI最大的意義,是讓創意不再被技術所束縛。 蘇仲成指出:「有很多人一直有創意,只是因為不懂寫程式,所以點子出不來。靈光AI這類技術讓創作不再需要工程知識,指尖就能把想法變成軟件。」他形容,這類工具會令更多不同背景的人加入創作行列,包括前線員工、學生、零售從業員、保險代理、甚至長者,因為只需描述需求即可完成原型,小工具的產量必然以倍數增加。 蘇仲成表示:「以前是工程師把別人的想法轉成程式碼;現在是人人都能自己實現,創作門檻下降後,反而會看到更多以前從未出現過的新工具。」他認為,這將令創作生態變得更活躍,不再只由專業工程團隊主導,而是讓創意在各行各業迅速流動。 工程師工作會被取代?蘇仲成:絕對不會 隨著靈光AI展示「自然語言生成App」能力,部分人士擔心軟件工程師的工作將被取代。蘇仲成認為,此看法並不符合實際。強調:「工程師不會失業,絕對不會,反而會更需要他們。」當大量創作者可以自行產出小工具,整個軟件生態將變得愈加龐大與複雜,系統之間的整合、數據流動、性能要求都會提升,工程師的角色因此更為重要。 蘇仲成道出:「AI能做簡單App,但真正的大型系統、企業級應用、跨平台整合,仍要靠工程師。未來的軟件結構只會更精細,不會更簡單。」他表示,工程師未來的工作方向將包含監察AI生成流程、調整架構、確保系統穩定等任務:「AI能協助寫程式,但工程師要負責管理AI如何寫程式。這是一種升級,而不是被取代。」 蘇仲成展望,未來將出現更多新型軟件職位,包括「AI生成監察員」、「模型填補工程師」、「企業級整合架構師」等,都是因應AI普及而新生的專業領域。 創意時代正在開始 蘇仲成總結道,隨著自然語言生成應用技術逐漸成熟,未來會看到更多人把生活場景、工作流程或者個人興趣,透過這類AI工具轉化為實際軟件。 「創作將從少數人的能力,變成全民皆可的行動,你想到甚麼,就能即時做出甚麼。」 原文網址: 螞蟻「靈光AI」30秒造App – 蘇仲成:創意將全面被釋放 | 香港01 資訊來源: https://www.hk01.com/article/60297744?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral

