本周電子報正是從不同角度，回應這個老問題。像是當大家都熱烈投入發展具身智能（Physical AI）的此刻，實際上稀缺的並非模型能力，而是無法從網路取得、只存在於工廠等封閉場域的實體操作數據，這才是關鍵資產，可能也是精於製造業的台灣的機會。而全球重機具巨頭 Caterpillar 的案例則說明，資料的價值不在於數量多寡，而在於能否跨部門重複流動、被 AI 靈活調用的「資料流動性」。而產業 AI 化的成效說到底，也就是能不能把技術轉換成看得見的價值。

Anthropic 在 6 月底發布的最新一期經濟指數報告特別吸引我，因為主題正是《Cadences》（節奏）。報告裡首度用小時等級的顆粒度，描繪人們與 Claude 互動的生活節奏：幾點看新聞、幾點問食譜、報稅季節前後使用量的暴起暴落。有趣的是，報告發現，越習慣把整個任務放心交給 AI 處理的重度使用者，反而對自己未來的薪資、工作保障與工作意義，抱持更樂觀的看法。

這幾年 AI 賽場真正的轉折。過去比的是誰的模型更強、更快、參數更多，是一場技術競賽；但當 AI 開始以「通用個人代理」的形式，深度嵌入每個人的日常認知活動時，真正該被放上桌面討論的，變成了系統治理的問題——誰設計、誰把關，用什麼原則決定這套系統替我們做的每一個判斷。

最近看到 Brookings Institution 漢密爾頓計畫 (Hamilton Project) 在 2026 年 2 月發表的報告中，提出了如何設計出賦能人才的 AI 系統，提供企業發展 AI 的另一個重要面向，正好成為我備課的重要參考，也特別與各位朋友分享。

看到這段時間訊息多又雜，因此整理了基金會的內部分享文件《AI 趨勢-蔡博探路》，搭配《科技巨頭正在重新定義企業 AI 的競爭邊界》，應該可以協助大家思考接下來半年轉型的步伐。同時，今年下半年 AIF 會持續關注零售業AI化的發展，本週也分享星巴克下架 AI 自動盤點系統的新聞，希望一起更深入思考中小企業轉型的機會與困境。

Computex 2026 應該讓不少朋友們都過了充實的一周。高鐵上明顯可見不少拖著行李箱直奔南港展覽館的商務人士；捷運上，身旁的人交頭接耳談 AI（還有股票）。幾乎是地無分東西南北、人無分男女老弱，大家都在談黃仁勳。

AI 本來就不只是嚴肅的科技或產業議題，早已廣泛影響食衣住行、工作、學習的每個層面。當然對 AIF 同仁來說，學習的主要重點仍然放在與 AI 相關的技術發展，參加研討會、讀論文也是不可或缺的重點。日前 AIF 常務董事張益肇受邀到台大 AI 中心舉辦的 AI 論文分享交流會，我們也特別由工程師與編輯共同整理精彩內容與大家分享。

政府單位的限制很多、也有些公務員心態極度保守。但同樣的，也有些人在這種困難重重的環境下，用心，尋找各種可能的出路。例如雲林縣不走政府部門開標案的傳統方式，和企業直接協作；數位發展部發佈 AI 人才指引更新版，同時希望帶動 AI 教育產業發展。

前天（5月15日）我們參與 TWIGF 2026 台灣網路治理論壇，邀請法務部、內政部實際推動主權 AI 雲和建立開放數據集的高階文官，共同分享在過程中（也就是現在）所面對的。