「AI泡沫」背後的邏輯謬誤

自2023年以來,生成式人工智能的發展帶動了全球範圍內AI股估值飆升。僅2023至2024年,全球AI相關投資規模便從約2500億美元躍升至超過4000億美元,AI領域市值最高的七家科技巨頭(微軟、Google、亞馬遜、Nvidia、Meta、Tesla、蘋果)累計市值增長超過7萬億美元。進入2025年下半年後,AI投融資市場開始出現明顯調整。11月上旬,AI股主導的科技板塊下跌約3%—4%,遠超大盤。 一些華爾街機構甚至開始押注做空AI股票。如以精準預測次貸危機著稱的《大淡倉》原型投資者Michael Burry在最新季度披露中持有Nvidia與Palantir的看跌期權,總金額超過10億美元,理由是大型科技企業在AI領域的資本開支被低估了折舊風險,利潤數據被高估。與此同時,高盛等知名投行也提示AI投資存在過熱跡象,認為當前AI浪潮與上世紀90年代末的網路泡沫有若干相似特徵。 回顧這波AI股的下行周期,可以看到市場情緒的變化更多是對不確定性的本能反應。部分投資者擔心AI資本支出回收周期漫長、龍頭企業估值過高,於是將鉅額投入解讀為「泡沫前兆」。在這種情緒的驅動下,短期擔憂迅速放大並開始自我強化,形成連鎖拋售。不過從當前的形勢來看,市場波動更多反映的是資本市場對短期回報的焦慮,多數拋售屬於高位兑現和獲利回吐,而非對AI股的根本否定。 之所以會出現「AI泡沫論」,核心的邏輯謬誤就在於將AI的戰略性投入誤讀為短期利潤博弈,而忽視了AI投資在國家與企業層面關乎競爭力與存在性的本質特徵。從戰略的角度看,AI投資不是可有可無的市場選擇,而是一旦停滯便可能被淘汰的生存性投入。具體來說,當前鼓吹「AI泡沫論」存在以下邏輯上的謬誤: 第一,當前市場對AI投資「回不來」「盈利慢」的質疑,本質上是把AI作為通用目的技術的戰略性投入誤判為一般產業項目的短期投資回報率問題。 從技術層面來看,AI是一種通用目的技術(General Purpose Technology),類似於歷史上的電力、鐵路或網路,能夠從根本上重塑全球經濟的生產函數和價值鏈。通用技術在早期都有「重投入、慢回報」的規律,如電力、網路、鐵路無不經歷漫長的建設期,且往往需要遠超預期的資本密度才能形成規模效應。 AI基礎設施「長期性、結構性、重資產」的特徵尤為明顯,因此呈現出遠超一般技術的資本密度。目前,全球算力需求以每年約35%的速度增長,AI模型訓練所需算力較2018年已提升超過100萬倍。單個前沿模型的訓練成本動輒超過1億美元,數據中心的能耗已佔全球電力消耗的3%,且仍在快速上升。晶片方面,頂級AI GPU的單價超過3萬美元,而構建大模型訓練集群往往需要數萬枚晶片。 研發人力成本同樣高昂,一線AI科學家的年薪普遍在50萬美元以上。據麥肯錫與高盛的測算,當前全球AI產業鏈的年投資規模已超過4000億美元,其中算力與數據中心相關支出約佔六成,僅Nvidia、微軟、Google三家公司在2024-2025年的AI資本支出總額就超過2500億美元。這種資源和資金密集度遠超以往任何技術革命,充分體現了AI作為通用目的技術所需的龐大建設成本因此,許多AI業務並非能夠快速變現的短周期業務,而是典型的「長期投入、累積回報」模式,對AI這類戰略性、長期性的底層建設,不能簡單地用短期盈利的框架進行衡量。 第二,很多人沒有充分認識到,AI投資屬於戰略投資,不能與簡單的市場投資同等對待。實際上,無論在國家層面還是企業層面,AI都已成為參與未來競爭的「生存性條件」。從國家層面看,美國、歐盟和中國均在AI上投入巨大,AI能力已成為技術主權、產業安全和國家安全的核心要素。例如,美國通過《國防授權法案》將AI列為戰略支柱,並以15億美元以上的年度預算推動軍事智能化體系建設;歐盟設立「算力主權計劃」,以減少對境外AI基礎設施的依附;中國則通過「東數西算」與智算中心建設強化全國算力體系佈局。 從企業層面看,微軟、Google、亞馬遜等科技巨頭已將AI視為未來商業模式的底層支撐,算力投入規模動輒千億美元,目的並非追逐短期利潤,而是確保在下一輪技術競爭中不被淘汰。若企業不進行AI投入,將無法獲得下一代生產力工具、無法進入AI治理生態、無法參與未來市場的遊戲規則制定。換言之,不投入意味着將在下一輪技術革命中失去位置,甚至喪失參與資格。若不能理解這種「生存性投入」,而將其誤讀為投機性投入,則很容易落入「AI泡沫論」的陷阱。 第三,AI股的短期調整是市場情緒波動,並不等於AI投資見頂、泡沫破裂。當前AI股價的階段性回調更多是資本市場對利率預期、宏觀情緒和短期財報波動的反應,部分投資者高位兑、獲利了結,而不是AI長期技術價值或戰略地位的下降。從企業和資本層面來看,AI股擁有強有力的支撐,與上世紀末的網路泡沫有本質區別。 從企業層面來看,AI投入正在逐步體現產出效應。例如,Nvidia在2024年大幅增加數據中心相關投入,今年第二季度數據中心業務收入按年增長56%,表明大型企業的AI投入雖成本高昂,但正以業務擴張、產品升級和生態黏性增強的方式逐步轉化為可觀的產出。 此外,在資本市場層面,當前AI領域的主要投入者是現金流充沛的巨頭企業,資金來源以自有資本為主,而非大規模的槓桿融資。這意味着AI投資的金融風險外溢性較低,不具備傳統泡沫的高風險特徵。同時,大量AI投資流向基礎設施領域,具備一定的資產沉澱價值。即便短期市場波動,基礎設施仍能繼續為未來應用提供支撐。這與2000年網路泡沫時期的虛高估值有本質不同。 因此,面對AI投資規模空前並持續引發泡沫破裂恐慌的現象,應從全局戰略高度加以認識。AI的鉅額投資並非非理性,而是技術革命規律的體現,代表了一場全球範圍的技術基礎設施競賽,是生產力體系更新的必經階段。AI不是一個行業的繁榮,而是經濟體系的重構。未來的競爭,不是企業之間的競爭,而是AI基礎設施能力的競爭。對任何國家而言,能否在AI時代構築起穩固的技術底座,決定了經濟的長期韌性與戰略安全。而在AI的投融資市場中,關鍵在於識別真實需求與投機泡沫的邊界,是鼓勵長期資本流向具有公共屬性的AI基礎設施建設領域,還是沒有實體支撐的投機項目,這才是判斷「AI泡沫」的關鍵。 最終分析結論: 當前市場大規模的AI投資,並不能以簡單的市場投機或短期利潤來解釋。從戰略層面看,AI投資關乎一個企業、一個國家的競爭與存在,是技術主權、產業安全和生態主導權的基礎工程。如果不投、不建、不發展,就意味着被淘汰、被邊緣化,甚至「活不到明天」。 原文網址: 「AI泡沫」背後的邏輯謬誤 | 香港01 資訊來源: https://www.hk01.com/article/60296499?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral

當辦公室自動化系統觸碰資料主權:企業焦慮遠比想像中深|蘇仲成

記得不久前,在金鐘某座商廈的高層會議室裏,一間大型集團的董事局正在討論 2026 年的數碼轉型方案。桌上擺滿了不同供應商遞交的提案,大家一邊飲著咖啡,一邊談論「自動化如何令流程更快」、「AI 如何協助審批」、「文件如何更容易管理」。 但當 IT 總監翻到系統的伺服器架構那一頁,全場突然安靜下來。他抬起頭,用一種不容含糊的語氣問道: 「伺服器在哪?所有文件是否全都存放在中國境內?備份是否也在中國境內?」 問題一出,連 CFO 都停止寫字。因為所有人都明白,這一條問題的答案,將決定整個項目是否能落地。 一、企業真正怕的不是「轉型」,而是「看不見的風險」 過去很多企業談起系統時,首要考慮往往是功能: 流程是否快? 界面是否易用? 能否幫部門節省人手? 但近兩年,公司真正擔心的反而變成了 資料主權*—— 資料去哪裏、誰能看、是否會跨境、是否會被模型讀取、是否符合本地與內地法律。 尤其對一些金融、醫療、保險、物流企業來說,*只要資料曾「走錯一步」*,後果可能不是技術錯誤,而是監管風險,甚至影響牌照。 一位銀行 CIO 曾對我說過一句很重的話: 「現在所有科技問題,本質上都是合規問題。」 如果連伺服器地理位置都無法說得清楚,再漂亮的自動化流程也沒有意義。 二、辦公室自動化系統:企業以為買的是效率,實際買的是主權 企業在檯面上討論 OA 系統時,說的是效率——報假更快、審批更順、文件更易找; 但企業在私下真正問的是: *「這套系統是否會看得太多?」* *「我們是否願意讓它知道所有流程?」* *「它會不會拿走我們的企業知識?」* 因為辦公室自動化系統會觸及: ⁠⁠SOP ⁠⁠人事資料 ⁠⁠客戶文件 ⁠⁠合規流程 ⁠⁠法律文件 ⁠⁠審批鍊紀錄 ⁠⁠財務內部往來 ⁠⁠採購循環 ⁠⁠以及所有公司正在「如何運作」的真相 換言之,企業不是在衡量一套系統的功能,而是在衡量是否願意把「企業的靈魂」交給一個平台保管。 這不是誇張,而是我在不同企業的會議室裏一次又一次看到的真實焦慮。 三、最尖銳的三條問題,所有企業都在問 每當我向企業介紹系統,他們最終一定會回到這三個問題: 1.⁠ ⁠*伺服器是否完全在中國境內?有無跨境傳輸?* 企業要的不是模糊答案,而是*黑白分明的證明*。 這涉及《網絡安全法》、《數據安全法》、《個人信息保護法》以及香港本地 PDPO 的交叉地帶。 一語道破就是: *資料能不能移出中國境內?一分鐘都不行。* 2.⁠ ⁠*文件會在系統留多久?是否真的可以刪除?* …

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AI的威脅不在「取代人力」!亞馬遜工程師嘆:AI好得「令人害怕」

自工業革命以來,勞工面臨機器威脅的焦慮從未停歇,但科技對工作的影響往往不是「取代人力」,而是「重塑工作型態」。從汽車裝配線、肉品加工到秘書打字,專業職能被拆解成高效率、低自主的重複任務。這一歷程如今也悄悄降臨在科技業的核心職位身上 ── 軟件工程師。 亞馬遜工程師曝:AI 程式助理好得「令人害怕」 在亞馬遜(Amazon),AI 並未真正「炒掉」工程師,卻讓他們的日常工作開始像倉儲人員一樣,進入了一種被計量、被監控的流程化節奏。一名工程師說:「以前一項新功能從設計到完成可能得花幾周,現在我們要在幾天內完成,沒有 AI 根本不可能。」 這種轉變的核心在於「工作降級(Work Degradation)」,根據勞動歷史學者傑森・雷斯尼科夫(Jason Resnikoff)描述,「工作降級」指的是高技能工作被拆解成低思考、高效率、重複性高的任務。 AI 工具的演進速度驚人,亞馬遜的工程師發現,自己原本強調創造性的程式設計過程,如今變成依賴 AI 助理提供程式碼片段,再進行審核與修改。而亞馬遜內部最新推出的自動化程式生成工具,不只輔助撰寫,還能一次產出大型程式模組。 一名工程師形容這些 AI 工具「好得令人害怕(scarily good)」,這也道出許多開發人員的矛盾心情: 當機器寫得比人還快、還準確,工程師該感到驚艷,還是驚慌? 原文網址: AI的威脅不在「取代人力」!亞馬遜工程師嘆:AI好得「令人害怕」 | 香港01 資訊來源: https://www.hk01.com/article/60258274?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral

AI會取代哪些工作?7類職業將來由機器人代勞 首當其衝竟是這個

隨著人工智能(AI)技術的不斷突破,各行各業都在經歷著深刻的變革。根據《搜狐網》報導,客服、製造、金融、零售、交通運輸、法律及創意產業這七大領域將受到衝擊,部分人力會被取代,而有些工作雖然不會裁撤所有人力,但其中的工作內容可能會被代勞,因而要培養與AI協作的能力。 不過,在人性情感支持方面,以及高階的決策創意與判斷,仍需要人工的介入,也就是AI說本文將分析AI如何改變這些工作的模式。 AI會取代哪些工作?7類職業被點名 客服行業 AI技術正在改變傳統客服模式,讓企業以更低成本提供更高效的服務。智能客服機器人能全天候運行,快速回應客戶需求,處理大量常見問題。透過自然語言處理技術,AI能分析客戶問題並提供精準答案,顯著縮短等待時間。 然而,面對需要情感交流或定制化服務的情境,人工仍不可或缺。未來,客服行業將以人工與AI結合的模式發展。 創意產業 創意產業的AI應用越來越廣泛,但高端創意仍需依賴人類靈感。AI能根據用戶需求和市場趨勢,生成符合要求的創意設計方案。 在數據分析與經營策略方面,AI能挖掘用戶興趣,制定精準廣告投放策略。未來,AI將成為創意工作者的得力助手,而非取代其創意崗位。 金融行業 金融行業是AI應用的核心領域之一,從投資決策到信貸審批,AI展現了無可比擬的效率。機器學習算法可分析市場趨勢,提供投資建議,甚至執行自動化交易。在信貸審批上,AI能快速分析借款人數據,做出精確決策,縮短流程時間。 儘管AI能處理大量數據分析,但高層次的投資策略與風險管理仍需人類專業智慧。 零售業 AI正在重塑零售行業,為商家與消費者帶來前所未有的便利。無人商店如AmazonGo利用AI與傳感器技術實現自助購物,提升消費效率。大數據分析幫助商家了解顧客需求,提供精準商品推薦,提高銷售轉化率。 即便傳統零售崗位如收銀員和銷售員將逐步減少,但情感化服務仍是人類不可替代的價值。 製造業 製造業早已實現自動化,而AI的加入使這一進程更為智能化。AI能優化生產流程、預測設備故障並提前進行維護,減少生產線停工的風險。高效率的自動化生產系統,顯著降低對人工的依賴,提升產能與成本效益。 雖然低技能崗位可能被取代,但高技能人才如機器維護與系統監控的需求依然存在。 生產力局人工智能與機器人高峰會揭幕 孫東︰港多管齊下發展AI源途有你|擁抱 AI 浪潮:從氣候、醫療到基建的全面革新 交通運輸業 AI在交通運輸中的應用,正在改變駕駛方式和運輸效率。自動駕駛卡車可完成長途貨物運輸,減少人為干預,提高交通安全性。公共交通如出租車與公交車未來也將導入自動駕駛技術,降低成本的同時提升效率。 雖然司機崗位可能逐漸減少,但自動駕駛系統的維護和操作將成為新興職業。 法律行業 AI在法律行業中的應用正逐漸擴大,助力律師完成重複性工作。在案件分析與文書處理方面,AI能快速篩選法律文書中的關鍵資訊,提高工作效率。在合同審核和專利申請中,AI輔助工具為律師提供了高效支持。 特斯拉準備擴建德州超級工廠 擬年產1000萬台Optimus人形機器人小鵬女性機器人貓步迫真 被質疑真人偽裝 剝皮闢謠揭當中黑科技 然而,複雜案件的判斷仍需人類律師的專業能力,AI更多是輔助角色,而非取代者。 人工智能正在重塑多個行業,提升效率的同時,也加速了職業結構的轉型。AI雖然能取代重複性高的崗位,但人類智慧在情感交流與高層決策中仍不可替代。未來,人類與AI的合作將是不可逆轉的趨勢,為社會創造更高價值。 原文網址: AI會取代哪些工作?7類職業將來由機器人代勞 首當其衝竟是這個 | 香港01 資訊來源: https://www.hk01.com/article/60293742?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral

越忙越應用AI!報告:3面向提升工作效率 有子女、高收入者更甚

許多上班族每天醒來,手機螢幕已被會議通知、客戶郵件、孩子的學校繳費單等訊息填滿。時間與認知負荷的壓力,讓現代人在工作與家庭角色間持續拉扯,經常感到精疲力竭。 根據矽谷創投機構 Menlo Ventures 於 2025 年發表的《The State of Consumer AI》官方報告,當生活愈繁忙、角色愈多元時,AI 工具不僅沒有取代人類的工作,反而成為減輕負擔、提高效率的得力助手,讓人們能更輕鬆管理生活,重新掌握時間與事務的主導權。AI 在這些被報告描述為「高摩擦」(high-friction)且「複雜化」(complexity)的生活階段中,展現出前所未有的價值。 AI 使用率突破 60%!家長、高收入上班族成為主力族群 根據報告調查,美國有高達 61% 成人在過去 6 個月內曾使用過 AI 工具,其中約 1/5 每天都會使用。令人驚訝的是,家長群體成為 AI 的積極採用者,有高達 79% 的家長表示曾使用 AI,並且有 29% 的家長每天仰賴 AI,比例幾乎是無子女人士的兩倍(15%)。 報告指出,當家庭結構愈來愈複雜、需要協調的事項愈多,AI 的價值也更加突出。家長主要利用 AI 進行育兒安排、生活管理與學習資料整理,有效降低認知負荷,分攤決策與組織壓力。 在職場層面,AI 滲透率同樣顯着上升。根據這份來自矽谷創投機構的報告,75% 的受僱成年人使用 AI,相比失業者的 52% 更為普及。此外,年收入超過 10 萬美元的高收入家庭 AI 使用率高達 74%,高於低收入群體的 53%。這些數據再次印證「愈忙碌,愈需要 AI」的使用趨勢。 AI 幫你兼顧工作與生活的 3 大場景 場景一:辦公室的「效率加速器」 AI 不僅用於文字校對或翻譯,更成為專業溝通與決策輔助工具。報告提到,面對大量郵件,許多使用者會透過 AI 協助潤飾回覆內容,同時保持個人風格;在處理冗長報告時,AI 能快速將上千字內容濃縮成重點摘要並提出關鍵建議。 調查也顯示,有 38% …

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AI科技導入對中小企機會與挑戰/劉志榮博士

人工智慧(取自Freepik) 人工智慧( AI)技術正成為企業提升競爭力的關鍵驅動力。市場研究顯示,大馬中小企的AI市場規模在2021年達到2億3300萬美元,預計將以21.89%的複合年增長率高速成長。 作為馬來西亞經濟支柱,中小企佔全國商業實體的98.5%,貢獻國內生產毛額的36.6%。疫情衝擊暴露了中小企業數位化不足的問題,使AI技術導入變得更迫切。 有三大關鍵趨勢重塑中小企業經營模式: 1.雲端科技引領市場變革 雲端科技正以32.29%的最高複合年增長率領先市場發展。傳統本地形式需大量前期投資與專業人員,對資源有限的中小企是一大障礙。雲端AI平台改變此一局面,企業可依需求彈性調整資源,無需擔心硬體維護。 更重要的是,雲端模式使中小企業享受與大企業相同水準的AI服務,有效縮小數位化落差。根據企業雲端指數報告,96%的馬來西亞企業選擇混合雲端基礎設施,高於亞太地區平均。 2. 製造業在馬來西亞AI應用市場中佔有20.9%主導地位。疫情期間,製造業面臨人力短缺、供應鏈中斷等挑戰,迫使企業尋求AI解決方案維持效率。 大馬華為與衛生部合作的AI輔助診斷方案,可在幾秒鐘內分析數百張CT掃描,協助醫療工作者一分鐘內完成診斷。類似應用在製造業比比皆是,從品質偵測到預測性維護,AI正重新定義製造業營運模式。 3. 工業與學術合作成為推動AI普及的重要力量 面對AI技術的複雜性,中小企往往缺乏足夠技術實力獨立開發解決方案,這正是大學發揮重要作用的時機。由大馬微電子系統有限公司(MIMOS)設立的未來工業AI中心,以及大馬工藝大學人工智慧中心的工作,都在為企業提供技術支援和人才培養。 興業銀行推出的AI驅動貸款申請應用程式是成功案例。此應用利用AI和大數據技術,實現中小企業貸款申請自動化處理,大幅提升審核效率。 透過工業與學術合作,企業獲得前沿技術知識,提供學生實務機會,形成雙贏。身為教育工作者,我深刻體會到這種合作模式在推動AI技術普及的重要意義。 擁抱AI技術戰略思考 儘管AI技術為中小企帶來巨大機遇,但挑戰依然存在。世界銀行報告指出,大馬中小企在數位採用方面仍落後於大型企業。 為抓住AI機遇,中小企需積極行動。首先要轉變觀念,將AI視為投資而非成本,數據顯示AI能提高60%生產效率;其次選擇合適合作夥伴,特別是與大學建立長期合作關係;最後結合業務特點,選擇適合的AI應用場景。 人工智慧為大馬中小企帶來前所未有的機會。透過擁抱雲端技術、深化工業與學術合作、選擇適合應用場景,中小企完全有能力在技術革命中占得先機。 身為教育工作者,我們願與更多中小企攜手合作,共同推動馬來西亞經濟數位轉型。未來屬於敢於創新、善於合作的企業,AI將成為最強而有力的競爭武器。 製造業成為AI應用先鋒領域 資訊來源: https://www.enanyang.my/news/20250818/Finance/964293

 AI引發產業危機美國頂尖翻譯學院關門

美國明德大學蒙特雷國際研究學院。 (紐約3日訊)世界三大頂尖高級翻譯學院之一-美國明德大學蒙特雷國際研究學院,簡稱MIIS,日前在官網發佈公告,宣布其研究生課程以及部分線上學位課程將逐步停止招生,並於2027年6月正式停課。此消息迅速引起國際翻譯界的廣泛關注。 “翻譯界哈佛” 新唐人電視台報道,MIIS成立於1986年,以培養國際事務、翻譯和語言專家聞名,被譽為「翻譯界的哈佛」。 該學院的翻譯與口譯課程被譽為全球頂尖,畢業生多活躍於聯合國、歐盟、世界銀行等國際組織。在重要的國際會議和談判中,也常能看到他們的身影。 然而,最近的官方聲明顯示,由於招生人數持續下降,學院處於嚴重虧損的狀況,「停辦成為了唯一可行的財務選擇」。 專家分析指出,MIIS的終結與AI翻譯工具的崛起有很大關係。過去十年,Google翻譯、DeepL和ChatGPT等AI系統已實現近乎即時、多語言的高精度翻譯,準確率超過90%,遠超人類翻譯員在速度和效率上的表現。 《界面新聞》曾採訪過一位資深翻譯從業者,他表示:“ AI正在衝擊整個翻譯行業。在AI出現後的一兩年裡,市場上需求的純人工翻譯崗位急劇下降,’機器翻譯+譯後編輯’越來越多。” 這種工作模式不僅將翻譯者的角色從創造者變成校對員,同時也讓翻譯者的收入大幅縮水。這一切讓學生選擇翻譯或語言專業的意願降低,大學招生難也就不難理解了。 MIIS的終結引發人們對教育模式的思考,有分析稱,面對AI的衝擊,未來人才需要加強AI所欠缺的能力,包括豐富的情感、複雜的文化理解力等等。 麥肯錫在2025年的報告中指出,來來以下職業更具抗風險的能力:醫療專業人員、表演藝術家、教師和教育工作者、社會工作者,以及依賴熟練手工技術的專業人士。 資訊來源: https://www.enanyang.my/news/20250903/Finance/984250

會計師:AI 發展 4 趨勢 未來料有新工作崗位

示意圖(取自 Pixabay) (吉隆坡 25 日訊)大馬特許公認會計師協會(ACCA)最新的人工智慧監測報告指出,人工智慧在推動會計業發展方面有四大關鍵趨勢,並預計未來將出現新工作崗位,以支援確保人工智慧系統持續準確且符合專業及本地法規的相關工作。 根據該報告,隨著人工智慧在大馬日益普及,財務團隊將肩負新職責,包括強化管控和界定希望從人工智慧系統中實現的成果。 「儘管人工智慧可提升效率,但人為監督仍不可或缺。」 大馬特許公認會計師協會東南亞海事投資組合主管林建豪說,人工智慧是下一個前沿領域,也是能提升該行業對企業和社會戰略價值的強大工具。 林建豪指出,儘管目前大馬僅有少數財務團隊採用人工智慧,但相關工具已廣泛可用,預計隨著投資增加及雲端廣泛應用形成強大的基礎,將加快人工智慧的採用速度。 報告也說,會計業仍處於採用人工智慧的初期階段,但該協會資歷認證的最新更新已納入技術及永續發展的新興進展,反映出該行業正在為栽培未來人才作出準備。 人工智慧推動會計業發展四大趨勢 ・日常處理流程的縮減 ・戰略與諮詢決策的擴展 ・中層崗位轉型,涵蓋更多判斷與客戶互動 ・新增連結會計、科技與戰略的新職責 资訊來源: https://www.enanyang.my/news/20250725/Finance/938074

英偉達最新AI晶片可同時處理數百萬個token

2024年6月2日,黃仁勳在台北舉行的活動中發表演說。 (紐約10日訊)美國人工智慧(AI)晶片設計龍頭英偉達9日宣布,將從明年起推出最新款AI晶片,未來可更有效率處理長文及生成影片。 根據英偉達在官網公佈聲明,這款新晶片名為“ Rubin CPX ”,將基於英偉達下一代Rubin架構打造。 Rubin乃英偉達Blackwell架構的繼承者。 英偉達指出, AI模型處理長度1小時影片內容可能需要多達100萬個「令牌」(token),這對傳統圖形處理器(GPU)來說是一個極大的挑戰。 為了解決此問題,英偉達將把原本冗長的處理過程中的多個步驟,如影片解碼、編碼以及AI模型輸出(推理)整合到新晶片「Rubin CPX」中,可以更快、更有效率地處理超長上下文推理任務,用於影片製作和軟體開發等複雜工作。 英偉達總執行長黃仁勳在新聞稿中說明,「 Rubin CPX」是第一款專為百萬級代幣處理而設計的晶片。 預計明年杪上市 他表示:「Vera Rubin平台將為AI運算邁出一大步,推出下一代Rubin GPU和一款名為’CPX’的全新類別處理器。正如RTX改革了圖形運算與實體AI,Rubin CPX是首款專為’巨量上下文AI ‘打造的CUDA GPU,模型能同時處理數百萬個令牌的知識併進行推理。 資訊來源: https://www.enanyang.my/news/20250910/International/992316